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编码 Agent 写代码，最重要的是什么？不是生成代码的速度，而是对实现细节的准确理解——尤其是对三方依赖的理解。在本地环境中，Agent 可以轻松读取 node_modules 里的源码来精准高效地解决问题。但如果 Agent 运行在一个没有沙箱、没有依赖安装环境的地方呢？本文围绕这个核心问题，探讨如何为编码 Agent 设计一套依赖探索工具。

2023 年以来，AI 辅助开发经历了从 Copilot 式的“行级补全”到 v0、Lovable 式的“页面级生成”的跨越。一段提示词需求描述，AI 就能生成一个精美的 React 组件甚至是 Web 应用项目。然而，惊喜之后往往是冷峻的工程现实：一个只有前端 UI 的应用，只是一张华丽的“皮囊”。

在 Weavefox 中，通过 Vibe Coding 方式可以构建 AI 全栈应用——即支持后端逻辑与持久化存储，实现从“一段前端代码”到“一个线上运行产品”的端到端交付，支撑这些实现的背后是 AI 时代的应用基建 BaaS（Backend as a Service）。

一些基于 Vercel AI SDK 将 Claude Skills 扩展架构移植到 Web 环境的 Agent 开发实践经验。Claude Skills 提供了比 MCP 更灵活的 Agent 扩展机制，但官方实现依赖本地文件系统等环境。如何让它在浏览器里跑起来？

学习如何高效构建生产级 AI Agent 应用，从提示词到上下文工程（Context Engineering），以及工具框架和架构设计。

Google Nano Banana 的发布让图像生成正式成为大家在日常工作与生活中广泛使用的工具的一部分，也让我们看到了 AI 在文本生成领域以外的图像生成领域的巨大潜力。

自 OpenAI 2022 年底发布了 ChatGPT 后不久就爆发了 AI 领域的技术热潮，经过一年多的迅速发展和迭代，当前（2024） Agent 已被认为是未来 AI 应用的主流形态。

自从 2022 年底 OpenAI 发布 ChatGPT 以来，过去的一年（2023）AI 领域再度爆发热潮，这一次大语言模型（Large Language Model, LLMs） 技术成为大家关注的核心。了解相关技术，探索其背后的技术原理和工程化技巧，为构建 AI 应用做好准备。

2022 年接近年底时 OpenAI 发布了 ChatGPT3，实际上一开始业界还没有太大的反响，但在过了大概一个月即 12 月的时候，ChatGPT3 突然引爆了 AI 技术发展新的潮流，业内大部分企业与开发者都开始讨论 OpenAI 与它的产品 ChatGPT3，紧接着 2023 年则成了 “AI 元年”，业内都开始积极探索如何将这种对话聊天 AI 机器人的技术能力结合到自己的业务和产品中去，实现“智能化升级”，抓住下一个风口。

这里则是记录一下自 2023 年中以来大概半年多时间中结合 AIGC 技术在可视化自动生成场景进行的探索尝试和实践经验。通过对这段经历的回顾也能认识到对目前 AI 技术的认知变化，对未来更好的开发 AI 应用产品有一定的借鉴意义。

在 OpenAI 引领 AI 技术潮流的当下，LLM 成为很多企业跃跃欲试并尝试进行商业化的一个重要技术领域，其中结合 AI 技术进行知识库构建成为了开源社区在该领域最成功的经典案例，恰好团队也有机会基于此进行探索尝试。