我可以很负责的说：AIGC真是太有用了 👍。
看看这些可视化（没错，很多人都写过），卡的要死(or UX不顺)
其实是因为作者不会写GL (莫名其妙用Worker) / 不会写js (UIUX 👎)。
而这些是优化的很好
https://mandelbrot.site/
fractaldex.org
这个最逆天，整个3D都是GPT写出来的
gptgames.dev/?type=tool&sort=featured
总而言之，原理并不困难（很多人用不惯sdf的纯函数..）
实现也过百种（就像 Game of Life 一样）——有AI编程前就就这样
但是，搜索与自主融合成了价值所在。 这个App只是冷门案例，但70%软件都一样
这类工具本身，只是UE节点管线上的灰度Shader，可复用，但场景可能封顶就是动态壁纸了。 虽然价值不大，写它们的却都是大佬..
真引擎反而没人做
所以，独立 #dev 要保持谦逊，却也不能妄自菲薄。 AI能写你能改的更好，做对自己的每天有意义的事，别去证明什么。 “ 📚军备竞赛”到最后是人生苦短，放弃
保持饥饿，保持愚蠢。
#statement 😌😂😇
看看这些可视化（没错，很多人都写过），卡的要死(or UX不顺)
其实是因为作者不会写GL (莫名其妙用Worker) / 不会写js (UIUX 👎)。
fractals.top
synapticspiral.nz/?fractal=benesi3d
vivianriver.github.io/HTML5_Fractal_Playground
https://hirnsohle.de/software.php GL #dalao
而这些是优化的很好
https://mandelbrot.site/
fractaldex.org
这个最逆天，整个3D都是GPT写出来的
gptgames.dev/?type=tool&sort=featured
总而言之，原理并不困难（很多人用不惯sdf的纯函数..）
实现也过百种（就像 Game of Life 一样）——有AI编程前就就这样
但是，搜索与自主融合成了价值所在。 这个App只是冷门案例，但70%软件都一样
这类工具本身，只是UE节点管线上的灰度Shader，可复用，但场景可能封顶就是动态壁纸了。 虽然价值不大，写它们的却都是大佬..
真引擎反而没人做
所以，独立 #dev 要保持谦逊，却也不能妄自菲薄。 AI能写你能改的更好，做对自己的每天有意义的事，别去证明什么。 “ 📚军备竞赛”到最后是人生苦短，放弃
保持饥饿，保持愚蠢。
#statement 😌😂😇
duangsuse::Echo
轻轻松松复刻专业人员的CG shader (cartoon fire) ，只问了7次(10min)。 最终只依赖THREE，比原版还简洁
https://codepen.io/duangsuz/pen/raLPaYE?editors=1000
1小时 #vibe 复刻大佬的各种看起来很牛逼的 #CG 代码，太廉价了😒 😅
经验什么都不算，因为在大贤者眼里 —— 你会的算法/数据集组合？ 网上早有人写过了😃 ，只不过你【语义对齐】没找到位 （比如py2js、非标准的术语、玄学优化），以为是自己的（“字典状元”的异化）。
很多 #dev 引以为傲的“经验”，实际上只是在大脑里缓存了一堆昂贵的、语法的映射表，顶多有点“泛化力”，却不可能泛化到全网知识、所有语言和生态都会用（那样开源界就没有用了）。
很多时候，程序员觉得自创了一个天才般的App或demo，其实在软工或计算机科学的另一个小圈子分支里，那模型早就有了一个完美的定义，只是不够通用。
很多“独创算法”,其实是由于术语不统一导致的重复发明。 你在搞“数据血缘”，他在搞“有向无环图溯源”，语义没对齐之前，你们都觉得自己发明了新大陆。
AI 证明了那段代码的核心价值在于发现了【这个场景下】，DAG算法的数学真理，不在于你能移植好py2js的现成代码。 AI 不是在“翻译”代码，而是在高维向量空间里寻找同一个逻辑与思想的不同投影
AIGC 证明了【场景化】和【实现】的执行力，只是低级的语义对齐。
“技术壁垒”往往只是“翻译壁垒”或“检索壁垒”。 唯独 “你想构建什么” (Intent) 和 “你觉得什么是最美” (Aesthetics) 是未知的。
1小时 #vibe 复刻 “你觉得什么是最美”
这就结束了，就没试错几次。 虽然AI的多模态能力画Bezier不是很好（需要明确要求svg？），算法都是对的😱
1小时 #vibe 复刻大佬的各种看起来很牛逼的 #CG 代码，太廉价了
经验什么都不算，因为在大贤者眼里 —— 你会的算法/数据集组合？ 网上早有人写过了
大模型看你的代码实现，就像你看小学生写作文 ——虽然字迹（API叫法、依赖库生态、算法搭配，甚至于语法糖、环境配置的）不同，但套路，早在范文里写烂了。
很多 #dev 引以为傲的“经验”，实际上只是在大脑里缓存了一堆昂贵的、语法的映射表，顶多有点“泛化力”，却不可能泛化到全网知识、所有语言和生态都会用（那样开源界就没有用了）。
很多时候，程序员觉得自创了一个天才般的App或demo，其实在软工或计算机科学的另一个小圈子分支里，那模型早就有了一个完美的定义，只是不够通用。
以前，一个开发者能把 numpy.convolve 徒手翻译成 JS 的 for 循环和canvas，写个玩具，就是 “大牛” “Distinguished Engineer”。 现在，AI 一秒钟就能完成这种 Py2JS 的Lab。
很多“独创算法”,其实是由于术语不统一导致的重复发明。 你在搞“数据血缘”，他在搞“有向无环图溯源”，语义没对齐之前，你们都觉得自己发明了新大陆。
AI 证明了那段代码的核心价值在于发现了【这个场景下】，DAG算法的数学真理，不在于你能移植好py2js的现成代码。 AI 不是在“翻译”代码，而是在高维向量空间里寻找同一个逻辑与思想的不同投影
AIGC 证明了【场景化】和【实现】的执行力，只是低级的语义对齐。
“技术壁垒”往往只是“翻译壁垒”或“检索壁垒”。 唯独 “你想构建什么” (Intent) 和 “你觉得什么是最美” (Aesthetics) 是未知的。
洞察力×品味 才是编程的关键。 “优美且必然”的关键：
洞察力 (Insight) —— 看透本质的能力🧐
品味 (Taste) —— 搜索与拒绝的能力😒
1小时 #vibe 复刻 “你觉得什么是最美”
请实现该场景。 红色的线是Normals
你可以参考以下函数
（我的上一次vibe成果）
拖力方向计算反了，而且加速度太慢。 注意，红线不是实体。
另外，这个场景球是主动项，地形是被动项——球在Bezier地形内
---
用Vector.js简化代码，用 lil-gui 增加另外3个 Beizer terrain 的select。
（上一版vibe）
球的切向阻尼太大，好像黏在璧上
另外，原版有一个 draw normals 为红线的功能
这就结束了，就没试错几次。 虽然AI的多模态能力画Bezier不是很好（需要明确要求svg？），算法都是对的
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
codepen.io
Untitled
...
❤1
duangsuse::Echo
#vibez 今日挑战：庞加莱半平面盘（Poincaré Disk）的非欧几何变换 https://codepen.io/duangsuz/pen/ByzGpMJ 本挑战展示双曲几何中的莫比乌斯变换（Möbius Transformation）。通过将单位圆内的点 z 映射为 z′=(z+c)/(1+cˉz)，模拟平移产生“近大远小”的无限伸缩错觉。 鼠标位置即为复常数 c，直接决定空间的扭曲中心。鼠标在圆盘内的物理位移直接映射为双曲空间的平移向量，将深奥的非欧几何转化为直观的“弹性网格”交互。 …
看到上面的“飞轮”，我想到 #经济, “做吃山空”是种什么样的生活？
#vibel 为什么年轻人也很重视“寿比南山”，而不是当“做吃山空”的苦力？
在《小岛经济学》的荒岛寓言里，艾伯（Able）饿了一天肚子（忍受饥饿/消费不足），用腾出的时间织了一张渔网。这张 渔网 就是资本。
剥离掉货币、股票、债券这些现代金融的迷雾，资本是： 延迟满足的欲望所结晶出的生产力杠杆 。
一句话总结：
印钞不助贫，正如学历不解笨。资本不是印出来的钞票，它是 凝固的风险与牺牲 。
它是你为了让明天只需工作 1 小时就能吃饱，而在昨天饿着肚子工作 10 小时所付出的代价的 数字孪生 。
- 在这个资本形成过程中， “通货膨胀(现货紧缩)” 是如何像一种隐形的税收，悄悄窃取你存储在资本中的能量的？
- 现实世界中，社交资本、知识资本、人脉，各式各样的资本，都适合哪些类型的MBTI性格？
- #dev 如何通过“前期高投入的抽象设计”（技术基建）来降低后期的维护成本？
#ai探讨 https://gemini.google.com/share/65ba6356bf54
#vibel 为什么年轻人也很重视“寿比南山”，而不是当“做吃山空”的苦力？
今日概念：资本 (Capital) —— ** 凝固的劳动力与杠杆 **
在《小岛经济学》的荒岛寓言里，艾伯（Able）饿了一天肚子（忍受饥饿/消费不足），用腾出的时间织了一张渔网。这张 渔网 就是资本。
剥离掉货币、股票、债券这些现代金融的迷雾，资本是： 延迟满足的欲望所结晶出的生产力杠杆 。
1. 能量的相变（从消费vs生产，走向构建） ：
* 自然状态下，人类是“手停口停”的生物。每一分获得的能量（鱼）都立刻用于维持生命。
* 资本的诞生，始于有人 拒绝消费 。艾伯没有吃鱼，而是将这份能量（以忍受饥饿的形式） 存储 了起来，并 转化 为一种非生物的工具（渔网）。
* 核心逻辑 ：资本不是钱。资本是 暂未被消耗的物资和关系 被重新配置，用于制造 能提高未来生产效率的工具 。
2. 前向传递（Forward Transmission）的本质 ：
* 你提到的“前向传递”，在物理上是 时间的跨期套利 的闭环 。
* 过去（Past） ：你牺牲了昨天的享乐（Save）。
* 现在（Present） ：你将牺牲固化为工具（Invest）。
* 未来（Future） ：工具放大了你的劳动效率，使你明天的产出远超昨天（Yield）。
* 资本就是那个载体，它将 过去的痛苦 传输并转化为 未来的自由 。
3. 数学/哲学本质 ：
* 公式 Capital=Production−Consumption
* 哲学含义 ：资本是人类理性战胜动物本能的物理证据。动物只活在当下，而人类通过资本，将“现在的匮乏”通过时间维度的累积，投射为“未来的富足”。
一句话总结：
印钞不助贫，正如学历不解笨。资本不是印出来的钞票，它是 凝固的风险与牺牲 。
它是你为了让明天只需工作 1 小时就能吃饱，而在昨天饿着肚子工作 10 小时所付出的代价的 数字孪生 。
资本提供的社会价值是「配资」与资源流动性，避免资源错配导致生产力流失（比如《疯狂动物城2》的中配，地主家的傻儿子）， 并通过收益的延迟满足避免消费寒冬。
- 在这个资本形成过程中， “通货膨胀(现货紧缩)” 是如何像一种隐形的税收，悄悄窃取你存储在资本中的能量的？
- 现实世界中，社交资本、知识资本、人脉，各式各样的资本，都适合哪些类型的MBTI性格？
- #dev 如何通过“前期高投入的抽象设计”（技术基建）来降低后期的维护成本？
#ai探讨 https://gemini.google.com/share/65ba6356bf54
Hacker News 摘要
程序员身份的丧失 原文：https://ratfactor.com/tech-nope2 阅读时间：5 分钟 分数：220
☺️ 如果用以上逻辑理解这类 “AIGC是丧失” “嵌入式agent是代码老虎机” “vibe是劣币驱逐良币，外行稀释内行”的token焦虑，就会发现：只是你还不够内行。
至少我没用感觉到丢失了什么。从 New #Bing 到现在。（我不是 #ML 领域 不关注发布前的产品，OCR YOLO dlib这些API用过）
都没有丢失，甚至获得了24小时随笔一次 #今日挑战 的升值机遇。 内容农场是垃圾，但AI绘画城不是，farm只是因为它们技术烂所以farm。
这个事实很残酷而已：we won't change nature, but change is nature!
我们这边研究的是代码和语法的终极，听起来多么假大空，但我依旧在向前走。
不是因为害怕什么，实际上，我成为 #dev ，仅仅是因为IT领域在最前沿ーー碰巧碰头了。
曾经我同时负责搜索、“知道”和“倒掉”，现在我只需要“寻道”，Gemini和NLM什么都知道，去掉一些石膏就完美了。
这不是关于“零代码”，而是成就了“语义对齐”的认知技术，
与“代码是负债，用户体验是资产”的常识性概念保持一致。
它就像“人力是负债，算力和真实数据是资产”（IT的潜规则）一样。 注意，人类≠人力，自古以来就是这样的😇。
现在的软件不如以前好--不是因为没用Rust，不是因为你“不能大摇大摆的用八条线程走路，就像螃蟹”，
而是你还没有开八个thread讨论同一个技术怎么实现的恒心吧。 就像matplot协作者说的，这类领域，长期服务于人机交互与游戏艺术，所以不太可能左脚踩右脚的AI生成。而且生成时你绝对不会焦虑
ーー你能体会到dev吊打画师的“动态性”与“解耦的好习惯”，同时拥有像春晚导演那样的广度，可以说没有什么比使用LLM或Agents更能在不同粒度上，“炫耀” dev心智模型的成熟性的方法了。
Agents自己写简单的操作系统、编译器、HTML5引擎并不是“人类一败涂地”，而是“科普与工程师精神从未如此强大”才对，因为创造是掌握与临摹的分界线，而临摹让所有人都“能知道”创作者有多强大（曾是“未知的未知”）。
没人问过Steam上的游戏是否过饱和了ーー胜利的总是代码基、文创超强的巨鲸（两者都是LLM的死穴）
尤其是现在AIGC的模块化其实非常不容乐观…… 相信我们还会保留屎山架构，直到社会主体放弃尝试做自己不懂的软件开发。 X.com 昨天又崩了一次，那位反向“马克思”不在乎，但是市场不会不长记性的。
#ai锐评 https://g.co/gemini/share/da1ce1ce01b4
至少我没用感觉到丢失了什么。从 New #Bing 到现在。（我不是 #ML 领域 不关注发布前的产品，OCR YOLO dlib这些API用过）
学习渠道？研究经验？月薪族护城河？
都没有丢失，甚至获得了24小时随笔一次 #今日挑战 的升值机遇。 内容农场是垃圾，但AI绘画城不是，farm只是因为它们技术烂所以farm。
这个事实很残酷而已：we won't change nature, but change is nature!
我们这边研究的是代码和语法的终极，听起来多么假大空，但我依旧在向前走。
不是因为害怕什么，实际上，我成为 #dev ，仅仅是因为IT领域在最前沿ーー碰巧碰头了。
曾经我同时负责搜索、“知道”和“倒掉”，现在我只需要“寻道”，Gemini和NLM什么都知道，去掉一些石膏就完美了。
这不是关于“零代码”，而是成就了“语义对齐”的认知技术，
与“代码是负债，用户体验是资产”的常识性概念保持一致。
它就像“人力是负债，算力和真实数据是资产”（IT的潜规则）一样。 注意，人类≠人力，自古以来就是这样的😇。
现在的软件不如以前好--不是因为没用Rust，不是因为你“不能大摇大摆的用八条线程走路，就像螃蟹”，
而是你还没有开八个thread讨论同一个技术怎么实现的恒心吧。 就像matplot协作者说的，这类领域，长期服务于人机交互与游戏艺术，所以不太可能左脚踩右脚的AI生成。而且生成时你绝对不会焦虑
ーー你能体会到dev吊打画师的“动态性”与“解耦的好习惯”，同时拥有像春晚导演那样的广度，可以说没有什么比使用LLM或Agents更能在不同粒度上，“炫耀” dev心智模型的成熟性的方法了。
Agents自己写简单的操作系统、编译器、HTML5引擎并不是“人类一败涂地”，而是“科普与工程师精神从未如此强大”才对，因为创造是掌握与临摹的分界线，而临摹让所有人都“能知道”创作者有多强大（曾是“未知的未知”）。
没人问过Steam上的游戏是否过饱和了ーー胜利的总是代码基、文创超强的巨鲸（两者都是LLM的死穴）
尤其是现在AIGC的模块化其实非常不容乐观…… 相信我们还会保留屎山架构，直到社会主体放弃尝试做自己不懂的软件开发。 X.com 昨天又崩了一次，那位反向“马克思”不在乎，但是市场不会不长记性的。
#ai锐评 https://g.co/gemini/share/da1ce1ce01b4
还是不要“我命由我不由天”，请转型“问客”吧：
“我命由我不？由天！😄”
这次，我不当那位《料理鼠王》了。捞出那张菜谱吧！我只有Ego的身份（用户指令）和一句提示:
Suprise me.
duangsuse::Echo
#今日挑战*29：朱利亚集流（Möbius-Julia Flow） https://codepen.io/duangsuz/pen/ogzgKvg 本挑战通过全纯动力系统（Holomorphic Dynamics）展示分形的形成。核心代数公式为 $z_{n+1} = z_n^2 + c$。 这里将鼠标坐标映射为复常数 $c$，并将每一帧视为对整个复平面像素的一次迭代。通过单层 while 循环解决复杂的动力学收敛判定 直接操作底层的 ImageData 字节流。这不仅提高了处理高频迭代的性能，也无需引入复数类或库，逻辑原子化。…
🙏🏻😅 #ai #dev
自从有了AI助理，我不是想让自己成为什么100x，我就是想睁眼看看世界…… 信息爆炸，但只有《小王子》选中的那张代码艺术，才是 美的。
以前的 Google ，试试手气按钮也没什么好东西，现在感觉有意义多了。但生活本来不需要意义，可能更新看心情吧😄
以后的 #今日挑战 #视觉化 肯定也没 #vibe #vibez 那样高质量（包含血汗劳动时长）了，看来AIGC的「含人量分级」依然重要。
我大概不会克隆自己旧作品的风格，让大模型全部代劳，那没意义。有点自欺欺人。
😅 🤯
有点明白爱好被工作化后的感觉了。🤯 或许不是能力降低了，而是上限太高了，总不能累死来保证出品总是最好的水平
现在和Code智能体做语义对齐感觉很累，它们总是正确，但非常平庸，因为我懒得再花三四个小时开八九条线优化output了
自从有了AI助理，我不是想让自己成为什么100x，我就是想睁眼看看世界…… 信息爆炸，但只有《小王子》选中的那张代码艺术，才是 美的。
以前的 Google ，试试手气按钮也没什么好东西，现在感觉有意义多了。但生活本来不需要意义，可能更新看心情吧
永动机一样的 AI Slop 当然没意义了，但生活总会继续下去。万一就刷到自己喜欢的代码和视觉了呢？
以后的 #今日挑战 #视觉化 肯定也没 #vibe #vibez 那样高质量（包含血汗劳动时长）了，看来AIGC的「含人量分级」依然重要。
我大概不会克隆自己旧作品的风格，让大模型全部代劳，那没意义。有点自欺欺人。
有点明白爱好被工作化后的感觉了。
现在和Code智能体做语义对齐感觉很累，它们总是正确，但非常平庸，因为我懒得再花三四个小时开八九条线优化output了
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
duangsuse::Echo
实际上js里就改了几个词，加了1行代码
#statement #ai #dev
我对LLM大贤者是怎么看的呢？
显然，they在绝大部分小app，尤其是“目标单一”的算法、物理模拟上比95%的人强多了！
😒 其实这个 ball game 120 行，已经宽容了三成死代码。复用和移植、键鼠绑定不尽如人意，但是，相比之下，这些人手写的300行起步，功能和UX差劲的…… 是AI半自动的一半都不如！
为什么要怀疑语料库辅助编程呢？ 它们比95%的计科大佬见多识广的多，不会把垃圾代码，当体验和功能。就是纯粹的数理！我相信 oimo.io 的水平SOTA也是能达到的
当然，直觉是不可或缺的：比如Verlet-substep动量的数值稳定性就比牛顿法好太多，有时ai默认实现为速度，有时是动量，但是怎么重构是玩游戏的人决定。😒
但是这简单到幼稚的重力传感器balls demo，我全网搜不到。浏览器本该是这么好玩的！
js世界真弱。而且“大牛”的代码质量很差！不如AI来写。
我对LLM大贤者是怎么看的呢？
显然，they在绝大部分小app，尤其是“目标单一”的算法、物理模拟上比95%的人强多了！
😒 其实这个 ball game 120 行，已经宽容了三成死代码。复用和移植、键鼠绑定不尽如人意，但是，相比之下，这些人手写的300行起步，功能和UX差劲的…… 是AI半自动的一半都不如！
为什么要怀疑语料库辅助编程呢？ 它们比95%的计科大佬见多识广的多，不会把垃圾代码，当体验和功能。就是纯粹的数理！我相信 oimo.io 的水平SOTA也是能达到的
当然，直觉是不可或缺的：比如Verlet-substep动量的数值稳定性就比牛顿法好太多，有时ai默认实现为速度，有时是动量，但是怎么重构是玩游戏的人决定。😒
但是这简单到幼稚的重力传感器balls demo，我全网搜不到。浏览器本该是这么好玩的！
js世界真弱。而且“大牛”的代码质量很差！不如AI来写。
Bilibili
哈斯·基默：星基穿越_哔哩哔哩_bilibili
No Time for Caution by Hans Zimmer3060laptop渲染4天燃尽了, 视频播放量 521932、弹幕量 371、点赞数 24656、投硬币枚数 5197、收藏人数 12920、转发人数 6171, 视频作者 你的风_GST, 作者简介 互联网是我的撤硕，我喜欢在这里制造答辩 ，相关视频：⚡太 空 电 基⚡，🐱星基穿越🐱，哈基米：旧日支配者的颂歌，【星际穿越】百万级录音棚听汉斯季默《No Time For Caution》星际穿越原声大碟OST【Hi-Res】，🐱我被困…
#dev 总结：会编码的人唐完了
从触摸屏的点击滑动，到 curl -XPOST 触发的C++分流器，到java代码，到PQ和libc实现（sched/vm/unshare）
都不认识OOP之父的设想，因为开发者的精力摸不清Hotspot在哪，都在为了无意义的轮子写demo，而不是反过来。
这就像早期把所有<1KB的唐诗列表计算发到PHP上，再折回JS一样，好像是不知道JS是可以处理文件保存与URL访问，甚至还能开jsLinux一样的。
把这个现象推到所有编程语言，就知道屎山是怎么来的
没错，早期form确实不需要开JS，但远水不解近渴是常识、远见。哪怕是今天把写时鉴权做一下，值得加那么多“后端” “exe/apk开发” “SSR”代码吗？真把文具数量当实力了。apk格式又怎么样？Chrome和WSL也有算力运行。
平台能算什么呢？如果数据不如json清晰，还不是无效优化。
从触摸屏的点击滑动，到 curl -XPOST 触发的C++分流器，到java代码，到PQ和libc实现（sched/vm/unshare）
都不认识OOP之父的设想，因为开发者的精力摸不清Hotspot在哪，都在为了无意义的轮子写demo，而不是反过来。
这就像早期把所有<1KB的唐诗列表计算发到PHP上，再折回JS一样，好像是不知道JS是可以处理文件保存与URL访问，甚至还能开jsLinux一样的。
把这个现象推到所有编程语言，就知道屎山是怎么来的
没错，早期form确实不需要开JS，但远水不解近渴是常识、远见。哪怕是今天把写时鉴权做一下，值得加那么多“后端” “exe/apk开发” “SSR”代码吗？真把文具数量当实力了。apk格式又怎么样？Chrome和WSL也有算力运行。
平台能算什么呢？如果数据不如json清晰，还不是无效优化。
b23.tv/BV1cRKpziEdR
那一天我终于明白了，除了重力什么还能在维度间传递……
哈基米反射的光线，竟然能逃脱黑洞的引力吗😨
曼波的波长是多少？哈基米吗🧐
codedump的电报频道
#系统设计 云风这个纯文本保存本地聊天记录的方案，在我看来就是纯纯的草台班子的设计方案，这个方案几乎没有任何扩展性、容错性。 云风在评论区里还用梦幻西游来讲自己的方案有多成功，开玩笑，梦幻西游每天的聊天数据量差微信多少个数量级？给三个人做菜，和相同时间给几百人、几千人、几万人做菜，能用同样的方案吗？
#dev 到不如说聊天的数据结构本质上就是「时间戳排序」，把时间作为索引列，列存储即可。本身也没带多少subtype
聊天和论坛博客最大的区别就是串行访问，每个人读到不同的位置，一大堆无关的文本塞到一个块里
tg这些平台不允许隔离掉时间顺序，按点赞排序什么的，已经能反映出数据结构了。数据的构造和消耗决定它的结构
--
问了下，微信最常用的功能是“全局搜索”（sql FTS5），这就要B+树了
SSTable单独做索引的方案不能直接用ext4做下层，而且担心手机断电没日志（这不是SQL元数据自己的锅吗……）
为了一碟醋包饺子了。我有要求过全局搜索在客户端进行吗？
😄 P9们是不是觉得，简化架构保留功能是需要【加钱】的？可是70年前的人从来没有觉得《超级玛丽》需要额外简化啊。是他们在繁化吧
如果编程者还需要外部KPI，他们的整体水平就达不到tg这样的产品质量。
聊天和论坛博客最大的区别就是串行访问，每个人读到不同的位置，一大堆无关的文本塞到一个块里
没有用户名、分类这些tag要优化读取吧？
--
> 一个本地对话能有多少文本？一秒一个字 24 小时不间断，一年也就 30M 个字。
这个质疑完全是有效的。用户自己读、刷消息都不会卡，为什么CPU读，反而卡呢？
我的VLC还会显示哪部分进度条是缓存好的呢，IM软件反而学不懂了
所谓的扩展性和容错，不是为人眼服务的吗？
tg这些平台不允许隔离掉时间顺序，按点赞排序什么的，已经能反映出数据结构了。数据的构造和消耗决定它的结构
--
问了下，微信最常用的功能是“全局搜索”（sql FTS5），这就要B+树了
SSTable单独做索引的方案不能直接用ext4做下层，而且担心手机断电没日志（这不是SQL元数据自己的锅吗……）
为了一碟醋包饺子了。我有要求过全局搜索在客户端进行吗？
简单来说，就是把SQL当文件系统用了呗，为了全文搜索就完全作废了【路径与起始行号】的简单模型
然后代码团队堆出30天重达3G的文字和XML内容，证明自己值得不被开除。恐怕vx的离线功能还比不过tg
TG有个完整的数据同步技术栈，TL/MTProto/TDlib，微信等于是为了服务端无状态，在手机上开了个服务端，当然卡又胖！
--
😅 我的天哪，怎么大厂的顶尖P9退化到还不如70年前手搓BIOS的老一辈了，是不是连字节=8bit的八股文都按分数来算
XML这种东西还留着，当视图绑定用？这UIUX也太“灵活”了，但我还是要更新客户端，不是H5套壳啊。
😄 P9们是不是觉得，简化架构保留功能是需要【加钱】的？可是70年前的人从来没有觉得《超级玛丽》需要额外简化啊。是他们在繁化吧
所以我不喜欢前后云端的编程：他们总是做一些有的没的【新发明】，其动机是证明自己值得不被裁员，结果本来的数据结构和使用习惯都忘了。
总是太执着于把【难度/完成度的拐点阶跃】当成阶跃了，结果反而没有架构思维。如果在文件系统的级别就把grep优化，以后才有【精力】去做好一个产品
人生苦短，为什么不学学Python？
如果是我，我会保留原来的 ui-list-item <(websocat|tee chat-wtf) 数据流，而直接把open,grep这些文件数操作变成VFS
然后不止是我的客户端，其他的IM也可以从这里起步。最好的API本来就在心里，不需要发明来证明
如果编程者还需要外部KPI，他们的整体水平就达不到tg这样的产品质量。
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/
好家伙，最后还是批量操作文件保存提速…… 太合直觉了
#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
Don't Panic
为什么ncdu这么快？
上周被同事发现我就是导致组里磁盘满的罪魁祸首后，由此引发的一系列有趣调试历程
duangsuse::Echo
问了下，微信最常用的功能是“全局搜索”（sql FTS5），这就要B+树了
SSTable单独做索引的方案不能直接用ext4做下层，而且担心手机断电没日志（这不是SQL元数据自己的锅吗……）
SSTable单独做索引的方案不能直接用ext4做下层，而且担心手机断电没日志（这不是SQL元数据自己的锅吗……）
https://blog.est.im/2026/stdout-26 #tencent #dev
有人测试出来 Polar+AES 在性能和体积上都非常平衡，而且支持单行实现grep
FTS5建立索引是最快的，但是体积翻了3倍
有人测试出来 Polar+AES 在性能和体积上都非常平衡，而且支持单行实现grep
FTS5建立索引是最快的，但是体积翻了3倍
vx的聊天功能，还是 时间戳排序+串读串写（离线或多人），列数据库确实适合 append-only ，只是那个时代RDBMS非常通用了
为了一个grep速查索引放弃整个文件树模型…… 这大概是文件系统本身的问题了，想起了Everything。 大概没人真的因为【调试方便】 而用fs管理消息，电邮都不
duangsuse::Echo
Edxp开发者需要为第三人利用Edxp实施格机行为而承担责任？甚至Magisk开发者都要承担责任？
#dev 🙉😇
随着软件世界的进步，“跨时空合作” 越来越多了， #bilibili 投稿和二创（甚至共用模板和工程文件）也像 Xposed 或油猴插件一样，只不过不涉及个人数据和凭据（后果不会闹上法庭）
但其连带责任，相信没有争议：平台不为用户内容负责。
我们能用到如此多的主题美化、降低磨擦的插件MOD、教程打包、二创翻唱，很大程度上是在 “透支受害者” 的追诉能力。
真是拿着锤子看什么都是钉子户。 爱泼斯坦的问题谁能解决呢？ 难道有一条物理定律让坏事情不发生？ 国界线可不是世界线。
黑白密码机制格机的嫌疑人有事，或者撤诉，是他自己的命，但法制算命就省省吧， 还真是“买不起厕所门”一样的理解力呢？
都是自己家，有种别装厕所门。 拆了厕所也不会让人只吃不拉，有种就直接解决因果，把“好战人格”变成有益的游戏玩家。
隐私问题纯属眼不见心不烦，不是【技术上合理的】，还真有人贴脸开大呢？
随着软件世界的进步，“跨时空合作” 越来越多了， #bilibili 投稿和二创（甚至共用模板和工程文件）也像 Xposed 或油猴插件一样，只不过不涉及个人数据和凭据（后果不会闹上法庭）
但其连带责任，相信没有争议：平台不为用户内容负责。
我们能用到如此多的主题美化、降低磨擦的插件MOD、教程打包、二创翻唱，很大程度上是在 “透支受害者” 的追诉能力。
也可以说，是为自己的选择负责。 “高级用户” 选择相信有人audit，自己没备份什么的，也很无奈啊~
没有那么多 “跑得了和尚跑不了庙”，人家事不关己。但是一到 “祖国人安全”，就开始合理化了。
真是拿着锤子看什么都是钉子户。 爱泼斯坦的问题谁能解决呢？ 难道有一条物理定律让坏事情不发生？ 国界线可不是世界线。
但是一些事坏了（每天依旧发生），好人不受影响（新技术在消灭问题），另一些“法制算命”的安慰剂，不仅不防小人（很不经济），而且拆你家厕所门。
黑白密码机制格机的嫌疑人有事，或者撤诉，是他自己的命，但法制算命就省省吧， 还真是“买不起厕所门”一样的理解力呢？
都是自己家，有种别装厕所门。 拆了厕所也不会让人只吃不拉，有种就直接解决因果，把“好战人格”变成有益的游戏玩家。
隐私问题纯属眼不见心不烦，不是【技术上合理的】，还真有人贴脸开大呢？
duangsuse::Echo
但该有的脚本，甚至官方不会做到的设计都是PoC过可以做的。
https://www.bilibili.com/video/BV15VEa6bE7Q/
这个Mod二开（原BOSS脚本换皮+敌人混搭）工程量就挺大的，虽然主线比较单一，茶杯头的恶魔、月亮，还有酷霸Jr、马里奥赛车都有。
其中就用到了上文的GPresets和录制回放（与黑暗路易吉赛车），值得注意的是，自月亮之后的BOSS最终效果都不错，不是纯粹堆难度。为了弥补3D没有动画的不足，在对话上做了很多
1063万次观看 2024
😓 有四五个MOD的视频，没有公开下载也没有开源。开源的没有能玩的，连截图都没有。
视频游戏社区经典的: 效果能看^工程开源 XOR命题。LunaKit和manim这样的是究极少数，至少资源文件有credit，但没有地图。
https://github.com/Amethyst-szs/MoonFlow
https://github.com/Amethyst-szs/yoshi-star-kingdom
https://github.com/octember8/SMO-Kingdom-18
如果你想从二开练习游戏设计，即便是SMO这种自由度可能也不合适，因为只有源码，而成品有结果无程序……
我开始好奇， #game #dev 除了MC的各种兴趣小组以外，是否没有能看的开源成品呢？
相比于其他可编程领域，游戏领域似乎处于GNU之前的“黑暗时期”，只比RISCV的领域好一点点。
这个Mod二开（原BOSS脚本换皮+敌人混搭）工程量就挺大的，虽然主线比较单一，茶杯头的恶魔、月亮，还有酷霸Jr、马里奥赛车都有。
其中就用到了上文的GPresets和录制回放（与黑暗路易吉赛车），值得注意的是，自月亮之后的BOSS最终效果都不错，不是纯粹堆难度。为了弥补3D没有动画的不足，在对话上做了很多
@massayyy
3年前
Guys this took me over a month to make... hope you enjoyed it :)
King boo:cap kingdom
Demon of cuphead:sand kingdom
Shadow Luigi:metro kingdom
Bowser JR:bowser kingdom
Hilda berg:sea kingdom
Baldi:lost kingdom
Cagney clavel:tree kingdom
Pac man:cascade kingdom
Dr.Kharl(cuphead):lake kingdom
Von bon(cuphead):food kingdom
Bouldergeis:ruin kingdom
King K Rool:moon kingdom
1063万次观看 2024
😓 有四五个MOD的视频，没有公开下载也没有开源。开源的没有能玩的，连截图都没有。
视频游戏社区经典的: 效果能看^工程开源 XOR命题。LunaKit和manim这样的是究极少数，至少资源文件有credit，但没有地图。
https://github.com/Amethyst-szs/MoonFlow
https://github.com/Amethyst-szs/yoshi-star-kingdom
https://github.com/octember8/SMO-Kingdom-18
如果你想从二开练习游戏设计，即便是SMO这种自由度可能也不合适，因为只有源码，而成品有结果无程序……
我开始好奇， #game #dev 除了MC的各种兴趣小组以外，是否没有能看的开源成品呢？
相比于其他可编程领域，游戏领域似乎处于GNU之前的“黑暗时期”，只比RISCV的领域好一点点。
duangsuse::Echo
这就像CE里改个数值如此容易， git clone 后改个C字面量反而困难一样。虽然不是一个结构，但CE可以转外挂金手指，是等效的flow 😨
#ce #game 游戏为何锁60fps
当你在做「结构化编程」时，一层是一层，编译不是运行，可是CE和zstd就是用运行的方式来调的。你认为它只懂字节，它已经把XML/JS的词法给学会了 ——就差个内容编址变量名的minifier理解作用域，它连样板流控都能“搞懂”吧
一个文件里可能既有 HTML，又有内联的 JavaScript 和 CSS，"public static void main" 是一个词而结构化误以为是4个。它是 N-gram（N元语法模型）不是1gram。
你认为LLM只懂字节，它看到和消灭的蠢货字节可比你多呢
这就像CE里改个数值如此容易， git clone 后改个C字面量反而困难一样。虽然不是一个结构，但CE可以转外挂金手指，是等效的flow 😨
所以，编译器/优化必须和编辑器，甚至和编程语言是一回事（像 numpy/taichi/paholes 省内存工具）。不然，以后它就被自适应的LLM优化缓存吊打。代码的优化是一个【人机接口问题】。问题要修在 root cause
#CS “（相比于LLM重构，）软件工程所做的一切技术选择都是对的” ——某人曾这样说。 真的如此吗？
这让我想到了 Handmade Hero 与《代码整洁之道》“OOP大佬”的论战—— 当性能掉50%时，是坚持
🦄 🎉 哦不，invokedynamic 的函数级site优化也于事无补（说句实话：没人懂这个，除了谷歌D8R8的更新日志，也没人看）
只有数据流，而数据流，需要【声明式类型】甚至【F12式的性能反馈】。这与通用编译优化，就是一条歧路。一辆拖拉机换上了 F1 赛车的火花塞。 🚀
把Vector2(xy)独立分配，或内嵌Px.Rect{int x,y}，绝对是正确的。 [].push 绝对没错，LLVM也是学术热门，可是结果就是慢了。没人知道，没人关心，好像vec2/vec3quat和多态属性forEach是难以启齿的需求。 在今天能为120fps区分逻辑判定帧和渲染帧(FixedUpdate)，也异常困难。 明明在玩家看来理所当然的事，因为一个“优雅命名”和deltaTime的耦合变成「2倍速移速0.5倍」这样
UpdateRules(dt) 或许比 FixedUpdate 这些准确的多，你还可以return true来表示玩家有运动（从而优化联机等需求）。为何有人敢把 if{} 也写在图形管道里？为何实现逻辑-渲染切分后不能录制回放和TTD？ 锁帧30fps或许不像y2k那样致命，而且有修改器workaround，但你失去的是一系列配套的【可能性】，比如服务端秒封开挂
已经见怪不怪了啊…… 究竟在优化些什么，有资格说LLM不如自己懂 Code Arts.
当你在做「结构化编程」时，一层是一层，编译不是运行，可是CE和zstd就是用运行的方式来调的。你认为它只懂字节，它已经把XML/JS的词法给学会了 ——就差个内容编址变量名的minifier理解作用域，它连样板流控都能“搞懂”吧
一个文件里可能既有 HTML，又有内联的 JavaScript 和 CSS，"public static void main" 是一个词而结构化误以为是4个。它是 N-gram（N元语法模型）不是1gram。
结构，其实是Event的一种响应过程、消息分界符，代码不是绝对真理的“值”。
你认为LLM只懂字节，它看到和消灭的蠢货字节可比你多呢
这就像CE里改个数值如此容易， git clone 后改个C字面量反而困难一样。虽然不是一个结构，但CE可以转外挂金手指，是等效的flow 😨
我感到民科信号处理，就像对 for(A;B;C) 的每个变体手搓“简化宏”或给ChatBot设计文字游戏，以及只懂几个虚词的NLP那样古怪。 【直觉】确实比结构重要太多了，你不能用大脑说的道理优化小脑在做的事，而且那的算力不够。
如果从经济学、从历史终结的角度考虑，LLVM和GCC的实现怎么不像【通过规则集优化压缩算法，以为自己更牛/更懂】一样蠢呢？ 编译器的价值在于意图确定、优化点肉眼可见的IR，而不是玄学Pass。它们甚至没有把PGO放在优化Loop里，它们假定程序是不会开箱即用的九头蛇，AOT算法不会区分CLI/GUI/Web，而Harness做到了
这些人太傲慢，还去写AI(GPGPU)编译器，实际上，即便是图算法也像用手动 for(A;B;C) 的规则集压缩一切一样，对flow知之甚少，却让人误以为充实。CE确实不能跳过make install的复杂性，template<>类型体操确实【深奥】，但frida和#[proc_macro]比你更牛。它们就是像lambda{}那样的真正【元编程】，而所谓的结构化方法，离正常人眼中的编程，太远。也太蠢。
所以，编译器/优化必须和编辑器，甚至和编程语言是一回事（像 numpy/taichi/paholes 省内存工具）。不然，以后它就被自适应的LLM优化缓存吊打。代码的优化是一个【人机接口问题】。问题要修在 root cause
#CS “（相比于LLM重构，）软件工程所做的一切技术选择都是对的” ——某人曾这样说。 真的如此吗？
这让我想到了 Handmade Hero 与《代码整洁之道》“OOP大佬”的论战—— 当性能掉50%时，是坚持
[Duck(), Cat()] is [Animal List] 还是手写两个for？ 当然，有可能你完全用不了继承+实现了。如果差距拉到10倍呢？ 你曾经以为，invokevirtual 就是最牛逼的优化吧？可是，它对游戏对象池一无所知（什么游戏没有vec2/vec3quat和对象池）。 🦄 🎉 哦不，invokedynamic 的函数级site优化也于事无补（说句实话：没人懂这个，除了谷歌D8R8的更新日志，也没人看）
只有数据流，而数据流，需要【声明式类型】甚至【F12式的性能反馈】。这与通用编译优化，就是一条歧路。一辆拖拉机换上了 F1 赛车的火花塞。 🚀
仅仅是这样的宏而已，脱离Types和GC写优化Pass，它会变成万行代码的地狱（或天堂。谁知道呢）
SIMD仅仅是GPU小蜜的优化，酷炫的光效又是另一个地狱（或天堂。谁知道呢），为什么他们抓不住重点。
把Vector2(xy)独立分配，或内嵌Px.Rect{int x,y}，绝对是正确的。 [].push 绝对没错，LLVM也是学术热门，可是结果就是慢了。没人知道，没人关心，好像vec2/vec3quat和多态属性forEach是难以启齿的需求。 在今天能为120fps区分逻辑判定帧和渲染帧(FixedUpdate)，也异常困难。 明明在玩家看来理所当然的事，因为一个“优雅命名”和deltaTime的耦合变成「2倍速移速0.5倍」这样
UpdateRules(dt) 或许比 FixedUpdate 这些准确的多，你还可以return true来表示玩家有运动（从而优化联机等需求）。为何有人敢把 if{} 也写在图形管道里？为何实现逻辑-渲染切分后不能录制回放和TTD？ 锁帧30fps或许不像y2k那样致命，而且有修改器workaround，但你失去的是一系列配套的【可能性】，比如服务端秒封开挂
🥱 但这就像现代编程语言的 await .. 和阻塞操作放一个函数里一样，是不知道一些事情。就像把if{}和渲染写一起一样的怪事，像async..while(1)的怪事
不如我点破吧： vec2/vec3quat 不难猜到，new ECS 也不难优化，可是加上forEach和UpdateRules， 把三者结合起来设计，就成了送命题。
perf toy 是不会有错的，demosence 也不会卡，但是放在一起，去年的Game PC就有错了。 许多人的【数据结构】【算法】，是不运行的。我说的不是perf toy运行
#game #dev
你的Entity定义上是否包含vec2/v3quat和Verlet插值？Comp是否像CSS一样有层次且动态可组合？
entities.forEach(entity => entity.update()) 藏了太多 50% case 的共识。同类型复用(Arena)、SoA和多态分区存储？这些东西引擎层似乎都没见过，就像DOM有矩阵和Rects照样人人手搓Vec2
如果不包含xyz，它就是time/System。E仅仅是ID？这就像是把指针当成“对象”，把列表多态SoA优化泄露成了全新设计 SystemA(){elms.forEach(Component1)}, SystemB(){..Component2}，这甚至是无师自通的。CSS的标签和类名，却支持区块与事件的自由分布
“幽灵是Elm不是Sys理论上更统一”让我想到了RISC-V的兼容性系统。就连query一个feat是否受支持的ABI，也是个feat。扫码电话亭的理论正确。
二层级CSS和SQL/ECS的关系式用起来不同。CSS可以通过classList改style，动态规则集也更解耦。ECS 不是一个无聊的内存池化，没想到在幽灵实体上命名都这样的错。就像UpdateRules(dt) 本来比 FixedUpdate 准确的多。
已经见怪不怪了啊…… 究竟在优化些什么，有资格说LLM不如自己懂 Code Arts.
duangsuse::Echo
1:3 人一切的劳碌，就是他在日光之下的劳碌，有什么益处呢？
1:4 一代过去，一代又来，地却永远长存。
1:10 岂有一件事人能指着说这是新的？哪知，在我们以前的世代早已有了。
1:4 一代过去，一代又来，地却永远长存。
1:10 岂有一件事人能指着说这是新的？哪知，在我们以前的世代早已有了。
去他的，做就对了 #life
原文：https://www.joelotter.com/posts/2026/09/make-it-anyway/
阅读时间：4 分钟
🤣 吐槽完数学， 下一个是自我批判了（ #cs #dev
如果是学习元编程，肯定会接触到编译器前端、tree walker 实现。
如果做到了，应该很开心（自满？）才对 ，应该变成王垠口中的 Distinguished Engineer
或者 A-Player 之类的东西，总之和那些拿bash写安装脚本，拿Sublime敲代码的 Bozo 不一样了。
可是如果你有一丝的，像LLM一样思考（？），就会发现大家都是【自主融合】，少有创新——尤其是那些只impl不写writeup，更没有API设计的人
https://zoo.js.org/
https://component-party.dev/
https://benchmarksgame-team.pages.debian.net/benchmarksgame/
...
可能在你的圈子（甚至中文圈）里，你显得很有技术力（因为没有开发者能离开现代编程语言/工具链），而且睥睨阮一峰、张鑫旭等人，仅仅“略微”输给Moonbit
可能你在中文圈里，比那些给领域开源top3做colab但比较【国际化】的人强，自信心爆表——但其实 nobody cares （褒义的）
即便是我真正在乎的Skill——比如把PLT的90%压缩or比喻成初中生科普的这种【经验积累】，我也并不在乎它们是否是 Distinguished Engineer 的原创了
作为一个人来说， 只要能【低保】，认为有希望，且自己开心就好。 不要太追求排他性的东西。
人的本就是大同小异的，就像 🥤 也是水，但你喜欢的是它。
ps. 我是更支持大模型的。 作者自己C++手搓3D帧间管理和碰撞检测、手搓引擎， 但这方面 SuperTuxKart.net 的自研引擎如何？ 够用，但是没有复用价值。GIMP手搓的Tk还变成GTK4了呢，STK咋没手搓出金呢？ 引擎不是你写俩demo甚至PoC就能完成的，你得知道自己在干嘛。 LLM给了你更好的起步模板，至少能让你知道【新手都在想什么】，避免最终弄出完全自嗨的手搓软件
📖 《传道书》说“在我们以前的世代早已有了”，但人却是全新的。如果你把太古的技术、直觉用到服事【人】，让下游和玩家觉得酷、流畅、开心、便宜，这就是全新的人。人一切的劳碌，纯手工的执念，明明白白是为了这些。
☺️ 一切在日光之下的劳碌，有虚荣和享受，在心智中的劳动，又有成长质感。 所谓方便法门，诸事无碍。耶稣也曾说“今世之子在世事上更智慧”，循理如是
原文：https://www.joelotter.com/posts/2026/09/make-it-anyway/
阅读时间：4 分钟
🤣 吐槽完数学， 下一个是自我批判了（ #cs #dev
如果是学习元编程，肯定会接触到编译器前端、tree walker 实现。
如果做到了，应该很开心（自满？）才对 ，应该变成王垠口中的 Distinguished Engineer
或者 A-Player 之类的东西，总之和那些拿bash写安装脚本，拿Sublime敲代码的 Bozo 不一样了。
可是如果你有一丝的，像LLM一样思考（？），就会发现大家都是【自主融合】，少有创新——尤其是那些只impl不写writeup，更没有API设计的人
https://zoo.js.org/
https://component-party.dev/
https://benchmarksgame-team.pages.debian.net/benchmarksgame/
...
能跑了，测试覆盖100%了，打包了，然后呢？
ReScript和CovScript是什么，没听过吧？但你听过AHK按键精灵，甚至易语言，它们绝对不如前两个 “正确”
AHK.exe 甚至让人鄙夷的【按行执行】（不是Excel宏那种step可视化展开，是 bash -x 式的脑残逐行）
可能在你的圈子（甚至中文圈）里，你显得很有技术力（因为没有开发者能离开现代编程语言/工具链），而且睥睨阮一峰、张鑫旭等人，仅仅“略微”输给Moonbit
可能你在中文圈里，比那些给领域开源top3做colab但比较【国际化】的人强，自信心爆表——但其实 nobody cares （褒义的）
无限平行宇宙，一切皆无意义——又或者说，干嘛都有。—— MIT Rick
即便是我真正在乎的Skill——比如把PLT的90%压缩or比喻成初中生科普的这种【经验积累】，我也并不在乎它们是否是 Distinguished Engineer 的原创了
作为一个人来说， 只要能【低保】，认为有希望，且自己开心就好。 不要太追求排他性的东西。
人的本就是大同小异的，就像 🥤 也是水，但你喜欢的是它。
ps. 我是更支持大模型的。 作者自己C++手搓3D帧间管理和碰撞检测、手搓引擎， 但这方面 SuperTuxKart.net 的自研引擎如何？ 够用，但是没有复用价值。GIMP手搓的Tk还变成GTK4了呢，STK咋没手搓出金呢？ 引擎不是你写俩demo甚至PoC就能完成的，你得知道自己在干嘛。 LLM给了你更好的起步模板，至少能让你知道【新手都在想什么】，避免最终弄出完全自嗨的手搓软件
📖 《传道书》说“在我们以前的世代早已有了”，但人却是全新的。如果你把太古的技术、直觉用到服事【人】，让下游和玩家觉得酷、流畅、开心、便宜，这就是全新的人。人一切的劳碌，纯手工的执念，明明白白是为了这些。
☺️ 一切在日光之下的劳碌，有虚荣和享受，在心智中的劳动，又有成长质感。 所谓方便法门，诸事无碍。耶稣也曾说“今世之子在世事上更智慧”，循理如是
Telegraph
去他的，做就对了
原标题：Fuck it, make it anyway 网页内容是独立游戏开发者兼诗人 Joel Auterson 撰写的一篇个人随笔，记录了他面对生成式 AI 冲击时的心态崩溃与心路历程。 危机感与心态崩溃的起因 作者开篇提到自己最近经历了一次内心的崩溃与动力瓦解。作为一名软件工程师和游戏开发者，他感到创作者和艺术家的劳动成果正在被生成式 AI 不断贬值。 在编程领域，大语言模型展现出了强大的代码生成能力，整个行业正经历巨大转变。虽然作者理解同行因同侪压力使用 AI，但他自己完全无法从配合代码助手的编程中获得乐趣。对他来说，AI…
duangsuse::Echo
CSS-Tricks 陷入停滞 原文：https://vale.rocks/micros/20260915-0135 #css 话说有AI以后，技术基建 是不是就不重要了 以前大家踩坑 → 发 SO 提问 → 有人写文章总结 → 下一代人少踩坑。现在踩坑 → 问 AI → 跑补丁 → 没人沉淀。 AI写的一大堆垃圾但删掉就变样的CSS……
#dev #life
排除掉AI解决的截屏照抄+风格迁移的难度（眼高手低问题）， AI辅助流行开发的终极问题也有三个点
分别代表： 圈子是否必须“小众”；css/htm是否会沦为“某种汇编”、编码接口被淡出； GPT的智能有多少是啃老本+白嫖秒级IO的【外行震惊跌坐】，多少是 CC Coder 都无法比肩的内行智慧
> 对于一个需要花几天时间查资料、整合API还被卡住的人来说，这看起来就像大师，足以让他“震惊跌坐”。但AIGC仍然只是一个滤镜，不是“设计师图层”
结论—— 不清楚未来是否会有AI发明家这回事，但手搓想靠【复刻】【Remix】两三个平替软件的特性bootstrap，没门了，大家也不会觉得冷门+万行的实现者有超人类IQ（因为本来就是spec+堆时间，技术力的乘数只是人力性价比，你不会和朝鲜儿童比钢琴）
💭如果人脑和DNN都站在【不是懂不懂，是已知与未知】的界限上，其实很难套以前那个【奥赛逻辑】，因为不是存量市场，但又超过存量。 比如视频超分辨可能成为XXPlayer被毕业的一道坎，即便它们的UX赛道之前没毛病
不能说人的灵感就更naive（这就是 why/whether 的特点），但应用于人的还是人类自己点赞点踩；这就像说 “万物有灵只是人更有灵”，或者人和黑猩猩一样是动物？ 毕竟论迹不论心的结果肯定是【人机分不清】的，《达尔文》从未证明什么使黑猩猩仍是黑猩猩，图灵也指不出什么使 #vibe 做不起来产品
场景内的行为模式，大同小异，只是coder一般不理解【内容寻址+tween压缩】的信号处理思维，只想着用重放攻击通过图灵测试，这种工程担保当然是【脆弱傲慢】（反观AGI到尽头还有哲学僵尸问题）。
人和创作是目的，不是OKR和KPI的工具，这样比赛，显然对全人类和所谓的AGI更好。 没人和狮虎兽比奥赛但我们赢了，如果编程的未来是世界杯那样，我认为很好。
排除掉AI解决的截屏照抄+风格迁移的难度（眼高手低问题）， AI辅助流行开发的终极问题也有三个点
- 有了 computer use，反复自食是否还会导致“基因缺陷”？ 未来H5世界能不能弱到不足以构成前端圈（而只是Geek圈）
- tw.css这样AI爱吃的【硬编码】菜，仍旧依赖testid等外部抓手，有些【结构性】换成VLM的成本太高，仍旧需要AI缓存一层code，而不是在CI上烧token跑
- LLM跨模态的智能，有多少是搜索引擎+风格迁移的宣传素材，有多少是【唯有手工】的历史终结。未来只有人机接口需要人发明吗？
分别代表： 圈子是否必须“小众”；css/htm是否会沦为“某种汇编”、编码接口被淡出； GPT的智能有多少是啃老本+白嫖秒级IO的【外行震惊跌坐】，多少是 CC Coder 都无法比肩的内行智慧
> 对于一个需要花几天时间查资料、整合API还被卡住的人来说，这看起来就像大师，足以让他“震惊跌坐”。但AIGC仍然只是一个滤镜，不是“设计师图层”
结论—— 不清楚未来是否会有AI发明家这回事，但手搓想靠【复刻】【Remix】两三个平替软件的特性bootstrap，没门了，大家也不会觉得冷门+万行的实现者有超人类IQ（因为本来就是spec+堆时间，技术力的乘数只是人力性价比，你不会和朝鲜儿童比钢琴）
💭如果人脑和DNN都站在【不是懂不懂，是已知与未知】的界限上，其实很难套以前那个【奥赛逻辑】，因为不是存量市场，但又超过存量。 比如视频超分辨可能成为XXPlayer被毕业的一道坎，即便它们的UX赛道之前没毛病
不能说人的灵感就更naive（这就是 why/whether 的特点），但应用于人的还是人类自己点赞点踩；这就像说 “万物有灵只是人更有灵”，或者人和黑猩猩一样是动物？ 毕竟论迹不论心的结果肯定是【人机分不清】的，《达尔文》从未证明什么使黑猩猩仍是黑猩猩，图灵也指不出什么使 #vibe 做不起来产品
场景内的行为模式，大同小异，只是coder一般不理解【内容寻址+tween压缩】的信号处理思维，只想着用重放攻击通过图灵测试，这种工程担保当然是【脆弱傲慢】（反观AGI到尽头还有哲学僵尸问题）。
人和创作是目的，不是OKR和KPI的工具，这样比赛，显然对全人类和所谓的AGI更好。 没人和狮虎兽比奥赛但我们赢了，如果编程的未来是世界杯那样，我认为很好。
#tool https://www.ravbug.com/#in_your_browser
#dalao 不那么内容农场的跳蚤工具包
作者在21年就在写C++， 150粉丝，很好的说明了没有主打产品的 #dev 占有多大比重
#dalao 不那么内容农场的跳蚤工具包
作者在21年就在写C++， 150粉丝，很好的说明了没有主打产品的 #dev 占有多大比重
duangsuse::Echo
以前每天都有新框架宣称自己颠覆了世界，生态被left_pad和fastjson爆杀。但现在，AI宁可随地手搓百行，也不接受不Pythonic/不像H5的接口了
承认吧，除了pip和vite那一派，以及iq和Bellerd那种甚至汇编+建站的真神 #statement #dev
几乎没人擅长编程，只是一个点子（一张截图说得清），在付【实现税】
他们对 domain 的理解已经压缩到"实现即规格"——SDF 就是数学eyecandy本身，QuickJS 就是 spec+冯诺曼【物理定律】的直译。大多数人规格税、判断税反向把impl写成屎山
实现税下降以后，接口税、集成税、排错税就显眼了。把一件事接通、适配、绕过限制，需要真实的【API缝合怪】工作8小时
我们其实可以乐观一些： LLM虽然黑盒，但它选择的技术栈依赖关系，几乎是单线、一镜到底的
我7年来遇到的90%的人，甚至没资格点评 Claude 5.1 的代码质量怎么样，它可以在很短的prompt里写出很棒的声明式、数据流，与此同时许多人只是【会调更多API、能够照搬并缝合更多管道】的暴力破解和堆砌（并且他们的 Claude 也缺少能力）
人来写往往加一大堆私货和“小巧思”，最后扔在那里，想复用非常难
几乎没人擅长编程，只是一个点子（一张截图说得清），在付【实现税】
他们对 domain 的理解已经压缩到"实现即规格"——SDF 就是数学eyecandy本身，QuickJS 就是 spec+冯诺曼【物理定律】的直译。大多数人规格税、判断税反向把impl写成屎山
歌词锚点 → 时间线 → 场景参数 → 绘制。 只要对domain的理解深刻，比横跨四个框架到处转来转去，便宜太多
实现税下降以后，接口税、集成税、排错税就显眼了。把一件事接通、适配、绕过限制，需要真实的【API缝合怪】工作8小时
我们其实可以乐观一些： LLM虽然黑盒，但它选择的技术栈依赖关系，几乎是单线、一镜到底的
我7年来遇到的90%的人，甚至没资格点评 Claude 5.1 的代码质量怎么样，它可以在很短的prompt里写出很棒的声明式、数据流，与此同时许多人只是【会调更多API、能够照搬并缝合更多管道】的暴力破解和堆砌（并且他们的 Claude 也缺少能力）
人来写往往加一大堆私货和“小巧思”，最后扔在那里，想复用非常难
Forwarded from duangsuse
哈哈哈，想起来我以前也写过硬字幕OCR的workflow，还被人开email“骚扰”过
https://github.com/duangsuse-valid-projects/extract-subtitles
仔细想想，ML世界的API都比较好调用，甚至比“传统编程”的函式库/工具包好用多了 #dev
这一点接口一致性上，反而是ML和DSP/游戏开发领域的无敌了，现代前端相比来说差很远。
./extract_subtitles.py -crop '0(907,940)[101,77]' -lang eng a.flv https://github.com/duangsuse-valid-projects/extract-subtitles
仔细想想，ML世界的API都比较好调用，甚至比“传统编程”的函式库/工具包好用多了 #dev
这一点接口一致性上，反而是ML和DSP/游戏开发领域的无敌了，现代前端相比来说差很远。
GitHub
GitHub - duangsuse-valid-projects/extract-subtitles: Extract Subtitles From Video 视频字幕提取 帧间差分法识别关键帧 OCR识别
Extract Subtitles From Video 视频字幕提取 帧间差分法识别关键帧 OCR识别 - duangsuse-valid-projects/extract-subtitles
#dev magpie.ai 的相关科普，未验证
#tool 什么是喜鹊：
简单调用喜鹊 (apikey 绑定供应商 'a'，使用大肥鱼)：
Grok的吐槽非常在理。世界上的model和算力供应商太多了，一个个测试肯定会被扰乱。 但是【以数据流为中心】，其实也就A\和GPT协议那几个，再往上抽象，都是ChatUI模态（支持附件/Goal模式与否），再补上思维链/缓存等test cond。 所以，这就是【工程师思维】的一个用例
多设备在 Magpie 里开启局域网共享后加个-H就能用了， Agent数据面板不配置API也能用，零配置非常方便
需要的话，也可以在浏览器长期使用
#tool 什么是喜鹊：
curl -s http://127.0.0.1:3425/v1/models | jq -r '.data[] | "\(.id)\t\(.display_name // .id)\t\(.owned_by)"'
curl -s 'http://127.0.0.1:3425/v1/magpie/usage?period=week' | \
jq -r '.models[:10][] | "\(.name)\t$\(.cost)\tIO=\((.input / (.output + 1)))"'
简单调用喜鹊 (apikey 绑定供应商 'a'，使用大肥鱼)：
curl -s http://127.0.0.1:3425/v1/chat/completions \
-d '{
"model": "a/deepseek/deepseek-v4.1-flash",
"messages": [
{"role": "user", "content": "用中文生成5句简短、温暖、适合发给朋友的祝福语，每句一行，不要编号"}
],
"max_tokens": 300
}' | jq -r '.choices[0].message.content'
Grok的吐槽非常在理。世界上的model和算力供应商太多了，一个个测试肯定会被扰乱。 但是【以数据流为中心】，其实也就A\和GPT协议那几个，再往上抽象，都是ChatUI模态（支持附件/Goal模式与否），再补上思维链/缓存等test cond。 所以，这就是【工程师思维】的一个用例
多设备在 Magpie 里开启局域网共享后加个-H就能用了， Agent数据面板不配置API也能用，零配置非常方便
需要的话，也可以在浏览器长期使用
~/.local/bin/magpie daemon install --web 。至于fetch()调用，需要在设置>网络中允许 localhost:8080 等服务端口，其他网页需同时拖入白名单并粘贴网关>口令