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嗨，HN， 我很高兴地分享 next-nexus，这是一个针对 Next.js 应用路由器的开源数据层库。 问题： Next.js 的服务器端渲染（SSR）对于搜索引擎优化（SEO）非常有效，但对每个用户访问都进行完整的 SSR 会导致服务器负载显著增加，运营成本上升。虽然搜索引擎的爬虫只需要第一次渲染，但真实用户往往会多次访问页面，这使得持续进行完整的 SSR 变得低效。 我们的解决方案： next-nexus 的构建旨在解决这个问题。我们的核心理念是优化服务器上的第一次渲染，然后通过智能缓存高效管理后续的数据。 它如何帮助： next-nexus 提供了一个强大且集成的数据层，支持现代 React 模式，包括 RSC。 - 成本与性能优化：我们的智能渲染机制确保第一次渲染经过服务器优化，而后续渲染则利用客户端缓存。这大幅减少了不必要的服务器请求，降低了服务器负载和运营成本。 - 增强的开发者体验：易于使用的 API 和直观的钩子简化了复杂的异步数据操作。它还自动处理数据水合（无需像某些其他库那样手动设置 HydrationBoundary），让开发者能够专注于核心逻辑。 - 无缝的用户体验：高效的缓存策略和自动数据水合意味着用户可以更快地看到内容，并立即与完全响应的应用程序进行交互，而无需加载指示器。 - 应用路由器与 RSC 兼容：从零开始为 Next.js 应用路由器和 React 服务器组件构建。 我们热衷于让 Next.js 的开发更加高效和经济。 我们期待听到您的想法和反馈。 - GitHub: [https://github.com/next-nexus-org/next-nexus](https://github.com/next-nexus-org/next-nexus) - 文档: [https://next-nexus.vercel.app](https://next-nexus.vercel.app) 感谢您的关注！

当ChatGPT为你的项目生成模板代码和现成的代码片段时，很容易陷入“我在构建这个”或“我现在更高效”的陷阱。但从更大的角度来看，“ChatGPT知道”的本质与“谷歌知道”、“维基百科知道”或“Stack Overflow知道”并没有什么不同。 归根结底，我们只是用一种“参考怪兽”替换了另一种，这种新的“怪兽”在某种程度上显得更具互动性和亲密感，擅长搜索和过滤，并通过一个界面提供所有信息。 但最终，你仍然必须以传统和艰苦的方式学习技术概念。人工智能仍然无法替代这一点，即使通用人工智能（AGI）真的出现了，也不会改变这一点。 在某种程度上，大型语言模型（LLM）比谷歌或维基百科更具欺骗性，因为它给你一种虚假的感觉，让你觉得自己已经取得了一些成就或掌握了一些知识，而实际上你并没有（从严格的技术角度来看）。