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编排 Claude Code 的 Agent teams

编排 Claude Code 的 Agent teams

注意 Agent teams（代理团队）是实验性功能，默认处于禁用状态。您可以通过将 CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS 添加到您的 settings.json 文件或环境变量中来启用它。Agent teams 在会话恢复、任务协调和关闭行为方面存在一些已知限制。 Agent teams 允许您协调多个协同工作的 Claude Code 实例。其中一个会话将扮演“团队主管”（team lead）的角色，负责协调工作、分配任务和整合结果。团队成员（teammates）则各自在独立的上下文窗口中工作，并可以直接相互通信。这与“子代理”（subagents）不同，子代理在单个会话中运行，并且只能向主代理汇报。使用 agent teams，您还可以直接与单个团队成员互动，而无需通过团队主管。 本页内容包括： * 何时使用
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React组件防御性编程：应对SSR、水合、并发等场景

React组件防御性编程：应对SSR、水合、并发等场景

我滑向冰球将要出现的地方，而不是它已经出现过的地方。 — 韦恩·格雷茨基 大多数React组件都是在理想条件下构建的。它们在你的开发环境中工作得很好——直到它们被用于你没有预见的场景。现实世界充满了挑战：服务器端渲染、水合、多个实例、并发渲染、异步子组件、门户网站……你的组件可能会面临所有这些情况。关键问题是：它能否存活下来？ 真正的考验不在于你的组件是否在你当前的页面上工作。而在于当别人在你没有计划的条件下使用它时，它是否仍然能够正常工作。那时，缺乏防御的脆弱组件就会崩溃。 以下是如何通过防御性编程思想来构建能够应对各种挑战的组件的方法。 1. 应对服务器端渲染 2. 应对水合过程 3. 应对多实例场景 4. 应对并发渲染 5. 应对组件组合 6. 应对Portal(传送门) 7. 应对视图转换 8. 应对 Activity 组件 9. 应对未来变化 应对服务器端渲染 考虑一个简单的主题提供者，它从localStorage读取用户偏好： function ThemeProvider({ children
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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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