在 AI-Native 时代，开发者的角色正在从“代码编写者”向“架构设计者”转变。Claude Code 作为 Anthropic 推出的下一代命令行 AI 助手，不仅仅是一个代码补全工具，更是一个具备 Agentic Workflow（代理工作流）能力的智能终端。
本文将深入探讨如何部署 Claude Code 环境，并结合社区强大的 frontend-design Skills，实现从自然语言指令到现代化前端页面的“零代码”构建。
Claude Code 依赖 Node.js 运行时环境。在开始部署之前，请确保您的开发环境满足以下要求：
在上一篇 《从零开始学Flink：实时数仓与维表时态Join实战》 中，我们通过「订单事实流 + 用户维表」构建了一条基础的实时数仓链路。
但在实际操作 Flink SQL Client 时，你可能已经痛感到了一个问题：
痛点：会话窗口一旦关闭，或者 Flink 集群重启，辛辛苦苦编写的
CREATE TABLE、CREATE VIEW等 DDL 语句瞬间“归零”。每次调试都需要从头再来，重复建表。
在前一篇 《Flink 双流 JOIN 实战详解》 中，我们用「订单流 + 支付流」搞懂了事实双流之间的时间关联。
但在真实的实时数仓项目里，光有事实流还不够，业务同学更关心的是：
在前一篇 《Flink SQL 窗口(Window)操作详解》 中，我们已经打好了时间与窗口的基础。
但在真实业务里，单条流上的聚合往往只是第一步，更常见的需求是把多条业务流关联起来一起看，例如：
在上一篇 Flink SQL 极简入门 中，我们体验了 Flink SQL 的基础用法。但在流处理中，最核心、最迷人（也最让人头秃）的概念莫过于**“时间”和“窗口（Window）”**。
你可能经常听到这样的业务需求：
Flink SQL 是 Apache Flink 的核心模块之一，它让开发者可以使用标准的 SQL 语法来编写流处理和批处理作业。对于不想深究 Java/Scala 复杂 API 的“小白”来说，Flink SQL 是进入实时计算领域的最佳敲门砖。
本文将基于 Flink 1.20.1 版本，手把手教你在 WSL2 (Ubuntu) 环境下搭建环境，并运行你的第一个 Flink SQL 任务。
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流式计算任务通常需要 7x24 小时长期运行，面对网络抖动、机器故障或代码 Bug，如何保证任务不挂？或者挂了之后能自动恢复且数据不丢、不重？这正是 Flink 引以为傲的资本：强大的状态管理与基于 Checkpoint 的容错机制。
本文将带你深入理解 Flink 是如何“记忆”数据的，以及它是如何在故障发生时“时光倒流”恢复现场的。
在流计算中，数据是一条条流过的。如果处理一条数据时，需要依赖之前的数据（例如：计算过去一小时的总和、去重、模式匹配），那么这些“之前的数据”或“中间计算结果”就是状态。
在实时计算领域，很多业务逻辑天然适合“事件驱动”模式：当事件到达时触发处理、在某个时间点触发补偿或汇总、根据状态变化发出告警等。Apache Flink 为此提供了强大的 ProcessFunction 家族（KeyedProcessFunction、CoProcessFunction、BroadcastProcessFunction 等），它们在算子层面同时具备“事件处理 + 定时器 + 状态”的能力，是构建复杂流式应用的核心基石。
本文基于 Flink 1.20 的语义，带你从零理解事件驱动的编程模型，并一步步实现一个“伪窗口 PseudoWindow”示例，体会 ProcessFunction 如何代替窗口完成时间分桶、累加和触发输出。
