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1、AI 辅助前端动画开发
本文介绍了AI辅助前端动画开发的实践方案与技术思路，核心围绕解决传统动画开发中“参数难获取、沟通成本高、反复返工”等痛点展开。作者以 After Effects（AE）为动效源头，构建了一套基于 MCP（Model Context Protocol）工具链 + Cursor AI IDE 的协作工作流，强调“L3级自动驾驶”——即AI生成关键步骤，但保留开发者随时介入、校验与调整的灵活性。
2、从工单、文档到结构化知识库：一套可复用的 Agent 知识采集方案
本文介绍了构建了一套“自动提取 → 智能泛化 → 增量更新 → 向量化同步”的全链路自动化 pipeline，将 Agent 知识库建设中的收集、提质与维护难题转化为简单易用的 Python 工具，让知识高效、持续、低门槛地赋能智能体。
3、Midscene v1.0 发布 - 视觉驱动，UI 自动化体验跃迁
Midscene v1.0 是一款创新的视觉驱动UI自动化工具。它摒弃传统依赖UI源码的方式，仅通过截图和AI视觉模型即可操作任何界面（PC/Android/iOS），大幅降低开发门槛。新版本采用纯视觉方案，Token消耗降低80%，并优化了运行时性能与回放报告。开发者能轻松实现跨端自动化，如自动下单、信息查询等，还可通过MCP架构集成高阶Agent，扩展性极强。
4、IMA知识库：从0到1的架构设计与实践
知识库作为IMA的核心功能，合理的架构设计是业务发展的重中之重。本文会分享IMA知识库从0到 1的架构设计，围绕可拓展性、可用性、安全性等方面，分享在构建系统的过程遇到的困难和我们的解决思路。
5、Manus 产品立项初期会议纪要
本文介绍了Manus是一个旨在重新定义智能体的AI项目，其定位是成为人类强大的心智延伸。项目采用“通用平台+场景优化”的战略，核心是构建一个具备状态持久化能力的云端代理环境，解决现有AI智能体“一次性会话”的痛点。其用户体验遵循“渐进式披露”原则，旨在平衡操作的简便性与用户对过程的控制感，探索更高效的人机协作模式。
