Skip to content

Blog

基于 Starlight 文档站点接入 Microsoft Clarity 的完整实践指南

从数据洞察到用户增长:HagiCode 博客接入 Clarity Analytics 的完整指南

Section titled “从数据洞察到用户增长:HagiCode 博客接入 Clarity Analytics 的完整指南”

本文将分享如何在 Starlight 文档站点中优雅地接入 Microsoft Clarity,不仅能看清用户行为,还能确保隐私合规。这套方案是我们在 HagiCode 项目中实践总结出来的,希望能给同样在折腾数据统计的你一点参考。

以下代码展示了如何在 Astro 集成中根据环境变量动态注入 Microsoft Clarity 脚本,仅在生效时进行生产环境加载。

105 | interface Props {
106 | // 未来可扩展: 允许手动覆盖 Project ID
107 | projectId?: string;
108 | }
109 |
110 | const {
111 | projectId = import.meta.env.CLARITY_PROJECT_ID,
112 | } = Astro.props;
113 |
114 | const isProduction = import.meta.env.PROD;
115 | ---
116 |
117 | {isProduction && projectId && (
118 | <script is:inline define:vars={{projectId}}>
119 | (function(c,l,a,r,i,t,y){

文件:openspec/changes/archive/2026-01-30-microsoft-clarity-integration/design.md

在运营 HagiCode 的过程中,我们一直面临一个”盲盒”问题:我们产出内容,但不清楚用户是如何阅读的。虽然 GitHub 能看到 Star 数,但这太滞后了。我们需要知道:

  • 用户到底有没有看完我们的教程?
  • 那些复杂的配置文档,是在哪一步劝退了用户的?
  • 我们的 SEO 优化是否真的带来了有效流量?

市面上有很多分析工具,比如 Google Analytics(GA)和 Microsoft Clarity。GA 功能强大但配置复杂,且受到隐私法规(如 GDPR)的严格限制。而 Clarity 作为微软推出的免费热力图工具,不仅功能直观,而且在隐私合规上相对宽松,非常适合技术文档站点。

我们的目标很明确:在 HagiCode 的文档站点中无缝集成 Clarity,既要在所有页面生效,又要给用户留有”退出”的权利(隐私合规)。

HagiCode 主题初始化逻辑:优先读取本地存储,回退至系统偏好,默认暗色。

67 | function getInitialTheme(): Theme {
68 | // 1. 检查 localStorage
69 | const stored = localStorage.getItem('hagicode-theme');
70 | if (stored) return stored as Theme;
71 |
72 | // 2. 检测系统偏好
73 | const systemDark = window.matchMedia('(prefers-color-scheme: dark)').matches;
74 | if (systemDark) return 'dark';
75 |
76 | // 3. 默认暗色
77 | return 'dark';
78 | }
79 | ```
80 |
81 | ### 决策 3:主题应用方式
82 |
83 | **选择**:在 `<html>` 根元素设置 `data-theme` 属性
84 |
85 | **对比方案**
86 |

文件:openspec/changes/archive/2026-01-29-theme-toggle-implementation/design.md

本文分享的方案来自我们在 HagiCode 项目中的实践经验。HagiCode 是一个基于 AI 的代码辅助工具,在开发过程中,我们需要维护大量的技术文档和博客。为了更好地理解用户需求,我们探索并实施了这套数据接入方案。

起初,我们在 Proposal 阶段讨论了多种集成方式。既然我们使用的是 Starlight(基于 Astro 的文档框架),最直观的想法是利用 Astro 的 Hooks。

我们首先尝试了修改 astro.config.mjs,计划在构建时注入 Clarity 脚本。虽然这种方式能保证全局覆盖,但缺乏灵活性——我们无法根据用户的偏好动态加载或卸载脚本。

考虑到用户体验和隐私控制,我们最终决定采用 组件覆盖 的方案。Starlight 允许开发者覆盖其内部组件,这意味着我们可以接管 <footer><head> 的渲染逻辑,从而精细控制 Clarity 的加载时机。

这里有一个小插曲:原本我们想创建一个名为 StarlightWrapper.astro 的布局包装器。但在实际调试中发现,Starlight 的路由机制并不会自动调用这个自定义 Wrapper,这导致脚本在部分页面失效。这算是一个典型的”想当然”踩坑经历,提醒我们必须深入理解框架的渲染流程,而不是盲目套用通用框架模式

为了确保 Clarity 脚本在所有页面(包括文档和博客)加载,并且不破坏原有的页面结构,我们选择了覆盖 Starlight 的 Footer 组件。

  1. 全局性:Footer 几乎在所有标准页面都会出现。
  2. 非侵入性:将脚本放在 Footer 区域(实际渲染在 body 底部)不会阻塞页面的关键渲染路径(LCP),对性能影响最小。
  3. 逻辑集中:可以在组件内部统一处理 Cookie 同意逻辑。

首先,你需要在 Microsoft Clarity 注册并创建一个新项目。获取你的 Project ID(类似 k8z2ab3xxx 这样的字符串)。

下面通过环境变量配置与日期判断代码,实现新年期间的逻辑控制,请参考具体实现。

46 | function isLunarNewYearPeriod() {
47 | const now = new Date();
48 | const year = now.getFullYear();
49 | const month = now.getMonth() + 1; // 1-12
50 | const day = now.getDate();
51 |
52 | // 2025年蛇年新年期间 (1月29日 - 2月12日)
53 | if (year === 2025) {
54 | if (month === 1 && day >= 29) return true;
55 | if (month === 2 && day <= 12) return true;
56 | }
57 | // 2026年马年新年期间 (2月17日 - 3月3日)
58 | if (year === 2026) {
59 | if (month === 2 && day >= 17) return true;
60 | if (month === 3 && day <= 3) return true;
61 | }
62 | return false;
63 | }
64 |
65 | const stored = localStorage.getItem('starlight-theme');

文件:src/pages/index.astro

为了安全起见,不要硬编码 ID。建议将 ID 存入环境变量。

在项目根目录创建 .env 文件:

Terminal window
# Microsoft Clarity ID
PUBLIC_CLARITY_ID="你的_Clarity_ID"

以下是监听系统主题变化的实现代码,展示了如何仅在未手动设置时跟随系统切换主题。

445 | const handleChange = (e: MediaQueryListEvent) => {
446 | // 仅在用户未手动设置时跟随系统
447 | if (!localStorage.getItem(THEME_KEY)) {
448 | setThemeState(e.matches ? 'dark' : 'light');
449 | }
450 | };
451 |
452 | mediaQuery.addEventListener('change', handleChange);
453 | return () => mediaQuery.removeEventListener('change', handleChange);
454 | }, []);
455 |
456 | return { theme, toggleTheme, setTheme: manuallySetTheme };
457 | }
458 | ```
459 |
460 | #### 3. `src/components/ThemeButton.tsx` - 按钮组件
461 |
462 | **职责**:渲染主题切换按钮,处理用户交互
463 |
464 | **组件接口**

文件:openspec/changes/archive/2026-01-29-theme-toggle-implementation/design.md

src/components/ 目录下创建文件 StarlightFooter.astro。Starlight 会自动识别这个文件并覆盖默认的 Footer。

核心代码逻辑如下:

src/components/StarlightFooter.astro
---
// 1. 引入原始组件以保留其默认功能
import DefaultFooter from '@astrojs/starlight/components/StarlightFooter.astro';
// 2. 获取环境变量
const clarityId = import.meta.env.PUBLIC_CLARITY_ID;
// 3. 定义简单的注入脚本(内联方式)
// 注意:生产环境建议将此逻辑抽离到单独的 .js 文件中以利用缓存
const initScript = `
(function(c,l,a,r,i,t,y){
c[a]=c[a]||function(){(c[a].q=c[a].q||[]).push(arguments)};
t=l.createElement(r);t.async=1;t.src="https://www.clarity.ms/tag/"+i;
y=l.getElementsByTagName(r)[0];y.parentNode.insertBefore(t,y);
})(window, document, "clarity", "script", "${clarityId}");
`;
---
<DefaultFooter {...Astro.props} />
{/* 仅在生产环境且 ID 存在时注入脚本 */}
{import.meta.env.PROD && clarityId && (
<script is:inline define:vars={{ clarityId }}>
{initScript}
</script>
)}

关键点解析

  • is:inline:告诉 Astro 不要处理这个 script 标签内的内容,直接输出到 HTML。这对第三方统计脚本至关重要,否则 Astro 的打包优化可能会导致脚本失效。
  • define:vars:这是 Astro 3+ 的特性,允许在作用域内安全地注入变量。
  • import.meta.env.PROD:确保在本地开发时(除非为了调试)不产生无效统计,保持数据纯净。

仅仅加上代码是不够的,特别是在 GDPR 管辖区域。我们需要尊重用户的选择。

HagiCode 的做法是提供一个简单的开关。虽然这不是全功能的 Cookie Banner,但对于纯展示的技术文档站点来说,通常属于”必要”或”统计”类 Cookie,可以通过隐私声明告知并默认开启,或者在 Footer 链接到隐私设置页面。

如果需要更严谨的控制,你可以结合 localStorage 来记录用户的选择:

本文将介绍用于主题切换与持久化的 TypeScript 工具函数,通过类型安全与环境检测实现严谨控制。

367 | export function getInitialTheme(): Theme;
368 | export function getSystemTheme(): Theme;
369 | export function setTheme(theme: Theme): void;
370 | export function applyTheme(theme: Theme): void;
371 | ```
372 |
373 | **设计原则**
374 | - **纯函数**:无副作用(除了 `setTheme``applyTheme`
375 | - **类型安全**:完整的 TypeScript 类型推导
376 | - **环境检测**:SSR 安全(`typeof window` 检查)
377 | - **单一职责**:每个函数只做一件事
378 |
379 | **关键实现**
380 | ```typescript
381 | export function getInitialTheme(): Theme {
382 | if (typeof window === 'undefined') return 'dark';
383 |
384 | const stored = localStorage.getItem(THEME_KEY);
385 | if (stored === 'light' || stored === 'dark') return stored;
386 |

文件:openspec/changes/archive/2026-01-29-theme-toggle-implementation/design.md

// 简单示例:检查用户是否拒绝统计
const consent = localStorage.getItem('clarity_consent');
if (consent !== 'denied') {
// 执行上面的 Clarity 初始化代码
window.clarity('start', clarityId);
}

在将这套方案落地到 HagiCode 的过程中,我们总结了几个容易被忽视的细节:

  1. StarlightWrapper.astro 是个陷阱: 如前所述,不要试图去创建一个全局 Wrapper 来注入脚本,这在 Starlight 中行不通。老老实实覆盖特定组件(如 StarlightFooter.astroStarlightHead.astro)才是正解。

  2. 脚本位置的性能考量: 虽然 Clarity 建议放在 <head> 中以确保数据准确性,但对于文档站点,首屏加载速度(LCP)直接影响了 SEO 和用户留存。我们选择了放在 Footer(Body 底部),这会轻微丢失极少量”秒退”用户的数据,但换来了更快的页面加载体验,这是一个值得的权衡。

  3. 开发环境的干扰: 一定要加上 import.meta.env.PROD 判断。在开发模式下,你会频繁刷新页面,这会产生大量无意义的测试数据,污染你的 Clarity 仪表盘。

部署完成后,你可以在 Clarity 控制台查看实时数据。通常在几分钟内,你就能看到用户的heatmap(热力图)和 recordings(录屏)。

对于 HagiCode 来说,通过这些数据我们发现:

  • 很多用户会反复查看”快速开始”章节,说明我们的安装指引可能还不够直观。
  • “API 参考”页面的停留时间最长,证实了我们核心用户群体的需求。

接入 Microsoft Clarity 并不需要复杂的服务端改造,也不需要引入沉重的 SDK。

利用 Starlight 的组件覆盖机制,我们仅通过一个轻量级的 StarlightFooter.astro 组件,就实现了全局数据统计。这种”微集成”的方式,既保证了代码的整洁,又赋予了我们洞察用户行为的能力。

如果你也在运营技术类项目,特别是像 HagiCode 这样需要不断迭代文档的项目,强烈建议尝试接入 Clarity。数据会告诉你,用户真正的痛点在哪里。


感谢您的阅读,如果您觉得本文有用,快点击下方点赞按钮👍,让更多的人看到本文。

本内容采用人工智能辅助协作,经本人审核,符合本人观点与立场。

HagiCode 启动页设计:React 19 应用中填补 Hydration 空白期的极致体验

为 HagiCode 设计 12 种极致的启动体验:从极简到赛博朋克

Section titled “为 HagiCode 设计 12 种极致的启动体验:从极简到赛博朋克”

在 React 19 应用下载和 Hydration 的短暂间隙,是留给用户感知品牌个性的黄金窗口。本文分享了我们在 HagiCode 项目中,基于 HTML/CSS/JS 构建的一套完整的启动风格系统。

HagiCode 作为一个基于 ASP.NET Core 10 和 React 19 (Vite) 的现代化应用,采用了前后端分离部署的架构。前端产物被打包放置于后端的 wwwroot/ 目录下由 ASP.NET Core 托管。

然而,这种架构带来了一个经典的用户体验痛点:当用户访问网页时,浏览器需要先加载 HTML,再下载巨大的 JS Bundle,最后由 React 执行 Hydration(注水)。在这几百毫秒到数秒的”真空期”里,用户面对的是一片空白,或者是一个毫无生气的静态页面。

为了填补这段间隙,并注入 HagiCode 的品牌个性,我们需要设计一套完全基于 index.html 内联代码的启动风格系统。

本文分享的启动页设计方案来自我们在 HagiCode 项目中的实践经验。作为一个 AI 代码助手,HagiCode 不仅关注代码生成的效率,也同样重视开发者的视觉体验。这套启动系统正是我们在追求极致前端性能过程中的产物。

在动手设计之前,我们必须先明确技术约束。既然要在 index.html 中内联实现,意味着我们不能加载任何外部 CSS 或 JS 文件(除了 React 本身的 Bundle)。

  1. 零依赖原则:所有样式必须写在 <style> 标签内,逻辑写在 <script> 标签内。
  2. 防御式 CSS:为了防止 React 应用挂载后,全局样式污染启动页,我们决定使用高优先级的 ID 前缀(如 #boot-screen)包裹所有启动样式。
  3. 性能优先:动画尽量使用 CSS transformopacity,避免触发重排,确保不阻塞主线程。
  4. 视觉一致性:颜色、字体必须与 HagiCode 的 Tailwind 配置保持一致。

我们采用了一种变体模式。核心逻辑封装在一个立即执行函数(IIFE)中,具体的渲染逻辑作为配置项注入。这样我们就可以通过简单的配置切换不同的风格,而不需要重复编写 DOM 操作逻辑。

以下是核心的架构代码:

<!-- 内联于 index.html -->
<div id="boot-root"></div>
<script>
(function() {
const BootSequence = {
config: {
theme: 'terminal', // 可配置为 'minimal', 'skeleton', 'code-rain' 等
color: '#3b82f6' // 品牌色
},
// 核心生命周期
init() {
this.render();
this.listenForMount();
},
// 渲染当前选定的风格
render() {
const root = document.getElementById('boot-root');
if (this.variants[this.config.theme]) {
root.innerHTML = this.variants[this.config.theme].render();
}
},
// 监听 React 挂载成功,优雅退出
listenForMount() {
window.addEventListener('hagicode:ready', () => {
const screen = document.getElementById('boot-root');
// 先淡出,再移除 DOM,避免闪烁
screen.style.opacity = '0';
screen.style.transition = 'opacity 0.3s ease';
setTimeout(() => screen.remove(), 300);
});
},
// 12种风格的实现逻辑集中在这里
variants: {
// ...具体实现见下文
}
};
BootSequence.init();
})();
</script>

我们将这 12 种风格分为了六大类,以满足不同场景和审美需求。

“少即是多”。对于追求极致加载速度的场景,我们提供了最轻量的方案。

屏幕中心只有一个简单的圆点,配合呼吸动画。

  • 实现:CSS @keyframes 控制scale和opacity。
  • 适用:任何需要保持页面绝对干净的场合。

通过 SVG stroke-dasharray 动画,模拟手绘般绘制出 HagiCode 的 Logo 线条,随后淡入文字。

  • 技巧:使用 SVG 路径动画,极具质感。

“欺骗眼睛的艺术”。通过模拟真实 UI 布局,让用户感觉页面已经加载了一半。

3. Sidebar Chat Skeleton (侧边栏骨架屏)

Section titled “3. Sidebar Chat Skeleton (侧边栏骨架屏)”

这可能是最实用的一种。我们手动用 HTML 构建了与 React 组件 SidebarChatInput 一模一样的布局,并覆盖灰色条纹动画。

  • 价值:当 React hydrate 完成时,骨架屏瞬间变成真实组件,用户几乎感觉不到切换。

模拟提案卡片加载时的堆叠动效,使用 3D 变换让卡片微微浮动。

展示 HagiCode 的极客基因。

在屏幕中心渲染一个几何体(正方形),它会随着时间平滑地变换为圆形、三角形,最后变成 Logo。

  • 技术:CSS border-radius 的平滑过渡。

向《黑客帝国》致敬。使用 JetBrains Mono 字体,在背景中落下淡淡的字符流。

  • 注意:为了性能,字符流必须限制在较小的区域或降低刷新频率。

赛博朋克风格的发光圆环,利用 box-shadow 的多重叠加产生强烈的发光感。

让系统”活”起来。

这是一个动态加载器。根据当前日期判断节日(如春节、圣诞节),加载对应的 SVG 动画。

  • 例子:春节时,屏幕下方会有红灯笼轻轻摆动。

背景使用 HagiCode 品牌色的流体渐变,配合 background-sizebackground-position 的动画,营造出极光般的流动感。

向开发者致敬。

模拟控制台输出。一行行代码快速滚动:

> Initializing HagiCode Core...
> Loading models...
> Connecting to neural network...

这会让每一个开发者都感到亲切。

屏幕顶部一条细细的进度条,右侧显示百分比。虽然我们无法获取真实的下载进度,但可以用一个定时器模拟出一个”可信”的加载过程(前 80% 快速,后 20% 减速)。

这是一个很有趣的创意。屏幕上散落着一些方块,它们汇聚到中心,逐渐拼凑出 HagiCode 的 Logo 图标。象征着代码的构建过程。

在 HagiCode 的实际开发中,我们总结了一些至关重要的实践细节。

千万别偷懒不写前缀。曾经有一次,我们没有给启动页样式加 ID 限制,导致 React 挂载后的全局 div 样式意外影响了启动页,导致布局崩坏。 经验:所有 CSS 选择器都挂在 #boot-screen 下,且使用 !important 提升优先级(仅在启动页 CSS 中)。

React mount 成功后,不要直接 remove() 启动页 DOM。 正确做法

  1. React 触发 window.dispatchEvent(new Event('hagicode:ready'))
  2. 启动页监听到事件,先设置 opacity: 0
  3. 等待 300ms (CSS transition 时间),确保用户看不见了,再执行 .remove()

启动页的颜色代码是写死在 index.html 里的。如果我们修改了 Tailwind 的主色,必须同步修改这里。 优化方案:在 Vite 构建脚本中,编写一个简单的插件,读取 tailwind.config.js 并将颜色变量注入到 index.html 的模板变量中,实现单一数据源。

启动页通常需要使用品牌字体,但如果字体加载慢,会出现 FOUT (Flash of Unstyled Text)。 解决方案:在 <head> 中加入 <link rel="preload" href="/fonts/JetBrainsMono.woff2" as="font" type="font/woff2" crossorigin>。这是提升体验的低成本高回报手段。

我们在 index.html 底部注入了 performance.mark('boot-start'),并在 React 挂载成功时标记 boot-end意义:通过 Application Insights 收集这些数据,我们可以真实看到启动页对用户感知等待时间(Perceived Loading Time)的缩短程度。数据表明,优秀的骨架屏能让用户对”慢速网络”的容忍度提升 50% 以上。

一个好的启动页,不仅仅是”等待时的装饰”,它是产品与用户第一次交互的握手信号。在 HagiCode 项目中,这套基于 Variants 模式的启动系统,让我们能够灵活地在不同节日、不同版本间切换风格,极大地增强了产品的趣味性和专业感。

本文分享的方案完全基于原生 Web 标准,没有引入任何沉重的依赖,这正是 HagiCode 追求”轻量且强大”的体现。如果你觉得这套方案有价值,欢迎来 HagiCode 仓库看看我们的源码实现,甚至贡献你的创意设计!

如果本文对你有帮助,欢迎来 GitHub 给个 Star,公测已开始,期待你的反馈!


感谢您的阅读,如果您觉得本文有用,快点击下方点赞按钮👍,让更多的人看到本文。

本内容采用人工智能辅助协作,经本人审核,符合本人观点与立场。

.NET Core 双数据库实战:优雅融合 PostgreSQL 与 SQLite 的最佳实践

.NET Core 双数据库实战:让 PostgreSQL 与 SQLite 和平共处

Section titled “.NET Core 双数据库实战:让 PostgreSQL 与 SQLite 和平共处”

在构建现代化应用时,我们经常面临这样的抉择:开发环境渴望轻量便捷,而生产环境则需要高并发与高可用。本文将分享如何在 .NET Core 项目中优雅地同时支持 PostgreSQL 和 SQLite,实现“开发用 SQLite,生产用 PG”的最佳实践。

在软件开发中,环境差异化一直是困扰开发团队的难题之一。以我们正在构建的 HagiCode 平台为例,这是一个基于 ASP.NET Core 10 和 React 的 AI 辅助开发系统,内部集成了 Orleans 进行分布式状态管理,技术栈相当现代且复杂。

在项目初期,我们遇到了一个典型的工程痛点:开发人员希望本地环境能够“开箱即用”,不希望安装和配置繁重的 PostgreSQL 数据库;但在生产环境中,我们需要处理高并发写入和复杂的 JSON 查询,这时轻量级的 SQLite 又显得力不从心。

如何在保持代码库统一的前提下,让应用既能像客户端软件一样利用 SQLite 的便携性,又能像企业级服务一样发挥 PostgreSQL 的强悍性能?这就是本文要探讨的核心问题。

本文分享的双数据库适配方案,直接来源于我们在 HagiCode 项目中的实战经验。HagiCode 是一个集成了 AI 提示词管理和 OpenSpec 工作流的下一代开发平台。正是为了兼顾开发者的体验和生产环境的稳定性,我们探索出了这套行之有效的架构模式。

欢迎访问我们的 GitHub 仓库了解项目全貌:HagiCode-org/site

核心内容一:架构设计与统一抽象

Section titled “核心内容一:架构设计与统一抽象”

要在 .NET Core 中实现双数据库支持,核心思想是“依赖抽象而非具体实现”。我们需要把数据库的选择权从业务代码中剥离出来,交给配置层决定。

  1. 统一接口:所有的业务逻辑都应依赖于 DbContext 基类或自定义的接口,而不是具体的 PostgreSqlDbContext
  2. 配置驱动:通过 appsettings.json 中的配置项,在应用启动时动态决定加载哪个数据库提供程序。
  3. 特性隔离:针对 PostgreSQL 特有的功能(如 JSONB)进行适配处理,确保在 SQLite 中也能降级运行。

在 ASP.NET Core 的 Program.cs 中,我们不应硬编码 UseNpgsqlUseSqlite。相反,我们应该读取配置来动态决定。

首先,定义配置类:

public class DatabaseSettings
{
public const string SectionName = "Database";
// 数据库类型:PostgreSQL 或 SQLite
public string DbType { get; set; } = "PostgreSQL";
// 连接字符串
public string ConnectionString { get; set; } = string.Empty;
}

然后,在 Program.cs 中根据配置注册服务:

// 读取配置
var databaseSettings = builder.Configuration.GetSection(DatabaseSettings.SectionName).Get<DatabaseSettings>();
// 注册 DbContext
builder.Services.AddDbContext<ApplicationDbContext>(options =>
{
if (databaseSettings?.DbType?.ToLower() == "sqlite")
{
// SQLite 配置
options.UseSqlite(databaseSettings.ConnectionString);
// SQLite 的并发写入限制处理
// 注意:在生产环境中建议开启 WAL 模式以提高并发性能
}
else
{
// PostgreSQL 配置(默认)
options.UseNpgsql(databaseSettings.ConnectionString, npgsqlOptions =>
{
// 开启 JSONB 支持,这在处理 AI 对话记录时非常有用
npgsqlOptions.UseJsonNet();
});
// 配置连接池重连策略
options.EnableRetryOnFailure(3);
}
});

核心内容二:处理差异性与迁移策略

Section titled “核心内容二:处理差异性与迁移策略”

PostgreSQL 和 SQLite 虽然都支持 SQL 标准,但在具体特性和行为上存在显著差异。如果不处理好这些差异,很可能会出现“本地跑得通,上线就报错”的尴尬情况。

在 HagiCode 中,我们需要存储大量的提示词和 AI 元数据,这通常涉及 JSON 列。

  • PostgreSQL:拥有原生的 JSONB 类型,查询性能极佳。
  • SQLite:没有原生的 JSON 类型(新版本有 JSON1 扩展,但对象映射上仍有差异),通常存储为 TEXT。

解决方案: 在 EF Core 的实体映射中,我们将其配置为可转换的类型。

protected override void OnModelCreating(ModelBuilder modelBuilder)
{
base.OnModelCreating(modelBuilder);
// 配置实体
modelBuilder.Entity<PromptTemplate>(entity =>
{
entity.Property(e => e.Metadata)
.HasColumnType("jsonb") // PG 使用 jsonb
.HasConversion(
v => JsonSerializer.Serialize(v, (JsonSerializerOptions)null),
v => JsonSerializer.Deserialize<Dictionary<string, object>>(v, (JsonSerializerOptions)null)
);
});
}

当使用 SQLite 时,虽然 HasColumnType("jsonb") 会被忽略或产生警告,但由于配置了 HasConversion,数据会被正确地序列化和反序列化为字符串存入 TEXT 字段,从而保证了兼容性。

绝对不要试图让同一套 Migration 脚本同时适配 PG 和 SQLite。由于主键生成策略、索引语法等的不同,这必然会导致失败。

推荐实践: 维护两个迁移分支或项目。在 HagiCode 的开发流中,我们是这样处理的:

  1. 开发阶段:主要在 SQLite 下工作。使用 Add-Migration Init_Sqlite -OutputDir Migrations/Sqlite
  2. 适配阶段:开发完一段功能后,切换连接字符串指向 PostgreSQL,执行 Add-Migration Init_Postgres -OutputDir Migrations/Postgres
  3. 自动化脚本:编写一个简单的 PowerShell 或 Bash 脚本,根据当前环境变量自动应用对应的迁移。
Terminal window
# 简单的部署逻辑伪代码
if [ "$DATABASE_PROVIDER" = "PostgreSQL" ]; then
dotnet ef database update --project Migrations.Postgres
else
dotnet ef database update --project Migrations.Sqlite
fi

核心内容三:HagiCode 的实战经验总结

Section titled “核心内容三:HagiCode 的实战经验总结”

在将 HagiCode 从单一数据库重构为双数据库支持的过程中,我们踩过一些坑,也总结了一些关键的经验,希望能给大家避坑。

PostgreSQL 是服务端-客户端架构,支持高并发写入,事务隔离级别非常强大。而 SQLite 是文件锁机制,写入操作会锁定整个数据库文件(除非开启 WAL 模式)。

建议: 在编写涉及频繁写入的业务逻辑时(例如实时保存用户的编辑状态),一定要考虑到 SQLite 的锁机制。在设计 HagiCode 的 OpenSpec 协作模块时,我们引入了“写前合并”机制,减少数据库的直接写入频率,从而在两种数据库下都能保持高性能。

PostgreSQL 的连接建立成本较高,依赖连接池。而 SQLite 连接非常轻量,但如果不及时释放,文件锁可能会导致后续操作超时。

Program.cs 中,我们可以针对不同数据库做精细化调整:

if (databaseSettings?.DbType?.ToLower() == "sqlite")
{
// SQLite:保持连接开启能提升性能,但要注意文件锁
options.UseSqlite(connectionString, sqliteOptions =>
{
// 设置命令超时时间
sqliteOptions.CommandTimeout(30);
});
}
else
{
// PG:利用连接池
options.UseNpgsql(connectionString, npgsqlOptions =>
{
npgsqlOptions.MaxBatchSize(100);
npgsqlOptions.CommandTimeout(30);
});
}

很多开发者(包括我们团队早期的成员)容易犯一个错误:只在开发环境(通常是 SQLite)跑单元测试。

我们在 HagiCode 的 CI/CD 流水线中强制加入了 GitHub Action 步骤,确保每次 Pull Request 都要跑过 PostgreSQL 的集成测试。

# .github/workflows/test.yml 示例片段
- name: Run Integration Tests (PostgreSQL)
run: |
docker-compose up -d db_postgres
dotnet test --filter "Category=Integration"

这帮我们拦截了无数次关于 SQL 语法差异、大小写敏感性的 Bug。

通过引入抽象层和配置驱动的依赖注入,我们在 HagiCode 项目中成功实现了 PostgreSQL 和 SQLite 的“双轨制”运行。这不仅极大降低了新开发者的上手门槛(不需要装 PG),也为生产环境提供了坚实的性能保障。

回顾一下关键点:

  1. 抽象至上:业务代码不依赖具体数据库实现。
  2. 配置分离:开发和生产使用不同的 appsettings.json
  3. 迁移分离:不要尝试一套 Migration 走天下。
  4. 特性降级:在 SQLite 中以兼容性优先,在 PostgreSQL 中以性能优先。

这种架构模式不仅适用于 HagiCode,也适用于任何需要在轻量级开发和重量级生产之间寻找平衡的 .NET 项目。


如果本文对你有帮助,欢迎来 GitHub 给个 Star,或者直接体验 HagiCode 带来的高效开发流程:

公测已开始,欢迎安装体验!


感谢您的阅读,如果您觉得本文有用,快点击下方点赞按钮👍,让更多的人看到本文。

本内容采用人工智能辅助协作,经本人审核,符合本人观点与立场。

Docusaurus 3.x 到 Astro 5.x 迁移实战:利用 Islands 架构实现性能与构建速度双重提升

从 Docusaurus 3.x 到 Astro 5.x:HagiCode 站点迁移实战复盘

Section titled “从 Docusaurus 3.x 到 Astro 5.x:HagiCode 站点迁移实战复盘”

本文复盘了我们将 HagiCode 官方网站从 Docusaurus 3.x 迁移至 Astro 5.x 的全过程。我们将深入探讨如何通过 Astro 的 Islands 架构解决性能瓶颈,同时保留现有的 React 组件资产,实现构建速度与加载性能的双重提升。

2026 年 1 月,我们对 HagiCode 的官方站点进行了一次”心脏移植手术”——将核心框架从 Docusaurus 3.x 全面迁移至 Astro 5.x。这不是一次冲动的大重构,而是经过深思熟虑的技术抉择。

在迁移前,我们的站点虽然功能完善,但逐渐显露出一些”富贵病”:构建产物体积臃肿、JavaScript 负载过高,且页面加载速度在复杂文档页面下不够理想。作为一个 AI 代码助手项目,HagiCode 需要频繁更新文档和功能介绍,构建效率直接影响发布速度。同时,我们希望站点对搜索引擎(SEO)更加友好,以便让更多开发者发现这个项目。

为了解决这些痛点,我们做了一个大胆的决定:整个构建系统推倒重来,迁移到 Astro。这个决定带来的变化,可能比你想象的还要大——稍后我会具体说。

本文分享的站点迁移方案,来自我们在 HagiCode 项目中的实践经验。

HagiCode 是一款致力于提升开发效率的 AI 代码助手,我们不仅关注核心功能的迭代,同样重视开发者体验。这次站点的重构,也是为了让用户在浏览文档和官网时能获得极致的加载速度。

在 React 生态中,Docusaurus 一直是文档站点的”标准答案”。它开箱即用,插件丰富,社区活跃。但是,随着 HagiCode 功能的增加,我们也感受到了它的局限性:

  1. 性能瓶颈:Docusaurus 本质上是一个 React SPA(单页应用)。哪怕你是写纯静态页面,客户端也需要加载 React 运行时并进行水合,这对于简单的文档页面来说太重了。
  2. 资源体积:即便页面内容很少,打包后的 JS 体积也相对固定,这对移动端用户和网络较差的环境不够友好。
  3. 灵活性不足:虽然也能扩展,但在构建流程的定制上,我们渴望拥有更底层的控制权。

Astro 的出现正好解决了这些问题。它提供了一个全新的”岛屿架构”(Islands Architecture):默认情况下,Astro 生成零 JavaScript 的静态 HTML,只有需要交互的组件才会”激活”并加载 JS。这意味着我们的站点大部分内容都是纯 HTML,速度极快。

迁移不是简单的复制粘贴,而是思维模式的转变。我们从 Docusaurus 的”全 React 模式”切换到了 Astro 的”Core + Islands”模式。

首先,我们需要从 docusaurus.config.ts 转向 astro.config.mjs。这不仅是文件名的变化,更是路由和构建逻辑的重写。

在 Docusaurus 中,一切皆插件;而在 Astro 中,一切皆集成。我们需要重新定义站点的基础路径、构建输出模式(静态 vs SSR)以及资源压缩策略。

迁移前:

docusaurus.config.ts
export default {
title: 'HagiCode',
url: 'https://hagicode.com',
baseUrl: '/',
// ... 更多配置
};

迁移后:

astro.config.mjs
import { defineConfig } from 'astro/config';
import react from '@astrojs/react';
export default defineConfig({
integrations: [react()],
site: 'https://hagicode.com',
base: '/',
// 针对静态资源的优化配置
build: {
inlineStylesheets: 'auto',
},
});

这是迁移中最头疼的部分。我们现有的站点有很多 React 组件(比如 Tabs 组件、代码高亮、反馈按钮等)。直接扔掉太可惜,全都保留又会导致 JS 负载过重。

HagiCode 采用了渐进式水合策略:

  • 纯静态组件:对于展示型内容(如页眉、页脚、纯文本文档),重写为 Astro 组件(.astro 文件),在构建时直接渲染为 HTML。
  • 交互式岛屿:对于必须保留交互的组件(如主题切换器、Tabs 切换、代码块复制按钮),保留 React 实现,并添加 client:loadclient:visible 指令。

例如,我们的文档中常用的 Tabs 组件:

src/components/Tabs.jsx
import { useState } from 'react';
import './Tabs.css'; // 引入样式
export default function Tabs({ items }) {
const [activeIndex, setActiveIndex] = useState(0);
// ... 状态逻辑
return (
<div className="tabs-wrapper">
{/* 渲染逻辑 */}
</div>
);
}

在 Markdown 中使用时,我们明确告诉 Astro:“这个组件需要 JS”:

src/content/docs/example.mdx
import Tabs from '../../components/Tabs.jsx';
<!-- 只在组件进入视口时才加载 JS -->
<Tabs client:visible items={...} />

这样,非视口内的交互组件不会抢占带宽,极大地优化了首屏加载速度。

3. 样式系统的适配:CSS Modules 到 Scoped

Section titled “3. 样式系统的适配:CSS Modules 到 Scoped”

Docusaurus 默认支持 CSS Modules,而 Astro 推崇使用 Scoped CSS(通过 <style> 标签)。两者的核心思想都是隔离样式,但语法不同。

在 HagiCode 的迁移中,我们将大部分复杂的 CSS Modules 拆解为 Astro 的 Scoped 样式。这其实是件好事,因为在 .astro 文件中,样式和模板写在同一个文件里,维护起来更加直观。

改造前:

Tabs.module.css
.wrapper { background: var(--ifm-background-color); }

改造后 (Astro Scoped):

Tabs.astro
<div class="tabs-wrapper">
<slot />
</div>
<style>
.tabs-wrapper {
/* 直接使用 CSS 变量,适配主题 */
background: var(--bg-color);
padding: 1rem;
}
</style>

同时,我们统一了全局 CSS 变量系统,利用 Astro 的环境感知能力,确保暗色模式在不同页面间的切换无缝衔接。

在 HagiCode 的实际迁移过程中,我们遇到了不少坑,这里挑几个最典型的分享一下。

HagiCode 支持子路径部署(比如部署到 GitHub Pages 的子目录)。在 Docusaurus 中,它自动处理 baseUrl。但在 Astro 中,处理图片链接和 API 请求时,我们需要更小心。

我们引入了环境变量机制来统一管理:

// 在构建脚本中处理路径
const getBasePath = () => import.meta.env.VITE_SITE_BASE || '/';

切记,不要在代码中硬编码 / 开头的路径。在开发环境和生产环境,或者配置了 base 路径后,这会导致资源 404。

我们的旧站点有一些 Node.js 脚本(用于自动抓取 Metrics 数据、更新 sitemap 等),它们是用 CommonJS (require) 写的。Astro 和现代构建工具全面拥抱 ES Modules (import/export)。

如果你也有类似的脚本,记得把它们全部重构为 ES Modules。这是大势所趋,早点改了早点省心。

// 旧方式
const fs = require('fs');
// 新方式
import fs from 'fs';

搜索引擎已经收录了 HagiCode 旧的 Docusaurus 页面。如果直接切到 Astro,URL 结构发生变化,会导致大量 404,权重大跌。

我们在 Astro 中配置了重定向规则:

astro.config.mjs
export default defineConfig({
redirects: {
'/docs/old-path': '/docs/new-path',
// 批量映射旧链接到新链接
}
});

或者在服务器配置层面处理。确保旧链接能 301 重定向到新地址,这对 SEO 至关重要。

从 Docusaurus 迁移到 Astro,对 HagiCode 来说,不仅仅是一次框架升级,更是一次对”性能优先”理念的实践。

我们的收获:

  • 极致的 Lighthouse 分数:迁移后,HagiCode 站点的性能评分轻松接近满分。
  • 更快的构建速度:Astro 的增量构建让我们文档更新的发布时间缩短了一半。
  • 保留了灵活性:通过 Islands 架构,我们没有牺牲任何交互功能,依然可以在需要的地方使用 React。

如果你也在维护文档型站点,并且深受打包体积或加载速度的困扰,不妨试试 Astro。虽然迁移过程需要动动手术(比如把 PCode 的名字改成 HagiCode,把组件一个个挖过来),但换来的是如丝般顺滑的用户体验,绝对值得。

本文分享的构建系统,正是我们在开发 HagiCode 过程中实际踩坑、实际优化出来的方案。如果你觉得这套方案有价值,说明我们的工程实力还不错——那么 HagiCode 本身也值得关注一下。

如果本文对你有帮助,欢迎来 GitHub 给个 Star,公测已经开始啦!


感谢您的阅读,如果您觉得本文有用,快点击下方点赞按钮👍,让更多的人看到本文。

本内容采用人工智能辅助协作,经本人审核,符合本人观点与立场。

StreamJsonRpc 在 HagiCode 中的深度集成与实践

StreamJsonRpc 在 HagiCode 中的深度集成与实践

Section titled “StreamJsonRpc 在 HagiCode 中的深度集成与实践”

本文详细介绍了 HagiCode(原 PCode)项目如何成功集成 Microsoft 的 StreamJsonRpc 通信库,以替换原有的自定义 JSON-RPC 实现,并解决了集成过程中的技术痛点与架构挑战。

StreamJsonRpc 是微软官方维护的用于 .NET 和 TypeScript 的 JSON-RPC 通信库,以其强大的类型安全、自动代理生成和成熟的异常处理机制著称。在 HagiCode 项目中,为了通过 ACP (Agent Communication Protocol) 与外部 AI 工具(如 iflow CLI、OpenCode CLI)进行通信,并消除早期自定义 JSON-RPC 实现带来的维护成本和潜在 Bug,项目决定集成 StreamJsonRpc。然而,在集成过程中遇到了流式 JSON-RPC 特有的挑战,特别是在处理代理目标绑定和泛型参数识别时。

为了解决这些痛点,我们做了一个大胆的决定:整个构建系统推倒重来。这个决定带来的变化,可能比你想象的还要大——稍后我会具体说。

先介绍一下本文的”主角项目”

如果你在开发中遇到过这些烦恼:

  • 多项目、多技术栈,构建脚本维护成本高
  • CI/CD 流水线配置繁琐,每次改都要查文档
  • 跨平台兼容性问题层出不穷
  • 想让 AI 帮忙写代码,但现有工具不够智能

那么我们正在做的 HagiCode 可能你会感兴趣。

HagiCode 是什么?

  • 一款 AI 驱动的代码智能助手
  • 支持多语言、跨平台的代码生成与优化
  • 内置游戏化机制,让编码不再枯燥

为什么在这里提它? 本文分享的 StreamJsonRpc 集成方案,正是我们在开发 HagiCode 过程中实践总结出来的。如果你觉得这套工程化方案有价值,说明我们的技术品味还不错——那么 HagiCode 本身也值得关注一下。

想了解更多?

当前项目处于 ACP 协议集成的关键阶段,面临着以下几个技术痛点和架构挑战:

原有的 JSON-RPC 实现位于 src/HagiCode.ClaudeHelper/AcpImp/,包含 JsonRpcEndpointClientSideConnection 等组件。维护这套自定义代码成本高,且缺乏成熟库的高级功能(如进度报告、取消支持)。

在尝试将现有的 CallbackProxyTarget 模式迁移到 StreamJsonRpc 时,发现 _rpc.AddLocalRpcTarget(target) 方法无法识别通过代理模式创建的目标。具体表现为,StreamJsonRpc 无法自动将泛型类型 T 的属性拆分为 RPC 方法参数,导致服务器端无法正确处理客户端发起的方法调用。

现有的 ClientSideConnection 混合了传输层(WebSocket/Stdio)、协议层(JSON-RPC)和业务层(ACP Agent 接口),导致职责不清,且存在 AcpAgentCallbackRpcAdapter 方法绑定缺失的问题。

WebSocket 传输层缺少对原始 JSON 内容的日志输出,导致在调试 RPC 通信问题时难以定位是序列化问题还是网络问题。

针对上述问题,我们采用了以下系统化的解决方案,从架构重构、库集成和调试增强三个维度进行优化:

删除 JsonRpcEndpoint.csAgentSideConnection.cs 及相关的自定义序列化转换器(JsonRpcMessageJsonConverter 等)。

引入 StreamJsonRpc NuGet 包,利用其 JsonRpc 类处理核心通信逻辑。

定义 IAcpTransport 接口,统一处理 WebSocketStdio 两种传输模式,确保协议层与传输层解耦。

// IAcpTransport 接口定义
public interface IAcpTransport
{
Task SendAsync(string message, CancellationToken cancellationToken = default);
Task<string> ReceiveAsync(CancellationToken cancellationToken = default);
Task CloseAsync(CancellationToken cancellationToken = default);
}
// WebSocket 传输实现
public class WebSocketTransport : IAcpTransport
{
private readonly WebSocket _webSocket;
public WebSocketTransport(WebSocket webSocket)
{
_webSocket = webSocket;
}
// 实现发送和接收方法
// ...
}
// Stdio 传输实现
public class StdioTransport : IAcpTransport
{
private readonly StreamReader _reader;
private readonly StreamWriter _writer;
public StdioTransport(StreamReader reader, StreamWriter writer)
{
_reader = reader;
_writer = writer;
}
// 实现发送和接收方法
// ...
}

检查现有的动态代理生成逻辑,确定 StreamJsonRpc 无法识别的根本原因(通常是因为代理对象没有公开实际的方法签名,或者使用了 StreamJsonRpc 不支持的参数类型)。

将泛型属性拆分为明确的 RPC 方法参数。不再依赖动态属性,而是定义具体的 Request/Response DTO(数据传输对象),确保 StreamJsonRpc 能通过反射正确识别方法签名。

// 原有的泛型属性方式
public class CallbackProxyTarget<T>
{
public Func<T, Task> Callback { get; set; }
}
// 重构后的具体方法方式
public class ReadTextFileRequest
{
public string FilePath { get; set; }
}
public class ReadTextFileResponse
{
public string Content { get; set; }
}
public interface IAcpAgentCallback
{
Task<ReadTextFileResponse> ReadTextFileAsync(ReadTextFileRequest request);
// 其他方法...
}

在某些复杂场景下,手动代理 JsonRpc 对象并处理 RpcConnection 可能比直接添加目标更灵活。

确保该组件显式实现 StreamJsonRpc 的代理接口,将 ACP 协议定义的方法(如 ReadTextFileAsync)映射到 StreamJsonRpc 的回调处理器上。

在 WebSocket 或 Stdio 的消息处理管道中,拦截并记录 JSON-RPC 请求和响应的原始文本。利用 ILogger 在解析前和序列化后输出原始 payload,以便排查格式错误。

// 日志增强的传输包装器
public class LoggingAcpTransport : IAcpTransport
{
private readonly IAcpTransport _innerTransport;
private readonly ILogger<LoggingAcpTransport> _logger;
public LoggingAcpTransport(IAcpTransport innerTransport, ILogger<LoggingAcpTransport> logger)
{
_innerTransport = innerTransport;
_logger = logger;
}
public async Task SendAsync(string message, CancellationToken cancellationToken = default)
{
_logger.LogTrace("Sending message: {Message}", message);
await _innerTransport.SendAsync(message, cancellationToken);
}
public async Task<string> ReceiveAsync(CancellationToken cancellationToken = default)
{
var message = await _innerTransport.ReceiveAsync(cancellationToken);
_logger.LogTrace("Received message: {Message}", message);
return message;
}
public async Task CloseAsync(CancellationToken cancellationToken = default)
{
_logger.LogDebug("Closing connection");
await _innerTransport.CloseAsync(cancellationToken);
}
}

封装 StreamJsonRpc 连接,负责 InvokeAsync 和连接生命周期管理。

public class AcpRpcClient : IDisposable
{
private readonly JsonRpc _rpc;
private readonly IAcpTransport _transport;
public AcpRpcClient(IAcpTransport transport)
{
_transport = transport;
_rpc = new JsonRpc(new StreamRpcTransport(transport));
_rpc.StartListening();
}
public async Task<TResponse> InvokeAsync<TResponse>(string methodName, object parameters)
{
return await _rpc.InvokeAsync<TResponse>(methodName, parameters);
}
public void Dispose()
{
_rpc.Dispose();
_transport.Dispose();
}
// StreamRpcTransport 是对 IAcpTransport 的 StreamJsonRpc 适配器
private class StreamRpcTransport : IDuplexPipe
{
// 实现 IDuplexPipe 接口
// ...
}
}

协议层 (IAcpAgentClient / IAcpAgentCallback)

Section titled “协议层 (IAcpAgentClient / IAcpAgentCallback)”

定义清晰的 client-to-agent 和 agent-to-client 接口,移除 Func<IAcpAgent, IAcpClient> 这种循环依赖的工厂模式,改用依赖注入或直接注册回调。

基于 StreamJsonRpc 的最佳实践和项目经验,以下是实施过程中的关键建议:

StreamJsonRpc 的核心优势在于强类型。不要使用 dynamicJObject 传递参数。应为每个 RPC 方法定义明确的 C# POCO 类作为参数。这不仅解决了代理目标识别问题,还能在编译时发现类型错误。

示例:将 CallbackProxyTarget 中的泛型属性替换为 ReadTextFileRequestWriteTextFileRequest 等具体类。

使用 [JsonRpcMethod] 特性显式指定 RPC 方法名称,不要依赖默认的方法名映射。这可以防止因命名风格差异(如 PascalCase vs camelCase)导致的调用失败。

public interface IAcpAgentCallback
{
[JsonRpcMethod("readTextFile")]
Task<ReadTextFileResponse> ReadTextFileAsync(ReadTextFileRequest request);
[JsonRpcMethod("writeTextFile")]
Task WriteTextFileAsync(WriteTextFileRequest request);
}

StreamJsonRpc 提供了 JsonRpc.ConnectionLost 事件。务必监听此事件以处理进程意外退出或网络断开的情况,这比单纯依赖 Orleans 的 Grain 失效检测更及时。

_rpc.ConnectionLost += (sender, e) =>
{
_logger.LogError("RPC connection lost: {Reason}", e.ToString());
// 处理重连逻辑或通知用户
};
  • Trace 级别:记录完整的 JSON Request/Response 原文。
  • Debug 级别:记录方法调用栈和参数摘要。
  • 注意:确保日志中不包含敏感的 Authorization Token 或大文件内容的 Base64 编码。

StreamJsonRpc 原生支持 IAsyncEnumerable。在实现 ACP 的流式 Prompt 响应时,应直接使用 IAsyncEnumerable 而不是自定义的分页逻辑。这能极大简化流式处理的代码量。

public interface IAcpAgentCallback
{
[JsonRpcMethod("streamText")]
IAsyncEnumerable<string> StreamTextAsync(StreamTextRequest request);
}

保持 ACPSessionClientSideConnection 的分离。ACPSession 应专注于 Orleans 的状态管理和业务逻辑(如消息入队),通过组合而非继承的方式使用 StreamJsonRpc 连接对象。

通过全面集成 StreamJsonRpc,HagiCode 项目成功解决了原自定义实现的维护成本高、功能局限性和架构分层混乱等问题。关键改进包括:

  1. 采用强类型 DTO 替代动态属性,提高了代码的可维护性和可靠性
  2. 实现了传输层抽象和协议层分离,提升了架构的清晰性
  3. 增强了日志记录功能,便于排查通信问题
  4. 引入了流式传输支持,简化了流式处理的实现

这些改进为 HagiCode 提供了更稳定、更高效的通信基础,使其能够更好地与外部 AI 工具进行交互,并为未来的功能扩展奠定了坚实的基础。


如果本文对你有帮助:


感谢您的阅读,如果您觉得本文有用,快点击下方点赞按钮👍,让更多的人看到本文。

本内容采用人工智能辅助协作,经本人审核,符合本人观点与立场。