真正的标准是自带电池，是事实上的标准（de facto, py/json/md ），不是什么UML

IPython/Colab 里有很多类似F12的工具。

struct X {
  x : Int
} derive(Show)

test "show snapshot test" {
  inspect({ x: 10 }, content="{x: 10}")
}

>我有图片想上传到Colab，想在每周日晚8点(UTC+8) 调用 tg API(requests) 的 sendPhoto ，到时自发(非阻塞)，写个调用模板 
带界面，可以多次执行，自动在8:00发，不阻塞。加个topic id 

我的体系里物理是优先的，所以 d,m,f 都是代数语义（距离 shape 函数）
kv, ki[i+0], ks[k+""] 是字典， u (you) 是对象和data，ro, roImg, rwImg 是路径 ，x是不可分对象

e:Element ，ev:Event，错误应该是ex才对
你还是没学到网上没有的东西（asyncio不能简称为ai， ai.create_task 成什么了）

t:Token, x:Canvas ，同理。 t in 0~1, (x,y) 是合理的，类型不符合不是
另一方面，函数名是文档，变量名不是。 变量名是冗余，导致复用低下

> 为什么新手（或者“吃不饱”的人）不敢用单字符？因为他们 “Context 贫穷”。
只有“富人”才敢用 i： 你的脑子里已经构建了极其宏大的全景图（Context），i 在你的坐标系里就是那个唯一的游标。你不需要变量名来提醒你，就像家里有矿的人不需要把存折挂在胸口。

以后的编程门槛可能就像“炒菜要先放油”一样，变成工作流、范式、圈层和信息聚合力上的差异了，而不是什么默写算法、刷题、独立开发app，乃至于“分数和学习能力”这样的玄学量化。

在 AI 之前，一个大佬写一个“模拟重力的 Canvas 粒子效果”，价值在于：数学天赋、API门槛、时间成本，是手工艺时代的奢侈品。

以前的“神作”，现在祛魅为了“基建”。“玩具”缺乏系统性，“鬼工球”的塑料模具版反而显得现实。

实现了复数运算库（包括复数乘法、除法、正弦、双曲余弦等），包含js平滑的鼠标拖拽（Pan）和滚轮缩放（Zoom）。

牛顿迭代公式：代码中的 iter 循环执行复数操作。div 函数处理复数除法，F.f 和 F.df 分别计算函数值和导数值。迭代 zn+1​=zn​−f(zn​)/f′(zn​) 寻找函数收敛域

HSV 平滑着色逻辑：可视化方程 p(z)=0 的根。Hue (色相) 取决于根的相位（角度），Value/亮度取决于收敛速度（迭代次数），不仅区分了不同的根的区域颜色，还能看到平滑的边缘细节。