探索 人工智能
93 篇文章AI 编程实践、提示词工程、LLM 集成与前端智能化开发技巧
AI Agent 发展趋势与展望：真正的下一步不是更多 Agent，而是更少失控
AI Agent 正在从概念验证走向真实系统，但未来的关键不只是能力扩展，而是治理、回放、审批和工具边界。本文从工程视角展望 AI Agent 的下一阶段演进。
2026 AI 编程工具年度总结：从“会不会写代码”转向“能不能稳定进团队流程”
2026 年 AI 编程工具继续高速演进，但真正拉开差距的不是演示效果，而是它们能否进入真实工程流程。本文从能力边界、协作成本和落地效果回顾这一年的关键变化。
AI 开发效率提升数据报告：别只看写码更快，要看整个交付周期有没有变短
评估 AI 对开发效率的提升，不能只看代码生成速度，还要看返工率、验证成本和交付周期。本文从指标设计、数据解读和常见误判出发，讲清 AI 效率报告应该怎么看。
无障碍交互设计（A11y）：把规范、组件和真实流程接成一套可执行工作流
无障碍交互设计真正难的不是知道 WCAG 条款，而是把焦点管理、状态反馈、键盘路径和组件规范一起落到真实产品。本文从交互链路、组件约束和团队协作出发，讲清 A11y 设计工作流。
插图与品牌视觉统一：避免素材越做越多、品牌越看越散的系统方法
插图和品牌视觉统一并不是选一套好看的风格这么简单，而是要把场景、色彩、构图和语义表达变成可复用规则。本文从品牌资产、提示词约束和设计评审出发，讲清视觉统一系统的搭建方法。
主题切换与暗黑模式：从视觉偏好功能升级为产品一致性策略
暗黑模式真正难的不是多做一套颜色，而是让主题切换在设计令牌、组件状态、系统偏好和品牌表达之间保持一致。本文从架构边界、实现方式和常见回归出发，讲清主题系统的落地方法。
AI 辅助无障碍设计检测：从问题扫描到可执行修正的工作流
AI 在无障碍检测中的价值不在取代规范判断，而在帮助团队更快发现风险、整理问题和形成修正优先级。本文从检测边界、误报控制和协作流程出发，讲清 AI 辅助 A11y 检测方法。
AI 驱动的测试用例生成：从提示生成走向可维护测试资产
AI 测试用例生成的价值不在多写几段断言，而在帮助团队更快覆盖边界、整理场景并减少遗漏。本文从用例边界、验证策略和回归治理出发，讲清 AI 驱动测试生成的落地方法。
本地 LLM 模型浏览器运行：从 WebGPU 到交互体验的落地指南
在浏览器里运行本地 LLM 的难点不只是模型能不能跑，而是模型体积、设备差异、加载策略和交互体验。本文从运行时约束与产品设计出发，讲清本地 LLM 的落地方法。