月光剌眼-优快云博客

原创前端算法入坑指南：用 JavaScript 一口气搞懂数组、栈、队列、链表和二叉树

用 JavaScript 视角系统梳理数组、栈与队列、链表、二叉树四大基础数据结构。从内存模型到底层机制，从遍历方法选择到递归思想培养，面向面试建立完整知识体系。

2026-06-11 22:12:02 452

原创基于Prompt实现的NLP任务以及项目模块化实践:情感分析和信息提取

用 Prompt 做 NLP 任务，几分钟能完成以前机器学习团队数周的工作。本文从模块化项目搭建出发，结合 ES6 模块语法与解构、rest/spread 等特性，完整实践情感分析、信息提取、主题推断、批量摘要四类任务，并整理出 Prompt 设计的核心规律。

2026-06-10 23:52:14 357

原创从 fetch 到 async/await：前后端分离与 LLM API 调用的完整异步实战

本文从一个最小化的前后端分离项目出发，拆解 HTTP 请求的三个组成部分，厘清 async/await 控制异步流程的原理，并通过 json-server 模拟本地后端，完成"请求数据 → 等待响应 → 渲染页面"的完整链路，同步延伸到 LLM API 的 HTTP 调用场景。

2026-06-06 00:22:49 663

原创 Prompt 不是咒语，是沟通—我的提示词工程第一课

Prompt 工程的五条核心原则├── 用分隔符隔离数据与指令 → 防止模型混淆输入结构├── 约束输出格式 → 让结果可被程序直接消费├── 写入条件判断逻辑 → Prompt 本身是业务规则├── Few-Shot 给示例 → 样本比描述风格更精准└── 分步骤引导推理 → 减少跳步错误，提升稳定性模型不会说"我不知道"，使用者要知道什么时候该信它。Prompt 不是魔法咒语，背后是明确的逻辑——你给的上下文越清晰，约束越具体，模型的输出就越稳定、越可用。

2026-05-31 23:27:54 751

原创手把手教你打开 ModelScope Notebook：零基础也能跑起来的云端 Python 环境

ModelScope（魔搭社区）是阿里达摩院推出的 AI 模型开源社区，定位类似于 AI 界的 GitHub，也是国内版的 Hugging Face。Model：大量开源模型的发布与下载平台Dataset：公开数据集的托管与使用Notebook：免费的云端 Python 运行环境，内置 GPU 资源对于学习 Python、跑 AI 实验的同学来说，Notebook 是最核心的功能——不用配本地环境，打开浏览器就能写代码、跑模型。

2026-05-31 23:25:09 1723

原创 [特殊字符]数组算法四题精讲：二分查找到螺旋矩阵

本文围绕 LeetCode 数组专题五道经典题目展开，系统梳理了四种核心算法思想。**二分查找**利用有序数组特性每次缩小一半范围，时间复杂度降至 O(log n)；**快慢双指针**原地过滤无效元素，fast 遍历、slow 写入，无需额外空间；**对撞双指针**从两端向中间收缩，高效解决有序数组平方排序问题；**滑动窗口**通过右边扩张、左边收缩动态维护窗口，找到满足条件的最短子数组；**螺旋矩阵**则考验边界控制能力，坚持左闭右开原则是不出错的关键。

2026-05-30 20:36:09 335

原创《ES6 作用域全解：var、let、const 与异步陷阱》

本文从 ES6 诞生背景出发，深入剖析 `var`、`let`、`const` 三者的核心差异，结合 `for + setTimeout` 经典异步陷阱，用"黑板模型"直观解释块级作用域的内存本质，帮助开发者彻底告别 `var` 的历史包袱。

2026-05-29 22:45:19 349

原创用 Python 三步走：玩转列表、接入 LLM、写出第一个 Prompt

本文记录了一次完整的 Python 入门学习历程，涵盖 List 数据结构与切片操作的核心用法，结合 ModelScope 平台的 Notebook 环境，完成了对 DeepSeek LLM API 的首次调用实践，并初步体验了 Prompt 工程在电商场景中的应用价值。

2026-05-28 23:15:38 207

原创面试官冷笑：就这？我淡定：双重循环、indexOf、filter、排序、HashMap、Set，你想听哪个？他沉默了。

*大厂面试系列 · JavaScript **· 时间复杂度全覆盖 ·面试高频。

2026-05-27 23:03:21 357

原创 FDE：一个人 + AI，能不能跑通全栈？

这个 FDE 项目目前还在思考和搭建阶段。readme 里的角色链条、OPC 的概念、AI 工作流的节点——这些都是框架性的东西，距离验证还有距离。但我觉得这个方向值得继续往下走。不是因为 AI 有多神奇，而是因为一个人能独立完成一个产品的门槛确实在被压低。如果你也在做类似的尝试，或者对这个方向有自己的看法，欢迎交流。

2026-05-26 23:33:53 633

2503_93330907的博客