codedump的电报频道
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#世界观
过去这一年最大的收获,是完成了对世界的‘祛魅’。曾经觉得高不可攀的人和事,扒开底牌,多半是勉力维持的草台班子。以前读《史记》里项羽那句‘彼可取而代之’,以为是狂妄;现在看,全是写实。既然大家都是赶鸭子上架的草台班子,凭什么我不行?过去面对未知,第一反应是‘我不配’;现在的信条是‘试试看’。尤其在AI的杠杆加持下,试错的门槛和障碍已被大幅降低。简单粗暴点说:告别精神内耗,别怂,躬身入局就是干。
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#人工智能
我最近由于大量采用agent编程,现在可以并发开多个agent搞多个项目,这就对我家里的硬件提出新的要求:需要能够便捷查看多个agent的工作情况。

原先我的屏幕配置是:一个27寸显示器,加上14寸的MacBookPro,这样合起来就是双显示器。

我的新要求是:能够再多一屏,这样看多个agent的工作就更方便。于是,我需要从原先的27寸显示器升级到了32寸显示器,这样就能分三个屏(Mac一个,32寸显示器分两个)。这里又面临两个问题:由于显示器更宽了,导致要把眼睛和显示器的距离拉得更长才行;第二个问题是,如何快捷得给显示器分两屏。

第一个问题,肯定是要把办工桌换成更长的桌子。根据人体工学的理论,27寸的显示器桌子长度55cm,但是到了32寸的显示器就需要到75cm了。我家的书房摆满了东西,重新腾空、拆掉已有的书桌安装一个新的书桌特别折腾。我用了一个折中的办法,电商平台上买了一个给书桌加长的板子,这个方案凑合了一点,但是it works!

第二个问题,我原先打算买有PBP(Picture By Picture)功能的显示器,这样可以在显示器上“物理模拟”出两个显示器来。但是这个方案并不靠谱,因为分屏操作在我的场景里是非常高频的操作,如果用PBP还需要手动调整显示器的分辨率。所以我选择了“软件分屏”的方案,我采用了Rectangle开源软件),这个软件使用快捷键就能让软件的窗口缩放,非常方便。

现在折腾完毕之后,有三个屏幕,工作起来特别方便。

我这次折腾是很典型的:由于环境发生了变化(需要方便看多个Agent的工作),导致的配套基础设施也需要跟着变化。

类似的,由于Agent写代码更快,导致提交代码更频繁,最近一段时间Github也是频繁宕机。
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#人工智能
#世界观

其实上一篇文,核心想表达的是:新环境的变化,孕育着新的机会。以我文中的例子为例,我丝毫不怀疑:未来会有更多专门面向agent打造的硬件。

汽车、火车出现时,确实让马车夫的工作少了很多,但是相对应的:给火车造铁轨、铺铁路、给汽车造零件,等等,都是新出来的工种。以现在的AI时代为例,Agent就是现在最大的变量之一,为这个新物种打造环境,也许就是很多人的新机会。
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#分布式
#独立开发

《图解分布式系统原理》的英文版《Distributed System Illustrated》正式在海外的电子书发布平台leanpub上线。在leanpub的书籍页面,有sample章节可以免费下载试读。

这意味着,从2024年底开始构思写作,历经一年多的打磨,这本教程终于做为一个完整的商品开始上架售卖。我知道现在这类技术书籍肯定不好卖,但是我想看看,在我的努力下,最后能做到什么程度。小说《长安的荔枝》里,男主在面对困难时说的一句话:“既是退无可退,何不向前拼死一搏?”给了我很大的鼓励。这算是我个人独立从零开始完成的第一个作品。

纳瓦尔说:Learn to sell. Learn to build. If you can do both, you will be unstoppable.就这部作品而言,目前已经完成了build阶段,下面就是如何sell了。暂时的想法是在多写英文博客,以及这份教程会完全公开网页版,给leanpub购买链接引流。

另:中文电子版其实也已经完成,但是我暂时还没想好在哪个平台销售。
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Distributed System Illustrated 上线一天后,卖出了第一份。看起来应该不是自来水的流量,谢谢支持我的朋友。
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#独立开发
#分布式

《Distributed System Illustrated》也可以在我的博客上完整阅读到英文版的全部内容了: https://www.codedump.info/dist-system-en/

另外,我在博客的页面,加上了明显的展示书籍信息的小框框。
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#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。

之所以采用数据库,是要用到它的索引(加速查询)和崩溃恢复等功能点。我举一个最简单的例子:在微信聊天记录中搜索文本。按照他的这个设计,每个对话一个文本文件,那么对话一多文件就多;另外,还可能存在某些吹水的群每天上千条消息,这样累计下来可能单个群聊天就是十万甚至更多的消息。那么这样一个简单的文本查询功能,怎么在大量的对话文件、单个文件还很大的情况下,几乎用户无感知的返回查询结果呢?

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?
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#人工智能
当 Agent 走向生产,Infra 面临哪些挑战?

引用文章中的话,从给人写infra到给agent写infra,面临两个变换:
变换一是主体:从人到 Agent。这不只是换了个用户:Agent 以机器速度和机器规模干活,还自主决策,7×24 不停。

变换二是系统性质:从确定性到随机性。模型的输出是非确定的,Agent 的任务是长时运行、有状态的。