探索 人工智能
90 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
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。
推荐系统前端实现方案：从召回结果呈现到交互闭环的关键设计
推荐系统在前端的难点不只是渲染推荐位，而是曝光、反馈、排序解释和性能开销的综合平衡。本文从推荐位形态、埋点和交互策略出发，讲清前端实现方法。
AI 驱动的 A/B 测试优化：怎样让实验更快产出结论，而不是更快制造噪声
AI 可以帮助团队更快提出实验假设、生成变体和分析结果，但它不会替代实验设计。本文从假设生成、流量分层、指标解释和失败案例出发，讲清 AI 驱动 A/B 测试的落地方法。
AI 代码审查与重构建议：怎样把问题清单变成可落地改造
代码审查里最难的不是发现问题，而是把分散意见变成可执行的重构动作。本文系统讲清 AI 辅助 code review 的边界、重构优先级、失败案例、回归清单和团队落地方式。