BIOS/UEFI 层级配置

这是所有设置的前提。如果硬件层关闭，系统层做再多努力也无效。

1. 进入 BIOS：通常是开机连续按 Del 或 F2。
2. 电源管理设置 (Power Management)：
   • Wake On LAN 或 Resume By PCI-E Device：设为 Enabled。
   • ErP Ready：设为 Disabled（这是关键！ErP 开启会将待机功耗降至 0.5W 以下，直接切断网卡电源）。
   • Deep Sleep：设为 Disabled。

操作系统设置

、 Windows 操作系统配置

Windows 默认倾向于在关机时“彻底休眠”，这有时会干扰网卡状态。

一、 核心原理：协议栈与硬件实现

WOL 是一种基于 OSI 模型第二层（数据链路层） 的硬件唤醒技术，由 AMD 和 HP 于 1997 年提出，并在 IEEE 802.3 标准中得到规范。

1. Magic Packet 数据结构

WOL 的核心载荷是一个 102 字节的特殊以太网帧，其结构定义如下：

+----------------+------------------+
| 6 bytes 0xFF   | Synchronization  |
+----------------+------------------+
| 96 bytes       | Target MAC × 16  |
+----------------+------------------+

• 同步流 (Sync Stream)：6 个字节的 0xFF（FF:FF:FF:FF:FF:FF），作为魔术包识别标记。
• 目标载荷：目标 NIC 的 MAC 地址连续重复 16 次（16 × 6 = 96 字节）。
• 封装协议：
  • 标准实现使用 UDP/7（Echo Protocol）或 UDP/9（Discard Protocol）
  • 也可以使用 EtherType 0x0842 直接封装在以太网帧中
  • 关键点：NIC 的物理层（PHY）芯片通过硬件模式匹配 MAC 序列，不依赖 IP 层解析

2. NIC 的待机监听机制

即使系统处于 ACPI S5 状态（Soft Off），主板的 ATX 电源仍会通过 +5V Standby（紫色线） 为 NIC 提供约 2-3W 的待机功耗。此时 NIC 进入 PCI Power State D3hot/D3cold，仅保留以下组件活跃：

本指南适用于 Swift / SwiftUI / macOS/iOS 应用开发，帮助你在工程中正确、优雅、专业地使用 Xcode 支持的注释标签，提高代码可读性、可维护性和团队协作效率。

1. Xcode 支持的注解标签一览表

以下标签是 Xcode 原生支持 的，它们在导航栏、Issue Navigator 中具有特殊行为。

2. 注解标签详解

2.1 // MARK: —— 代码分区（最常用）

用于将大型 Swift 文件分块，让导航结构更清晰。

引言：当蝴蝶效应遭遇分布式系统

2025 年 11 月 18 日 11:20 UTC，作为支撑全球 20% 互联网流量的基础设施巨头 Cloudflare 遭遇了自 2019 年以来最严重的全球性服务中断。这次事故的起因极具讽刺意味：并非精心策划的网络攻击，也非复杂的硬件故障，而是一次旨在"提升安全性"的 ClickHouse 数据库权限优化——为了实现更细粒度的查询权限控制，工程师将用户访问的表元数据从单一的 default 数据库扩展到了底层的 r0 数据库。

编程的本质，是对复杂度的驯服。 人类在构建系统时，总会在“秩序”与“自由”之间寻找平衡： 我们希望系统可控，却又希望它具备足够的灵活性。

而“控制与逻辑的分离”，正是这场平衡的核心哲学。

一、从程序语言看“控制”与“逻辑”的两极

在最原始的机器世界里，程序员手动控制一切：寄存器、内存、跳转指令。 那时没有“逻辑”，只有“控制”；系统完全依赖人的思维去维持秩序。

在企业级应用中，数据删除往往不是"真的删除"。在多数情况下，我们更倾向于**伪删除（Soft Delete）**通过标记字段的方式，将记录逻辑上设为删除状态，而非从数据库物理移除。

本文将从伪删除与真实删除的对比出发，带你深入理解 JPA 中的 @FilterDef 与 @Filter 注解如何优雅地实现伪删除逻辑，同时介绍 Hibernate 6.4+ 引入的 @SoftDelete，帮助你构建更安全、可维护的数据层。

Vibe Coding 是一种与 AI 协作的开发方式：你负责方向与感受，AI 负责生成与辅助；通过“明确意图 + 精准上下文 + 迭代互动”形成顺畅的共创节奏。

什么是 Vibe Coding？

• 强调“节奏感 + 意图驱动 + 互动流”，而不是“让 AI 全权代写”。
• 以短反馈循环推进：构思 → 生成 → 运行 → 观察 → 调整。
• 通过对话式协作保持创造力与稳定产出。

核心理念

1. 清晰愿景：先搞清楚要做什么、为什么做（产品与用户视角）。
2. 分步构建：把复杂功能拆小做，频繁落地可运行增量。
3. 精准上下文：只给 AI 必要文件与约束，避免信息噪音。
4. 持续调整：感觉不对就回退与重生，保持节奏，而非死磕。

️ 实战技巧（18 条精华）

1) 明确目标

• 用需求、用户流程、验收标准描述目标；输入清晰，输出才清晰。

2) 先做 UI/UX 规划

• 统一设计系统与组件规范；早期就复用按钮、加载态等组件。

3) 熟练使用 Git/GitHub

• Git 是安全网；每个功能点都要 commit，AI 误改可随时回滚。

4) 选主流技术栈

• AI 对常见框架帮助更强（示例：Next.js + Supabase + Tailwind + Vercel）。

5) 写好 Cursor Rules

• 明确技术栈、代码风格、禁用事项；可参考社区模板并持续迭代。

6) 建立「instructions/」文件夹

• 存放项目约定、示例组件、最佳实践，作为可引用的上下文源。

7) 精细化 Prompt

• 具体、可验收、边界清晰；不会写就先用大模型辅助打磨再投喂 IDE。

8) 拆解复杂功能

• 大功能拆 3 ～ 5 小步；每步都能运行与验证，降低走偏成本。

9) 管理上下文

• 对话过长就开新会话并简述进度与涉及文件，避免上下文漂移。

10) 方向不对就重来

• 别在错误方向硬修；回退 → 改 Prompt → 重生，速度更快、质量更稳。

11) 精准指明文件

• 告诉 AI 只修改哪些文件与区域；控制“修改面”，减少副作用。

12) 复用既有组件

• 显式提及既有组件与风格，AI 会自动对齐一致性与可维护性。

13) 多模型协作审查

• 用大上下文模型做安全/性能审计，再回 IDE 模型修复，循环迭代。

14) 安全最佳实践（必做）

• 输入校验与转义；前端不暴露密钥；最小权限与资源级鉴权；
• 不向用户暴露堆栈；防 IDOR；开启限流与加密；可用 DB 侧 RLS。

15) 快速处理错误

• 复制报错与日志给 AI；三轮无解就回退重来，别陷入“洞穴”。

16) 系统化调试

• 让 AI 罗列“最可能原因 Top-N”；加入关键日志 → 运行 → 回传分析。

17) 明确禁止“擅自发挥”

• 在提示中注明：“不要修改未指明的代码/文件”。

18) 建立“常见 AI 误区”清单

• 把模型高频错误沉淀为 checklist；每次开发前贴给 AI 规避复发。

Prompt 范式（可直接复用）

意图 + 约束 + 上下文 + 验收 四件套：

从第一章的"Hello, World!“到第十四章的高性能 Web 服务，你已经完成了一次史诗级的技术蜕变。

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