原来 Next.js 里启动静态化可以这么灵活,网站打开速度大幅提升 🔼 📚 dynamicParams 和 revalidate 参数详解 1️⃣ dynamicParams = true 的作用 允许访问未在 generateStaticParams 中预生成的动态路由 工作机制: - ✅ 预生成的内容(Top 1000):直接返回静态HTML,极快 - ✅ 未预生成的内容:首次访问时动态渲染(SSR),之后缓存为静态页面 示例: 预生成:/article/baab8fef → 8-10ms(构建时已生成) 未预生成:/article/xyz123 → 首次300ms(SSR),后续8-10ms(已缓存) 2️⃣ revalidate = 3600 的作用 这是 ISR(Incremental Static Regeneration)机制,重点来了: 🔄 ISR 工作流程(关键!) 1. 在 1 小时内的访问: 用户访问 → 返回缓存的静态页面 → 8-10ms ⚡️ - ✅ 不触发重新构建 - ✅ 性能极快 - ✅ 无任何影响 2. 超过 1 小时后的第一次访问(Stale-While-Revalidate): 用户访问 → 立即返回旧的静态页面(8-10ms) ↓ 后台静默重新生成新页面 ↓ 下一次访问时返回新页面 2. 关键特性: - ✅ 用户永远不会感知重新构建 - ✅ 永远返回静态页面(8-10ms) - ✅ 后台异步更新,无性能影响 📊 时间线示例 时间轴: ├─ 10:00 - 构建完成,生成静态页面 v1 │ ├─ 10:30 - 用户访问 → 返回 v1(8ms)✅ ├─ 10:45 - 用户访问 → 返回 v1(8ms)✅ ├─ 11:00 - 用户访问 → 返回 v1(8ms)✅ │ ├─ 11:05 - 超过1小时,用户访问: │ 1. 立即返回 v1(8ms)✅ │ 2. 后台重新生成 v2(用户感知不到) │ ├─ 11:10 - 用户访问 → 返回 v2(8ms)✅ 新数据! └─ 之后1小时内 → 都返回 v2 3️⃣ 是否获取最新数据? 答案:是的,但有延迟策略 - ✅ 数据会更新:每小时后台自动重新获取 - ✅ 用户无感知:更新在后台进行 - ✅ 性能无影响:用户永远只看到快速的静态页面 4️⃣ 性能影响分析 ❌ 传统 SSR(无静态生成) 每次访问 → 查询数据库 → 渲染页面 → 300-1000ms 慢 ✅ 静态生成(无 ISR) 每次访问 → 返回静态页面 → 8-10ms 快 问题:内容永不更新 ❌ ✅✅ ISR(我们的方案) 大多数访问 → 返回静态页面 → 8-10ms 快 每小时第一次访问 → 仍返回静态页面 → 8-10ms 快 → 后台更新 → 用户不感知 下一次访问 → 返回新的静态页面 → 8-10ms 快 最佳平衡:✅ 性能极快 + ✅ 内容自动更新 5️⃣ 测试结果验证 | 内容类型 | 预生成数量 | 响应时间 | 状态 | |--------|-------|---------|-----| | 📄 文章 | 1000 | 8-16ms | ✅ | | 🎙️ 播客 | 131 | 11-12ms | ✅ | | 🎬 视频 | 259 | 8-10ms | ✅ | | 🐦 推文 | 1000 | 12-13ms | ✅ | 性能提升:传统SSR (300-1000ms) → ISR (8-16ms) = 20-100倍提升 🚀 6️⃣ 推荐配置 // 新闻类网站(内容更新频繁) export const revalidate = 300 // 5分钟 // 博客类网站(内容更新适中) export const revalidate = 3600 // 1小时 ✅ 当前配置 // 文档类网站(内容更新较少) export const revalidate = 86400 // 24小时 🎯 总结 dynamicParams = true:允许访问所有内容(预生成的+未预生成的) revalidate = 3600:每小时自动更新,用户无感知,性能无影响 最佳实践:✅ 热门内容预生成 + ✅ ISR自动更新 + ✅ 长尾内容动态访问
Skills explained: How Skills compares to prompts, Projects, MCP, and subagents Claude Skills 不就是把提示词存个文件夹吗? 看了两篇关于 Skill 的好文章,做下阅读笔记。 很多人初次看到 Claude 的 Skills 功能,第一反应是:这不就是把提示词存成文件吗?这个判断其实低估了它的意义。 Anthropic 专门写了篇长文解释 Skills 与 Prompts、Projects、MCP、Subagents 的区别。这篇文章值得关注,因为它不只是介绍功能,而是在说明 AI 应用开发的底层逻辑转变。 从第一性原理看,Skills 的存在有其必然性。大语言模型需要上下文才能工作,但上下文窗口有限是物理约束,重复输入相同信息显然低效。面对这个矛盾,合理的解决方案就是建立按需加载的知识模块系统。 官方给出了清晰的定位:Prompts 是即时指令,Skills 是可复用流程,Projects 提供知识库,Subagents 是专职助手,MCP 负责连接外部系统。这五个组件各有分工,配合使用才能发挥完整价值。 举个实际例子。你可以创建一个代码审查的 Subagent,只给它 Read、Grep、Glob 这些只读权限,不给 Write 和 Edit 权限。当你修改代码时,Claude 会自动委派这个 Subagent 做安全检查,既保证了审查流程,又避免了误改代码的风险。再配合 Skills 里定义的安全审查标准,整个流程就能自动运行。 这里有三个关键点值得注意。 第一,Skills 不是功能增强,而是范式转变。过去用 AI 是即兴发挥,现在可以系统沉淀工作方法。 第二,五个组件需要配合使用。单独用 Skills 只有 30% 效果,配合 Projects 的背景知识、MCP 的数据连接、Subagents 的任务分工,才能构建出生产级的工作流。 第三,未来的护城河不在于调用哪个模型,而在于你积累了多少精心设计的 Skills。这跟 npm 生态类似,先发优势会越来越明显。 对做 AI 产品的人来说,现在可能是时候从写花式提示词,转向设计可复用工作流了。