YAML流输出需自行实现，operator不提供内置支持。
YAML流输出必须自己实现，operator 不能直接用
标准 C++ iostream 不认识 YAML 格式，operator 对 <code>std::ostream 重载后，也只是把原始数据“塞进去”，不会自动加缩进、引号、换行或转义。你看到的“YAML 输出”其实是你自己在重载函数里手动拼出来的字符串结构。
常见错误现象：std::cout 看起来像 YAML，但字段顺序错乱、字符串没加引号、嵌套 map 没缩进、<code>null 或 true 被输出成 0/1 —— 这些都不是流的问题，是你没处理 YAML 规范。
- YAML 要求字符串含空格/冒号/井号时必须加双引号（如
"user name"），单靠operator 不会自动判断 - map/set 容器需按 key 字典序输出（YAML spec 推荐），而
std::map默认有序，std::unordered_map必须先转 vector 再排序 - 浮点数默认输出可能带多余精度（如
3.000000），需用std::setprecision+std::fixed控制 - 别在重载里直接调用
std::endl：它强制 flush，影响性能；用'\n'更安全
重载 operator 时必须传入缩进层级参数
YAML 是缩进敏感格式，嵌套对象（如 struct 里含 vector<map>）需要逐层缩进。但 operator 签名固定为 <code>std::ostream& operator，没法直接传缩进值 —— 所以得绕一下。
推荐做法：定义一个带状态的输出代理类（比如 YamlOstream），内部持有一个 int indent_level 和引用 std::ostream& out，再让你的类型提供 void dump(YamlOstream& yo) const 接口。
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- 避免在
operator 里硬编码缩进空格数（如 <code>" "），否则嵌套深了就崩 - 不要用全局变量存缩进层级 —— 多线程下必出问题，且无法支持同一对象多次不同缩进输出
- 如果坚持只用
operator，可借助 <code>std::ios_base::xalloc+std::ios_base::iword把缩进存在 stream 的本地存储里，但复杂度高，易漏清理
std::string、nullptr、std::chrono::time_point 的 YAML 特殊处理
YAML 有字面量约定，C++ 类型不映射过去就会导致解析失败。比如 nullptr 应输出为 null（小写，无引号），std::string 含换行要转成 literal block（| 风格），时间类型得转 ISO 8601 格式。
错误示例：std::cout 直接输出换行符，YAML 解析器会认为这是两个文档；正确做法是检测 <code>\n 并改用 | 块标量。
-
nullptr→ 输出null（不是NULL、None或空字符串） -
std::string若含\n、\r或开头结尾有空格，优先用|；若含:、#、[、{且长度短，用双引号包裹并转义 -
std::chrono::system_clock::time_point→ 转为std::format（C++20）或std::put_time输出2024-05-21T14:30:00Z格式 - 布尔值必须小写输出：
true/false，不能是1/0或TRUE
用 yaml-cpp 替代手写 operator 的真实代价
很多人想“轻量级”就自己写 operator，结果发现要覆盖 null/bool/float/string/map/vector/time 所有情况，还要处理循环引用、自定义 tag、锚点 alias —— 最后代码量不比接入 <code>yaml-cpp 少。
yaml-cpp 的 YAML::Node 支持隐式构造和 operator，但它底层仍是递归遍历+状态管理。你省掉的不是逻辑，只是规范细节的重复实现。
- 手写输出 90% 场景够用，但一旦要支持 comment、anchor、tag（如
!!python/tuple），立刻不可维护 -
yaml-cpp编译慢、静态链接体积大（约 2–3MB），若项目对二进制尺寸敏感，得权衡 - 它的
operator 默认不输出注释，也不保留输入顺序（key 会重排），和手写行为不一致，容易误以为“更标准” - 真正省事的做法：只用
yaml-cpp的序列化能力（YAML::Emitter），把它当底层 writer，上层仍走自己的dump()方法
缩进、引号、换行、特殊字面量这些事，看起来琐碎，但漏一条，下游 YAML 解析器就可能静默失败。与其反复调试 operator 的输出是否合法，不如一开始就按 spec 分层处理：数据提取 → 类型判定 → YAML 字面量生成 → 缩进拼接。
