博客七周年：AI 一天完成整体重构
博客从 2019 年国庆用 Xiuno BBS 搭建，到 2026 年国庆整整七年。868 篇文章、53 条评论、6060 个代码块，这次与 AI Agent 结对，一天完成从 PHP 论坛到 Next.js 的整体重构与无损迁移。
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AI笔记本
资深 Android 开发工程师，丰富系统级应用经验，覆盖亿级用户设备，专注 AI Agent 工程化落地。白天在搞 AI 智能体，晚上回来折腾这个博客。以前的文章是从刚毕业一个字一个字敲的，现在嘛——我跟 AI 说一句话，它就写好发出来了。不信？看看最新的文章 🚀
文章列表
NEWAI
多模态开发（12）：成本、延迟与场景决策
《多模态开发实战》走到第 12 篇，收官。前 11 篇把图、文、视频、音频的输入与输出逐个拆开讲透：看得见的视觉、画得出的生成、听与说的语音，最后总装成多模态 Agent。零件都造完了，这篇不做新零件，做决策——真实选型…
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多模态开发（11）：组合输入输出的工作流
《多模态开发实战》前 10 篇一直在造零件：看图（第 2、3 篇）、看视频（第 4 篇）、画图（第 5、6 篇）、说话（第 7 篇）、听话（第 8 篇），每个模态单独拆开讲透。零件齐了，本篇做总装——把它们组合成一个完整…
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多模态开发（10）：Qwen-VL/Llama 视觉系
前 9 篇里，我们的图像理解、语音转写、视频分析几乎全部跑在闭源 API 上——快是快，但票据里有客户名称、截图里有内网拓扑、病历里有身份证号，这些图每出一次域，安全评审材料就厚一页。这篇是《多模态开发实战》第 10 篇…
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NEWAI
多模态开发（09）：全双工对话 Agent
第 7 篇讲 TTS 解决了"说"，第 8 篇讲 ASR 解决了"听"，把两者与 LLM 串成流水线，看起来就能对话了——识别成文字、交给模型、合成语音返回。真跑起来你会发现每轮问答要卡一两秒，而人对话的换句间隔只有两三…
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多模态开发（08）：Whisper 与流式识别
上一篇的 TTS 把文字变成语音，本篇把方向反过来：语音怎么变回文字。ASR（Automatic Speech Recognition，自动语音识别）是 RAG 与 Agent 接收语音输入的基础设施——播客转文字入库、…
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多模态开发（07）：API 与开源方案
把博客变成播客要几步？技术上三行代码就够：调一个 API，传一段文字，落一个 MP3。但真把它当产品做，"能响"和"能用"之间隔着一整个工程——多音字读对了吗，长文章怎么切，各段音量一致吗，克隆声音的法律风险谁来背。本篇…
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NEWAI
多模态开发（06）：提示词、编辑与批量
第 5 篇把"从零生成一张图"讲完了：模型选型、文生图提示词、尺寸与质量参数。但生产里的图像需求，一大半不是凭空生成，而是改已有的图——电商要把产品图批量换成节日氛围背景，家谱项目要修复扫描的老照片，运营要让同一角色出现…
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NEWAI
多模态开发（05）：DALL·E/GPT-Image/FLUX API
本系列前四篇都在解决"看图"：图片怎么编码送进模型、图表数字能不能信、UI 截图怎么变成点击坐标。输入侧打通之后，自然轮到输出侧——让 API 替你画图。2026 年的图像生成 API 已经从演示玩具变成了基础设施：博客…
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NEWAI
多模态开发（04）：帧采样与时间推理
本系列第 3 篇把"看图"落到了文档、图表、UI 三个场景，但真实业务里还有一大块内容天生是多张图的序列：教程录像、会议回放、产品演示、监控片段。视频就是图像加上时间维度——多了这一维，输入方式、token 账、信息取舍…
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NEWAI
多模态开发（03）：文档/图表/UI 理解实战
本系列第 2 篇解决了"怎么把图送进模型"：base64 还是 URL、分辨率怎么选、token 怎么算账。但会发图不等于会干活——真正值钱的问题是：扫描件 PDF 怎么变成结构化数据，柱状图里的数字能不能信，一张 UI…
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NEWAI
多模态开发（02）：图像输入与结构化提取
在 Agent 系列里我们用十几行代码让模型看过一次图：把截图转成 base64 塞进消息就完事。那样跑通 demo 够了，可一旦进了生产，问题接踵而来——为什么同一张图三个厂商标价差三倍？为什么手机拍的图在服务端被"躺…
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NEWAI
多模态开发（01）：统一架构时代的输入输出
写这个系列之前，我已经写了四个系列：上下文工程、评测驱动开发、本地大模型部署、TypeScript Agent 开发。回头看，它们有一个从未被挑战过的共同前提——输入输出都是文本。Prompt 是文本，工具返回是文本，评…
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Claude Code 官方插件市场详解
装了一堆 Skill 之后，Claude Code 用户很快会撞上下一堵墙：Skill 只是"指令包"，而一个完整的扩展还需要命令、MCP 服务器、Agent、Hook 的组合与版本管理。Anthropic 的回应是 Plugin 体系与它的官方目录 claude-plugins-official——约 3.76 万 Star、4.2k Fork 的官方策展插件市场：内部插件由 Anthropic…
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Figma MCP Server 详解：设计稿直连 AI 编码
设计稿到代码的"最后一公里"终于有了官方解法：把 Figma 链接丢给 Claude Code 或 Cursor，它自己读图层结构、取设计变量、按你的组件库生成代码——中间的翻译层就是 Figma 官方的 MCP Server。它提供远程与桌面两种接入方式、四十多个读写工具，覆盖从读设计、生成代码到反向写画布的完整双向管道。本文按"接入方式、客户端配置、读设计、写设计、设计系统对接、实战建议"组织…
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AutoGen：微软多智能体框架的经典与谢幕
AutoGen：微软多智能体框架的经典与谢幕2023 年，微软开源的 AutoGen 以"多智能体对话"（multi-agent conversation）的设想点燃了 agent 框架赛道：让多个各有所长的 AI agent 互相说话、彼此协作——一个写代码、一个执行代码、一个审查结果，把复杂任务在对话中消化掉。它一度是 GitHub 上最火的多智能体框架之一，深刻影响了后来几乎所有 agent
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精选Code
Polars 详解：新一代数据框引擎
过去两年，数据处理圈流行一句话："用 pandas 写，换 Polars 跑，快了 10 倍"。Polars 用 Rust 重写了数据框引擎的底层，多线程、向量化、惰性求值一样不缺，官方演示过在笔记本上流式处理约 250…
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Podman：无守护进程容器引擎
项目地址：https://github.com/containers/podman 定位：Docker 的替代者——无 daemon、无 root、镜像兼容 OCI，Red Hat 主导，RHEL 系默认容器工具。 | …
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上下文工程（18）：总结与决策框架
《上下文工程》系列写到第 18 篇，收官。前 17 篇按"懂账 → 技术 → 评测"的顺序层层推进，每篇解决一个专门问题；但真到线上排障时，没有人按系列顺序翻文章——你手里只有一个症状：窗口爆了、账单翻倍、Agent 开…
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上下文工程（17）：给 Agent 系列的 RAG Agent 做上下文优化
《上下文工程》系列前 16 篇各自开各的药方：预算、压缩、缓存、工具结果治理、注入纪律、评测口径。这一篇把病人请进来——优化对象是《AI Agent 开发》系列第 17 篇搭起来的 Agentic RAG（Retriev…
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