接口自动化测试是很多团队都需要做的事。Postman + Newman + Jenkins这套方案已经很成熟了，用的人也多。整体分三步：在Postman里写好测试，导出成JSON文件，让Jenkins调用Newman去执行，生成报告

如果你的网页下方放了视频，用户还没看到，视频就已经开始下载了。白白浪费流量，还拖慢页面速度。要解决这个问题，以前只能自己写IntersectionObserver，代码量不小。现在好了。视频和音频的原生懒加载已经成为标准。

遇到了一个经典需求：三级级联菜单，点击父级展开子级，层层下钻。产品经理的原型里，这效果看着挺高级，实现起来却让人头大。传统的做法是：每个菜单项绑定点击事件，维护一个activeMenu状态

近期Skills概念出现，同样由Anthropic（Claude）提出。首先要搞清楚的是：MCP和Skills的区别和联系是什么？MCP（Model Context Protocol）本质是一种模型与外部系统交互的协议标准。Skills是被封装成可直接调用能力单元的工具能力。

本指南基于“动作写慢、运镜写稳、画质补全”的底层逻辑，帮助创作者实现4K电影感一次出片。万能公式（必背）：[主体] + [动作] + [场景] + [光影] + [镜头语言] + [风格] + [画质] + [稳定性约束]

最近在研究WASM，做了一次技术预研。一开始以为WASM会在性能上碾压JS。但实际测下来发现，V8引擎的JIT编译器对简单循环的优化已经非常强了。我的测试场景没触碰到WASM的真正优势区。

如果你已经在工作中开始用AI，大概率会经历两个阶段。第一阶段是新鲜感。你会让它写代码、改文案、查报错，感觉什么都能帮一点。第二阶段是失望。你发现它经常\"像懂了，但没完全懂\"。结果要么太空，要么太飘，要么一复制进项目里就出问题。

很多人每天焦虑：AI到底怎么赚钱？是不是只能去卖课？其实在过去一年里，生财圈子里已经跑出了大量被验证过的方向。从YouTube的AI中视频，到几十万流水的小程序，再到闷声发大财的垂直小号。

企业微信和飞书最近都把办公能力搬到了云端接口上。同一批能力，现在有好几种不同的使用方式。更有意思的是，两家几乎同时发布了各自的开源仓库：一个叫lark-cli（飞书），一个叫wecom-cli（企微）。

不需要显卡，不需要本地部署，一台电脑就能做。不用Runway，不用ComfyUI，省去一切本地算力的麻烦。Seedance 2.0负责生成画面，剪映负责后期剪辑，这是目前最高效的做法。

我写了几十个生产级Skill，踩了不少坑，也总结出了一些经验。看完这篇文章，你应该能写出真正能用、能落地、按你预期执行的Skill。先避坑：90%的人写Skill都会犯的6个错误

一个简单的公式能让AI生成的指令更清晰、更完整，避免AI凭感觉自由发挥。角色 + 任务 + 受众 + 风格 + 格式 + 约束,角色: 告诉AI它是谁。例如：你是一位擅长用细腻笔触描写都市情感的作家。