2025-第十二周

该周报主要为各个地方内容的汇总整理

技术

2024 年 React 趋势

2024 年 React 生态系统展现出许多令人兴奋的新趋势，涵盖从 Astro 框架的崛起、React Server Components 的范式转变，到新的身份验证工具、全栈开发工具 tRPC、以及性能优化的新工具如 Turbopack 和 React Compiler。这些趋势共同推动着 Web 开发向更高性能、更安全、更高效的方向发展。

• 🌐 Astro 与 React 结合：Astro 作为 Gatsby 的继任者，不仅适用于静态网站，还扩展到 Web 应用和 API 端点。其“零 JavaScript”设计和“岛屿架构”使其成为高性能网站的首选。
• 🔐 React 身份验证新选择：Supabase、Clerk 和 Lucia 等工具为 React 应用提供了更灵活、低成本的身份验证解决方案，尤其适合初创公司和 MVP 开发。
• 🛠️ tRPC 全栈开发：tRPC 结合 Prisma 为全栈应用提供类型安全，简化了前后端通信，成为 2024 年值得关注的全栈开发工具。
• ⚙️ React Server Components 与 Next.js：React Server Components（RSC）通过服务器端数据获取和组件渲染，显著提升了性能，Next.js 成为 RSC 的主要推动者。
• 🚀 TanStack Router：针对 SPA 应用，TanStack Router 填补了 React 生态中类型安全路由的空白，为开发者提供了更强大的工具。
• 🌍 Vercel 推动 React 边缘计算：Vercel 通过 Next.js 和 Edge Runtime，将 React 应用部署到离用户更近的边缘节点，进一步优化性能。
• 📦 Turbopack 与 Vite 的竞争：Turbopack 作为 Webpack 的继任者，专注于性能优化，而 Vite 则成为其他框架的首选打包工具，两者竞争激烈。
• 🧠 React Compiler（React Forget）：React Compiler 将自动化记忆化过程，减少开发者手动优化的工作量，提升应用性能。
• 🛠️ Biome 工具链：Biome 试图取代 ESLint 和 Prettier，提供更高效的一体化工具链，成为开发者关注的焦点。
• 🎨 Headless UI 库：shadcn/UI 等无头 UI 库通过 Tailwind 和 CSS 变量实现高度定制化设计，推动 UI 开发向更灵活、高性能的方向发展。

我为什么不喜欢 Enums

TypeScript 中的枚举（enum）实现存在一些奇怪的行为和限制，尽管它们在某些情况下有用，但作者并不推荐使用。以下是关键点总结：

• 🎯 枚举类型：TypeScript 支持三种枚举类型：数值枚举、字符串枚举和推断枚举。数值枚举和字符串枚举的行为有所不同。
• 🔢 数值枚举的映射：数值枚举会生成双向映射（值到键和键到值），导致对象键数量翻倍。例如，PackStatus 有 6 个键。
• 📜 字符串枚举的映射：字符串枚举只生成单向映射，键数量与定义一致。例如，PackStatus2 只有 3 个键。
• 🚨 类型检查差异：字符串枚举强制使用枚举值，而数值枚举允许直接使用原始数值，这可能导致类型安全问题。
• ❌ 混合枚举：可以在同一个枚举中混合使用数值和字符串值，但这是一种不推荐的做法。
• 🤔 枚举的主观问题：枚举破坏了 TypeScript 作为“带类型的 JavaScript”的简洁性，且不同枚举之间无法互换，即使值相同。
• 🐛 枚举的 Bug：TypeScript 仓库中有 71 个与枚举相关的 Bug，许多由于实现方式难以修复。
• 🛑 使用建议：作者不建议在新代码库中使用枚举，如果必须使用，推荐仅使用字符串枚举，因为它们更明确且行为更符合预期。

在 TypeScript 和 Jupyter 中构建自定义 RAG AI 代理

本文介绍了如何使用 Deno 构建一个基于检索增强生成（RAG）的 AI 代理，旨在通过结合检索和生成模型来提供更准确、上下文相关的响应。以下是关键点总结：

• 🛠️ RAG 代理：结合检索和生成模型，生成更准确的响应，适用于处理机密文档和技术尽职调查。
• 📚 文档处理：从 Deno 博客中抓取并处理多篇文章，使用 Cheerio 解析 HTML，并通过递归文本分割器将文档拆分为更小的部分。
• 🧠 模型选择：使用 Mixedbread 的嵌入模型（mxbai-embed-large）和 Meta 的 Llama 3.2 3B 模型（llama3.2:3b）来处理特定任务。
• 🔧 工具集成：创建检索工具、文档评分工具和查询重写工具，帮助代理更有效地处理查询。
• 📊 工作流设计：设计多个节点（如检索、评分、生成等）来构建代理的工作流，并通过状态图管理信息流。
• 🤖 代理测试：通过提问“Deno 2.1 有哪些新功能？”测试代理，并生成详细的响应。
• 🚀 本地实验：使用 Deno 和 LangChain 框架快速实验和微调 AI 代理，展示了本地构建 AI 系统的潜力。
• 🌐 应用前景：RAG 系统在数据处理、图像生成、测试生成和安全检查等领域有广泛应用前景。

在 JavaScript 中检测浏览器缩放变化

浏览器缩放时，会触发 resize 事件。本文探讨了如何通过 JavaScript 检测浏览器缩放操作，并提供了一个实用的代码示例来实现这一功能。

• 🌐 浏览器缩放与 resize 事件
  浏览器缩放时，虽然没有专门的 zoom 事件，但会触发 resize 事件。这是因为缩放会改变页面的可用宽度和高度。

• 🔍 如何检测缩放操作
  通过比较浏览器的外部宽度（window.outerWidth）和内部宽度（window.innerWidth），可以计算出当前的缩放比例。如果浏览器大小不变而视口大小变化，则可以判定发生了缩放操作。

• 🛠️ 实现缩放检测的代码
  文章提供了一个 ZoomDetector 类，用于监听 resize 事件并计算缩放比例。通过 visualViewport API，还可以处理捏合缩放手势。

• 📏 浏览器大小与视口大小的关系
  缩放时，浏览器大小不变，但视口大小会变化。这种关系是检测缩放操作的核心逻辑。

• 🖥️ 代码示例与浏览器兼容性
  提供的代码示例在 Chrome 和 Safari 中有效，但在 Firefox 中表现不一致。代码通过自定义 zoom 事件来通知其他部分的应用程序缩放操作的发生。

• 🎯 应用场景
  检测缩放操作在需要保持视觉输出一致性的场景中非常有用，例如 2D 或 WebGL 画布应用。

  Next.js vs TanStack

  过去几个月，我尽可能将代码从 Next.js 迁移出去。虽然我理解人们为何被它及其生态系统吸引，但我不再盲目追随。TanStack 虽然也不完美，但提供了更好的抽象，足以满足大多数项目的需求。本文将分享我对这两个项目在构建 Web 应用方面的个人看法。

• 🚀 Next.js 的优势：Next.js 开箱即用，支持快速搭建 React 应用，集成众多工具如 MUI、Markdoc 和 DataDog，适合高流量场景，提供 SSR、CSR、PPR 等优化选项。

• 💸 财务激励问题：Next.js 的许多功能与 Vercel 的服务绑定，如边缘计算、图像转换、ISR 等，导致成本增加，且难以切换平台。

• 🧠 复杂的学习曲线：Next.js 的新概念和 API 难以掌握，文档虽美观但复杂，调试困难，尤其是涉及多个缓存层时。

• 🐌 SPA 支持不足：Next.js 对单页应用（SPA）的支持较弱，文档更倾向于服务器端 API，且开发服务器编译时间较长。

• ⚡ TanStack + Vite 的简洁性：TanStack 提供简单优雅的解决方案，如 TanStack Router 的路由自动补全和 Zod 验证，TanStack Query 的全局状态管理，Vite 的快速编译和轻量级体验。

• 🛑 放弃 Next.js：尽管仍喜欢 React 和 Vercel 的部分产品，但 Next.js 的复杂性和 API 膨胀让我难以继续使用。TanStack 提供了更合适的抽象，适合当前需求。

学习 Zod，以便您可以信任您的数据和类型。

Zod 是一个方便的 TypeScript 验证库，允许你定义数据的结构、验证数据，并享受经过验证的数据和准确类型的信心。Zod 可以帮助你处理表单或 API 响应等任务。这篇文章是一个系列的第一篇，介绍了 Zod 的基本概念、使用模式以及如何通过 Zod 验证和处理数据。

• 🧩 Zod 是什么：Zod 是一个 TypeScript 验证库，用于定义数据结构和验证数据。

• 🛠️ 主要功能：Zod 提供了基本类型（如字符串、数字、布尔值）和复杂类型（如数组、对象、映射、集合）的验证和转换功能。

• 🔄 验证与转换：Zod 可以解析数据以验证其是否符合模式，并可以在验证前后对数据进行转换。

• 🚨 错误处理：当验证失败时，Zod 会抛出包含详细错误信息的 ZodError。

• 📝 使用场景：Zod 适用于处理表单数据、API 响应、localStorage 数据等。

• 🔗 验证管道：Zod 提供了 .preprocess、.refine、.transform 和 .pipe 等方法，用于构建复杂的验证和转换管道。

• 🎮 Zod 游乐场：Zod 提供了一个在线游乐场，方便测试和调试模式。

• 📚 系列文章：本系列文章将深入探讨 Zod 的核心功能、自定义错误消息、类型解析函数等。

• 📋 示例代码：通过示例代码展示了如何使用 Zod 定义模式、验证数据并处理错误。

• 🌐 表单处理示例：展示了如何使用 Zod 处理网页表单数据，并在表单中显示友好的错误信息。

• 🔄 异步处理：Zod 支持异步验证和转换，适用于处理异步数据。

• 🧠 自定义验证：通过 .refine 方法可以实现自定义验证逻辑。

• 🛠️ 复杂模式：Zod 支持嵌套模式和复杂数据结构的验证与转换。

使用 Vite 和 React 编写静态网站

本文介绍了 vite-ssg-react，这是一个尝试配置 Vite 以使用 React 编写静态网站的工具。文章讨论了其工作原理、优势、开发与生产环境的处理方式，以及未来的改进方向。

• 🛠️ 工具介绍：vite-ssg-react 是一个基于 Vite 的工具，用于生成静态网站，支持 React 和 JSX。
• 📂 文件结构：通过特定的输入文件结构（如 index.html.jsx），生成对应的静态 HTML 文件。
• 🚀 开发体验：支持 SSR（服务器端渲染）和热重载，开发时使用 SSR 渲染 HTML，生产环境则预渲染 HTML。
• ⚙️ 优势：
  • JSX 的强大：将 HTML/XML 嵌入 JS，利用完整的编程语言操作数据并映射到 UI 结构。
  • 视图与状态分离：视图是状态的函数（v = f(s)），代码通过函数组织，易于复用和组合。
  • 丰富的工具生态：React 的工具链（如 Vite）提供了快速的开发反馈循环。
• 🏗️ 生产环境：
  • 预渲染 HTML，无需客户端运行时，提升 SEO 和页面加载速度。
  • 无法使用 React Hooks，但可以将代码拆分为函数。
• 🐛 待改进：
  • 增加测试、支持 TypeScript、优化 SSR 错误页面、修复开发中的 CSS 链接问题等。
  • 未来可能支持 XML 渲染、动态生成站点地图、博客文章列表等功能。
• 📝 博客功能计划：支持 RSS、动态标题、脚注、只读评论和标签等功能。

网络字体的内存安全

Chrome 团队开发了基于 Rust 的 Skrifa 库，以替代 FreeType，提升字体处理的安全性和性能。Skrifa 利用 Rust 的内存安全特性，减少了安全漏洞，并加快了代码迭代速度。本文详细介绍了 Chrome 弃用 FreeType 的原因、Skrifa 的开发过程及其技术优势。

• 🛡️ 内存安全：Skrifa 使用 Rust 编写，避免了 FreeType 中常见的内存安全问题，减少了安全漏洞。
• 🔄 快速迭代：Rust 的内存安全特性使 Chrome 团队能够更快地改进字体技术，减少修复安全 bug 的时间。
• 🕵️ 模糊测试：尽管模糊测试在发现字体文件问题上有局限性，Skrifa 通过结构感知型变异提高了测试覆盖率。
• 🧩 复杂字体处理：字体文件包含多种复杂数据结构，Skrifa 通过独立组件和不可变数据结构提高了代码的可维护性和正确性。
• 🛠️ 性能优化：Skrifa 使用 bytemuck 库进行高效的数据解析，避免了不必要的复制操作，提升了性能。
• ✅ 正确性保障：通过大量单元测试和像素比较，Skrifa 确保了与 FreeType 相同的渲染质量，避免了视觉回归。
• 🚀 逐步替换：Chrome 逐步在 Linux、Android 和 ChromeOS 上启用 Skrifa，未来计划扩展到更多操作系统。
• 🔍 安全优先：Skrifa 的设计目标是消除内存越界访问漏洞，Rust 的特性使其在安全方面表现出色。
• 📈 未来计划：Chrome 团队将继续在文本处理中使用 Rust，并探索更多优化机会。

工具

flowmix-flow

一款基于 react-flow 的工作流编辑器

shadcn-admin

一个基于 shadcn/ui 的现代、美观、响应式管理面板。

maple-font

带连字和控制台图标的圆角等宽字体，中英文宽度完美 2:1，细粒度的自定义选项

changed-files

Github 操作以检索所有（添加、复制、修改、删除、重命名、类型更改、未合并、未知）文件和目录。

react-keyhub

本文探讨了在 React 应用中使用键盘快捷键提升用户体验的重要性，并介绍了 React-Keyhub 这一库如何简化键盘快捷键的管理。文章详细分析了手动实现快捷键的挑战，如事件处理复杂、全局与局部作用域冲突、默认行为干扰等，并展示了 React-Keyhub 如何通过集中配置、类型安全、单事件监听等特性解决这些问题。最后，文章提供了 React-Keyhub 的集成指南和最佳实践，帮助开发者高效实现键盘快捷键功能。

• 🚀 键盘快捷键提升用户体验：通过快捷键，用户可以更快速地完成任务，提升效率，尤其适合高级用户。
• 🛠️ React-Keyhub 的优势：提供集中配置、类型安全、单事件监听等特性，简化快捷键管理，解决手动实现的复杂性问题。
• 🔍 挑战与解决方案：手动实现快捷键可能面临事件冲突、作用域管理、默认行为干扰等问题，React-Keyhub 通过内置功能有效解决这些痛点。
• 📦 集成指南：通过安装、配置、订阅快捷键等步骤，开发者可以轻松将 React-Keyhub 集成到 React 应用中。
• 📝 最佳实践：建议清晰分组快捷键、合理选择作用域、避免冲突、跨平台测试，并保持快捷键操作轻量化。
• ⚡ 性能优化：React-Keyhub 通过单事件监听、高效键值查找、防止默认行为等机制，确保快捷键处理的高性能。
• 🔄 动态更新与上下文支持：支持运行时动态更新快捷键，并提供上下文感知功能，确保快捷键仅在特定条件下生效。
• 📊 与其他库的对比：React-Keyhub 在 TypeScript 支持、内置快捷键可视化、上下文感知等方面优于其他类似库。C
• 🎯 常见用例：快捷键广泛应用于文件操作、编辑命令、导航切换、帮助功能等场景，React-Keyhub 为这些用例提供了便捷的实现方式。
• 🏁 总结：React-Keyhub 为 React 应用提供了高效、可维护的键盘快捷键解决方案，显著提升用户体验和开发效率。

webvm

在 web 运行虚拟机

prompt-optimizer

一款提示词优化器，助力于编写高质量的提示词

ts-to-zod

从 TypeScript 类型/接口生成 zod 模式

更新

Node v20.19.0 (LTS)

Node.js 20.19.0 'Iron' (LTS) 是一个特殊的小版本更新，尽管 v20 处于维护模式，但为了支持 require(esm) 功能，进行了例外更新。此版本默认启用了 require(esm) 和模块语法检测功能，并包含其他重要更新。

• 🚀 require(esm) 默认启用：在 v20.x 中，require() 现在默认支持加载原生 ES 模块，无需使用 --experimental-require-module 标志。此功能已在 v22.x 和 v23.x 中测试，现寻求 v20.x 用户的反馈以进一步优化。
• ⚠️ 警告机制调整：除非使用 --trace-require-module，否则不再发出警告。如果出现回归问题，用户可以通过 Node.js 问题跟踪器报告，或使用 --no-experimental-require-module 禁用此功能。
• 🔍 模块语法检测默认启用：--experimental-detect-module 标志现默认启用，允许 Node.js 尝试将模糊文件解析为 CommonJS 或 ES 模块。此功能对 CommonJS 模块无性能影响，但对 ES 模块有轻微性能损耗。
• 🔒 加密模块更新：根证书更新至 NSS 3.107，增强了安全性。
• 🛠️ 其他更新：包括 worker 模块新增 postMessageToThread 功能，process.features.require_module 的引入，以及多个模块和工具的改进和修复。
• 📦 安装包和文档：提供了适用于 Windows、macOS、Linux 等平台的安装包和二进制文件，以及详细的 API 文档。

Rsdoctor 1.0

2025 年 3 月 19 日，Rsdoctor 1.0 正式发布。这是一款专为 Rspack 生态系统设计的构建分析工具，兼容 webpack 生态系统，旨在通过可视化和智能分析使构建过程透明、可预测和可优化，帮助开发团队精准定位瓶颈、优化性能并提升工程质量。

• 🚀 Rsdoctor 1.0 发布：经过一年的开发和测试，Rsdoctor 1.0 正式推出，专为 Rspack 生态系统设计，兼容 webpack。
• 🧠 智能构建分析：通过可视化和智能分析，帮助开发团队精准定位构建瓶颈，优化性能。
• 🔍 社区工具不足：现有工具如 webpack-bundle-analyzer 等存在细节展示不足、功能局限、不支持 Rspack 等问题。
• 🛠️ Rsdoctor 的诞生：结合多种工具优势，Rsdoctor 提供深度 loader 分析、内置扫描规则，并支持用户自定义规则。
• 🌐 广泛兼容性：支持 Rspack、webpack 及其生态工具，如 Docusaurus、Next.js 等。
• 📊 典型用例：解决构建速度慢、输出不符合预期、合理拆分 chunk、分析 bundle 大小增加原因等问题。
• 🎨 全新 UI 设计：1.0 版本优化了用户界面，提升用户体验。
• ⚡ 更快分析：通过 Rust 重写数据处理逻辑，分析性能提升 20% 以上。
• 🔍 模块搜索功能：新增模块搜索功能，方便分析模块引用关系和大小。
• 🛠️ 新增扫描规则：支持重复包检测和 ECMA 版本检查。
• 📚 使用指南：提供快速入门指南，1.0 版本包含少量不兼容更新。
• 🤖 未来计划：集成 AI 能力、CI 主动监控、进一步优化 Native 分析机制。

Parcel v2.14.0

Parcel v2.14.0 引入了对 React Server Components 的 Beta 支持，支持在现有客户端渲染应用、请求时服务器渲染或构建时静态渲染 HTML 中集成。此外，还增加了对 MDX 的一流支持、用于创建新 Parcel 应用的 CLI、新的 React 错误覆盖层，并通过原生 HTML 导入映射优化了浏览器缓存。

• 🚀 React Server Components 支持：Parcel v2.14.0 引入了对 React Server Components 的 Beta 支持，支持在服务器或构建时预渲染组件，减少客户端包大小。
• 🔧 MDX 一流支持：Parcel 现在原生支持 MDX，深度集成并优化性能，支持自定义代码块组件和自动生成目录。
• 🛠️ create-parcel CLI：新增 CLI 工具，快速创建新项目，支持 React Server Components 和其他模板。
• 🔄 Create React App 迁移支持：提供官方迁移文档和自动化脚本，帮助从 CRA 迁移到 Parcel。
• 🚨 新的 React 错误覆盖层：改进了错误覆盖层，支持服务器代码错误显示，并优化了性能。
• 🗺️ 原生 HTML 导入映射：使用原生 HTML 导入映射优化缓存，减少缓存失效问题。
• 📦 多环境支持：Parcel 支持在单一模块图中集成服务器和客户端代码，支持跨环境代码拆分。
• 📄 静态渲染支持：支持将 React Server Components 预渲染为静态 HTML，适合静态页面和博客。
• 🌐 服务器渲染优化：通过服务器渲染优化网络瀑布问题，减少 API 请求并并行加载组件。
• � 渐进式集成：支持在现有客户端渲染应用中逐步集成 Server Components，无需重写整个应用。

Ionic 8.5

Ionic 8.5 发布，带来了表单控件、模态框和框架自定义的更新，增强了开发体验，并支持 React 19。

• 🎉 Ionic 8.5 发布：更新了表单控件、模态框和框架自定义功能，提升开发效率。
• 📝 增强的表单控件：新增 helperText 和 errorText 属性，支持 ion-checkbox、ion-select、ion-toggle 和 ion-radio-group，提供更好的用户指导和验证。
• 🔧 新增 required 属性：支持 ion-checkbox、ion-select 和 ion-toggle，提升辅助技术的可访问性。
• 🖼️ 改进的模态框滚动：新增 expandToScroll 属性，使模态框在所有断点下都可滚动，提升用户体验。
• 👏 社区贡献：感谢社区成员的贡献，包括工具栏阴影部分、配置日志级别和 RTL 语言支持等功能。
• ⚛️ React 19 支持：Ionic 8.5 完全支持 React 19，确保兼容性并优化开发体验。
• 🛠️ 重要修复：包括 Capacitor v7 支持、键盘导航改进和选择菜单自动滚动功能。
• 🚀 未来计划：Ionic 团队将继续投入开源，并分享更多路线图和新功能。

设计

面包屑导航在网页设计中已死

随着数字环境的演变，传统的面包屑导航已不再适应当前的用户体验需求。现代网站和应用程序的设计更加动态、个性化，用户期望快速、直观的导航体验，而面包屑导航的线性、回顾性特点已无法满足这些需求。

• 🕰️ 网络不再线性：面包屑导航诞生于网站结构层次分明的时代，而现代网站多为动态、非线性的设计，面包屑导航的适用性大大降低。
• 🔮 用户旅程的预测性：现代导航更注重预测用户需求，而非回顾用户路径。像 Spotify、Netflix 等平台通过算法推荐内容，而非依赖面包屑导航。
• 📱 移动优先设计：在移动设备上，面包屑导航占用屏幕空间且实用性低，用户更倾向于使用搜索、动态推荐等简洁的导航方式。
• ⚡ 用户期望即时满足：用户希望快速找到所需内容，而非通过面包屑导航回溯路径。搜索功能和智能推荐已成为主流导航方式。
• 🧠 AI 驱动的导航：人工智能在导航中扮演越来越重要的角色，通过个性化推荐和内容优化，提供更流畅的用户体验。
• 🎨 极简设计趋势：未来的导航设计趋向简洁直观，粘性导航栏、智能菜单和上下文导航取代了复杂的面包屑导航。

AI

awesome-assistants

一个关于 AI 助手和代理的精选列表

LangBot

😎 这是一个原生支持多模态大模型的即时通信机器人平台，适配多种主流消息平台，并支持多种大型语言模型（LLM），提供丰富的生态和扩展支持。

• 🌐 多平台适配：支持 QQ、微信（企业微信、个人微信）、飞书、钉钉、Discord、Telegram 等消息平台。
• 🤖 多模型支持：兼容 ChatGPT、DeepSeek、Dify、Claude、Gemini、xAI Grok、Ollama、LM Studio、阿里云百炼、火山方舟、SiliconFlow、Qwen、Moonshot、ChatGLM、SillyTraven、MCP 等 LLM。
• 🛠️ 开源许可：采用 AGPL-3.0 开源许可证。
• ⭐ 社区活跃：拥有 9.8k 星标、718 次分叉和 41 个关注者，显示出较高的社区参与度。
• 📚 文档支持：提供详细的文档支持，帮助用户快速上手和使用。

推理效率重新定义！认识腾讯的“混元-T1”——首款基于 Mamba 架构的超大模型

强化学习在大语言模型的后训练阶段开创了新的扩展范式，吸引了行业的广泛关注。腾讯混元大模型系列中的深度思考模型已成功升级为混元-T1 正式版，基于 TurboS 快速思考底座，通过大规模后训练显著提升了推理能力，并与人类偏好进一步对齐。相比之前的 T1 预览版，混元-T1 在整体性能上有了显著提升，成为行业领先的推理大模型。

• 🚀 强化学习的突破：强化学习在大语言模型后训练阶段的应用，显著提升了模型的推理能力和人类偏好对齐。
• 🧠 混元-T1 正式版发布：基于 TurboS 快速思考底座，混元-T1 在推理能力上实现了显著提升，成为行业领先的推理大模型。
• 📚 长文本处理优化：TurboS 的长文本捕捉能力和 Mamba 架构优化了长序列处理，显著减少了计算资源消耗，解码速度提升 2 倍。
• 🎯 强化学习训练投入：96.7% 的计算资源用于强化学习训练，专注于提升纯推理能力和人类偏好对齐。
• 📊 多样化数据集训练：收集全球科学与推理问题数据集，涵盖数学、逻辑、科学、代码等领域，确保模型在各类推理任务中表现优异。
• 📈 渐进式训练策略：采用课程学习方式逐步增加数据难度，并扩展上下文长度，提升模型推理能力和令牌使用效率。
• 🔄 强化学习策略优化：参考数据回放和周期性策略重置等经典策略，显著提升模型训练的长期稳定性。
• 🌟 自奖励反馈机制：采用自奖励 + 奖励模式的统一反馈机制，引导模型自我改进，生成内容更丰富、信息更高效。
• 🏆 性能表现优异：在 MMLU-pro、CEval、AIME 等公开基准测试中表现优异，与 R1 模型相当，在文化创意指令遵循、文本摘要和代理能力上略有优势。

shiki-stream

Shiki-stream 是一个用于高亮显示文本流（如 LLM 输出）的工具，支持通过流式处理实时高亮代码。它提供了灵活的 API，适用于多种前端框架，并支持处理高亮过程中的“召回”机制。

• 🌟 流式高亮：通过 CodeToTokenTransformStream 将文本流转换为高亮标记流，适用于实时处理代码高亮。
• 🛠️ 初始化高亮器：使用 createHighlighter 初始化高亮器，支持自定义语言和主题。
• 🔄 召回机制：通过 allowRecalls 选项，支持处理高亮标记的动态变化，允许丢弃已发送的标记。
• 📦 多框架支持：提供 Vue 和 React 组件（ShikiStreamRenderer），方便在前端应用中集成。
• 📝 手动消费流：支持通过 WritableStream 或 Node.js 的 for await 语法手动处理高亮标记流。

其他

[年度巨献]过来人传真经，男女恋爱的基本等式，一文解决晴风村所有难题

晴风村是 NGA 热度很高的板块，讨论内容多样但缺乏系统逻辑和价值观。楼主从理论和实践结合的角度，分析了男女恋爱中的逻辑，解释了双方的需求和价值差异，并提出了恋爱中的基本等式，帮助理解婚恋困境和择偶策略。

• 🌟 男性恋爱动机：男性追求女性主要源于生物本能，即“魏文帝”式的欲望，女性难以理解这种强烈的需求。
• 👩‍❤️‍👨 女性恋爱动机：女性则因生存恐惧和对男性保护价值的依赖而选择恋爱，男性难以理解女性的这种恐惧感。
• 💑 男女价值差异：男性在恋爱中提供保护价值、智慧价值和经济价值，而女性则提供 X 价值、生育价值和情绪价值。
• 🧠 恋爱基本等式：保护价值 + 智慧价值 + 经济价值 = X 价值 + 生育价值 + 情绪价值，解释了婚恋中的价值交换。
• 🚹 男性困境：现代男性难以提供足够的保护价值和智慧价值，只能通过超额经济价值获取女性青睐。
• 🚺 女性困境：女性的 X 价值和生育价值随时间递减，导致适婚年龄女性扎堆结婚。
• 🛑 追女生的 PUA：男性单靠追求无法满足恋爱等式，反而失去择偶主动权，容易被 PUA。
• 💍 贞洁观念：贞洁观念是男性强加给女性的价值观，但女性也利用它来获取利益。
• 🤔 择偶策略：男性应避免盲目追求，女性则通过“男朋友”阶段获取男性价值而不付出女性价值。
• 🔑 获取女性价值的途径：男性需提升自身价值或让女性发情，才能获得女性价值。

我见过的最好的工程师，是那些愿意在周末花几个小时构建一个现有软件的自己版本的人。

这就是你获得创新和进步的方式。如果你不了解系统的工作原理，就无法找到改进的地方。

-- 《AI 让开发者变蠢》

MCP