与「前端量化」相关的搜索结果

兄弟们，股票数据终于不用后端了！ chengzuopeng/stock-sdk —— 纯 JS/TS 股票行情 SDK，零Python、零后端，直接浏览器/Node.js拿实时数据！真香点： · 支持 A股/港股/美股/公募基金，实时行情 + K线 + 技术指标全都有 · 命名空间API超友好，IDE自动补全 · 自带CLI和MCP，一条命令就能接入AI工具 · 轻量零依赖，TypeScript完美支持 想做行情看板、量化Demo、AI选股？直接npm i stock-sdk就开干！ 直达地址： 官网文档： #股票API# #前端量化# #JS股票数据#

[前端设计 Skills 分享] Make Interfaces Feel Better 把界面的"高级感"翻译成了一套可执行、可审查的量化细节规则，能系统地发现并修复那些单个不起眼、叠加起来却决定界面高级感的细节问题。 开源作者 @jakubkrehel 👍🏻 这个 Skill 的核心设计想法 细节复利：优秀界面来自小细节的叠加，而非单一亮点。 融入既有体系：修复必须用项目现有的样式方案表达（Tailwind 项目就用 Tailwind），绝不为了润色引入第二套样式系统。 慢速审查法：在浏览器动画面板以 10% 速度重放动效，并遍历 hover/focus/active/loading/empty 所有状态——慢速下感觉不对的，就是全速下隐约出错的地方。 # Skill 的十九条原则（五大类） 1. 表面与布局（Surfaces） · 同心圆角：外层圆角 = 内层圆角 + 内边距，嵌套圆角不匹配是最常见的"感觉不对"来源。 · 视觉对齐优先于几何对齐：图标按钮图标侧内边距减 2px、播放三角形右移、不对称图标直接修 SVG。 · 阴影表达层级、边框表达结构：仅为制造深度的边框应换成三层透明 box-shadow；分割线、选中/聚焦态保留边框。 · 图片描边：1px 低透明度内缩 outline，亮色模式用纯黑、暗色用纯白（oklch 10%），绝不用 slate/zinc 等带色调的近黑——会吸附底色显得脏。 · 最小点击区域：触屏 44×44px，密集桌面端至少 40×40px，可用伪元素扩展，但两个元素的热区永不重叠。 2. 动画（Animations） · 可中断性：交互动画用 CSS transition（中途可转向），keyframes 只用于一次性序列。 · 入场拆分交错：低频入场按语义分块、约 100ms 交错；高频交互（行悬停、键入）绝不加动画。 · 退场弱于入场：小固定位移（如 translateY(-12px)），时长更短（150ms），均用 ease-out。 · 图标情境动画：固定参数——scale 0.25→1、opacity 0→1、blur 4px→0；spring 的 bounce 必须为 0；无动效库时双图标同 DOM 交叉淡入淡出。 · 按压缩放：固定 scale(0.96)，不低于 0.95；提供 static prop 关闭。 · 页面加载跳过动画：AnimatePresence 加 initial={false}，但要确认不破坏有意设计的入场。 · 动效克制：动效是预算不是装饰；动效不能是唯一反馈渠道，必须配静态提示（颜色/图标/文字）。 3. 排版（Typography） · text-wrap: balance 用于标题（≤6 行），pretty 用于正文防孤词，长文本都不用。 · macOS 根布局统一加 antialiased 字体平滑。 · 动态数字用 tabular-nums 等宽数字防布局抖动；不要求更换项目字体族。 4. 图标（Icons） · 描边粗细匹配文字字重：常规文本配 1.5px，半粗配 2px。 · 单一 SVG + currentColor，状态全靠 CSS 颜色和透明度，绝不为每个状态出独立资源。 · 默认描边样式、填充样式只标记激活态；按渲染尺寸设计；RTL 场景只翻转方向性图标。 5. 性能（Performance） · 禁用 transition: all，明确列出过渡属性。 · will-change 仅用于 transform/opacity/filter，且只在观察到首帧卡顿（尤其 Safari）时才加。 审查输出规范 Skill 对审查报告有严格格式要求，这也是它区别于普通"设计建议清单"的地方： · 覆盖声明：列出五类各自实际检查了什么，未检查的必须标注"Not reviewed"，不许暗示已审。 · 发现表格：按原则分组，含严重度（HIGH/MEDIUM/LOW）、精确到行的位置、Before/After、违反的原则及用户影响。系统性问题合并为一行并列出所有受影响位置。 · 已否决候选：必须列出 1–5 个考虑过但否决的修改及理由，防止"为改而改"。 · 验证与裁决：列出实际运行的验证命令；有 HIGH 未解决则 Block，仅中低优问题则 Needs changes，无问题才 Approve。

先看图，k3 在 Coding 领域，在 上的排名第一，超越 fable 5 和 gpt 5.6，非常恐怖： 不想看后面的内容，看这个总结： 一方面，K3 在 Artificial Analysis、Arena、DeepSWE 等多项基准中进入顶级梯队，尤其在前端和编码智能体上表现突出，让“中国开源权重模型第一次真正逼近前沿”，迫使美国实验室加速迭代； 另一方面，社区讨论从“算力护城河”转向“效率堆栈”，强调通过 MoE 路由、量化、数据和基础设施设计压缩“每 FLOP 能力”，其中最受技术关注的是 K3 的 Kimi Delta Attention，在超长上下文下以固定大小状态替代全注意力计算、声称可带来最高 6 倍吞吐/成本改进； 更大的行业共识在于：基础模型智能都很强的情况下，真正的长期护城河正在转移到智能体的记忆、工具编排、MCP/工作流脚手架以及围绕“wiki 记忆”的系统化设计上。

昨天打开@humidifi网页都惊了，也太简单粗暴了……只能看到一串钱包排名 。但是如此低调的项目——为什么能月交易 300 亿美元，以及 $WET 代币估值猜想： 【非AI文，放心食用】 运作方式非常独特，被称为 “暗池”DEX（Prop AMM）。 传统的 DEX（比如 Uniswap V2）使用一个简单的数学公式（$x * y = k$）来定价，这种方式被称为**“被动 AMM”**。问题在于： 价格更新慢： 无法实时跟随市场变化。 滑点高： 交易量一大，价格波动就大，用户损失高。 资本效率低： 需要巨额池子才能提供不错的深度。 大家做过链上交易的应该都非常熟悉了，不过HumidiFi 的创新点在于： 专有活跃流动性（Prop AMM/暗池）： 它用一套机构级的、不开源的智能报价和预言机逻辑取代了简单的公式。你可以理解为，它有一个顶尖的量化交易团队在背后实时操盘，根据中心化交易所（CEXs）的价格、内部库存和交易信号，每秒钟多次动态调整报价。 这意味着，尤其是在链上大额交易的时候，能拿到非常好的价格。 它没有独立的官网或前端界面，所有交互都通过 Solana DEX 聚合器如 @JupiterExchange 完成，理解为是底层的供应商或者做市商，这也是官网为什么只有排名的原因。 这些数据很多大V已经证实过了，总结一下就是： 交易量称王 效率之王 生态系统核心 尤其是效率这一块，530 万美元的TVL，却能支持 $8 亿多美元的日交易量，这样的资本利用效率，就很可怕。 这个项目将成为Jupiter DTF的第一个ICO。这种没有故事，没有强大背书的项目，为什么要发币？代币有什么用，如何支撑代币价值，是最后的流动性收割吗？ 【作用】 治理权：$WET 将作为协议的治理代币，让社区拥有者决定协议的费用结构、风险参数和未来发展方向。 流动性激励：激励流动性提供者（LPs），特别是机构级的做市商，确保协议的流动性深度和竞争力持续领先。 价值飞轮： $WET 可能会通过收费分成或质押机制，捕获到协议产生的交易费用。 【估值分析，仅供参考】 HumidiFi 的月交易量高达 $300 亿+，在现有的市场条件下，我们保守一点，取200亿的平均交易量，假设平均交易费为极低的0.005%。（其实他们赚的是交易价差和库存管理，这里用极低的费用比例代替） 月收入 = 200 亿 * 0.005% = $100 万美元，年收入 = 1200万美元。 目前的顶级dex的年收入（数据仅作参考）和FDV比例如下： Uniswap 年收入约 1.042 亿美元，估值约 60 亿美元。60倍 PancakeSwap 年收入约1亿美元，FDV近 10 亿美元。10倍 Meteora 年收入约5000万美元，FDV近 3 亿美元。6倍 鉴于他是Jupiter DTF的第一个ICO，以及代币锁定和保守的利润估算，可以略微溢价，依旧乐观的假设为30倍，那么其开盘FDV就应该为2-3亿左右应该是没问题的。

AI利好在网上搭建小需求的人 以前用带下单的网页都很粗糙 但能够完成任务 现在的代下单网页都很华丽 然后页面设置也比较合理 感觉都是通过AI优化过的 X上经常看到讨论说前端死没死，现在已经没人讨论了，前端已经死掉了 任何一项技术出来之后，用的最多的都是广泛的需求，改个小页面啊 做个小APP之类的 然后慢慢慢慢地开始去切专业场景大家要看得到这个趋势

今天用 Kimi K3 给 CatReader 增加一广场的功能呢，其实改动量不少，包括前端后端和设计，差不多折腾了一天，上线了。Token 消耗比网传的少太多了。K3 的表现相当出色。 我觉得 Kimi 犯了一个宣传上的大问题，导致很多用户直接用 做 Coding 的事，但 Kimi App 做的是 Work 的事，用 Work 做 Coding，Token 消耗是急剧增加的。 我的 Vibe 群一堆用户用 Kimi App 而不是 Kimi Code cli 工具做编程，不烧 Token 才怪。

说个暴论，未来编程还是要分前端和后端。 后端做构架，设计API，考虑系统安全和扩展性。 前端负责用户看见部分的体验，但做这个事情的人可能是现在的运营，产品，设计，和传统意义的前端。 前端岗对人的综合能力要求变高了。

近期我将离开工作近 12 年的公司，现在看外面各种工作机会，欢迎大家帮忙内推或扩散这条消息~ 我期望工作地点是上海，职位方向可以是前端开发或Agent开发；现阶段保持最大的开放性，希望接触各种不同的机会，多学习和了解。 提前感谢各位的帮助~从以下渠道可以了解我的更多信息： GitHub:  Lucifier129 微信公众号：工业聚

之前认识的一个讲师，这几天在说前端岗位没了，帮助前端转 Java 全栈，自己的教学项目也要用 Java 重构，Java 现在的职位多，好多年不关注职场了，我想知道现在在市场上是不是真的是这样的？