【AI原生】借助AI之力优化个人博客前端样式

恰逢中秋十一假期想到自己的个人博客已经很久没有做前端优化了趁着这段时间决定借助AI Coding的力量把博客的前端样式整体优化一下调整到自己预期内的效果。不得不说现在即便是很廉价的模型最终都能够达成这个目标因此打算写这篇博客记录一下自己优化的历程。先说结果新的博客前端主要优化了下面一些事情字体调整默认采用衬线字体文本展现更加美观尤其在Mac上效果更好标签优化聚合删减了100个左右的标签颜色调整搜索页、按钮和Scroll的背景色全部调成和Solarized体系搭配的颜色代码染色也和Solarized Light对标。具体执行时还是踩了一些坑最终也都得到解决。首先字体方面遇到的是兼容性问题主要是Windows下渲染中文衬线字体默认Win10、Win11有的宋体展现非常丑其他一些字体比如Noto Serif SC这种如果不增加描边的话在不同ClearType配置下可能会显得非常浅看不清但描边的话也并非能够兼容所有Windows电脑的配置所以这里退而求其次直接全部上微软雅黑但英文还是保留Palatino Linotype跟Georgia的兜底。其它设备上目前看起来还好至少Mac、iPhone跟华为机子上还没看出啥问题如果哪台机子有兼容性问题也欢迎做下反馈。代码字体方面根据自己经验统一用了IBM Plex Mono这个更加重视观感的字体外加上对字体大小跟code配色的调整像以前asyncio源码分析这类文章整体的观感也更加出色了。染色方面笔者还是决定继续用Solarized比较柔和的观感主要的背景色维持比Solarized Dark浅一些这样阅读起来不会显得对比度太高。其它一些简单的Bugfix比如正文Card和页面Footer黏住正文字体大小适当调小跟Title的Margin这种细微调整都在这次整改中搞定了可以说是非常爽快。有了AI自己的NexT vendor短期也不需要更新了完全可以自给自足说到底这次整改最大的功劳还是归功于咱们很多廉价的模型。从体验上来讲截至今日性价比最高的模型还是DeepSeek-v4.1-Flash然后表现最全面均衡的还是Qwen3.8系列上述的事情都是用这两套模型搞定的。其他的GLM和Kimi是各有千秋GLM5.3-Flash也不错GLM5.3跟Kimi消耗Token就相对高些因为没有特别重的需求所以这次还没有用上。也顺带提一嘴工业生产环境上如果考虑Token性价比的话短平快的任务此时此刻还是推荐DeepSeek-V4.1-Flash长程任务可以考虑Qwen3.8、GLM5.3跟Kimi-K3系列。但要注意几点很多模型长程任务会一步步推导本质上在模型训练时候就往高Token消耗的路线走所以如果对效率有所追求的话需要着重Harness下现在类似Qwen3.8的模型虽然独立工作很优秀但可能有比较严重的自言自语问题交流时只输出一些只有模型自己理解的事情并不是按照正常和人工作交流的目的去输出结论的所以如果遇到看不懂结论的情况建议就是让AI重新叙述一遍或者Harness下AI的输出规范减少沟通成本。最后也展示下现在博文在Mac上的效果相比以前明显格局更高了。