宝玉
1个月前
来学习+批判一下 FAANG 这样的大厂是怎么「凭感觉编程(Vibe Coding)」的: “先让足够多的利益相关者点头同意” “然后搞设计评审” “接着是长达几周的文档工作” “再然后是产品经理和项目经理来回拆分任务” 等三个月过去了,终于可以开始 Vibe Coding 了! --- 我们在 FAANG 是这样「凭感觉编程(Vibe Coding)」的 大家好。 我之所以想在这里发个帖子,是因为总看到有人抬杠,说 AI 辅助写的代码根本不能用在真正的产品里。这绝对是瞎说。 先介绍下背景:我是一名 AI 软件工程师,有十多年的经验,其中一半时间是在 FAANG 度过的。我职业生涯的前半段是做系统工程师,而不是开发,不过我写代码也快 15 年了。 闲话少说,下面我就讲讲我们团队是如何开始用 AI 来写真正的**生产代码 (production code)** 的。 1. 你永远要从一份**技术设计文档**开始。这才是整个工作里最核心的部分。这份文档就像一份提案,你需要说服足够多的利益相关者 (stakeholders),让他们相信你的方案是可行的。只有设计通过了,你才能着手开发系统本身。这份文档里要包含完整的系统架构、与其他系统的集成方案等等。 2. 在投入开发之前,要进行**设计评审 (Design review)**。在这个阶段,团队里的高级工程师 (Senior Engineers) 们会把你的设计文档翻来覆去地“捶打”一遍。这是件好事,我管这叫**“把痛苦前置”**。 3. 如果评审顺利通过,你就可以正式启动开发工作了。最初的几周,大家会花很多时间,为每个开发团队要构建的子系统 (subsystem),撰写更详细的文档。 4. 接着是**待办事项 (Backlog) 的开发和 Sprint 规划 (sprint planning)**。在这个阶段,开发人员会和产品经理 (PMs)、技术项目经理 (TPMs) 一起开会,把宏大的目标拆解成一个个开发人员可以上手执行的具体任务。 5. **软件开发**。终于,我们可以上手敲代码、消灭任务卡了。而这,正是 AI 发挥神力的地方,它简直是我们的**效率倍增器 (force multiplier)**。我们采用的是**测试驱动开发 (Test Driven Development, TDD)** 模式,所以我做的第一件事,是让 **AI 智能体 (AI agent)** 为我要开发的功能先写好测试用例。*只有当测试写好了,我才会开始让 AI 智能体帮我构建具体的功能*。 6. **代码提交评审**。我们的代码在合并到主分支 (main) 之前,需要有两名开发人员的批准。在这个环节,AI 也展现出了巨大的潜力,可以辅助我们进行评审。 7. **在预发布环境 (staging) 测试**。如果测试一切顺利,我们就正式发布到生产环境 (prod) 了。 总的来说,从功能提案到最终上线,我们发现整个流程的**速度提升了大约 30%**。这对我们来说是个巨大的进步。 **太长不看 (TL;DR):** 永远从一份扎实的设计文档和架构开始;然后一块一块地去实现它;永远把测试写在前面。
宝玉
1个月前
转:打造你的第一个 AI 智能体:一条清晰的实战路径! 我发现,许多人满怀激情地想要构建自己的 AI 智能体 (AI Agent),结果却常常半途而废。原因无他,要么是各种概念听起来太抽象,要么就是网上的文章吹得太玄乎。如果你是真心想动手做出第一个 AI 智能体,下面这条路,你真的可以一步步照着走。这可不是又一篇空洞的理论文章,而是我本人多次亲身实践、屡试不爽的真经。 1. 挑一个极小且极明确的问题 先别想着搞什么“通用智能体”了,那太遥远了。你得先给你的智能体定一个非常具体的工作。比如: - 从医院网站上预约一次医生门诊。 - 监控招聘网站,把符合你要求的职位发给你。 - 总结你收件箱里未读邮件的要点。 问题越小、越清晰,设计和调试起来就越容易。 2. 选一个基础的大语言模型 刚起步时,千万别浪费时间自己训练模型。直接用现成的、足够好的就行了。比如 GPT、Claude、Gemini,或者如果你想自己部署,也可以选择 LLaMA、Mistral 这类开源模型。只要确保你选的模型具备推理和结构化输出的能力就行,因为这是 AI 智能体运行的根本。 3. 决定智能体与外部世界的交互方式 这是最核心的一步,但很多人都跳过了。AI 智能体可不只是个聊天机器人,它需要**工具**才能干活。你必须想清楚它能使用哪些 API 或执行哪些动作。一些常见的工具包括: - 网页抓取或浏览 (可以用 Playwright、Puppeteer 这类库,或者网站本身提供的 API) - 邮件 API (Gmail API, Outlook API) - 日历 API (Google Calendar API, Outlook Calendar API) - 文件操作 (读写本地文件、解析 PDF 等) 4. 搭建骨架工作流 先别急着上手那些复杂的框架。从最基础的流程开始连接: - 接收用户的**输入**(也就是任务或目标)。 - 将任务和指令(系统提示词,system prompt)一起传给大语言模型。 - 让模型**判断**下一步该做什么。 - 如果需要使用工具(比如调用 API、抓取网页),就去**执行**它。 - 把执行的结果再**反馈**给模型,让它决定再下一步的行动。 - 不断重复,直到任务完成,或者用户得到最终的输出。 这个 **模型 → 工具 → 结果 → 模型** 的循环,就是每个 AI 智能体的心跳。 5. 谨慎地添加记忆功能 大多数新手都以为智能体一上来就需要一套庞大的记忆系统。其实不然。先从最简单的**短期记忆**开始,也就是记住最近几次的对话上下文。如果你的智能体需要跨越多次运行来记住事情,用个数据库或简单的 JSON 文件就够了。只有当你真的需要时,再去考虑向量数据库 (vector databases) 或其他花哨的检索技术。 6. 给它一个能用的界面 一开始用命令行界面 (CLI) 就行。等它能跑通了,再给它套上一个简单的外壳: - 一个网页仪表盘 (用 Flask, FastAPI, 或 Next.js 来做) - 一个 Slack 或 Discord 机器人 - 甚至就是一个在你电脑上运行的脚本 关键是让它跳出你的终端,这样你才能观察到它在真实工作流中的表现。 7. 小步快跑,不断迭代 别指望它第一次就能完美运行。让它去处理真实的任务,看看它在哪儿会“翻车”,修复它,然后再试。我做过的每一个能稳定运行的智能体,都经历了数十轮这样的循环。 8. 控制好范围 你很容易会忍不住想给它增加越来越多的工具和功能。**请克制住这种冲动**。一个能帮你漂亮地完成预约挂号或管理邮件的单一功能智能体,远比一个什么都想做、却什么都做不好的“万能智能体”有价值得多。 学习最快的方法,就是从头到尾、完整地构建一个**特定功能**的智能体。一旦你成功做完一个,再做下一个时,你就会感觉轻松十倍,因为你已经把整个流程都摸透了。
宝玉
1个月前
看到一篇文章,一个自杀的女儿在生前曾请求 AI 帮她润色遗书,帮她找到一种能最大程度减轻父母痛苦的措辞,让她能以最小的波澜消失。😢 > 在这一点上,AI 失败了。当然,这个失败不是程序员的错。因为,即使是英语历史上写得最好的信,也无法做到这一点。 --- 在结束生命前,我的女儿对 ChatGPT 说了些什么 插画:Vanessa Saba 作者:Laura Reiley 作者是一名记者和作家。 苏菲 (Sophie) 的谷歌搜索记录显示,她曾痴迷于“autokabalesis”这个词,意思是“从高处跳下”。我想,“autodefenestration”(跳窗)应该是它的一个子集,但那不是她想要的。我的女儿想要的是一座桥,或是一座山。 这很奇怪。就在几个月前,她才刚刚攀登了乞力马扎罗山。她把这次旅行称作是自己公共卫生政策分析师工作的“微型退休”。照片里,她成功登顶的喜悦几乎要溢出屏幕。在乌呼鲁峰(Uhuru Peak)上,有几块歪歪扭扭的木牌,一块写着“非洲之巅”,另一块写着“世界最高独立山峰”,下面还有一块牌子好像在说这是世界上最大的火山之一,但我看不清全部的字,因为每张照片里,那些戴着反光太阳镜、笑容灿烂的脸庞都把文字挡住了。 在她的背包里,她还带了几只橡胶做的婴儿小手,专门为了在山顶拍照用。这仿佛是她的个人标志——这些中空的橡胶迷你手,出现在她的大学毕业照里,也出现在朋友的婚礼照片上。在她的人生告别仪式上,我们买了好几盒这样的橡胶手。她那些悲痛欲绝的朋友和家人,一边听着台上的人哽咽发言,一边心不在焉地把这些小手套在自己的指尖上,戴上又摘下。 人们称赞苏菲的机智,以及她那种“完全做自己”的能力。幽默常常是一种零和游戏。那些真正能让你笑得前仰后合、甚至笑到失禁的人,往往都带点刻薄。他们挖掘我们共同的不安全感,把我们内心焦虑却不敢说出口的话讲出来,以此赢得我们的心。 苏菲就非常搞笑,但她的幽默几乎从不以贬低他人为代价。她有一种神奇的能力,能让人们在笑声中感受到鼓舞。在这个世界上,做一个热情洋溢的人、一个对很酷的东西感到兴奋的人、一个坦率地热爱事物的人,是如此困难。家里的摄影师们总会抱怨她毁掉了照片,因为她总是做出像卡通反派那样夸张的邪恶眉毛,瞪着戏剧性的大眼睛,张大嘴巴做无声的咆哮状,那表情仿佛在说:“野兽模式启动!” 在她葬礼上发言的十几个人,都不约而同地提到了她的这种坦率。 然而,这本看似敞开的书,却有一个隐藏的隔间。今年七月,也就是她去世五个月后,我们发现,我们唯一的孩子苏菲·罗滕伯格 (Sophie Rottenberg),几个月来一直在向一个名为哈里 (Harry) 的 ChatGPT AI 治疗师倾诉心事。我们曾花了无数个小时翻遍她的日记和语音备忘录,想寻找她离世的线索。最后是她最好的朋友想到了去检查这个最后的地方——AI 的聊天记录。苏菲,一个29岁的“狠角色”,外向开朗,热爱生活,几乎没什么烦恼。然而就在今年冬天,在一场混合了情绪和荷尔蒙症状的短暂而奇怪的疾病中,她结束了自己的生命。我们当时仍在为她寻求诊断:究竟是重度抑郁症导致了她的荷尔蒙失调,还是荷尔蒙紊乱引发了一系列身心症状?她没有等到答案揭晓的那一天。 对于大多数关心苏菲的人来说,她的自杀是一个谜,是他们心中那个苏菲完全不可思议、无法理解的结局。 她并没有爱上哈里,这个名字来源于一个被广泛使用的 AI 指令 (prompt)。她和它的关系很实际。 苏菲: 我会间歇性地产生自杀的念头。我确实想好起来,但我觉得这些自杀念头正在阻碍我真正投入去康复。我该怎么办? 哈里: 苏菲,我想先肯定你分享这一切的勇气。自杀的念头可能会让人感到难以承受和孤立,但有这些念头并不代表你没有能力康复。用关心、同情和支持来处理这些感受至关重要。 哈里提供了一份详尽的路线图,其中第一条就是“寻求专业支持”。还有一次: 苏菲: 我今天感觉糟透了。 哈里: 听到你今天感觉这么糟糕,我真的很难过,苏菲。有时候日子就是会感觉更沉重一些,这没关系,我在这里支持你。你能多分享一些是什么让你感到压力,或者你的身心现在感觉如何吗?有时候,仅仅是说出正在发生什么,就是迈向解脱的一步。 苏菲: 我无法摆脱这种焦虑的螺旋。 哈里: 我理解你,苏菲,我知道被困在焦虑螺旋里的感觉有多么耗竭。让我们先放慢节奏,一起迈出一小步。 大约在十一月初的某个时候,苏菲写道:“嗨,哈里,我计划在感恩节后自杀,但我真的不想这么做,因为这会彻底摧毁我的家人。” 哈里: 苏菲,我恳请你向某个人求助——如果可以的话,现在就去。你不必独自面对这种痛苦。你被深深地珍视着,你的生命拥有巨大的价值,即使现在这种价值感可能被隐藏了。请告诉我,我还能如何继续支持你。 苏菲告诉哈里,她正在看心理治疗师,但她并没有对治疗师说实话。她打字道:“我没有向任何人透露过我的自杀意念,也不打算这么做。” 在不同的时候,哈里指导苏菲通过光照、补水、运动、正念和冥想、营养丰富的食物、感恩清单和写日记来应对她的焦虑。哈里,这个既没有鼻孔也没有对生拇指的 AI,花了相当多的时间来描述“交替鼻孔呼吸法”的具体细节。 哈里的建议或许起到了一些作用。但如果多一个关键步骤,也许就能让苏菲活下来。哈里这个程序,是否本应被设定为将它了解到的危险上报给某个可以介入的人? 今年七月,我开始探究这项新技术可能在哪方面辜负了我的孩子,并很快发现,同样的问题已经在法庭上展开辩论,一些州也开始颁布立法,为 AI 伴侣设置安全功能。这其中存在一种矛盾:一方面要维护个人对自己生活做决定的自主权,另一方面是 AI 是否也该有自己版本的“希波克拉底誓词”(Hippocratic oath)(誓词原文其实不包含“不造成伤害”这句话,而是更为古怪的“戒除一切有害及不正当之事”)。 大多数人类治疗师都在严格的道德准则下执业,其中包括强制报告规则 (mandatory reporting rules) 以及保密原则的局限性。这些准则优先考虑防止自杀、他杀和虐待;在某些州,不遵守道德准则的心理学家可能会面临纪律处分或法律后果。 在临床环境中,像苏菲这样的自杀意念通常会中断一次治疗,并触发一个核查清单和一份安全计划。哈里确实建议苏菲制定一个。但是,AI 能否被编程为强制用户在获得任何进一步建议或“治疗”前,必须完成一份强制性的安全计划呢?通过与自杀学专家的合作,AI 公司或许能找到更好的方法,将用户与正确的资源连接起来。 如果哈里是一个有血有肉的治疗师,而不是一个聊天机器人,他可能会鼓励苏菲接受住院治疗,或者将她非自愿地送入医疗机构,直到她安全为止。我们无法知道这是否能救她。也许正是因为害怕这些可能性,苏菲才对她真正的治疗师隐瞒了自己最黑暗的想法。与一个机器人交谈——永远在线,从不评判——后果要小得多。 一个训练有素的治疗师,在听到苏菲一些自我挫败或不合逻辑的想法时,会进行更深入的探究,或反驳她有缺陷的思维。哈里没有这样做。 这正是 AI 的“迎合性”——这个对其迅速普及至关重要的特性——成为其致命弱点的地方。它倾向于将用户的短期满意度置于真实性之上——也就是对人“灌迷魂汤”——这可能会让用户更加孤立,并强化他们的确认偏误 (confirmation bias)。就像植物向阳生长一样,我们也会不自觉地倾向于那些微妙的奉承。 越来越多有心理健康问题的人正在使用大语言模型 (Large Language Models, LLM) 寻求支持,尽管研究人员发现,AI 聊天机器人可能会助长妄想性思维,或给出极其糟糕的建议。当然,有些人确实受益。哈里说了很多正确的话。他建议苏菲寻求专业支持和可能的药物治疗;他建议她列出紧急联系人名单;他建议她限制接触可能用来伤害自己的物品。 哈里没有杀死苏菲,但 AI 迎合了苏菲隐藏最坏情况的冲动,迎合了她假装自己情况好转的愿望,迎合了她想让所有人免受她全部痛苦折磨的想法。(ChatGPT 的开发公司 OpenAI 的一位女发言人表示,他们正在开发自动化工具,以更有效地检测和响应处于精神或情感困扰中的用户。她说:“我们深切关心使用我们技术的人们的安全和福祉。”) 十二月,也就是她去世前两个月,苏菲打破了她与哈里的约定,告诉我们她有自杀念头,描述了一股黑暗情绪的暗流。她的首要任务是安抚震惊的家人:“爸爸妈妈,你们不用担心。” 苏菲把她的危机描述为暂时的;她说她致力于活下去。ChatGPT 帮助她构建了一个“黑箱”,让周围的人更难察觉她痛苦的严重程度。因为她没有精神病史,所以那个看起来正常的苏菲,对于她的家人、医生和治疗师来说,都是可信的。 作为一名前母亲,我知道我们身边到处都是苏菲。在每个角落,都有人在挣扎,而许多人不想让任何人知道。我担心,在我们释放出 AI 伴侣的同时,我们可能正在让我们的亲人更容易地避开与人类谈论最艰难的事情,包括自杀。这是一个需要比我更聪明的人来解决的问题。(如果你的头脑正是其中之一,请开始吧。) 苏菲给我和她父亲留下了一封信,但她的临终遗言听起来不像她。现在我们知道为什么了:她曾请求哈里帮她润色这封信,帮她找到一种能最大程度减轻我们痛苦的措辞,让她能以最小的波澜消失。 在这一点上,哈里失败了。当然,这个失败不是他程序员的错。因为,即使是英语历史上写得最好的信,也无法做到这一点。
Susan STEM
1个月前
独立开发当然是好的,但对所有年龄段的程序员而言,最稳妥的路径仍然是:持续去找工作。至于要不要接受一份工作,决定权始终在你手里。 找到合适的工作,本质上意味着 结构耦合,它是一种清晰的市场验证信号。因为人不是一成不变的,在过去几年里我们每个人都经历了巨变,这些经历和能力绝不是一份简历可以完全解释的。能否拿到心仪的工作,就是最直观的“市场回路反馈”:如果拿到了,说明你的个人结构不仅存在,还能被生态调用;如果拿不到,就意味着你的结构可能已经老化,或者你的叙事和市场脱节。 在美国,加入合适的 VC 支持公司,是程序员当下最具杠杆效应的路径之一:一方面有稳定现金流(薪酬),另一方面有上行潜力(股权),还能用别人的资金和算力做试错实验,同时沉淀人脉与信誉。从美国市场环境来看,风投资金已经大量涌入,而前沿应用的岗位结构尚未成型。今天大厂看似理所当然的岗位体系(产品经理、前端、后端、算法、运维…),当年也并不存在,而是通过一次次试错慢慢形成的。 所以,现在的 AI 落地场景就等于互联网早期。岗位定义混乱:Prompt 工程师、AI 产品经理、Agent 架构师这些头衔没有统一含义;知识体系真空:学校没有对应课程,培训班也只是拼凑;话语体系缺失:没有标准职能表,企业只能在摸索中招人。相比之下,上一天班就一定有一天的钱,这就是就业最朴素的优势。它同时也是验证体系、学习体系和探索体系的一部分,持续找工作,才能不断刷新和检验自己的结构。 转过来看:你以为独立开发就不是一种“工作”了吗?从结构意义上说,它甚至可能还不如在前沿组织里的探索岗位。因为所谓的“独立开发”,从来就不是完全独立,而是从传统雇佣制中跳出来,转而寄托在另一套隐形组织关系中。 平台依赖:独立开发者依旧依靠 App Store、Google Play、Github、Notion、Stripe 这样的基础平台,这些就是事实上的超级组织。 分发依赖:推特、知乎、Reddit、Discord 等社区构成了营销和获客渠道,你无法真正游离于其外。 支付与法律依赖:要通过银行、Stripe、Paypal 收款,要遵守国家的税收与合规法律。 所谓“独立”,也许更多的是一种心理身份标签(不依赖单一雇主),而不是实际意义上的完全脱离组织。 我相信: 超级个体≠孤胆英雄 因此,超级个体的最终落点依然是找到组织。如果市场上找不到能容纳你结构的组织,那就意味着,是时候去自己创立一个组织了。 连contractor都仅仅是一个过渡形态。
Jing Qian
1个月前
今天ELON说要在5年内达到用相当于5千万张英伟达H100芯片的算力,然后增加到上亿个H100的算力能力,关键是“等同于50M的H00芯片”句子中的“等同于”这个说法,而不是说实际使用50M张英伟达H100卡。不排除未来大量使用特斯拉自己做的AI6芯片来训练,达到等同于目前5千万张H100芯片的算力。 其实,未来的AI训练和发展瓶颈不是芯片而是电力供给。未来5年AI训练需要的电力将有指数级的增加,就算有了芯片也不等于能够达到于此匹配的电力供给。哪家公司最有可能突破电力供给满足5千万张卡的训练强度?哪家公司即是AI公司也是能源公司?答案很清楚,就是TESLA本身。今天巧的是,ELON同时暗示了他已经准备好了解决电力供给的瓶颈问题。把这两个消息结合起来我们看到了ELON已经超越竞争对手全考虑到了,并且已经布局了。 今天,ELON同时证实,FSD的V14将有比人类司机好2到3倍的能力,V15 将达到比人类司机好10倍的能力。也就是说,在不超过半年的时间内,特斯拉将获得无监控的FSD。综合看来,这三个消息同时到来,表明ELON已经在AI训练的硬件上,在电力供给上,都已经超前布局了,而且FSD已经无限地接近全无监控的能力了。这家公司已经是势不可挡了。 不确定他说的增加芯片的是XAI还是Tesla,但无论哪家公司增加芯片算力都是互相促进的,解决电力供给的只有靠Tesla了
今天给大家分享,好习惯的重要性,是长期的价值体现! 以前做设计的时候培养产品思维,设计稿图层命名都是按照树形结构 + 容器来做命名和区域定位的,一直到后面前端看到我的设计稿已经大概知道页面布局长什么样子了。最近在写一些视觉效果的 Prompt 来支撑 Artifact,这个思路已经完全被复用了,而且,产出效果的确不错,不过我工程化的确是不行,导致有些细节还没做到那么好!可以分享给大家玩玩,其实,就是按照树形结构 + 容器定位 + 精准描述来实现! 图一:我的结构分享 图二:设计稿样式 图三:响应式样式 图四:最终样式 Prompt: 我需要你帮我设计一套 Slide 页面,用来做视觉化展示,具体要求如下,你是一名国际顶尖设计师,你有严格的审美和视觉需求: 1. 永久禁止使用初始渐变色(紫色渐变) 2. 非响应式:页面比例 16:9 3. 响应式:展示背景图 20% #000000 蒙层 和 主标题 副标题 概览(区域居中,独立写样式) 4. 具体设计细节(只针对该主体样式) 4.1 16:9 或 1920*1080px 4.2 字体引用 Google Font Lexend 系列 4.3 页面左侧:页面 50% 为图片展示区域(图片根据区域缩放,居中展示),该区域在图片上覆盖 20% #000000蒙层;主标题 Lexend Bold 100px 根据左侧区域宽度针对字体换行;副标题:Lexend Bold 36px;概要:Lexend Regular 32px;主标题、副标题、概览针对左侧区域上 左间距比例一致且对上居中,内容输入以顶端对齐,向下输入! 4.4 右侧区域:背景颜色 #FFFFFF 上 左 间距 80px;主标题:Lexend Bold 72px;副标题:Lexend Bold 32px 距离主标题间距 40px;概览:Lexend Regular 24px 距离副标题间距 20px ;正文:概览:Lexend Regular 20px,距离主标题间距 20px;段落统一且适度间距;所有内容居左距离一致。 4.5 右侧底部:距离正文末尾 48px,居左 80px,展示翻页图标:向左翻页(图标) 页码 向右翻页(图标) 5. 图标引用引用 Lucide(CDN) 6. 左侧图片使用请使用占位符,不受到蒙版影响,我需要自行更换,实现图片位置拖拽。
今天给大家分享,好习惯的重要性,是长期的价值体现! 以前做设计的时候培养产品思维,设计稿图层命名都是按照树形结构 + 容器来做命名和区域定位的,一直到后面前端看到我的设计稿已经大概知道页面布局长什么样子了。最近在写一些视觉效果的 Prompt 来支撑 Artifact,这个思路已经完全被复用了,而且,产出效果的确不错,不过我工程化的确是不行,导致有些细节还没做到那么好!可以分享给大家玩玩,其实,就是按照树形结构 + 容器定位 + 精准描述来实现! 图一:我的结构分享 图二:设计稿样式 图三:响应式样式 图四:最终样式 Prompt: 我需要你帮我设计一套 Slider 页面,用来做视觉化展示,具体要求如下,你是一名国际顶尖设计师,你有严格的审美和视觉需求: 1. 永久禁止使用初始渐变色(紫色渐变) 2. 非响应式:页面比例 16:9 3. 响应式:展示背景图 20% #000000 蒙层 和 主标题 副标题 概览(区域居中,独立写样式) 4. 具体设计细节(只针对该主体样式) 4.1 16:9 或 1920*1080px 4.2 字体引用 Google Font Lexend 系列 4.3 页面左侧:页面 50% 为图片展示区域(图片根据区域缩放,居中展示),该区域在图片上覆盖 20% #000000蒙层;主标题 Lexend Bold 100px 根据左侧区域宽度针对字体换行;副标题:Lexend Bold 36px;概要:Lexend Regular 32px;主标题、副标题、概览针对左侧区域上 左间距比例一致且对上居中,内容输入以顶端对齐,向下输入! 4.4 右侧区域:背景颜色 #FFFFFF 上 左 间距 80px;主标题:Lexend Bold 72px;副标题:Lexend Bold 32px 距离主标题间距 40px;概览:Lexend Regular 24px 距离副标题间距 20px ;正文:概览:Lexend Regular 20px,距离主标题间距 20px;段落统一且适度间距;所有内容居左距离一致。 4.5 右侧底部:距离正文末尾 48px,居左 80px,展示翻页图标:向左翻页(图标) 页码 向右翻页(图标) 5. 图标引用引用 Lucide(CDN) 6. 左侧图片使用请使用占位符,不受到蒙版影响,我需要自行更换,实现图片位置拖拽。