哥飞
1个月前
哥飞的朋友们年中分享交流会·上海站,第四位分享嘉宾是越峰,他是老站长,早期在大学期间就做过软件下载站等容易从百度获取流量的网站。 大学毕业后,进入了51. com、2345. com,作为第8号员工,主要负责推广工作。 虽然老板说可以让他一边上班一边继续做自己的网站,但是工作比较耗费精力,于是慢慢放弃自己的网站了。 后来自己离职创业,做了一家地方社区论坛网站,但这类网站主要金主是当地商家如房地产公司,需要大量做线下活动,他觉得不如做纯互联网公司那么酷,于是就把自己手里股份卖给了合伙人。 之后就是2016年,他开始做公众号,靠着萌宝大赛,积累到了一千多万公众号粉丝。 小程序出来后,他又带着团队去做小程序,靠着用户传播裂变,最高一天有5万块的流量主收益。 再后来,我们在生财的小程序群互相认识了。 当我开始做出海社群后,他很快就加入了社群,从23年8月开始做出海。 到现在做了有八十多个网站,最大流量的网站月访问稳定百万已经一年多了,能跑出来的成功网站比例在10%左右。 而这一切,他只花了两个人,越峰用AI做好所有的前端页面,再交给做PHP的同事打通全流程。 他分享了很多成功经验,他说挖掘需求会花费他60%时间精力,这是很值得的。 做好多语言小语种,也是他的成功经验之一。 当然,快速上站,这是必须要做的,别人两天上站,你花了两周,就慢了很多,而如果你花了两个月,那就太慢了。当然最好是按小时算,几小时就可以上站网站。
我个人认为,计算机科学什么时候开始学都行,更多是个人兴趣驱动与脚踏实地地求索。为什么在“不恰当的时机”“学计算机”会留下“只会做题”“缺乏想象力”的印象?我觉得这是教育与评价体系的责任。 中国普遍的计算机教育,尤在本科以前,是极其竞赛导向的;倒不如直接说,本科以前只有信息学竞赛的参与者在学习计算机。这种竞赛导向衍生而来的对“算法”的标签化,之后也依然泛滥;如果说算法岗人人艳羡的经济逻辑是稀缺性带来的高薪,另一个切面上则是算法竞赛作用而来的精英倾向。“鄙视链”的阴影斑驳,却又心照不宣而清晰可见。 这个环境里要做计算机教育,竞赛基本是唯一发泄精力的目标,算法题与激烈角逐无从避免。不过,算法竞赛形成的能力并不一定能移植到工程能力上:算法竞赛本身追求逼近理论的极限,工程则更青睐稳定与可拓展、可复用等指标。诚如先前戏言,“性能极致的代码只是上古神话时代的传说,大量可堪一用的代码才是决胜之道!” 这里限于篇幅不作证明,仅取简单用例进行说明:线段树是参加算法竞赛的基础,然而《算法导论》正文亦难觅其踪迹;红黑树普遍到C++标准库直接提供了支持,我以前身边的同学不见得会比线段树更熟悉。我无从评判竞赛圈的风气,因为我不甚熟悉;不过与我们对高考、考研的分析类似,只要存在某一评价标准、某一赛道,就难免发明创造出一个知识体系,如果从此出发,对计算机科学的元认知就大相径庭了。 这样看,小时候“不适合学计算机”,不是计算机科学本身的性质,而是中国就没有为计算机教育提供一个普适的方案。这种落后处处可见,比如数学教育中对先进计算工具的排斥,比如直到疫情前都还甚嚣尘上的对互联网的偏见。对个人而言的解决方案也十分简单却难以做到:只要不在这个框架下思考问题,自然不会面临这个框架带来的问题。 计算机科学的自学流一直是显学,本来也没有要求知识一定要从哪里取得;如《儒林外史》所言,“资格困人,贤豪同叹”:各种“资格”是做题家的掌上明珠,却也是有志者的绊脚石。告别了各种各样稀奇古怪的人为设限,那么自然会海阔天空。 做一只在计算机科学中自由飞翔的小鸟,不也是很好的吗?
宝玉
1个月前
开个 Thread 来整理一些我使用 CluadeCode 的经验和心得,也欢迎留言分享。去年起我是 Cursor 的重度用户,最近一个月,我用 Cursor 越来越少了,开发方式也发生了变化,现在大部分时候都是:ClaudeCode 先做,做完了我去 IDE 去审查修改,所以不再需要 Cursor 的绝大部分功能,反而由于 Cursor 频繁更新,让我用 VSCode + GitHub Copilot 更习惯顺手一些。 ClaudeCode 区别于其他同类 AI Coding Agent,我觉得强大的地方在于几点: 1. 对指令的理解很好 能很好的理解你要做什么 2. 能合理的规划任务 一个任务它会先规划再执行,复杂一点还会创建一个 TODO List,挨个执行,虽然这一步对于现在的 Agent 不稀奇,但它每次能基于自己的规划的到一个不错的结果,这才是厉害的地方 3. 对工具的运用,非常强 ClaudeCode 内置了 15 种工具(可能会变化),有系统命令行工具、文件操作工具、还有网络浏览检索工具。 它最擅长的就是 Grep 命令去搜索你的代码库,反复调整搜索正则的正则表达式去找代码,分析找到的代码,然后定位到正确的位置。 惭愧的说,我至今都不会用 grep,但是 claudecode 用 grep 检索代码的效率,可能超过了任何人类能达到的水平。 最绝的是,一个十几兆的混淆过的 js 代码,它都能毫不费力的找出来关键的代码,拼凑还原成原始编译前的代码。 如果说十几兆的混淆后的代码都能分析,那么祖传的几十万行的屎山代码它应该也是能应对的。 现在看来,对于代码库的检索,RAG 都是浮云,grep 才是王道。 4. 执行时间很长 现在 AI Agent 一个很大的毛病就是执行几次就结束了,结果 Token 也消耗了但啥屁事都没干成,OpenAI 的 Codex Cloud 就是个反面典型(codex-cli 好一点,也没好到哪去),像开发任务,有很多任务就是需要反复大量操作的,ClaudeCode 就是大力出奇迹,一个任务十来分钟是常态,更长时间也有,所以大部分时候能交付一个不错的结果。 这可能也是 ClaudeCode 比其他家的一个主要优势所在,毕竟 Cursor 这些是没法跟 Anthropic 比烧 Tokens 的。ClaudeCode 最开始就是 Anthropic 家的内部工具,一开始他们就没考虑过要省着点用 Tokens,没想到歪打正着大力出奇迹,效果最好。 大力出奇迹是 ClaudeCode 的成功关键,但另一个角度也是它还不流行的原因,因为你自己按量买 Token 是用不起的,一天能烧几百刀都可以,还是得配合 Claude Max 订阅包月使用,即使这样,我也经常到额度限制,要等 5 小时刷新。 5. 全程人工干预很少 ClaudeCode 虽然默认也是会确认工具使用操作,但是它有一个 --dangerously-skip-permissions 参数,虽然原则上只能是 Docker 上运行,打开后就全程放飞自我了,你啥都不用管,就等着就好了,喝杯咖啡,刷刷社交媒体,回头一看任务都好了,真正的无人值守 Vibe Coding。 当然一定要配合 Git 做好版本管理,并且对结果要审查,否则会可能出问题的。我用 --dangerously-skip-permissions 模式有一段时间了,它不会去恶意操作系统,所以目前还没出过问题。 (未完待续)🧵