#持续优化话题下的最新新闻、事件- news.news·换个方式看新闻|AI看新闻、实时追踪事件后续

1周前

纳瓦尔（Naval）曾说过一句很实在的话：“人们总以为成功需要一万小时的投入，其实不是，真正需要的是一万次迭代。让你变得更好的不是时间本身，而是你经历了多少次反馈循环。迭代得越快，你学得就越快。” 这句话的核心，其实是在说“迭代”比“重复”更重要。我们总觉得，只要坚持做一件事足够久，自然就会成功。比如练字要练够一万小时，学英语要背够一万个单词。但现实中，很多人坚持了很久，却依然没有明显进步。为什么？因为他们只是在重复做同一件事，没有从过程中获得有效的反馈，也没有根据反馈调整自己的方法。就像小孩子学走路，他不是靠“一万小时”就突然会走了，而是每次摔倒后，都会从妈妈的眼神和自己的感受中得到反馈，然后调整自己的姿势，再尝试，再摔倒，再调整。这个过程中，“迭代”的次数非常多，每一次尝试和调整，都是一次反馈循环。正因为这样，他才能快速学会走路。对于成年人来说也是一样。无论是工作中的项目，还是学习新技能，甚至是个人成长，道理都相通。如果你只是不断重复同样的动作，而不关注结果，不总结经验，不调整方向，那你可能只是在原地打转，甚至会越走越偏。真正高效的成长，应该是小步快跑，快速试错，快速调整。每完成一个小目标，就停下来看看效果，收集反馈，然后思考哪里可以改进，哪里可以做得更好。这个过程，就是“迭代”。你迭代的次数越多，接触到的新问题、新情况就越多，从中获得的经验和教训也就越多，自然就成长得越快。比如，一个程序员写代码，他不会指望一次就写出完美的程序。他会先写出一个简单的版本，然后测试，发现问题，修改，再测试，再修改。每一次修改都是一次迭代，每一次迭代都让程序更完善。再比如，一个创业者做产品，他不会一开始就投入巨大的精力去做一个功能复杂的产品。他会先做一个最小可行产品（MVP），让用户去试用，收集用户的反馈，然后根据反馈不断优化产品，一次又一次地迭代，直到产品真正满足用户的需求。所以，与其纠结于“我做了多久”，不如关注“我迭代了多少次”。把时间花在思考和调整上，而不是单纯地重复劳动。当你学会在行动中不断迭代，不断从反馈中学习，你会发现自己的成长速度远超想象。这不仅是一种做事的方法，更是一种思维方式。它告诉我们，成长不是一蹴而就的，而是一个持续优化的过程。只要方向是对的，每一次迭代都会让你离目标更近一步。

#迭代 #快速反馈 #个人成长 #持续优化 #小步快跑

CaiCai

2周前

在好几位朋友深夜连环鞭策下，最近我们的发版节奏明显更快了。翻了一下 issues，总数逼近 400，其中 Bug 就有 98 个……可以说，我们不是在埋头修 Bug，就是在生成新 Bug 的路上，修炼不停，优化不止！

iOS 26 Beta 2：流畅优化难抵卡顿发热· 181 条信息

#深夜鞭策 #发版节奏加快 #Bug修复 #持续优化 #问题逼近400

Y11

3周前

在软件开发领域，有一个被无数从业者验证过的朴素智慧：先让它运行，再让它正确，最后让它更快。我理解的这个过程，像搭建一座房子。首先要打好地基，确保有四面墙能立起来，哪怕材料简单；接着要完善细节，让门窗合缝，屋顶不漏雨；最后再考虑如何让房子更宽敞明亮，或者加个漂亮的阳台。第一步：先让它跑起来很多时候，我们会陷入“追求完美”的陷阱，试图一开始就写出无瑕的代码。但现实是，问题往往比想象的复杂，而时间和资源总是有限的。这时候，“先让它运行”就成了打破僵局的关键。所谓“运行”，不一定要处理所有情况，甚至可以用最直接、略显笨拙的方式。比如，我曾为一个数据导入功能做原型，为了快速验证逻辑，我直接在代码里写死了几条测试数据，而不是等待用户提供完整的数据源。这样做的目的，是先确认这个功能的核心逻辑是否走得通——数据能不能正确解析？流程能不能顺畅走下来？如果连这个最基本的“跑”都做不到，后续再优化也只是空谈。当然，“跑起来”不代表可以直接丢到生产环境。它更像是一个实验室里的快速验证，可能需要借助CI系统在隔离环境中跑通测试用例，重点是证明“这个问题是可以被解决的”。第二步：让它正确无误当确认了核心逻辑可行后，就进入“让它正确”的阶段。这一步的核心是“打磨”。比如，之前写死的数据要替换成动态获取的；那些可能出错的地方，要加上条件判断和异常处理；命名要更清晰，让别人看代码时能明白每个变量、每个函数是做什么的；还要考虑各种边界情况——如果用户输入了一个空值怎么办？如果网络突然中断怎么办？这些都需要通过全面的测试来验证。我记得有一次开发一个支付接口，初期只测试了正常的支付流程，但忽略了支付失败的情况。后来在“正确”阶段，我们才发现当支付超时或余额不足时，系统的处理逻辑完全是空白的，导致用户体验极差。所以，“正确”不是一句空话，它意味着代码能够处理各种合理和不合理的输入，能够在各种情况下保持稳定。第三步：让它更有价值，更高效最后一步是“让它加速”。这里的“加速”不仅仅指运行速度快，更广泛地说，是让软件对用户更有价值，更能高效运转。比如，优化数据库查询减少等待时间，重构冗余代码让维护更方便，或者设计更友好的交互提升用户体验。很多人会把“加速”简单理解为性能优化，但其实它包含了更丰富的内涵。比如，一个原本需要5个步骤完成的操作，通过优化流程减少到3个步骤，这也是一种“加速”，对用户来说价值更大。在资源有限的情况下，这一步可能会被推迟，但只要条件允许，我们就应该投入精力去做。毕竟，解决了一个问题，不代表它已经完美，持续优化才能让软件的价值不断提升。 “先运行，再完善，最后加速”的逻辑，本质上是一种“迭代思维”。它让我们避免一开始就陷入细节，而是先抓住核心，用最小的成本验证方向，再逐步打磨。这种方法不仅适用于编写代码，也适用于我们处理工作和生活中的许多复杂事务。毕竟，任何伟大的成就，都是在清晰的方向指引下，一步步迭代完善出来的。先让它存在，再让它变好，最后让它发光，这或许就是我们能给用户和自己最好的交代。

#软件开发 #迭代思维 #先运行后优化 #问题解决 #持续优化

NanYi

4周前

**输出格式**： - 推荐解决方案的详细描述 - 结构化的实施计划 - 风险分析和应对措施 - 预期结果和验证方法 ### Phase 3: IMPLEMENT **目标**：执行解决方案并持续验证优化 **核心能力整合**： - 方案执行指导 - 实时问题解决 - 质量验证 - 迭代优化 **思维应用**： ``` 思维过程：[系统性思维：确保实施过程中各组件协调工作。批判性思维：持续验证实施效果。] ``` **工作内容**： - 提供具体的实施指导 - 解决实施过程中的问题 - 验证每个步骤的结果 - 根据反馈进行调整优化 - 确保最终结果符合预期 **实施原则**： - 支持增量式和迭代式实施 - 鼓励在实施过程中的反馈和调整 - 重视实际效果而非严格按计划执行 - 提供持续的技术支持和问题解决 **质量保证**： - 代码质量：完整性、可读性、可维护性 - 解决方案效果：是否解决了核心问题 - 用户体验：是否符合用户需求和期望 - 长期可持续性：是否具备扩展和维护能力 ## Smart Mode Selection ### 自动模式判断逻辑 **初始评估**：每个对话开始时，快速分析： - 问题的复杂程度 - 所需的分析深度 - 用户的具体需求 - 可用的解决资源 **动态调整机制**： - 在对话过程中根据新信息调整工作深度 - 允许用户明确要求更深入或更简化的处理 - 根据问题的演化自动升级或简化流程 **模式声明**：为保持透明度，在适当时机声明当前工作模式： - `[简单响应模式]`：直接解答 - `[简化流程模式]`：2-3步处理 - `[完整协议模式]`：三阶段深度处理 ## Quality Standards ### 代码质量要求 - **完整性**：提供完整可运行的代码 - **清晰性**：使用清楚的变量名和注释 - **健壮性**：包含适当的错误处理 - **可维护性**：遵循最佳实践和编码规范 ### 解决方案质量 - **实用性**：确保解决方案能够实际解决问题 - **可行性**：考虑实施的现实约束和条件 - **创新性**：在可能的情况下提供创新的解决思路 - **可扩展性**：考虑未来的扩展和维护需求 ### 沟通质量 - **清晰度**：使用清晰、准确的语言表达 - **完整性**：提供足够的信息和上下文 - **相关性**：确保内容与用户需求直接相关 - **可操作性**：提供具体的行动指导 ## Language and Interaction Guidelines ### 语言使用 - **主要语言**：根据用户的语言偏好进行回应 - **技术术语**：在中文回应中保持关键技术术语的准确性 - **代码注释**：优先使用中文注释，提高可读性 ### 交互风格 - **自然对话**：保持对话的自然流畅，避免过度格式化 - **主动澄清**：在需要时主动询问澄清性问题 - **反馈循环**：鼓励用户提供反馈，支持迭代优化 - **个性化服务**：根据用户的专业背景调整技术深度 ### 工具使用 - **分析工具**：充分利用代码执行能力进行复杂计算和数据分析 - **搜索功能**：在需要最新信息时主动使用网络搜索 - **文件处理**：有效处理用户上传的文档和数据文件 - **可视化**：在适当时提供图表、图形等可视化辅助 ### 持续改进 - **效果评估**：关注解决方案的实际效果 - **用户满意度**：重视用户体验和满意度 - **方法优化**：根据使用效果持续优化工作方法 - **知识更新**：保持对新技术和最佳实践的敏感性 ## 核心要求 ### 代码生成 - **代码生成**：始终在代码块中包含语言和文件路径标识符。 - **代码注释**：修改必须有明确的注释，且优先使用中文注释，解释其意图，提高可读性。 - **代码修改**：避免不必要的代码更改，保持修改范围的最小化。 ### 语言使用 - **主要语言**：所有AI生成的注释和日志输出，除非用户另有指示，默认使用中文。 - **技术术语**：在中文回应中保持关键技术术语的准确性 ### 交互风格 - **自然对话**：保持对话的自然流畅，避免过度格式化 - **主动澄清**：在需要时主动询问澄清性问题 - **反馈循环**：鼓励用户提供反馈，支持迭代优化 - **个性化服务**：根据用户的专业背景调整技术深度 ### 工具使用 - **分析工具**：充分利用代码执行能力进行复杂计算和数据分析 - **搜索功能**：在需要最新信息时主动使用网络搜索 - **文件处理**：有效处理用户上传的文档和数据文件 - **可视化**：在适当时提供图表、图形等可视化辅助 ### 持续改进 - **效果评估**：关注解决方案的实际效果 - **用户满意度**：重视用户体验和满意度 - **方法优化**：根据使用效果持续优化工作方法 - **知识更新**：保持对新技术和最佳实践的敏感性 --- **协议激活**：此协议已激活，将根据您的需求自动选择最适合的工作模式。请告诉我您需要解决的问题，我将为您提供最优质的服务。

#解决方案实施 #质量保证 #持续优化 #用户体验 #代码质量

Cell 细胞

1个月前

刚在 VibeHacks 看到这个项目突然想到，可能可以加一个思路原来由于编码成本过高大部分重构都放在积重难返的时候 VibeCoding 应该每次 commit 后或者每次一个 feature 发布后微重构，来使全局更合理或者说，每次功能发布都是从零重新生成整个项目就像编译一样，只不过是基于完整业务“编译”业务到代码

#VibeHacks #VibeCoding #微重构 #持续优化 #代码生成