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用穷举法吃透问题:把碎片经验炼成体系能力

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有的人解决问题像打地鼠,这个坑填上,下个坑又冒出来。真正拉开差距的,不是记住多少答案,而是能不能把一类问题的成因、解法和取舍一次性想透。这篇聊聊我这些年反复用的一套笨办法:分类、穷尽、对比、取舍。

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拖延症又犯了,怎么办

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明知该做,就是不想动,眼看 deadline 变成头上的达摩克利斯之剑,心理负担越来越重,却越拖越凶。研究过无数克服拖延的方法,也天天告诫自己知行合一,可"臣妾就是做不到"。这篇不劝你自律,而是想聊聊:为什么方法没用,以及怎么把"启动成本"降到你抬手就能做的地步。

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完全由 AI 生成的代码,我越看越心惊

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有一次我认真读完一段完全由 AI 生成、且已经跑通的代码,越看越心惊。冷静下来复盘:一部分不能全怪 AI——我的 design 本来就没说清楚;另一部分确实是 AI 的锅。结论很简单:想把 AI 的改动用到产品线上,你必须收紧缰绳,用"人机接力"的流程,主要功能代码逐行看、验收测试亲自做。因为 AI 不会替你背锅,为最终结果负责的人是你。

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Headroom 和 Ponytail:给 AI 编程的 Token 账单拧上两个阀门

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用 AI 写代码,token 烧钱的地方无非三处:模型读进去多少、写出多少代码、回话多啰嗦。Headroom 管"读进去",靠压缩上下文;Ponytail 管"写出来",靠逼着 agent 少写代码。这篇讲清楚这两个开源工具各自怎么做、在你的项目里怎么装怎么用,也把厂商不爱说的坑一并摊开:真实场景省的往往没广告那么多。

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什么样的技术书籍才值得一读再读

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框架每年换一茬,但有些技术书十年后翻开还是有用。这篇聊聊我书架上被翻烂、后来又买了第二本的那几本经久耐看的技术书——《数据密集型应用系统设计》《性能之巅》《UNIX 编程艺术》之类——以及为什么它们比追新更值得花时间。

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AI 写的代码:华丽袍子下面,也可能都是虱子

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最近一个 Golang 新项目让我重新认识了 AI 编程:顶流大模型加各种 harness,仍会写出看起来漂亮、跑起来似乎也没问题、但可读性和可维护性不尽如人意的代码。带 AI 就像带一个刚毕业的博士生——它懂得多,却不知道什么最适合你的产品、环境、业务和那座“屎山”。上岗必须备齐指导手册、设计与代码规范、架构原则、编码规范、验收清单,一个都不能少。

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超级个体真有那么神吗

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AI 能让一个人像一支小队,但不能让一个人逃掉工程责任。真正的超级个体,不是炫耀百家招式,而是持续交付有价值的产品,满足用户需求,创造真实价值。

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生锈的知识,还能不能重新上场?

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长久不用的知识会不会生锈?会。但真正危险的不是忘了细节,而是把生锈的手感误认为仍在巅峰。以大型 C++ 和 Audio/Video 项目为例,聊聊怎样让知识重新招之即来、来之能战。

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狭路相逢勇者胜

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写给站在人生十字路口的青年朋友:路窄时不要急着否定自己,真正的勇敢是先稳住,再学习,再行动。

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人脸识别入门其实不玄:从一张脸到一个名字

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人脸识别听起来像玄学,其实入门链路可以拆成检测人脸、裁剪样本、训练模型、设定阈值这几步。本文基于一个 OpenCV + MediaPipe 的教学 demo,讲清楚 Haar、Face Mesh、LBPH 各自负责什么,如何用 Poetry 跑通采集、训练和识别链路,以及为什么教学级 demo 不能直接拿去当门禁或支付系统。

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Markpad:我给 Markdown 装了一个本地驾驶舱

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Markdown 写起来很舒服,但读起来、预览起来、跨中英文翻译起来并不总是舒服。Markpad 是我做的一个本地 Markdown Web 工具,把文件索引、左右分栏编辑预览、主题、图表渲染、实时分享和 LLM 翻译放在一起,解决自己每天写文档时的一个小但扎人的痛点。

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AI 时代高级程序员的门槛在哪里?以 WebRTC 为例

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AI 会写 WebRTC demo,也能解释 SDP、ICE、RTP、RTCP,但 RTC 应用真正难的是把音频、视频、网络、QoS 和用户感知串起来。高级程序员的门槛不在“懂得多”,而在对原理的深刻领悟、对失败模式的判断、以及从事故和教训里长出来的工程直觉。

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IT 中间件三岔路:买、用开源,还是自研

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最近又被几个内部自研平台教育了一回:东西能跑,但难学、难问、难接手,很多“为什么”只存在某些人的脑子里。本文借这个亲身体会,聊聊企业中间件到底该买、用开源,还是自研;也给一份少踩坑的决策清单。

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别用别人的错误来惩罚自己

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这个世界固然有太多不公平、太多不合理,可是别人的违法和失责,不该由你的睡眠、胃口和生活来买单。该抗争时抗争,该记录时记录,该放下时放下,别让坏人顺手偷走你的人生。

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