上一期，我们介绍了如何通过使用 MCP Server - Figma AI Bridge，轻松将你的 Figma 设计稿转换为整洁的前端代码，并生成相应的网页，让设计到落地的效率飙升！快没看过的小伙伴可以戳这里补课哦👉 玩转MCP第一弹｜手把手教你将 Figma 设计稿转化为前端代码 在现代化的 Web 开发中，自动化测试已成为确保应用质量、加速迭代周期的关键环节。Playwright 凭借其跨浏览器支持、强大的自动化能力以及灵活的 API，成为自动化端到端测试的理想选择。本期「玩转 MCP 」将详细介绍如何在 Trae IDE 中高效集成 Playwright 这一 MCP Server，构建自动化测试解决方案，帮助你快速验证网页的交互逻辑，减少人工测试成本，提升整体开发效率！
你可能想不到，只用「两行 CSS」，就能让你的卡片、图片、内容块「自动适应」各种屏幕宽度，彻底摆脱复杂的媒体查询！ 秘诀就是 CSS Grid 的 auto-fill 和 auto-fit。
最近大家都在聊 MCP，发现有个最重要的点被忽略了： 通过标准化协议，将工具提供方与应用研发者解耦，这一点带来的将是 AI Agent 应用研发范式的转移（类似 Web 应用研发的前后端分离）。本文以开发 Agent TARS 应用为例，尽可能详细地介绍 MCP 在开发范式、工具生态扩展上起到的作用。
抖音长期存在renderD128内存占用过多导致的虚拟内存OOM，且多次出现renderD128内存激增导致OOM指标严重劣化甚至发版熔断。因受限于闭源的GPU驱动以及现场有效信息极少，多个团队都进行过分析，但一直未能定位到问题根因，问题反馈到厂商也一直没有结论。以往发生renderD128内存激增时，解决办法往往都是通过二分法去定位导致问题的MR进行回滚(MR代码写法并无问题，仅仅是正常调用系统API)，但是回滚业务代码会影响业务正常需求的合入，也无法从根本上解决该问题，每次也会消耗我们大量人力去分析排查，因此我们有必要投入更多时间和精力定位根因并彻底解决该问题。在历经数月的深入分析和排查后，我们最终定位了问题根因并彻底解决了该问题，取得了显著的OOM收益，renderD128内存问题导致的发版熔断也未再发生。接下来，将详细介绍下我们是如何一步步分析定位到问题根因，以及最终如何将这个问题给彻底解决的。
