系统架构

🧭 前言：当系统开始“哭诉”的时候 作为一名程序员，你可能深有体会： 在高度现代化的系统中，代码不是孤岛，它像城市的地铁网络一样繁杂： 多层微服务 🚉 分布式调用 🕸️ 用户请求像潮水般蜂拥而至 🌊

🧠 一、前言：B端数据的“盲点效应” 在 To B（企业级）产品架构中，用户行为分析往往是“灰色地带”： 产品使用路径复杂； 不同角色协同操作； 数据入口分散在多个前后端系统。 结果是： 埋点像“满天

🧩 一、主题化的本质 —— “语义层”与“表现层”的隔离 先讲哲理——“主题化”从来不是“把颜色写两遍”。 它是把语义化设计变量与具体视觉值进行解耦的过程。 层级 职责 示例 🧠 语义层 定义抽象设计

🧠 一、接口兼容性并非“对接 API”，而是“对齐世界观” 在传统软件工程中，接口兼容性是个枯燥的词：函数签名一致、数据格式相符、调用路径没出错——搞定。 但在 AIGC 时代，接口对接不仅仅是 PO

一、猜想的起点：当网页开口说话 🤖💭 某天产品经理（或者你自己）灵光一闪： 于是前端开发者眯起眼脑补一堆需求： 聊天消息要滚动，要能实时流动 💨 用户输入框要光滑、响应快 ✨ AI 回复不能卡顿，要像

🧩 一、为什么 2025 年还在谈 Monorepo？ 🌈 背景演进： 2018 以前：前端项目分散，每个 repo 都是一个孤岛 🏝️。 2019–2022：组件库复用开始流行，人们引入 Lerna

一、为什么要研究「Token 计费」？ 大模型的使用，正在从“革命性体验” 变成“精准的账单项目”。 过去产品经理说：“咱们用户一问 AI，就秒回；” 现在架构师反问：“那一分钟花了几块钱？” 在 A

🌌 一、前言：大模型不再是“单机玩家” 我们曾以为，大模型的奇迹只发生在GPU数据中心的黑盒里。 但AI正在经历一次“系统学迁徙”——它不再孤立，而是进入操作系统、数据库、网络、物联网乃至浏览器。 想

🌐 一、引子：当“生成”遇上“应用” 在过去十年中，AI从一个“理论物种”逐渐进化成了“生产力生物”。如果说最早的人工智能还在“认知”世界，那么现代的AIGC（AI Generated Content

🧭 一、问题背景：多语言的“连锁反应” 在复杂前端项目中，组件往往像家族体系： 父组件 = 负责状态与全局配置； 子组件 = 承担独立逻辑与展示责任。 当我们引入国际化（i18n）机制时，往往碰到这些

🌍 一、前言：从“会点全栈”到“全栈AI工程师”的演化 时间回到 2015 年，**“全栈开发”**意味着： 而到了 2025 年，全栈的定义已经被AI搅了个天翻地覆： 这意味着一个现代全栈工程师不仅

Supabase 是一个开源的 Postgres 开发平台，被誉为「Firebase 的开源平替」，但它不仅仅是替代品——它是一个为 Web、移动端与 AI 应用 构建的企业级后端体系。 🧱 一、Su

一、什么是“无界全局浮窗”？🌌 这里的 “无界” 可以理解为三层含义： UI 位置不受约束 不受页面具体布局树限制，一般挂在顶层（body 或单独的 UI 根节点）。 可以覆盖任何内容、支持拖拽、跨路

前言：命运的邂逅 🎭 在数字宇宙的某个角落，主系统（Lord System）端坐于内存的宝座上，子系统（Sub System）在另一块地址空间里默默耕耘。它们彼此隔绝，像被薯片袋隔开的两片海苔——明明

基于Kimi的HTML知识分享页 1. 通信机制：构建灵活高效的父子应用交互 在微前端架构中，父子应用之间的通信是确保系统协同运作、数据流畅通的核心环节。无界（Wujie）微前端框架，凭借其基于 if