
> 智谱AI最新推出的视觉大模型赋予了机器直接解析设计稿与复杂图表的超常能力，实现从图像到前端代码的秒级生成。感知链路的颠覆性突破正大幅降低软件开发门槛，并为智能体拓展出更深度的商业应用场景。

## 突破纯文本交互的感知天花板

软件工程领域正在经历一场由多模态技术驱动的底层革新。智谱AI正式向业界发布了专为视觉编程场景打造的大语言模型GLM-5V-Turbo。与传统依赖大量晦涩文本提示词的开发模式不同，该模型具备了极具震撼力的视觉感知本能。

凭借高达200k的超大上下文窗口支撑，这款新模型不再局限于简单的文字指令理解。开发者只需向其喂入一张随手绘制的草图或是精密复杂的UI设计稿截图，模型便能敏锐地捕捉到画面中的空间布局逻辑、色彩搭配体系以及潜藏的动态交互规则，进而自动输出高可用性的前端工程代码。这种所见即所得的极速转化，将彻底改写UI设计师与前端工程师之间的协作流转范式。

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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 视觉赋能拓宽智能体任务边界

原生多模态能力的引入正在让自主智能体从半盲状态走向全知全能。接入该视觉模型后，智谱旗下的核心智能体龙虾获得了真正意义上的环境观察力。其应用场景迅速从单一的代码编写跨越至复杂的金融数据分析领域。

在最新上线的股票分析师模块中，具备视觉解析能力的智能体不仅能像人类操盘手一样熟练查阅海量网页，更能精准解读结构复杂的K线图与券商研报图表。通过四路高并发数据源的实时采集与交叉验证，系统可在短短60秒内产出逻辑严密且图文并茂的专业市场剖析报告。交互式开发的时代大幕已然拉开，可视化的迭代效率将成为新一代智能助手的核心竞争力。

智谱发布原生多模态视觉模型 草图直出代码重塑前端开发链路



> 谷歌最新发布的轻量级大模型以惊人的吞吐量打破了文本交互的局限，首次将生成式AI的应用前沿推进至实时网页渲染领域，标志着低延迟场景的商业化落地加速。

## 算力溢价背后的性能飞跃

在生成式人工智能的竞速赛道上，推理速度正成为新的商业护城河。Google DeepMind今日正式公布了其在速度领域的突破性成果Gemini 3.1 Flash-Lite模型。该模型凭借极致的推理效率，成功实现了几乎无延迟的网页渲染，将大模型的作用范围从静态文本交互拓展到了动态用户界面的实时构建。

官方公布的测试数据揭示了这一轻量级模型的强悍实力。Gemini 3.1 Flash-Lite的首次响应速度较上一代2.5版本提升了2.5倍。其系统吞吐量达到了每秒产出超过360个Token的惊人水平。在第三方评测机构Artificial Analysis进行的多模态复杂任务测试中，该模型的综合表现甚至超越了Claude Opus 4.6等体量庞大的重型竞争对手。

然而极致的速度也伴随着商业定价的重新评估。目前该模型的API输出调用成本已从原本的每百万Token 0.40美元大幅上调至1.50美元。这一价格调整直接反映了在底层硬件层面上，实现高性能与低延迟双重突破所必需付出的算力溢价。

![22.png](https://static.downly.cn/images/f4e4162f4fd075b0fe706ed152d49098.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 实时渲染拓宽前端开发边界

为了直观展示极速推理的潜力，谷歌同步上线了一个基于该模型的伪浏览器演示平台。开发者和用户仅需输入自然语言形式的描述性指令，系统便能在毫秒之间直接生成底层代码并渲染出高度还原的网页前端内容。

尽管目前的工程演示版本在处理极为复杂的交互逻辑时，仍存在偶发的不稳定性以及内容随时间推移产生的排版混乱，但其在特定垂直领域已展现出颠覆性的商业潜力。其核心应用场景涵盖了前端开发的多个关键环节。

**快速原型设计** 帮助产品经理与设计师在瞬间完成UI模型的视觉转化与创意验证。
**动态交互界面** 允许系统根据用户的实时反馈与意图，毫秒级动态调整网页的功能结构。
**低延迟多模态任务** 在自动驾驶客服系统等需要极速反馈的工业场景中，完美替代响应迟缓的重型模型。

目前，这款轻量级性能怪兽已正式登陆Google AI Studio以及企业级的Vertex AI云平台，全球开发者已可全面接入并探索极速生成带来的全新产品形态。

谷歌推出极速推理模型Gemini 3.1 毫秒级生成重塑动态UI交互





> 导语
> 今日科技圈巨头博弈白热化，Meta成功延揽苹果资深设计副总裁，意在为AR硬件注入顶级设计基因；亚马逊AWS与OpenAI则分别通过发布高性能Nova 2模型家族及收购Neptune平台，在此基础设施与训练效率上筑起高墙。与此同时，国产模型智源Emu3.5与快手可灵2.6在物理世界理解及音画同步生成领域展现出强劲的技术突破力。

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## 苹果设计副总裁跳槽Meta 掌舵AR眼镜设计新未来

Meta在人才争夺战中取得重大胜利，成功挖来苹果资深设计副总裁Alan Dye。这位曾深度参与苹果UI设计的高管将不仅负责Quest系列，更将主导未来智能眼镜产品线的AR VR设计。Alan Dye将利用其在苹果积累的十年UI秘籍及供应链经验，重点优化AI交互体验。值得注意的是，他将直接向Meta CTO汇报，这一职级安排充分体现了Meta对重塑硬件设计美学及争夺顶尖设计人才的极高重视。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>


## 亚马逊AWS大爆发 Nova 2模型与智能体开发工具齐发

在re Invent 2025大会上，亚马逊云科技祭出大招，一口气发布了四款自研Nova 2系列多模态大模型。这些模型集成了网页检索和代码执行功能，据称在性价比上已超越Claude Haiku 4.5及GPT-5 Mini。其中Nova 2 Lite专攻高性价比推理，而Nova 2 Pro则面向复杂的Agent应用。

此外，AWS还推出了智能体“全家桶”，核心亮点在于Strands Agents SDK新增了TypeScript支持，让前端开发者也能轻松构建Agent。同时，新功能扩展了对ARM与x86边缘设备的支持，甚至能在车载芯片上实现低延迟的实时路径规划，极大地加速了AI智能体在端侧的落地进程。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>



## OpenAI收购Neptune 意在倍增GPT迭代训练效率

OpenAI宣布收购实验管理公司Neptune，此举被视为强化模型训练“内功”的关键一步。OpenAI计划整合Neptune的监控调试工具与指标仪表盘技术，以增强模型训练过程的实时可见性。通过共同优化实验追踪与自动化警报功能，OpenAI旨在大幅提升基础模型训练的效率和准确性，这或许意味着GPT系列的迭代速度将迎来翻倍式的增长。

## 智源Emu3.5问世 懂物理规律的世界模型来了

智源研究院正式发布新一代多模态大模型Emu3.5，这不仅是简单的内容生成工具，更是实现了“世界级统一建模”。Emu3.5的显著突破在于提升了AI对物理世界的理解能力和因果推理能力。它能够一键预测真实世界的“下一秒”，标志着人工智能正从单一的生成走向对物理规律的深度认知。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>



## 快手可灵2.6全量上线 实现音画环境完美同步

快手旗下的可灵AI发布首个“音画同出”模型可灵2.6，解决了视频生成中声音匹配的痛点。该模型能够一步生成画面、自然语音、匹配音效以及环境氛围，支持“文生音画”和“图生音画”两种模式。这一更新极大简化了创作者的工作流，用户仅需一段文字或一张图，即可快速获得视听一体的完整内容。

## 谷歌AI三连发 从安卓系统到Gemini用户信任度挑战

谷歌近期动作频频，但在不同领域面临着不同的境遇

*   **Gemini 3 Pro** 在Prolific公司的2.6万名用户盲测中，虽然厂商测试数据亮眼，但在实际应用中的信任度、适应性及沟通风格方面仅获69%好评，显示出用户体验仍有优化空间。
*   **Android 16** 宣布放弃一年一更传统，转为更频繁的发布策略。新系统引入了AI驱动的“通知组织器”，能自动生成通知摘要并屏蔽低优先级打扰，首批功能将在Pixel设备上线。
*   **Google Photos** 上线了2025年度回顾功能，首次集成Gemini大模型进行智能高光提取，能自动识别用户兴趣并呈现个性化的年度主题回忆。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>



## WordPress推出实验性AI工具Telex 氛围编码助力建站

WordPress发布了名为Telex的实验性AI开发工具，引入了独特的“氛围编码”技术。该工具旨在帮助开发者更高效地生成Gutenberg模块。目前，Telex不仅仅停留在概念阶段，已经开始在实际的网站建设中得到应用和展示，为Web开发带来了新的智能化辅助思路。

每日AI资讯1204：Meta重金挖角苹果设计高管 亚马逊OpenAI基建大提速




> 本期聚焦Agentic AI在各个领域的渗透与落地：从Linkerd在Kubernetes层面接管AI流量，到星巴克中国利用其重塑零售体验，再到aiXcoder 7.0打造企业级智能体工厂。与此同时，开发与工业工具也在全面进化，SOLIDWORKS嵌入隐形助手，Sauce Labs优化测试分析，Angular 21则带来了AI优先的构建体验。

## Linkerd成首个支持MCP的服务网格，K8s环境迎来原生Agentic AI流量管理

Buoyant公司近日正式宣布，其旗下的服务网格Linkerd现已支持模型上下文协议（MCP）。这一更新具有里程碑意义，标志着Linkerd成为业界首个能够在Kubernetes环境中原生管理、保护并观测智能体式AI（Agentic AI）流量的服务网格。

随着AI应用从简单的对话向复杂的智能体演进，底层基础设施的流量调度面临新的挑战。Linkerd通过支持MCP，不仅解决了AI流量的路由与安全问题，还为企业在云原生环境下部署和监控大规模AI智能体提供了必要的可观测性，填补了基础设施层面的关键空白。

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## 拒绝华而不实的聊天机器人，SOLIDWORKS打造工程师的隐形AI助手

在AI浪潮席卷各行各业的当下，工业设计软件巨头SOLIDWORKS选择了一条务实且独特的路径。公司明确表示不开发独立的通用聊天机器人，而是致力于将人工智能技术深度整合进其核心软件中。

这种“隐形助手”的策略旨在将工业知识与AI算法无缝结合，直接在工程师的工作流中提供实时辅助。通过这种方式，AI不再是一个需要单独交互的对话框，而是化身为设计工具的一部分，在潜移默化中提升设计效率与精准度，真正赋能实体制造环节。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 超越通用编程工具，aiXcoder 7.0化身企业级软件开发的智能体工厂

aiXcoder 7.0版本近日全新发布，这一次的升级将其定位推向了新的高度。不再局限于传统的通用型AI编程辅助，7.0版本致力于打造一个面向企业真实研发场景的“智能体工厂”。

该平台专为企业复杂的软件开发环境量身定制，能够根据企业的特定需求生成和定制智能体。这意味着企业可以拥有懂业务、懂架构的专属AI开发伙伴，从而在代码编写、测试及维护等环节实现深度自动化，显著提升研发效能。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 星巴克中国八年数字化结硕果，Agentic AI正式入局零售变革

星巴克中国技术团队凭借过去八年深厚的数字化积淀，正迈出关键一步。团队宣布开始利用Agentic AI（智能体式AI）来改变传统零售模式。

不同于盲目跟风，星巴克中国采取了一种积极探索与审慎评估相结合的策略。他们正逐步将生成式人工智能技术融入到日常运营、客户服务以及产品创新策略之中。这一举措预示着，未来的咖啡零售体验将更加个性化、智能化，同时也展示了传统零售巨头在AI时代的敏捷转身。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 测试数据不再难懂，Sauce Labs推出AI驱动分析工具革新团队决策

Sauce Labs发布了备受期待的全新AI驱动分析功能——Sauce AI for Insights。该工具旨在解决软件测试中最令人头疼的数据解读难题。

通过引入AI技术，Sauce Labs能够帮助研发团队快速从海量测试数据中提炼出关键信息，加速分析过程。这不仅改变了团队解读测试报告的方式，更重要的是，它能提供可执行的建议，帮助团队据此迅速采取行动，从而大幅缩短修复Bug的周期，提升软件交付质量。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## Google发布Angular 21，AI优先工具与Signal Forms引领Web开发新体验

Google官方正式发布了Angular 21版本，为前端开发领域注入了新的活力。此次更新不仅带来了显著的响应性提升，还重点推出了Signal Forms和简化的Zoneless迁移方案。

尤为引人注目的是，Angular 21集成了“AI优先”的开发工具。这一举措旨在优化大型Web应用的构建体验，让开发者在使用框架时能够更流畅地利用AI能力辅助编码与架构设计，标志着主流前端框架正全面拥抱AI辅助开发的新时代。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

每日AI资讯1130：Agentic AI重塑基础设施与零售，开发工具全面智能化

> 在现代前端开发中，设计师与开发者之间的协作一直存在挑战。设计师创建精美的原型，开发者需要将其转化为代码，这个过程往往充满摩擦和误解。Onlook的出现，为这个痛点提供了创新解决方案——一个真正的"设计师的Cursor"，让可视化编程成为现实。

Onlook是一个开源的可视化代码编辑器，专为React生态系统设计。它允许开发者和设计师通过直观的可视化界面来构建、编辑和优化React应用程序，同时保持代码的完整性和可维护性。

![Onlook界面展示](https://static.downly.cn/images/image-20250602213811159.png)

## 1. 核心特性

### 🎨 可视化编程体验
- **类Figma界面设计**：熟悉的设计工具体验
- **实时预览编辑**：所见即所得的开发模式
- **拖拽式布局**：直观的组件排列方式

### 🚀 AI驱动开发
- **自然语言编程**：通过对话生成和修改代码
- **智能代码优化**：自动提供最佳实践建议
- **多模态输入**：支持文本、图像快速创建应用

### ⚡ 无缝代码集成
- **深度框架支持**：专为Next.js + TailwindCSS优化
- **实时双向同步**：可视化编辑与代码变更同步
- **精准代码定位**：右键直接跳转到对应代码行

### 🌸 增强功能特性
Onlook的AI功能超越了简单的代码生成，提供真正的智能编程助手：

- **上下文理解**：深度分析项目结构和代码逻辑
- **智能建议**：基于最佳实践的编辑建议
- **复杂组件生成**：从描述创建完整的功能组件
- **代码结构优化**：自动重构和性能优化
- **编辑器集成**：支持VSCode、Cursor、WindSurf、Zed等主流编辑器
- **样式精确控制**：可视化查看和编辑CSS样式细节

**示例 - Onlook编辑器配置：**

![编辑器配置界面](https://static.downly.cn/images/image-20250602224311389.png)

## 2. 技术架构深度解析

### 2.1 创新架构设计

Onlook采用了独特的三层架构，巧妙解决了可视化编辑与代码同步的技术难题：

```bash
┌─────────────────┐    ┌──────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   Web Container │────│   Editor Core    │────│   Visual UI     │
│   (Code Runner) │    │   (Code Index)   │    │   (iFrame)      │
└─────────────────┘    └──────────────────┘    └─────────────────┘
```

**核心工作流程：**

1. **代码加载**：项目代码导入Web容器环境
2. **服务启动**：容器运行并提供实时预览服务
3. **界面渲染**：编辑器通过iFrame展示应用界面
4. **结构索引**：实时解析和索引代码结构
5. **元素映射**：建立DOM元素与源码的精确对应关系
6. **双向同步**：编辑操作同时更新界面显示和源代码

### 2.2 技术栈选型

**前端技术栈：**
- **Next.js**：提供SSR和优秀的开发体验
- **TailwindCSS**：原子化CSS，便于可视化编辑
- **React**：组件化架构，便于元素映射操作

**后端服务：**
- **Supabase**：提供数据库和身份认证服务
- **Drizzle**：类型安全的现代ORM解决方案

**开发工具：**
- **Bun**：高性能JavaScript运行时和包管理器
- **Electron**：跨平台桌面应用框架

## 3. 核心功能深度体验

### 3.1 智能图层管理系统

图层系统提供了专业设计工具级别的层级管理能力：

- **清晰的组件层级结构**：树形展示页面组件关系
- **快速元素定位**：点击图层直接选中对应元素
- **组件关系可视化**：直观理解组件间的嵌套关系

![图层管理界面](https://static.downly.cn/images/image-20250602231246322.png)

选择页面中的任意元素，在右侧"样式"面板中可以查看该组件的详细样式属性：

![样式面板展示](https://static.downly.cn/images/image-20250602220920393.png)

### 3.2 响应式设计编辑

响应式编辑功能为开发者提供了强大的多端适配能力：

- **实时视口调整**：动态改变预览窗口尺寸
- **多端同步测试**：同时查看不同屏幕尺寸效果
- **可视化响应式编辑**：直观调整断点样式

**示例 - PC端与移动端同步渲染：**

![响应式编辑界面](https://static.downly.cn/images/image-20250602221044151.png)

**示例 - 可视化优化响应式布局：**

![响应式优化过程](https://static.downly.cn/images/image-20250602225534683.png)

> ⚠️ **注意**：通过拖拽方式修改元素尺寸时，生成的固定宽高代码可能会破坏原有的响应式布局设计。

### 3.3 AI自然语言编程

这是Onlook最具创新性的功能之一。选中任意页面元素后，即可通过自然语言描述来修改和优化组件：

![AI编程界面](https://static.downly.cn/images/image-20250602233315572.png)

> 💡 **体验提示**：目前AI功能的响应速度和准确性还有提升空间，建议作为辅助工具使用。

### 3.4 版本历史管理

Onlook提供了类似Cursor、WindSurf的版本回退功能：

- **对话版本控制**：每次AI对话自动生成Git提交
- **一键回退**：点击"Revert"即可撤销对话修改
- **完整历史记录**：保留所有编辑操作的历史轨迹

![版本管理界面](https://static.downly.cn/images/image-20250602231355170.png)

> ⚠️ **潜在问题**：
> 1. **提交记录污染**：会在Git历史中产生大量自动提交记录
> 2. **代码侵入性修改**：首次使用时会修改所有TSX文件，添加`data-oid`属性用于元素映射

![Git提交记录](https://static.downly.cn/images/image-20250602223840594-1748878604348-10.png)

![代码修改示例](https://static.downly.cn/images/image-20250602225832150.png)

## 4. 使用场景与建议

### 4.1 最佳适用场景

**推荐使用场景：**
- **快速原型开发**：验证设计想法和用户体验
- **UI组件库构建**：可视化创建和调试组件
- **设计系统实现**：将设计规范转化为代码
- **教学和学习**：帮助初学者理解前端开发
- **中小型项目**：非关键业务的快速开发
- **辅助编程工具**：配合Cursor、WindSurf等提高效率

### 4.2 使用注意事项

**限制与挑战：**
- **复杂业务逻辑**：仍需传统编程方式实现
- **团队协作适应**：需要调整现有工作流程
- **代码审查流程**：需要适配自动生成代码的审查机制
- **项目代码侵入**：会修改现有代码结构，建议在独立分支测试

### 4.3 最佳实践建议

1. **项目隔离**：在独立分支或测试项目中尝试
2. **渐进式采用**：从简单组件开始，逐步扩展使用范围
3. **代码审查**：对AI生成的代码进行人工审查和优化
4. **版本控制**：合理管理Git提交历史，定期清理无用提交

## 5. 技术前景与发展趋势

### 5.1 产品成熟度评估

**当前优势：**
- 创新的可视化编程理念
- 开源透明的发展模式
- 活跃的社区参与度
- 与主流技术栈的深度集成

**待改进方面：**
- AI功能的准确性和响应速度
- 代码生成质量的一致性
- 对现有项目的侵入性
- 复杂场景的支持能力

### 5.2 行业影响与意义

Onlook代表了前端开发工具演进的重要方向：

- **降低开发门槛**：让更多人参与前端开发
- **提升开发效率**：减少重复性的UI编码工作
- **促进协作**：缩短设计到开发的转化周期
- **推动创新**：探索AI与传统开发的结合方式

## 6. 结语

从实际体验来看，Onlook目前仍处于发展阶段，但其探索方向极具前瞻性。作为一个开源项目，它不仅仅是一个开发工具，更代表了前端可视化开发的重要探索。

通过将可视化设计与代码编写无缝结合，Onlook为开发者提供了全新的创作体验。随着技术的不断完善和社区的持续贡献，它有望成为前端开发生态中的重要组成部分。

设计师的Cursor - 开源Onlook可视化编程实战

即日起，用户通过官网、App 或小程序进入对话界面，**开启“深度思考”功能**即可体验全新升级的 R1 模型！API 同步更新，调用方式不变。

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### 🔍 深度思考能力：跨越式进化

本次升级基于 **DeepSeek V3 Base（2024.12 基座）**，通过强化训练显著提升模型思维深度与推理能力。在数学、编程、逻辑等多项权威测评中，**DeepSeek-R1-0528 综合表现领跑国内模型，并逼近国际顶尖水平（如 o3、Gemini-2.5-Pro）**。

![img](https://static.downly.cn/images/DeepSeek-R1-0528.png)
*（基准测试：64K 输出长度 | Humanity's Last Exam 仅文本题目）*

#### 关键突破：

- **复杂推理飞跃**：AIME 2025 测试准确率从 **70% → 87.5%**
- **思维深度倍增**：单题平均思考量从 12K tokens → **23K tokens**（解题更严谨周密）
- **开源模型赋能**：蒸馏 R1 思维链训练的 **DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B**，在 AIME 2024 测试中：
  ✅ **超越原版 Qwen3-8B 达 10%**
  ✅ **性能媲美 Qwen3-235B 大模型**
  → *为学术界与工业界小模型开发提供全新范本*

![img](https://static.downly.cn/images/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B.png)
*（开源模型 AIME 2024 对比结果）*

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### 💻 前端开发：视觉与代码双重突破

实测 **R1-0528 前端开发能力大幅领先 Claude4**，生成代码**布局美观、设计现代**，效果差距显著：

**▶️ 视频演示：R1 开发网页/App 全流程**

<video src="https://static.downly.cn/images/20250530025603.815842284.MP4" controls width="70%" title="v0300fg10000d0s93n7og65vlraqrc6g.MP4"></video>

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### 🚀 全维度能力升级

#### 1️⃣ 幻觉率降低 45~50%

优化改写、摘要、阅读等场景，输出更可靠

#### 2️⃣ 创意写作进化

长文生成能力增强：议论文/小说/散文结构更完整，文风更自然

#### 3️⃣ 工具调用（Function Calling）

- 支持非思考模式下工具调用
- Tau-Bench 性能比肩 **OpenAI o1-high**（airline 53.5% / retail 63.9%）
  ![img](https://static.downly.cn/images/ypP8EWib4r36XeQlrkXBufIxeCTibFKyyW.gif)
  *（LobeChat 调用示例：网页内容总结）*

#### 4️⃣ 角色扮演 & 前端生成再提升

![img](https://static.downly.cn/images/640434543425432.gif)
*（R1 开发单词卡片应用：现代简约风格）*

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### ⚙️ API 更新指南

- 接口与调用方式**完全兼容旧版**
- 新增支持：**Function Calling** / **JSON 格式输出**
- **重要调整**：`max_tokens` 现限制**单次输出总长度（含思考过程）**
  ▸ 默认值：32K　▸ 最大值：64K
  → *请开发者调整参数避免截断*
  🔗 使用文档：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/reasoning_model

> 📢 注：官网/App/API 仍提供 **64K 上下文**，需 **128K 上下文**可调用开源版本

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### 🧠 模型开源

- **架构**：同前代 R1（685B 参数，含 14B MTP 层）
- **训练优化**：改进后训练方法，私有化部署仅需更新 checkpoint 与配置文件
- **开源版本**：**128K 上下文**（MIT License 可商用）
- **下载地址**：
  **▪️ Model Scope**
  https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528
  **▪️ Hugging Face**
  https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528

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**立即开启“深度思考”，体验更强大的 R1！**
官网 | App | 小程序 | API 同步上线

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### 优化说明：

1. **强化标题层级**：使用符号/加粗/分段提升可读性
2. **突出核心数据**：关键指标（87.5%→）视觉强化
3. **用户引导明确**：操作步骤（开启深度思考）前置+重复提示
4. **技术表述简化**：如“后训练过程”→“强化训练”，“思维链蒸馏”→功能化描述
5. **视觉元素整合**：图片/视频说明更简洁，避免中断阅读流
6. **API 变更高亮**：重要调整（max_tokens）单独标注
7. **增加行动号召**：结尾强化体验入口

DeepSeek-R1 更新，幻觉降低，思考更深，推理更强！

你还记得开发跨平台应用的痛苦经历吗？不管是选择Electron被人吐槽"内存杀手"，还是选择原生开发为每个平台写三套代码，简直是程序员的噩梦。QT和JavaSwing更是折腾的让人`痛苦面具`。

而现在，AI时代来了！本文将向你展示如何使用`Manus+Tauri`这对"神仙组合"，真正做到`零代码`创建一个`AIBot`（AI聊天机器人）跨平台应用——没错，一行代码都不用写！

请先看效果图 - 基于`Manus+Tauri`开发的跨平台DeepSeek聊天机器人：

<img src="https://static.downly.cn/images/20250527045749.387904026.png" style="zoom:50%;" />

## 1. 技术背景

### 什么是Manus？

**Manus**就像是一个通用AI智能体，你可以把它当作AI程序员，你只需要告诉它"我想要一个聊天机器人应用"，它就能像变魔术一样自动完成：

- 📋 需求分析（比产品经理还懂你要什么）
- 🏗️ 架构设计（比架构师还专业）
- 💻 代码编写（比码农还勤奋）
- 🧪 功能测试（比测试工程师还细心）

简单来说，Manus就是那个你一直梦想的"全能AI同事"，而且它不会摸鱼，不会请假，24小时待命！当然，缺点就是每日积分有限制，超过后需要氪金。

关于Manus的详细介绍请访问：[https://www.downly.cn/nav/detail/e09b8af18c3964676f44d5510bb65aed](https://www.downly.cn/nav/detail/e09b8af18c3964676f44d5510bb65aed)

### Tauri - 轻量级跨平台开发的救星

如果说`Electron`是"用大炮打蚊子"，那**Tauri**就是"精准狙击手"：

- **轻如鸿毛**：应用体积比Electron小90%，妈妈再也不用担心硬盘空间了
- **一码三端**：Windows、macOS、Linux一套代码全搞定，告别重复劳动
- **性能爆表**：基于Rust后端+原生WebView，速度快到飞起
- **安全可靠**：内置安全机制，黑客看了都摇头

### Node.js - 前端开发的老朋友

**Node.js**在这里扮演的角色就像是"后勤部长"：

- 🔧 **工具管家**：提供npm/yarn等包管理工具
- 📦 **依赖管理**：帮你管理成千上万个依赖包
- ⚡ **构建助手**：负责前端资源的编译和打包

虽然它不直接参与应用运行，但没有它，整个开发流程就转不起来。



## 第一步：使用Manus生成项目

打开[Manus官网](https://manus.im/)，然后输入提示词：`使用Tauri开发支持DeepSeek和OpenAI的AIBot应用`，让Manus给我们创建一个可以跨平台使用的AI聊天机器人应用：

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527113624830.png)

然后我们可以看到Manus开始分析AIBot的需求、设计应用架构、初始化环境、拉取依赖等。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527113704017.png)

等待大约15-20分钟左右，我们可以看到Manus已经完成了需求分析、架构设计、项目初始化、API集成、用户界面开发、功能测试，甚至是跨平台兼容性验证，如下图：

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527113933417.png)

你也可以访问我的AIBot项目创建回放：https://manus.im/share/VMNeKuV7dO3DAyOS6rjPiv?replay=1。



## 第二步：环境配置 - 搭建开发环境

AIBot项目编写完成后，我们需要准备开发环境。首先，我们需要安装Rust，访问RUST官网下载Rust程序安装器：https://www.rust-lang.org/zh-CN/learn/get-started，请根据自己是实际情况下载对应的版本，我这里使用的虚拟机是`Windows 64`。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527114732315.png)

下载完成后打开`rustup-init.exe`，然后根据Rust安装器提示安装Rust：

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527105906018.png)

Rust安装时需要网络环境通常（必要的时候可能需要使用VPN），Rust安装完成后我们需要安装Nodejs，这里下载Nodejs的最新LTS版本`v22.16.0`。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527110041831.png)

Rust和Nodejs安装完成后，接下来需要配置Nodejs环境。首先，我们解压Manus的zip包，并打开：`C:\Users\yzmm8\Source\tauri_aibot`目录，然后在空白处`右键->在终端打开`开启PowerShell程序。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527110605183.png)然后执行下面的命令：

```powershell
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
npm config set registry https://registry.npmmirror.com/
npm install yarn -g
yarn config set registry https://registry.npmmirror.com
npm install -g cnpm --registry=https://registry.npmmirror.com
yarn
```

详细拆解上面执行的命令：

1. 解除 PowerShell 默认的脚本运行限制（仅限当前用户）
2. 安装npm阿里云的源
3. 安装yarn
4. 安装yarn阿里云的源
5. 安装cnpm
6. 安装当前node项目的依赖



![](https://static.downly.cn/images/image-20250527110855453.png)

## 第三步：项目启动与调试

`yarn`命令执行成功后，我们就可以执行`yarn run tauri dev`，尝试使用dev模式运行AIBot，第一次启动时会下载Rust项目的依赖，所以需要保持网络畅通。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527111746512.png)

接下来，我们可能会看到下面的报错：

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527112025712.png)

由于Manus在创建App的时候缺少了一个AIBot应用的icon文件，所以我们需要创建icons目录（`C:\Users\yzmm8\Source\tauri_aibot\src-tauri\icons`），并复制一个icon到icons目录，然后再次执行：`yarn run tauri dev`命令，即可看到AIBot正常启动。最后点击`设置`，配置DeepSeek的API Key，如下图：

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527112633739.png)

## 第四步： 配置AI服务

如果你没有Key，需要访问DeepSeek官网，申请API Key：

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527112843439.png)

申请好API Key之后，在AIBot中配置下DeepSeek的API Key，需要特别注意的是由于Manus生成的应用窗口有问题，AIBot的窗口比较小，所以可能看不见`保存设置`的按钮，需要拖动下窗口大小才能看见。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527113139656.png)

配置好`DeepSeek`的API Key后记得点击顶部的`DeepSeek`模型选项。接下来，我们就可以使用`DeepSeek`开始对话了。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527113514991.png)

通过本教程，我们成功使用`Manus+Tauri`组合，在不编写任何代码的情况下创建了一个功能完整的跨平台AI聊天应用。这种开发方式不仅大大降低了技术门槛，也极大提升了开发效率。AI时代的到来，让"人人都是开发者"不再是梦想！

接下来，我将会讲解一些其他使用的AI开发工具和技巧，让大家体验下AI新时代的开发体验，感谢大家关注！



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