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摘要： AI大语言模型目前依然没有彻底解决窗口token限制导致幻觉的办法。 我们也都知道，将任务执行步骤拆分更细能够获得更好的结果。 结合第1点看第2点，不难发现更精细的步骤意味着在窗口token限制内能够解决的问题总量不多。 接下来，重要的是如何将已经存在的工作输出变得简明扼要（对于AI）。 你我都会在 阅读全文

摘要： 不论使用框架React还是Vue，不论是MVC还是MVVM大家都有一个共识：通过分类拆分，让它们各司其职，可以使代码更好易维护。 现在我有两问 其一，JSX到底是解决了什么问题？ 其二，JSX的出现是否会让MVC、MVVM的拆分变得混淆不清？ 传统 MVC/MVVM 的分层模式强调职责分离（视图、控 阅读全文

摘要： 代码异闻录.重构篇 当代码开始“发胖”：前端架构优化心得 谈谈前端流行病：胖组件 阅读全文

摘要： 采用 Python+Gtk4+AI开发 目前总体来说可以解决90%代码编写 阅读全文

摘要： 建立明确的代码生成质量标准（系统提示词）。比如：声明式思想，函数式编程，单一职责、开闭原则等 控制每次生成代码量，不宜较多。 角色差异让生成结果差异巨大，如果只想要思路不需要改变或定义角色，直接在提问时要求输出思路，不编写代码。 较于从前“归一”思想变得更加重要。 对应前端UI设计明确或仿制的，也就 阅读全文

摘要： 提升使用者生产力。 大语言模型更贴近人类自身交流方式，低学习成本。 快速缩小基础从业者间的差距。 AI 使用者产生“禀赋效应”错觉，在快速发展的时候容易落后。 阅读全文

摘要： 当前实践：单模型问答，烟囱式开发，陷入无解。 下一步：引入架构师角色，双角色交替程序设计实施，避免陷入局部无解困境。 阅读全文

摘要： 阐述前端程序员学习数据结构的必要性 前端程序员学习数据结构具有重要的现实意义和职业价值，主要体现在以下几个方面： 一、应对复杂业务场景 现代前端已从简单的页面渲染发展为复杂应用开发（如在线协作工具、数据可视化大屏、低代码平台等）。例如： DOM树操作：虚拟DOM Diff算法本质是树结构的遍历与对比 阅读全文

摘要： 忽见江湖风云变， 协议如雪落满天。 十方少侠争破译， 哪知此物带瘟烟。 阅读全文

摘要： 夜半惊现血月轮， 键盘自走码如神。 嵌套九重平地起， 从此江湖不太平。 阅读全文