传统数仓、数据库和分析系统，为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时，就产生了一个全新的挑战：如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中，这一过程通常经历三个关键环节：1. 数仓与数据库：提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG：让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent：将数据能力编排成可执行的任务，实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路，可以发现数据不再只是“给人看的”，而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM：数据“服务对象”的变化在之前的文章中（微信公众号...

大三前端但是0实习，1月陆陆续续面了MiniMax，字节，小红书、米哈游、虾皮，除了字节发感谢信其他在泡池子今天boss上一个小厂hr打招呼，感觉条件挺优厚的，感觉可以干到4月再面暑期问问牛油们可以去试试嘛

随着前端技术生态的不断演进，React 作为目前最流行的前端框架之一，已经走过了十多个年头。在 2026 年这个时间节点，很多开发者都在思考一个问题：React 源码还值不值得深入阅读？这个问题的答案并不是简单的"是"或"否"，而需要从多个维度进行分析。本文将从实际价值、学习成本、技术趋势等角度，为你提供一个全面的分析。为什么曾经值得读 React 源码？在讨论"现在是否值得"之前，我们先回顾一下为什么 React 源码曾经被认为是值得学习的经典。React 引入了很多开创性的概念：虚拟 DOM（Virtual DOM）虽然现在已不是...