术语图鉴
说不出名字的时候,就用你会说的那句大白话来搜。每个词条都有一个比喻、它在这个网站里的样子、最容易搞混的地方,和一段可以直接复制给 AI 的话。
66 个术语,随课程持续补充
共 66 个
.gitignore
gitignore· 工程协作一份"不要纳入版本管理"的清单:写在里面的文件和文件夹,Git 会假装看不见。
你可能会说:“为什么我的仓库有好几百兆?”
包管理器
Package Manager· 工程协作负责下载、安装、升级依赖的工具,也负责生成和读取锁文件。
你可能会说:“npm、pnpm、yarn 到底用哪个?”
本地环境
Local Environment· 服务器与部署你自己电脑上跑起来的那一份网站,只有你能访问,和线上那份是两套各自运行的东西。
你可能会说:“我电脑上明明是好的,为什么发到线上就不对了?”
错误边界
Error Boundary· 质量与运维包在页面外面的一层保护:里面的代码崩溃时,显示一个出错提示,而不是让整页变成空白。
你可能会说:“网站突然整页白了,什么提示都没有,怎么回事?”
大模型
Large Language Model· AI 与大模型一个读过海量文字的续写程序:给它一段开头,它按概率一个词一个词地往下写。
你可能会说:“AI 为什么每次给我的方案都长得差不多?”
单页应用
Single-Page Application· 网页与浏览器整个网站只有一个 HTML 空壳,所有页面都在浏览器里用 JavaScript 现场画出来。
你可能会说:“AI 给我搭的 React 网站,本地打开挺好,为什么发出去的链接预览是空白的?”
端口
Port· 服务器与部署一台电脑上区分不同服务的编号:地址把请求送到这台电脑,端口号决定交给哪个程序。
你可能会说:“localhost 后面那个冒号加数字是什么?”
额度
Quota· 质量与运维一段时间里总共能用多少:每人每天多少次、全站每天花多少钱。用完就停,等下一个周期。
你可能会说:“接了 AI 接口,怎么防止一觉醒来账单爆了?”
反向代理
Reverse Proxy· 服务器与部署挡在服务器前面的一层:替后面的服务接收请求,再按规则转交给真正处理它的地方。
你可能会说:“前端和后端放在两个平台上,怎么让它们用同一个域名?”
分支
Branch· 工程协作从某个存档岔出去的一条独立开发线:在上面随便改,不影响主线,满意了再合并回去。
你可能会说:“想试一个大改动,又怕把线上搞坏,怎么办?”
服务端渲染
Server-Side Rendering· 网页与浏览器每次有人访问时,服务器现场运行代码,生成这一页的完整 HTML 再发回去。
你可能会说:“页面内容每个人看到的都不一样,又想让搜索引擎看到,怎么办?”
工具调用
Tool Use· AI 与大模型模型不直接动手,而是说"我要调用某某工具、参数是这些",由你的程序去执行,再把结果交还给它。
你可能会说:“AI 是怎么"查数据库""读文件"的?它不是只会说话吗?”
钩子
Hook· AI 与大模型在 Agent 的某个动作之前或之后自动执行的一段代码;插在工具调用之前,就能拦下不该做的事。
你可能会说:“能不能在 Agent 动手之前,先拦一道?”
规则文件
Rules File (AGENTS.md / CLAUDE.md)· AI 与大模型放在项目里、AI 工具每次开工都会自动读的说明文件:写着这个项目的约定、禁区和常用命令。
你可能会说:“每次开新对话都要把项目要求重讲一遍,有没有办法省掉?”
过度设计
Over-engineering· 设计与体验做了超出需要的东西:多余的装饰、组件、抽象和配置。每一样单看都说得通,合起来就成了负担。
你可能会说:“为什么 AI 做的页面,总有一种说不出的模板感?”
后端
Backend· 服务器与部署跑在服务器上、访客看不到的那部分程序:处理登录、读写数据、调用需要保密的接口。
你可能会说:“我的网站需要后端吗?什么情况下必须有?”
环境变量
Environment Variable· 服务器与部署程序启动时从运行环境里读取的配置,比如数据库地址、密钥、端口。同一份代码,换一套环境变量就换一种行为。
你可能会说:“AI 让我新建一个 .env 文件,把密钥填进去,这个文件是干什么的?”
幻觉
Hallucination· AI 与大模型模型把不存在或不成立的东西,说得像真的一样:流畅、具体、语气笃定。
你可能会说:“AI 说得有鼻子有眼,结果那个函数根本不存在?”
回归
Regression· 质量与运维原本正常的东西,因为一次改动又坏了。它不是新功能的 bug,而是"倒退"。
你可能会说:“明明修好了一个问题,怎么另一个好好的地方又坏了?”
假数据
Placeholder Data· 设计与体验为了让页面"看起来完整"而填进去的数字、状态、按钮和图表,背后没有真实的数据或功能。
你可能会说:“AI 做的页面写着"已服务 10,000+ 用户",这个数是哪来的?”
检索增强生成
RAG (Retrieval-Augmented Generation)· AI 与大模型先从资料里找出相关的片段,再让模型只根据这些片段作答。"找"的办法不止向量检索一种。
你可能会说:“让 AI 只根据我们自己的资料回答,要怎么做?”
健康检查
Health Check· 质量与运维一个专门给程序访问的地址,用来回答"服务现在还好吗"。
你可能会说:“怎么知道我的后端是不是挂了?”
接口
API· 数据与接口程序和程序之间约定好的说话方式:往哪个地址、用什么格式问,对方就按什么格式答。
你可能会说:“前端是怎么从后端拿到数据的?”
截图比对
Visual Regression Testing· 质量与运维把改动前后的页面截图,逐像素比较差了多少。人眼看不出的细微变化,它都能数出来。
你可能会说:“改版之后,怎么证明页面看起来和原来一样?”
进程
Process· 服务器与部署一个正在运行的程序。它把代码和数据读进内存后自己运行,和磁盘上的文件已经没有关系。
你可能会说:“文件都删了,为什么那个服务还在跑?”
静态生成
Static Site Generation· 网页与浏览器构建时就把每个网址对应的完整 HTML 生成好,有人访问时直接发出去。
你可能会说:“能不能在上线前就把每个页面都做好,用户来了直接给?”
流式输出
Streaming· AI 与大模型服务器一边生成、一边把已经生成的部分推给页面,而不是等全部写完再一次性返回。
你可能会说:“为什么 ChatGPT 的回答是一个字一个字冒出来的?”
路由
Routing· 网页与浏览器决定"哪个网址对应哪个页面、交给哪段代码处理"的规则。
你可能会说:“为什么有的网址中间有一个 # 号?”
密钥
Secret· 安全与账号证明"我有权限做这件事"的一串字符。谁拿到它,谁就能以你的身份调用服务、花你的钱。
你可能会说:“AI 让我把 API Key 发给它,安全吗?”
爬虫
Web Crawler· 网页与浏览器自动访问网页、读取内容的程序;搜索引擎、社交平台的链接预览、AI 模型都靠它了解你的网站。
你可能会说:“谷歌是怎么知道我网站里写了什么的?”
评测
Eval· AI 与大模型一组带标准答案的问题:每次改提示词、换模型之后都跑一遍,用通过率判断是变好还是变坏。
你可能会说:“改了提示词之后,AI 是变好了还是变差了,怎么知道?”
前端
Frontend· 网页与浏览器用户直接看到和操作的那部分:页面、样式,以及在浏览器里运行的脚本。
你可能会说:“AI 说它只改了前端,这是改了哪一部分?”
日志
Logging· 质量与运维程序运行时记下的流水账:什么时候、发生了什么、出了什么错。事后排查全靠它。
你可能会说:“用户说页面坏了,我这边什么都看不到,怎么查?”
软 404
Soft 404· 质量与运维页面其实不存在,服务器却返回 200,让程序误以为这是一张正常页面。
你可能会说:“不存在的网址也能打开首页,这有什么问题吗?”
上下文窗口
Context Window· AI 与大模型模型一次能"看见"的文字上限。超出的部分,要么被截掉,要么被压缩成摘要。
你可能会说:“聊了很久之后,AI 好像把前面说好的事忘了?”
设计变量
Design Token· 设计与体验把颜色、字号、间距这些设计决定起个名字,集中定义一次,全站按名字引用。
你可能会说:“换个主色,为什么要改几十个文件?”
数据库
Database· 数据与接口专门用来长期保存数据的地方:账号、订单、进度、日志,程序重启了也还在。
你可能会说:“用户注册的账号存在哪里?”
锁文件
Lockfile· 工程协作把这一次安装的每个包的确切版本都记下来,让任何人、任何机器都装出一模一样的一套依赖。
你可能会说:“我本地能构建,为什么部署平台上构建失败?”
提交
Commit· 工程协作Git 里的一次存档:一组改动,加一句说明它改了什么、为什么改。
你可能会说:“AI 一次改了几十个文件,出问题了怎么知道是哪一处?”
提示词
Prompt· AI 与大模型你交给模型的全部文字:要求、背景、参考、限制。模型只能根据它看到的这些来写。
你可能会说:“我到底该怎么跟 AI 说,它才能做对?”
托管平台
Hosting Platform· 服务器与部署替你运行网站的服务商:把你的代码构建好、放到服务器上、接住访客的请求。
你可能会说:“我的网站到底放在哪?”
无头浏览器
Headless Browser· 质量与运维没有窗口、由程序驱动的浏览器:能打开网页、点击、截图、量性能,但它"看到"的不一定和你屏幕上的一样。
你可能会说:“AI 说它在浏览器里测过了,没问题,可我这里还是卡?”
限流
Rate Limiting· 安全与账号限制一段时间内能发多少次请求,超过就先拒绝,挡住刷接口和误操作。
你可能会说:“有人写脚本疯狂调用我的接口,怎么挡?”
需求说明
Spec· 工程协作动手之前写下来的"做成什么样":目标、范围、参考、限制、以及怎样才算完成。
你可能会说:“我说了好几遍"不对",AI 每次都只改一点点,怎么办?”
延迟与首字时间
Latency / Time to First Token· AI 与大模型从用户发出请求,到看到第一个字(首字时间)和看到完整结果(总耗时),分别要等多久。
你可能会说:“AI 回答太慢了,用户以为页面卡死了,怎么办?”
验收标准
Acceptance Criteria· 工程协作事先约定的、能逐条检查的完成条件:满足了就算做完,不满足就没做完。
你可能会说:“AI 说"已完成",我怎么知道它真的做对了?”
页面元信息
Meta Tags· 网页与浏览器写在 HTML 头部、给程序看的页面说明:标题、描述、分享图,决定搜索结果和分享卡片长什么样。
你可能会说:“为什么链接发出去,标题和图片都不对?”
依赖
Dependency· 工程协作项目运行需要、但不是你自己写的代码:框架、工具库,以及它们各自又依赖的一长串包。
你可能会说:“为什么我的项目里有几百个我从没装过的包?”
预览部署
Preview Deployment· 服务器与部署为某个分支或某次提交单独部署一份网站,给一个独立的地址,只用来看效果,不影响线上。
你可能会说:“改完能不能先在网上看看效果,再决定要不要上线?”
域名
Domain Name· 服务器与部署给服务器起的好记的名字。它不存放网站,只负责让人和程序找到网站在哪。
你可能会说:“我买了一个域名,怎么让它打开我的网站?”
运行环境版本
Runtime Version· 服务器与部署运行你代码的那个程序(比如 Node.js)的版本。版本不对,有些依赖根本跑不起来。
你可能会说:“同样的代码,为什么换台机器就报错?”
站点地图
Sitemap· 网页与浏览器一份列出网站所有页面地址的清单文件,交给搜索引擎当作抓取目录。
你可能会说:“怎么让搜索引擎知道我网站里有哪些页面?”
账号与鉴权
Authentication & Authorization· 安全与账号先确认"你是谁"(认证),再决定"你能做什么"(授权)。两件事,都要在后端做。
你可能会说:“要不要做注册登录?AI 说很简单,几分钟就能加上。”
智能体
Agent· AI 与大模型一个会自己决定下一步做什么的程序:大模型负责思考,工具负责动手,循环往复直到完成任务。
你可能会说:“Agent 和普通的 AI 聊天有什么区别?”
重定向
Redirect· 网页与浏览器服务器告诉访客"你要的东西在另一个地址",浏览器随即自动去新地址。
你可能会说:“网站换了域名,外面那些旧链接怎么办?”
重构
Refactoring· 工程协作在不改变外在表现的前提下,调整代码的结构:抽出公共部分、换个组织方式、删掉用不到的东西。
你可能会说:“AI 说代码太乱,建议重构一下,要不要同意?”
子 Agent
Subagent· AI 与大模型由一个 Agent 派出去单独干一件事的另一个 Agent:它只拿到一份任务说明,干完只交回一段汇报。
你可能会说:“能不能让几个 AI 分头去查,最后汇总给我?”
最小权限
Least Privilege· 安全与账号只给完成这件事所必需的权限,多一项都不给;需要时再加,用完就收回。
你可能会说:“创建令牌时有一长串权限可以勾,要全选吗?”
CDN
Content Delivery Network· 服务器与部署分布在世界各地的一批缓存服务器,把网站文件存在离访客最近的地方,就近送达。
你可能会说:“我的服务器在国外,为什么打开速度还不错?”
DNS 解析
Domain Name System· 服务器与部署把域名翻译成服务器地址的系统。浏览器访问网站之前,第一步就是去问:这个名字在哪?
你可能会说:“改了域名设置,为什么有人能打开、有人打不开?”
Git
Git· 工程协作给整个项目拍快照的工具:每次存档都记下改了什么、谁改的、为什么改,随时能回到任何一次。
你可能会说:“AI 改坏了,能回到昨天的版本吗?”
HTTP 状态码
HTTP Status Code· 网页与浏览器服务器回应每个请求时附带的三位数字,告诉对方这次是成功、找不到,还是出错了。
你可能会说:“网页打不开时说的 404、500 到底是什么意思?”
HTTPS 与证书
HTTPS / TLS Certificate· 安全与账号给网站和访客之间的通信加密,并用证书证明"这个网站确实是这个域名的主人"。
你可能会说:“浏览器地址栏提示"不安全",是网站被黑了吗?”
MCP
Model Context Protocol· AI 与大模型一套给 AI 接工具的通用约定:按它的格式把工具包装好,支持它的 AI 程序就都能调用。
你可能会说:“到处都在说 MCP,它到底是什么?”
Skill
Skill· AI 与大模型一份写好的"遇到这类任务就这样做"的说明书,AI 在需要时自己读取、照着执行。
你可能会说:“每次都要给 AI 重复交代同一套做法,能不能让它记住?”
Token
Token· AI 与大模型大模型读写文字的基本单位,也是大多数 AI 接口计费的单位。读进去的和写出来的分开算钱。
你可能会说:“AI 接口按 token 收费,一个 token 是多少字?”
没有直接匹配的词条。换一种说法,或者缩短关键词再试一次。