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
vLLM 详解：大模型推理引擎
大模型应用上线后，第一个撞上的墙往往不是模型效果，而是推理成本和吞吐。原生 Hugging Face 推理一次一个请求、KV 缓存整块预留显存，GPU 利用率低得可怜。vLLM 就是为解决这个问题生的：它用 PagedA…
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NEWAI
NextChat 详解：一键部署的跨平台 AI 聊天助手
NextChat 详解：一键部署的跨平台 AI 聊天助手2023 年"自部署 ChatGPT"浪潮里，被 fork 最多的项目是哪一个？答案是 ChatGPTNextWeb/NextChat——88.8k Star 背后是 5.9 万个 Fork，几乎每个想"一分钟拥有自己 ChatGPT"的人都 fork 过它：Vercel 点一下按钮、填一个 API Key，网页就跑起来了。它由 Yidada
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NEWSkill
Azure Agent Skills 详解：微软的云上判断力
让 AI agent 在云上干活，难的不是"能不能调 API"——MCP 协议已经把工具通道打通了——而是 agent 不知道一次规范的云上交付长什么样：先评估还是先迁移、部署完怎么验证、配额不够该查哪里。微软把这个缺口…
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NEWAI
PocketFlow 详解：100 行代码的 LLM 框架
PocketFlow 详解：100 行代码的 LLM 框架LangChain 40 万行、装完胖 166MB——"框架膨胀"是这两年 LLM 应用开发最常被吐槽的痛点。The-Pocket/PocketFlow（Pocket Flow）给出的答案激进到近乎行为艺术：整个框架只有 100 行 Python，零依赖、零厂商锁定，只保留一个核心抽象——图（Graph）。在此之上，Agent、Workfl
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NEW分享
Tenor：藏在聊天背后的 GIF 搜索引擎
聊天表情包的尽头是动图，动图的尽头绕不开一个名字：Tenor。这个 2014 年创立、2018 年被 Google 收购的 GIF 搜索引擎，如今是全球动图分发的基础设施之一——imessage、WhatsApp、Twitter/X、Discord 等平台的内置 GIF 键盘，背后多数是 Tenor 的接口：搜一个词、出一片动图、一键发送，这套交互已经成了即时通讯的默认动作。本文按"概述 → 产品…
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CircularProgressButton：会变形为圆形进度的按钮
CircularProgressButton：会变形为圆形进度的按钮登录、上传、支付这类操作有个经典体验诉求——按下按钮后，按钮原地变成加载动画，成功变绿、失败变红，整个过程不跳转、不弹窗。手写这套"按钮 ↔ 圆形进度条变形 + 状态切换"其实很繁琐（要处理形变动画、状态机、进度环绘制）。dmytrodanylyk 的 CircularProgressButton 是这方面的经典 Android
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Paperclip 详解：把 Agent 组织成一家公司的开源控制平面
Paperclip 详解：把 Agent 组织成一家公司的开源控制平面Claude Code 开了二十个终端，重启全丢；失控循环一夜烧掉几百刀 token；Agent 配置散落各处、互相之间没有上下文——这些"多 Agent 协作失控"的痛点，催生了一类新产品。paperclipai/paperclip 的答案是把隐喻推到极致："如果 OpenClaw 是员工，Paperclip 就是公司"——它
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pytest 详解：Python 测试事实标准
写 Python 测试，绕不开 pytesthttps://github.com/pytestdev/pytest。它自 2004 年由 Holger Krekel 等人创建，MIT 协议开源，Star 数约 15k，官…
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2026 大模型横评与选型：Fable 5、GPT-5.x、Gemini 3.x 怎么选
2026 大模型横评与选型：Fable 5、GPT-5.x、Gemini 3.x 怎么选2026 年中，大语言模型早已不是"一家独大"。Anthropic、OpenAI、Google 三强贴身肉搏，国产 DeepSeek、Kimi、Qwen 紧咬不放，开源阵营持续走高。真正棘手的问题，已经不是"哪个模型最强"，而是"我的场景该用哪个"——同一条任务，选错模型可能多花十倍成本、还更慢更差。本文先用一
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Figma Agent Skills 详解：设计方法论的插件化
Figma 的设计代理已于 2026 年 10 月 6 日正式发布（结束 Beta 转为正式版），而它正式发布后的核心扩展机制正是 Agent Skills——一份份 Markdown 写成的可复用指令集，教代理"这类活我要求这样干"：层级怎么排、间距用几像素网格、文案怎么审，教会一次即可随时触发。Mockuuups Studio 的这篇盘点梳理了当前生态里最值得装的 10 个技能，本文按"技能是…
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Ponytail 详解：让 Agent 少写一半代码的懒惰阶梯
AI 编码代理写得快，本来是优点，但项目跑久了就会看到另一面：一个周末的自动迭代下来，代码库里多出三个抽象层、两套配置系统和四个"以后可能用得上"的工具类。代理不会心疼你的代码库，它只负责把需求变成能跑的代码。Ponyt…
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Framelink MCP：让 AI 精确还原 Figma 设计
把 Figma 设计稿交给 AI 编码助手还原，最常见的做法是贴截图——模型看图猜布局，间距靠估、颜色靠猜，一次成功率惨不忍睹。Framelink MCP for Figma（GLips/Figma-Context-MCP）换了个思路：通过 MCP（Model Context Protocol）服务器把 Figma 文件的结构化数据直接喂给 Cursor 等编码 Agent——粘贴一个 Figma…
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Ktor：JetBrains 出品的 Kotlin 异步 Web 框架
Ktor：JetBrains 出品的 Kotlin 异步 Web 框架Kotlin 开发者写服务端，绕不开一个名字——Ktor。它是 JetBrains 官方出品的异步框架，用于构建微服务与 Web 应用，从头到尾用 Kotlin 编写。与 Spring 那种"全家桶"不同，Ktor 走的是轻量、无主见、协程原生的路线：不替你选日志、模板、持久化、序列化方案，一切功能通过统一的拦截机制以插件形式安
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Home Assistant 详解：开源智能家居自动化平台
Home Assistant 详解：开源智能家居自动化平台想把家里几十个牌子的设备——灯、空调、摄像头、传感器——用一个入口统一控制和联动，是智能家居最现实也最麻烦的需求。home-assistant/core（Home Assistant）为此而生：一个以"本地优先、隐私优先"为原则的开源智能家居平台，通过 2000+ 集成对接几乎所有主流协议与品牌设备，用 YAML 与可视化自动化引擎把设备串
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Awesome Open Source AI 详解：开源 AI 全景地图
Awesome Open Source AI 详解：开源 AI 全景地图开源 AI 世界项目浩如烟海，想找"真正开源"的模型、工具与基础设施，常要在GitHub上大海捞针。alvinreal/awesome-opensource-ai（Awesome Open Source AI）就是为此而生的精选清单：按 14 大类收录 300 余个开源 AI 项目，自称每日更新，配套站点 awesomeosa
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FastAPI 详解：现代 Python API 框架
在 Python Web 框架层出不穷的当下，FastAPI 用短短几年时间冲到了 GitHub 约 87k Star 的位置，成为构建 API 服务的事实首选之一。它由 Sebastián Ramírez（tiango…
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Q-Dir 详解：四面板文件管理器
管理文件这件事，Windows 资源管理器几十年没大变过：单窗口、单目录、复制粘贴要在两个窗口之间来回切。想同时对照四个目录？开四个窗口铺满桌面。Q-Dir（The Quad Directory Explorer）给出的方案直接而彻底：一个窗口四个文件管理面板，每个面板还各自带标签页——这就是它的招牌"Quadro-View"（四视图）技术。由德国开发者 Nenad Hrg 出品、software…
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GPTCache：给 LLM 查询加上语义缓存
GPTCache：给 LLM 查询加上语义缓存LLM 应用火了之后，两个老问题立刻浮现：API 贵（按请求与 token 计费，流量一上来账单爆炸）和响应慢（实时生成动辄数秒，还可能撞 rate limit）。软件工程里这两个问题的经典答案是"缓存"——但 LLM 查询没法用传统精确匹配缓存：用户问"what's github"和"can you explain what GitHub is"，字
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curl 详解：命令行下的 HTTP 瑞士军刀
curl 详解：命令行下的 HTTP 瑞士军刀测一个接口、下一个文件、查一个响应头——在命令行里完成这些事的默认答案几乎都是同一条命令：curl。它由 Daniel Stenberg 于 1998 年发起，如今支持 HTTP/HTTPS、FTP、SMTP 等 20+ 协议，被内置进 macOS、Linux、Windows 10 及几乎所有发行版，官网 curl.se，源码托管于 curl/curl
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