写前端这么多年，组件化一直是靠框架来做的——Vue 的 .vue 文件、React 的 JSX。但浏览器原生其实一直在推 Web Components 这套标准，包括 Custom Elements、Shadow DOM、HTML Templates。以前是兼容性不行加上用起来太原始，基本没人用。最近又看了一下，发现现在主流浏览器全都支持了，加上 Lit 这类轻量库的加持，感觉可用度比以前好了不少。花了几天配置与实践，记录一下。
用 AI Agent 做逆向工程：rea 工具链初探
上周在 GitHub 上刷到了一个仓库 morluto/rea，定位是「用 Agent 逆向分析任何东西，从 App 行为一路打到原生二进制」。标题看着挺唬人，但 stars 数已经快速爬到很多，还有 Ghidra、MCP、Claude Code 等关键词——感觉不像纯噱头，花了一下午研究了一下，顺便整理成这篇。
用 Vercel AI SDK 给网站接上大模型对话
之前配置与实践 RAG、跑本地模型啥的都是自己玩，最近想在正经项目里加一个 AI 对话功能。自己从零写流式响应、处理 SSE 什么的还是挺麻烦的，后来发现 Vercel 出了个 AI SDK，把跟大模型交互的繁琐工作都封装好了，前后端都有对应的工具函数。试了一下，确实省了不少事。
用 Ollama + DeepSeek 建立一个本地免费大模型助手
前阵子 DeepSeek 开源把圈子引起了广泛关注，连不懂技术的朋友都在问怎么搞。我自己的普通电脑虽然没有顶级显卡，但也想凑个热闹。花费时间一圈发现，用 Ollama 在本地跑个小参数量的版本体验最好，基本没有太多心智负担，断网了也能用，还不用担心自己的代码被传到网上当训练料。
这里简单记录一下怎么用 Ollama 把模型跑起来，顺带建立一个前端小 Demo 调一下。
试了一下 MCP 协议：给 AI 写个本地工具
最近大家都在配置与实践 AI 应用，以前想给大模型接点外部数据（比如读个本地数据库、查个文件），得在各种框架里自己写一堆胶水代码。直到后来 MCP（Model Context Protocol）慢慢成了标准，感觉这套东西有点像给 AI 装了个“USB 接口”。
这周末抽空研究了一下，顺手用 TypeScript 写了个简单的 MCP Server，能让大模型直接去查本地的 SQLite 数据库。这里简单记录一下整个过程。