AI 摘要：探讨 2024 年 React 生态的三大趋势：Astro 框架集成、新一代身份验证方案和 tRPC 全栈类型安全实践。

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React Trends in 2024

React Trends in 2024 which should be on your watchlist. A walkthrough of the state of React ...

AI 摘要：本文通过案例项目逐步解析 React 中 SSR、预渲染、水合和 SSG 的实现原理、性能成本及优缺点，并探讨无 JavaScript 环境对 SEO 和社交预览的影响。

Developerway

SSR Deep Dive for React Developers

Explore step-by-step how Server-Side Rendering (SSR), pre-rendering, hydration, and Static Site Generation (SSG) work in React, their costs, performance impact, benefits, and trade-offs.

AI 摘要：Northflank 团队因 Next.js 的性能和开发体验问题放弃该框架，改用自建 React SSR 方案后实现 4-6 倍性能提升。

本文由云平台服务商 Northflank 团队撰写，分享了他们从 Next.js 迁移到自研 React SSR 方案的全过程。文章首先阐述了团队对性能、可靠性和开发体验的严苛要求，指出 Next.js 在营销站点和实时应用场景中的表现均未达预期。通过对比测试数据（如首屏渲染时间从 2.1s 缩短至 0.5s），团队验证了自研方案在性能上的显著优势。文中批评 Next.js 存在框架定位摇摆、缓存机制低效、编译过程复杂等问题，并揭露了其 Server Actions 功能隐藏的运维成本。最后，团队建议开发者根据实际需求选择技术栈，强调 SSR 并非必须依赖框架实现。

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Why we ditched Next.js and never looked back | Blog — Northflank

When we started running into issues with Next.js, we did what any sane team would do: we tried to fix them. Then we tried again. Then we realized the problem was Next.js itself. So we pulled the plug.

AI 摘要：作者记录其海外产品 TailwindResume 从零冷启动两周内获取 50 用户、实现 $110 收入的全流程经验。

本文详细记录了独立开发者 VikingZ 开发英文简历工具 TailwindResume 并实现冷启动的全过程。作者基于国内已验证的简历产品模型，耗时三个月完成国际化改造（包括支付、服务器、文档等全链路重构），通过精准的社区运营策略（利用 AI 生成本地化文案 + LaunchPointZero 社区列表）两周内获得 50 用户，其中 10% 转化为付费用户。文章包含具体数据拆解（订阅模式占比分析）、出海动机思考（验证中国开发者出海可行性）、技术实现难点（多服务迁移适配）以及 AI 工具（Cursor + Claude）在文案创作中的关键作用，最后提出对长期运营的思考与读者互动。

vikingz.me

我的第一个出海产品，是怎样冷启动赚到第一个 100 美元的？ | Viking

距离简单简历发布已经过了两年半，现在它已经有 20000 用户，所以我认为它已经是一个模式完全被验证的产品了，所以我创建了 TailwindResume 这个产品，通过冷启动的方式在两周内收获 50 个用户，赚到了 100 美元，不是特别惊人，所以非常真实，是每个想出海的独立开发者都可以完全复制的经验。

看到报道里说，5块钱一条的都能不消毒，顿时不抱希望了。
起码1块钱1条没亏什么钱
生产和品牌方是商丘，厂址在虞城县，100%符合报道（

摘要：一句话：这篇文章分享我在家用硬件上部署的高性价比大语言模型解决方案及实际使用体验。

与其他教你如何运行模型的文章不同，这篇文章更注重实际的用户体验。它取代了我家里的 ChatGPT和类似软件，我已经把它们全部卸载了。

AI 摘要：分享基于双RTX 3090的家用硬件部署大语言模型方案，解析模型选择策略与隐私优先的AI应用实践。

本文系统阐述了作者在家用级硬件（双RTX 3090+13900K）上部署多模态大语言模型的完整方案。通过量化优化与模块化组合策略，实现了70B级别模型在48GB显存下的稳定运行，支撑自研软件「浮望」的隐私敏感型AI功能。文章对比了不同参数量模型的性能表现，给出显存占用参考表，并演示了网络搜索/图像识别/文档处理等实际应用场景。核心观点强调在硬件受限环境下通过量化策略（最低int4）、上下文管理（最高128K tokens）和模型组合实现隐私保护与性能的平衡。

🧵 Thread • FxTwitter / FixupX

砍怀特@标准件厂长 (@Lakr233)

文章已上线。

Different from other articles that teach you how to run a model, this article focuses more on practical user experience. It replaced ChatGPT and similar software in my home, and I have uninstalled them all.

https://apps.qaq.wiki/docs/flowdown/zh…