Heo Pro 源于对原主题“好看但不够耐读”的反思，目标是打造更克制、耐看、服务内容表达的个人主题系统。重构重点包括以统一 Design Tokens 将高饱和硬色块改为中性、半透明、轻描边的材质化语言，统一导航、分类栏与 Footer 收口，并兼顾亮暗模式自洽；同时整理正文排版与代码块可读性，强化长期阅读体验，让内容真正成为页面主角。

从 Heo 到 Heo Pro

3.31 AI 速报：阿里双模型齐发，京东推出 Agent 专属支付

国产AI双登顶！GLM-5.1+世界模型破纪录，开源生态预警

今天最值得看的，不是又来了几个新模型，而是 AI Agent 正在拿到更稳定的“手”和更正规的“上线流程”。

每日 AI 情报｜2026-03-28

围绕《雨后青花》的歌词创作，记录人与AI从“雨落青花碗”的意象出发，共同将机械堆砌的初稿转化为有记忆温度的作品。关键在于加入童年雨巷等具体感官细节，反复打磨“晕开”等词与戏腔转折，体现AI擅长扩展表达，人类负责赋予情感、判断与诗意。

《雨后青花》创作手记：当代码遇见诗意的雨巷

今天最值得看的，不是某个更大的模型，而是“智能体开始长出真正可部署的骨架”：平台层、技能层、解析层、本地执行层，正在同时补齐。

每日 AI 情报｜2026-03-23

这是一个部署于浏览器端的本地化AI图片创意工作台，基于原生HTML、CSS、JavaScript实现，无需后端，配置与数据仅存本地更安全。支持Gemini 2.5 Flash和Nano Banana双模型切换，提供图片生成、局部编辑、图像融合、文本修改、一致性生成等功能，并配备提示词模板库、历史画廊和深浅色切换，适合低门槛快速创作与图片精修。

AI创意工作台:在浏览器里实现专业级图片魔法工具

一句话结论：如果 Agent 还是慢吞吞地规划、调用、等待，它就很难进入真实生产场景；所以“更快”本身就是今天最重要的产品能力之一。

每日 AI 情报｜2026-03-22

基于Vue实现了一个可二次开发的ChatGPT前端页面，核心支持连续对话与上下文记忆：存储用户历史提问，并在发送新问题时连同历史记录一并提交，必要时通过数组切片控制成本与上下文长度，页面样式较简，可自行调整布局。

【极简】用 Vue 写一个 ChatGPT 前端应用，支持连续对话、Markdown 渲染与本地记忆

考研失利后，作者没有立刻回家，而是从大连坐船到烟台、威海独自旅行，在海边骑行、住青旅、淋雨赶路。旅途并未带来顿悟，却让他从熟悉环境中抽离，在低谷中慢慢松口气，意识到自己不是逃离失败，而是在重新经过并接住生活。

没有上岸的那个夏天，我一个人穿过了海和雨

围绕将微信读书接入博客，核心不在展示书单，而在把阅读记录纳入可持续积累的内容体系。方案强调持续同步、沉淀为长期可维护数据，并将 About 页与独立书单页分离，避免页面臃肿；最终通过微信读书、Notion 与博客页面协同，把阅读数据组织成更可读、可生长的界面与内容链路。

微信读书模块设计与实现

每日 AI 情报｜2026-03-29

一句话结论：如果你还在靠人工试玩来判断 Agent 好不好用，那今天这条最该看。

每日 AI 情报｜2026-03-27

如果你还把代码模型竞争理解成“谁参数大谁赢”，那今天这条值得先看。

每日 AI 情报｜2026-03-26

内容围绕生成子集的基础概念与相关编码方法展开，说明幂集由元素“取或不取”的二元性决定，n个元素共有2^n个子集；同时解释字典序依赖既定顺序，并给出格雷码的反射递归构造与Gi=i^(i>>1)的直接计算公式。

生成组合对象的算法之生成子集

围绕约瑟夫斯问题在每隔一人淘汰、求最终幸存者编号的规律展开，先按人数奇偶推导递推式：J(2k)=2J(k)-1，J(2k+1)=2J(k)+1，核心在于首轮淘汰后问题缩编及新旧编号映射；再结合初始条件J(1)=1，说明递归计算任意n，并揭示其二进制本质是将最高位循环左移到末位，从而得到闭合规律与直观理解路径。

约瑟夫斯问题(Josephus problem)

今天最硬的一条，是 GitHub 正在把 AI 从代码生成侧，推进到安全检测侧。

每日 AI 情报｜2026-03-24

围绕格雷厄姆的价值投资思想展开，核心包括价格终将回归内在价值、只在能力圈内投资、以显著低于价值的价格买入形成安全边际。指出投资者亏损常因追热点、忽视估值与边界认知，并引出市盈率等常见估值指标作为判断工具。

价值投资

围绕算法设计与分析习题5.4，归纳了十进制n位数相乘的位数范围为2n-1到2n位，演示用分治法计算2101×1130=2374130，并证明a^log_b c=c^log_b a，说明n^log₂3更适合作为复杂度闭式。还解释大整数乘法中乘以10^n按位移计入线性开销，建立递推时默认将n位数均分为两个n/2位数。

算法设计与分析-习题5.4解析和答案

围绕动态规划的最优性原理展开，以斐波那契数列为例说明递归求解虽可分阶段决策并获得结果，但会产生大量重复子问题，如fib3、fib2被反复计算，导致递推式满足Tn=Tn-1+Tn-2+O1，时间复杂度呈指数级增长，揭示动态规划的应用动因。

动态规划1-动态规划简述

围绕0/1背包问题，对比集合法与表格法两种解法。集合法通过枚举每件物品拿或不拿的所有组合，剔除超重方案后选出最大价值，示例最优为A+B、价值35。表格法用dp[i][j]表示前i件物品在容量j下的最大价值，按“不拿”与“拿且装得下”两种情况取最大值，避免重复计算，是标准动态规划解法。

动态规划2-0/1背包问题

围绕0/1背包的记忆化递归，核心是用备忘录F缓存子问题结果：先查表，有值直接返回，无值再递归计算并回填，从而避免普通递归的重复求解。伪代码给出初始化、边界与选或不选的状态转移，并以MFKnapsack(3,4)演示填表过程，最终最优值为35，体现其兼具递归直观性与动态规划效率。

动态规划3-用记忆化技术解决背包问题

围绕承重6、5个物品的0-1背包实例，采用自底向上动态规划构建dp[i][w]表，依据选与不选的状态转移求最大价值，并在回溯时检查“平局”分支以判断最优解是否唯一。该法时间复杂度为O(nW)，空间可用滚动数组降至O(W)，较记忆化递归更直观且易优化。

算法设计与分析-习题8.2解析和答案

今天最值得注意的，不是某个“更强模型”单点突破，而是 AI 正在同时推进三条线：工作流工程化、基础设施安全化、能力边界向真实世界继续外扩。一边是 Claude Code 创造者把高效协作方法讲得越来越像“软件工程原则”，另一边是 LiteLLM 供应链安全事故提醒所有开发者：你以

每日 AI 情报｜2026-03-25

今天最值得看的，不是哪家公司又发了一个模型名，而是几个关键入口同时发生了位移：IDE、设计工具、推理基础设施，都开始把 AI 从“可用”推到“默认工作方式”。

每日 AI 情报｜2026-03-20

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