一张图给大家解释清楚现代 #vibe 程序员的编程水平。

冷知识：至2026年底为止，这个组件仍然是 grok.com canvas 最牛逼的UX，没有之一

我本来以为为了os.system() 打包整个electron已经够抽象了，还有更超模的【5G版】脚本

#ai锐评 交给AI点评后还被夸了，WDNMD， 什么人调个ffmpeg做前后clip或crop还用AI提示当shell执行啊。 而且CC的生成ASR转录识别率，居然和字母有没有颜色相关联

给视频时间线做个CtrlV级别的交互给我看力竭了😂

可能硬编码一个concat+crossfade，做成文件夹或长截屏的UX，都不会用起来这么夸张

别说更高级的功能和丝滑的fade/首尾生成/视频视频genAI， 还有什么hack（比如直接内录音视频、getUserMedia）

低能到如此程度， 如果这代码不是手写的，真该奶龙给配了。 什么玩意啊

我确实不怀疑员工在用AI偷懒，因为我认知中没有一个AI是能做到如此差劲的设计，ChatUI用来展示撤销历史就够了，还真把自然语言生成脚本编程用。 也就只有【人】能设计出这样的【软件】了。他们自己用么

确实是AI把人当工具用，人打个勾就行了，AI要use的可就多了

蠢人比伪人更可怕

一个人对开发的常识，能够低到把AI都带坏， 真是让人感叹幸亏LLM是“大他者”非单体，不然该像螃蟹入篓一样都在用垃圾软件浪费别人的鼠标寿命

这是什么行为艺术么， 作者是在用最先进的模型写代码么，他可能很有个性因为模型也不会有这种默认行为

图转，来源未知

#js #py 现在知道产品页怎么做了
https://codepen.io/editor/duangsuz/pen/01a164e3-fb16-7a1a-b459-dce493c8e63a?orientation=left&panel=false&show=preview

zig只做事件源，90%技术栈切换为mpy+xterm.js ，让CC自己给CC做一个傻逼dummy Chat ，然后直接丝滑小连招 npx cld-pi

这才是真正的云原生啊 😋 真棒！ 肯定能奏效

#vibe sonnet 砍5刀就帮我PoC了更好的。 JOJO: 只要往前走，道路就会向前沿伸！

这个idea完全打破了惯性思维。本来是pty钩子遮罩的，就按纯.vt管道来做，web上也能跑起来

我没有看见有一个插件的showcase是能直接把最新代码，蓝链打开就能用的。 只要你从头开始就明白，就是这么简单

一下子把plugin dev 的效果也拔高了，可以直接在网页上试玩，搭配fzf，然后在鉴权沙盒里为CC安装新TUI，然后还有一个Omarchy做【hao123导航】的一键开关整合。 与此同时其他的都要未知来源的命令，很多插件截图都没有

正是因为AI第一次从截图oneshot就八九不离十，才能这样lab，py数据流也很优质。 如果以前给编译器和样板算法当血奴， 怎么也到不了新层面去创作

都不敢设想几乎是pixel perfect，如果不搜我还要先去怀疑ANSI是否有:hover扩展，AI直接会意了。 Omarch那个垃圾代码质量也没有tree，用20$mo的grok bot秒速提取，不被别人拖后腿的感觉就是这么爽

#statement #history

终于理解了 alankay 的“好人要有自己的硬件”是什么意思。 就像quine-relay和当下这个idea😇

真正的 #PLT 人是不受语言、环境、API风格的限制，只以交互媒介区分的

py代码基可以在浏览器上玩，命令行安装可以用键鼠操控，bash不了可以用js自动控制， html保存好可以在node运行

一份代码只做一个功能，但是绝不被上游制约、绑定。抽象之桥，就是你心里的那个样子

async和rpc的函数颜色对真正的软件工艺都不是个差异，真正的差异是在不在乎。

许多认为编程要完的人，根本没有碰过编程，只是在应用编码。 把ai当bashrc用也真是太唐了。

同一份工作，你能探索到什么地步？ 如果不从心底在乎，大概不能知道 “编程能做的还有什么”。

我始终认为，复用和变量结构的美，就像经济学、游戏研究、做菜那样，是一种通识和真理。工程化的经验也是这样有趣。 明明是这样好的乐高粘土，却变成无聊至极的表单汇报和C-like的自我感动，真是无趣。

曾经我的在乎是为了API的优雅，把一个不难不易的parse控伴同写了9个语言。 今天我照样在乎编辑与试错的【体验】，获得的是一样的东西，代码一样有魅力，甚至更加引人深思，但没什么不同。

就像 Fable 拿起P5当画笔那样，代码是我的母语、手脚，是思维的地图，从不是解密游戏。 比起所谓才华，开发者的幸福当然更加重要。

正是因为看到许多自作聪明却表现力贫瘠的写法，才认识到直觉体感、声明式数据流的可贵。 AI 是帮助软件工艺，而不是替代人编程

真正的经验是跨领域内方向的，不会因为字数少，就缺乏知识。


quine-relay 的意义不是炫技，而是证明"程序的本体不在任何一种语言里"。128 种语言绕一圈回来还是自己，说明语言只是编码方式。
所以 "PLT 人只以交互媒介区分"——终端、浏览器、文件、socket 是媒介；Python、JS、bash 只是方言。

设计时先问"这个东西的该长什么样"，再问用什么写。

https://junkdog.github.io/tachyonfx-ftl/ #rust
github.com/JFeng-Z/MiaoUI

这个特效库也一样。Effects and animation library for Ratatui applications

ESP32 比许多TUI做的还牛逼. 嵌入式工程师完美展现了如果"write GL"的那帮人做应用编程，是怎么样的降维打击。 你认为的优化上限，在那边就是视频素材

编程界的参差

b23.tv/BV1DFn16aESr

b23.tv/BV1HkJ66vEk9

bilibili.com/video/BV126Hw6uEgW/ 项目总计成本约6000人民币，项目后续会部署到服务器

#game MC风格建模

#math #ai
以前造屠龙刀很挣钱，而现在屠龙刀便宜了，每个人都能轻易买到一把。

造屠龙刀不挣钱了，那你可以选择用屠龙刀。

热兵器时代的武术还有欣赏和健身作用
但数学真的是必须要懂数学才能鉴赏，而且越是能深入越是得到更多的乐趣

就像是围棋主播战鹰说的：真希望能教会你们围棋，这样就知道我有多厉害。数学的困境也来自于此

数学和围棋有一个关键区别。围棋是人与人的竞技，AI 再强也不会取代"人类冠军"这个位置。数学则是对真理的发现，一个定理只能被第一次证明一次。如果 AI 先到了那里，"第一个发现者"这个位置就真的被占了。所以数学人的焦虑比棋手更深

《庄子》里朱泙漫花三年千金学屠龙，学成之后"无所用其巧"。数学家大概从 Hardy 那一代起就习惯了自己的手艺"无用"。

转自油管评论:

我觉得视频依旧没抓住问题的重点, 就像程序员试图说服自己接受现实的方法一样. 视频的论点无非是:

“的确, 数学里的这部分工作确实不需要我们亲自做了, 但我们可以转而去做别的事情啊.” 可问题是, 我们大多数人

根本就不想去做那些别的事情...

我们这些被数学和编程吸引的书呆子, 之所以热爱这些东西, 恰恰是因为它们在我们眼里是一种艺术形式, 一种极具匠心的手艺活.

那种感觉, 是整座城市里可能只有你一个人能解开某道极其复杂的数学题; 是你发现了一个全新的证明, 为人类不断扩展的知识体系天上了属于自己的一笔, 让自己的名字永远留存下来.

比方说, 假如有一位皮匠, 他毕生的热情都倾注在制作精美的手工皮包上. 他最大的快乐, 就是知道自己凭双手制作的每件作品都能陪伴主人一辈子, 并且每次主人使用它时都能感到喜悦.

然后, 一夜之间, 有人敲开他的房门告诉他: 我们现在能生产出比你做的好50倍的包, 而且价格只有你的十分之一. 不过可别担心! 你完全可以去管理生产这些包的工厂, 这样赚的钱甚至比以前更多.

或者你也可以去做销售, 向顾客介绍这些包有多好, 给他们讲解这些包的优点.

但这根本不是我想用自己的一生去做的事情啊. 我从没想过要当管理者, 我从没想过要做销售, 也从没想过要靠写东西谋生. 我曾经热爱的一门手艺, 就这样被夺走了. 难道我连为此感到悲伤的权利都没有吗?

我不在乎自己是不是还能转行去做别的东西, 因为那些事情从一开始就不是我喜欢的. 我喜欢的是解题的过程、亲手写代码的过程. 我不在乎别人说什么, “其实编程的本质从来不是写代码. 归根结底你最终还是要走向管理岗位的.” 可我根本不想当什么管理者. 我不想管理别人, 不像变成一个只负责检查审核别人写出来的东西的人.

我真的很讨厌如今这种感觉.

🙉 我却是没有在【接受现实】，现实不是正在越发好起来吗？

#bilibili #school 作者连前端和GL/gamedev 都分不清，都能 “写出” 和碰运气抽出这样的东西。 oneshot和 #vibe 还是太权威了

评分不会因为使用某种语言、引擎、框架，或者代码量更多而额外加分。
🙉 👍

数学学科，不夸张、不装蒜的说，长期以来给外界的价值反馈，就是【天下苦数学久矣】。 数学，基本上是理科里KPI最拉，光环最假大空的

这门学科，长期以来在第一线，比如游戏和现实数据/工程领域的反馈，就是纠结太多，结论太碎片化，太球形鸡， 但是它无法被批评：每个细分领域自立山头写歪七扭八的希腊字，附庸风雅，靠【数学证明】给自身以自我繁殖的合法性，已经成了21世纪尚存的伪神之首。

一句话：牛顿是为了信神做物理，数学是为了造神做科普。

经济学可不讲解A和B之间的等式不等式，不讲道理。 只要max()性价比一截断，A和B就永远只有一个真理了。

我们几时说【四元数】没用？ 地球仪不该被中轴扎住，一句话就给到的intuition。SDF隐函数（热力图/高程图）也是同理。


问题不在数学【封装没封装】，那个问题复数vs向量的Gizmo变换矩阵（即二元数）也有说法， 是学科给出的回答："看不懂但能验证的证明也是证明。"

Gizmo每个用过Blender的人都懂，死锁每个玩地球仪和办公椅的人都明白，而数学，把其中的一部分拿来造私货顺带抢注，这个也数学那个也数学，数学同时吃两个。 一边独揽验证，一边抢注。现在IQ被真SOTA顶尖智慧给塌缩，自食其果。

"正确的插值"是什么意思？这是你定的，不是数学定的。SLERP 的规格是"沿 S³ 上的大圆、角速度恒定"。但这个规格不一定是你要的：Jonathan Blow 十几年前那篇 Understanding Slerp, Then Not Using It 讲的就是——归一化 lerp 走的是同一条弧，只是速度不均匀，而人眼在两帧之间根本看不出那点不均匀，所以省掉 acos 和 sin，用 nlerp。大量引擎确实这么干。这里"对"的裁判是你的产品，不是公式。

AI证明，只是把【传统数学】最后一块遮羞布（证明的神圣性）撤掉，而内部的死鱼，本来就是臭掉的。几百年前的事了

为什么要等到反馈落到自己身上，才知道疼呢？ 数学家引以为傲的【跳帧】【跳过算力】【跳过反馈】的能力，和【绝对理性】去哪了？


我，现在确实会为【选型出错】【浪费了精力和token】而懊恼，会为【oneshot从头再来结果反而更好】而寻找原因、去搜索更多平替，但那无关于我的创作和心血本身。 现在许多事的时间不够，也不足以体现内行的耐力与经验差距

但我也真切的体会到了费曼的【审美】： 昆虫有色觉吗？瓢虫看这朵花是什么样子？ SOTA 的 A\ 让 #PLT 的软件工艺更有趣味，也更有挑战，同时给了我们更多容错/慢慢做优化的空间

我失去的是一个个卡着我的编译器和眼花缭乱的IDE，得到的是 【Claude Code 里有嵌套之美吗】【AIGC主导项目的toolchain和中间IR为什么会长那样】【MC方块世界里的模块化和“代码复用”是什么样子】【节点图和函数体的图形隐喻与差异】

它们在我眼中，都是以前的知识，只是更有魅力。 这意味着我的能力在更好的【上游】上得到了应用，而不是在非常无聊的， override eval/Visitor/字典晚绑定，[[Str Any KV] List] 或 [Str [Any List] KV] 的未编号作用域查表上，为一堆 C-like 的庸俗【毕业设计】浪费时间

最新的 A\ 让知识更加性感了，在更多细节上存在了。 而不是剥夺了【细节的乐趣】

"整座城市只有你一个人能解"这个感觉在互联网普及那天就已经半死了——你解开时隔壁城市早有人解了。AI 只是把最后那层幻觉也撕掉。被撕掉幻觉当然疼，但疼的来源是幻觉破灭，不全是损失。