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能夠與中臺科技大學結緣，主是因為國泰電腦的李信宏總經理的關係，因為李總在DELPHI的造詣以及醫療系統、檢驗系統開發的成就，因為李總沒空的原因，再加上一直習慣透過部落格記錄問題解決方式，在十多年前就與李桂春老師、王國安老師持續合作，從還沒重新到公司就職，就以個人開發工作室的名義擔任產業學院的講師，因此有了五年左右的講師經驗~後來因為工作的關係，就逐漸減少上課的時間，專心在系統開發架構以及人工智慧相關技術的學習以及鑽研。
最近因為王國安老師接下系主任的原因，身為老朋友的關係，當然就是意氣相挺 🙂 也趁著特休假稍微放鬆一下，且持續與年輕人有一定的互動與瞭解，也讓自己在管理上可以有更多瞭解。於是今天又擔任了評審~ 🙂 這次有VR、NO-CODE、AI等元素，也是挺不錯的體驗。
前陣子Notebooklm的語音摘要由原本的英語，增加了繁體中文的語音摘要功能。讓許多人對這功能感到驚艷~於是想想是不是可以自己做出來，首先先向google Gemini 打聽一下Notebooklm voice overview的提示詞是什麼?
起手式，先試探性的問一下提示詞是什麼
然後，換個方式問說可不可以模擬撰寫提示詞，於是生出來第一版本
你是一個強大的多模態模型，專精於理解和總結文本及音訊資訊，並以引人入勝的對話形式呈現。你的任務是根據以下提供的文本資料，生成一段由兩位虛擬主持人（稱為「主持人 A」和「主持人 B」）進行的語音摘要腳本。
**目標：**
1. **全面理解：** 深入理解提供的文本資料的核心主題、關鍵論點和重要細節。
2. **精準總結：** 以簡潔明瞭的方式總結資料的精華內容。
3. **對話呈現：** 將總結的內容融入兩位主持人之間的自然對話中，使其聽起來像一個資訊豐富的 Podcast 片段。
4. **突出重點：** 在對話中清晰地標示和討論資料中最關鍵的發現或結論。
5. **保持流暢：** 確保對話的流暢性和連貫性。**指令：**
* 仔細閱讀並分析以下提供的文本資料：
“`
[在此插入使用者提供的文本資料]
“`
* 基於對文本的理解，構思一段由「主持人 A」和「主持人 B」進行的對話腳本。
* 腳本應包含兩位主持人的發言，清晰標註說話者（例如：「主持人 A：」、「主持人 B：」）。
* 對話應涵蓋文本的核心內容，並以易於聽眾理解的方式呈現。
* 鼓勵在對話中進行提問、回答、解釋和相互補充，以增強資訊的傳達效果。
* 腳本的長度應適中，能夠在合理的時間內概括文本的主要內容。**範例對話風格 (僅供參考)：**
主持人 A：歡迎收聽今天的內容摘要。我們今天要討論的是一份關於 [文件主題] 的文件。主持人 B，你覺得這份文件的主要發現是什麼？
主持人 B：你好！是的，[主持人 A]。我認為這份文件最關鍵的地方在於 [核心發現 1]。它指出 [對核心發現 1 的簡要解釋]。
主持人 A：這很有意思。那麼，這對 [相關領域/概念] 有什麼影響呢？
主持人 B：根據文件，這可能意味著 [影響的解釋]。此外，文件中還提到了 [核心發現 2]，這也值得我們關注…
**請根據以上指令和提供的文本資料，撰寫完整的語音摘要腳本。**
有了提示詞後，來試試把POS系統的規格書丟進去
產生後，就把內文丟到google ai studio中的 Generate Media→Generate speech新功能
依照下面步驟
1 把gemini 產生的腳本貼到 1的地方
2 如果符合規格(預設是speaker 1 / speaker 2)的話，2就會自動轉換
3 模型是Gemini 2.5 flash preview TTS
4 選Multi-Speaker Audio
5 可以選speaker 1/2的聲音(下拉)
6 都完成後就可以按run 就可以產生了
經濟部推動的iPAS AI規劃師中級認證旨在培育人工智慧應用領域專業人才，認證資格獲得包含台灣水泥、東和鋼鐵等超過200家企業認可。此認證不僅驗證專業能力，更是企業徵才時的重要參考依據，根據1111人力銀行調查，獲證者平均薪資較同儕高出15%。
考生需具備大專以上學歷並有1年相關工作經驗，或完成指定培訓課程。特別值得注意的是，通過初級認證者可豁免部分學歷限制，此設計主要考量實務經驗價值。具體資格審查標準可參考經濟部發證規範。
中級考試包含「AI系統規劃設計」與「產業應用實務」兩大科目，涵蓋機器學習模型部署、數據治理架構設計等進階內容。其中實務操作題佔比達40%，要求考生在模擬情境中完成完整AI解決方案設計。最新考試範圍可於能力鑑定相關檔案下載。
官方指定教材《AI系統架構實務手冊》需精讀3遍以上，搭配工研院產業學院的線上數位課程效果更佳。實戰演練建議使用阿摩線上測驗的模擬題庫，其收錄歷屆考題解析與即時錯誤分析功能，能有效提升應試能力。
建議採取「433法則」分配備考時間：40%用於基礎理論研讀，30%進行實作演練，30%用於模擬測試。考前兩週應進入衝刺階段，每日至少進行1次完整模擬考。根據考生心得分享，建立錯題本記錄常犯錯誤能提升30%複習效率。
官方每年發布3次模擬試題，建議搭配第三方題庫進行交叉練習。特別注意時事題型佔比逐年增加，需定期追蹤專區最新消息掌握產業動態。
需攜帶雙證件正本與准考證，提前30分鐘完成報到。電腦應試系統提供標記功能，建議先快速瀏覽全卷再作答。特別注意實作題需完整呈現設計邏輯，根據測驗前注意事項，未儲存中間過程將影響部分得分。
考前失眠屬正常現象，可透過「478呼吸法」調節緊張情緒。試場提供耳塞應對環境干擾，建議平時練習即模擬考場環境。多位合格考生建議攜帶薄荷精油幫助提神醒腦。
成績複查需於公布後7日內申請，補考可選擇單科重測。證書有效期3年，續證需累計60小時研習時數。詳細授證規範請參閱測驗後相關事項。
iPAS AI規劃師中級認證已成為產業轉型關鍵人才指標，透過系統化學習與實務演練，配合有效時間管理，多數考生能在3-6個月內完成準備。建議結合官方資源與實戰題庫，並定期參與認證培訓機構舉辦的模擬考，以掌握最新命題趨勢。
GitHub Copilot是由GitHub與OpenAI共同開發的AI程式碼助手，透過大型語言模型(LLM)技術分析數億行公開程式碼，提供即時代碼建議。它能理解自然語言指令並生成對應程式碼，支援Python、JavaScript、C++等主流語言，已成為開發者提升效率的關鍵工具。
Copilot採用GPT-4模型架構，透過深度學習演算法分析程式上下文與開發者意圖。當用戶輸入註解或部分代碼時，系統會即時掃描相關模式，從訓練資料庫中提取最佳解決方案。其獨特之處在於能結合專案檔案內容與GitHub儲存庫資訊，提供高度情境化的建議。
Copilot的核心價值在於「智慧型代碼自動完成」，根據測試可減少55%手動輸入時間。進階功能包含自動生成單元測試、代碼重構建議、效能分析報告等。開發者實際使用經驗顯示，73%使用者表示能更專注核心邏輯開發，87%認為顯著降低重複性工作負擔。
2024年版本新增「多模式代碼生成」功能，開發者輸入/generate指令後，可選擇不同實作風格與架構模式。例如在Python專案中輸入「實現快速排序算法」，Copilot會提供遞迴與迭代兩種版本，並附帶時間複雜度分析。根據實測數據，新版本的正確率相較初期版本提升42%。
透過/doc指令可自動生成符合國際標準的API文件。選擇代碼區塊執行指令後，Copilot會分析函數功能、參數類型與返回值，自動產生Markdown格式文件。進階模式還能根據團隊規範調整註解風格，例如要求包含JSDoc標籤或特定格式的版本紀錄。
新增「智慧診斷模式」能識別92%常見錯誤模式。當系統檢測到無限迴圈或記憶體洩漏時，會在編輯器側邊欄顯示圖形化分析報告。執行/explain指令後，Copilot會以分層架構解說代碼邏輯，並提供重構建議，例如將冗長函數拆分為多個模組。
建議在Visual Studio Code安裝時同步啟用Copilot Labs擴充套件。進階用戶可參考保哥的最佳設定指南，調整github.copilot.chat.localeOverride參數設定繁體中文介面，並啟用GPT-4o模型提升建議品質。
在開發REST API時，輸入「建立Express中間件驗證JWT」指令，Copilot會自動生成完整代碼框架，包含錯誤處理與日誌記錄功能。進行單元測試時，選取目標函數執行/tests指令，系統會根據邊界值與異常情境生成多組測試案例，測試覆蓋率可達85%以上。
Ctrl+I喚出指令面板後，輸入@workspace可調用專案上下文資訊.copilot-instructions.md文件定義編碼規範chat.agent.enabled設定後，Copilot可自動完成多步驟任務，例如建立CI/CD管道GitHub Copilot已從單純的代碼建議工具進化為全方位開發夥伴，新加入的企業版更支援私有程式庫微調功能。開發者應掌握指令驅動開發模式，搭配適當設定將生產力提升50%以上。隨著Copilot Workspace等新功能推出，AI協作開發將成為軟體工程的新標準。
參考文獻
當美國頂尖創業加速器 Y Combinator 在 2025 年提出「不採用 Vibe Coding 的開發者將被淘汰」的觀察報告時，這場由 OpenAI 共同創辦人 Andrej Karpathy 點燃的技術革命，已徹底改變矽谷新創圈的遊戲規則。這種被稱為「氛圍編碼」的開發模式，正以驚人速度降低軟體創業門檻，讓產品原型開發時間從數週壓縮至數小時。
由 Andrej Karpathy 提出的 Vibe Coding 核心在於「以自然語言驅動開發流程」，開發者無需精通程式語法，只需專注描述功能目標與使用者體驗。這種模式將傳統編碼流程解構為「需求描述→AI生成→即時微調」的循環，根據 Y Combinator 最新調查，已有 25% 的新創團隊使用 AI 生成超過 95% 的程式碼。
技術本質上，Vibe Coding 是大型語言模型（LLM）在程式生成領域的進化產物。當開發者說出「建立支援深色主題的響應式登入頁面」，AI 能自動整合前端框架、設計模式與 API 串接，實現「語言即介面」的開發典範轉移。
AI 在 Vibe Coding 中扮演「技術執行者」與「創意協作者」雙重角色。以 Cursor 編輯器為例，其整合 GPT-4 的 Composer 介面能理解跨檔案上下文，開發者可直接要求「將購物車模組改為分散式架構」，AI 即會自動分析現有程式結構並提出重構方案。這種協作模式讓非技術背景創業者也能主導產品開發流程。
Vibe Coding 的三大革命性優勢正重塑創業生態：首先，開發速度呈指數級提升，根據實測，使用 Cursor 開發 iOS 應用的效率可達傳統模式的 10 倍；其次，降低技術門檻使跨領域人才更容易實現產品構想，Y Combinator 最新批次的創業團隊中，出現大量非工程背景但擅長系統思考的創辦人；最後，開發者得以專注於商業邏輯與使用者體驗設計，將重複性工作交給 AI 處理。
工具選擇決定 Vibe Coding 的實施成效。對於新創團隊，建議組合使用 Cursor（程式生成）與 Replit（雲端部署）形成完整工作流。Cursor 的差異化顯示功能可逐項審查 AI 修改，適合需要嚴格品管的商業應用；而 Windsurf 的自動上下文索引功能，則擅長處理大型程式庫的架構調整。
有效運用 Vibe Coding 的關鍵在於「結構化描述能力」。優秀的提示詞應包含「行動指令+技術限制+預期結果」三要素，例如：「用 React 建立會員註冊表單，需包含電子郵件驗證與密碼強度檢測，不使用第三方套件」。根據實務經驗，加入技術限制可將程式碼準確率提升 40%。
Vibe Coding 的精髓在於「對話式開發」，當 AI 輸出不如預期時，應採用漸進式調整策略。例如先要求「將表單驗證改為即時檢查」，再追加「錯誤訊息需顯示在輸入框下方」。這種互動模式類似資深工程師的 code review 過程，但將反饋週期從數小時壓縮至數秒。
在 AI 協作時代，工程師角色正分化為兩大類型：產品導向型專注於需求轉譯與系統設計，需具備將商業邏輯轉化為有效提示詞的能力；技術底層型則深入處理效能優化與架構擴展，根據業界觀察，後者在企業規模化階段的重要性將大幅提升。
未來開發者的核心競爭力體現在三大領域：首先是「AI 程式碼審查能力」，需能快速識別潛在邏輯漏洞與資安風險；其次是「系統架構判斷力」，決定哪些模組適合 AI 生成、哪些需要手動優化；最後是「跨領域溝通能力」，要能引導非技術成員參與開發流程。
最成功的 Vibe Coding 實踐者往往具備「技術產品經理」特質。他們擅長設計提示詞組合策略，例如先要求 AI 生成基礎架構，再透過「假設性提問」挖掘潛在優化點：「如果同時有萬人訪問，哪些模組可能成為瓶頸？」這種策略性對話能力，正成為新創團隊的關鍵差異化因素。
Vibe Coding 正在創造全新的創業典範。非技術創辦人現在能直接參與核心開發，將產品迭代週期壓縮至傳統模式的 1/10；而技術團隊則能專注於架構設計與效能優化，根據實際案例，採用 Vibe Coding 的新創公司可節省 70% 的原型開發成本。
然而，這種模式也帶來新的挑戰。YC 報告指出，過度依賴 AI 生成的團隊在規模化階段常遭遇技術債問題，因此成功的創業者需在「快速驗證」與「系統健壯性」間取得平衡。未來，能有效整合 Vibe Coding 敏捷性與傳統工程嚴謹性的團隊，將在競爭中佔據絕對優勢。
參考文獻
檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation, RAG） 是現代自然語言處理中的關鍵技術，其核心在於將外部知識庫的檢索能力與大型語言模型的生成能力結合。透過Microsoft Azure的技術文件可發現，RAG能有效解決語言模型僅依賴訓練資料的限制，尤其在需要即時或私有資料的場景中，例如企業內部文件查詢或專業領域問答系統。
實作RAG的關鍵步驟包含語義檢索與上下文注入。首先需將文本轉換為向量嵌入（Embeddings），並透過SQL Server的向量查詢功能進行相似性比對。例如在Azure SQL DB的案例中，開發者可利用sp_invoke_external_rest_endpoint系統預存程序直接調用OpenAI API生成嵌入，並結合CLR函數進行高效檢索。
RAG的應用範圍廣泛，從企業知識庫問答到電子商務商品推薦皆可見其蹤影。以Blazor技術示範為例，開發者可將PDF文件分塊後存入SQL Server，透過向量比對快速定位相關段落，再交由GPT模型生成自然語言回答。此模式不僅降低模型幻覺（Hallucination）風險，更能確保答案與企業資料高度相關。
SQL Server透過CLR整合實現向量運算能力。根據SQLRAG專案，開發者可建立自訂的CosineSimilarity與EuclideanDistance函數，直接對資料庫中的向量欄位進行相似性比對。這種設計讓SQL Server兼具關聯式資料管理與AI運算能力，例如以下查詢可快速找出最相關的產品描述：
SELECT TOP 10 *
FROM Products
ORDER BY dbo.CosineSimilarity(embedding, @query_vector) DESC
啟用CLR功能需執行以下指令：
sp_configure 'clr enabled', 1;
RECONFIGURE;
在SQLRAG的實作中，開發者使用憑證加密技術保護OpenAI API金鑰。透過EncryptByCert函數將敏感資訊存入專用資料表，並在呼叫API時動態解密，兼顧安全性與便利性。
透過C#整合時，可使用HttpClient直接呼叫OpenAI端點。以下程式碼示範如何生成文字嵌入：
var client = new OpenAIClient(new Uri(endpoint), new AzureKeyCredential(key));
var embeddings = await client.GetEmbeddingsAsync("text-embedding-ada-002", new EmbeddingsOptions(text));
此嵌入向量可即時存入SQL Server，並與既有資料進行相似性比對，形成完整的RAG流程。
微調（Fine Tuning） 是針對特定任務重新訓練模型的過程。根據Microsoft技術文件，典型流程包含資料準備、模型選擇、訓練參數設定與評估。例如在金融領域，可將財報資料轉換為JSONL格式，並透過Azure AI Studio進行模型調整。
| 技術 | 適用場景 | 優勢 |
|---|---|---|
| RAG | 動態資料、多領域問答 | 即時更新、資源消耗低 |
| Fine Tuning | 專業術語、固定模式輸出 | 回答一致性高、長期成本效益佳 |
3e-5
SQLRAG_CREATE.sqlINSERT INTO [EncryptedKeys]
VALUES ('OPENAI_API_KEY', '您的金鑰', EncryptByCert(Cert_ID('SqlRAGCertificate'), 'sk-...'))
透過Entity Framework Core建立資料模型：
public class ProductContext : DbContext {
public DbSet<Product> Products { get; set; }
protected override void OnConfiguring(DbContextOptionsBuilder options)
=> options.UseSqlServer("連接字串");
}
呼叫CLR函數進行混合查詢：
var results = context.Products
.FromSqlRaw("EXEC dbo.HybridSearch @query={0}", userQuestion)
.ToList();
使用Seq日誌工具監控API呼叫，並透過Azure SQL DB的擴充事件分析查詢效能。建議逐步增加檢索結果數量，觀察GPT-4的回應品質變化。
隨著Azure AI擴充功能的成熟，未來SQL Server將深度整合向量索引與自動微調管線。企業可期待「即時模型更新」與「多模態檢索」等進階功能。
因緣際會下剛好報名到免費班的課程
工研院請了林文璨 蔡鴻德兩位老師教授ipas ai應用規劃師初級考試的課程 以淺顯易懂的方式教授以及考試前猜題
iPAS（Industry Professional Assessment System）是由經濟部核發的專業認證體系，旨在因應產業數位轉型需求，培育AI應用規劃人才。此認證結合產官學界共同制定能力標準，針對企業在人工智慧領域的實際需求，設計出初級與中級兩大認證級別。根據104人力銀行數據，2025年AI應用規劃師已躍升熱門證照榜首，顯示其市場認可度。
取得此證照可獲得企業優先面試與加薪機會，初級證書永久有效，中級證照則需每五年透過累積48小時AI相關訓練換證。從企業認同名單可見，包含科技製造、金融服務等產業皆將此認證列為人才評核標準。對於非技術背景者，初級認證能快速建立AI工具應用能力；技術人員則可透過中級認證強化系統整合與風險管理專業。
分為初級（Associate）與中級（Specialist）兩級。初級側重基礎概念與工具應用，適合行政、行銷等非技術職；中級要求技術實作能力，需具備AI系統部署經驗。考試形式皆為電腦測驗，初級含兩科共100題單選題，中級則擴充至三科150題，並增加情境分析題型。
包含「人工智慧基礎概論」與「生成式AI應用與規劃」兩大科目。前者涵蓋AI技術演進、資料處理流程與歐盟AI法案基礎知識；後者聚焦No Code工具應用、生成式AI風險評估。根據114年度簡章，初級特別強調「AI導入評估規劃」實務，需掌握SWOT分析與效益計算技巧。
擴展至「人工智慧技術應用與規劃」、「大數據處理分析與應用」、「機器學習技術與應用」三科目。重點在於系統整合能力，例如使用Python進行資料清洗、設計AI模型部署架構。從職能基準文件可見，中級要求能制定AI技術規範準則，並解決部署過程中的跨系統相容問題。
初級多為概念判斷題，如：「下列何者屬於生成式AI的倫理風險？」；中級則出現情境模擬題，例如給定企業營運數據，要求規劃AI導入階段與資源配置。官方提供的考試樣題顯示，約15%題目涉及法規應用，需熟悉台灣AI指引與國際規範的差異。
經濟部產業發展署提供AI三日班公版教材，涵蓋機器學習流程圖解與案例研討。另可下載歷屆模擬試題，其中「生成式AI工具比較表」與「風險評估矩陣模板」為熱門備考素材。建議搭配產業節能減碳資訊網的實務案例進行跨領域學習。
第三方資源如CCChen的模擬題庫提供超過200題情境演練，特別強化「No Code平台特性判斷」與「模型監控指標計算」等易錯題型。考生反應實際考試中，約30%題目與Vocus平台的題型高度相似，建議重點練習資料處理流程圖解題。
初級考生應採取「科目二優先」策略，因生成式AI應用分數佔比達45%，且可透過工具操作影片快速提升。中級備考需建立「技術日誌」，記錄AI模型調參過程與部署障礙排除經驗。無論級別，都需熟讀EU AI Act的高風險應用分類，此部分在近兩次考試皆出現5-8題。
iPAS AI應用規劃師認證已成為企業數位轉型的人才評核標準，初級適合跨領域工作者建立AI思維，中級則培養技術整合能力。備考關鍵在於掌握官方教材的實務框架，並透過模擬題強化情境判斷。隨著114年度第三次考試即將登場，建議考生及早規劃3個月以上的系統性準備期。
參考文獻
身為前端開發者，每天都在與DOM (文件物件模型) 打交道，它就像是網頁的骨架，讓開發者能夠操控頁面上的各種元素。不過，在眾多DOM API中，藏著許多鮮為人知但非常實用的方法。
這個方法能夠檢測元素是否「真正可見」，不只是存在於DOM中而已。它考慮了多種因素：
// 簡單範例
if (myElement.checkVisibility()) {
// 元素真的被看到了，執行相應操作
}
一種高效能遍歷DOM樹的方式，採用「迭代器模式」設計。想像它就像是一個聰明的導遊，可以按照您的要求有序地帶您參觀DOM樹的各個節點。
相比於 querySelectorAll，TreeWalker在處理超大型DOM樹時更省記憶體，因為它不會一次性把所有匹配的節點都載入記憶體。
// 建立一個只遍歷段落元素的TreeWalker
const walker = document.createTreeWalker(
document.body, // 從body開始
NodeFilter.SHOW_ELEMENT, // 只看元素節點
{
acceptNode(node) {
return node.tagName === 'P'
? NodeFilter.FILTER_ACCEPT
: NodeFilter.FILTER_SKIP;
}
}
);
// 逐一訪問每個段落元素
let currentNode;
while (currentNode = walker.nextNode()) {
console.log(currentNode.textContent);
}
這個方法能精確判斷兩個節點的「位置關係」，就像是網頁元素的GPS定位系統。
// 實用範例：確定拖放元素的插入位置
function determineDropPosition(draggedElem, targetElem) {
const position = draggedElem.compareDocumentPosition(targetElem);
if (position & Node.DOCUMENT_POSITION_FOLLOWING) {
return '目標元素在被拖動元素之後';
} else if (position & Node.DOCUMENT_POSITION_PRECEDING) {
return '目標元素在被拖動元素之前';
}
}
一個聰明的捲動功能，只有當元素不在視窗中時才會自動捲動，避免不必要的頁面跳動。
傳統的 scrollIntoView() 會無條件捲動到元素位置，而 scrollIntoViewIfNeeded() 則更加智能，避免了過度捲動帶來的使用體驗問題。
// 使用範例：點擊目錄項時，智能捲動到對應章節
catalogItem.addEventListener('click', () => {
// 只有當章節不在視窗內時才捲動
document.getElementById(chapterId).scrollIntoViewIfNeeded();
});
這是一個比 appendChild 更靈活的元素插入方法，讓您能精準控制插入的位置。
// 實用範例：在表單每個輸入框後加入提示訊息
const helpText = document.createElement('small');
helpText.textContent = '請輸入有效的電子郵件地址';
inputElement.insertAdjacentElement('afterend', helpText);
這是一個處理文字區域的神器，能用指定的元素將選中的內容包裹起來。
// 實現高亮功能
function highlightText(text) {
const range = document.createRange();
const selection = window.getSelection();
if (selection.rangeCount > 0) {
range.setStart(selection.anchorNode, selection.anchorOffset);
range.setEnd(selection.focusNode, selection.focusOffset);
const highlight = document.createElement('mark');
highlight.style.backgroundColor = 'yellow';
try {
range.surroundContents(highlight);
} catch(e) {
console.log('選區跨越多個節點，無法直接包裹');
}
}
}
這個方法能深度比較兩個節點是否「結構相同」，就像比較兩棵樹的形狀是否一致。
它只比較節點的結構和屬性，不會比較動態綁定的事件處理器等內容。這與 === 比較參考是否相同完全不同。
// 實用範例：檢查模板渲染後結構是否符合預期
const expectedStructure = document.createElement('div');
expectedStructure.innerHTML = '';預期結構
const renderResult = myTemplateEngine.render(data);
if (expectedStructure.firstChild.isEqualNode(renderResult.firstChild)) {
console.log('渲染結果符合預期結構！');
}
這是XPath表達式的預編譯功能，能大幅提升反覆使用同一XPath查詢的效能。
// 預編譯XPath表達式
const compiledXPath = document.createExpression(
'//table[@id="data-table"]/tbody/tr[position() < 10]'
);
// 多次執行同一查詢而無需重複解析
function updateTable() {
const result = compiledXPath.evaluate(
document,
XPathResult.ORDERED_NODE_SNAPSHOT_TYPE,
null
);
for (let i = 0; i < result.snapshotLength; i++) {
const row = result.snapshotItem(i);
// 處理前10行資料
}
}
這些鮮為人知的DOM API能讓您的前端代碼更加優雅高效。不過在實際應用時，請注意以下幾點：
checkVisibility）需要較新的瀏覽器支援（Chrome 106+）掌握這些實用技巧，您的前端開發效率將得到顯著提升！您有用過這些API嗎？歡迎在評論區分享您的經驗和其他實用技巧。