打造前后端 API 数据合约（GraphQL、tRPC、oRPC）与相关变通方案
使用 TypeScript 确保程式型别安全以维持大型前端专案的品质和维护性已经是很成熟且常见的做法，但有一项最常见的破口会让程式变得脆弱且混乱：「程式间 API 沟通」。 TypeScript 本身虽然能静态检查程式内部的型别正确性，但只能在程式执行阶段验证资料格式才能真正确保型别安全。
使用 TypeScript 确保程式型别安全以维持大型前端专案的品质和维护性已经是很成熟且常见的做法，但有一项最常见的破口会让程式变得脆弱且混乱：「程式间 API 沟通」。 TypeScript 本身虽然能静态检查程式内部的型别正确性，但只能在程式执行阶段验证资料格式才能真正确保型别安全。
使用 TypeScript 確保程式型別安全以維持大型前端專案的品質和維護性已經是很成熟且常見的做法，但有一項最常見的破口會讓程式變得脆弱且混亂：「程式間 API 溝通」。TypeScript 本身雖然能靜態檢查程式內部的型別正確性，但只能在程式執行階段驗證資料格式才能真正確保型別安全。
If you browse through Shadcn's component set, you'll find extensive use of a helper function cn, which uses twMerge(clsx(inputs)).
如果翻阅 Shadcn 组件集的组件会发现大量使用到一个辅助函数 cn，背后是使用 twMerge(clsx(inputs))，它实质是两个库的组合，方便构建 Tailwind 样式。为什么需要额外的库和方法来构建组件样式呢？
如果翻閱 Shadcn 元件集的元件會發現大量使用到一個輔助函式 cn，背後使用 twMerge(clsx(inputs))，它其實是兩套函式庫的組成，用於更方便建構元件當中 Tailwind 的樣式。為什麼會需要額外的庫和方法來建構元件樣式呢？
不少網站登入時都有關於「Single Sign-On」的選項，像是只要登入 Google 帳號，就可以橫跨不同服務如 YouTube、Gmail，從痛點了解 SSO 如何解決多個服務間登入造成的潛在問題與相關流程，打造更方便與安全的登入體驗。
By integrating Figma MCP and Shadcn MCP Server, maybe we can precisely build frontend interfaces through chat with AI.
UI 通常仰赖设计者与前端耗费大量时间精力进行组织与维护，近期工作上进行前端翻新也遇到大量陈旧代码需要翻皮的作业，问题是谁有时间一个一个重新替换？尝试串上 Figma MCP 与 Shadcn MCP Server 让我们透过与 AI 聊天就能精准打造前端介面。
UI 通常仰賴設計者與前端耗費大量時間精力進行組織與維護，近期工作上進行前端翻新也遇到大量陳舊代碼需要翻皮的作業，問題是誰有時間一個一個重新替換？嘗試串上 Figma MCP 與 Shadcn MCP Server 讓我們透過與 AI 聊天就能精準打造前端介面。
Rendering is performance bottleneck in web, especially in dashboard or large data lists. It skips the performance burden by "only rendering visible items."
渲染永远是网页运算中极度耗费效能的一块瓶颈之一，而在像是仪表板应用或是大量资料清单如社群媒体版面很容易会遇到前端渲染效率上的问题，透过「只渲染看得到的东西」来减少效能负担。这种模式通常称作 List Virtualization（虚拟化看不到的东西）或 Windowing（只渲染视窗内的东西）。
渲染永遠是網頁運算中極度耗費效能的一塊瓶頸之一，而在像是儀表板應用或是大量資料清單如社群媒體版面很容易會遇到前端渲染效率上的問題，透過「只渲染看得到的東西」來減少效能負擔。這種模式通常稱作 List Virtualization（虛擬化看不到的東西）或 Windowing（只渲染視窗內的東西）。
AI solves clear contextual problems like LeetCode with remarkable efficiency and accuracy. But in real situations, AI struggles. MCP would help.
AI 解决一些上下文清晰的小题目如 LeetCode 会发现它通常有惊人的效率与准确率，然而在真实情境下 AI 通常没有这么厉害，因为环境上下文和需求是模糊的，如何更好的让 AI 看清与外部世界互动能够达成更有效率的产出，而 MCP 是一种大型语言模型的统一协定帮助达成该目标。
AI 解決一些上下文清晰的小題目如 LeetCode 會發現它通常有驚人的效率與準確率，然而在真實情境下 AI 通常沒有這麼厲害，因為環境上下文和需求是模糊的，如何更好的讓 AI 看清與外部世界互動能夠達成更有效率的產出，而 MCP 是一種大型語言模型的統一協定幫助達成該目標。