所有自动化工具都无法替代资深开发者的判断力。这是验证流程的收官环节，也是注入人性的环节。业务逻辑对齐：代码的实现是否精准地反映了业务需求？架构契合度：代码是否遵循了项目既定的设计模式和架构原则？前瞻性考量：当前实现是否为未来的功能扩展留下了空间？这是将AI的计算能力与人类的经验智慧相结合的关键一步。

它和ServBay的侧重点不同，ServBay更偏向于为开发者提供一个完整的、包含AI能力的开发套件，而LM Studio则更像一个纯粹的、用来探索和运行AI模型的独立工具。使用的时候，可以框选一段代码，直接让它重构，或者直接像聊天一样，直接对它说出需求，它就能帮你把文件创建好，代码写进去。前面提到的工具大多是云服务，代码要上传，还得联网，有时候还担心数据安全。：能调用Gemini 2.5 Pro

它和ServBay的侧重点不同，ServBay更偏向于为开发者提供一个完整的、包含AI能力的开发套件，而LM Studio则更像一个纯粹的、用来探索和运行AI模型的独立工具。使用的时候，可以框选一段代码，直接让它重构，或者直接像聊天一样，直接对它说出需求，它就能帮你把文件创建好，代码写进去。前面提到的工具大多是云服务，代码要上传，还得联网，有时候还担心数据安全。：能调用Gemini 2.5 Pro

总而言之，AI 是我的得力助手，但最终的掌控者是我自己。我会引导 AI 解决根本问题，从本地开发，到 API 设计，再到最终部署，全程把控方向。Vibe Coding 工作流就是是一个完整的闭环：用对话生成文档来统一认知，在编辑器里结对编程实现功能，用 Git 保证过程安全，靠 ServBay 提供敏捷且高保真的本地环境，通过清晰的 API 连接前后端，最后用自动化平台完成部署。这套流程，让我把编

Node.js自诞生以来，一步步演变变为的基石之一。无论是初创公司快速构建原型，还是大型企业支撑高并发业务，好像它哪儿哪儿都在，甚至还有人觉得它威胁到了PHP的地位。那为什么Node.js 做 Web 后端优势那么大？

一开始我也有顾虑，家用电脑能 7x24 小时稳定运行吗？事实证明，Apple Silicon 时代的 Mac mini 完全可以。而且M4的配置足够支持一万日活的app。这是一笔一次性的硬件投入，如果有闲置设备的话，四舍五入就是不花钱。托管的费用是100M，一年5000；而阿里云的服务器，8核16G，一年就需要6000+，虽然差1000+看着不多，但长年累月下来也是一笔不小的费用了。更别提阿里云百

不要让你冲动买回来的mac mini吃灰，拯救它，只需要一个ServBay足以。（3000块的钱也是一个月的工资了🐶）

一个宝藏的PHP搭建环境工具

Gemini CLI 的扩展功能把它从一个简单的 AI 聊天工具，变成了一个可以集成多种开发工具的命令行控制中心。通过扩展，你可以把绘图、部署、监控等工作都集中在终端里完成，减少在不同软件之间切换的麻烦。而有了ServBay这个。

这是什么？类型爱好者狂喜！现在，用户可以使用TypedDict来为函数签名中的**kwargs提供类型注解，这样会更加精确。如何使用？通过，我们可以告诉类型检查器，kwargs应该符合某个TypedDict的结构。name: strage: int# 在函数内部，kwargs 就被视为一个拥有 name, age, is_active 键的字典# MyPy等静态检查工具会确保调用者传入了正确的键和