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#手写代码
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yetone
3天前
以前的古法编程是指手写代码,现在的古法编程是指不用 agentic mode 而用 legacy mode(chat mode + manually apply changes) 这就是时代的发展(
#古法编程
#手写代码
#agentic mode
#Legacy Mode
#时代发展
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luolei
4天前
朋友们,我决定每周安排一天,周二无 AI 日,回归初心,手写代码!人类代码复兴计划!
#AI
#手写代码
#复兴
#人类
#无AI日
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jiayuan
4天前
上初中的时候确实是这么干的。 一般的流程是,上课的时候自己在下面手写代码(Basic/Pascal/C),然后找时间在某 BBK 学习机上录入代码,当然手写的代码肯定有一大部分都是伪代码,主打一个思路。 用这个方法写了好几个游戏。 人肉编译在初学编程的时候其实是个挺重要的技能,可以很好锻炼对代码整体架构的理解,这也让我后面在写更大型的项目的时候,不运行也能知道这个代码跑起来大致是个什么流程。 新一代的 coder 们,全靠 vibe coding,估计后面语法都不用学了。
#AI编程:自学or科班?新旧码农之争· 51 条信息
#初中编程
#BBK学习机
#手写代码
#人肉编译
#Vibe Coding
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yihong0618
3周前
:你为什么要手写代码?是不相信 AI 么? :不是 :是怕自己变菜么? :不是 :那是? :穷。
#手写代码
#AI
#程序员
#穷
#无奈
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前端之虎陈随易
4周前
昨天放弃AI,用古法手写代码,再次体会到了编程的快乐。
#放弃AI
#手写代码
#编程快乐
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ginobefun
2个月前
#BestBlogs RAG 技巧与底层代码剖析 | 阿里云开发者 使用 Python 基础库从零实现 RAG 内核,深入剖析文本分块、语义搜索及上下文增强技巧。 摘要: 本文旨在通过手写代码的方式帮助读者深入理解 RAG 的工作原理,避免过度依赖现有框架。 文章首先展示了使用 Python 基础库实现简易 RAG 系统的过程,包括数据导入、固定长度文本分块、Embedding 创建和基于余弦相似度的语义搜索,并提供了代码示例。接着,详细介绍了基于语义的文本分块方法,对比了其与传统方法的优势,并阐述了百分位法、标准差法、四分位距法等切分点判定策略,同样给出了基于语义分块的代码实现。最后,文章引入并实现了“上下文增强检索”技巧,即在检索到最相关文本块的同时包含其前后相邻块,以提供更丰富的上下文信息给语言模型,从而提升回答质量。通过代码实践,文章有效地揭示了 RAG 的核心逻辑和关键优化方向。 主要内容: 1. 手写 RAG 核心模块有助于深入理解其工作原理。 -- 通过仅使用 Python 基础库和常用科学计算库实现 RAG 流程,能更清晰地掌握从数据处理到响应生成的底层逻辑。 2. 语义分块比固定长度分块更能捕获完整语义单元。 -- 基于句子间语义相似度进行智能切分,能有效避免语义割裂,提高检索到的上下文质量和相关性。 3. 上下文增强检索能为 LLM 提供更全面的信息。 -- 在检索结果中包含相关文本块的邻近内容,能丰富大模型获得的背景知识,减少因信息不完整导致的回答偏差。 文章链接:
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#工作原理
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Kai
2个月前
vibe coding 时代写代码更累了 旧时代:全部手写,直接设计架构开始写就行了 新时代:需要写 prompt,然后 ai 输出一堆质量很不错的代码,在修改的时候,就比较麻烦了。 如果你选择手改,那需要理解现有的代码,然后才能做出更改,有时候花费的精力不如直接手写 如果选择 AI 改,那么就需要花脑子 prompt AI 修改,这个充满各种技巧,也不是轻松的事情 然后就出现一个痛苦的纠结。 在见识了 AI 输出代码的速度和质量后,再选择手写,你就感觉自己的效率恢复到了旧时代,有种在开车和走路之间选择了爬的感觉 选择 AI 写,脑子会更累。旧时代,你可以一边慢慢写代码,一遍思考架构和需求。但在AI 时代,AI 输出太快了,脑子需要更急的思考和阅读代码,然后理出下一个 prompt 要怎么写 如果感受的话,旧时代像自行车,虽然慢,但可以慢慢思考和调整路线 AI 像是一个极高性能的车,一脚油门就可以走特别远,但也需要人更快的思考速度和驾驭能力,否则就更容易翻车,写出一堆乱七八糟的代码和架构
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