作为一名前端开发，VSCode插件还挺多的，推荐几个实用的吧。 1.vue-helper 如果和我一样，经常写vue，那么这个插件必不可少，它可以快速补全常见的ui框架代码，比方说 element ui、ant-design-vue等，组件属性也可以很方便的插入；如果你想了解更多用法，可以直接通过组件点击跳转到官方文档。 当你想要快速跳转定义变量，比方说从template跳转到data里面，你只需要按住ctrl+鼠标左键，就可以快速跳转，简直不要太方便！ 还有一个超级实用的功能，那就是按alt+x可以选中代码块，这是我最最常用的功能，比方说我这段代码要注释，无论是template还是methods，都可以选中这一块，实现快速选中、删除、注释等操作。快速选中配合cursor这样的ide指定特定行号很好用！ 当然这款插件还有很多功能，可以自行探索。 2.Prettier 这个是代码格式化必备插件，不用多说，我分享一个我自己的配置吧。 { // 箭头函数参数是否使用括号 // "avoid" 表示只有一个参数时省略括号，多个参数时才添加 "arrowParens": "avoid", // 标签的闭合括号是否与内容在同一行 // false 表示闭合括号单独成行 "bracketSameLine": false, // 对象字面量的括号之间是否添加空格 // true 表示 { foo: bar } 而非 {foo: bar} "bracketSpacing": true, // 嵌入式代码的格式化方式 // "auto" 表示自动识别并格式化嵌入式代码（如HTML中的JS） "embeddedLanguageFormatting": "auto", // HTML空白敏感度 // "css" 表示遵循CSS的空白处理规则，影响元素间空格的处理 "htmlWhitespaceSensitivity": "css", // 是否在格式化后的文件顶部插入 @format 注释 // false 表示不插入 "insertPragma": false, // JSX中是否使用单引号 // false 表示使用双引号 "jsxSingleQuote": false, // 每行代码的最大字符数 // 超过这个长度会自动换行，设置为140 "printWidth": 140, // prose（散文）内容的换行方式 // "preserve" 表示保持原有换行，不自动格式化 "proseWrap": "preserve", // 对象属性是否使用引号 // "as-needed" 表示只在必要时添加引号（如属性名包含特殊字符时） "quoteProps": "as-needed", // 是否要求文件顶部必须有 @prettier 注释才进行格式化 // false 表示不需要，可以格式化所有文件 "requirePragma": false, // 语句末尾是否添加分号 // false 表示不添加分号 "semi": false, // 是否使用单引号代替双引号 // false 表示使用双引号 "singleQuote": false, // 缩进的空格数 // 设置为2个空格 "tabWidth": 2, // 对象、数组等末尾是否添加 trailing comma // "all" 表示尽可能添加（包括函数参数） "trailingComma": "all", // 是否使用制表符(tab)进行缩进 // false 表示使用空格缩进 "useTabs": false, // Vue文件中script和style标签是否缩进 // false 表示不缩进 "vueIndentScriptAndStyle": false } 基本上能涵盖大部分项目，部分的文件如果不想格式化，可以选择指定忽略，这里不过多赘述。 3.One Dark Pro 这是一款主题插件，非常好看，我用好多年了，分享一下。

我的观点：程序员依然需要系统地学习底层的基础知识！ 简单来说，就是 AI 目前虽然能帮我们写代码、修 BUG、搞文档，但它不可能完全替代我们做那些有挑战性的事情。 如果你只靠 AI，最终会变成“工具使用者”，而不是“技术创造者”。 AI 给的代码不一定全对，有坑你得能看出来。没基础，你连坑在哪都不知道。AI只是一个工具，它让写代码变容易，但让写好代码更难。基础就是你的底牌，越是 AI 时代，越不能丢。 作为程序员依然需要知道底层的原理，比如算法、操作系统、编译原理等，因为这些是解决复杂问题、优化系统和做技术决策的基础。如果你连这些都不懂，那当遇到棘手问题时，AI 也没法帮你，只能靠自己解决。 所以说，在 AI 时代，程序员依然需要系统地学习基础知识，这样才能确保自己不被淘汰，还能驾驭 AI 提高效率，而不是被 AI 替代。

将会议SDK嵌入到自己的APP是吧，需要购买企业版才支持，可以联系商务

要激活后才能加入会议+预约会议，用户首次登录或者点击激活链接即可激活账号

请教一下社区版发布小程序后，后面交资源包的费用就可以了，不用再购买每月开发者的包了吧？

我看现在都是用GPT开深度然后中转英转法再转中 然后润下色

这里应该是SDK接口变了之后demo代码没有刷新，可以在showPreMeetingView接口增加一个type参数

对我来说应该是《雪人兄弟》吧。 它既不是画面惊艳的 3A 大作，也不是剧情烧脑的叙事神作。没有复杂的操作，没有宏大的世界观。画面粗糙，玩法也简单，但它藏着我和小伙伴最珍贵的青春记忆，藏着两个少年为了同一个目标并肩作战的热血，也藏着不用多说就能懂的兄弟情。 第一次玩《雪人兄弟》，是初二的某个周末。我和发小秋林攒了半个月的零花钱，在旧货市场淘了台二手红白机，还顺带捎了张磨得有些反光的《雪人兄弟》卡带。那天我们背着书包直奔他家，把电视音量调得低低的，两根缠在一起的手柄一人攥一根。我总爱选红色背带裤的雪人，觉得扔雪球的动作更利落，他就只能拿蓝色的，还总在我快被怪物追上时，抢先堆个雪球把怪物困住；我们会为了谁不小心吃了重复道具拌嘴，有时候卡在同一关反复失败，我们就研究怪物出现的规律，直到窗外的天全黑了，才想起作业还没写。​ 后来我们上了不同的高中，见面的次数越来越少，那台红白机也被收进了他家的储物柜，落了层薄灰。去年过年回家，我们又翻出了那台机器，卡带插进主机时还 “滋滋” 响了两声，没想到画面居然还能正常显示。熟悉的背景音乐一响起，我们俩瞬间就安静了，手指下意识地按动着手柄，就像回到了初二那个闷热的周末。他还是习惯性地拿蓝色雪人，我还是选红色的，只是这一次，我们再也不会为了道具拌嘴，反而会主动把 道具让给对方。 我想把它推荐给每一个人，不是因为它有多精彩的玩法，而是希望大家都能在这款小小的游戏里，想起那些曾经和自己一起攥着同个手柄、为了通关拼尽全力的人，想起那些简单又热烈的旧时光 —— 那些时光里，有游戏，有笑声，还有最靠谱的兄弟。

粗看是个简单的问题，实际是个很深层的问题 怎么突破自我 35岁是个很微妙的年龄，很多人这个时候已经开始养成了自己的“习惯" 而突破自我就是一个打破这个习惯，重构更高层次的习惯的问题。 也就是从：原来我怎么做，上升到：我应该怎么做，我怎么能保持新的做法，再逐渐把它变为新的习惯。 我记得我给我儿子说过，什么叫做你长大了，成人了，就是很多时候，你不会仅仅从自我的视角出发思考问题，而是会停一停，把脑子放到旁观者的角度，再看一遍这件事。听起来很神秘，其实用最简单的捉迷藏就可以明白，你躲在这里，以自我为中心的话，我是藏不住的，因为脑子和身体在一起，不管藏在哪里，你都知道自己藏在哪里，但是，你换成找人的那个人的思维，从他的角度，哪些地方是盲区？这才有可能”藏“起来。 从这个角度，你再想想？

所谓一人公司，首先必须是盈利。 我们学习软件开发的模式，先定出快速评判标准，再来做事： 能否找到盈利场景： 人无法做，或者成本极高； 刚需，没有就不行； 如果能够找到场景，就成功了一半。 验证Idea的方式，有很多传统的方式，比如SWOT分析，先通过这个方法论，让自己脱出技术细节，有一个全局的认知。然后再找到自己的优势资源，推演未来可能的竞争态势，再决定怎么投入。 好的idea，说个丧气的话，早就被人想到了，你要做的就是用你的资源或者特定的能力，在已有idea的基础上，把他落地，让他产生正向现金流而已。 我们看到的太多“商业成功故事”，让我们觉得好idea很重要，其实并不是...... 推荐看一本书：《创新的起源 一部科学技术进步史》

人类一思考，上帝就发笑，由此可见，上帝鼓励人类思考。 思考的前提是有问题，所以，探索就是一个不停提问求解的过程，核心是锻炼提出问题的能力，这点我觉得特别重要。 快速交付的目的是为了省出更多时间思考哦。

按照目前的发展趋势来看应该就近在眼前了，是否能自主创新关键在于是否能自主的提问题和解决自己提出的假设问题。当然这也是比较疯狂和危险的。我们人类最担心的应该是ai会不会提：如何取代人类？该如何执行！！！！

处理这个问题的核心策略是：​​不直接否定领导的决策，而是通过“接纳、赋能、证明”的方式，将AI从“玩具”变为“工具”，并在这个过程中重新彰显资深技术人才不可替代的价值。​向领导阐明一个核心观点：AI是能力的放大器，但无法替代专家的判断。一个不懂技术的人无法有效验证和驾驭AI的输出。将AI定位为“杠杆”而非“替代”​​。

我需要尝试性回答。认知上告诉我，做一个副业最好是和本质工作相关的，比如你是一位架构师，那么你可以拓展课程，培训。在一个延长线上的，这样本质工作和副业可以相辅相成，并不会割裂，一鱼多吃。

智能营销与内容创作：生成式AI可自动生成高质量的商品描述、营销文案、图像及视频内容 ​​个性化推荐与导购​​：AI通过分析用户行为、偏好和实时数据，提供“千人千面”的精准推荐 智能客服与客户互动​：AI客服助手能高效处理大量咨询，提升响应速度与满意度​ 供应链与库存管理优化：AI在预测需求、自动补货、优化库存水平等方面表现突出 商品管理与上新​​：AI可以自动化处理商品信息标准化、跨平台类目匹配、属性补充等工作

目前中国打造超级个体的方式只有做流量，个人IP 求伯钧一个人写一套WPS的年代已经过去了，真的过去了...... 你看到风光的那些超级个体，背后都是团队，比如李子柒，而且还有大量的资本推手在推动。 你可以找一些如何做个人IP的书或者视频来看一下，然后再看看哪些动作可以用AI来提效，但是即使AI提效100倍，可能也只是提高了整体效率的30%不到。

一、保障“业务不中断”的云原生迁移策略​​ 改造传统遗留系统的核心原则是 ​​“渐进式”​​ 与 ​​“可逆”​​ 。切忌“推倒重来”的革命式做法，应采用 ​​“绞杀者模式（Strangler Fig Pattern）”​​ 作为核心指导思想。具体分三步：首先，在现有单体系统前部署​​API网关​​，将所有流量收口，此为统一控制点。其次，选择业务价值高、耦合度低的模块（如用户服务）作为试点，将其重构为微服务并部署于新平台。通过网关将针对该功能的请求​​灰度路由​​至新服务（如按5%用户比例），绝大部分流量仍导向旧系统。此阶段必须实现​​数据双写​​，保障新旧系统数据一致性，并设立​​功能开关（Feature Flag）​​，一旦新服务出现严重故障，可瞬间切回旧系统，实现秒级回滚。最后，逐步扩大迁移范围，直至旧系统被完全“绞杀”。整个过程犹如外科手术，边输血边改造，最大化保障业务连续性。 ​​二、高效定位微服务调用超时根因的架构层方案​​ 微服务调用链冗长，日志分散，定位超时必须依赖完善的​​可观测性（Observability）体系​​，而非传统“人肉搜日志”。其核心是打通 ​​“三驾马车”​​： ​​链路追踪（Tracing）​​：为每个请求注入全局唯一的TraceID，自动记录并可视化其在所有微服务间的调用路径、耗时与依赖关系。出现超时，首先通过TraceID快速定位到具体慢的环节（如某个DB查询或第三方调用）。 ​​指标监控（Metrics）​​：在网关、服务实例、数据库、缓存等各个环节建立黄金指标（吞吐量、错误率、响应时间）监控。当链路追踪定位到问题服务，需结合实时指标判断是该实例性能瓶颈，还是依赖的下游服务普遍慢，从而区分是点的问题还是面的问题。 ​​日志（Logging）​​：所有日志必须聚合到中央平台（如ELK），并强制包含TraceID。通过TraceID可一键拉取该请求在所有服务中的完整上下文日志，精准还原现场。 综上，高效定位的流程是：​​通过告警发现超时 -> 通过Tracing定位故障点 -> 通过Metrics判断问题范围 -> 通过Logging关联TraceID追溯详情​​，形成闭环。这套体系的建立，是从“救火”到“防火”的架构级能力飞跃。

架构师快速提升解决问题能力的核心，在于从“技术实现者”转变为“系统思考者”和“决策权衡者”。这并非单纯学习更多技术，而是系统性思维和实战方法的锤炼。 其提升路径可总结为三点： ​​建立系统化分析框架，规避盲目试错​​：面对问题，切忌直接陷入技术细节。首先运用​​5W（What/Why/Who/Where/When）法则​​精准定义问题本质、影响范围及优先级。继而使用​​逻辑树​​或​​5 Whys​​等方法将复杂问题逐层分解为可操作的具体子项，形成结构化的问题地图，避免遗漏关键因素。 ​​构建个人“决策矩阵”与“案例库”​​：架构没有银弹，所有方案都是权衡（Trade-offs）的结果。快速决策源于经验。应有意识地将每个解决过的问题转化为​​可复用的模式​​，记录其背景、可选方案、决策依据（如为何选A方案而非B，权衡了哪些性能、成本与可维护性因素）及最终效果。这份不断丰富的“案例库”和“决策清单”将成为你应对新问题的强大参考系。 ​​深度复盘，从“解决问题”到“预防问题”​​：问题解决后，价值才实现一半。必须进行​​深度复盘​​，不仅总结“如何解决的”，更要追问“根本原因是什么”、“为何没能提前发现”、“流程或设计上如何优化以避免重现”。推动将复盘结论固化为设计规范、代码标准或监控告警项，从而将被动救火转化为主动防火。 最终，架构师的卓越之处，不在于解决了多少难题，而在于能凭借系统思维和丰富范式，​​提前预见并规避问题​​，或将大问题拆解、转化为一系列可执行的高确定性小任务，带领团队高效实施。这才是解决问题能力的最高体现。

架构升级与微服务化重构是一场“在飞行中更换引擎”的高风险手术，其核心原则是​​平滑、渐进、可逆​​。规划时必须摒弃“推倒重来”的革命思想，转而采用“逐步演进”的改良策略。 ​​首先，战略上要自上而下规划，自下而上实施。​​ 基于​​领域驱动设计（DDD）​​ 进行战略建模，识别出核心领域与子域，划定清晰的限界上下文。这确保了微服务拆分不是凭感觉的技术决策，而是与业务边界对齐的有机切割。优先选择​​业务价值高、耦合度低、痛点最明显​​的模块作为试点（如用户服务、订单服务），先行解耦为独立服务，快速验证架构并积累团队经验。 ​​其次，战术上要采用稳健的迁移模式，保障现有业务无损。​​ ​​防腐层（Anti-Corruption Layer）​​：在新旧系统间建立适配层，将旧系统的模型和接口转换为新系统的内部模型，避免脏数据污染和双向依赖。 ​​绞杀者模式（Strangler Fig Pattern）​​：这是核心战术。在现有单体应用外围，逐步将新功能或特定模块作为独立微服务实现。通过网关（如Spring Cloud Gateway）进行智能路由，将新请求导向新服务，老请求仍由单体处理。随着时间推移，单体被逐渐“绞杀”，新服务全面接管。 ​​双写与灰度发布​​：对数据迁移尤其关键。先实行双写，确保新旧存储数据一致。然后通过功能开关（Feature Flag）和灰度发布（如仅对10%用户开放新服务），逐步将流量切至新服务，一旦发现严重问题可迅速回切，实现可逆操作。 ​​最后，基础设施与治理是保障。​​ 在拆分前，必须先搭建或完善微服务的​​支撑平台​​，包括服务注册发现、配置中心、API网关、分布式链路追踪和监控告警体系。没有这些“地基”，微服务将陷入混乱。整个过程中，​​自动化测试（尤其是契约测试和集成测试）​​ 和​​数据一致性方案（如最终一致性+Saga模式）​​ 是确保平滑过渡、减少对业务影响的最后两道保险。

给的信息不够，只能给出通常常用的做法： 数据量大意味着带宽占用高，可以把数据先压缩再传输，降低带宽占用。 网络连接延迟过大，增加就近broken，将传输延迟降低。 还有就是减少连接数量，比如把小数据累计批量发送也可以减少。这通常在跨国长距离传输时常用的手段，减少连接频次和握手机制，一次传输大数据包（需要在发送端和接收端都要修改）。