最近想找一个高颜值的开源知识库笔记，能够支持私有化部署，且能够同时以任意 Git 仓库为数据源的个人跨平台在线笔记知识库，只需要连接 GitHub、GitLab、Gitea、Gitee 或通用 Git 仓库，就能获得 Markdown 笔记、附件、多端同步、分享协作、分类标签、双链和知识图谱能力，同时保持数据可迁移、可审计、可长期保存的 但是发现没有比较好看的，所以想自己开发一个，不知道会不会有市场： 9 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
做跨端选型时，我发现网上大多是框架文档和营销稿。我更想了解一个事情——真正上架、有收入的开发者选择的是什么框架？ 过去几个月我做了个站 kuaduan.cheez.tech ，搜集了 24 个已上架 App 的开发者的想法，按框架分类整理。聊下来有几件事和 V2EX 上常见的「 RN 才是王道」不太一样，先抛出来大家拍砖。 1. 独立开发者案例里，Apple 原生反而最多 24 个里： Apple 原生（ Swift/SwiftUI ）：10 个 Flutter：4 个 Tauri：3 个 .NET MAUI：3 个 React Native：2 个 Electron：1 个 Android + iOS 双端原生：1 个 也就是说，接近一半案例根本没走跨端框架。Session 作者说他的第一款 iOS/macOS App 「能变成一门生意纯属意外」； CompressX 作者选 Swift 的理由很直接：「能让我快速把想法做出来」。 2. Electron 不是只能做丑慢应用 Screen Studio （ macOS 录屏工具）用 Electron ，截至访谈时卖了 5000+ 份授权，80%+ 用户一个月后还在用。创始人原话： 很多人觉得 Electron 应用又丑又慢。更准确地说：在 Electron 里做丑且慢的应用，比在 SwiftUI 里容易得多。 他选择 Electron 的理由很简单，因为他会 TS 。Tauri 和 Swift 固然好，但似乎好不到值得迁移内部库、学新技术的程度。 案例： https://kuaduan.cheez.tech/apps/screenstudio 3. 选 Tauri 的人，很多是先被 Electron 劝退的 Aptakube （ K8s 桌面客户端，下载 1 万+）作者一开始用 Electron ，卡在脚手架和臃肿依赖上，后来试 Tauri ，「从第一刻就被吸引」——打包出来是很小的 macOS 可执行文件。更妙的是，Tauri 支持 iOS 和 Android ，而 Electron 这辈子都不会支持。 案例： https://kuaduan.cheez.tech/apps/aptakube 4. RN 老手也会觉得很烦躁 Avocation （习惯追踪，双端合计近 200 万下载）作者做了 4 年 RN ，原话： 「升级 RN 版本过去很痛苦」 「第三方包变得很谨慎，见过太多被弃维护的库」 第二款试过纯 Swift ，Reddit/Twitter 推广时「只做 iOS 丢了很多潜在用户」 第三款又回到 RN ，「尤其是 Expo ，这四年进步巨大」 所以 RN 的问题多，很多包作者都不更新了，老资历还是有老资历的痛苦。 案例： https://kuaduan.cheez.tech/apps/avocation 5. 需要国内开发者的案例 24 个里 Taro 0 个、uni-app 0 个、Capacitor 0 个 。 目前缺了很多国内开发者的案例，这也是我最想补的部分。 站点： https://kuaduan.cheez.tech 每个案例都有完整访谈（为什么选这个框架、有什么后悔、收入/下载等），也可以按框架对比： https://kuaduan.cheez.tech/compare/flutter-vs-reactnative 想请教大家几件事： 你们公司/个人项目移动端实际用哪套？ Flutter / RN / uni-app / 原生 / 拆开做？ 选型时你最看重什么：招人、性能、小程序、还是「我会什么」？ 有没有用 Taro / uni-app 真做出上架 App 的？ 如果你在做的 App 已经上架 （ App Store / Google Play / 小程序 / 桌面端都行），欢迎投稿展示： https://kuaduan.cheez.tech/submit 表单大概 10 分钟：基本信息 → 几道题访谈（为什么选这个框架、有什么不满意）→ 图标截图。审核通过后会挂在对应框架页面。 特别缺： Taro 、uni-app 、小程序、国内团队 的案例。 框架信息如果有错也欢迎指正，我会改。 先谢谢各位 🙏
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负责项目 Web 、H5 、小程序或跨端应用前端开发； 使用 AI 编程工具提升开发效率； 快速实现产品原型、交互界面、增长组件、数据埋点和用户实验功能；与产品、设计、后端、测试协作保障项目快速上线； 关注用户体验、页面性能、兼容性和可维护性；探索 AI 在前端研发中的应用。 岗位要求： 5 年以上经验，1 年以上 AI 项目实践经验；熟悉 React 、Vue 、Next.js 、TypeScript 等技术栈； 具备完整工程能力；熟练使用 Cursor 、Claude Code 、Codex 、Copilot 等 AI 编程工具优先； 有快速原型、增长实验、A/B 测试、埋点体系经验优先； 具备产品理解能力和审美能力； 有直播、视频站、AI 产品、工具产品、社区产品、高并发产品经验优先。 岗位职责： 深度使用 AI 工具完成工作； 参与过 0-1 创新项目、增长项目或爆款产品； 有 DAU 增长、用户裂变、内容传播经验； 能接受高不确定性、高频试错、快速上线、快速复盘； 有创业公司、创新业务、独立产品、开源项目经验； 对“用 AI 重构产品研发组织”有兴趣。 TG: hrjiejie_88 Email: [email protected]
IT之家 5 月 15 日消息，5 月 13 日，联发科在上海举办了以“全域芯智能，体验新无界”为主题的天玑开发者大会 2026（MDDC 2026），在大会上，联发科正式发布天玑 AI 智能体化引擎 2.0，推出升级后的天玑 AI 开发套件 3.0，同时公布了与 OPPO、小米、传音等厂商合作的系统原生 Claw 成果。 IT之家作为受邀媒体也参加了本次 MDDC 2026，并在会后参与了联发科高管的群访活动。在采访中，联发科高管们针对行业普遍关注的跨端智能体协同、AI 定义汽车等核心问题，与大家进行了交流。 在采访过程中，IT之家向联发科高管提问，当前行业正处于 AI 智能体大规模落地的关键节点，跨设备全域协同已成为公认的发展趋势，联发科如何通过移动平台、座舱平台等多产品线的协同，打通手机、汽车、边缘计算设备的智能体能力，又将如何解决跨端流转中延迟高、算力调度不均、生态不通等痛点。 对此，联发科高管回应称，公司从三个层面系统性推进跨域协同布局，首先在 IP 设计源头就充分考虑不同产品线的复用性，统一 NPU 架构的软硬件标准，确保同一 IP 能够适配从手机到汽车的不同功耗和算力需求，大幅降低技术迁移成本。 其次在软件层，联发科打造了统一的 NeuroPilot 开发平台，只要基于天玑品牌开发的应用，在手机端完成调试后即可快速移植到汽车、平板等其他终端，实现“一次开发，多端部署”。 而针对最复杂的生态层问题，联发科表示，不同终端的生态体系差异确实是当前最大的挑战，这需要整个行业共同努力。大模型的泛用性为解决这一问题提供了新思路，通过统一的自然语言指令集，不同系统间的交互壁垒正在被打破，就像近期火热的“龙虾”框架，其核心价值之一就是实现了跨系统的指令互通。 联发科正通过开发者大会持续推动生态伙伴共建统一标准，未来支付、导航、社交等基础服务将能够无缝接入天玑全产品线。 同时，针对不同终端的特性，联发科也设计了差异化的协同模式，比如 AI 眼镜主要承担感知功能，复杂运算交由手机完成；而汽车与手机则更多是资讯和习惯的流转，用户上车后，手机会自动将行程、音乐偏好等数据同步给车机，车机则基于这些信息提供个性化服务。 除了IT之家的提问，其他媒体也围绕 AI、车载平台以及移动游戏领域的话题进行了提问。这里IT之家选择其中比较重点的问题和大家分享。 比如有媒体谈到了联发科座舱平台的问题，目前行业从“软件定义汽车”演进到“AI 定义汽车”，但汽车作为传统工业产品，在快速迭代中面临着质量与安全的双重挑战，AI 能否在安全性上带来更大提升？同时，联发科从移动终端切入汽车市场，相较于其他芯片厂商有哪些核心优势，又有哪些能力需要重新打造。 联发科高管表示，需要明确区分车内不同模块的安全属性，智驾和车辆控制模块与行车安全强相关，必须经过完整严格的验证流程，开发周期不会因为 AI 的引入而大幅缩短。而座舱智能体应用与安全的关联度较低，更多是为用户提供行程规划、信息查询、娱乐服务等功能，帮助驾驶员减少分心操作，间接提升行车安全。 这一领域的创新速度会非常快，尤其是国内新能源厂商，已经在积极探索各类座舱智能体应用，预计很快就会有大量落地成果。 关于联发科的核心优势，高管强调，手机行业是端侧 AI 技术发展最快的领域，每年都会有新的旗舰平台推出，对算力、能效、带宽的要求不断提升，这些技术积累可以直接迁移到汽车领域。 比如天玑旗舰座舱平台 CX-1 的 400TOPS 算力，以及低比特压缩、内存优化等技术，都源自手机端的成熟方案。而需要重新打造的主要是应用层的跨端协同体验，手机和汽车的使用场景差异巨大，如何让智能体在不同场景下都能提供自然流畅的服务，需要与车企、应用开发者共同探索，这也是联发科未来重点投入的方向。 关于联发科率先提出的 Agentic AI 技术路线，有媒体询问其在这一领域的关键技术布局和生态优势。 联发科表示，AI 技术的核心价值在于落地到真实用户场景，而当前行业面临的主要挑战不是算力不足，而是如何将算力转化为用户可感知的体验。联发科重点布局了 Always-On 感知技术，让设备能够低功耗地持续感知周围环境和用户行为，同时优化系统架构，解决多应用同时调用 NPU 时的资源争抢问题。 在生态建设方面，联发科构建了从硬件到软件的完整体系，硬件层面提供适配智能体场景的双 NPU 和内存技术，工具链层面帮助开发者快速将大模型移植到端侧，系统层面推出天玑 AI 智能体化引擎 2.0，为终端厂商提供统一的智能体开发基础。 针对近期内存涨价对 AI 行业的影响，联发科高管坦言，内存和带宽已经成为端侧 AI 发展的主要瓶颈，当前手机端算力已经能够满足大部分应用需求，但大模型运行对内存的占用和带宽的消耗非常大。 为应对这一挑战，联发科推出了 Low Bit 压缩工具包，相同质量模型的压缩率提升可达 58%，同时结合内存硬件压缩、动态模型加载等技术，有效降低内存占用和带宽消耗。 虽然内存涨价给终端厂商带来了成本压力，但这只是暂时现象，当用户真正体验到 AI 智能体带来的价值后，会愿意为更好的体验买单。 同时，内存涨价也促使行业更理性地思考端云边界，避免盲目追求端侧大模型，而是根据产品定位合理分配端云算力。 此外，还有媒体关注到大模型在 AI 手机中的角色，以及近期火热的“龙虾”框架对联发科技术路线的影响。 联发科认为，大模型在 AI 手机中有两种主要发展方向，一种是谷歌等 OS 厂商从系统层面向上整合，另一种是豆包等应用厂商从应用层面向下渗透，两种方向都有广阔的发展空间，联发科与双方都保持着积极合作。 “龙虾”框架的出现加速了个人专属 AI 的落地进程，其将 Harness 与大模型分离的设计，让手机可以先利用强大的 CPU 跑好 Harness 部分，实现个人记忆、场景感知等核心功能，无需等待端侧大模型完全成熟。 这也影响了联发科的芯片规划，未来的天玑平台将更加注重 CPU 与 NPU 的协同调度，提升系统整体能效。
没用 ai 开发过安卓项目, 感觉无论原生还是跨端用 claude code 之类的都不方便,没有虚拟机用来调试
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