《抉择与权衡：Vue技术栈下uni-app与Taro的跨端较量》
在Vue技术栈为主的团队中，选择跨端开发框架时，uni-app与Taro各有优势。uni-app基于Vue.js，语法熟悉度高，开发效率快，HBuilderX工具支持强，跨端覆盖广（iOS、Android、Web及多小程序平台），性能优化特性丰富，生态插件完善。而Taro虽支持Vue语法，但核心仍带React风格，需适应新思维，其性能在React Native和H5上表现突出，适合对这些平台有高性能需求的项目。团队应根据开发效率、跨端需求及性能要求权衡选择。
蚂蚁百宝箱 3 分钟上手 MCP：6 步轻松构建 Qwen3 智能体应用并发布小程序
本文介绍如何用6个步骤、3分钟快速构建一个基于Qwen3与蚂蚁百宝箱MCP的智能体应用，并发布为支付宝小程序。通过结合Qwen3强大的语言理解和生成能力，以及支付宝MCP提供的支付功能，开发者可轻松打造具备商业价值的“数字员工”。案例以“全球智能导游助手”为例，支持119种语言，不仅提供旅行建议，还能收取用户打赏。文章详细说明了从登录百宝箱、创建应用、添加插件到配置角色、发布上架及手机端体验的完整流程，同时提醒当前支付功能仅适用于测试环境。适合希望探索AI应用变现潜力的开发者尝试。
《Taro框架：微信生态下的开发利器》
Taro框架作为高效开发工具，在微信小程序生态中脱颖而出。它支持“一次编写，多端运行”，极大提升代码复用率和开发效率，尤其适合电商、生活服务和社交类小程序开发。基于React生态，Taro可复用丰富组件，降低学习成本，并通过灵活插件扩展功能。其组件化开发模式促进团队协作，优化配置满足个性化需求，为开发者在微信生态中实现创新应用提供了强大支持。
【一步步开发AI运动APP】八、自定义姿态动作识别检测——之姿态相似度比较
本文介绍了如何通过姿态相似度比较技术简化AI运动应用开发。相比手动配置规则，插件`pose-calc`提供的姿态相似度比较器可快速评估两组人体关键点的整体与局部相似度，降低开发者工作量。文章还展示了在`uni-app`框架下调用姿态比较器的示例代码，并提供了桌面辅助工具以帮助提取标准动作样本，助力开发者打造性能更优、体验更好的AI运动APP。
【一步步开发AI运动APP】七、自定义姿态动作识别检测——之规则配置检测
本文介绍了如何通过【一步步开发AI运动APP】系列博文，利用自定义姿态识别检测技术开发高性能的AI运动应用。核心内容包括：1) 自定义姿态识别检测，满足人像入镜、动作开始/停止等需求；2) Pose-Calc引擎详解，支持角度匹配、逻辑运算等多种人体分析规则；3) 姿态检测规则编写与执行方法；4) 完整示例展示左右手平举姿态检测。通过这些技术，开发者可轻松实现定制化运动分析功能。
【项目总结】快瞳医疗化验单的OCR识别
快瞳科技通过图像识别技术，成功解决了医疗化验单OCR识别难题。项目要求精准识别表格内容，尤其是化验数值和名称，准确率达85%以上。针对化验单来源多样、干扰因素多的问题，团队采用智能文档抽取模型、opencv技术（如霍夫变换）进行图片扶正与裁剪，优化识别精度。最终，项目不仅达到药企要求，还实现超越，为医疗行业智能化转型提供了高性价比解决方案，助力快瞳科技在医疗信息化领域树立良好口碑。