前端
Dan Abramov 本月高产，输出了 4 篇文章
React RSC 理念必看：React for Two Computers
Dan Abramov 重温了他在 React Conf 2024 上发表的爆款演讲《React for Two Computers》时引发的深度思考。但它从技术层面深刻剖析了 React 服务端组件等理念背后的架构设计与理论基础。
这篇文章非常长，需要多准备一点时间看完。
Youtube 视频在这里：https://www.youtube.com/watch?v=ozI4V_29fj4
JSX Over The Wire
假设你有一个返回 JSON 数据的 API 路由。通过提取 ViewModel 函数，可以显著简化 BFF 端点，减少代码重复，并优化数据加载。使用 ViewModel 组合和参数化，可以更好地满足不同屏幕的需求。最终实现的 JSON 数据可以直接映射到 React 组件中，形成一个完整的 UI 树。
React RSC 理念必看：Impossible Components
不可能的组件：通过将后端和前端逻辑结合在一起，实现了在不同计算机上运行的组件。通过将数据加载逻辑置于后端，并将交互逻辑置于前端，组件能够在不损失交互性的情况下加载和管理数据。这种方法使得组件具有自包含性和可组合性。
What Does "use client" Do?
React Server Components 的编程范式基于 'use client' 和 'use server' 两个指令，它们为在不同计算机上的代码片段之间传递控制提供了一种类型化、可静态分析的方式。尽管这些指令最初与 React 相关，但它们的应用范围和影响可能超越了 React 本身。
理解JavaScript中的循环依赖
JavaScript 中的循环依赖可能导致意外错误，因为在代码执行时，未初始化的值被使用。通过实验可以更好地理解这一现象，并通过第三方工具和良好的代码组织来预防。不同环境下的错误表现可能类似，但 CommonJS 和 ES 模块系统的行为有所不同。
animejs 4.0
animejs 是一个快速且通用的 JS 动画库，最近更新了 4.0 版本，他的官方非常酷炫。
AI Agents 如何悄然改变前端开发
AI Agents 已悄然渗透到前端开发中，它们不仅帮助开发人员加快速度，还改变了我们构建、思考和与现代网络交互的方式。
这一转变不仅加速了开发流程，还改变了我们构建和互动现代网络的方式。
React Reconciliation：组件背后的隐藏引擎
这篇文章能让你快速了解在什么情况下 rerender 会导致子组件卸载重新加载，或者仅仅只是更新 props。
React 的协调算法是 React 组件性能优化的关键。通过了解组件身份、元素树、键的使用以及状态的局部化，开发者可以更好地设计 React 应用，避免不必要的重新渲染，提升应用性能。理解这些概念有助于做出更好的架构决策，从而构建高效的 React 应用。
2025 年每个 JavaScript 开发人员都应该了解的一些功能
里面涵盖了这些功能的介绍
- Iterator helpers
- Array
.at() Promise.withResolvers()- String
.replaceAll() - 快捷交换变量
structuredClone()- 标记模板
WeakMapWeakSet- Set 操作
AI
追踪大型语言模型的思想
了解 Claude 等模型的思维方式可以让我们更好地理解它们的能力，并帮助我们确保它们按照我们的意愿行事。比如也许我们会有这些疑问：
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Claude 能说数十种语言。它"在脑海中"使用的是哪种语言（如果有的话）？
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Claude 每次只生成一个单词。它是仅专注于预测下一个单词，还是有时会提前规划？
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Claude 可以逐步写出推理过程。这种解释是真实反映了它得出答案的步骤，还是有时会为既定结论编造看似合理的论证？
这里还有一篇 Claude 的相关论文：关于大型语言模型的生物学研究。（观看体验很好）
适合你工作流程的 Cursor 自定义模式
定制适合自己工作流程的 Cursor 自定义模式，这个提供了8 个自定义模式供你参考。
OmniSVG：SVG 生成模型
OmniSVG 是一种统一框架，通过利用预训练视觉语言模型实现端到端的多模态 SVG 生成。它通过将 SVG 命令和坐标参数化为离散标记，解耦结构逻辑与低级几何，以提高训练效率，同时保持复杂 SVG 结构的表现力。OmniSVG 在各种复杂性水平上生成高质量 SVG，展示了其在专业设计工作流程中的潜力。
微软推出 AI Agents 入门课程
10 节课，涵盖构建 AI Agents 的基础知识，支持多种语言，并包含代码示例和视频教程。课程还涉及 Azure AI Foundry 和 GitHub Model Catalogs 的使用。
AI 变得太快了，一月一刊根本来不及，后面月刊还是会放 前端的好文章，以及 AI 的值得长期学习的资料。
后面每周跟大家分享 AI 资讯。
这是第一份：