#程序员

2周前
在WWDC25现场,挖到的秘密内幕 睡了一觉,怕忘,记录一下 1、这位朋友是苹果内部的程序员,他去年 wwdc 跟我透露「很多AI功能其实没做完,根本无法按时上线」以及「苹果内部写代码也在偷偷用ChatGPT」,所以应该没有公关意识和故意掩饰。 2、Siri 没做完,是因为过去一年,软件团队和 AI 团队在开发理念上产生了很大争执,最后推倒重来,估计年底或明年才能有动作,先别指望了。 3、Liqud Glass 效果实现用的就是 shader,不是什么光追。 4、液体效果最开始非常卡,连30帧都不到,但领导要求必须要满足120帧才能上线,所以算法一版一版的修改,终于上线时实现了。 5、这个效果每一毫瓦时的功耗是他们工作时最关注的 top1,现在还是有点费功耗,但算法团队还在优化,所以现在回答不了对续航的具体影响,每更新一版就会好一些。 6、这些工作他认为没有芯片协同能力的安卓厂商是做不到的。 7、控制中心太丑就是因为没做完,跟设计图都不一样,他们人力实在不够,都去关注功耗了。 8、因为去年牛吹大了,这次内部强力要求,一切不能在 beta1 上线的功能,发布会一概不说,媒体问就忍着。 9、苹果现在内部集成AI的代码工具非常好用,尤其是在检索苹果内部代码库方面,他们不需要再借助外面的AI了,Assist也进垃圾堆了。 10、奥对了,这点很重要:苹果端侧的模型,虽然能力比不上云端大模型,但是已经首个做到输出参数格式的稳定可控,这就意味着第三方开发者可以放心实装了,这点对开发者的信心很重要。 11、快捷指令支持 AI 不光在 MacOS 上,在其它OS上也是支持的,这一点发布会疏漏忘讲了,内部员工不开心 😂 12、我还问了他很多问题,有些也是他的主观预测,就先不写了。 13、他本人状态已经从去年的「这次完蛋了」,到今年的「嗯,你可以期待」 先记到这儿,想起什么再加 补1、想起聊天时的一个玩笑,苹果没有做AI大模型,而是坚持做端侧小模型的原因——用户隐私……是其中一个,但还有一个是苹果不想承担调用费用,哈哈哈 via Allen 📮投稿 ☘️频道
2周前
在 GitHub 这个全球最大的开发者社区里,除了那些改变世界的明星项目,还隐藏着许多充满趣味和奇思妙想的宝藏。它们或许不那么“实用”,却以独特的创意吸引了大量关注,比如下面这几个: 1、Nocode (代码之源):一个空项目,完美诠释“没有代码就没有Bug”的哲学。其讨论区充满了各种有趣的哲学思辨。 Star 数量:63k+ 链接: 2、HowToCook (程序员在家做饭指南):用程序员的严谨思维来写菜谱,将“少许”、“适量”等模糊描述替换为精确到克的指令,让做饭像执行代码一样简单。 Star 数量:88k+ 链接: 3、thefuck:当你在终端输错命令时,只需输入 fuck,它就能神奇地帮你自动纠正。 Star 数量:92k+ 链接: 4、wenyan-lang (文言文编程):允许你用文言文的“之乎者也”来编写程序,让代码充满古典韵味,还拥有自己的IDE。 Star 数量:20k+ 链接: 5、dongbei (东北话编程):用“老铁没毛病”的东北话来编程,将方言词汇作为编程语法,让写代码充满乡土气息和欢乐。 Star 数量:2k+ 链接: 6、HumanSystemOptimization (活到150岁指南):一份硬核的“人体系统优化”指南,基于大量科学论文,教你如何像优化代码一样优化自己的身体。 Star 数量:16k+ 链接: 7、logoly:一个风格微妙且有趣的Logo生成器,可以快速创造一些在开发者圈子里会心一笑的幽默图标。 Star 数量:7.5k+ 链接: 8、genact (摸鱼神器):在你的屏幕上生成以假乱真的程序运行动画,让你在办公室看起来非常忙碌,是“摸鱼”时的绝佳掩护。 Star 数量:10k+ 链接: 9、The Most Dangerous Writing App:对抗拖延症的终极利器。一旦开始写作就不能停笔,否则之前的所有心血都会烟消云散,用“危险”激发生产力。 Star 数量:1.8k+ 链接: 10、桌面宠物 (Desktop Pets):在桌面上养一只数字萌宠。RunCat 在任务栏奔跑,用跑速反映CPU繁忙度;BongoCat 则会模仿你的键鼠操作,陪你工作和游戏。 Star 数量:6.5k+ 链接:
3周前
#BestBlogs 【第 3523 期】程序员专属提示词工程实战手册 | 前端早读课 程序员提示词工程实战指南,高效利用 AI 编程助手提升开发效率。 摘要: 本文为程序员提供了一份实用的提示词工程实践手册,旨在帮助开发者更有效地与 AI 编程助手协作。文章详细阐述了编写高质量提示词的基础原则,包括提供充足上下文、明确目标、拆分复杂任务、提供示例、使用角色扮演以及通过迭代对话进行完善。 随后,针对代码调试、重构优化和新功能实现这三大核心编程场景,文章深入讲解了如何应用这些原则设计出能获得最佳 AI 回应的提示词,并通过对比“糟糕”与“优化后”的实际示例,直观展示了良好提示词的效果。文章强调了提示词质量对 AI 产出结果的决定性影响,并提供了丰富的实操技巧,对于希望提升 AI 辅助编程能力的开发者具有直接的指导价值。 主要内容: 1. 提示词质量直接决定 AI 编程助手的输出效果 -- 提供清晰、具体、包含足够上下文(代码、语言、框架、错误)的提示词,是获得 AI 准确、有用回应的关键。 2. 结构化提示可高效应对不同编程任务 -- 针对调试、重构、生成代码等场景,设计有针对性的提示词模式(如包含错误信息、重构目标、预期示例),能引导 AI 给出精准解决方案。 3. 与 AI 协作是迭代过程,需持续优化提示 -- 将 AI 视为伙伴,根据其初步回答进行追问、纠正或补充细节,通过多轮交流逐步完善提示和最终代码。 4. 利用角色扮演和示例可提升 AI 理解和输出质量 -- 让 AI 扮演特定角色(如专家、导师)或提供输入/输出示例,能让 AI 更贴近需求并给出更专业、更符合预期的结果。 文章链接: