独孤若辉

大家好😁。 还记得我之前那篇吐槽《当 Ant Design 成了你最大的技术债》的文章吗😂？在那篇文章里，我痛斥了 Antd 的黑盒样式、难以覆盖的 !important 地狱，以及臃肿的 CSS-i

这也许就是AI无法完全代替人的原因，只需一行代码就可以实现纯前端 html 转矢量 pdf 的功能。

近期，广受好评的浏览器翻译插件“沉浸式翻译”（Immersive Translate）因重大安全漏洞被推上风口浪尖。插件的网页快照功能导致用户敏感信息大规模泄露至公开网络，而此前一项限制第三方API的

没想到突袭AI编程领域的是Kimi，在Claude Code用 Agent级别的开源大模型K2，做项目的效果已经很好了。 饼干哥哥把它放到数据分析场景下做了次复杂分析案例，看下效果如何？

一、Embedding 模型概述 1.1 定义与概念 Embedding 模型是一种将数据转换为向量表示的技术，它在自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域中具有重要意义。在 NLP 领域，Embed

Vue 3 的 Composition API 给开发者带来了更强的逻辑组织能力，但很多人用 defineProps 的方式，依然停留在 Vue 2 的“Options 语法心智”。本质上只是把 pr

假设前端提交了一份生成报告的任务给服务端，生成报告大概需要几分钟，等报告生成完毕后需要告知用户，前端应该怎样处理？ 一般我们会想到使用轮询请求来做，可能有同学说使用 websocket，但如果仅仅是为

组合式 (Composition) API 的一大特点是“非常灵活”，但也因为非常灵活，也可能导致我们的代码变得愈发混乱，最终到达无法维护的地步。

前段时间狼叔在年终总结中提到了tRPC，并且大力赞赏，引起了我的好奇。于是我最近研究了一下，写了几个小demo后，发现体验真的太棒了，下面给大家分享一下我这段时间的学习成果，让大家快速入门tRPC。