光影少年

在 React Native（RN） 里，JS 和原生（Android / iOS）之间的通信 是一个核心机制。下面我按你关心的点，从线程模型 → 通信原理 → 通信方式 → 新旧架构对比，系统地讲一

一、先给一句话结论（面试开场） 二、传统打包工具（Webpack）为什么慢？ Webpack 开发流程（简化） 问题在于： 项目一大 依赖一多 启动前必须全量打包 👉 启动慢、热更新慢 三、Vite

一、先给一句总纲（面试开场） 二、首屏慢的本质是什么？（一句话点透） 三、首屏优化的四大方向（重点） ① 资源加载层（最直接、效果明显） 1️⃣ 减少首屏资源体积 图片压缩（WebP） 移除无用 JS

一、先给面试官一个总览（很重要） 二、具体做过哪些优化（重点部分） 1️⃣ 列表 / 表格：虚拟列表（最硬核） 做法： 使用虚拟列表（如 react-window / AntD 虚拟表格） 只渲染可视

一、Taro 的整体原理是什么？（开场必问） 标准回答： 关键词一定要说： 编译期 AST Runtime 多端适配 二、Taro 为什么不能像 React Native 那样纯运行时？ 核心原因：小

一、为什么要用虚拟列表？ 问题本质 当列表数据很多时（如 1w+）： DOM 数量过多 → 重排 / 重绘严重 滚动卡顿 React diff 变慢 表格（Antd Table）尤其明显 👉 瓶颈不在

一、整体认知（先别急着写代码） 🎯 你要搞清楚 3 件事 LangGraph 是什么 基于 图（Graph） 的 Agent / 工作流框架 节点 = 函数 / Agent 边 = 流转规则（条件、状

🚀 学习路线总览 目标是让你能用 Nest（NestJS）作为后端服务框架 + LangGraph（基于 LangChain 的 AI 代理编排框架） 构建可用的智能应用（如智能客服、多步骤任务执行

一、AI 前端开发 ≠ 会用 ChatGPT 真正的 AI 前端 =「前端工程能力 + AI 能力 + 产品理解」 1️⃣ 前端基础依然是地基（你这块是优势） 这些不会被 AI 取代，反而更重要： 框