前端工程师(✖️)知识工程师(☑️)

这两周主要花在体系性能优化上,目前的资料,都是以目标(比如 2-5-8 原则)反推性能优化方式,一般是根据出现的问题,再去查找解决方案,由于问题表现不固定,解决方案有点细碎。有没有另一种更加从前端开发本源,从项目架构设计本身出发的,去思考的性能优化的方式,查到了一下渐进增强是一种比较适合的指导方式,大部分的性能优化方式,其实解决的都是一个问题:如何让浏览器,渐进式地按需加载资源。

下一阶段:直接点进文件中看未完成 todo 即可

一些杂念: 如何理解 LLM Friendly:

  • LLM 的过程是怎样的:关键词匹配
  • 阅读代码的我们需要的关键词是什么:抽象接口
  • 抽象接口如何体现 user story:DDD 建模

已经准备:

  • 公式编辑器如何构造语法树节点
  • 仪表盘配置如何建立计算优先级处理以及递归下降解析
  • 公式编辑器快捷键异步数据加载并缓存以及防抖性能优化
  • 仪表盘配置中,领域建模带来的 1 + 1 > 2 效果
  • 仪表盘配置中,事件⻛暴(Event Storming) 优缺点和替代方案
  • 仪表盘配置中,需求 and 代码映射带来的团队沟通好处
  • 仪表盘配置中,三层 ai agent 实现测试策略的映射,用于快速传递代码架构知识
  • 公式编辑器中,CICD 实现核心功能模块(如公式解析、计算引擎)进行自动化更新与部署
  • 公式编辑器中,错误提示组件的封装
  • 埋点 SDK 中,自定义埋点设计
  • 埋点 SDK 中,侵入式埋点,与面向对象领域事件结合
  • 埋点 SDK 中,定时心跳检测与邮件告警机制处理
  • 仪表盘配置中,如何借助 dify ai 加速建模与业务知识的提取
  • 仪表盘配置中,依赖注入相比 redux 等全局状态管理库的的优劣势
  • 工程化中,澄清对单元测试的误解,并以公式编辑器为例,说明单元测试为“不同功能粒度的测试,关注的是功能分解”
  • 工程化中,澄清开发对测试花费时间的误解,并以 sdk 为例,说明“程序员本身就在做测试,编写测试仅仅手动转为自动”
  • 仪表盘配置中,通过“身份、关联关系、属性”三部分抽象实体概念,并将数据存储在关联关系中
  • 工程化中,引入上下文(context)的概念,通过装饰器模式,转换实体角色的变化,避免传统组合大于继承带来的重复实现
  • 由于被问到 DDD 中,和后端协作的问题,基于 springboot + mybatis 实现了和业务模型一一映射的 hateaos 型 restful 接口 https://github.com/JayClock/platform
  • 工程化中,渐进式超媒体,对后端对外接口设计,以及前端接口请求设计的指导
  • 工程化中,测试工序对团队使用 ai 的把控,从真实开发体现就是,“一个需求下来,团队能快速且一致地列出要改动的文件”。这样才能正确 review ai 的结果。
  • 工程化中,多数 DDD 设计下,通过大量 service 互相引用形成复杂调用网来维护聚合生命周期。换成通过面向对象 CRC 法,抽象实体与实体之间的关系,来封装聚合请求

最近专注:

  • Cynefin框架模式下,补充理想认知模式场景,这个对领域驱动设计和团队打造至关重要

其它问题:

  • 离职原因 我离职主要是因为对低代码平台的发展方向与 AI 时代软件工程理念之间的冲突有些思考。在我看来,软件开发的核心其实不在于写代码本身,而在于对业务知识和架构设计的掌握。比如新人入职后,最重要的其实是理解公司业务流程、客户真实需求,以及团队的设计架构。这些知识本质上反映了企业的工作模式,也就是我们常说的康威定律。

    现在很多低代码平台试图覆盖整个开发生命周期,要求团队完全按照平台的规则来工作。这看似是工具的改变,实际上是在改变整个团队的工作模式。这种转变的成本往往被低估,也导致很多低代码项目最终难以成功交付。

    而从开发者角度看,做低代码平台开发时,我们大部分时间都在开发通用工具,很难深入理解客户的实际业务问题。即使知道问题,也只能在平台上做各种定制化开发,结果就是系统中有大量来自不同企业的知识,新人无法理解,老人维护困难。

    ai 时代下,生成的代码质量取决于历史上下文的质量,而好的代码上下文,一个很大的要求,很大程度上取决于有没有映射客户的真实业务意图,在这种情况下,低代码的“通用代码定制化“,是不可能有良好的上下文的,一方面为了应对未来的变化,另一方面,家里的确有些需要一定时间和精力帮忙的事情,不如趁此机会,重新审视一下 ai 时代,究竟是前端工程师,还是知识工程师。

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