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2025 年 3 月 27 日至 28 日，为期 2 日的 WASM I/O 2025 大会在巴塞罗那圆满落幕。期间，众多 WASM 社区领袖和技术专家，共同带来了 30 余场精彩的演讲，共同探讨云原生和开源领域的前沿洞察、核心技术与最佳实践。作为一门专为 WebAssembly 优化的新兴编程语言，MoonBit 作为首个中国开发者平台受邀在本次大会上进行技术分享。

主题演讲

在本次活动中，MoonBit 负责人张宏波带来了《MoonBit & WebAssembly》主题演讲。作为一门专为 WebAssembly（Wasm）设计的编程语言，MoonBit 凭借其极致的性能优化、创新的语法设计及开发者友好的工具链，展示了在浏览器与服务器端的全栈潜力。以下是本次演讲的核心技术回顾。

张宏波开宗明义地指出，现有语言在 Wasm 生态中存在三大痛点：二进制体积臃肿、编译速度缓慢以及运行时性能不足。MoonBit从语言设计之初便围绕Wasm优化，实现了极简二进制体积、闪电编译速度、高性能运行时的突破。

MoonBit在设计时非常重视开发者体验，在工具链设计上体现了 “开发者优先” 的理念。其云 IDE 无需本地安装，集成并行类型检查、实时错误提示及基于 ChatGPT 的代码补全功能。调试支持亦是一大亮点，开发者可直接通过 Chrome DevTools 对 Wasm 模块进行断点调试和性能分析，与传统 JavaScript 工作流无缝衔接。MoonBit 与 WasmGC 的深度整合，使其在浏览器端表现尤为亮眼。通过零成本 JS 互操作和 Unicode 安全算法，在浏览器端实现无缝集成与性能突破。

针对服务器端开发，MoonBit 借助 Wasm 组件模型（Component Model）实现了跨语言协作的模块化架构。通过标准化接口定义语言（WIT），开发者可生成跨语言绑定。在编写 HTTP 服务器的实践中，MoonBit 生成的二进制大小仅为 27KB（Rust 为 100KB，Python 为 17MB）。

在未来，MoonBit 将深度整合组件模型，将 wasm-tools 直接嵌入工具链，支持 WASI 异步流（Phase 5提案）等前沿特性。

MoonBit 的潜力不仅限于 Wasm，其支持多后端编译的特性为开发者提供了灵活的选择：编译为 C 代码时可运行于嵌入式设备（MCU），而实验性 JavaScript 后端则支持 Elm 架构，用于构建全栈应用。

对于一门语言来说，生态系统和开发者体验是其获得广大社区认可的必备条件。在 2025 年，MoonBit 将达到 Beta 版本，并进一步完善语言工具链与生态，随着 Wasm 在边缘计算、微服务等领域的深化，MoonBit 或将成为开发者拥抱下一代 Web 标准的关键选择。

社区反馈

在本次演讲后，Kotlin/Wasm 作者 Zalim 在社交媒体上表示："MoonBit 在 WebAssembly 平台实现了精彩的成果"，对 MoonBit 在 WASM 方向的技术成果给予高度认可。

ZivergeTech & Golem Cloud 公司 CEO John A De Goes 表示：“与张宏波在 WASM I/O 见面后，我对 MoonBit 未来更加充满期待！MoonBit 融合了 Rust 语言的精华特性，还增加了垃圾回收（GC）机制，并优先关注工具链、性能和稳定性。欢迎大家加入我，一起参加在 LambdaConf 举办的 GolemCloud 黑客松活动，届时我会使用MoonBit！” 

MoonBit 在本次 WASM I/O 上的精彩亮相吸引了海外社区诸多关注，我们期待未来 MoonBit 在全球开发者社区的无限潜力！

在 SwiftUI 开发中，环境值 dismiss 因其灵活、自适应的特性备受开发者青睐。它能够根据当前视图的上下文智能执行关闭操作：在模态视图中关闭窗口、在导航堆栈中弹出视图，甚至在多列导航容器中自动关闭边栏。正是这种看似“万能”的便捷性，让许多开发者将它作为首选工具。然而，便捷的背后往往隐藏着风险。频繁使用 dismiss 可能在应用程序中埋下隐患，引发测试难题乃至难以追踪的稳定性问题。本文将分析我们为何应谨慎对待 dismiss，并介绍更加健壮可靠的状态管理方案。通过重新审视视图呈现与消失的逻辑，我们能够打造出更稳定、易维护且可预测的 SwiftUI 应用。

作为示例，本站也开始提供 llms.txt 和 llms-full.txt 的支持，可以参看下面的链接获取相关文件。 llms.txt llms-full.txt 什么是 llms.txt 大型语言模型（LLMs）是截止至训练日期时的人类知识的总集。而如果想要精确地解决更加实时的问题（比如在进行代码生成、研究辅助等任务中），我们可以通过搜索最新知识，依赖网络信息，来极大提升模型的准确性。然而，标准的 HTML 内容通常包含导航元素、JavaScript、CSS 和其他对于 LLMs 而言非必要的信息。这些冗余信息会在对话中占据 LLMs 有限的上下文窗口，也会干扰和降低处理效率。此外，LLMs 直接抓取和解析完整的 HTML 页面效率也很低下。为了应对这些挑战，llms.txt 应运而生，它是一个正在讨论的标准（参见 llms-txt.org），旨在为 LLMs 提供一个简洁、专业的网站内容概述，以单一且易于访问的 Markdown 文件格式呈现。llms.txt 就像一个网站的“指南”，引导 AI 系统找到站点上的关键信息，并以易于阅读和分析的结构化格式...

如何使用Instruments测量动态库加载占用的启动时间、如何识别加载的动态库、通过修改Other Linker Flags来减少启动时加载的动态库数量、以及一些动态库加载机制的原理。

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