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Yibie
3天前
极力向大家推荐这个网站,完全为 AI 时代而设计,里面一共包含了多个网站设计的风格,能够让你预览,同时还让你一键复制对应的 Prompt,真的太好了
designprompts.dev
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WesLin
6天前
发现了几款超好用的 UI 设计工具!感觉之后设计落地再也不用掉头发了,强烈建议收藏:
✨ Web 设计灵感:
curated.design
🚀 落地页参考:
landing.love
💻 SaaS 网站:
saaspo.com
🔝 导航栏合集:
navbar.gallery
🖱️ CTA 按钮分区:
cta.gallery
🎬 动效灵感:
appmotion.design
📱 移动端 App:
mobbin.com
🎨 品牌设计:
rebrand.gallery
图标库:
hugeicons.com
🏗️ 设计系统:
component.gallery
做设计没思路的时候翻一翻,效率真的起飞!🛫
#UI设计 #设计工具 #前端开发 #灵感分享
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佐老板聊AI
7天前
Mac 开发 Windows 应用的最稳方案
如果你是 Mac 电脑,想开发 Windows 应用程序,最好还是用 Windows 电脑打包,这样兼容性才不会出问题。
我发现最简单的方案是把代码推送到 GitHub,利用 GitHub Actions 的功能自动编译,这个效率非常高。
如果要快速开发多端适配的应用程序,我推荐使用 Electron。
优点:
里面是 JS + HTML + CSS,大语言模型对这一套训练得比较好,写起来不容易出错,上手也快。
缺点:
包体有点大。
我一个很简单的功能,Windows 打包出来就 80M+。
整体流程大概是这样:
1)Mac 本地开发(Electron)
2)提交代码 → 推送到 GitHub
3)触发 GitHub Actions(Windows runner)
4)自动安装依赖 → 执行 build / electron-builder
5)生成 exe 安装包 → 上传 Artifact
6)打 Tag 自动发布 Release
开发在 Mac,打包在 Windows。
效率高,也更稳定。
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树杨苦逼创业被老婆包养中
9天前
什么时候 AI 可以像素级拼前端呢。。。。
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Xoris
16天前
给自己2026年定的策略是做2倍增长。
进而在这些可以做2倍增长的赛道里面,选择一个能让自己坚持下去,从而在明年实现十倍增长的赛道。
所以我在尝试东南亚 TikTok Shop,也在尝试Vibe Coding
主要因为懒得被东南亚电商复杂的费用款项困扰,就把它们两个结合在一起做了一个定价计算器:tiktokshopcalc.one,纯前端小网页。
它的技术一点都不复杂,甚至最初始的页面,我用 Manus 十分钟不到就做出来了,只不过后续增加了很多稀奇古怪的计算方法,比如多国对比/利润反推/ROI分析/批量计算等等,也做了主页多语言适配
当然还有很多不完美的地方,比如利润反推优化了几轮还是算不对,比如子页面的多语言还没做。
今晚我觉得可以算是一个节点:
1. 今天晚上被Google收录,优化了一轮中英关键词和标题
2. 接入了 Google Analytics
3. 明天会申请接入 AdSense
4. 也在想其他的一些商业化变现手段
做这个产品的好处是:
我自己也是这个产品的用户,所以我能根据实际的需求去调整。
刚才就把我大马店铺全部SKU的价格调整了一遍
不好的地方在于:
因为它只是一个基于自己需求出发的工具产品,不把流量做大,不把电商做深做透,不捆绑其他的的内容或产品,很难变现
这是我今年第一个能拿得出手的产品,有需要的朋友可以先试着玩玩,反正免费。
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阿泽日记
15天前
开始催我学习前端了,学php,好家伙,我一个Ui,让我开始学习做前端,脑壳疼……
因为最近他们在忙着修改漏洞,卧槽了,真的,恶心死我了
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孟健AI编程
21天前
昨天实测了下刚发布的 Kimi K2.5,多 Agent 一键做站,真的刷新认知。只用一句提示词,它会自动拆成需求、竞品、技术、差异化、设计、前端等多个 Agent 并行干活,像一整个小团队。
前端直接生成可跑页面,但如果完全放手让它设计,多少有点开盲盒。后来我给了一个明确的设计参考,效果立刻起飞,视觉学习能力不输海外模型。
整体感受是:任务拆解和协作已经非常成熟,代码稳定性还有进步空间。但“从想法到产品”这条路,真的被大幅压缩了。奇点感越来越强,得跟上。
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李逸和-知识服务工作者
24天前
求求你们了,别再整新玩意儿了
Manus没用过,OpenCode还没装,
Cowork还没捂热,又来个Clawdbot.
前脚Remotion干翻剪映,后脚Pencil打倒Figma,
去年前端已死,今年iOS爆发.
上周嘲笑苹果,这周下单Mac,
每天都革了昨天的命,日日都是AGI...
学习和选择新工具的目的是为了搞出一个有用的东西来,而不是为了等着学习下一个工具啊!!
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Yibie
27天前
搞了个有点意思的交互出来,😄
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写代码的舒克
29天前
现在 MCP、Skill 对 prompt 的抽象,已经使得 AI Coding 的工程化体系越来越完善了。
以前端开发技术栈的角度,不由联想一下:
1. 十五年前,大家在手搓业务组件逻辑
2. 十年前,大家在手搓通用组件(Vue、React等)
3. 五年前,大家都在基于 Antd、Element 封装业务组件库
4. 现在,大家在用 AI 快速生成业务组件库
5. 五年之后,大家都在手搓 Skill、MCP 文档,在做更高维度的事情
整体来看,“产业升级” 带来效率提升,以后的程序员应该不会太关心具体代码了,只关心 Skill、MCP 的执行效率、减少token 消耗 等问题上来,关注的主体变了。
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