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[译文]在我们的 Agent 评测中，AGENTS.md 的表现优于 Skills

作者： Jude Gao（Next.js 软件工程师） 日期： 2026年1月27日 我们原本以为 Skills（技能） 是教会编程 Agent（智能体）掌握特定框架知识的解决方案。但在构建了专注于 Next.js 16 API 的评测后，我们发现了一些意想不到的结果。 直接嵌入 AGENTS.md 的压缩版 8KB 文档索引实现了 100% 的通过率，而 Skills 即使在有明确指令要求 Agent 使用的情况下，通过率也仅达到 79%。如果没有这些指令，Skills 的表现并不比没有任何文档时更好。 以下是我们尝试的方法、学到的经验，以及如何在您自己的 Next.js 项目中进行设置。 我们试图解决的问题 AI 编程 Agent
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React 19 漏洞分析（CVE-2025-55182）

React 19 漏洞分析（CVE-2025-55182）

CVE-2025-55182（圈内已经叫它 React2Shell）是 React 19 的 Server Components / Server Functions 协议（Flight）里的反序列化 + 服务器端原型污染漏洞，在默认配置下就能被 未认证远程攻击者直接打成 RCE（远程代码执行），而且已经在野外大规模利用，被 CISA 拉进 KEV 列表，CVSS 评分 10 分满分。(React) 1. 这个漏洞到底是什么 & 影响范围 1.1 本质概括 一句话：RSC Flight 协议在服务端“解码客户端发来的 JSON”时，做了不安全的反序列化 / 合并，导致攻击者可以通过构造特殊 payload 污染内部对象的原型，最后让
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Nano Banana Pro 完全指南：专业素材生产的 10 个技巧
AI新概念 Featured

Nano Banana Pro 完全指南：专业素材生产的 10 个技巧

Nano-Banana Pro 代表了相对于上一代模型的重大飞跃，标志着从“娱乐性”图像生成向“功能性”专业素材生产的转变。它在文本渲染、角色一致性、视觉合成、世界知识（搜索）以及高分辨率（4K）输出方面表现卓越。跟随这篇关于如何开始使用 AI Studio 和 API 的开发者指南，本文将涵盖其核心功能以及如何高效地编写提示词。
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如何使用 Nano Banana 进行构建：完整的开发者教程
AI新概念 Featured

如何使用 Nano Banana 进行构建：完整的开发者教程

Google 最近发布了 Gemini 2.5 Flash Image，这是一个功能强大的图像生成和编辑新模型，其代号为 Nano Banana。该模型引入了最先进的图像创建和操作功能，解锁了广泛的新应用。 本指南为希望使用 Gemini Developer API 将 Gemini 2.5 Flash Image（又名 Nano Banana）集成到其应用程序中的开发者提供了全面的分步说明。
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Webpack 5 模块联邦（Module Federation）学习
前端知识分享 Featured

Webpack 5 模块联邦（Module Federation）学习

什么是模块联邦（Module Federation）？ 模块联邦是 Webpack 5 引入的一项革命性功能，它允许多个独立构建的前端模块在运行时组合成单一的应用程序​。简单来说，每个独立构建（可以视为一个子应用）可以像「容器」一样暴露自身的一些模块（如组件、函数等），供其它构建动态加载和使用。这使得不同应用之间可以直接共享代码，而无需将代码发布到NPM再安装引用​。从运行时看，多个构建的模块组成了一个巨大的连接模块图，彼此之间像本地模块一样协作。这一特性打破了以往前端应用相互独立的壁垒，为实现微前端架构提供了官方支持​。
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介绍 Claude 3.7 Sonnet：像人类一样思考的 AI

介绍 Claude 3.7 Sonnet：像人类一样思考的 AI

如果你曾经想象过人工智能的未来，那么来认识一下 Claude 3.7 Sonnet——Anthropic 最新的突破性 AI 模型。这个模型不仅仅是 AI 领域的又一次进步，而是一次飞跃。它被设计为模仿人类的推理和创造力，被誉为目前最智能的 AI 之一。那么，它到底有什么特别之处？又如何与 ChatGPT o3、Deepseek R1、Gemini 2.0 Flash 和 Grok 3 等顶级 AI 模型相较高下呢？让我们一探究竟。 Claude 3.7 Sonnet 的独特之处 Claude 3.7 Sonnet 的核心创新在于 混合推理（Hybrid Reasoning）。这意味着它可以在两种思维模式之间切换：
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在macOS上本地运行DeepSeek R1

在macOS上本地运行DeepSeek R1

DeepSeek R1 是由 DeepSeek AI 开发的第一代推理模型，擅长处理复杂的推理任务，其性能可与 OpenAI 的 o1 模型媲美。该模型于 2025 年 1 月发布，采用创新的强化学习技术进行训练，以增强推理能力。与传统的监督微调方法不同，DeepSeek R1 主要通过大规模强化学习训练，减少了对监督数据的依赖，从而自然地发展出强大的推理能力。最初的 DeepSeek-R1-Zero 模型完全通过强化学习训练，尽管在推理方面表现出色，但存在重复和可读性问题。最终的 DeepSeek R1 模型通过在强化学习前引入少量监督数据，解决了这些问题。 在 macOS 上本地运行 DeepSeek R1 模型具有以下优势： * 隐私保护：数据保存在本地设备上，无需通过外部服务器。 * 离线使用：模型下载后，无需互联网连接即可使用。 * 成本效益：无需支付 API
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Qiankun 微前端框架学习笔记
前端知识分享

Qiankun 微前端框架学习笔记

Qiankun 是目前业界比较成熟的一套微前端框架方案，最早由阿里内部衍生并开源。它本质上基于 single-spa 的微前端模型进行了一层封装，提供了更完备的沙箱、预加载以及零配置集成体验等特性。在微前端架构中，主应用（基座）和子应用通常需要在同一个页面中协作与运行，而 Qiankun 核心解决的正是如何优雅地加载与卸载子应用、同时又保证子应用间的隔离（如全局变量、样式等），并且在主应用和子应用之间实现通信和数据传递。
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