AI + 低代码技术揭秘（十）：平台实施
VTJ 提供多平台部署支持，涵盖 Web、移动及跨平台环境。通过专用适配器和低代码优化，实现统一开发体验，并支持 Element Plus、Vant UI 等框架，提升开发效率与应用性能。
美团到店终端从标准化到数字化的演进之路
在软件研发过程中，如何高效、高质量地完成需求交付是一大挑战。本文从产研协同的角度出发，探讨了标准化建设、流程优化与自动化实践的关键策略。通过标准化降低协作成本，利用DevOps实现持续交付线上化与数字化，并结合终端特性打造“扫一扫”式的简易操作方案，全面提升研发效率与质量。同时，针对不同业务阶段和技术形态，提出了分阶段演进策略，助力企业在多端融合趋势下实现规范化、自动化和智能化的产研协同。
AI + 低代码技术揭秘（六）：包结构和 Monorepo
VTJ低代码平台采用monorepo结构，基于PNPM和Lerna进行包管理，实现跨包版本同步与依赖管理。核心包如@vtj/base、@vtj/utils和@vtj/core提供基础类型、工具函数及数据模型。运行时包负责DSL解析、渲染和代码生成，设计器支持可视化开发，本地服务实现文件管理和项目构建。平台通过统一构建系统支持Web、UniApp等多端部署。
ArkUI-X通过Stage模型开发Android端应用指南(二)
本文介绍了StageApplication的三种初始化方式及Ability与原生Activity之间的交互方法。包括通过继承StageApplication、使用StageApplicationDelegate，以及在Activity中初始化；还详细说明了如何通过Intent传递参数，支持手动构建JSON或使用WantParams工具类，并列举了支持的数据类型和注意事项。
AI + 低代码技术揭秘（二）：核心架构
VTJ低代码平台架构包含引擎编排层、Provider服务系统、数据模型及代码生成管道，支持设计时与运行时功能。Engine管理设计流程，Provider处理服务加载，Simulator实现组件渲染，数据模型通过事件驱动同步状态。代码生成管道可双向转换Vue组件与DSL，支持多平台适配，如Web、H5和UniApp。系统提供可视化编辑、热重载与AI集成，满足高效开发需求。