读狼叔 2025 年总结有感:AI 时代的架构变局与长期主义

文章基于资深架构师狼叔的年度总结,探讨了AI时代下前端工程形态的演变。核心议题包括:从Webpack向Rsbuild的务实迁移、AI编程工具(如Cursor)对开发者能力边界的拓展、为AI Agent设计的页面级Bundless基建、以及结合AST与AI Search的自动化质量保障。这些讨论聚焦于技术实现细节与长期架构思考,而非短期炒作。

2025 年终总结

面对前端市场的收缩与AI应用开发的崛起,一位技术博主回顾2025年的职业变迁与技术实践。从团队裁撤到转型AI项目,深度体验Cursor、Gemini等工具,探讨工程师在变化中如何选择方向、持续学习。

🚀 为什么 LangChain 不做可视化工作流?从“工作流”到“智能体”的边界与融合

本文探讨了 LangChain 团队选择不开发可视化工作流构建器的深层原因,分析了工作流与智能体在 AI 应用架构中的边界与融合趋势。文章从技术实现角度出发,讨论了高复杂度场景下代码化工作流的必要性、低复杂度场景中无代码智能体的优势,以及中复杂度可视化工作流在原型验证中的过渡角色。

简历书写指南

一篇面向技术人员的简历书写指南,从基础信息到项目经历逐一剖析常见误区和优化技巧,强调如何通过结构化描述(如STAR法则)突出技术能力和问题解决能力。

漫谈 MCP 构建之概念篇

MCP 作为统一 AI 工具调用的标准化协议,解决了 Function Call 厂商各自为战的问题。文章详解了 MCP 的 Server、Client、Host 三种角色,以及 Server 的 Resources、Tools、Prompts 核心能力。

AI 助手项目的得与失

探讨文旅AI助手项目中结构化数据切分、天气查询及Prompt设计的实践经验。分析了RAG的优化策略(ID检索+数据库查询)与MCP Server工具调用的对比,并指出模型选择的重要性。