RAG 和 Skill 的边界：什么时候真的需要检索
从 toC Agent 与企业级 AI 售前机器人的差异出发，理解 Skill 与 RAG 的适用边界。
技术
16 博文
AI 编程的分水岭，不是模型，而是 Harness
当 AI 越来越会写代码，真正拉开差距的会是工程系统：上下文、工具、任务编排、反馈机制和架构护栏。
Docker 重启后卡在 Loading containers：一次 firewalld 阻塞排查
记录一次服务器重启后 Docker 无法由 systemd 正常拉起的排查过程，从残留网络引用一路定位到 dockerd 初始化 libnetwork 时被 firewalld 的 D-Bus 调用阻塞。
AI 应用开发的5种模式
从 HTTP API、官方 SDK、AI 开发框架、低代码平台到 AI 编程工具 SDK，梳理 AI 应用开发的 5 种模式和后续学习路线。
把 Agent 架构拆开：为什么它一定会有 Planner、Memory 和 Tool
这篇笔记只做一件事：把 Harness Agents / Agent 架构拆成核心部件、职责边界和执行链路，方便以后快速捡回整体认知。
frontend-design 怎么用：一次网页改造里的操作步骤、效果和边界
用一次真实的首页改造，讲清 frontend-design 这个 skill 能做什么、怎么用、怎么迭代，以及它到底能帮到哪一步。
这个项目是怎么封装 AI provider 的
拆一下这个项目里 provider 这一层到底是怎么写的，为什么没有走很重的抽象，以及文本和图片链路分别是怎么收口的。
MCP 怎么用：前端该装哪些、怎么接、怎么自己写，一次讲透
从前端常用 MCP 推荐、现成 server 的安装配置，到自己编写 MCP Server 的结构、调用时机和具体实例，讲清楚 MCP 到底怎么落地。
Rule 怎么用：先把 AI 写代码这件事“管起来”
从创建、拆分、编写到落地，讲清楚 Rule 该放哪里、写什么、怎么让 AI 长期稳定遵守。
Skill 怎么用：把高频需求拆成 AI 能复用的工作
从创建、编写、调用到实现，讲清楚 Skill 怎么拆、怎么写、怎么避免变成万能 Prompt。
AI Agent 在前端工程化中的三层能力演进：Rule、Skill 与 MCP
介绍 Rule、Skill、MCP 在 React 前端工程中的职责边界、适配场景、推荐组合与常见坑点。
Chrome DevTools MCP 到底有什么用？从安装到上手一次讲清
这篇文章介绍 Chrome DevTools MCP 是什么、怎么安装、怎么接到 AI Agent 里，以及它能做什么。
搭博客之前，我是怎么选技术栈的
作为前端开发，我一开始先看的是 Vue 和 React。后来把博客网站的需求拆开，才慢慢确定更适合自己的方案。
uni-app 插件怎么开发和发布：以扫码录入组件为例
从一个业务里常见的扫码录入组件出发，讲清楚如何按 uni_modules 规范组织目录、本地验证，并发布到 DCloud 插件市场。
