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通常，在选择公司的过程中，我们往往会关注总收入（package）。总收入不仅包括基本的月薪，还包括奖金、股票或股份的分红等所有收入。然而，仅仅关注总收入可能会导致我们忽视一个关键因素：时薪。 时薪是指

SQL 看似简单，语法也不复杂，但它是一门深刻且微妙的语言。即使是多年经验的开发者，也经常犯一些容易忽视的错误，导致性能问题、维护难度增加，甚至数据错误。 以下为九个常见的 SQL 使用误区

最近我在尝试一套非常实用的 AI + UI 开发流程，彻底改变了我写界面的方式。以往写 UI，动手敲代码很累，修改也费时。而这次，借助一个叫 MCP Server 的工具，配合 AI 辅助，让 AI

一、我们为什么放弃了服务器端渲染？ 还记得我们是怎么从「PHP直接渲染页面」进化到「前后端分离」的吗？ 起初是因为希望前端体验更流畅、交互更灵活，于是我们选择了「服务端返回 JSON + 前端自己拼接

PostgreSQL 和 MySQL 是最常见的开源数据库之争，你该选哪个？本文结合 Uber 等真实案例，深入分析两者在性能、特性、扩展性等方面的优劣，并探讨在 AI 设计数据库时代，如何做出更理性

前段时间在 Reddit 上刷到一个程序员的帖子： 老实说，这种情绪我太能理解了。写了多年前端，面对 JS 那些边界不清的“灵活性”，我确实越来越累。类型系统不强、调试体验一般、构建工具动不动就坏掉。

当 OpenAI 用 Rust 重写其 AI 编程工具时，作为一个天天和代码打交道的开发者，这事儿不仅让我看到了未来的技术风向，更让我开始审视自己那有点“混乱”的本地开发环境。

最近学姐发现了一个超级酷的现象，那就是身边的同学们都开始用各种 AI 编码工具了，像那个 Cursor 就挺火的。一开始我还觉得，这玩意儿真的有那么神吗？用着用着我就发现，哎哟喂！神！！！

看似中立客观的AI，可能也会暗藏“套路”。无论是出于商业利益的偏向推荐，还是讨好用户的迎合之词，这些黑暗模式都是对用户自主性的一种侵犯。理解并识别这些现象，正是负责任使用AI的第一步。