在移动应用开发中，滚动效果是提升用户体验的重要手段之一。然而，设计师的酷炫效果往往给开发者带来不小的挑战。本文将通过一个广告效果的实现，深入探讨ViewPager2的滚动机制，并结合源码分析如何优化自定义滚动效果。
在DeepSeek R1服务器不稳定令人困扰的背景下，MNN LLM应运而生。这是一款开源工具，支持本地部署、移动端运行以及多模态处理（如文生图、语音输入等）。通过模型量化与硬件优化，MNN LLM显著提升了推理速度与稳定性，同时解决了下载困难的问题。无论是Android、iOS还是桌面端用户，都可以轻松体验大模型的强大功能，真正实现“自己动手，丰衣足食”。
在大型语言模型（LLM）生态快速演进的今天，Model Context Protocol（MCP）作为连接 AI 能力与真实世界的标准化协议，正逐步成为智能体开发的事实标准。该协议通过定义 Resources（静态资源）、Prompts（提示词模板）和 Tools（可执行工具）三大核心能力，让开发者能够以模块化方式为 LLM 扩展文件系统访问、API 集成甚至物联网控制等交互能力。 然而当前 MCP Server 的开发部署仍存在显著痛点：开发者需要手动配置 Python/TypeScript SDK、处理依赖冲突，最终还需自行解决云端的 IaC 部署难题。这种碎片化体验使得从零构建 MCP Server 的成本过高。而通过 Serverless Devs CLI 工具，开发者能够一键拉起 MCP Server 项目，并在开发完成后一键部署到云端，显著缩短开发链路，提升 MCP Server 的开发效率。 本文将带你通过 Serverless Devs CLI 工具，开发并一键部署一个原生 SSE 的示例 MCP Server 到阿里云函数计算（FC），提供自带 LLM 的 Clien
在移动互联网蓬勃发展的今天，用户的选择日益多元化，App市场的竞争也愈发白热化。为了在激烈的市场竞争中脱颖而出，提升用户获取效率并增强用户粘性，越来越多的应用开始采用积分兑换、抽奖等互动玩法。这些精心设计的运营策略不仅能够满足用户的参与感和成就感需求，更能有效促进社交传播，提升品牌忠诚度。通过持续优化和迭代，开发者能够在竞争激烈的市场中占据优势地位，实现用户的可持续增长和长期留存。 基于提升系统复用性和稳定性的考量，我们构建了一个统一的兑换商城中台系统。该中台旨在为各上游业务线提供标准化的积分兑换和奖励机制，使各类应用和服务能够快速接入并享受便捷的服务支持。通过这一中台架构，我们不仅实现了核心业务逻辑的集中化管理与维护，更为后续的功能扩展（如抽奖、彩票等多样化玩法）奠定了坚实基础，从而显著提升了开发效率和用户体验。
我于 2023 年 12 月负责前端构建持久化缓存服务的设计与开发工作，并先后于 2024 年 3 月，12 月上线编译缓存和依赖缓存服务，如今距离服务上线已 1 年有余，我觉得现在是一个很好的时机和各位读者分享我在复盘这个项目时的一些经验和反思，希望对大家有所帮助，也欢迎各位的反馈和建议。
本文系统介绍了MCP协议在大模型交互标准化中的创新应用，通过技术解析+实践案例的方式，阐述了MCP协议的架构设计、开发实现原理及实际应用效果。重点探讨了MCP如何解决AI工具调用碎片化问题，并通过企业微信机器人开发实例展示MCP服务端/客户端开发全流程，干货满满点赞收藏！
随着AI技术的飞速发展，2024年至2025年间，AI研发工具已成为软件开发领域的重要组成部分。本文从个人视角出发，从产品功能、使用体验、优劣势、收费模式及开源情况等多个维度，对当前主流的AI研发工具进行了全面对比分析。文章主要分为四大类：云端开发工具（如v0.dev、bolt.new、Lovable）、AI原生代码编辑器（如Cursor、Windsurf、Trae）、IDE插件（如GitHub Copilot、Cline、通义灵码）以及底层编码大模型（如Claude Sonet、Deepseek V3/R1）。通过横向对比，帮助开发者快速了解各类工具的特点与适用场景，为选择合适的研发工具提供参考。 此外，文章还探讨了AI研发工具未来的发展趋势，包括云端协同、全链路覆盖、多模态能力等方向，并指出当前AI出码的主要瓶颈在于长文本理解、图像识别及模型调用成本。尽管目前部分工具仍存在不足，但正如工业革命中蒸汽机取代手工锻打一样，AI研发工具正逐步改变传统开发流程，推动行业迈向更高效率的时代。
