**## 前言 现在很多 AI 代码工具（Cursor、CodeGeeX 等）都具备读取本地文件、自动分析代码的能力，底层核心就是 LLM Function Calling（工具调用） 。本文使用 L

我们如何给 AI 编程助手做「记忆」：不靠向量库的一整套设计 做一个能长期陪你写代码的 AI 助手，最难的往往不是「这一轮答得对不对」，而是——下次打开时，它还记不记得你是谁、这个项目怎么约定、上次踩

Astro 7 正式发布，万物皆可锈化，使用新型 Rust 编译器取代旧版 Go 编译器，使用 Rust 实现的 satteri 作为默认的 Markdown / MDX 引擎。

用户花两分钟在你的仪表盘上配置好筛选条件，按了下刷新，一切归零。useState 天生就是短命的——每次刷新都从头再来。所有人都知道的解法是 localStorage；而所有人手写的接线方式——用 u

6月30号，ECMAScript 2026 的规范悄悄过审了。 没有发布会，没有倒计时，连个热搜都没上。说实话，挺符合这次更新的气质——闷声干活，不整花里胡哨的。 打开 changelog 扫了一遍，

大文件上传在弱网环境下易失败，标准切片上传方案缺乏并发控制与容错机制，导致页面崩溃、上传卡死。需实现原生并发队列、错误重试、状态持久化等优化措施，才能保障真实网络环境下的上传稳定性。

学习 React 时，几乎所有项目都会使用： 很多同学刚接触路由时会有一个疑问： 想搞懂 React Router，首先要理解前端的发展历史。 多页应用时代（MPA） 早期的网站大多采用： 例如： 用

问题场景 团队来了个需求：页面左侧有一个耗时 3-5 秒的实时日志流（SSE），用户切到右侧 Tab 时必须停止处理。你第一反应是： 结果？网络没断、内存还在涨、事件还在触发。控制台一堆 setSta

纯函数与副作用的分离是现代前端可维护性的基石，是一种**让代码变得可预测、可测试、可复用**的工程方法。当你习惯把大部分逻辑写成纯函数，把副作用集中在少数明确的角落时，bug 更少、重构更安全...

我用 Codex 花一个周末重写了同事维护三年的代码，提了一个大 PR。他没有说谢谢，而是找了领导。这篇文章复盘了我在 AI 时代犯的一个典型错误：技术上正确不等于做法正确。

前端技术更新频繁，团队盲目追新易导致项目混乱。真正高级的架构师应克制引入未经验证的新技术，优先解决实际业务痛点，用稳定、可靠的方式保障项目长期可维护性与性能。

NestJS v11 确实是支持了 ESM，但并非默认就是 ESM。这让 Prisma 的数据库支持更趋于插件化，理论上未来可以接入更多数据库。

先告诉你结论：防不住，只能添堵 前端拦不住复制，能做的只是把复制这件事变得更麻烦。麻烦到什么程度取决于你愿意牺牲多少用户体验，以及对方有多想拿到你的内容。

你的腰部和颈椎还好吗？ 我现在基本上每天对着屏幕的时间在 8 小时以上，脖子酸、腰疼已经是家常便饭X﹏X 某天早上起来，脖子突然不能动了，一动就疼，去医院拍了片...... 医生看一眼就问：

先来个"剧透"：this 到底是谁？ 老师用一句话总结了 this 的指向规则： 就这么简单？不，没那么简单。因为"函数的调用者"在不同的场景下，是不同的人。 先记住这张表，后面我们一个一个拆开讲：

最近接了个可视化 demo 的活，要在地图上展示火源点和周边资源（取水点、消防站、监测云台、机场）的关联关系。产品给的参考图是那种大屏风格——卫星底图、彩色弧线连到火点、线上有光点流动、弧线还会呼吸闪

先说一个事实：2026 年的技术面试，已经和两年前完全不一样了。两年前面试问的是："手写一个 Promise"、"说说 React Fiber 原理"...现在面试官默认你会用 AI。他们真正想知道的

从 Promise 的三种状态到 async/await 优雅写法，从串行到并行请求优化，一文带你彻底掌握 JavaScript 异步编程核心原理与实战技巧，告别回调地狱

Effect 的即时订阅实现 在上一小节中我们讲解了 Computed 的延迟订阅（Lazy Subscription）策略的实现原理，这一小节我们来讲解 Effect 的即时订阅（Immedi