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休假结束，今天开始上班🧑💻
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热度 · 共 235 条 · 第 4/8 页
你如果在用 SDD，那我不建议你把 Spec 持久化。因为 Spec 会漂移！
代码在变，Spec 却不一定跟着更新。过时的 Spec 不是文档，是噪音，是幻觉的温床
真正的「唯一真相来源」应该只有一个：代码本身
又或许你更需要的是 Plan Mode，或者一个全局唯一的 Spec: ARCHITECTURE.md
代码在变，Spec 却不一定跟着更新。过时的 Spec 不是文档，是噪音，是幻觉的温床
真正的「唯一真相来源」应该只有一个：代码本身
又或许你更需要的是 Plan Mode，或者一个全局唯一的 Spec: ARCHITECTURE.md
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今天详细看了下 apollo 对 react suspense 支持，发现支持得真棒👍准备在小破站把 suspense 用起来了，把 loading 和 error 的渲染剥离出去，「别 catch 了，直接往上 throw 吧」👀
https://t.co/bv3wUPRTAF
https://t.co/bv3wUPRTAF
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😎 用 grafana 搭建的量化表现面板。
🆒🆒🆒💵💵💵
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强烈推荐下 react-scan 这个新工具。react 生态下终于有一款简单方便的杀手级 profiling 工具了！
Aiden Bai @aidenybaigithub, please fix your React re-renders.
literally every time i scroll it renders 100× https://t.co/7dKd5lWrZt
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有个一劳永逸的办法：
1. 给 Agent 提供的所有 API Key 都使用 Placeholder
2. 代理本机所有网络，拦截对应请求替换 Placeholder 为真实密钥
如果 Agent 允许跑在 Docker 内的话，那网络代理更方便了
1. 给 Agent 提供的所有 API Key 都使用 Placeholder
2. 代理本机所有网络，拦截对应请求替换 Placeholder 为真实密钥
如果 Agent 允许跑在 Docker 内的话，那网络代理更方便了
Lyric🌀 @lyricwai效果如图，它自己去 https://t.co/DkYrGAJL2n 生成了 PDF，没问我要 APIKey，也没有把 APIKey 暴露到 prompt
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最近在公司里开始搞 flutter 和 hybrid 相关的事。
五年前我是 all in flutter 的态度，但现在看法不太一样。flutter 真的很先进，而且 dart 是专门为 ui 领域设计的语言，整套技术在平衡性上是顶尖的。在某种意义上我甚至觉得它们有点要搞 better browser 的意思。
但是 flutter 永远达不到 browser 的地位，连 android 自身都没深度集成 runtime 进去，更别说其他操作系统了。只要没法像 web 那套一样成为事实标准，那么 flutter 和系统原生层的 gap 就会一直很难处理。这个担子太重了（自己处理渲染，担子远比 bridge 到原生重），我很怀疑 google 还会不会一直投入进去。
所以我基于市场判断的预测是 flutter 未来可能会没落。但是我感觉无论如何，至少它的很多设计、实现，甚至精神理念应该会对其他的 ui 构建系统带去不少影响（据说 flutter 的工程总监已加入 apple 了）。
如果你问我现在的选择，我会更支持原生 /+bridge (例如 rn)，或者 web 这两个方案。除了 web 这个事实标准敢自己处理渲染层外，其他自己处理渲染的 ui 框架我都不太看好。
五年前我是 all in flutter 的态度，但现在看法不太一样。flutter 真的很先进，而且 dart 是专门为 ui 领域设计的语言，整套技术在平衡性上是顶尖的。在某种意义上我甚至觉得它们有点要搞 better browser 的意思。
但是 flutter 永远达不到 browser 的地位，连 android 自身都没深度集成 runtime 进去，更别说其他操作系统了。只要没法像 web 那套一样成为事实标准，那么 flutter 和系统原生层的 gap 就会一直很难处理。这个担子太重了（自己处理渲染，担子远比 bridge 到原生重），我很怀疑 google 还会不会一直投入进去。
所以我基于市场判断的预测是 flutter 未来可能会没落。但是我感觉无论如何，至少它的很多设计、实现，甚至精神理念应该会对其他的 ui 构建系统带去不少影响（据说 flutter 的工程总监已加入 apple 了）。
如果你问我现在的选择，我会更支持原生 /+bridge (例如 rn)，或者 web 这两个方案。除了 web 这个事实标准敢自己处理渲染层外，其他自己处理渲染的 ui 框架我都不太看好。
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一个震惊的现实：
我发现很多工程师（甚至有月薪达到 30k 的），对代码的运行效率没概念。
举个例子，一段看似有很多计算的代码，没深入思考就认为瓶颈在 cpu 就要求升级设备，而现实是计算步骤中会不断把结果写入到数据库，瓶颈完全在 io 上，其实优化下代码就能极大的提升效率。
不得不问，有多少人对「计算密集」和「io 密集」这两个有很明确的概念的？又有多少人对性能 profile 和优化有经验的？🤔
我发现很多工程师（甚至有月薪达到 30k 的），对代码的运行效率没概念。
举个例子，一段看似有很多计算的代码，没深入思考就认为瓶颈在 cpu 就要求升级设备，而现实是计算步骤中会不断把结果写入到数据库，瓶颈完全在 io 上，其实优化下代码就能极大的提升效率。
不得不问，有多少人对「计算密集」和「io 密集」这两个有很明确的概念的？又有多少人对性能 profile 和优化有经验的？🤔
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GUI IS BULLSHIT!
就算强如 Claude Opus 4.6，在 Vibe coding GUI 项目时（尤其是非 Web 栈），在稍微复杂的交互场景下，总容易会有 Bug 或细节问题，很容易让细节狂魔抓狂。
反观非 GUI 项目，Vibe coding 简直行云流水，身心愉悦。
看来文本喂出来的模型，终究是个半瞎 🤔
就算强如 Claude Opus 4.6，在 Vibe coding GUI 项目时（尤其是非 Web 栈），在稍微复杂的交互场景下，总容易会有 Bug 或细节问题，很容易让细节狂魔抓狂。
反观非 GUI 项目，Vibe coding 简直行云流水，身心愉悦。
看来文本喂出来的模型，终究是个半瞎 🤔
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使用 Git Worktree 的两个场景：
1. 同一个需求，多路并发：
开多个 Worktree 同时跑多个 Agent，最后择优 Merge。
Worktree 的核心优势是能提供干净隔离的工作目录。这样 Agent 可以不只是 Plan，而是可以有执行。Plan 优秀 ≠ 执行优秀。
2. 不同需求，并行开发：
同样开多个 Worktree 并行跑 Agent，但拆需求时要意识到要让改动的交集尽量少一些。
Merge 时如果遇到冲突，不要手动硬解，再开一个独立 Agent 来处理。它能通过冲突点和 Diff 获得一个混合视角，重新审视所有改动，往往比人肉 Resolve 更周全。
1. 同一个需求，多路并发：
开多个 Worktree 同时跑多个 Agent，最后择优 Merge。
Worktree 的核心优势是能提供干净隔离的工作目录。这样 Agent 可以不只是 Plan，而是可以有执行。Plan 优秀 ≠ 执行优秀。
2. 不同需求，并行开发：
同样开多个 Worktree 并行跑 Agent，但拆需求时要意识到要让改动的交集尽量少一些。
Merge 时如果遇到冲突，不要手动硬解，再开一个独立 Agent 来处理。它能通过冲突点和 Diff 获得一个混合视角，重新审视所有改动，往往比人肉 Resolve 更周全。
nekocode @nekocode_cnGit Worktree 绝对是驾驭 Coding Agent 最需要的功能之一：
快速 Fork 出多个隔离、干净的工作目录，让多个 / 不同的 Agent 并行探索不同方案，最后再 Merge 回主分支 —— 有冲突？也交给 Agent 处理就行。
这绝对是 Coding Agent 的并发放大器！
现在不少 GUI / IDE 已经支持 Worktree 管理，但如果你是 CLI 原教旨主义者，强烈推荐 agent-worktree，在保留 Coding Agent CLI 100% 原生能力的同时，补齐了 Worktree 管理能力。
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最近在看老板花了几个 w 报的 quant 课程给的代码，一个感想：「搞科研的和搞代码的真的是两拨人」。代码乱、抽象差、工程性差、运行效率差 🫠
要不信的话，你去看看 quant 或最近热门的 ai 领域的开源项目，其实挺多都是代码质量一般的。而且有很多 poc 还都只是停留在 jupyter notebook 阶段。
当然，这种现象非常合理，毕竟术业有专攻。能跨领域本身就已经是稀缺人才了。
要不信的话，你去看看 quant 或最近热门的 ai 领域的开源项目，其实挺多都是代码质量一般的。而且有很多 poc 还都只是停留在 jupyter notebook 阶段。
当然，这种现象非常合理，毕竟术业有专攻。能跨领域本身就已经是稀缺人才了。
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来看看这次更新破坏性有多强：https://t.co/nVdUK0xhe5
按图上的数据除去 package-lock.json 的改动的话，总共还有五六百行代码的改动😅要不是有点洁癖，还真懒得管它了
年后要找工作了，这几天打算重新整一下个人主页🤔打算用 next.js 再做个外框，然后把这个 pixi game 嵌入到里面😏
按图上的数据除去 package-lock.json 的改动的话，总共还有五六百行代码的改动😅要不是有点洁癖，还真懒得管它了
年后要找工作了，这几天打算重新整一下个人主页🤔打算用 next.js 再做个外框，然后把这个 pixi game 嵌入到里面😏
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这里的现状可以是某个问题、某个模块的现状。
在某些改动点可能比较多的场景下，先让 AI 提供一个「底座 / 框架」给你去修改，比起你自己自述所有改动要轻松得多。
这里还用上了 git 这个超能力。
在某些改动点可能比较多的场景下，先让 AI 提供一个「底座 / 框架」给你去修改，比起你自己自述所有改动要轻松得多。
这里还用上了 git 这个超能力。
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没研究过金融工具的人，是不是都搞不懂这里面的逻辑？👀
最近和老婆商量着再买一套房，然后讨论到现在住的这套要不要卖掉。老婆的意思是如果卖掉的钱可以覆盖还欠银行的钱的话就卖掉，不然的话，卖相对不卖就「亏大了」，因为卖掉的话不仅房子没了，还得额外再给一笔钱给银行🤣
最近和老婆商量着再买一套房，然后讨论到现在住的这套要不要卖掉。老婆的意思是如果卖掉的钱可以覆盖还欠银行的钱的话就卖掉，不然的话，卖相对不卖就「亏大了」，因为卖掉的话不仅房子没了，还得额外再给一笔钱给银行🤣
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一个不错的学习英语的方法：微信 - 通用 - 翻译 - 自动翻译聊天中收到的消息
👁 1,055❤️ 2🔁 0💬 1
看到公司 flutter codebase 里用全局变量来储存和改变不同主题颜色值的方案就头疼😅
一个合格的工程师「不管在任何情况下」一定是要避免使用全局变量（/状态）的，其次再去思考应该把它们放在哪个尽可能小的 scope 里，再深入点的话可能要思考的是如何减少更多的状态了👀
一个合格的工程师「不管在任何情况下」一定是要避免使用全局变量（/状态）的，其次再去思考应该把它们放在哪个尽可能小的 scope 里，再深入点的话可能要思考的是如何减少更多的状态了👀
👁 1,014❤️ 2🔁 0💬 0
repost 下，证明下这还真不是偶然。小红书非常适合获取公域流量，而且用户质量普遍偏高 🤔
nekocode @nekocode_cn小📕的流量这么大么，新号发了条 po 能给这么多流量🤔
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其实 CSDN 能活到今天，都是同行的「大多数」用脚投票导致的。劣币驱逐良币，前面有多少好的社区都倒闭了，哀哉 🤡
👁 988❤️ 3🔁 1💬 0
这几天，在我们这三线城市（深圳旁的一个小城市）又入手了套房。
业主是深圳的，这房子她刚好高峰期「投资」的，当时单价接近两万，现在同户型最新成交一万不到，刚好「腰斩」。
和她电话沟通谈价时，她说这地方现在就是她的伤心地，赶紧脱手卖了以后再也不来这地了。
业主是深圳的，这房子她刚好高峰期「投资」的，当时单价接近两万，现在同户型最新成交一万不到，刚好「腰斩」。
和她电话沟通谈价时，她说这地方现在就是她的伤心地，赶紧脱手卖了以后再也不来这地了。
👁 987❤️ 2🔁 0💬 1
让我想起以前 upwork 的一个英国客户，每次发 email 是真的很有礼貌。
foxlaoy @fox_laoy老外真的很有边界感。昨天跟英国的技术团队开会，我说只有邮件沟通比较麻烦，能不能给手机号或者imessage、skype之类的。被果断拒绝……邮件文字沟通，如果要语音沟通就是zoom预定开会……不会有私人沟通。这样也蛮好的。大家就事论事。
👁 982❤️ 4🔁 0💬 0
一个观察，能真正洞察出事物各种 tradeoff 的人很强 🤔
👁 963❤️ 4🔁 0💬 0
时代的微尘落到每个人头上都是一座大山。
最近看到太多太多例子了，聪明如中产，仍旧挡不住被大环境的收割一夜返贫，太难了。
最近看到太多太多例子了，聪明如中产，仍旧挡不住被大环境的收割一夜返贫，太难了。
👁 961❤️ 4🔁 0💬 0
👁 949❤️ 3🔁 0💬 4
能把 build in public 搞清楚的独立开发者应该都知道，打造个人 ip 比产品本身更重要
👁 948❤️ 5🔁 0💬 0
Claude Code 最近是改了什么？几乎每次询问用户问题时都没自动调用 AskUserQuestion 工具，需要手动 Prompt 来触发。
👁 927❤️ 0🔁 0💬 1
Spec-Driven Development，「文档即共识」
这里我其实还有一个妙用：
众所周知，让 AI 直接生成前端页面，还原度始终难以令人满意。但换一条路径：先让 AI 将所有 UI 页面用自然语言尽可能详细地描述出来，写入文档；
然后由你审阅、调整这份文档，确认无误后，再让 AI 依据文档去生成代码。
这里我其实还有一个妙用：
众所周知，让 AI 直接生成前端页面，还原度始终难以令人满意。但换一条路径：先让 AI 将所有 UI 页面用自然语言尽可能详细地描述出来，写入文档；
然后由你审阅、调整这份文档，确认无误后，再让 AI 依据文档去生成代码。
nekocode @nekocode_cn上下文工程，我常用的一个小技巧:
让 AI 把现状先写到一个 MD 文件里
git commit
Review & 修改 MD 文件
/clear
让 AI 基于 git diff（你对现状的修改意见）去解决问题
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今天打开 AWS Route 53 时发现的。如果你用过 JSX，应该对这个不陌生😆 #Memes
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我们用的是自部署的 gitlab，然后我们的 runner 是和 gitlab 一起跑在一台配置一般的 aws ec2 上。
之前测试过，我们的项目在这台 ec2 上构建的话太慢了，大概需要 30 分钟左右。因为不想浪费钱开台独立的更高配置的服务器（只用来跑 runner 的话利用率太低了，最差的情况可能一天一个 job 都没），所以这些项目我们一直是人工在本机构建和部署。🤔
最近翻 gitlab 的文档发现 gitlab ci 支持「按需」分配 ec2 来跑 ci job：
🔗 https://t.co/UHiXTxiOSX
这表示我们可以按需使用更高配置的服务器来跑持续集成！长时间没有新 job 的话 gitlab 会自动帮我们回收服务器 🤗
最终我们项目在 ci 上跑一次 build 的时间缩小到 4 分钟左右，解放了我人工运维的工作 🎉
其他一些细节：
1️⃣ 使用 docker in docker 来构建
2️⃣ 除了一些 linux 基础命令，其余命令全部使用 docker 来跑（例如 node, aws-cli, aliyun-cli 等
3️⃣ 构建产物是 docker 镜像，在 ci 中 push 到 gitlab registry 然后部署到服务器
之前测试过，我们的项目在这台 ec2 上构建的话太慢了，大概需要 30 分钟左右。因为不想浪费钱开台独立的更高配置的服务器（只用来跑 runner 的话利用率太低了，最差的情况可能一天一个 job 都没），所以这些项目我们一直是人工在本机构建和部署。🤔
最近翻 gitlab 的文档发现 gitlab ci 支持「按需」分配 ec2 来跑 ci job：
🔗 https://t.co/UHiXTxiOSX
这表示我们可以按需使用更高配置的服务器来跑持续集成！长时间没有新 job 的话 gitlab 会自动帮我们回收服务器 🤗
最终我们项目在 ci 上跑一次 build 的时间缩小到 4 分钟左右，解放了我人工运维的工作 🎉
其他一些细节：
1️⃣ 使用 docker in docker 来构建
2️⃣ 除了一些 linux 基础命令，其余命令全部使用 docker 来跑（例如 node, aws-cli, aliyun-cli 等
3️⃣ 构建产物是 docker 镜像，在 ci 中 push 到 gitlab registry 然后部署到服务器
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貌似在 𝕏 上没看到有人提到 MiniMax 前几天开源的 OctoCodingBench（编程智能体指令遵循基准）评测。
简单讲，就是 MiniMax 定义了一套 Coding Agent 指令集，然后评测了下各大模型的全部通过率（ISR），和通过数量占比（CSR）。可以看到即使是最强的 Claude 4.5 Opus 的全部通过率依然只有 36.2%。
这其实验证了 Rule 并不是写得越多越好，Context 保持精简和准确依旧是必杀技。Dynamic Context / Context Engineering 的含金量在持续上升。
简单讲，就是 MiniMax 定义了一套 Coding Agent 指令集，然后评测了下各大模型的全部通过率（ISR），和通过数量占比（CSR）。可以看到即使是最强的 Claude 4.5 Opus 的全部通过率依然只有 36.2%。
这其实验证了 Rule 并不是写得越多越好，Context 保持精简和准确依旧是必杀技。Dynamic Context / Context Engineering 的含金量在持续上升。
👁 845❤️ 6🔁 0💬 0
提问: AI 创业的话，Agent as a Service 可行不？🤔
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