随着 Core Web Vitals 的重要性日益增强，网站所有者和开发者越来越关注性能和关键用户体验。Google 提供了许多工具来帮助评估、优化和监控网页，但不同的数据源和有效使用方式往往会让用户感到困惑。本指南提出了一种将多种工具相结合的工作流程，并阐明了这些工具在开发过程中的意义和方式。

了解 2025 年 2 月与基准相关的各种活动。

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ruby-align 现已纳入 Baseline

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发布时间：2025 年 2 月 20 日 可靠地下载大型 AI 模型是一项具有挑战性的任务。如果用户的互联网连接中断或关闭您的网站或 Web 应用，他们会丢失部分下载的模型文件，并且在返回您的网页后必须重新开始。通过将 Background Fetch API 用作渐进式增强功能，您可以显著提升用户体验。 Browser Support Source Background Fetch API 要求您的应用 注册服务工件 。

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了解 rel=prefetch 资源提示及其用法。

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了解如何识别和解决布局偏移。

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Cumulative Layout Shift (CLS) 是一项指标，用于量化用户遇到网页内容突然偏移的频率。在本指南中，我们将介绍如何优化导致 CLS 的常见原因，例如没有尺寸或动态内容的图片和 iframe。

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CSS scrollbar-color 和 scrollbar-gutter 已在所有主流浏览器引擎中推出，因此已成为“新推出的 Baseline”功能。

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这是 Baseline 月度摘要的第一期，涵盖了 2025 年 1 月 Google 和 Web 开发者社区的 Baseline 动态。

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WebAssembly 垃圾回收和 Wasm 尾调用优化现已在所有主流浏览器引擎中推出，因此它们已成为新的基础配置。

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这篇博文介绍了 Largest Contentful Paint (LCP) 指标并说明了如何测量该指标

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Promise.try 现已在所有主流浏览器引擎中推出，成为了新推出的 Baseline 功能。

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简短说明

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发布时间：2024 年 1 月 13 日 您可以使用 AI、传统机器学习模型和较新的大语言模型 (LLM) 构建许多令人惊叹的项目。借助 LLM，计算机可以生成新内容、撰写摘要、分析文本的情感等。在过去几年里，人们有机会使用 Gemini 和 ChatGPT 等应用，这些应用使用先进的自然语言处理 (NLP) 技术与用户进行对话。 Google 开发者专家 Christian Liebel 撰写了一篇文章，介绍了如何使用 LLM 向网站或 Web 应用添加聊天机器人。 在本系列中，您将：

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发布时间：2024 年 1 月 13 日 本文是关于 LLM 和聊天机器人的三篇系列文章中的第一篇。第 2 部分介绍了如何 使用 WebLLM 构建聊天机器人 ，第 3 部分介绍了如何 使用 Prompt API 。 大语言模型 (LLM) 正成为软件开发中的重要构建块：LLM 非常适合生成和处理自然语言文本，可实现数据提取、总结等应用场景，或协助与用户数据进行对话。 在本系列文章中，我将介绍设备端 LLM 的优点和缺点，并引导您使用两种本地和离线方式（基于 Web 的 LLM 运行时

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有人告诉你不要阻塞主线程并拆分长任务，但执行这些任务意味着什么呢？

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借助 CSS 遮罩，您可以选择将图片用作遮罩层。这意味着，您可以使用图片、SVG 或渐变作为遮罩，在不使用图片编辑器的情况下制作有趣的效果。

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web-features 数据集、Web 平台状态信息中心、基准状态微件等！回顾一下 2024 年的基准。

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本文介绍了延迟加载以及您可以用于延迟加载视频的选项。

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模块预加载提供了一种以声明方式提前加载 JavaScript 模块的方法。

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为了优化用户体验，了解用户如何与您的表单互动至关重要。浏览器自动填充功能在此过程中发挥着重要作用。了解如何收集和分析有关用户如何在表单中使用自动填充功能的数据。

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毒性内容检测功能可保护您的用户，并营造更安全的在线环境。在第 2 部分，我们将学习如何构建客户端 AI 工具，以便在源头检测和减少毒性内容。

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本文介绍了总阻塞时间 (TBT) 指标，并说明了如何衡量该指标

了解如何在真实环境和实验室环境中衡量网站的 Web Vitals。

关于如何分解 LCP 并确定有待改进的关键方面的分步指南。

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衡量网站是否运行正常的基本指标

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以下是 Chrome 确定的一系列最佳实践，它们是优化网站性能和提升 Core Web Vitals 的最大机遇

CSS content-visibility 属性现已面向 Baseline Newly 提供。

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核心网页指标阈值背后的研究和方法

您浏览了现场数据，发现存在一些缓慢的互动。下一步是详细了解如何手动测试这些互动，并找出这些互动背后的原因。