你爷爷开源了，我爷爷就创新了

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问：苹果 AppStore 怎么收款？
答：目前国内的主流银行卡一般都支持接收美元，我这几年一直用的招行卡，挺省事的，苹果会每个月末打上个月的收入，收到的是美元，需要你自行在银行进行 “结汇” 处理。
如果单笔收入超过 5000 美元需要申报，一些银行的 App 端可以直接提交申报的，具体可以直接电话银行客服咨询。
根据外汇政策，每年接收的外汇总额不能超过 5 万美元，如果超过，将不能进行结汇，可以在银行转给亲属（妻子、父母等），然后由他们结汇。也可以等下一年度再结汇。

I Don't Care About Commit Message
VS Code 插件，使用 AI 自动生成代码提交的 Commit 摘要，你就不必自己写了。它需要 OpenAI API Key。

三个原则可以帮助你有效地记笔记。
（1）笔记必须符合你的思维方式。
做笔记要按照自己的思考方式，不能原封不动地按照老师（或者书本）的讲解方式。这样不仅你写起来更轻松，而且将来回顾笔记的时候，你也更容易理解自己当时的想法。
（2）笔记必须代表你的知识。
笔记不要仅仅复制/粘贴他人的话语，而要用自己的语言表达。你不妨标记清楚，哪些地方是已经理解的，哪些地方还没有理解或者有疑问。
（3）笔记必须可以轻松检索。
为了最大限度利用自己的笔记（其实也是节约自己的时间），它必须可以方便地检索。你要为每个部分写一个标题，并且定期整理出一份目录。

编程是为了乐趣和好奇心，是一种探索，而不是竞技。

我们面对的是软件工程的问题，编程不等于软件工程，编程只是软件工程的一部分。软件工程的四大内在特性（复杂度、不一致性、可变性、不可见性）并没有因为 LLM 的出现而发生本质上的变化，这才是软件工程面临的主要矛盾。

除去后端的大模型训练和部署，通过对 GitHub Copilot 客户端的 Prompt Engineering（提示词工程）、Model Invocation（模型触发）和 Telemetry（远程监测）的系统了解，可以一窥 AI 产品研发的轮廓面貌：
贴近业务场景的 Prompt 是提升产品性能的关键
想办法减少模型触发可以有效降低成本
依靠远程监测，收集用户行为数据，评估产品效用，进而改善模型和系统，形成数据飞轮可构造竞争壁垒
除此之外，对比 ChatGPT 和 GitHub Copilot，我们可以看到大模型应用的两条不同道路：
一是通用的个人助手。ChatGPT 通过聊天帮助用户快速获取知识、调研方案、撰写文案、学习新知等，是全能型的个人助理。这是 OpenAI 这样的头号玩家的赛道。
一是专业领域的 Copilot。GitHub Copilot 专注在给程序员提供编程辅助，在这个专业领域上，用比 GPT-3.5 更弱一些的 Codex 模型（GPT-3 的一个分支），嵌入到 vscode 这样的专业工具上，大幅度提升程序员的效率。这是众多在专业领域深耕的玩家的机会。


GitHub Copilot深度剖析：一个AI产品的性能提升、成本控制与效果评估
原文链接： https://xie.infoq.cn/article/06aabd93dc757a1015def6857?utm_source=rss&utm_medium=article