只要你能接受 100 万用户的一天 1000 万次查询里面 10 万次是幻觉或者错误的。。就无所谓。。

手机回帖…按快了…

最后，这哥们花了两个月做了一个我需要但是和我需求不符的东西还哪哪都是 bug 不说，代码直接给我整不会了，1000 行一个的大类到处都是。维护性为 0 ，改这哥们的一个 bug 我要花一整天时间。
得，我不需要一个十年的经验丰富的刺头，只需要给一个从来没写过一行代码的但是听我的，接受我 review 代码的，同样花了两个月，代码可维护性可以这么说，谁来了都是看一眼就能接手改 bug 。

之前就有一哥们，我要 A 他说你不要，我觉得应该是 B 。我说这个项目是我起的，我是需求方，我就要 A ，他说，不，你就是要 B 。好，我退一步，那你先去做 C 。这个 A 我自己来。这个 C 有现成的业界成熟的中间件，是最核心的，直接用就好，我没工夫看文档，你来研究一下。这哥们一口气把我气死：不，这个东西我看太复杂了，文档都那么多，其实就是个 xxxx ，我给你做个 D 吧，我工作十多年了是有自己想法在里面的，我肯定给你做出来，你只要管结果交付就好了。
我说好，出会议室就去找 hr 了…

你是找人来干活的，不是当祖宗供着的。不听劝的还留着给自己不痛快是活不够多？还是擦屁股很好玩？

这没办法，规则就是规则。无解。
但一直没做到保号就离谱了…

因为现代语言总算没有"继承"这个毒瘤了.

python 纯粹因为生态环境大所以大家爱用。

反正我是不爱用的。python 是唯一一个我今天写了。3-4 个月后就忘记代码是什么意思了。无论我如何组织代码都无法逃离这个魔咒。。我写个 shell 都能 1 年后还能回来看明白逻辑。。。

@jisongkun 只是偶尔搜刮抽风。过两天也就好了。实在不能忍就去挂个梯子。。

@kennylam777 local ai 不是完全不行，完成特定的任务是 ok 的。幻觉问题调试过程中很好解决。比如把文档总结一下，做一下自动归类，智能分析工作这类还是很 OK 的。只不过 code 啊，chat 啊这类需要及时响应，最大限度的不要出错，copilot 或者 chatgpt o1 才是最终解。何必自己为难自己。

本地基本不太可能。只能做一些特别指向性的和 ai agent 配合的工作。开发，chat 这种通用性工作实在不划算，错误的提示影响编码节奏，也特别浪费心情。
我就算你显卡也好 mac 也好。算你 1 万额外成本不过分吧。
按 chatgpt 的 20 美金一个月算 1 万大洋约等于 7 年。其实一般 chatgpt 也用不上。。编码直接 github copilot 用已经无敌了。同样 1 万额外的支出能得到 10 多年的使用效果。我特别不理解本地跑 coder 的所谓效果为什么能接受。简直是天壤之别，尤其是现在 copilot 支持了 claude 。。我通常都是花很长时间描述我的输入和输出要求。本地？想都别想。。。自动提示本地那个 token 生成时间黄花菜都凉了。

不会。因为 plex 满足一切需求了。。。除非大局域网，直接掐出口。那没办法。。

做梦呢。。。cursor 再牛逼首先要有一个人来提需求。这是最前提条件。
他完全做不到把产品经理的需求转换成代码。现在不行，以后也不可能行。因为沟通是有信息丢失了，AI 是不知道的，但程序员和产品经理沟通的时间等现实成本会自动在大脑里补全。
其次。。现在不可能，以后也不可能 ai 自动构建自动部署。因为做不到，需求千奇百怪的。就算产品经理可以把自己的语言喂给 AI 。谁来 run 起来？ run 起来怎么检查，怎么排错。都需要程序员靠经验来做。

最简单的需求，产品经理就一句我要登陆功能。AI 能自动把审计，日志，token ，单点登录，全给你做了？不可能的。。。。没这些经验的人问都不知道从哪里问起。。

自学 chatgpt 如何提问就好。没有啥写不了的。

这种懒还是别偷吧。。0/1 和 false/ture 本来就是两个语意的事。编译器已经告诉你了类型不匹配。这种都属于两个语意也就是两个类型的事了。。必须要求显性的进行转换没啥毛病啊。。。

家里啥配件都没有全现买的真别买 macmini 。。。不如 macbook pro

因为。。就算最垃圾的读写。。100M 的 io 总有吧。
99%的带宽都是千兆的。关心这个没意义

留 3000 跑外卖就行