Agent = 大模型API + Prompt优化Agent = 系统架构 + 可控执行 + 安全审查 + 领域适配 + 可观测性作为前端开发者，你在Agent时代拥有独特优势用户体验敏感：知道如何设计自然的AI交互状态管理专家：能设计复杂的Agent工作流快速迭代能力：前端开发的敏捷性能快速验证想法可视化能力：能让黑盒的AI决策变得透明不要被"AI需要Python"的说法限制，Node.js生态

可以跟 AI 说：“我想用 Context+useReducer 做状态管理，代替现在的 WeatherStore，你能不能只给我核心的结构思路，不要写完整的 Context Provider 代码，我自己来补”。“我要先调城市搜索 API 拿 ID，再调天气 API，这个流程里需要注意哪些异步问题？能不能给我梳理下步骤，不用写完整代码”。“我写了这段代码想实现两个 API 的调用，你帮我看看哪里

React.memo是 React 提供的高阶组件（HOC），本质是浅比较的组件缓存工具它会 “记住” 组件上一次渲染的结果；当组件的props 没有发生浅变化时，直接复用上次渲染的 DOM / 虚拟 DOM，跳过重新渲染；仅当 props 发生浅变化（比如值类型改变、引用类型地址改变）时，才重新渲染组件。// 自定义比较：仅比较 angle，忽略 className/style// 带自定义比较

居然配置一个pages配置了一两个小时，简直是要没耐心了，但是还是耐着性子部署成功了。background： react + vite + ts 项目不知道哪里出了问题，缓存有误。dist删了又新建删了又新建反反复复...本来打算用deploy脚本。最后也是，只不过最后是手动配置的。这里面的env什么都不会写，靠ai来写build的yml完全不靠谱。还是要自己学会看懂。心累心累，最后手动部署不知道

什么是模块？一个文件就是一个模块使用来导入导出示例// math.ts - 导出模块// app.ts - 导入模块// 5。

提高身体机能，健身一周3练，饮食控制糖、油，日常化减脂，偶尔可以放纵，要求不需要很严格，日常化健康的生活习惯。算法不能只刷java写的了，然后数据结构这种专业强相关的基础要求，好好学，每天保持算法手感，要加强基础算法的训练。专业选修模块的ai有关，深度学习，机器学习涉及我认为可以学，可以了解，但是并不适本科生做科研可用的，还是研究生做科研的更多，并且ai学历要求是硕士的更多。大二沉淀技术栈，积累项

今天的任务是学习面向对象编程，设计一个简单的宠物管理系统（宠物类、猫 / 狗子类）。

Python 的 f-strings 是为了提供一种更直观、高效且符合语言哲学的字符串格式化方式，相比 Java 的printf，它更灵活、更具表达力，且与 Python 的动态特性结合得更好。

上午：对整个项目进行复盘，总结在 Python 编程、数据可视化、系统开发以及测试过程中遇到的问题和解决方案，加深对知识的理解和掌握。​下午：制作项目展示 PPT，准备项目演示和讲解，清晰展示 ETF 基础数据可视化分析与简易管理系统的功能和特点。​晚上：进行项目展示，接收反馈意见，进一步优化项目。同时预习后续 Python 学习内容，如 Web 开发框架（Flask/Django），为暑期学习做

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