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cubxxw
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cubxxw
1年前
cursor 已经很方便的就能让一个略懂代码的初级工程师搭建一个全栈的项目出来了。

AI 时代,程序员更像是代码的架构师,工程师,设计师,指挥 AI 去搬砖,具体实现的代码随着 LLM 能力的增强,开发工程师越来越多充当扮演架构师的角色,并且具备很强的代码审核和纠错能力。

提问很重要,AI 时代越来越重要,提问往往对个人能力的要求更多了。提问能力体现了人类对问题的理解深度和结构化思维的能力。

平台交互很重要,cursor 是一个充当平台交互的工具角色,是一堆方法论的抽象,怎么理解? 一个优秀的工程师如何去思考问题,如何去解决问题,cursor 把这些流程以及 prompt 抽象化的表达出来。让 "交互更加简单"
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cubxxw
1年前
非关系型数据 & json 数据的建模技巧:
1. 确定实体
2. 确定关系
a. 一对一: json 内嵌为主
b. 一对多: json 内嵌为主(数组形式内嵌)
c. 多对多: 内嵌的方式,内嵌数组表示一对多,通过冗余实现 N-N

其实内嵌是最主要的方法。多对多的内嵌可能导致查询的消耗过高,也有方法可以改善的:
可以分多个表,然后用数组来关联,之前的数组存储的所有的内容,现在的数组存储的是 IDS 的数组
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cubxxw
1年前
在软件工程体系中,设计简单往往是最考验设计者和架构师能力的。

我们看软件工程图:

需求分析:7%(蓝色)
设计:6%(绿色)
编码:12%(棕色)
集成:8%(黄色)
维护:67%(红色)

所以,往往后期最重要的是维护,减少维护的消耗,就能减少软件工程的消耗,最有性价比。

设计简单不代表设计容易,洞察到本身,我们考虑不仅仅是设计的简单,编码的简单以及维护的简单。取舍很重要
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cubxxw
1年前
架构是用来满足功能性需求的。
但是筛选架构一定是满足非功能性需求的

非功能性需求有哪些?
1. 伸缩性
2. 扩展性
3. 可维护性
4. 高可用性
5. 甚至团队结构
6. .....

选择架构很难的一点是取舍,架构太多的高大上原则了,但是我们常说的 CAP 原则,只能三选一。

yes 当然很重要,是一件很值得设计师和架构师骄傲的事情。
但是说 no 也很重要,学会放弃也是一种品质
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cubxxw
1年前
你现在所写的每一行代码,都是未来的遗留系统。

Let’s face it, all we are doing is writing tomorrow’s legacy software today.
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cubxxw
1年前
排查了一个下午的 bug ,前端说是我数据库缓存的问题,又说是我请求头的问题,我排查了一个下午,最后发现是雪花算法的精度问题

时间差超过7.56年,19 js 就精度丢失了。所以左侧浏览器展示的 session ID 后端查询不到,但是控制台传输过来的才是对的。一般雪花算法调整下控制在 16 位数就好啦
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cubxxw
1年前
平庸的人才会赶走真正有才华的人。

中性角度上来看: 首先劣币、良币是一个中性的概念。最早被英国财政大臣格雷欣发现的、劣币驱逐良币现象是:当市场上有两种含金量不一样的法定货币出现,并且货币供给充足的时候,人民会倾向于把含金量高的货币留在家里收藏,而把含金量低的货币先花出去。这种现象也被称之为格雷欣新现象。这种现象其实挺容易理解,符合人性,就如民国晚期,国家拼命发金圆券(纸币)来代替银元。这时候大家自然会先花纸币,对于造币厂来说,金圆券成本低并且随便印,对它来说有利,同时这对老百姓不利,是劣币。自然的,大家用脚投票,自然市场上“劣币”泛滥,良币涨价,这是大众各自出于自我保护的个体行为,这种个体行为如果没能团结起来,那么单体力量更强大的造币厂会赢,通过印金圆券,大部分人还是被掠夺走了部分个人财富。

这种现象其实也不是大家想阻止的,首先造币厂希望发行劣币,其次劣币的泛滥是每个民众推动的。大家在说“劣币驱逐良币”不好,有一部分原因是希望别人给他的是良币,而自己要先用掉劣币。这种自私可以理解,但其结果是所有老百姓这个总体吃亏了,每个个体想自保也保不住。大家不团结就形成不了足够的力量来抗衡指定劣币和良币同币值的强制力。

这种现象侧面描述的是自私不团结的个体无法对抗管理者的强制力的现象,另一个角度来说,也描述了通过利用个体自私的力量来进行财富重新分配降低公共服务成本的一种现象。

另一现象是电影院现象,和“劣币驱逐良币”类似,但又不同。它描述的是一个没有组织,又缺乏外部强制力的自私个体的群体,可能出现的一种集体自我伤害的现象,即,电影院里如果前排的人站起来了,那么后排的人也会站起来,结果本来大家可以坐着看的美事,变成了所有人都站着看的辛苦事。电影院现象,在我看来是更值得大家研究和应对的。因为它是一个群体自我伤害的现象,谁都没有真正获益,不像“劣币驱逐良币”其实是一股力量战胜了另一股力量推动了劣币的普及。当前,平时引用得多的是“劣币驱逐良币”​,但大部分时候我以为指的其实是“电影院现象”​。
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cubxxw
1年前
越发觉得,创业阶段,完美主义前期越是要反常识,不然完美主义会害了自己。

我发现创业阶段,基本上是一个unlearn 的过程,创业其实是一个忘记过去的自己,重新学习的过程。

「创业项目不需要太注重code的质量,赶快Tm的先上线才是王道」。

扩展性只是一种选择, ROI 是绝对的。
1. 扩展性对创业前期有帮助(效率 & 时间 & 学习),就去做
2. 扩展性对创业没有帮助,说拜拜,快速上线,代码越是简洁越是容易看懂,冗余(AI 更容易学习)

程序员,是一个特殊的工种。程序员会在公司出现的阶段,通常是公司已经「稳定」以后,才会被雇用进去。

我觉得程序员创业会遇到的的最大的一个盲点,是他们本身会把之前上班的时候学到的best practice带到创业起步的观念里面。我认为这件事情是最恐怖的。

所以很多程序员是不太知道「生意是怎么做起来的」,甚至还会认为「自己是救世主」,被派来拯救这一团混乱。

而会选择出去创业的程序员,通常背景会是「资深程序员」或者是「程序员大神」。

到了这个级别,通常才会自觉得有资格有实力出来创业。

甚至这个级别的人。甚至对于「扩展」这个技能,已经练到登峰造极了。

创业时间是很宝贵的,如果幸运在创业时遇到一个风口,如果你的项目不在时间窗口上线,这场游戏就会完全没有你的份。

所以,创业,应该是一个学会忘记过去的过程。 这就是 unlearn 的含义。
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cubxxw
1年前
《征服幸福》​(Theconquest of Happiness)

黄争的理解主要是三点:

A) 要有勇气去面对常识,用常识做理性的判断,用理性的意念指引自己的行动。
B) 要把对成就一个无限完美的自己的兴趣,转移为对外部客观事物的兴趣。
C) 对不可改变,不可能征服的事要会放弃。

## 常识
人确实是非常渺小的,生命是有限的,很多是无法改变的。

人的思维观念在很大程度上取决于他的出身,年幼时受的教育以及当前自身的利益角色。所以当判断一个权威的观点,或者判断一个世俗通行的看法,一个父母的期望的时候要能知道他的背景,结合他的背景利益角色来看。在结合了这些背景事实的基础上需要的往往只是常识去判断,更多的需要的不是睿智,而是面对事实时是否有勇气依然追寻理性。​(常识其实是显而易见,非常容易理解的,但我们各种继承的偏见和个人利益导致的偏见蒙蔽了我们,让我们对这些常识视而不见。这个是不是和佛经里讲的很像?​)

不同群体的价值观差异化很大,即使是在发达的英美,美国追求的是金钱的数量,英国追求的是 精神、艺术类的东西。

1. 人性中的嫉妒
2. 人性的一个特点是总是更乐于给不太需要爱的人爱,就像银行更愿意借钱给不太需要钱的人钱一样。
3. 所有的不快乐都是由某种分裂或不一致造成的。意识和无意识不协调就会造成自我分裂。不能靠客观兴趣和爱的力量将自己和社会连在一起,就会造成两者不一致

另外一个思考是关于我们认识世界的手段,我们的眼睛是可以看到世界的,当我们去翻看我们认识世界的各种科学,好像无一例外是“眼见为实”的科学对世界的测量主要是靠光。我不懂相对论,但模糊的认为相对论为了迁就光(让光有特殊的不变的速度)​,它不得不在概念上让时间改变(当然时间是什么本来就是问题,当时间是用光来度量的时候是一个东西,如果它是用触觉或心的默想为度量呢?​)我们对光的依赖是如此强,不禁让我觉得我们所见的世界是这样子就是因为我们用光在做度量,即是我们的测量方式创造了这个世界。这个世界是我们用自己的主观测量创造的,如果我们可以不依靠它,世界会是怎样?但也许我们根本就不可能因为我们自己就是某种广波,如果是这样,那一切所谓的眼见为实的唯物本身就是唯心的。
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cubxxw
1年前
没必要浪费时间学习 LangChain AutoGPT 这类科研原型验证项目的开源代码

真正工业级的应用需要有离线、近线几套系统配合供给,才能让在线系统效果出众、性能稳定。如果你想深入学习开源项目,提升自己的职业能力,不要浪费时间去研究 LangChain AutoGPT 这类科研原型验证项目的开源代码。

你更应该去学习那些得到商业公司支持、质量更高的开源项目,这对你的职业发展会有直接帮助。因为科技公司们能直接通过开源项目,获得真金白银的收益,所以,他们会不遗余力地发展自己的开源软件。

比如说 kubernetes, pg .....
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