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Webpack 5 模块联邦（Module Federation）学习
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Webpack 5 模块联邦（Module Federation）学习

什么是模块联邦（Module Federation）？ 模块联邦是 Webpack 5 引入的一项革命性功能，它允许多个独立构建的前端模块在运行时组合成单一的应用程序​。简单来说，每个独立构建（可以视为一个子应用）可以像「容器」一样暴露自身的一些模块（如组件、函数等），供其它构建动态加载和使用。这使得不同应用之间可以直接共享代码，而无需将代码发布到NPM再安装引用​。从运行时看，多个构建的模块组成了一个巨大的连接模块图，彼此之间像本地模块一样协作。这一特性打破了以往前端应用相互独立的壁垒，为实现微前端架构提供了官方支持​。
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介绍 Claude 3.7 Sonnet：像人类一样思考的 AI

介绍 Claude 3.7 Sonnet：像人类一样思考的 AI

如果你曾经想象过人工智能的未来，那么来认识一下 Claude 3.7 Sonnet——Anthropic 最新的突破性 AI 模型。这个模型不仅仅是 AI 领域的又一次进步，而是一次飞跃。它被设计为模仿人类的推理和创造力，被誉为目前最智能的 AI 之一。那么，它到底有什么特别之处？又如何与 ChatGPT o3、Deepseek R1、Gemini 2.0 Flash 和 Grok 3 等顶级 AI 模型相较高下呢？让我们一探究竟。 Claude 3.7 Sonnet 的独特之处 Claude 3.7 Sonnet 的核心创新在于 混合推理（Hybrid Reasoning）。这意味着它可以在两种思维模式之间切换：
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在macOS上本地运行DeepSeek R1

在macOS上本地运行DeepSeek R1

DeepSeek R1 是由 DeepSeek AI 开发的第一代推理模型，擅长处理复杂的推理任务，其性能可与 OpenAI 的 o1 模型媲美。该模型于 2025 年 1 月发布，采用创新的强化学习技术进行训练，以增强推理能力。与传统的监督微调方法不同，DeepSeek R1 主要通过大规模强化学习训练，减少了对监督数据的依赖，从而自然地发展出强大的推理能力。最初的 DeepSeek-R1-Zero 模型完全通过强化学习训练，尽管在推理方面表现出色，但存在重复和可读性问题。最终的 DeepSeek R1 模型通过在强化学习前引入少量监督数据，解决了这些问题。 在 macOS 上本地运行 DeepSeek R1 模型具有以下优势： * 隐私保护：数据保存在本地设备上，无需通过外部服务器。 * 离线使用：模型下载后，无需互联网连接即可使用。 * 成本效益：无需支付 API
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Qiankun 微前端框架学习笔记
前端知识分享

Qiankun 微前端框架学习笔记

Qiankun 是目前业界比较成熟的一套微前端框架方案，最早由阿里内部衍生并开源。它本质上基于 single-spa 的微前端模型进行了一层封装，提供了更完备的沙箱、预加载以及零配置集成体验等特性。在微前端架构中，主应用（基座）和子应用通常需要在同一个页面中协作与运行，而 Qiankun 核心解决的正是如何优雅地加载与卸载子应用、同时又保证子应用间的隔离（如全局变量、样式等），并且在主应用和子应用之间实现通信和数据传递。
12 min read
[译文]这条关于 GPT-5 的传言会改变一切
AI新概念

[译文]这条关于 GPT-5 的传言会改变一切

如果我告诉你，GPT-5 不仅是真的，而且已经从你看不到的地方开始塑造这个世界呢？以下是我的假设：OpenAI 已经构建了 GPT-5，但他们将其留作内部使用，因为相较于向数百万 ChatGPT 用户发布，保留在内部的投资回报率要高得多。而且，这种“投资回报”并不是金钱上的。从这个角度看，结论非常简单；但要做成完整论证，需要把散落的线索穿成一条链。这篇文章会深挖我为什么认为所有细节都恰好吻合。
19 min read
理解MCP中的 根资源（Roots）和通讯机制
MCP学习

理解MCP中的 根资源（Roots）和通讯机制

根资源（Roots） 是一种 URI（统一资源标识符），用于客户端向服务器建议需要关注的资源范围。当客户端连接到服务器时，会声明服务器应该关注哪些根资源（Roots）。虽然根资源（Roots）主要用于文件系统路径，但它们也可以是任何有效的 URI，包括 HTTP URL。 传输层（Transports）是 MCP（Model Context Protocol）中实现客户端与服务器通信的基础。传输层负责处理消息的发送和接收机制。
6 min read
无构建前端开发理念深度解析
前端知识分享

无构建前端开发理念深度解析

本文旨在从一个全新视角审视无构建理念：即抛却繁冗的前端构建链，将现代浏览器的原生能力发挥到极致，以简驭繁，构建富有灵活性与可维护性的应用。在 React、Vue 等“主流”单页应用（SPA）框架占据大部分心智的当下，一种非主流但日渐显现的前端开发哲学却在某些场景中愈发引人注目。它意味着：当项目规模、浏览器兼容、交互需求都不再需要一次次编译、打包，我们为何不停下来反思：能否不构建？
11 min read
MCP中工具概念和实现方式

MCP中工具概念和实现方式

本文详细阐述了MCP（Model Context Protocol）中工具（Tools）的概念和实现方式，为工具的设计、使用和安全提供了清晰的指南。以下是文档的核心要点： 工具概念 工具是MCP的一个关键组成部分，允许服务器暴露可执行的功能，供客户端和LLMs调用。通过工具，模型可以执行计算、操作外部系统，甚至与真实世界交互。 * 设计目的：工具被设计为模型可控（model-controlled），模型可以自动调用工具执行任务，但需要人类批准。 * 核心能力： * 发现（Discovery）：列出所有可用工具。 * 调用（Invocation）：通过API调用工具并获取结果。 * 灵活性（Flexibility）：支持从简单操作到复杂API交互。 工具定义 工具通过如下结构定义： { name: string; // 工具唯一标识符 description?: string; // 人类可读的描述 inputSchema: { // JSON Schema 描述输入参数 type: "object", p
3 min read
深度思考React设计哲学
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深度思考React设计哲学

React 的出现堪称前端技术史上的分水岭。它一度改变了人们思考前端 UI 的方式，推动了组件化、函数式、声明式编程的普及，并启发了大量后续框架的设计思路，如 Vue、Svelte、Solid 等。大部分人只看到了 React 的“Virtual DOM”“JSX”这类表象特征，却没有深究背后的设计哲学和深层原因。要真正理解为什么 React 在前端开发中如此流行，必须回到它的本质——它为什么要以这样的方式被设计，又为前端开发者解决了什么问题。下面将从设计哲学、解决问题的思路、流行原因、以及与其他库的关系等角度做深度剖析。
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[译文]AI 工程师的崛起
AI新概念

[译文]AI 工程师的崛起

随着AI新能力的不断涌现，一个全新的角色正逐渐成形。为了真正驾驭这些能力，我们必须走出“提示工程师”（Prompt Engineer）的框架，不仅要亲自编写软件，还要让 AI 也具备编写软件的能力。 我们正在见证一个百年难遇的 AI 应用“右移”浪潮（shift right），其动因是基础模型（Foundation Models）所带来的新涌现能力，以及这些模型在开源或可调用 API 形态下的广泛可用性。
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模型上下文协议（MCP）快速入门
MCP学习

模型上下文协议（MCP）快速入门

随着 AI 技术的飞速，大语言模型的推理和质量都得到了快速提升。然而，即便是使用如此强大的模型可能也因为无法接触到数据而受到限制，被信息孤岛和遗留系统所困。同时每新增一个数据源，都需要定制的实现方式，使得真正互联互通的系统难以大规模拓展。MCP 正是为了解决这一挑战。它为将 AI 系统与数据源连接提供了一个通用、开放的标准，用一个协议替代了碎片化的集成方式，从而以更简洁、更可靠的方法，为 AI 系统提供所需的数据访问。
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