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长期更新
缘起
虽然看过很多好文章, 但一直没找到整理的地方, 后续再找时也不方便. 最近翻 github 时看到了陶文整理的今日阅读文件, 记录每天看到的优秀文章, 贴下链接, 附一两句简单的评论, 感觉是一个不错的方案
一方面, 阅读经历本身不涉及关键隐私, 分享好文可以创造信息. 另一方面, 也可以作为外人了解我们的途径. 没有明显坏处但成本低有收益的事, 是可以做一做的.
故有此页面
历史汇总
2026-09-13
- 常见API的生命周期状态码, by x-apifox-status
| 状态 | 说明 |
|---|---|
| designing | 设计中 |
| pending | 待确定 |
| developing | 开发中 |
| integrating | 联调中 |
| testing | 测试中 |
| tested | 已测完 |
| released | 已发布 |
| deprecated | 将废弃 |
| exception | 有异常 |
| obsolete | 已废弃 |
也可以参考vue的api生命周期
| 流转顺序 | 阶段 | 状态标记称呼 | 触发条件 / 触发时机 | 状态说明与表现 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 新增-提案 | Pending / Discussion (讨论中) | 开发者在 Vue RFC 仓库提交 Pull Request。 | 核心团队与社区对该 API 的设计、命名和必要性进行公开辩论。 |
| 2 | 新增-合并 | Active (已激活/通过) | RFC 提案通过并被合并。 | 该 API 确定会被引入，正式进入核心库的代码开发排期。 |
| 3 | 新增-测试 | Experimental (实验性) | API 随新版本（常为次版本）发布，但带有不确定性。 | 允许开发者提前尝鲜，但 API 签名可能会变。通常需要显式开启或通过特殊的 compilerOptions 启用（如曾经的 ref-sugar）。 |
| 4 | 稳定-生产 | Stable / Landed (正式稳定) | API 移除了实验性标记，正式写入官方文档。 | 成为 Vue 的标准推荐特性，进入长期支持（LTS）范畴，开发者可在生产环境中放心使用。 |
| 5 | 废弃-警告 | Deprecated (已废弃) | 随新的大版本或次版本发布，宣布未来将不再支持该 API。 | 代码依然保留且功能正常，但在开发环境（Development Mode）的控制台会打印出显式的黄色警告，并提示平替方案（如 Vue 3 中的 filters 或 $on）。 |
| 6 | 废弃-兼容 | Legacy / Compat Mode (兼容过渡) | 处于大版本交替期（如 Vue 3 推出的 @vue/compat 兼容包）。 |
API 在原生核心库中已被移除，但通过官方兼容层提供平滑过渡，帮助老项目在不重构代码的情况下升级基建。 |
| 7 | 彻底移除 | Removed / Deleted (已移除) | 新的次版本迭代或下一个大版本发布。 | 源代码被彻底删除，不再提供任何向下兼容。若继续使用该 API，代码将直接报错（如 TypeError: ... is not a function）。 |
2026-07-27
- 对于重要/紧急四象限，区分口诀为:
重要看收益，紧急看损失.做事有规划，止损要及时
2026-07-26
- claude提示词
- 这个github仓库收集了每一个大模型的提示词，20万字，占百万字上下文的4%，还能接受。知乎回答中有具体分析
- 看起来记忆系统也是通过提示词实现的，如果后续有业务需要，可以参考
这20万字符的系统提示词里只有八分之一在讲Claude是谁
剩下那 88%组成是这样的。工具的 JSONSchema 定义，53,196 字符，27.1%。
记忆文件系统的操作规程，44,787 字符，22.8%。
搜索加版权合规，16,660。
代码执行环境 11,880。图片搜索 6,389。artifacts 里怎么调 Anthropic API，6,281。
技能清单 6,550。引用格式 2,567。
把所有因为某个工具或某个产品入口而存在的段落加起来，170,217 字符，86.7%。
2026-07-09
2026-07-07
2026-06-19
- Node.js CLI 应用程序最佳实践
- 感谢ai, 未来软件会大量涌现
2026-06-11
- ttf字体格式入门
- 简单的介绍文章
- opentype.js，目前业内读取字体的js工具，可以借此直观看到字体设计中各类参数的作用
2026-03-30
- 大模型的表现（智能程度）首先由训练材料决定：训练的语料越多，表现越好，比如 Python 的语料遍地都是，大模型因此极其擅长解决 Python 问题；训练的语料越少，大模型表现就越差，简直跟智障一样，没什么用处
- 以下语言：Brainfuck、Befunge-98、Whitespace、Unlambda 和 Shakespeare，平均答题正确率仅为3.8%，即100道题可以答对3.8道。相比之下，它们处理 Python 问题的正确率可以达到90%。
- 来自阮一峰的博客分享
- 原始研究地址: https://esolang-bench.vercel.app/
- 推论: AI编程下，由于无法使用新语言能力，框架本身会迅速固化。
2026-01-19
- 面向数据设计(DoD)
- data-oriented-design, 一个新概念，可以了解下适用场景
2026-01-14
- 蒋炎岩老师的wiki
- 南京大学计算机学院副教授，现任南京大学计算机学院教学委员会委员，曾主持多个国家级项目和课题，四次获得软件工程/计算机系统领域 CCF-A 类国际会议的 Paper Award，还有 ACM China Rising Star Award、中国高校计算机专业教师奖励计划、南京大学 “我最喜爱的老师” 等
- 算一个入口，虽然记上来了也不会看，但先收藏再说
- CS自学指南
- 「一本计算机的自学指南，也是对自己大学三年自学生涯的一个纪念」
- 该学就学，看完给孩子看
今日阅读-工作相关内容
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