技术栈

Go 编译成单个静态二进制文件，自带垃圾回收器、调度器，以及覆盖 HTTP、JSON、测试和性能分析的标准库。goroutine 是由运行时管理的轻量线程；channel 在它们之间传递值，sync 包提供互斥锁和 WaitGroup。

这门语言演进缓慢，特性清单很短。泛型在 1.18 加入；错误处理使用显式返回值。gofmt 规定了统一的格式，不同作者写的代码读起来一致。它广泛用于网络服务、命令行工具，以及 Docker、Kubernetes 这类云基础设施。

Rust 中每个值都有唯一的所有者，对它的引用由借用检查器检查：同一时刻可以有任意多个共享引用，或者恰好一个可变引用。这些规则让编译器在没有垃圾回收的情况下排除释放后使用、重复释放和数据竞争。

Rust 经由 LLVM 编译为本地代码，性能接近 C 和 C++。Cargo 负责构建、依赖、测试和文档。它被用于命令行工具、浏览器、数据库、嵌入式系统、WebAssembly，以及 Linux 和 Windows 内核的部分模块。

C 通过指针直接操作内存，由程序员用 malloc 和 free 管理分配与生命周期。它的编译产物可预测、贴近硬件，它的调用约定也是其他语言调用系统库时共用的接口。

Unix、Linux、主流数据库、各种语言运行时和大部分嵌入式固件都用 C 编写。标准为越界访问、有符号溢出等情况定义了未定义行为，优化编译器在变换代码时会依赖这些规则。

TypeScript 为 JavaScript 加入了类型标注、接口、泛型和联合类型。编译器检查这些类型并输出普通的 JavaScript；运行时不存在类型。它的类型系统是结构化的：两个类型的形状一致即可兼容。

它是大多数大型前端和 Node.js 项目的默认选择，编辑器借助它的语言服务实现补全、跳转和重构。没有类型的库，其类型定义发布在 DefinitelyTyped 的 @types/* 下。

Python 拥有庞大的标准库，PyPI 上的生态覆盖 Web 框架、自动化、科学计算和机器学习。NumPy、pandas、PyTorch 的重计算在编译好的 C、C++ 或 CUDA 代码中完成，再通过 Python API 暴露出来。

参考解释器 CPython 有全局解释器锁，同一时刻只有一个线程执行 Python 字节码。I/O 密集的工作可以用线程或 asyncio 扩展；CPU 密集的工作使用多进程或原生扩展。Python 3.13 加入了实验性的无 GIL 构建。

Swift 用 Optional 标记可能缺失的值，struct 和 enum 等值类型采用复制语义，class 使用自动引用计数。带默认实现的协议，承担了许多其他语言中继承所承担的角色。

Swift 5.5 加入了 async/await 和 actor，Swift 6 在严格并发模式下于编译期检查数据竞争。Swift 是开源的，也能在 Linux 和 Windows 上运行，但主要用于 Apple 平台，配合 SwiftUI 和 UIKit。

Kotlin 运行在 JVM 上，可以与 Java 类库完全互操作。它的类型系统区分可空类型和非空类型，并提供 data class、扩展函数、智能类型转换和 sealed class。自 2019 年起，Google 将它列为 Android 开发的首选语言。

协程让异步代码可以按顺序风格书写，结构化并发把每个协程绑定到一个 scope。Kotlin 也能编译为 JavaScript 和本地代码，Kotlin Multiplatform 可在 Android、iOS、桌面和服务端之间共享代码。

PostgreSQL 实现了多版本并发控制：更新会写入新的行版本，读操作不加锁就能看到一致的快照，旧版本稍后由 VACUUM 回收。它支持事务、外键、窗口函数、CTE、JSONB 和全文检索。

扩展可以在数据库内部增加能力：PostGIS 处理地理数据，pgvector 做向量检索，TimescaleDB 处理时序数据。复制分为流式物理复制和按表进行的逻辑复制。

Redis 把数据放在内存中，在单个主线程上执行命令，因此每条命令都是原子的。它提供字符串、哈希、列表、集合、有序集合、流和位图，各有对应的命令；Lua 脚本和事务可以把多条命令组合在一起。

持久化是可选的，可以用 RDB 快照、AOF 日志，或两者同时使用。主从复制和 Sentinel 提供故障切换，Redis Cluster 按哈希槽把键分布到多个节点。2024 年许可证变更后，Valkey 以 BSD 许可证延续了这个项目。

InnoDB 把每张表存成以主键为键的聚簇索引；二级索引存储主键，再通过主键回表查找整行。它支持事务和行级锁，通过 undo log 构造旧的行版本来实现 MVCC。

MySQL 在 Web 应用中很常见，也是 Amazon Aurora、PlanetScale 等托管服务的基础。复制基于 binlog，可以是异步复制、半同步复制，或者使用 Group Replication。

ClickHouse 把每一列单独存储并压缩，查询只读取用到的列。它的向量化执行引擎按数据块处理，并把一次查询并行分配到多个 CPU 核心和多个分片上。

MergeTree 系列引擎按表的 ORDER BY 键排序数据，插入以 part 的形式写入，再在后台合并。ReplacingMergeTree、AggregatingMergeTree 等变体在合并时去重或预聚合。它常用于日志、指标、事件分析和可观测性后端。

SQLite 是一个链接进应用的 C 库，没有独立的服务器进程。数据库是一个跨平台的文件，事务具有原子性和持久性。所有主流操作系统、浏览器和手机都内置了它，是部署最广泛的软件之一。

在 WAL 模式下，读操作和单个写操作可以同时进行，写操作串行执行。Litestream、LiteFS 等工具可以复制这个文件，用于备份或只读副本。它常用于应用存储、本地缓存、测试数据库和中小型网站。

Kafka 把消息存放在 topic 中，每个 topic 分为多个分区。分区是一个只追加的日志，在多个 broker 之间复制；消费者自己记录在分区中的 offset，数据保留期内可以从任意位置重新读取。消息顺序在单个分区内得到保证。

消费者组把一个 topic 的分区分配给多个实例，吞吐量随分区数扩展。Kafka 用于事件管道、变更数据捕获、日志汇聚和服务解耦。从 4.0 版本起，它不再依赖 ZooKeeper，使用自带的 KRaft 共识协议。

容器是宿主机内核上的一个普通进程，用 Linux namespace（进程 ID、网络、挂载、用户）隔离，用 cgroup（CPU、内存、I/O）限制资源。镜像是一组只读文件系统层加上元数据，由 Dockerfile 构建，存放在镜像仓库中。

Docker 把应用和它的依赖打包在一起，使它在笔记本、CI 和生产环境中以相同的方式运行。镜像遵循 OCI 规范，因此也能在 containerd、Podman 和 Kubernetes 下运行。Docker Compose 用一个文件描述多容器的部署。

Kubernetes 把集群的期望状态以 API 对象（Deployment、Service、ConfigMap 等）的形式存放在 etcd 中。控制器监听这些对象并持续操作，直到实际状态与之一致：调度器把 Pod 分配到节点，kubelet 启动其中的容器，Deployment 替换失败的 Pod。

它通过统一的 API 提供服务发现、负载均衡、滚动更新、自动扩缩容和存储挂载。EKS、GKE、AKS 等托管服务负责运行控制平面，Helm 和 Kustomize 用于打包和模板化清单文件。

Linux 内核管理进程、内存、文件系统、网络和设备，并通过系统调用以及 /proc、/sys 文件系统对外暴露。容器的基础组件 namespace 和 cgroup，都是内核特性。

Debian、Ubuntu、RHEL、Alpine 等发行版把内核与用户态工具和包管理器打包在一起。top、vmstat、iostat、ss、strace、perf 等工具可以查看整个系统和单个进程在做什么。

NGINX 运行一个 master 进程和少量 worker 进程；每个 worker 用事件循环（Linux 上是 epoll，BSD 上是 kqueue）处理大量连接。连接数增长时，内存占用依然低而平稳。

它可以提供静态文件、终结 TLS、在多个上游服务器之间做负载均衡、缓存响应，以及代理 HTTP、gRPC 和 WebSocket 流量。Kubernetes 的 ingress 控制器和加入了 Lua 脚本的 OpenResty 也以它为基础。

Prometheus 按固定间隔从目标拉取指标，把每条序列（由指标名和一组标签标识）存入本地时序数据库。PromQL 用于查询、聚合和计算速率，告警规则也用 PromQL 编写。

应用通过客户端库暴露指标；exporter 则为 Linux 主机、数据库、代理等系统暴露指标。Alertmanager 负责告警的分组和路由。需要长期或全局存储时，可以用 Thanos、Cortex、Mimir 和 VictoriaMetrics 扩展它。

Grafana 连接 Prometheus、Loki、Tempo、Elasticsearch、ClickHouse 和各种 SQL 数据库等数据源，把查询结果渲染成仪表盘上的面板。变量让同一个仪表盘可以在不同服务、集群或环境之间切换。

它也负责告警，并把指标、日志和链路关联起来，面板可以跳转到同一时间段的相关日志或链路。仪表盘以 JSON 存储，可以从文件预置，也可以通过 API 管理。

React 组件是一个函数，接收 props 和 state，返回对界面的描述。state 变化时，React 重新渲染受影响的组件，并把差异应用到 DOM 上。useState、useEffect、useContext 等 Hook 为函数组件提供状态和副作用。

React 负责视图层；路由、数据获取和服务端渲染由 Next.js、React Router 等框架或独立的库提供。React 18 加入了并发渲染，React 19 加入了 Server Components 和 Actions。React Native 把同一套模型用于 iOS 和 Android。

Next.js 把 app 目录中的文件映射为路由，页面可以在服务端、构建时或客户端渲染。在 App Router 中，组件默认是 React Server Components；标记了 'use client' 的组件还会发送到浏览器并进行水合。

Route Handler 和 Server Action 在同一个项目里运行服务端代码，middleware 在请求到达路由之前执行。fetch 结果和渲染好的页面可以缓存，并按时间或按需重新验证。它可以部署到 Vercel、Node.js 服务器，或导出为静态站点。

Astro 组件在服务端或构建时渲染，输出 HTML。React、Vue、Svelte 等框架的交互组件通过 client:* 指令作为「岛屿」加入页面，浏览器只为这些岛屿加载 JavaScript。

内容集合加载 Markdown、MDX 或数据文件，并按 schema 校验 frontmatter。Astro 默认构建静态站点，也可以通过适配器支持服务端渲染。这个网站就是用 Astro 构建的，唯一的客户端脚本负责首页的打字效果和技术栈弹层。

Tailwind 提供 flex、px-4、text-sm 这样的类，每个类按设计尺度设置一个或几个 CSS 属性。样式直接写在标记里，构建时扫描源文件，只为用到的类生成 CSS。

v4 把配置搬进了 CSS：设计 token 用 @theme 声明，自定义工具类用 @utility 声明。hover:、md:、dark: 等变体让类在特定状态或断点下生效。这个网站用 Tailwind v4 做布局，token 和报纸版式样式放在一个样式表里。

开发时，Vite 把源文件作为原生 ES 模块交给浏览器，文件被请求时才进行转换，保存后通过热模块替换更新。依赖会用 esbuild 预打包一次。生产构建使用 Rollup 打包，新版本使用 Rolldown。

它无需额外配置即可支持 TypeScript、JSX、CSS Modules 和静态资源，插件 API 与 Rollup 插件兼容。Astro、SvelteKit、Nuxt、SolidStart 和很多 React 项目都构建在它之上。

Node.js 借助 Google 的 V8 引擎在浏览器之外运行 JavaScript。JavaScript 在单线程上配合事件循环执行，libuv 以异步方式处理文件、网络和定时器 I/O，对操作系统无法异步完成的操作使用线程池。

它用 Express、Fastify 等框架运行 Web 服务和 API，运行 Next.js 的服务端，也运行大部分前端工具：Vite、TypeScript 编译器、ESLint 和各种包管理器。npm 是它的包仓库。偶数版本会成为长期支持版本。

SwiftUI 的视图是一个 struct，它的 body 描述当前状态下的界面。状态变化时，SwiftUI 重新计算受影响的视图并更新屏幕。同一套代码可以面向 iOS、iPadOS、macOS、watchOS、tvOS 和 visionOS。

状态通过 @State、@Binding 等属性包装器保存，iOS 17 起还可以使用 @Observable 模型类。SwiftUI 通过 UIViewRepresentable 和 hosting controller 与 UIKit、AppKit 互操作。Xcode 预览会在编辑时实时渲染视图。

Claude Code 会读取文件、搜索代码库、运行 shell 命令，并跨多个文件修改代码，来完成用自然语言描述的任务。它会展示每一步，并按照配置的权限模式在操作前请求许可。

仓库中的 CLAUDE.md 文件记录约定和项目说明，每次会话都会加载。它通过 MCP 服务器连接外部工具，支持子智能体、hook 和自定义斜杠命令。它可以在终端、VS Code 和 JetBrains IDE、Claude 桌面应用以及网页中运行。

Codex 针对描述的任务读取和修改代码、运行命令和测试，并给出改动方案。Codex CLI 在本地终端运行，审批模式可配置；ChatGPT 中的 Codex 在云端沙箱中执行任务，以 diff 或 pull request 的形式返回结果。

仓库中的 AGENTS.md 文件为它提供构建命令、测试命令和项目约定。云端任务以并行、异步的方式运行，可以同时启动多个相互独立的任务，完成后再审查。

Gemini 是 Google DeepMind 推出的大语言模型家族，可以接收文本、图片、音频、视频和文档。它可以在 Gemini 应用中使用，也可以通过 Gemini API、Vertex AI 以及各个 Google 产品使用。它的上下文窗口能容纳很长的输入，比如整篇论文或整本书。

我主要用它做知识问答，方式是苏格拉底式的：先问一个东西是什么，再问为什么，再问由此推出什么，沿着每个回答一路追问下去，直到定义和它背后的前提都清楚为止。每个回答都是这条追问路线上的一步。

ollama run <model> 会下载模型并开始提供服务。模型以量化权重存储，通过基于 llama.cpp 的引擎在 CPU、Apple Silicon 或 NVIDIA、AMD 显卡上运行。Modelfile 可以为自定义模型设置系统提示词、参数和模板。

Ollama 提供本地 HTTP API，其中包括兼容 OpenAI 的接口，现有的客户端库改一下 base URL 就能使用。它用于离线工作、数据不能离开本机的场景，以及向量嵌入等调用量大、要求低延迟的任务。

Hugging Face Hub 以 Git 仓库的形式托管开源权重模型、数据集和 Spaces（托管的演示应用）。每个模型都有模型卡，说明训练数据、适用场景、局限和许可证。社区成员会发布微调版本和量化版本，比如供 llama.cpp 和 Ollama 使用的 GGUF 文件。

它的库包括用于加载和运行模型的 Transformers、用于加载数据的 Datasets、Tokenizers、用于参数高效微调的 PEFT，以及用于图像模型的 Diffusers。Inference Endpoints 和 Inference Providers 通过 API 提供模型服务。