前端小小栈

patch-package修bug，splitChunks分包，Docker分支部署，browserslist精准兼容，构建工具转CJS为ESM，husky做Git Hooks，Semver管控版本。

前端工程化工具链本质统一：解析源码为AST，遍历变换节点，生成目标代码。ESLint检查、Babel转译、TS类型擦除、Webpack打包、Terser压缩，皆是此模型。

Nginx模块机制：事件驱动架构支持静态/动态加载，核心必备OpenResty、Brotli、Headers-More，配合ModSecurity做WAF，VTS做监控，按需编译扩展功能。

Nginx配置核心：隐藏版本强TLS，安全头防劫持XSS，限流防CC，Gzip压缩，静态强缓存，代理传真实IP，防目录遍历。

基于 **LLM Wiki**，通过 **Schema** 驱动 AI 自动化解析原始资料，构建具备**双链关联**与**深度研究**能力的本地结构化知识库。

一键导出50张表DDL，智能清洗脚本，3分钟Flyway基线接入，零手写、零数据风险，存量系统迁移从此简单高效！

Prompt 决定意图，Context 注入知识，Harness 构筑质量。三者协作，将 LLM 开发从“炼金术”升级为可复现、可评估的生产级工程体系。

微调大模型需根据场景选择 SFT、DPO 或 ORPO 等方案；配合 LoRA/QLoRA 高效训练，通过 GGUF 格式实现落地部署。

使用 Unsloth 框架对 Llama 3.1 8B 进行 QLoRA 指令微调，通过高质量数据集实现高效参数优化与部署。