AlexZ 🦀
2个月前
《在习惯 AI 编程之后反思什么是真正的技术能力》 最近用 AI 写了不少 Rust 代码。说实话,它写得挺快,语法正确,逻辑清晰,甚至能指出我的一些低级错误。 但每次要把这些代码提交到生产库时,我还是会犹豫——不是不信任 AI,而是突然意识到,它并不真的"懂"这些代码。 AI 写的是代码,不是解决方案 让 AI 写个搜索算法?没问题。让它实现一个 REST API ?也行。但当你问它:"这个服务挂了会影响多少用户?"或者"这个改动会不会让明天的数据迁移失败?"它就沉默了。 AI 看到的是代码模式——它知道 unwrap() 在Rust里可能panic,知道该用 Result 处理错误。 但它不知道这个服务是公司营收的关键路径,不知道这个数据库连接池的配置是经过多少次生产事故才调优出来的。 这就是问题所在:代码只是冰山一角,水下的才是真正的技术工作。 调 Bug 时你就知道差距了 前几天遇到一个诡异的内存泄漏。AI 看了代码说:"看起来没问题。"确实,从代码层面看,所有该释放的都释放了。 但问题不在代码里。是某个第三方库会保持连接不释放。这种问题,你得翻 issue,看源码,甚至用 strace 跟踪系统调用才能发现。 调试不是读代码,是侦探工作。你得有直觉——"这个地方感觉不对劲",得有经验——"上次类似的问题是因为...",还得有耐心 —— 一行行打日志,一步步缩小范围。 AI 没有这种"第六感",也不会因为被 bug 折磨三天而记住这个坑。 写代码是最简单的部分 真正难的是什么? 是听产品经理说了半小时需求后,意识到他真正想要的和他说的完全是两回事。 是在架构评审时,预见到三个月后这个"小功能"会变成性能瓶颈。 是在凌晨三点收到报警时,能在五分钟内定位问题并回滚,而不是改代码。 是知道什么时候该重构,什么时候该将就——因为下个季度要大改,现在重构就是浪费。 技术能力不是会写多少种排序算法,而是知道什么时候根本不需要排序。 责任感是AI学不会的 当你的代码影响到真实用户时,那种责任感是 AI 永远体会不到的。 半夜被叫起来修生产 bug,看着监控上飙升的错误率,你会真切地感受到——每一行代码都有重量。这种重量会让你在写下一行代码时更谨慎,会让你主动去思考边界情况,会让你在 code review 时多问一句:"这样真的没问题吗?" AI 可以生成完美的 try-catch,它不会因为忘记处理异常而被骂,但也不会因为系统稳定运行而有成就感。 所以,技术能力到底是什么? 是判断力——知道什么重要,什么不重要。 是洞察力——能看到代码背后的业务逻辑和系统脉络。 是创造力——不是创造新算法,而是在约束中找到最优解。 是同理心——理解用户的痛点,理解同事的难处,理解系统的局限。 最重要的,是担当 —— 敢说"这是我写的",无论是跑得很稳的服务,还是半夜崩溃的 bug。 AI 是个好工具,它让我们从重复劳动中解放出来。但当我们不再需要记住语法细节时,反而更需要思考:我们为什么要写这段代码?它解决了什么真正的问题? 技术的本质从来不是代码本身,而是用代码改变世界的能力——哪怕只是让某个用户的体验好了那么一点点。 这才是 AI 暂时还学不会,而我们真正该专注的东西。
Philo
2个月前
我开发了一个 AI 助理,献给 ADHD 和每一个忙碌的大脑 缺乏条理、启动困难、严重拖延……直到几年前我确诊 ADHD,才知道分心不是我的错。我试遍了所有效率App,但密密麻麻的列表和繁琐的步骤只会让我更焦虑,因为它们根本没有考虑到我们大脑的特质。 我是 Philo,为了自救,也为了所有和我有同样困扰的朋友,我呕心沥血打造了 Dopamind AI。她不是一个冷冰冰的工具,而是一个温暖的 AI 伙伴。你可以像和朋友聊天一样,把混乱丢给她,她会理解你、支持你,而不是评判你。 Dopamind AI 如何帮你夺回生活的主动权? 🧠 像聊天一样清空大脑,告别遗忘 随时通过语音或文字丢给AI一个想法,比如“提醒我明天下午买牛奶”,她会立刻为你安排好任务。再也不用担心灵感和待办事项一闪而过就忘记了。(对应功能图1, 3) 🚀 AI 智能拆解,粉碎启动困难 觉得“写一篇实验报告”太庞大而无从下手?AI能自动为你拆解成“查资料、列大纲、写初稿”等具体小步骤。你只需完成第一个,就能轻松战胜拖延。(对应功能图4) 🌊 独创「Vibe Working」心流工作法 结合无干扰的「沉浸式专注模式」(番茄钟)和AI的持续鼓励,让你在不知不觉中进入高效状态,轻松完成一件又一件事。 📊 不止于任务,更是你的生活管家 她能帮你「追踪订阅」,避免“意外扣费”;还能做你的「智能冰箱管家」,告别“过期惊喜”。这些专属于我们痛点,她都懂。(对应功能图7, 8) 📈 可视化热力图,看见你的每一次进步 无论是任务进度还是习惯打卡,Dopamind 都会用数据和图表为你建立积极的多巴胺循环,让你的努力被看见,为你提供源源不断的成就感。(对应功能图2, 6, 9) 在开发 Dopamind 的过程中,我每天的有效工作时间提升了 200%。没有她,就没有这个 App。 我相信 ADHD 的能量远不止于此。我希望 Dopamind AI 能为每一个与分心作斗争的大脑插上翅膀,释放我们真正的潜能。无论你是学生、自由职业者还是职场新人,Dopamind 都能帮到你! Dopamind AI 现已在 App Store 全球上架,欢迎下载体验! 🎁 给首批用户的福利: - 新用户注册,自动获得 「7 天全功能免费试用」! - 我准备了 「100 个【首年半价】优惠码 【DOPAMINDAIX】」,去官网 购买年费会员即可使用。先到先得! 感谢大家的支持!
meng shao
2个月前
[开源推荐] N8N Workflow: 收集了 2053 个 n8n 工作流 的开源项目,堪称自动化爱好者的宝藏库!把从 n8n 官网、社区论坛、GitHub 以及其他公开来源收集的工作流整合在一起,提供了丰富的灵感、学习资源和可直接复用的自动化方案。 核心亮点 1. 海量工作流,覆盖广泛 项目收录了 2053 个工作流,涉及 365 种不同的服务和 API,比如 Telegram、Slack、Google Sheets、OpenAI、Airtable 等。这些工作流涵盖了从简单的数据同步到复杂的多触发器企业级自动化,适合各种场景,包括: · 通信:如自动发送消息到 Slack 或 WhatsApp · 数据处理:如 Google Sheets 数据整理或数据库操作 · AI/ML:如利用 OpenAI 进行内容生成 · 电商/社交媒体:如 Shopify 订单处理或 X 自动发帖 2. 高效的文档与搜索系统 这个项目不仅仅是堆积了一堆 JSON 文件,它还开发了一个 高性能文档系统,让用户可以快速浏览、搜索和分析工作流: · 超快搜索:基于 SQLite FTS5 的全文搜索,响应时间不到 100 毫秒 · 智能分类:工作流按触发类型(手动、Webhook、定时等)和复杂度(低、中、高)自动分类,还支持按服务类型(如通信、AI、数据库)过滤 · 可视化支持:可以通过 Mermaid 图表生成工作流的可视化结构 · 响应式设计:界面适配手机和桌面,支持深色/浅色主题,体验非常友好 3. 智能命名与组织 每个工作流的 JSON 文件名都被智能转换为易读的标题。如 2051_Telegram_Webhook_Automation_Webhook.json 会变成 Telegram Webhook Automation,既直观又方便搜索。工作流还被自动归类到 12 个服务类别(如通信、云存储、CRM 等),让你轻松找到适合自己需求的方案。 4. 统计与洞察 项目提供了详细的统计数据,比如: · 总计 29,445 个节点,平均每个工作流 14.3 个节点 · 触发类型分布:40.5% 是复杂多触发器工作流,25.3% 是 Webhook 触发,23.2% 是手动触发,11% 是定时触发 · 复杂度分析:35% 简单(≤5 节点),45% 中等(6-15 节点),20% 复杂(16+ 节点) 为什么重要? 这个项目之所以重要,是因为它极大地降低了自动化开发的门槛: · 节省时间:无需从零开始设计复杂的工作流,直接复用现成的方案 · 学习资源:通过研究这些工作流,你可以快速掌握 n8n 的用法和最佳实践 · 社区驱动:开源的本质让它成为一个不断扩展的资源库,适合个人开发者、自由职业者以及企业用户 · 商业潜力:作者允许商业使用,你可以基于这些工作流为客户开发解决方案,甚至创建附加价值(如教程或模板库) 不足与注意事项 · 安全性:工作流可能包含过时的节点或需要特定 n8n 版本支持,使用前需要仔细检查 · 技术门槛:虽然文档系统很友好,但运行服务器和导入工作流需要一定的技术基础(比如安装 Python 和依赖) · 无官方发布版本:目前仓库没有正式的 Release,可能需要用户自己处理更新和兼容性问题
jiayuan
2个月前