Peter 过年可以包饺子了 直接变成甲壳类原神，类似 #Rust

https://t.me/zaihuapd/39655
^2026 年春晚节目单 有机器人牛马
在花频道提供直播倒计时，要的自取（ 说起来还有多少人看春晚的， 希望今年多点语言类节目）

😅
什么叫无限位的小数？线性dt在Verlet面前一帧就会炸成渣，这就是数学几何和连续统的严谨！！

动动小脑瓜想想，圆周运动和直线欧拉积分兼容吗？不需要二次型来桥接？ XYZ欧拉扎的住本该磁悬浮的地球仪吗？这直觉、常识，还需要你学什么数学？

我去，一个边缘检测和模式匹配替换（穷举法）有什么好教的，还dydx呢，算个平均速度都1天教不完，以后怎么处理变速运动、法线、切线、向量面积？

你学的微积分连个【地面 y>0】【下落 g=0.98】都没有，Flappy bird 这么低龄化的应用都建模不了还大学分析，纯粹是滑动平均，这连股市的MA60都没在用！学逻辑？学习能力？你和Python import 比比学习能力？

数学的一切烂设计，真是让我想到 #Rust 自称内存安全+高性能，一切问题就自解，结果，CF因为太安全panic两次的事情了。

空白页是没有攻击面的，但还不如一个WAF白名单和模板字符串来的实在。 数学的 dt ds dx.. 就是靠静态（死板）类型税伪装安全的逻辑，一碰到新需求，拒绝服务的漏洞1秒暴雷。所谓的安全不被破，就是if进死机或数值爆炸，而且学习周期极长。

有多少人能从弧度制，自动联想到⚪️上【🏹运动】的百分比的？ (90° = π/2, 那 cosθ, arc cos θ = 什么“类型”)

Tauday.com/tau-manifesto-cn 真的只是乘除2的问题吗？？ 物理人看到的是一个【数的单位】【对称性和守恒量】的消失！

这对于做理论来说，简直是在制造思想残疾。

今天的数学就是这样一种智商税的存在。它们不打折，但内部绝不elegant. 我是看不懂一对处理 (A+B)*50% 的技巧，有什么好教几个月的。根本没空做测试了！
😅

https://themackabu.dev/blog/js-in-one-month #dalao #ce 兽圈聚聚多啊

花了10分钟看文，看完后才发现他是从parser开始写的（BDWGC+libuv+computed goto for FFI/动态链接），最初通过jszoo suite 用了一个月2MB，现在已经能完整支持npm平台要求的API 9MB

> The manual free-list GC was disabled and enabled hundreds of times, each attempt breaking another core part... everything was breaking when I added JSON support.

他甚至手写了一个Trie关键词高亮.. https://github.com/theMackabu/ant/blob/master/src/highlight/iter.c#L33

新一代真是Lua.so都能随便写出来了

IT 界经久不衰的都市传说：永远不要轻易质疑头像带兽耳的开发者的代码能力。

😱
https://yuk1i.github.io/os-next-docs/lab/lab2/ 这个又是手搓内核的

#py https://moelove.info/2017/10/21/当执行-python-xxx-py-时-CPython-到底做了什么/

#rust
#selected 这个大哥的博客真不错，写了很多科普的文章。
https://luoyuxia.github.io/archives/
https://luoyuxia.github.io/posts/rust用链表理解所有权借用与-unsafe/

#win https://blog.batkiz.com/posts/talk-about-scoop/ winget !
https://blog.batkiz.com/posts/software-on-my-computer/

#rust #os
#rust 递归的href失效链接列举器
https://share.gemini.google/7nZmDVJC9hdF

5 年！5 年！lychee 最初被设计为一个单向无环流水线（DAG Pipeline）

强行增加“从 Response 回传到 Input”的反馈环时，遭受了 5 年的架构折磨。
🦀

https://tangdh.life/posts/interesting/ncdu/ #dalao #dev #db 还会优化向量搜索 BPF 🤔 感觉很牛逼
#rust
#cpp https://tangdh.life/posts/c/rvo/

我们的实验结果表明，io_uring 显著提升了性能。这主要归功于 io_uring 的异步特性。fsync我们无需等待每个调用返回结果，而是可以提交 I/O 请求，并在没有其他任务需要处理时一次性全部处理。

好家伙，最后还是批量操作文件保存提速…… 太合直觉了

#life #game ☕️ ☀️

说到底，会编程的人（全栈/云原生/信号处理/嵌入式基础）依旧在社会占<5% ，但也可以说，辐射范围广到(1/3)个数码圈。

选择哪种方法，并不重要，至少没有 #Rust 那样 “真理”。Who cares. It's just common-sense-UX for the 2000s. 时间相关，并非因果。

如果，写的项目很爆炸，能够发上HN或投稿给朋友们，或许很好。比如之前的液态玻璃, apksign和DSP入门教程

我更喜欢【成品软件】的概念，但并不是说发布即封笔了，而是不必因为架构腐烂而返工，变更有局部性。另外，如果以后成为 game-dev 或解决【内容创作】中的各种麻烦，这笔记也是个不错的积累呢！

这位 NB #vibe 到现在也就几万播放。而且“转化率”很低吧。什么公司会认写Runtime的经验呢？

我只能想到CoreJS和Faker.js的死亡回放。

有个梗，Python之父Guido面对interview表示： I write Python 🐍 🫰

Bill Gates 曾经发公开信，说世界在steal他想制造的“高质量软件、教程，和BASIC解释器”，可能还有“DOS文件系统外壳”什么的。 他们究竟不是软件的upstream。非得是.NET（要包括注册表COM协议、DX/WMF这些共识依赖）这种体量，才能得到基本的维护。

Linux is free if your time is free.

我不希望变得Nerd般“高代码”，或像yin一样愤世嫉俗，或像Apple那样拿“端着”当生产力（It works afterall）

就…… 让我看看，我到底要写什么吧。唉，其实早有设计方向了。 🤨

或许没人问过，为什么几乎一样的功用和场景，会一直有wheel被写出来，甚至流行。在许多地方，软件仅仅是资本的副作用，比如那伙会为Python解释器付费的 Apple End-est User

许多人无法理解：为什么编程上（或常识中）完全一样并不高明的 Output type，仅仅因为Driver甚至Format，甚至文件path中的不可思议之多的【不兼容性】，就成了叹息之墙，以至于electron和Telegram发行版至今无人超越。

如果你认真考究，它们不会比ndarray更复杂，它们没有把视频变成xyt、plot或光流转来转去，只是让你的摄像头或文件黑屏了。

我真的信仰过什么【真理】呢？ 还是过度工程与缺工程呢？

反正只要有利可图，软件和游戏就会【长出来】的话？ 十亿狗窝和 Alan Kay 的十亿细胞真的很重要吗？

就像Kay所说的，如果你真的热爱编程，你应该有自己的硬件和人体交互——而不是在RGB88或BGR24（比这晦涩的多）的地方玩文字游戏。

当你知道（Yada）茴香豆是咸的，或许就不会在意那四种该死的写法，以及不可思议的“抽象高墙”与“技术深度”了。

我想理解的，只有那个简单RGB888，顶多搭配个混成图表，就像C "\0" 或len前缀String那样，绝不会有分歧，哦，顶多再加个SSO。在这种程度上——为什么那些不可思议的不兼容性都消失了？ 大概是这样的【理想软件】。

就好像是八国语言和方言全都消失了，人们用痛觉和笑容来交流一样。对了，那样，你大概就能理解为什么你需要某种软件了。

Inventing on Principle, Anthropic Principle. “生态”的区别就像市场经济，优化它只会让人懒得再造新体验。但是，一定要透传到硬件和模拟信号主导的领域，API中的噪音才能消停吗？

dmg和exe间有一道墙，而它们并没有【突破】键鼠屏幕上的相似性；Win10的体积是win95的的133倍大，它的功能或性能翻了10倍吗？什么算法需要30分钟来更新C:盘的SSD设备？30分钟足够软件shred全盘的字节。不对，是9次，所以不能用“要备份”来告解。

我始终为这些【常识】而困惑。Wine为这些事付出了十几年代价，而Waydroid少的多，这些只是pid1的问题，而实际上，我认为大部分开发者并不懂用【权限与硬件能力】理解编程，他们总是在别名与别名之间摸爬滚打。在这一点上Web和当年的KHTML超越时代——因为他们能用，不用供着。

#rust 的这种 重造轮子 风气，其实说明了软件的开发难度，也要取决于主创的动力（甚至是虚荣心）

上文的 Pro 用户, 其实是把GNU的理念和整个开源世界对立起来了。

实际上，只要你排除应用层和一堆游戏和音画的生产力工具，框架和兼容层是非常丰盛的，包括整个 Blink/CEF/ Ruffle.rs 、OBS/SRS栈、raylib/box2d、Vue和Svelte，许多已经完全 get rid 了塑料用户体验，甚至在社区（尤其是DX）上比付费软件更好。

我必须点名指出 manim/movyjs 这样的“无界面视频特效”与kwin的ShaderToy桌面壁纸支持。这说明：虽然无法做好面板和操控，但在结果上技术并不落后。（尤其是Radare2编辑器那样CLI比WebUI好太多的场景，UI模态是选择而非优劣）

（毕竟地主家的傻儿子，大多是伸手党，Python套壳都要收费。Archwiki/AUR 和WaylandUI那种完成度他们可做不来）

乍一看，把所有Apps和游戏，甚至Adobe和Office排除在外，等于是把整个操作系统删到只剩驱动（功能该比嵌入式还残），但如果你理解从KHTML/X11到WebKit/苹果桌面的这段历史，就会发现这才是代码量的 80%，是重头戏。

其他的靠 declarative UI 本来能解决，只是执行坏了，导致开源平替用起来完全不能零摩擦。当代的H5套壳没有这种问题，能说明一切上层并非主要矛盾，只要用正确的心智模型来做软件。

苹果能从KHTML fork出WebKit，并以此为基础构建出统治移动时代的iOS和现代macOS的UI/Web核心，这本身就证明了：那个“开源核心”蕴含的巨大价值。

它打开是黑框，但确实可以致胜，这就是实际情况。 ✅

其实GNU的愿景即便在Apps里，也没有失败，社区形成共识总需要一段时间，然后才会发现 free software 的真正生产力。就像Rust仅凭一个名号，就莫名使得一大堆sh工具重获新生一样，只是换个方法，困境自然会解决。

一个强大的新理念（如Rust的“Fearless Concurrency”）本身就具有号召力，它能吸引新一代的开发者，用新的方法去解决老的问题。

#js #code
Kitty 协议的NVim仿VSCode网页预览

Electron+Custom Toolbar

通过BrowserWindow.webContents.onpaint, NativeImage(SHM), sendInputEvent 实现的嵌入

还代理了 UA, SIGWINCH, Ctrl+W, getSelection xywh, kitty_colorsToTailwind（Toolbar支持终端配色）

TermEvent>KeyEvent, ShmGraphicBuffer 都是 #rust ，甚至还做了 bun:test

https://github.com/chase/awrit/blob/electron/src/paint.ts#L34-L57

#game https://github.com/RedLynx101/Blockwild

7.5号Claude起步的MC克隆，在内存较多时可以打开。居然没有一个人star，而AI发现了友军的成品就拿来加 render() 层了 😅

基本上TS脚本和操作+Rust体素引擎零依赖，源码近40万行，基本上只能靠AI的case study和HITL继续开发

📚 https://github.com/RedLynx101/Blockwild/blob/main/BLOCKWILD_AGENTIC_AUTORESEARCH_CASE_STUDY.md#architecture-built-for-both-players-and-agents

但是，真的需要500M内存才不会挂。相比之下 https://minetest.dustlabs.io/ 体素引擎在画质类似时需要20MB，只是非标地形和玩法的完成度为0

RLE和Octree的稀疏表示是3D体素引擎的常识，与最开始不支持Endless（直至现在也并非种子求差方法）且“为无头Agent优化”的BlkWild完全不同。 实际上纯函数噪声和Procedural是可以互补的，JS玩法绑定也不一定会炸GC（丰富≠胖死）

Minetest只解决了引擎，但这人用AI只剩下run crash的贴图、方块表和模型

😨 只剩下luanti了吗？ 2d/3d 体素没有玩法成熟度接近MC的？

绝大多数体素开源项目都死在“写完 Chunk 网格和光照后，发现还要填 500 种方块、几十种生物 AI、流体与逻辑系统”的内容债务里。 Terraria/Necesse 横板俯视的2D体素，没有开源的位置。

fogleman/craft (2MB) 基于无限Simplex+SQLite支持光照很有创意， classicube.net 平衡的较好但世界生成是残的，老MC（估计连带着流式存档也费劲），不要红石和武器好平替也没人做出来过。

可能 veloren.net #Rust 和 openclonk.org (3D+2D)的思路比较好（多细节层次体素 自己捏脸 + 类似Nealfun的对齐连续场），ECS架构先进美术也在线

沙盒游戏 🤔🙏🏻

我认为开发的难度之一，在于【迁移调试】困难。有许多开源或MOD SDK 高度精细的，体素沙盒类游戏，它们的方块模型是通用的，理论上可以互相读档，已经能共享贴图音效包

（当然，不至于各自做load/dump兼容，可能该像MCP/剪贴板那样互通，但是xyzb实时的，带宽可能比纯函数图层/同codebase联机吃点亏）

甚至游戏AI/建筑、玩法、特殊方块的脚本，理论上都可以<3天/feat 的移植投影编辑过去，

这样，如果要重写一部分子系统或CG管线？剩余的缺口不至于全靠AI现做 OR 一抹瞎，而可以直接map到成熟的pid上去继续coplay试玩，更容易找到创新点。

搞不好还能3D体素读2D档，做成超级玛丽奥德赛那样的minigame （总之就是，有一个跨pid的协议比重造轮子强，而且是创新而非rework的基础）。 直接把Terria的算法抄到任何一个引擎里，至少有传播受益。 😨

更新即跑的跨pid模块化，确实对dev是很大的鼓励，介于MC成熟的AI和建模可以白嫖，甚至跨进程与开源杂交，这样内部测试反馈后完成落盘，想必质量上升难度下降。 纯AI弄40万行（还不含音画资产）实在不成

反正体素游戏，本就有 creature/item->[chunks dat]->proc->lazySeed纯函数 这样的管线了，联机也一样，跨引擎也不该差很多。但是强引擎对精简引擎的拉扯是生态级的，只是shader不能套皮而已。

技术上的难度也显然了。craft和?classicube都没实现TNT，换句话说，批量更新blk的优化在这些前端可能只有水流，结合【海市蜃楼】的眼前优先同步约等于1-by-1换方块。【通用方块换皮sync】对渲染器有侵入性，此外coplay只是SHM不落盘，但MC没有这样的方块属性

如果coplay实现了，就等于送了游戏TNT优化和临时方块（即便支持联机的，也不清楚是不是瞬态免求同的机制）

而且MC类游戏本质上是把2D的四象限树裁剪成顶点（留下岩浆湖之类的光方块），RLE方法剔六个面，再RLE做大贴图，这样个算法推广到3D然后噪声也调教到3D，所以前端不如说是GPU的小秘，xyzb结构被污染，SHM也不清楚能parse多快。 SoA 和多态区分多数组是必须的，可是toy前端又可能没这么想

如果硬要以xyzb为协议锚点（即便如此显然），性能也可能是1-by-1而产生大量无防抖的重算；如果以 GL AOP 的姿态，比如说只同步存档建设方块和牛羊，虽然只用关心RenderDoc和摄像机，但这太冷门了（即便理论上该和png叠图一样难）。只能说希望增加blk2gl和落盘的防抖百行以内。

但做到的话连跨引擎联机（可能通过JS脚本兼容）也不在话下了

然后还要从chunk.load事件里偷是那些方块与seed不同，才能同步旧建筑，至于老版全图加载也无所谓。这也会导致海拔不同的建筑出现浮空甚至埋了的问题，所以他们的生成器不用和存档器隔开，这里边其实差一个类似GIMP的智能选区和拖放工具，但把seed柱面一起偷来也是一种hack（-地表y0=海拔）

也可以对房子类做个简单横截面均值接地片 （当然我觉得这其实是MC创造模式自己的问题，它只是解了chest连noclip都不带。 如果下决心做的话，通过【方块类型即建筑】和脚下生成crop强行缝合存档并不难，也有相应MOD生态）

最好不要过度工程了

搞笑的趣闻：如果把平地城堡 paste -air 到半山腰，会出现内部都一半被埋了的城堡，然后你可以自己清灰…… GIMP的智能选区..

想了一下，实时SHM{xyzb/rpm} 区块内creature同步可行性还行，如果能复用旧存档和模型（+预处理贴图包）资产，甚至是间接偷到ModPE生态（PE脚本骨皮建模也是json），肯定对 voxel game 开发者试错有很大帮助。 如果认真要开发的话，做二开也比做竞品/PoC toy 强 😇

#statement #ce
GCC脆弱的像它logo上的蛋，LLVM就是《龙书》上的复杂性恶龙本身。

你以为【编译器大佬】很聪明，其实他们早就做了“背叛祖宗的决定”，后果是没人知道近100个Pass，你白嫖到了百分之几。 或许Linux/咕狗白嫖了很多，但60%是样板代码白给、瞎猫死耗子的 -O3 呢？

你可以写CSE,ADCE的图重构并期待它们在合适的 “z-index”，但别指望了。游戏界还知道AoS/SoA列存储呢，这优化可不是玄学

像那种位运算优化boy（拿一些众所周知、宏替换级的素材）当然是会被IR模式匹配吊打的，但是像这种APX指令集覆盖率，就不得不让写FPGA模拟器的大牛写千字文来抓虫了。

因为耗子（优化机会）实在太多，总能碰上一两只死的（c/cpp还债式优化点），让你觉得这只猫很厉害。但它的工具链是黑箱，你没法宏观的、轻松的完整利用几千位贡献者的经验和劳动。

作为对比 import astroid, ast 这个库使用【不严谨】的brains做分析，虽然也黑箱，但它至少有suite。

比起设计那么多无脑优化的投入，我会考虑设计API转译生态然后具体专案跑分，供应链高度自动优化。给语言引入的【条件式糖化】脱壳，是一个非策略的堆砌性工作，结果可能还不如不去重造GCC

一个gcc的黑箱，加上libc基本上也就剩免费API+免捆绑打包而已，其实给这些Kit做错的空间并不多。比如可复现构建/跨发行版bin，到现在也没啥人强调，那就是没做，理论上更正确（否则和全AIGC一样次次惊吓你）。

这方面 #Rust 也曾表达过MIR->IR的【技术债务】问题。C++的内存模型是mmap，几乎你能起名字的地方都有副作用，rs的干净到可以在内核堆跑，但还是要一样的链。

打个比方，写 for(i=0;i<len(a);i++) 你会考虑a莫名递减吗？90%的编译器真会考虑这个问题，但把1%的case换filter{}就够了，它TM的要改几千行。 &mut 防别名不止是为了函数式处理链零拷贝，所以基本上编译派极端维护这些烧脑的语法。

#bash 许多人滚挂/-Syu后打不开 都是拜毫无兼容的GLIBC_ver所赐

说编译器大佬【背叛编译器的初衷】，简直再准确不过了。 PL首先是人机接口，其次才是任务工具

godbolt.org 在可视化上很优秀且该死的通用，但它和@birdseye.eye有同样的问题，就是只能优化短的文件。 %timeit 也很像了。理解一个算法比实现它难很多，因为没法照抄。

https://arxiv.org/abs/2608.20677 #os #rust

🐧 pthreads： 你们终于重新发明了pid和 cat|less 的背压暂停，还把kill和Promise.all一挂全挂当成独家特性来做了。

如果stdout支持对象，并且ForkJoin支持call()结果数组，这大概就是async的样子了。 下一步大概就是搞出个 bash -c 'jobs' 和pm2了

JS：默认 hot/eager；Rust：默认 cold/lazy；Python / C# / Swift 各自为政。 Kotlin 的创意最专业，但玩法最混杂，不如Go全默认

最后还是不如js，一开始就拎清了CPU、IO、UIUX、音画同步、“API优于IPC”（文件管道密集） 的场景，CPU密集Worker绝对不和协程共享变量集，Arc Mutex 不用写样板，只需要transfer:[me]

认为自己理解并发的，往往有几种【事件类型】都拎不清。把React的“事后diff”犯了的epoll（甚至select），和js早有了的uring（1 r/w不需要挂起1pid）就是例子 。

再比如yield是按bufsize算，还是 stdbuf -oL 还是 timeout $(curl)？ Channel还是能硬编码struct长度的SHM？ 甚至丢几帧（视觉流/debounce=latest）？ 一旦打开“流”和socket，我们会考虑面向消息？面向帧差？

消息边界？ 丢帧的反馈？ 而标准库这都不知道。

手机上并不是只有CPU密集和IO密集（IO本质上是上文yield的密集）。它还有UIUX和视频解码，甚至bash的管道密集也需要优化glue的简写法。

一开始没考虑到这些“小白复杂度”，再牛逼的系统编程师也会栽。

TCP 是字节流，框架层于是各自重新发明【消息边界】：WebSocket、QUIC、gRPC length-prefix、HTTP/2 frame。UI：deadline 密集型应用（16.6ms）+ 优先级继承。Media时间戳： 直接把Wayland的【被遮挡时0Hz渲染】模型干的心态崩了

而时钟域之间必须放一个有损 channel。Web 上大家在 rAF 被0Hz时也学到了同样的东西：AudioContext.currentTime 做主时钟，只是一个在 UI 里叫"跳帧"，一个在网络里叫"丢包"

> 消息边界：Binder 小 parcel 走拷贝、大 buffer 走 ashmem fd；Erlang 二进制超过 64 字节走引用计数。标准库一般只给前者，后者要么第三方要么 unsafe

> 绝大多数语言：lossless、按量、按元素sizeof，单时钟、无优先级。其他所有认知都要靠库 (onBufferOverflow = DROP_OLDEST | DROP_LATEST | SUSPEND)

😋 哦，原来要到事后，我们才知道多线程是一个小白刷手机也会遇到的问题。

然后App状态和配置加载，是另一个更大的问题。 bashrc和apprc都是把“点按钮”的命令当设置KV来用，目前是JSON世界之外唯一能说明白的状态管理方法——启动状态只是命令重放的终局。其他的却都是臃肿且不如JSON的模型，比如改个配置要重启。

😁 这又让我想到了串读串写（序列化）如何0拷贝—— 递归head()一个流返回对象本就是把栈copy到堆，再把堆sort回write()栈。Proxy o.k,o.k= 语法足够做到即用即seek，push时记在小本本。和状态管理的群魔乱舞，有异曲同工之妙。 OOP该死的this.a=a不就是这样无意识的，把神装弄成了人人厌弃的败笔吗？

Kotlin把FP的臃肿变成了 T?.let{} 的神器，而另一些人，把优秀的心智模型弄成AI用来凑行数的的噪音。“执行力很强”。

三位一体的荒谬：消息边界或帧差反馈、状态管理、串读串写/对象绑定 ，从头无意识到应用层。 写个App都能感觉你的上游是梦游

我的母语是无语.jpg

ref: https://t.me/hyi0618/15011?comment=169350

#Rust
#人工智能

最近看了好几个Rust相关的新闻，比如：

* Rust在微软内部升级为一级语言：《Guest Post: Rust Is Tier-1 Language at Microsoft》
* Copilot将Runtime从Python迁移到了Rust： 《Migrating the GitHub Copilot runtime to Rust, using Copilot》

我的感受：
* Rust干掉的是原先C++的增量市场。这在以前，大家一想到要用一门系统级编程语言、或者把原先存在的项目由于性能原因改写，都会想到C++、C。但是现在，Rust基本吃掉了这部分增量市场。存量的大量老的C++项目也许不会动，但是增量快没有了。以数据库领域来看，最近五年唯一拿得出手的新起来的C++写的项目，好像只有Duckdb。有人会说Mysql、Postgresql这些项目都是C，拜托，这些都是旧的项目。
* 越容易给AI反馈的语言，越能在AI时代胜出。这里的反馈，也就是编译器的编译输出。从这一点上，编译型语言是占优的。而Rust还有更细致的编译反馈，例如类型系统，例如Rust只要能够通过编译就可以保证没有内存问题，这两点都是C++没有的。

在TIOBE排行榜上，Rust的排名也从2025年9月份同期的18名，攀升到了2026年9月份的第十名。

LOTU$:
我怀疑你是LLM但是我没有证据

duangsuse:
额

没错，我写的很详细，而且内嵌了50%左右Gemini的输出

但是这个点子确实是我提的，AI只是帮我搜集资料

我说的也是一个问题啊， str2str 的数据流，找到一个MacOS+热键专属的【框】

如果放在网页世界的话， deepl 可能都支持.md 或者按句选择翻译版本了。 LLM的语言能力比它更强不是吗

如果上线还想更新的话，这种润色模块也可以加啊

LLM 自己可不会凭空跑去给 Xuanwo 提这种产品哲学上的 issue。这样分享思路，总比点个赞扔掉对两边更有趣吧

我不想显得自己很judge所以用了类似AI的口吻，str2str 说的好像Xuanwo没有打磨一样，其实我是觉得，既然叫辞达，可以保留简洁和Tuneable

LLM本身信噪比挺优秀的，如果不是往那一甩，它可以作为技术参考

#perf #rust #net Xuanwo是谁
https://xuanwo.io/2023/01-beyond-storage-why-we-failed/
《BeyondStorage: why we failed》在开源界广为流传

三个月？Metadata 框架？这不就是json转静态补齐，顶多挂个funame……

没错…… 这也太可怕了。数十个下游服务仓库，几十个 PR CI 流水线绿成一片，这还是Codex们没有深度集成时， 这种品味，未来不得干成一个go文件0.5MB啊

说回来，unix的mount不够，也不用户态线程，而且fs树的重要性放低了。xxfs的未来恐怕是一片RO给层叠一片给(No)SQLs，s3fs这些东西终究是bash的小秘而已

没错…… s3fs这些FUSE其实本该做成fakeroot的纯用户态。至于网络本地 r/w/a 的块和流统一接口，在特定体积和吞吐量下和 u[k]=v 读写赋值不一样，和 u.map('k',v=>v) 融恰一些，只可惜IO不能这样优雅。

尽管有读写背压和事务retry，S3在应用里还是大同小异的。所以这不是有DAL了吗？ 尽管没有做成纯声明式封装，但op.cmd()也是很聪明的设计

Go=new Java 这个问题还真是，犯过的错都要犯一遍

接口和注解地狱，nil和iferr，pnpm，只是个大数据吞吐量的升级，依旧软件失忆

真的不能理解为什么有人热衷于100行一个repo和left_pad。Codex们出现以后真的都不鸟他们。Unix 提倡“做一件事并做好（Do one thing and do it well）”，但很多开发者把“一件事”极端曲解成了“一个函数” “缺乏用户共情的MVP功能”。

要不是LLM智商在线，我都以为我才是有病的那个，并且还要陪他们一起【震惊跌坐】了

Monorepo和microrepo这些东西真是把我搞笑了，虽然我几乎只写过脚本，但我非常清楚每一百行代码暴露了什么能力和flow。 真搞不懂git那么多有什么意义，“Star 虚荣与 PMC 官僚病” 也是常见问题。至于codegen，我看了也没什么创新，就是javapoet级别，可能字面量vs变量的escape都没做

#ai对比

最近因为llm的IQ和谷歌级别的经验，已经有点 Claude Hype 了，就和 #rust 即原神那样，以为只要是ai参与的工具包质量都很好，没想到泛化能力这么差😅

我思量着，别人给shell给一段话也能写成 70% MC的既视感来，没想到项目维护和remix是另一个模态。

可是，我绝对不能切回完全重新生成的flow，或许以后会变成反复AIGC，手工加收藏重组的模式。

退一步讲，哪怕成本是20$，等待半个多小时而不接管决策也是不现实的。 目前我使用lilgui和声明式数据流辅助调教，也比较需要磨合。

目前的agent还是太良莠不齐，我都不清楚oneshot过后opus是否会zeroshot的留下handover文档以节省词元。 Musk还ai直出汇编呢，不基于框架保证质量都真的很难

目前行业harness的情况是怎么样呢？ 云电脑云桌面，解决的较好，RPA次之。 Codex们，碰运气。CC很强但很烧钱

Agent本质上就是给任务续写 API 做的一个操作系统，但它还没有IDE，或者相关工具AI用起来不跟手。 RTK是一个hack，总之就是说明，AI倾向于自然的用py/CLI改文件甚至重构代码，但这些模式也烂，很吃agent提供的工作方法论

就比如说git diff和log，我习惯按功能点做完手动提交， Agent 主流是全部EITL，没有HITL