无界微前端

• 无界微前端实现方式
• 无界微前端方案要解决的问题

无界微前端实现方式

1. 使用前端技术Shadow DOM（影子 DOM），iframe， Custom element（自定义元素），实现微前端渲染子应用的css隔离和js隔离
2. iframe使用new Blob() 加 URL.createObjectURL()创建一个blob:的伪同源的iframe
3. React,Vue等三方框架使用WuJie提供的对应框架的组件，借助相应的生命周期钩子实现子应用加载。
4. jsp等非前端框架需手动调用WuJie API实现子应用加载
5. 借助Proxy，Object.defineProperties实现对document，location，ownerDocument，baseURI等属性的代理，将shadow dom 与 iframe 与 主应用上下文关联起来。
6. ??子应用卸载存疑，目前我的理解是只是路由切换shadow dom切换，真实Custom element创建的自定义元素是在同域的iframe下，而这个iframe并非存在与组件内部，而是在body下，所以应该也不会触发自定义元素的disconnectedCallback回调。

无界实现简单流程图

无界微前端方案要解决的问题

1. iframe内嵌的子应用如何保证能够使用主应用上下文中的cookie等信息？
   浏览器的请求大致分为两类，静态资源请求和网络请求。
   因为wujie需要对js的逻辑执行进行代理，所以需要将静态资源的请求转变成网络请求的方式来获取响应体text【第二个问题有提到】。所以wujie暴露了fetch让使用者可以配置跨域请求的自定义函数，以保证请求的静态资源url与当前域名不同源（same-origin）时能够让请求体带有cookie这个请求头。
   
   
   对于网络请求能不能携带cookie这个请求头是同理的。而对于子应用发起的请求能不能携带主应用下的cookie信息，我的理解是这样子的。只要这个请求满足cookie信息配置的Domain，Path等规则，就能够通过携带，与发起位置，怎样发起并无关系。

   总结来看要注意两点:
   第一点：请求能不能带有cookie这个请求头，与当前请求url，当前源，服务端跨域配置等有关系
   第二点：请求头中cookie中能不能携带某一个cookie信息，与当前请求的url和具体cookie信息的配置设置有关系

2. wujie如何能够保证子应用内部能够正确使用location.protocol + ‘//’ + location.host拼接跳转的正确性？
   wujie在创建过程中使用proxy代理子应用的window，location等，然后将代码执行时的location替换为代理后的proxyLocation对象，从而实现对子应用location的劫持，来返回子应用正确的location信息。
   
   
   但是从wujie的逻辑来看，只有内联脚本，非降级并且是非type=‘module’的才能触发这段逻辑。那其它不满足这个判断的怎么办呢？？？

3. 即然iframe和shadow dom是分开的，那么无界是如何将两者关联起来的？
   首先，如何将iframe中js执行逻辑中对dom的操作映射到shadow dom。
   对iframe的Document.prototype进行劫持，以下为本地测试劫持Doucment.prototpe.append属性，所实现的效果
   
   劫持Docuemnt.prototype,然后将执行函数的this指向shadow，就与创建的shadow串联起来了。
   
   
   但是存在一个问题，iframe到shadow方向的通道打通了，那shadow到iframe的呢。比如原生html或者jsp中最喜欢写的onclick的原生绑定事件，能不能在shadow中指向iframe的window呢？？？

4. shadow dom如何保证相对或者绝对路径资源访问的正确性？
   iframe对js中出现的资源访问路径采用了多种处理方式，来保证最终资源请求的正确星
   第一种：
   创建base标签，设置正确指向的href属性，添加到frame中的head标签中
   
   第二种：
   对创建iframe中的HTMLImageElement.prototype的属性进行代理，下面是我本地简单代理 HTMLImageElement.prototype的src属性所实现的效果。
   
   wujie关键逻辑：对HTMLImageElement.prototype的src属性通过Object.prototype进行劫持，然后通过iframe正确设置的baseUrl来将路径替换成完整的url资源路径
   
   

2025开年，AI技术打得火热，正在改变前端人的职业命运：

阿里云核心业务全部接入Agent体系；

字节跳动30%前端岗位要求大模型开发能力；

腾讯、京东、百度开放招聘技术岗，80%与AI相关……

大模型正在重构技术开发范式，传统CRUD开发模式正在被AI原生应用取代！

最残忍的是，业务面临转型，领导要求用RAG优化知识库检索，你不会；带AI团队，微调大模型要准备多少数据，你不懂；想转型大模型应用开发工程师等相关岗，没项目实操经验……这不是技术焦虑，而是职业生存危机！

曾经React、Vue等热门的开发框架，已不再是就业的金钥匙。如果认为会调用API就是懂大模型、能进行二次开发，那就大错特错了。制造、医疗、金融等各行业都在加速AI应用落地，未来企业更看重能用AI大模型技术重构业务流的技术人。

如今技术圈降薪裁员频频爆发，传统岗位大批缩水，相反AI相关技术岗疯狂扩招，薪资逆势上涨150%，大厂老板们甚至开出70-100W年薪，挖掘AI大模型人才！

不出1年 “有AI项目开发经验”或将成为前端人投递简历的门槛。

风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！

大模型目前在人工智能领域可以说正处于一种“炙手可热”的状态，吸引了很多人的关注和兴趣，也有很多新人小白想要学习入门大模型，那么，如何入门大模型呢？

下面给大家分享一份2025最新版的大模型学习路线，帮助新人小白更系统、更快速的学习大模型！

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

四、大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

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