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置顶Elon Musk 的第一性原理，被创投圈奉为黄金法则。你可否想过第一性原理究竟是什么？
从基本原理出发，用基本逻辑，进行推导。
从基本知识出发，用基本逻辑，进行推导。
从常识出发，用基本逻辑，进行推导。
从常识出发，用常识，进行推导。
第一性原理，说白了：用常识，去演绎常识。
从基本原理出发，用基本逻辑，进行推导。
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第一性原理，说白了：用常识，去演绎常识。
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niklas-luhmann-archiv.de
这里有全部电子化的卢曼卡片笔记
简单浏览就能看出卢曼对卡片的组织逻辑：
TOC thinking of chain 思维链路
卢曼把知识，更多时候是论点，以思维逻辑串接在一起
与其把单张卡片比作积木，
不如说是能够与上下文脉扣锁的链条
再思考 #卡片盒笔记法
这里有全部电子化的卢曼卡片笔记
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TOC thinking of chain 思维链路
卢曼把知识，更多时候是论点，以思维逻辑串接在一起
与其把单张卡片比作积木，
不如说是能够与上下文脉扣锁的链条
再思考 #卡片盒笔记法
noteBeliever: https://niklas-luhmann-archiv.de/bestand/zettelkasten/suche 这里有全部电子化的卢曼卡片笔记 简单浏览就能看出卢曼对卡片的组织逻辑： TOC thinking of chain 思维链路 卢曼把知识，更多时候是论点，以思维逻辑串接在一起 与其把单张卡片比作积木， 不如说是能够与上下文脉扣锁的链条 再思考 #卡片盒笔记法
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IPCheck.ing 是一个免费的 IP 工具箱，功能非常全面：ipcheck.ing
Hcqi: IPCheck.ing 是一个免费的 IP 工具箱，功能非常全面：https://ipcheck.ing/
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推荐 GitHub 上一款开源免费的实时键盘鼠标输入可视化工具：Keyviz。
能够在电脑上直观显示我们当前按下什么快捷键以及鼠标，支持个性化定义显示效果，包括预设风格、尺寸、图标、按键的颜色以及边框等。
GitHub：github.com/mulaRahul/keyviz
如果你经常需要录屏或者演讲，需要给大家展示你的操作过程，这款工具颇为实用。
能够在电脑上直观显示我们当前按下什么快捷键以及鼠标，支持个性化定义显示效果，包括预设风格、尺寸、图标、按键的颜色以及边框等。
GitHub：github.com/mulaRahul/keyviz
如果你经常需要录屏或者演讲，需要给大家展示你的操作过程，这款工具颇为实用。
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最近cursor很火，作为一个用了多半年的深度用户，快速谈下我的感受。
我是去年先付费买的github copilot，后来切换到cursor，我现在的代码八九成都是AI写的，做为一个程序员，说下我是怎么用AI辅助编程工具的：
1、自从有了AI编程工具，我基本上很少大块大块的亲自写代码了。最早的时候我是用github copilot+chatgpt，因为copilot补全能力还可以，但是大块代码的生成能力不行，还是用付费GPT4写的更好。而且同样的提示词，在copilot上写出来的效果就是没有chatgpt好。
2、代码补全是一个很重要的能力，cursor最早没有代码补全能力，所以我没有用。后来cursor单独拉了分支cursor++，新增了代码补全，所以我才有了尝试一下的动机。最近几天cursor新版本有bug，我们的代码补全一直有问题，搞得写代码都没有乐趣了。
3、尝试后发现cursor两个能力很重要：有GPT4、能够修改整块代码并且标注修改点。用了之后不错，所以就彻底切换到cursor了。
4、现在基本写代码都在cursor，基本不用chatgpt，因为cursor上代码生成的能力，和chatgpt差不了多少，并且cursor还有上下文，不用我把上下文拷贝到chatgpt上了。
现在在cursor上写代码，我的原则是，能用AI完成的，我绝对不动手，程序员一般都比较懒。现在我的代码，应该百分之八九十都是AI写的，包括一些小的调整，我现在也不动手，让AI来做。
5、大家都说claude的模型代码能力更强，官方默认也用了claude，但是就我自己的体验，代码生成能力两个差别不大，但是gpt4o对人的意图理解非常强。有一次一个修改，提示了三次claude都没理解我的意图，同样的提示词gpt4o立即就能够理解。
6、有些人说AI写的代码有很多的bug，就我自己的经验，AI写的代码bug数比人少。
7、为什么AI编程工具大家都喜欢？我一直在给我身边的程序员推荐用cursor，主要有两个原因：
一个是超值，之前要一两天完成的工作，特别是我不熟悉的领域，用AI几分钟十几分钟搞定；
另外一个，也是最重要的一个，就是心流，程序员都知道，写程序是一项让人沉浸其中、给人带来高质量心流体验的工作（否则就没有那么多人喜欢编程了），而AI编程工具的作用，是尽量的保护心流的连续性，不让他断掉。
8、AI编程工具对职业的影响：现阶段，我认为AI编程工具利好老程序/架构师、没有编程经验的人，而对初级程序员不怎么友好：
AI编程工具现在还解决不了架构的问题，一个复杂项目，还需要有一个很好的架构师来把关。但是这个架构师可以用AI编程工具提高自己的生产力，或者就不需要那么多的程序员来辅助他了，毕竟增加一个人，沟通成本也会相应增加。
没有编程经验的人，比如产品经理、运营或者编程爱好者，都可以很快的用这个工具来做一个完整的应用，快速的验证demo，而之前他可能需要程序员的支持才可以。
对初级程序员，最直接的影响是岗位需求可能没有那么多了。这些人要想不被淘汰，要么赶快学习架构，要么赶快学习业务。
最后谈一下，我理想中的工具应该是什么样子的：
1、复杂工程的理解和支持。用cursor来开发一个小项目是很爽的，但是对大型工程，特别是动辄几十万百万的代码，cursor发挥的作用就会降低。做过复杂工程的人都知道，真正写代码的时间，是非常少的，很多的时候都是在分析、定位问题，写代码可能就一会会。
2、全链路支持。开发的链路其实非常长的，代码只是其中一环。从需求、设计、代码、测试到上线后的运维，每个环节都有大量的工作。比如，增加一个需求，是否能够自动找到相关的数据库增加字段？再根据数据库的处理代码修改代码逻辑？最后修改前端展现。
对，我想说的是，相对于AI辅助编程，AI辅助软件工程更能解决问题，同时难度也更大。期待未来会有这样的产品。
我是去年先付费买的github copilot，后来切换到cursor，我现在的代码八九成都是AI写的，做为一个程序员，说下我是怎么用AI辅助编程工具的：
1、自从有了AI编程工具，我基本上很少大块大块的亲自写代码了。最早的时候我是用github copilot+chatgpt，因为copilot补全能力还可以，但是大块代码的生成能力不行，还是用付费GPT4写的更好。而且同样的提示词，在copilot上写出来的效果就是没有chatgpt好。
2、代码补全是一个很重要的能力，cursor最早没有代码补全能力，所以我没有用。后来cursor单独拉了分支cursor++，新增了代码补全，所以我才有了尝试一下的动机。最近几天cursor新版本有bug，我们的代码补全一直有问题，搞得写代码都没有乐趣了。
3、尝试后发现cursor两个能力很重要：有GPT4、能够修改整块代码并且标注修改点。用了之后不错，所以就彻底切换到cursor了。
4、现在基本写代码都在cursor，基本不用chatgpt，因为cursor上代码生成的能力，和chatgpt差不了多少，并且cursor还有上下文，不用我把上下文拷贝到chatgpt上了。
现在在cursor上写代码，我的原则是，能用AI完成的，我绝对不动手，程序员一般都比较懒。现在我的代码，应该百分之八九十都是AI写的，包括一些小的调整，我现在也不动手，让AI来做。
5、大家都说claude的模型代码能力更强，官方默认也用了claude，但是就我自己的体验，代码生成能力两个差别不大，但是gpt4o对人的意图理解非常强。有一次一个修改，提示了三次claude都没理解我的意图，同样的提示词gpt4o立即就能够理解。
6、有些人说AI写的代码有很多的bug，就我自己的经验，AI写的代码bug数比人少。
7、为什么AI编程工具大家都喜欢？我一直在给我身边的程序员推荐用cursor，主要有两个原因：
一个是超值，之前要一两天完成的工作，特别是我不熟悉的领域，用AI几分钟十几分钟搞定；
另外一个，也是最重要的一个，就是心流，程序员都知道，写程序是一项让人沉浸其中、给人带来高质量心流体验的工作（否则就没有那么多人喜欢编程了），而AI编程工具的作用，是尽量的保护心流的连续性，不让他断掉。
8、AI编程工具对职业的影响：现阶段，我认为AI编程工具利好老程序/架构师、没有编程经验的人，而对初级程序员不怎么友好：
AI编程工具现在还解决不了架构的问题，一个复杂项目，还需要有一个很好的架构师来把关。但是这个架构师可以用AI编程工具提高自己的生产力，或者就不需要那么多的程序员来辅助他了，毕竟增加一个人，沟通成本也会相应增加。
没有编程经验的人，比如产品经理、运营或者编程爱好者，都可以很快的用这个工具来做一个完整的应用，快速的验证demo，而之前他可能需要程序员的支持才可以。
对初级程序员，最直接的影响是岗位需求可能没有那么多了。这些人要想不被淘汰，要么赶快学习架构，要么赶快学习业务。
最后谈一下，我理想中的工具应该是什么样子的：
1、复杂工程的理解和支持。用cursor来开发一个小项目是很爽的，但是对大型工程，特别是动辄几十万百万的代码，cursor发挥的作用就会降低。做过复杂工程的人都知道，真正写代码的时间，是非常少的，很多的时候都是在分析、定位问题，写代码可能就一会会。
2、全链路支持。开发的链路其实非常长的，代码只是其中一环。从需求、设计、代码、测试到上线后的运维，每个环节都有大量的工作。比如，增加一个需求，是否能够自动找到相关的数据库增加字段？再根据数据库的处理代码修改代码逻辑？最后修改前端展现。
对，我想说的是，相对于AI辅助编程，AI辅助软件工程更能解决问题，同时难度也更大。期待未来会有这样的产品。
常高伟_长山: 最近cursor很火，作为一个用了多半年的深度用户，快速谈下我的感受。 我是去年先付费买的github copilot，后来切换到cursor，我现在的代码八九成都是AI写的，做为一个程序员，说下我是怎么用AI辅助编程工具的： 1、自从有了AI编程工具，我基本上很少大块大块的亲自写代码了。最早的时候我是用github copilot+chatgpt，因为copilot补全能力还可以，但是大块代码的生成能力不行，还是用付费GPT4写的更好。而且同样的提示词，在copilot上写出来的效果就是没有chatgpt好。 2、代码补全是一个很重要的能力，cursor最早没有代码补全能力，所以我没有用。后来cursor单独拉了分支cursor++，新增了代码补全，所以我才有了尝试一下的动机。最近几天cursor新版本有bug，我们的代码补全一直有问题，搞得写代码都没有乐趣了。 3、尝试后发现cursor两个能力很重要：有GPT4、能够修改整块代码并且标注修改点。用了之后不错，所以就彻底切换到cursor了。 4、现在基本写代码都在cursor，基本不用chatgpt，因为cursor上代码生成的能力，和chatgpt差不了多少，并且cursor还有上下文，不用我把上下文拷贝到chatgpt上了。 现在在cursor上写代码，我的原则是，能用AI完成的，我绝对不动手，程序员一般都比较懒。现在我的代码，应该百分之八九十都是AI写的，包括一些小的调整，我现在也不动手，让AI来做。 5、大家都说claude的模型代码能力更强，官方默认也用了claude，但是就我自己的体验，代码生成能力两个差别不大，但是gpt4o对人的意图理解非常强。有一次一个修改，提示了三次claude都没理解我的意图，同样的提示词gpt4o立即就能够理解。 6、有些人说AI写的代码有很多的bug，就我自己的经验，AI写的代码bug数比人少。 7、为什么AI编程工具大家都喜欢？我一直在给我身边的程序员推荐用cursor，主要有两个原因： 一个是超值，之前要一两天完成的工作，特别是我不熟悉的领域，用AI几分钟十几分钟搞定； 另外一个，也是最重要的一个，就是心流，程序员都知道，写程序是一项让人沉浸其中、给人带来高质量心流体验的工作（否则就没有那么多人喜欢编程了），而AI编程工具的作用，是尽量的保护心流的连续性，不让他断掉。 8、AI编程工具对职业的影响：现阶段，我认为AI编程工具利好老程序/架构师、没有编程经验的人，而对初级程序员不怎么友好： AI编程工具现在还解决不了架构的问题，一个复杂项目，还需要有一个很好的架构师来把关。但是这个架构师可以用AI编程工具提高自己的生产力，或者就不需要那么多的程序员来辅助他了，毕竟增加一个人，沟通成本也会相应增加。 没有编程经验的人，比如产品经理、运营或者编程爱好者，都可以很快的用这个工具来做一个完整的应用，快速的验证demo，而之前他可能需要程序员的支持才可以。 对初级程序员，最直接的影响是岗位需求可能没有那么多了。这些人要想不被淘汰，要么赶快学习架构，要么赶快学习业务。 最后谈一下，我理想中的工具应该是什么样子的： 1、复杂工程的理解和支持。用cursor来开发一个小项目是很爽的，但是对大型工程，特别是动辄几十万百万的代码，cursor发挥的作用就会降低。做过复杂工程的人都知道，真正写代码的时间，是非常少的，很多的时候都是在分析、定位问题，写代码可能就一会会。 2、全链路支持。开发的链路其实非常长的，代码只是其中一环。从需求、设计、代码、测试到上线后的运维，每个环节都有大量的工作。比如，增加一个需求，是否能够自动找到相关的数据库增加字段？再根据数据库的处理代码修改代码逻辑？最后修改前端展现。 对，我想说的是，相对于AI辅助编程，AI辅助软件工程更能解决问题，同时难度也更大。期待未来会有这样的产品。
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在文件尺寸和质量之间选择完美平衡，并且可实时预览。
zh.recompressor.com
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数据分析师的日常
发现了一些非常有趣和实用的工具，展示更高效更直观。
1. 飞书云表格
一键索引：所有数据都可以通过数据在线跨表引用等操作进行索引。
自动透视图：透视图自动更新，数据的实时性和准确性有保障。
2. 桑基图
一次偶然的机会发现个可在线编辑的桑基图工具，漂亮。工具特点包括：
桑基图在线制作路径www.sankeyart.com
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桑基图在线制作路径www.sankeyart.com
夕阳下的奔跑_危柯宇: 数据分析师的日常 发现了一些非常有趣和实用的工具，展示更高效更直观。 1. 飞书云表格 一键索引：所有数据都可以通过数据在线跨表引用等操作进行索引。 自动透视图：透视图自动更新，数据的实时性和准确性有保障。 2. 桑基图 一次偶然的机会发现个可在线编辑的桑基图工具，漂亮。工具特点包括： 桑基图在线制作路径https://www.sankeyart.com/sankeys/1429/
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