一个前端工程师的年度作品:从零开发媲美商业级应用的后台管理系统 | 掘金一周 10.23

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【掘金一周】本期亮点:

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一周"金"选

内容评审们会在过去的一周内对社区深度技术好文进行挖掘和筛选,优质的技术文章有机会出现在下方榜单中,排名不分先后。

前端

一个前端工程师的年度作品:从零开发媲美商业级应用的后台管理系统! @琢磨先生TT

Art Design Pro 是一款基于 Vue 3 + TypeScript + Vite + Element Plus 打造的现代化后台管理系统模板。 它的核心理念是:让后台系统兼具设计美学与开发效率。

Vue3 登录页还能这么丝滑?这个 hover 效果太惊艳了 @刘大华

这篇文章一步步实现了一个高颜值、强交互的 Vue3 登录页,涵盖了:Vue3 Composition API 使用、动态样式绑定、鼠标事件监听、CSS3 动画与过渡、毛玻璃(backdrop-filter)特效、渐变背景与视觉动效

打造高性能二维图纸渲染引擎系列(一):Batched Geometry 助你轻松渲染百万实体 @站好了

通过 Batched Geometry,我们可以将成千上万次的绘制调用压缩为极少数一次 ------ 这正是让基于 Web 的 CAD 浏览体验从 <1 FPS 提升到流畅的 60+ FPS 的核心所在。

打造高性能二维图纸渲染引擎系列(三):高性能 CAD 文本渲染背后的隐藏工程 @站好了

cad-viewer 中,我们采用简单且可靠的渐进式渲染模式:使用 setTimeout 安排几何转换工作,并让转换函数是 async,这样它会 await 每个实体的异步 draw() 调用。

前端技巧:检测到省略号文本自动显示 Tooltip @代码小学僧

我们实现了一个自定义 Hook,该 Hook 会监测文本元素是否因宽度限制而被省略。一旦检测到文本内容被省略,Hook 会自动为该元素添加 Tooltip,确保用户可以方便地查看完整信息。

后端

你打的日志,正在拖垮你的系统:从P4小白到P7专家都是怎么打日志的? @大厂码农老A

一个成熟的日志系统,不应该仅仅是记录信息的工具,而应该是整个系统可观测性的一个核心支柱。应该像一台精密的仪器,静静地运行,却能在关键时刻提供最有力的支持。

线程池ThreadPoolExecutor源码深度解析|得物技术 @得物技术

线程池是Java并发编程的核心组件,通过复用线程减少资源开销,提升系统吞吐量。其核心设计包括线程复用机制 、任务队列和拒绝策略 ,通过ThreadPoolExecutor的参数(核心线程数、最大线程数、队列容量等)实现灵活的资源控制。

一次慢接口背后,竟藏着40+种可能!你中过几个 @uzong

本文系统梳理了导致接口响应缓慢的40余种潜在原因,涵盖网络、网关、JVM、数据库、中间件等多个层面,旨在帮助开发者建立完整的性能问题排查思维模型,适用于线上故障定位与技术面试准备

从被动救火到主动预警,接入 Prometheus + Grafana 全流程 @洛卡卡了

Prometheus 不去"监听",而是主动"拉取"; 它通过探针(Exporter)定时访问各个服务的监控接口来获取指标数据。

揭秘ChatGPT"打字机"效果:深入理解SSE流式传输技术 @37手游后端团队

SSE全称为Server-Sent Events,是服务器主动向客户端推送事件或者说数据流。但它并非一个全新的的协议,是构建在标准的HTTP/1.1协议上的。

Android

穿越二十年:Android Native 内存泄漏检测的进化之路 @芦半山

Android Native(C/C++)的内存泄漏检测方案从未停下脚步,从最早的Valgrind,到LLVM Sanitizer里的LSan(Leak Sanitizer),再到Android平台的libmemunreachable,每一个阶段都代表着工程师们在性能、准确性与可用性之间的取舍。

IOS

Flutter 在 iOS 26 模拟器跑不起来?其实很简单 @恋猫de小郭

这是 iOS 26 模拟器和 Flutter 的适配问题吗?其实问题确实是适配导致,但是却不是 Flutter 的问题,而是一些插件和模拟器之间的适配问题,实际上问题是: 用的插件不支持 "ARM 模拟器",而你默认使用的 iOS 26 模拟器只支持 ARM 。

人工智能

谈谈上下文工程(Context Engineering) @周末程序猿

大模型发展这两年,应用型 AI 的焦点一直在 "提示工程"(prompt engineering),但随着更强大的大语言模型(LLM)走向多轮、长时间的自主行动,一个更关键的概念开始走到台前:上下文工程(context engineering)。

90% 代码由 AI 产出,我如何构建可靠上下文体系 @Vadaski

这也是我为什么会做工程级别的 Context Engineering 的原因:把长期知识(架构/职责/规范)沉到"工程树",每次按任务打包"顶层规则 + 模块 README(索引) + 任务 spec"的最小集,让模型在清晰边界内工作。

🚀 程序员必看让AI编程100%可控!从1到N的开发神器OpenSpec规范驱动开发完整实战指南!支持Cursor、Claude Code、Codex! @win4r

你有没有遇到过这种情况?满怀期待地让AI助手写代码,结果它理解错了需求,写了一堆你不想要的功能;或者你想让它改个小地方,结果它把整个文件都改乱了;又或者几轮对话后,AI完全忘了你最初想要什么,代码越改越偏...

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