2025-第十周

该周报主要为各个地方内容的汇总整理

技术

代理缓存为何在 Valtio 中至关重要

概述：本文介绍了如何使用 Proxy 和 WeakMap 来缓存代理对象，确保相同目标对象返回相同的代理实例，并简要提及了 Valtio 库中代理缓存的实现方式。

• 🛠️ 创建代理对象的基本方法：const p = new Proxy(target, handlers);，并展示了如何封装成一个函数。
• 🔄 问题：相同目标对象创建多个代理实例时，实例不相等（p1 === p2 返回 false）。
• 🗂️ 解决方案：使用 WeakMap 缓存代理对象，确保相同目标对象返回相同的代理实例。
• ✅ 结果：使用 WeakMap 后，p1 === p2 返回 true。
• 🧩 Valtio 的实现：Valtio 库利用 WeakMap 实现代理缓存，并支持嵌套代理，自动将属性值转换为代理对象。
• 🔍 示例：Valtio 中 p.a === p.b 返回 true，但 p.a === obj 返回 false，因为 p.a 是代理对象。
• 📚 建议：查看 Valtio 源码了解 WeakMap 的实际应用。

通过 React Router 路由来下载文件

动态生成文件（如 XML、CSV 或 PDF）并触发下载的两种主要方式：使用loader函数或action函数。loader函数适用于直接获取文件，而action函数适用于需要用户输入后再生成文件的情况。还可以通过clientAction或reloadDocument实现无 JavaScript 的下载。

• 📥 简单方式：使用loader函数
  通过loader函数生成文件并返回，用户点击链接即可下载文件。适用于无需用户输入的场景。

• 🛠️ 复杂方式：使用action函数
  用户提交表单后生成文件并存储，返回文件 URL 供用户下载。适用于需要用户输入的场景。

• 🔄 结合loader和action
  用户提交表单后生成文件并存储，通过loader函数获取文件并下载。需要两次点击。

• 🖱️ 使用clientAction自动下载
  用户提交表单后，通过clientAction自动触发下载，减少用户操作。

• 🌐无 JavaScript 方式：reloadDocument
  表单提交后，浏览器直接下载文件，无需 JavaScript 支持。

异步与同步：二者之间的平衡

本文探讨了现代编程中的“函数着色问题”，即同步和异步函数的混合使用带来的复杂性。文章通过 JavaScript 中的示例，展示了同步和异步函数之间的调用限制，并讨论了如何通过“异步传染”问题影响代码库的设计。为了解决这一问题，作者提出了Quansync这一工具，旨在通过生成器函数和宏的方式，让函数在同步和异步之间灵活切换，从而减少代码重复和维护成本。

• 🎨 函数着色问题：同步和异步函数的混合使用会导致代码库的复杂性增加，尤其是当异步函数需要调用同步函数时，会引发“异步传染”问题。
• 🔄 异步传染：异步函数的调用会迫使所有调用链上的函数也变为异步，增加了代码重构的难度和复杂性。
• 📚 库的实践：许多库（如find-up）通过提供同步和异步两个版本的 API 来避免着色问题，但这会导致代码重复和维护成本增加。
• 🛠️ 插件系统的限制：同步插件系统限制了插件的灵活性，无法支持异步操作，如语法高亮等需要异步资源的场景。
• 💡 Quansync 的解决方案：通过生成器函数和宏，Quansync 允许函数在同步和异步之间灵活切换，减少代码重复和维护成本。
• ⚙️ Quansync 的实现：使用生成器函数和yield关键字，Quansync 可以在同步和异步上下文中自动选择执行方式，将着色问题交给调用者决定。
• 🚀 适用场景：Quansync 适用于需要同时支持同步和异步操作的库设计，但在性能敏感的场景中可能不适用。
• 🌈 未来的探索：Quansync 为着色问题提供了新的视角，虽然不能完全解决问题，但简化了同步和异步代码的管理。

使用 React 的服务器操作和 Toast 反馈功能

本教程介绍了如何在 React 中为 Server Actions 实现 Toast 通知，以提供实时用户反馈。通过创建一个 React Server Component 来获取用户数据，并在 Client Component 中实现点赞、点踩和删除用户的功能。每个 Server Action 都会触发 Toast 消息，确保用户获得即时反馈。

• 🛠️ React Server Component 与 Toast：使用 React Server Component 获取用户数据，并通过 DAO 模式分离数据访问逻辑，保持代码结构清晰。
• 🔧 Toaster 设置：安装并配置 Toaster 组件，确保 Toast 通知在应用中全局可用。
• 📤 从 Server Action 返回 Toast 消息：定义 Server Action 函数，返回包含消息和时间戳的响应对象，确保反馈信息准确传递。
• 📥 在 Client Component 中接收反馈：使用useActionState Hook 管理 Server Action 的状态，并在 Client Component 中触发 Toast 通知。
• 🚀 显示 Toast 通知：通过useEffect Hook 监听 Server Action 状态变化，确保 Toast 消息在状态更新时显示。
• ❌ 处理失败的 Server Action：实现一个始终返回错误消息的 Server Action，测试并显示错误 Toast 通知。
• 🔄 Server Action 后刷新页面：使用 Next.js 的revalidatePath函数刷新页面，确保 UI 数据及时更新。
• ⚖️ 刷新页面与显示 Toast 的权衡：在删除用户时，通过客户端刷新页面确保 Toast 消息显示，避免页面刷新导致的 Toast 丢失。

通过本教程，您将掌握如何在 React 中为 Server Actions 实现 Toast 反馈，提升用户体验并保持 UI 的实时更新。

Node.js 的可写流：实用指南

Node.js 中有四种主要的流类型：可读流、可写流、转换流和双工流。本文详细介绍了可写流的使用方法、数据写入目的地、自定义可写流的创建以及如何通过 pipe 和 pipeline 构建数据流。

• 🌊 可写流的作用：可写流用于将数据写入目的地，目的地可以是数据库、网络套接字、文件、S3 云存储等。
• 📥 数据来源：数据可以来自 JavaScript 中的任何内容，如变量、文件等。通过 createReadStream 可以读取文件数据并传递给可写流。
• 📝 写入数据：使用 write 方法将数据写入可写流，数据会被传输到指定的目的地（如文件）。
• ⚠️ 背压机制：写入数据时需要注意背压机制，防止内存溢出。
• 🛠️ 自定义可写流：可以通过继承 Writable 类创建自定义可写流，封装复杂逻辑（如 S3 存储操作）。
• 🔄 数据流构建：通过 pipe 或 pipeline 方法将可读流和可写流连接起来，自动传输数据。
• 🚨 错误处理：pipeline 比 pipe 更擅长处理错误和资源清理，推荐使用 pipeline 构建数据流。
• 🧹 资源清理：pipeline 会自动清理资源，而 pipe 需要手动处理资源释放。
• 🎯 总结：可写流用于将数据从 Node.js 应用传输到外部目的地，pipeline 是构建复杂数据流的更优选择。

使用 React 19 的 cache() 来避免服务器组件的数据瀑布式加载

React 19 的 cache() API 是一个新特性，主要用于在 React Server Components 中缓存数据获取或计算的结果，以减少数据耦合并优化性能。通过 cache()，可以在多个组件中共享相同的数据，避免重复获取，同时支持预加载数据，防止数据获取的瀑布流问题。

• 🚀 React 19 的 cache() API：允许缓存数据获取或计算的结果，适用于 React Server Components，减少数据耦合。
• 🔄 使用场景：在多个组件中获取相同数据时，使用 cache() 可以避免重复获取，保持组件的独立性。
• 📦 预加载数据：通过 cache() 预加载数据，避免组件因等待数据获取而导致的瀑布流问题。
• 🛠️ 解决方案：在父组件中触发数据预加载，但不阻塞渲染，确保子组件可以复用预加载的数据。
• ⚠️ 注意事项：使用预加载模式时需谨慎，避免因组件重构导致未使用的预加载数据请求。
• 📝 关键点：cache() 适用于自定义数据获取函数或数据库查询，而 fetch() API 本身已具备缓存功能。
• 🎯 总结：cache() API 是优化 React Server Components 性能的强大工具，合理使用可以减少数据耦合并提升应用性能。

对 TypeScript 枚举的颂歌

TypeScript 5.8 正式发布，引入了 --erasableSyntaxOnly 标志，标志着一些古老的语言特性（如 Enums 和 Namespaces）的终结。Node.js v23 加入了 Deno 和 Bun 的行列，支持无需构建步骤直接运行 TypeScript 文件。唯一的限制是仅支持包含可擦除 TypeScript 语法的文件，而 Enums 和 Namespaces（包含值的）因会被转译为 JavaScript 对象而违反此规则。TypeScript 团队通过新的编译器标志禁止这些特性，确保代码可直接运行。

• 🚀 TypeScript 5.8 发布：引入 --erasableSyntaxOnly 标志，限制 Enums 和 Namespaces 的使用。
• 🛠️ Node.js v23 支持直接运行 TypeScript：无需构建步骤，但仅支持可擦除语法的文件。
• 🚫 Enums 的争议：近年来，TypeScript 社区逐渐反对使用 Enums，推荐使用字面量联合类型。
• 📝 Enums 的优势：Enums 支持成员文档化，包括弃用标记，适合构建长期演化的 API。
• 🔄 字面量联合类型的局限：缺乏对成员的详细文档支持，无法像 Enums 那样直观展示文档和弃用信息。
• � 未来期望：希望 TypeScript 团队能在字面量联合类型中支持 TSDoc，以弥补 Enums 被弃用后的文档化需求。

工具

up-fetch

upfetch 是一个高级的 fetch 客户端构建工具，支持标准模式验证、自动响应解析、智能默认值等功能，旨在使数据获取类型安全且开发者友好，同时保持熟悉的 fetch API。

HiPixel

HiPixel 是一款专为 macOS 设计的应用程序，它利用人工智能技术实现图像的超分辨率处理。该应用采用 SwiftUI 开发，并借助了 Upscayl 的强大 AI 模型。

mastra

TypeScript AI 代理框架。⚡ 包括助手功能、RAG（检索增强生成）和可观察性等特性。它支持多种大语言模型，如 GPT-4、Claude、Gemini 和 Llama。

eslint-plugin-erasable-syntax-only

这是一个 ESLint 插件，可以精确控制 TypeScript 中的 erasableSyntaxOnly 标志。❎

react-hcaptcha

React hCaptcha 组件库是一个用于 ReactJS 的 hCaptcha 组件库，旨在替代 reCAPTCHA，保护用户隐私。使用前需在 hCaptcha 注册并获取 sitekey。该库兼容 Preact，支持 TypeScript，并提供多种高级功能。

• 🛠️ 安装：通过 npm install @hcaptcha/react-hcaptcha --save 安装库。
• 🧩 实现：需要 sitekey 属性和父组件（如 <form />），组件会自动加载 hCaptcha API 库。
• 📜 标准用法：通过 import HCaptcha from '@hcaptcha/react-hcaptcha'; 引入组件，并在表单中使用。
• 🖥️ 编程式调用：使用 useRef 和 onLoad 直接调用 hCaptcha 客户端 API。
• 🛡️ TypeScript 支持：支持重命名组件名称，可通过工具函数重新导出组件。
• 🚀 高级用法：支持与 Formik 或 React Hook Form 等表单库集成，使用 ref 处理回调和验证。
• 📊 企业功能：支持通过 execute(yourObj) 传递 rqdata 等企业级功能。
• 📋 属性：包括 sitekey、size、theme、tabindex 等，支持自定义主题和语言覆盖。
• 🎯 事件：包括 onError、onVerify、onExpire、onLoad 等，用于处理验证过程中的各种状态。
• 🔧 方法：包括 execute()、getRespKey()、getResponse()、resetCaptcha() 等，用于程序化控制验证流程。
• 🐛 调试：常见问题包括无效的 hCaptcha ID、重复导入 API 脚本、与 reCAPTCHA 的兼容性问题等。
• 🛠️ 贡献：提供 npm run start、npm run test、npm run build 等脚本，支持本地开发和发布流程。
• 📦 发布：通过更新 package.json 版本号并创建 GitHub Release 来触发发布流程。

更新

TypeScript 5.8

TypeScript 5.8 正式发布，带来了多项新功能和优化，包括对条件返回表达式的更精细检查、对 ECMAScript 模块的 require() 支持、新的 --module node18 标志、--erasableSyntaxOnly 选项、--libReplacement 标志、声明文件中的计算属性名称保留、程序加载和更新的优化等。

• 🎉 TypeScript 5.8 发布：TypeScript 5.8 正式发布，带来了多项新功能和优化。
• 🛠️ 条件返回表达式的精细检查：TypeScript 5.8 对条件返回表达式进行了更精细的类型检查，能够捕捉到之前未发现的错误。
• 🔄 ECMAScript 模块的 require() 支持：在 --module nodenext 下，TypeScript 5.8 支持从 CommonJS 模块中 require() ECMAScript 模块。
• 🏷️ 新的 --module node18 标志：为 Node.js 18 用户提供了稳定的模块标志，避免了一些 nodenext 中的行为。
• 🧹 --erasableSyntaxOnly 选项：该选项会阻止具有运行时行为的 TypeScript 特定语法，确保代码可以被轻松“剥离”为有效的 JavaScript。
• 🚫 --libReplacement 标志：允许禁用 TypeScript 对自定义库文件的查找，减少不必要的性能开销。
• 📜 声明文件中的计算属性名称保留：TypeScript 5.8 在声明文件中保留了计算属性名称，使得生成的声明文件更加准确。
• ⚡ 程序加载和更新的优化：TypeScript 5.8 优化了程序加载和更新的性能，特别是在大型项目中，编辑响应更加迅速。
• 🚨 行为变化：TypeScript 5.8 引入了一些行为变化，包括对 import 断言的新限制，建议使用 import 属性代替。
• 🔮 未来展望：TypeScript 5.9 正在开发中，用户可以通过安装 nightly 版本提前体验新功能。

Lynx

Lynx 是一个跨平台开发技术家族，旨在帮助开发者利用现有网页技能构建原生用户界面，适用于移动端和网页端。它通过高性能渲染引擎、双线程 UI 编程和现代 Rust 工具链等特性，支持大规模应用开发，如 TikTok。Lynx 现已开源，致力于推动跨平台开发的多样性和创新。

• 🚀 跨平台原生体验：Lynx 允许开发者通过单一代码库构建适用于移动和网页的原生 UI，提升开发效率和用户体验。
• 🎨 支持网页开发习惯：Lynx 支持类似网页开发的标记语言和 CSS，包括动画、渐变和遮罩等现代视觉效果，激发设计创意。
• ⚡ 高性能架构：通过主线程和后台线程的分离，Lynx 实现了即时首帧渲染（IFR）和主线程脚本（MTS），确保流畅的交互体验。
• 🌍 开源与社区驱动：Lynx 由字节跳动团队开发并开源，TikTok 是其重要用户。开源版本包括生产环境使用的代码，未来还将发布更多功能和工具。
• 🔧 多框架支持：Lynx 不仅支持 React，还兼容其他前端框架，并通过 Rspeedy 工具链实现快速构建，支持微前端架构。
• 📱 跨设备扩展：Lynx 不仅适用于移动端和网页端，还可扩展到桌面、电视和物联网设备，提供一致的渲染效果。
• 🤝 推动跨平台技术民主化：Lynx 旨在打破现有跨平台开发模式的垄断，提供灵活的基础设施，支持团队和企业根据需求定制解决方案。
• 🌱 开源旅程的开始：Lynx 的开源标志着与社区合作的新起点，团队期待通过开源推动跨平台开发的边界，并回馈社区。

TanStack Form v1

TanStack Form 的首个稳定版本现已发布，支持 React、Vue、Angular、Solid 和 Lit 五种框架，并提供了丰富的功能。以下是关键点总结：

• 🎉 发布稳定版本：TanStack Form 首个稳定版正式上线，可用于生产环境。
• 🛠️ 多框架支持：支持 React、Vue、Angular、Solid 和 Lit 五种框架。
• 📦 安装方式：通过 npm 安装不同框架的适配包，如 @tanstack/react-form。
• 🕰️ 历史背景：项目由 Tanner 发起，Corbin 参与开发并成为主要维护者之一。
• 🚀 强大功能：
  • 🔒 极致类型安全：无需手动传递 TypeScript 泛型，类型推断自动完成。
  • 📝 模式验证：支持 Zod、Valibot 和 ArkType 等标准模式验证。
  • ⏳ 异步验证：支持异步验证函数，内置防抖和取消功能。
• 🌍 多平台支持：支持 React Native、NativeScript 及 SSR 解决方案（如 Next.js 和 TanStack Start）。
• 🔮 未来计划：包括持久化 API、Svelte 5 适配器、更好的开发体验等新功能。

Astro 5.4

Astro 5.4 带来了 Markdown 中的远程图片优化、开发与预览服务器的增强安全性、Vercel ISR 排除的正则表达式支持等新功能。

• 🖼️ Markdown 中的远程图片优化：Astro 现在可以自动优化 Markdown 和 MDX 文件中的远程图片，无需更改内容编写方式。
• 🧪 Markdown 中的实验性响应式图片支持：实验性功能现已扩展到 Markdown 和 MDX 文件，生成响应式图片并应用正确的属性和样式。
• 🔒 开发与预览服务器的允许列表主机：新增 server.allowedHosts 配置选项，限制服务器响应的主机名，增强安全性。
• 🧩 Vercel ISR 排除的正则表达式支持：现在可以使用正则表达式灵活定义 ISR 缓存排除的路由，简化大规模站点管理。
• 🛠️ 新的配置助手和构建选项：新增 mergeConfig 和 validateConfig 助手函数，以及 BuildOptions 参数，提供更多编程控制和测试支持。

AI

claude-code

Claude Code 是一款基于终端的智能编码工具，能够理解代码库并通过自然语言命令帮助开发者更快地完成编码任务，包括执行常规任务、解释复杂代码和处理 Git 工作流。目前处于研究预览阶段，旨在通过开发者反馈不断优化产品体验。

• 🛠️ 功能强大：支持编辑文件、修复错误、回答代码架构问题、执行测试和 Git 操作等。
• 🚀 快速上手：通过 npm install -g @anthropic-ai/claude-code 安装，完成 OAuth 认证即可使用。
• 🔍 研究预览：作为 Beta 产品，旨在收集开发者反馈，优化 AI 协作体验和工具功能。
• 🐛 反馈机制：支持通过 /bug 命令或 GitHub 提交问题，帮助改进产品。
• 🔒 隐私保护：收集的反馈数据仅用于产品改进，不会用于模型训练，敏感信息保留 30 天。
• ⚙️ 安全建议：建议以非特权用户安装，避免使用 root 用户，确保系统安全和稳定。
• 📜 持续优化：未来将增强工具执行可靠性、长命令支持、终端渲染和 Claude 的自我认知能力。

llm-scraper

利用大语言模型，将任意网页转化为结构化数据

一文看懂：MCP(大模型上下文)

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由 Anthropic 推出的一种开放标准，旨在统一大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信协议。MCP 通过标准化接口解决了 AI 模型与数据孤岛的问题，增强了 AI 应用的协作能力和数据安全性。它采用客户端 - 服务器架构，支持多种资源、工具和提示的集成，适用于开发工具、文件系统、网络自动化等场景。MCP 的开放性和标准化使其成为 AI 生态中的重要协议，未来有望推动 AI Agent 的自动化发展。

• 🌐 开放标准：MCP 是开放标准，利于服务商开发 API，避免开发者重复造轮子。
• 🔗 数据互联：MCP 在 AI 与数据之间架起桥梁，支持本地和远程数据的无缝访问。
• 🔒 数据安全：MCP 内置安全机制，支持加密算法，确保数据访问和传输的安全性。
• 🛠️ 功能增强：MCP 通过多样化的 MCP Server 能力，显著增强了 AI 工具的功能。
• 🤖 AI Agent 支持：MCP 为 AI Agent 提供自动化支持，使其能够自主调用工具和资源完成任务。
• 🏗️ 架构设计：MCP 采用客户端 - 服务器架构，支持本地和远程资源的访问与控制。
• 📚 社区共建：MCP 生态依赖社区共建，目前处于测试阶段，未来将不断完善。
• 🚀 应用场景：MCP 广泛应用于开发工具、文件系统、网络自动化、生产力和通信等领域。

MCP 服务器

MCP 服务器是 MCP 协议的实现，用于管理 AI 模型与外部数据源和工具之间的通信。它支持多种资源、工具和提示的集成，适用于开发工具、文件系统、网络自动化等场景。

Cursor Rules & MCP Servers

其他

内网穿透下 NAS 使用 DNS 轮循作为负载均衡

本文讨论了在 NAS 内网穿透场景下，如何通过 DNS 轮循实现负载均衡，以解决远程访问不稳定的问题。作者通过使用多台 VPS 进行内网穿透，并引入 DNS 轮循技术，实现了流量的自动分配和负载均衡，避免了单点故障和流量不均的问题。

• 🌐 内网穿透问题

  • 由于 NAS 没有公网 IP，需要通过 VPS 进行内网穿透，但 VPS 连接不稳定，导致服务无法 24 小时在线。

• 🔄 多 VPS 备份方案

  • 使用三台 VPS 进行内网穿透，当一台 VPS 不稳定时，可以切换到其他 VPS，但手动切换不优雅且流量分配不均。

• ⚖️ 负载均衡尝试

  • 引入第四台 VPS（VPS4）作为流量入口，自动均衡流量到其他 VPS，但存在流量耗尽、掉线风险和额外成本问题。

• 💰 商业负载均衡成本高

  • 商业负载均衡服务（如 Cloudflare）价格较高，对个人用户来说负担较大。

• 🔍 DNS 轮循解决方案

  • 通过 DNS 轮循技术，设置多个 A 记录，客户端随机选择 IP 进行请求，近似实现负载均衡。

• 🛠️ DNS 轮循的优势

  • 节省成本、简化架构，且客户端会自动选择延迟最低的在线服务器，提升访问稳定性。

• 🎯 适用场景

  • DNS 轮循不仅适用于 NAS 内网穿透，也是个人用户实现负载均衡的最佳选择。

上下文感知的聚合页广告优化实践

本文介绍了美团聚合页广告的上下文感知建模方案，重点探讨了“发券”和“排序”两个方向的技术创新。通过上下文增强的全链路 Uplift 建模方法（ECUP）和利用邻域列表的重排方法（NLGR），解决了链路偏差和排序优化问题，显著提升了广告效果。文章还展望了未来在反事实去偏和全局排序优化等方向的研究。

• 🎯 聚合页广告的核心场景

  • 聚合页广告通过多种发券模式和排序策略吸引用户下单，是美团广告业务的重要场景。

• 🧠 上下文感知建模的重要性

  • 通过上下文信息建模，实现精准个性化匹配，重点优化“发券”和“排序”两个方向。

• 💳 发券优化：ECUP 方法

  • 提出上下文增强的全链路 Uplift 建模方法（ECUP），解决链路偏差和 Treatment 不适应问题，提升发券效率。

• 📊 排序优化：NLGR 方法

  • 利用邻域列表的重排方法（NLGR），通过评估器 - 生成器范式优化排序，解决组合空间搜索难题。

• 📈 实验效果显著

  • 在公开数据集和美团数据集上的实验表明，ECUP 和 NLGR 方法显著提升了广告效果，业务 A/B 实验也取得了显著收益。

• 🔮 未来展望

  • 未来将探索更高效的反事实去偏方法、全局排序优化，以及 LLM 与全链路上下文的结合。

预测技术在美团弹性伸缩场景的探索与应用

在管理企业大规模服务的弹性伸缩场景中，精准的负载预测和高效的资源分配是两大挑战。美团基础技术部与中国人民大学柴云鹏教授团队合作，提出了 PASS（Predictive Auto-Scaling System）系统，通过动态匹配预测算法和基于日志的性能模型，有效解决了这些问题。PASS 在预测准确性和 QoS 保障率上表现优异，显著降低了资源成本。

• 🌐 背景：企业大规模服务的弹性伸缩面临负载预测和资源分配的挑战，传统方法如阈值法、目标追踪和排队论在保障 QoS 方面存在不足。
• 🔍 预测实验：发现没有单一算法适用于所有业务流量，在线预测在突变特征上表现滞后，而离线预测则存在振幅偏差问题。
• 🛠️ 伸缩方法分析：现有弹性伸缩方法在保障尾延迟时效率低下，性能模型不够准确，导致 QoS 违例或资源冗余。
• 🚀 技术方案：提出 PASS 系统，结合在线和离线预测模型，动态匹配最佳算法，并通过基于日志的性能模型保障 QoS。
• 📊 测试结果：PASS 在预测准确性和 QoS 保障率上优于现有方法，资源成本显著降低，尤其在突变特征和尾延迟保障上表现突出。
• 🤝 合作方简介：中国人民大学柴云鹏教授团队在云计算和数据库领域有深入研究，致力于将科研成果应用于实际系统，提升企业技术能力。 Summarized by https://chrome.google.com/webstore/detail/cbgecfllfhmmnknmamkejadjmnmpfjmp

你编写的每一行代码都可能是一个潜在的 bug。除非你绝对需要这行代码，缺了它程序就会受影响，否则就不要写。不要编写你用不到的抽象层。如果优化会增加任何复杂性，就坚决不要优化。

-- 《每一代码都可能是 bug》