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TS interface vs type

  1. 对现有类型做组合/运算，优先用 type
  2. 需要可扩展、可被后续声明合并（派生/补充），优先用 interface
  3. 对“对象结构定义”来说两者很多场景等价，团队统一风格比死磕语法更重要

什么时候更适合 type

  • 做联合类型：A | B
  • 做交叉组合：A & B
  • 做条件类型、映射类型、工具类型拼装
  • 定义元组、原始类型别名
type Id = string | number;
type User = { id: string; name: string };
type UserWithMeta = User & { createdAt: Date };

什么时候更适合 interface

  • 定义面向对象的结构契约（尤其是对外 API）
  • 预期后续继续扩展
  • 需要声明合并（同名 interface 自动合并）
interface User {
  id: string;
}

interface User {
  name: string;
}
// 合并后：{ id: string; name: string }

一句话记忆

  • “做类型运算”用 type
  • “做可扩展契约”用 interface

强缓存 vs 协商缓存

  • 强缓存：浏览器直接用本地副本，不发请求。常见头：Cache-Control: max-age=3600、Expires: Fri, 10 Apr 2026 13:00:00 GMT。
  • 协商缓存：会发请求给服务端确认是否变更；未变更返回 304，变更返回 200 + 新内容。常见头：ETag: "v1.2.3" / If-None-Match: "v1.2.3"、Last-Modified: Fri, 10 Apr 2026 12:00:00 GMT / If-Modified-Since: Fri, 10 Apr 2026 12:00:00 GMT。
  • 关系：先看强缓存是否过期；过期后再走协商缓存。

一句话：强缓存省请求，协商缓存省流量。

RAG = 检索 + 增强 + 生成

性能关注：

  1. 首屏输入可用时间
  2. 渲染性能
  3. js错误率
  4. 首字时间
  5. 流式稳定性与弱网下兜底

Transformer（超简版学习记录）

一句话

每个词都会先看全句，再更新自己的含义。

核心流程

  1. 输入 token -> embedding（词向量）
  2. 加位置编码（告诉模型顺序）
  3. 每个词各自产生 Q/K/V
  4. 用 Q·K 算“我该关注谁”的分数
  5. softmax 变成权重（总和为 1）
  6. 用权重对所有 V 加权求和，得到当前词新表示
  7. 多头注意力并行做多组，再拼接
  8. 经过 FFN + 残差 + LayerNorm

Q / K / V 是什么

  • Q（Query）：当前词“想找什么信息”
  • K（Key）：每个词“可被匹配的标签”
  • V（Value）：每个词“真正提供的内容”

一句话：QK 决定看谁，V 决定拿什么。

QKV 怎么来的

同一个输入向量 x，通过 3 个可训练矩阵线性变换得到：

q = xW_Q, k = xW_K, v = xW_V

  • W_Q/W_K/W_V 都是训练中学出来的参数
  • 不是手工规则

为什么比 RNN 更强

  • 任意两词可直接建联系（长距离依赖更容易）
  • 可并行训练（速度更快，扩展性更好）
  • 这是现在大模型的主干架构

ai对话 性能

  1. 首屏可用时间（LCP/INP，输入框多久可用）
  2. TTFT（首字时间）
  3. 流式稳定性（是否卡顿、断流、重连成功率）
  4. 前端错误率（JS error、接口 4xx/5xx、超时）
  5. 渲染性能（长列表掉帧、消息越多越卡）

上下文的管理

  1. 先拿到 system prompt（规则、模式、工具说明等）。
  2. 从历史里取“有效消息”（不是把数据库里所有消息都发）。
  3. 估算 token，判断会不会接近上限。
  4. 如果危险，先做“摘要压缩（condense）”；不行再“滑窗截断”。
  1. 才真正调用模型。

压缩prompt

  • 用户意图
  • 已查看文件历史
  • 已解决的与还在解决的
  • 事件清单
  • 当前工作与下一步

MCP

  1. MCP 是什么 MCP（Model Context Protocol）是让模型连接外部能力的通用协议。 它定义了“怎么声明能力、怎么被调用、怎么传上下文”，而不是具体业务逻辑。

  2. MCP 里有什么对象

  • MCP Server：提供能力的一端（你可以理解成工具网关）
  • Client/Host：发起调用的一端（如 IDE 助手、Agent 运行时）
  • Tools：可执行动作（查数据、发请求、改文件等）
  • Resources：可读取内容（文件、文档、知识库片段等）
  • Prompts：可复用的提示模板（让调用方少写重复提示）

  1. 一次调用怎么走

  2. Client 连接到 MCP Server

  3. 发现可用能力（tools/resources/prompts）

  4. 模型决定调用某个 tool

  5. Server 执行并返回结构化结果

  6. 模型把结果并入后续推理/回复