导入做好了，机构的老数据能顺利进去，系统就成功了一半；导入做砸了，用户卡在第一步，功能再好也没用。五个坑总结：一，编码乱码要自动探测，别假设用户给你标准文件；二，数据校验要过三关（结构/格式/业务），失败要能告诉用户错在哪；三，性能要批量写入+流式导出，别逐行操作；四，导入要可回滚，用户才敢大胆用；五，模板要用心设计，错误率靠模板降。这套导入导出的设计，最后也落到了爱耕云的数据迁移模块里：编码自动

招生这件事，最怕的不是没线索，是用错觉指导动作——以为周末最忙就是报名高峰，以为免费试听最划算，以为新客最重要。数据不会说谎，但前提是你得拆开看。1.1 万条报名记录里藏着的这三个规律，也许就是你和同行拉开差距的地方。这些拆解最后也落到了爱耕云的招生模块里：线索自动按来源和优先级标记，老带新线索进高优池，转化漏斗每周自动生成，销售只需要按系统提示的节奏跟进，不用再凭感觉排优先级。

如果用`ref`或`reactive`包裹编辑器实例，Vue的Proxy会拦截Monaco内部的对象访问，导致性能下降。Python的`print()`函数默认会在末尾加换行符，但不同操作系统、不同编码方式下，换行符可能是`\n`也可能是`\r\n`。`0.1 + 0.2`在Python里输出的是`0.30000000000000004`而不是`0.3`。但Scratch是图形化编程，学生提交的是