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AsyncTalk
2周前
新一期: 如何正确地吐槽 next.js 与 react 最近老是在网上看到很多人对 next.js 和 react 不满,但是喷得又不太对,比较着急。所以直接下场做期节目开喷
#Next.js
#React
#吐槽
#技术讨论
#网络热点
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Geek
2周前
苹果那个液体玻璃效果,React 上也能搞出来。 Liquid Glass React 通过着色器(shader)技术,支持边缘弯曲和折射效果,提供多种折射模式,并且可以配置“霜冻”强度,允许任意子元素嵌套使用,从而实现高质量的玻璃质感界面效果。 Github 👉
#苹果
#液体玻璃
#React
#shader
#边缘弯曲
#折射效果
#霜冻强度
#嵌套
#高质量界面
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xincmm
2周前
我在调试 ReAct 的 prompt 的时候,又发现了一个很有趣现象,先讲一下我遇到的问题: 我期望模型先分析我上传的代码文件的内容然后再调用 mermaid 画图工具画出流程图,最后来一个总结性的发言。但是遇到的问题是模型把第一步分析漏掉了,直接调用 mermaid 画图工具了,这不是我想要的
#React
#Prompt调试
#mermaid
#流程图
#代码分析
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idoubi
2周前
MCP so 秒开优化经验总结👇 1. 底层框架升级 新版本升级到了 ShipAny v2,对应组件是 nextjs15 + react19 + tailwindcss4。底层框架升级带来了更好的 SSR 渲染性能,构建效率更高,构建产物体积更小,配合 cloudflare 的 CDN 分发,让静态资源加载速度更快了。 2. 部署方案升级 新版本使用 OpenNext 包裹,部署到了 cloudflare workers,跟之前部署在 cloudflare pages 的方案相比,支持 Node.js 运行时,可以使用更加完整的 nextjs 特性,配合 cloudflare 的 KV,R2 等组件,在动态读取数据时效率更高了。 3. 数据索引 之前的版本,数据库用的是 supabase, 用户每次访问都需要实时读取数据,数据量在增长、公网调用延时高,因为用的是 SSR(服务端渲染,需要读到数据再显示页面),最终表现就是用户打开页面很慢。 新版本优化,给数据表建索引,根据数据查询语句创建复合索引,比如 idx_featured_project (type,is_featured,created_at),让读取推荐的 server 或client 数据时速度更快。 4. 数据缓存 给数据表建索引只是让从数据库读数据更快了,但是导航站大部分情况是没必要实时读数据的,因此需要加一个数据缓存,减少对数据库的访问。 因为部署在 cloudflare,直接使用 cloudflare 的 KV 组件做缓存是最方便的,只需要在 worker 的配置绑定一下 KV,然后通过 set,get 方法存,取数据就行了。比如把从数据库读到的 featured servers 缓存到 KV,设置 1 小时后自动过期,这样 1 小时内这部分数据的读取就只会走 KV,速度更快了。 5. 增量静态再生 新版本使用 ISR(增量静态再生)代替原来的 SSR(服务端渲染),主要是在访问页面 page.tsx 里面加上这两行: export const dynamic = "force-static" export const revalidate = 600 dynamic = "force-static" 指示 nextjs 在构建阶段生成静态页面,cloudflare worker 自动把静态资源发到 CDN,用户访问页面走 CDN,速度飞快。 revalidate = 600 指示 nextjs 距离上一次生成静态页面超过 10 分钟就重新生成,这样新产生的数据最多等十分钟就能被用户访问到。 ISR 是秒开的关键。 6. 图片懒加载 新版本使用了 react-lazy-load-image-component 这个 npm 包来实现图片懒加载,让图片加载不影响页面渲染,用户打开页面更快。 因为没有部署在 vercel,next/image 的很多优化特性用不了,所以选择一个轻量的图片懒加载库,而不是用 next/image。 7. 链接页面预取 通过 next/link 替换带链接的 a 标签,自动预取页面,当用户点击链接时,目标页面已经加载好了,就会快速打开新的页面,体验很好。 总结: MCP so 通过升级底层框架,配合 ISR,充分利用了 cloudflare 上的 KV,R2 等组件实现数据和静态资源缓存,配合 cloudflare CDN 分发优势,从而实现了秒开。 经验可复制性: 1. 如果你的项目是基于 ShipAny 开发的,记得更新 cloudflare 分支的最新代码 2. 如果你的项目是基于 nextjs 的,可以参考 OpenNext 文档包一层,部署到 cloudflare workers 3. 如果你的项目需要频繁读取数据,记得合理添加数据库索引,同时设置数据缓存(Redis 或者 cloudflare KV 之类) 4. 如果你的项目不需要实时展示数据(比如导航站),记得设置 ISR,通过静态构建加速访问,配置 revalidate 时间,增量生成新内容 5. 如果你的项目涉及大量图片/视频等资源,记得压缩资源体积,上传文件存储,通过 CDN 做分发
#MCP
#秒开优化
#底层框架
#ShipAny
#nextjs
#React
#TailwindCSS
#SSR
#CloudFlare
#CDN
#静态资源
#加载速度
#OpenNext
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lencx
2周前
有“专利意识”的程序员强的可怕,好害怕我正在写的 react 也被人申请成专利了…
#专利意识
#程序员
#React
#专利申请
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不鍊金丹不坐禪
3周前
拿 DSPy 改造 "Agent as function Tool” 太舒服了8️⃣ 😄,严格结构化工作流型的 ReAct ToolCalling Agent 实现起来可控性非常强。如果作为 MCP(agent as MCP)或A2A的 工作流Agent内部实现也很合适。[DSPy]()
#DSPy
#agent
#Tool
#MCP
#React
#工作流
#A2A
#可控性
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Gorden Sun
4周前
谷歌开源了一套Deep Research应用 全栈应用,前端React,后端LangGraph。LangGraph Agent提供对话能力,使用Google API做搜索,使用Gemini API生成回复。 Github:
谷歌Deep Research:AI操作系统雏形?· 10 条信息
#谷歌
#开源
#Deep Research
#全栈应用
#React
#LangGraph
#对话能力
#Google API
#Gemini API
#GitHub
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yetone
4周前
鉴于 Gemini API 这么坑,我已经在 avante.nvim 中让 Gemini 默认用 ReAct 方式调用 tools 了
#Gemini
#API
#avante.nvim
#React
#tools
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ginobefun
1个月前
React 可视化解析:核心概念的视觉探索
#React
#可视化
#解析
#核心概念
#视觉探索
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星仔
1个月前
没想到降薪的浪潮席卷到我们公司了🥲,最终还是决定谋求一个新的职业发展机会。 个人背景 1. 2 年前端开发 & 2年全栈开发 2. 技术栈擅长react | Nextjs |nodejs | Python | fastapi 3. 能从0到1构建完整的web应用 4. 地区珠三角地区均可考虑 比较倾向于出海工具类方向或者web3方向或者 AI 方向 的均可。 如有兴趣的x友可以内推或者有工作机会的请和我私聊!感激不尽!!!
#求职
#降薪
#职业发展
#前端开发
#全栈开发
#React
#nextjs
#Nodejs
#Python
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#Web应用
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#出海工具
#Web3
#AI
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知识分享官
1个月前
实用小工具推荐:react-video-editor 一个基于React和Remotion(一个用 React 代码来制作视频的 JavaScript 库)的开源在线视频编辑器,可以说是剪映和Canva的开源版本,支持时间轴编辑,特效和转场,多轨道,实时预览等类似功能,支持不同分辨率和格式的导出。
#React
#Remotion
#开源
#在线视频编辑
#剪映
#Canva
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XiaoPeng
1个月前
我要从Vue迁移到React,Cursor做了一个6周的方案。现在自己忙活了3小时了,已经干了1/3了。我应该批评她估计的不准,还是表扬她干的快?
#Vue
#React
#迁移
#Cursor
#效率
#时间管理
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ginobefun
1个月前
Plate.js 是为 React 开发者设计的富文本编辑器框架,核心理念是插件驱动、组合性和无头架构,原生支持 AI 编辑能力(如内容生成、文本优化、结构生成)以及对 MCP 协议的支持,使 AI 工具能更好地理解编辑器项目上下文。
#Plate.js
#React
#富文本编辑器
#插件驱动
#无头架构
#AI编辑
#MCP协议
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Justin3go
1个月前
#每日推荐 一个可以适用于任何技术栈的shadcn/ui版组件库,基于HTML + Tailwind构建的,而非强依赖于React。 是一个与任何技术栈(Laravel、Rails、Flask、Astro、Hugo,等等)兼容的开源 UI 套件 (版本还比较早期)
#技术栈
#shadcn/ui
#组件库
#HTML
#Tailwind
#React
#兼容
#开源
#UI
#早期版本
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大喵(8年前端讲师,能教你学会编程)
1个月前
大喵的零基础前端课程: 1. 全程线上直播,保底450课时,学费低廉(私信咨询) 2. 课程内容包含数据结构、算法、计算机网络、React、Vue、Nodejs、TypeScript、数据库等,深入浅出讲解计算机科班核心课程 3. 曾用半年送过多名同学直接进入大厂 4. 8年讲师,6000+小时上课经验 5. 可免费试听超100课时
#零基础
#前端课程
#线上直播
#大厂就业
#计算机网络
#React
#Vue
#Nodejs
#TypeScript
#数据库
#免费试听
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马东锡 NLP 🇸🇪
2个月前
「Agent, RAG, Reasoning」论文 ReSearch: Learning to Reason with Search for LLMs via Reinforcement Learning ReSearch,充满了 ReAct 的影子。它教会模型“何时求助于世界”;但局限在于,ReSearch 只能依赖一种工具。 作者提出了一种创新的框架,名为 ReSearch,旨在通过强化学习(RL)训练 LLM 在推理过程中有效地反复利用 search API 完成任务。 从任务形式上,它解决的是增强LLM+ RAG的问题,但并不同于基于 embedding 的单轮相似度检索方法。 它关注的是多次 query、反复调用 search API 来完成信息查询任务。 并不同于基于embedding去单次算相似度的方法,它解决的是多次query,反复调用search API完成外部信息查询的问题。 而反复调用 API,涉及推理能力去决策调用的时机,以及生成调用的参数 —— 这是一个典型的 agent + function calling 场景。 ReSearch目标将这种search的reasoning能力通过RL学到。 具体来说,ReSearch 采用了专门为搜索功能设计的训练模版: <think>...</think>:表示模型的思考过程; <search>...</search>:表示模型发起的搜索查询; <result>...</result>:表示搜索引擎返回的结果; <answer>...</answer>:表示模型给出的最终答案。 特别地,ReSearch 的奖励函数不是仅仅基于答案对错,而是采用 rule-based 的组合机制:基于答案的 F1 相似度 + 输出格式是否符合模板,以此优化 policy,微调语言模型参数。 此时不免再次提及 ReAct:ReSearch 充满了 ReAct 的循环影子——: Reasoning:模型的思考过程; Action:模型发起的调用; Observation:工具返回的反馈。 ReAct 是神作,它以 verbal reasoning (人话)的方式,将原本充满数学公式的 RL 概念转化为语言链式推理,让 LLM 学会如何使用工具,优雅而简洁。 一些思考: ReSearch 以及前几天分享的 ReTool 是非常类似的工作,它们都通过强化学习微调,将使用工具的能力内化于语言模型中,增强工具调用的鲁棒性。 但它们的局限性也非常明显:ReSearch 和 ReTool 都只支持一种工具 —— search API 和 code interpreter。 而 ReAct,通过 Prompt Engineering,就可以灵活调用多个外部工具。 ReSearch 和 ReTool 的 RL 框架是为“单工具、二选一调度”设计的。如果强行扩展为多工具,训练信号将更加稀疏、credit assignment 更加困难,其策略网络、reward assignment、以及 rollout 表达能力都需要重新设计。 我们距离真正原生具备多轮、多工具能力的通用 Agent,还有一段距离。
#agent
#RAG
#reasoning
#Research
#React
#强化学习
#大模型
#Reinforcement Learning
#工具使用
#创新框架
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向阳乔木
2个月前
PM学AI,什么是ReAct?什么是Reflexion? 结论:ReAct 是“边做边想”,Reflexion 是“做完再想”。 1. ReAct 是一种让 AI 一边“思考”一边“行动”的方法。 举个例子: 你问 AI:“请帮我订一张去北京的火车票。” 传统 AI:直接去订票网站,可能不知道怎么选时间、车次。 ReAct AI:先“想一想”——“用户可能想要明天早上的票,最好是高铁”,然后再去订票。 对比下ReAct 和Reflexion 🧪 举个例子:做数学题 ReAct:你在做题前会想:“这题是几何题,我要先画图,再用勾股定理”,然后一步步做。 Reflexion:你先做一遍,发现错了,然后写下:“我忘了考虑角度关系”,下次遇到类似题就不会再错。 🧬 技术上怎么实现? ReAct:在每一步决策中,AI 会生成一段“思考”的文字,然后再决定下一步行动。 Reflexion:AI 在完成一个任务后,会回顾整个过程,写下“哪里做得好/不好”,然后用这些“反思”来指导下一次尝试。
#AI
#React
#Reflexion
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马东锡 NLP 🇸🇪
3个月前
「Agent」论文:Executable Code Actions Elicit Better LLM Agents 从 ReAct 到 CodeAct 如果让我在所有 LLM 论文中选择我最喜欢的一篇,2022 年的 ReAct 绝对是前三名之一。 ReAct 大道至简,天才般地将复杂的强化学习(RL)过程,通过口头表达的方式表现出来,至今依然是 Agent 项目中最简单、最有效、最稳健的工作流之一。 如果说 Agent 在各个圈子带动了几百亿美元的投资,那么 ReAct 的价值不可估量。而它,仅仅是作者在 Google 实习期间的成果。这正是学术的魅力——一个价值超过几百亿美元、普通人一学就会的 ReAct,通过一篇免费论文传播出来,产生了巨大的实际价值。 这篇论文是 ReAct 的演化版本,把固定的 tool 替换为可执行的 Python 代码,从而带来更丰富的变化。由于 Python 库的丰富性,CodeAct 在提升 tool 的数量级和复杂度方面有巨大潜力。 尤其是 CodeAct 建立在 ReAct 的 observation–reasoning–action 工作流之上,使得它几乎可以实现 self-debug。这不禁让我想起那个如今无人提及、但去年融资超过 20 亿美元的 Devin。
#agent
#LLM
#React
#CodeAct
#强化学习
#论文
#项目
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akazwz
3个月前
我这个项目可以说是集大成于一身: 全栈应用,前端 React + Chakra UI,后端 Cloudflare Workers,Connect RPC + Protobuf 确保类型安全。Neon (PostgreSQL) + Drizzle ORM,集成 GPT-4 对话、Flux 文生图、Brave 搜索,多平台支持(Web + Tauri)App 扫码登录等等
#全栈开发
#React
#ChakraUI
#CloudFlare
#类型安全
#PostgreSQL
#GPT-4
#Flux
#Brave搜索
#多平台支持
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Yachen Liu
4个月前
SwiftUI 和 React 这种依靠状态绑定的声明式 UI,会让开发者写起来非常爽,能很快就搞出个七八十分的产品。但是为了最后那二三十分,花几倍的时间都不一定解决的了。 这些问题通常是由设计模式本身所决定的,随着逻辑与流程的复杂度提升,单纯靠状态量绑定很难表述所有的状态,特别是状态的迁移。 我认为的最佳实践,一是根据场景选择,如果是本身凑合用用就行的临时工具,那么声明式 UI 没有问题,如果是精品项目,那还是慎重,不要贪图一时爽快。 另外混合使用是非常不错的方案,对于布局复杂但是逻辑简单的页面使用声明式 UI,而整体架构依然使用命令式 UI。
#SwiftUI
#React
#声明式UI
#状态绑定
#开发者体验
#设计模式
#状态管理
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idoubi
4个月前
AI 生成代码,实时预览的几种方案👇 一、 html + srcdoc + iframe 1. AI 生成可以通过浏览器直接打开的 html 文件(单文件,html/css/js 写到一起) 2. 通过 iframe 的 srcdoc 传入 html 源码预览 3. 通过 importmap 指定依赖包的 CDN 资源。 这种方案实现起来简单,预览效率高。 二、react/vue + blob + iframe 1. AI 生成 react / vue 组件代码(单文件组件,无本地 import 依赖) 2. 通过 Babel.transform 转换 react 组件/通过 VueCompiler 编译 vue 组件 3. 使用转换/编译后的组件,构建一个 html 文件 4. 使用 blob 构建预览 url,传入 iframe.src 预览 const blob = new Blob([html], { type: 'text/html' }); iframe.src = URL.createObjectURL(blob); 这种方案稍微复杂一些,适合 react / vue 单文件组件预览。 3. webcontainer 1. AI 生成组件代码(可以返回多个组件文件,组件可以互相 import) 2. 构建一个最小可运行的 vite 项目骨架,把 vite 骨架包含的文件和 AI 生成的组件打包在一起,构建一个文件树 3. 启动 webcontainer 容器,挂载文件树 4. 通过 webcontainer 执行终端命令,安装项目依赖 5. 通过 webcontainer 启动预览服务,得到预览地址 6. 把预览地址传入 webcontainer 容器外的 iframe.src 实现项目预览 这种方案依赖 webcontainer,可以实现多组件预览,灵活性更高,但是涉及到文件挂载,命令行安装依赖等步骤,预览速度会慢一些。 ----- 总结 ----- 方案一适合用户不关心代码,只想快点看到效果的场景,比如用 Pagen 一句话生成 landing page,页面内容都在一个 html 文件里面。 方案二适合辅助前端写组件场景。比如用 CopyWeb 截图复刻设计,生成单个 react 组件,在线预览效果,导出到本地项目使用。 方案三适合一句话生成完整项目场景,比如用 bolt/v0 一句话生成 nextjs 项目骨架,可在线预览,可导出 zip 到本地修改。
#AI生成
#代码预览
#实时预览
#HTML
#浏览器
#前端开发
#技术方案
#React
#Vue
#框架对比
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Justin3go
5个月前
#每日推荐 这个 React 动画库看着真不错! (又是羡慕 React 生态的一天😍,链接评论见👇)
#React
#动画库
#每日推荐
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向阳乔木
5个月前
这个前端组件库有点牛逼!专门用于AI网站开发。 适配 v0、Cursor、Bolt、Lovable、Replit等主流AI开发工具。 特点: 1. 提供带Prompt的React Tailwind组件,专注shadcn/ui类组件开发 2. 支持直接复制粘贴到主流AI开发工具 3. 大量组件开源免费,Github Star 1k多 网址和Github见评论
#前端开发
#AI网站
#组件库
#开源项目
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#TailwindCSS
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TestingCatalog News 🗞
5个月前
OpenAI keeps working on Canvas rendering for HTML pages. Now it can render HTML pages seamlessly and also has a new loading animation. React Canvases seem to get a bit broken 👀 * This feature is still in development and not available to the public 🚧
#OpenAI
#CanvasRendering
#HTMLPages
#LoadingAnimation
#React
#NewFeature
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🍋 Hazymoon
6个月前
有 React 大佬推荐点适合学习的项目吗,可以快速掌握 React 生态和新特性的。 上次写 React 还是两三年前,基本忘得一干二净,Vue 写多了发现很多需要用到的框架都是 React 的,这下不得不学了。。。
#React
#学习项目
#生态
#新特性
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