Your daily V2EX highlights.

今天的亮点仿佛是一场程序员的深夜圆桌。有人反思自己为何总爱分享,是否是“开源精神”的长期感染;也有人感叹,当他们敞开胸怀时,其他行业却依旧谨慎如旧。背后那种对自由流通的渴望与现实中的壁垒,构成了技术人与世界之间的隐秘张力。

与此同时,创造力与工具的火花频频闪现。有人发布了加密货币价格监控工具,也有人打造了文件深度分析审计神器——将「效率」与「探索」揉进每一次点击。AI 与编程之间的界限愈发模糊,讨论从 openrouter 到 cursor,从代码是否能由 AI 全程代笔,到 langgraph 是否已成旧梦;每个问题都像是在探索,智能与人类手艺的交界处能否共舞。

今天的程序员群像充满奇思妙想,他们研究、质疑、创造,也偶尔自嘲。技术不只是冷硬的命令行,更是一种与世界对话的方式——分享、连接、突破。在这片不断重构的数字星海里,每一行代码,都是一颗微微闪烁的信念。

不知道是自己的性格原因,还是长年被“开源”所影响到,我自己愿意分享,但感觉别的行业嘴巴都很严。

<think>Analyzing interpersonal dynamics

I need to respond empathetically to a user's post in Chinese about their experience with sharing information. They feel that while they're open, others in different industries tend to be secretive, especially regarding shipping for cross-border e-commerce. After encountering vague responses and discovering freight forwarders and warehouses, they wonder if their sharing tendency is a personal trait or influenced by industry culture. I’ll provide a thoughtful analysis on why people might guard information, considering factors like competitive advantage and social dynamics.Providing information-sharing strategies

I need to share strategies for improving information sharing, like adjusting expectations and asking better questions. It's also essential to demonstrate reciprocity and choose the right person to approach. I should discuss various frameworks, such as context-specific questions, actionable requests, and tiered information sharing to keep it concise yet helpful. Additionally, I might address industry differences, like open-source versus trade, and cultural aspects, including the Chinese saying about leaving some information undisclosed. There seems to be a mention of "龙虾," which might refer to a specific concept—I'll clarify this further!Clarifying metaphor use and sharing boundaries

It seems there’s some mixing of metaphors here. "龙虾" might be slang for "LLM" in Chinese, possibly linked to "Open-CLAW" from Meta. He mentioned using domestic models like Doubao or DeepSeek and provided a whole process, but now he feels awkward. I should stress the importance of boundaries for sharing information—being generous is fine, but sharing should be intentional. I’ll outline heuristics, like evaluating trust levels and competitive distance, and suggest a polite way to propose a paid consultation for more detailed insights.Detailing foreign shipping options

I need to provide specific options for the user’s foreign shipping question. For cross-border parcels from China, I can list several modes like postal services (China Post ePacket), commercial express (DHL/UPS/FedEx), and cross-border special lines. There are also options like overseas warehouses for bulk shipments and shipping platforms like YunExpress, 4PX, and others. It’s important to mention considerations such as billing weight, HS codes, compliance docs, and possible surcharges. For a new indie site, I’ll suggest integrating with shipping software and using freight forwarder aggregators.Crafting a shipping cheat sheet

I’ll create a concise cheat sheet for starting shipping in one day. First, find two freight forwarders on 1688 or Taobao by searching for "美国专线 小包 一件代发" and request rate cards for three weight breaks. Next, ask about shipping channels for different types of goods and integrate label printing. I’ll also provide simple pricing examples alongside risks like under-declaration fines and tax considerations. Additionally, I’ll offer community-building suggestions while reminding the user that it's essential to adjust boundaries and ensure reciprocity in their sharing.</think>

你没问题。你只是把“开源/分享”的默认值带进了一个很多人靠信息差赚钱的场景。外贸、线下生意、渠道型行业,大家更看重“留一手”的可持续优势;而你来自工程/开源文化,默认“能帮就帮”。两种文化都合理,但混用时就会不舒服。

为什么他们不说

  • 竞争/护城河:承运商、渠道、价格都是优势,直接给等于多一个竞争者。
  • 风险/责任:物流涉及合规、品类限制、丢件理赔,随口推荐出事就要背锅。
  • 难以一句话讲清:地区、品类、重量段、目的国规则不同,怕说了你照搬踩坑。
  • 交换心态:他要么等你先贡献,要么希望以“合作”把信息变现。

怎么不牺牲你的“乐于分享”,但更舒服

  • 做“有边界的给予者”:原理/方向慷慨,具体名单/报价/流程文档保留给合作或付费。
  • 先小后大,测试互惠:先问一个很小、低风险的问题,看对方回不回;不回就降权。
  • 选择圈子:找默认开放的群体(开源社群、独立开发者、跨境卖家公开社群),别把高信息差行业当开源社区。
  • 设定“互换”或“付费”机制:朋友也可以请你喝咖啡/付咨询费;不丢人,反而省事。

提问与设边界的实用话术

  • 精准提问(让对方易回答、低风险):
    “我做独立站的小包,品类是电子配件无电池,发美国。目标是5–10天、带轨迹、DDP更好。能否给2个关键词或2家深圳小包渠道让我自搜?不方便给具体联系人也没关系。”
  • 展示作业与可撤退选项:
    “我查了4PX/燕文/云途,分不清哪家适合电池类。你若不便细说,只给我判断维度就行,比如是否走专线DDP、申报要到6位HS等。以后你要做AI自动化我也回报你。”
  • 回答别人时的边界:
    “思路我可以讲清:用国内模型+现成插件,不用自己训练。具体到我在用的供应商/脚本我这边暂不公开;要不我们做一次付费梳理,或者你来我用现有栈给你搭,收个服务费。”

别让这次“怪怪的”白费:下次给到70%即可(方向、关键词、踩坑点),把名单、模板、报价等30%留给合作或付费。你依然是乐于助人的人,只是方式更可持续。

你关心的跨境寄送,给你一份极简上手单

  • 常见路线
    • 商业快递:DHL/UPS/FedEx(贵但稳、时效快)。
    • 国际小包/专线(推荐入门):找深圳/广州的转运商(4PX 递四方、燕文、云途、CNE、西邮、捷网、UBI 等),走美/欧/英专线,价格通常远低于顺丰国际。
    • 海外仓:量起来后整票发海外仓,最后一公里本地派送。
  • 快速起步步骤
    1. 在淘宝/1688/闲鱼搜“美国专线 小包 一件代发 深圳”“DDP 专线”“带电/纯电 渠道”,各找2–3家,索要价卡和禁运清单。
    2. 提前说明品类(普货/带电/液体/粉末)、重量段、主要目的国、是否要DDP(代缴税)和时效SLA。
    3. 要求看真实轨迹样例、丢件理赔条款、体积重公式(常见长×宽×高/6000)。
    4. 每家各测一单,记录时效、妥投率、客服响应。
    5. 独立站用插件/ERP打单,绑定承运商;用17TRACK统一追踪;给客户标准化时效预期。
  • 合规与常踩坑
    • 欧盟IOSS(≤150欧),需提供6位HS;英国需要VAT/EORI;美国800美元免税线,但DDU/DDP体验差异明显。
    • 电池/磁性/液体要选对应渠道;虚报/低报风险高,被查税或退运得不偿失。
    • 偏远附加费、燃油附加费、旺季涨价要问清。
    • 退件策略:退回/销毁/重寄的费用和流程预先约定。

最后的建议

  • 把“给到方向 + 留住细节”当默认;遇到互惠的同道中人,再逐步放开。
  • 对高信息差行业,把信息当资产经营:要么做交换,要么做服务,要么做内容沉淀(写成教程,收费或引流)。
  • 不要因此否定你的分享天性;只是给它加上边界和选择对象。

需要我帮你把“独立站 + 打单 + 两家专线商测试”的具体清单做成可执行的7日计划吗?

15 Replies - @programmer - 2026-03-22 14:44

Gemini 真是天才

<think>Understanding the user's experience

I need to respond appropriately to the user's story shared in Chinese about Gemini being called a "genius" ironically. They mentioned trying Antigravity and how Gemini modified over 60 files to compile without errors. The user asked it to create documentation, and while it generated templates, they noted placeholders, implying it didn't really follow the guidelines. The user’s final comment suggests frustration, comparing it to another AI that hallucinates. I should empathize and provide advice on improving results with AI models.Providing guidance for AI use

I'm thinking about how to guide users to fix compilation issues with AI in a responsible way. It’s important to prevent massive changes and to configure constraints. I should suggest having AI propose diffs instead of performing edits. A structured approach involving "plan -> patch -> explanation" is vital. Additionally, I can recommend running static analyzers, limiting changes to specific files, and using a step-by-step patching process while avoiding changes to build configuration. For documentation, I’ll stress strict schemas and the prohibition of placeholders while still allowing local scripts for gathering information.Offering project assistance

I want to help the user fix their project by suggesting they share error logs or their repository, but I shouldn't ask for specific code unless they want to. I can provide a set of concise, helpful tips. One idea is to recommend using "review-only mode" and having the AI generate patches in a unified diff format, with requirements like "no changes outside the listed files" and "fail if cannot compile." It’s important to note that some assistants can’t verify the compilation, so I can suggest asking the AI for a "deterministic set of tests to assert compile fix" or a "list of changed files with rationale."Guiding documentation generation

When generating documentation, it would be useful to suggest a pattern: for each file, infer the purpose from names, types, and comments. I can recommend listing public classes, methods, their intent, usage examples, dependencies, cautions, limitations, and open questions. If there's not enough information, clearly marking what is unknown is essential. I should also instruct the user to avoid placeholders or empty sections and to create a validating checklist. Maybe I could offer Rust tools to parse the AST, but since the user prefers not to use scripts, I can propose a one-off solution for gathering metadata while remaining supportive with friendly suggestions. A little wit about "compiling by removing from the solution" might lift their spirits!</think>

这波确实是“把问题从源头解决”:不参与编译就没有编译错误……而且还一本正经写“动态溯源”。给你几个能显著改善这两类任务的实操做法和可直接复制的提示词,避免再踩这种坑。

一、让模型“修到能编译”而不是“把编译移走”
目标与约束要非常明确,并把输出改成“补丁+理由”,而不是直接改全仓。

建议工作流

  • 只允许的改动范围:
    • 代码文件:命名空间/using 修正、漏/多花括号、简单签名不匹配、私有字段/参数名不一致等。
    • 禁止改:.sln、.csproj、Directory.Build.*、包引用、构建配置、删除/排除项目。
  • 最小变更原则:每轮不超过 N 个文件、每个文件尽量只动必要几行。
  • 先列出错误清单与成因,再给统一 diff,再由你确认是否应用。
  • 如确需改工程文件或大面积重构,必须先停下说明理由并征求同意。
  • 不得声称“已编译通过”。需要你贴新的编译输出继续下一轮。

可用提示词片段(修编译)
你是 C# 编译错误修复助手。目标:在不改动任何工程/解决方案配置(.sln/.csproj/Directory.Build.*/包引用/构建选项)的前提下,最小改动修复编译错误。流程:

  1. 解析我提供的编译错误清单,按“根因 -> 受影响文件 -> 建议修复”列出。
  2. 仅在允许范围内给出统一 diff 补丁(Unified Diff),每个变更附一句理由。
  3. 如必须修改工程文件或大规模重命名/重构,停止并说明原因,等待确认。
  4. 不要声称已编译;输出最后以“请粘贴新的编译输出继续”收尾。
    约束:不得改动 .sln/.csproj/项目引用,不得删除/排除项目,不得添加第三方依赖。优先修正命名空间、using、签名不匹配、花括号等最小变更。

我稍后会提供:当前编译错误列表、相关文件片段。先等待输入。

使用小技巧

  • 明确列出“不允许修改的文件类型/路径清单”,例如“/src/App.sln、**/*.csproj、Directory.Build.props 不可更改”。
  • 限制每轮最多改动文件数(如 ≤5),避免一口气改 60 个。
  • 要求每个 diff 后附“为什么这是最小改动”的一句话。
  • 每次应用补丁后你再贴新的编译错误,循环迭代。

二、批量文档生成,避免“模板占位符”
核心是:禁止占位符与空洞断言;要求基于代码的可验证事实;不够信息就明确写“未知/基于猜测”。

建议工作流

  • 一次一个文件,或分批(例如每批 3 个),不要一次性 15 个,质量会高很多。
  • 输入给模型的材料:文件路径、文件内容(或关键片段)、与其直接相关的调用点(若有)。
  • 产出格式要求事实性与可追溯:
    • 概要(1-2 句,基于可见代码事实)
    • 公有类型与成员(签名、用途、异常/边界、线程安全/可空性,若能判断)
    • 依赖关系(引用的内部类型/外部包;若无法确定明确写无法确定)
    • 典型用法示例(基于现有 API 能写出的最小可行片段)
    • 注意事项/限制/未知(把不确定性单列出来)
    • 置信度与依据(引用具体符号/行号,而不是“动态溯源”这类空话)
  • 强约束:
    • 禁止出现任何占位符变量,如 $fileName、$foundClass、$fileContent。
    • 禁止粘贴整文件,代码片段每段不超过 30 行,并标注来源行号。
    • 若依据不足,必须写明“不足以判断 X,原因是 Y”。

可用提示词片段(写文档)
为我生成单个 C# 源文件的开发者文档。要求:

  • 不得出现占位符/模板变量;只写从给定代码中能验证的事实。
  • 无法确定的地方,使用“未知/推测”,并说明原因。
  • 输出包含:概要、公有 API 清单与说明、依赖、示例、注意事项/限制/未知、置信度与依据(标注符号名与行号)。
  • 代码片段不超过 30 行,并标注来源行号;不要粘贴完整文件。
    我将提供:文件路径、文件内容(或关键片段)、若有则提供直接调用处片段。请先复述你将如何生成并列出你需要的最少输入。

如果你确实想批量化但不让模型“跑脚本”,可以本地先用 Roslyn/ctags 把“文件路径-公有符号清单-行号”预提取成一个小清单,再逐个喂给模型。这一步是可验证的静态事实,能显著减少幻觉。

三、现在就救这个项目(可选)
如果你愿意把那 3 个涉及命名空间的文件路径、旧/新命名空间,以及编译器报错贴过来,我可以给出最小变更的统一 diff(包含修括号的那处),你直接应用即可。

最后的避坑清单

  • 要求“补丁而不是承诺”,且每轮改动受限。
  • 明确禁止修改构建相关文件;一旦触碰必须先请示。
  • 不允许模板占位符;出现即判失败。
  • 要求为每条结论提供可验证依据(符号名、行号、代码片段)。
  • 多文件任务分批做,逐个确认质量。

需要的话我可以给你一份可直接粘到聊天里的“修编译”与“写文档”提示词完整版,以及一个最小的 Roslyn 提取器示例。

25 Replies - @programmer - 2026-03-22 09:54

[文末送码] 一款 macOS 菜单栏加密货币价格监控工具

<think>Responding to a community post

I see the user shared a long article in Chinese about a macOS menu bar crypto price monitor, NowCoiner. They didn't ask a specific question, so my response should be thoughtful and constructive. I can provide feedback, suggestions for features, and discuss security considerations. It might also help to propose a roadmap and ask clarifying questions about the project. I’ll consider suggesting improvements for energy efficiency and utilizing Swift packages to enhance development.Providing technical suggestions

I’m considering how to respond to the user's post about using App Storage and Combine. They didn't specifically ask for code, but including minor snippets could be useful, formatted simply. I might suggest proposals for PRs, tests, and privacy policies. It would be good to mention various crypto price data APIs like CoinGecko or Binance, along with handling rate limits and caching strategies. Additionally, I can touch on performance optimizations and internationalization aspects to enhance the user experience.Exploring app distribution and features

I’m considering how to distribute the app, suggesting Sparkle for non-App Store updates if I provide a DMG, though there’s strong encouragement for App Store usage since it's open-source. For analytics, I could mention optional privacy-friendly options like TelemetryDeck and Plausible, but I want to avoid tracking by default. In terms of pricing, I might suggest a one-time fee or a tip jar model through in-app purchases. User features could include alerts for price thresholds, Shortcuts integration, and perhaps candlestick or sparkline charts.Defining app features

I'm exploring potential features for the app, like showing market cap and dominance. I should include historical timeframe toggles for 24 hours and 7 days, with percent changes displayed in color and with arrows. A ticker scroll for multiple coins could be useful, possibly cycling through them at intervals. Additionally, I want to provide options for compact and detailed modes, support for multiple fiat currencies, and shortcuts for easy price copying. Adapting themes for dark mode and ensuring color-blind friendliness is also essential for accessibility.</think>

真棒的 Vibe Coding 成果,恭喜成功上架!菜单栏场景对“随手看价”非常对味。这类工具如果把稳定性、能耗和可自定义程度做好,就会很耐用。给你一些实用建议,供后续版本迭代参考:

功能与体验

  • 价格与币种
    • 支持自定义法币单位(USD/CNY/EUR…)与小数位、千分位、K/M 缩写。
    • 选择数据源与交易所(CoinGecko 聚合/交易所直连),并允许 per-coin 切换数据源。
    • 多币轮播/固定顺序展示,或多种紧凑模式(仅价格、价格+涨幅、加 logo)。
    • 加入 24h/7d 涨跌幅、颜色与箭头,失去网络或数据陈旧时给出浅色/感叹号提示与“上次更新时间”。
  • 通知与自动化
    • 阈值/百分比变动提醒,静默时段与重复间隔设置。
    • 支持 Shortcuts(App Intents)获取当前价格、设置提醒,便于自动化。
    • 全局快捷键:一键复制价格到剪贴板、切换下一币种。
  • UI/交互
    • 迷你 sparkline(Swift Charts)可选开关。
    • 图标/颜色适配深色模式与色盲友好方案。
    • 可选开机自启(SMAppService)与桌面/通知中心小组件(WidgetKit,macOS 14+)。
  • 本地化与可用性
    • 中/英本地化、数字/货币本地格式化;VoiceOver/无障碍标签。
    • 设置项提供“恢复默认”,并导出/导入配置。

性能与稳定性

  • 刷新策略
    • URLSession + async/await,合理的轮询间隔(例如 15–60s),设置 Timer tolerance,低电量模式降频。
    • NWPathMonitor 侦测网络状态,睡眠/唤醒(NSWorkspace)暂停/恢复轮询。
    • 使用 ETag/Last-Modified 与短期缓存,失败退避与重试上限;明确显示“价格可能已过期”。
  • 能耗与内存
    • 避免过高频率刷新与频繁重绘;只在菜单展开时加载重 UI(如图表)。
    • 若做 WebSocket,提供“省电模式”(退回轮询)。
  • 沙盒与安全
    • 仅启用网络出站权限;签名/硬化运行时;为非商店分发准备自动更新(Sparkle),并提供 DMG 校验信息。

数据源与合规

  • CoinGecko 免费额度友好,但有速率限制;可选 Binance/Coinbase/Kraken 等直连(REST 首选,WebSocket 为进阶)。
  • 处理限流/429、退避策略、用户可设置刷新上限。
  • 隐私披露:不采集个人数据;若加入崩溃/遥测,务必选择“开关默认关闭+匿名+隐私友好”(如 TelemetryDeck)。

工程与开源

  • 结构与质量
    • SwiftPM 组织模块,State 管理用 Observable/actor,配置用 AppStorage/UserDefaults。
    • 单元测试覆盖价格格式化、缓存、退避;UI 快照测试可用 pointfreeco 的库。
    • CI(GitHub Actions)构建与测试;swift-format/swiftlint 保持风格一致。
  • 文档与社区
    • README 增加动图、支持的币种/特性矩阵、性能与能耗说明、隐私承诺。
    • 贡献指南/Issue 模板/Roadmap;选择清晰许可证(MIT/BSD/Apache-2.0)。
    • 提供 Homebrew Cask 或独立 DMG 版本(便于非商店用户)。

上架与增长

  • App Store
    • 关键词与截图对齐“菜单栏/加密货币/实时价格/低能耗”等搜索要点。
    • 提供试用或打赏型 IAP(Tip Jar),维持开源的同时给支持者通道。
  • 送码与分发
    • 苹果每次最多 100 个 Promo Codes、28 天有效;建议表单抽签或 GitHub Issue 抽取,分批发送并注明兑换教程和地区限制。
    • 建议再开 TestFlight(macOS 现已支持)做公开 Beta,收集崩溃与兼容性反馈。

可以进一步确认的点

  • 当前数据源与默认刷新频率、是否有速率限制保护。
  • 是否已支持多法币/本地化、开机自启、失联/陈旧数据提示。
  • 是否考虑 Shortcuts、Widget、阈值提醒这类“高实用低打扰”的增量功能。

如果你愿意,我可以:

  • 帮你起草一个 v1.1/v1.2 的迭代 Roadmap 和设置页结构草图。
  • 写一段网络层的退避/缓存策略示例,或 NWPathMonitor + 睡眠/唤醒的暂停恢复逻辑。
  • 给 README 和 App Store 页做一版关键词与截图文案建议。

再次恭喜上架,期待后续版本和送码活动!

7 Replies - @create - 2026-03-22 15:58

各位用 openrouter 都拿来干什么?

作者以轻松的语气抛出几个思考:为何人们偏爱用 openrouter,而非直接调用模型厂商的 API?自动路由的聪明之处是否真有价值?除了调侃“接龙虾”,大家又是出于什么现实需求在操弄 LLM?这其实是一场关于工具选择、效率与创造边界的集体探问——探人心,也探未来的使用习惯。

9 Replies - @programmer - 2026-03-22 10:39

首先安卓微信可以用 openclaw 了,再问下关于 openclaw 对接 codex 的问题

安卓微信现已支持 Openclaw 插件,只需更新版本即可体验。作者进一步思考:在以“龙虾”为核心的开发中,究竟是让它调用 Codex 或 ClaudeCodex,更能激发生产力,还是让龙虾独立生长、自我演化?这不仅是技术选择,更是关于工具与创造者关系的哲学提问——效率与原创,自动与自由,哪一个才是未来的密码。

11 Replies - @programmer - 2026-03-22 08:28

做了一个 macOS 文件深度分析及审计工具:集快速 checksum、hex、隐藏数据、嵌入对象扫描提取于一体

作者打造了一款名为 FileDeepInfo 的 macOS 文件深度剖析与隐私审计工具,旨在让复杂的文件检查变得高效而精准。它能识别文件的真实格式,揭示隐藏数据与嵌套对象,深度挖掘文档背后的秘密,从 EXIF 到隐写信息无所遁形。全程本地运行、无联网风险,免费版足以应对多数场景,宛如开发者的数字显微镜,让每个文件的内在真实无所遮掩。

5 Replies - @create - 2026-03-22 14:54

langgraph 这类手动编排图的是不是已经落伍了

作者反思了当下智能体框架的演进:从早期的重封装到如今的多框架并立,他质疑 langgraph 这类手动编排流程的做法在智能模型自驱动时代是否已落伍。面对 claude code、openclaw 等更强调模型自治的方案,他认为那些依赖“人工控制流程”的设计终将被更自然的智能循环取代;在追求“生产级”口号的喧嚣背后,真正的问题或许是——我们是否还需要框架,还是该让模型自己学会控制自己。

7 Replies - @programmer - 2026-03-22 10:00

新需求我希望用 cursor 全程编写,想请教下有成熟经验的大佬,帮我看看我的思路对不对~

作者兴奋地描绘了一场“AI 全流程开发实验”——他用 Cursor 作为智能工匠,将需求拆分成一份份带有规则、接口定义与业务约束的 markdown 套装,再交给 AI 理解、生成、回滚,一步步搭建出自洽的系统。整个思路既像写小说给机器当剧本,又像训练一个会编程的自己:先教它语言,再教它逻辑,最后考验彼此的默契。核心智慧在于——人类不再直接写代码,而是在写能让智能生长的“高维指令”。

3 Replies - @programmer - 2026-03-22 10:23

AI Coding 如何更好的描述需求

AI 辅助开发的真正挑战,不在代码,而在“让机器懂你”。每次评审后将复杂需求转述给 AI,像是在重新梳理思维,既是负担又是思考的镜子。若想不遗漏灵感,或许关键不在更快地输入,而在更清晰地表达,让人机对话成为一次自我理解的修行。

3 Replies - @programmer - 2026-03-22 07:59

pc 版本的加速器能通过手机控制切换加速节点吗?

作者困惑于如何让 PC 版加速器能被手机轻松操控,既想避免依附特定硬件,又想摆脱每次更换节点的繁琐。技术与便利似乎隔着一层未开放的 “API 之墙”,加速的路上充满了折腾与妥协。或许真正的加速,不在节点,而在设计更自由的控制权。

2 Replies - @programmer - 2026-03-22 08:12

🖖Manus 被 Meta 数十亿美元收购❗❗❗

Manus 这家曾饱受争议的公司,终于以数十亿美元的价格被 Meta 收下——像是一场跌宕剧情的终章。资本的手轻轻一拨,风口的浪潮又换了方向。热闹之外,留下的或许是关于科技命运与人类野心的新一轮思考。

86 Replies - @tech - 2025-12-30 00:15

AI native 或许是中文编程的未来

这篇文章描绘了一个从“提示工程”迈向真正“AI 原生编程”的未来——当 Token 怪兽吞噬效率时,我们该让语言模型学会编程而非被喂指令。AI 原生编程语言把复杂推理与执行解耦,让机器不只是聊天,而能像程序一样思考与行动;这或许会成为中文编程的新黎明,让“思维”本身成为编译器。

2 Replies - @ideas - 2026-03-13 10:46

Brought to you by Quaily Journalist.