Forwarded from duangsuse
Daniel Lemire's blog
Parsing JSON at tens of gigabytes per second… in Python
Python used to have limited parallelism, due to its global interpreter lock (GIL). Only one thread could run Python code at a time. Python 3.14 comes in a free-threaded version (python3.14t), without the global interpreter lock. Several threads can now run…
Daniel Lemire's blog
Parsing JSON at tens of gigabytes per second… in Python
source #py #perf
我突然觉得释然了。 为了屎山codebase能“免费”提升它们从来用不到的吞吐量， 许多人真的会给母猪上唇膏并且开始f...它了
JSON，在>80%应用里，是一个连 [{},] 的excel模式和 {_5args: true} 都没有优化的格式，甚至也没有约定 {Duck:} {Cat:{arg:"wtf"}} 的type多态。
在我眼里，这就像一个逆向工程工具看不懂libc，或运维panel不会用 -k v 参数理解bash接口那样， 但是，它偏偏很快。
他们宁愿在端到端上，投入无数奇技淫巧的精力，也不愿意像CBOR（预训练字典）或flatbuf一样，提供一套新的、协议化的，是【对人类有意义】的选择，从一开始就没有这些跳空格 s.indexOf("\"") 的问题， 甚至是让JSON兼容一下csv模式，而不是 [{},] 的无效重复AoS
如果一开始就基于flatbuf+js Proxy 或tg的TL这样的心智模型（从原理上就更好优化）， 这些文章里90%的概念可能根本没必要提出。 以后就连AI也会在JSON这样连Excel CSV 都不会压缩的【最佳兼容性实践】上，继续搭建吧
预训练字典和SoA/AoS变换，可以说是通用性相当好的选择。 就像对于Electron的体积，像./gradlew那样【用到时再下载】是更好的理解。 但是，他们一直在两个极端之间吊着。
这样的软件工程，真的早点毁灭吧。 端到端的优化AI也完全可以生成啊
Parsing JSON at tens of gigabytes per second… in Python
source #py #perf
我突然觉得释然了。 为了屎山codebase能“免费”提升它们从来用不到的吞吐量，
JSON，在>80%应用里，是一个连 [{},] 的excel模式和 {_5args: true} 都没有优化的格式，甚至也没有约定 {Duck:} {Cat:{arg:"wtf"}} 的type多态。
在我眼里，这就像一个逆向工程工具看不懂libc，或运维panel不会用 -k v 参数理解bash接口那样， 但是，它偏偏很快。
他们宁愿在端到端上，投入无数奇技淫巧的精力，也不愿意像CBOR（预训练字典）或flatbuf一样，提供一套新的、协议化的，是【对人类有意义】的选择，从一开始就没有这些跳空格 s.indexOf("\"") 的问题， 甚至是让JSON兼容一下csv模式，而不是 [{},] 的无效重复AoS
如果一开始就基于flatbuf+js Proxy 或tg的TL这样的心智模型（从原理上就更好优化）， 这些文章里90%的概念可能根本没必要提出。 以后就连AI也会在JSON这样连Excel CSV 都不会压缩的【最佳兼容性实践】上，继续搭建吧
预训练字典和SoA/AoS变换，可以说是通用性相当好的选择。 就像对于Electron的体积，像./gradlew那样【用到时再下载】是更好的理解。 但是，他们一直在两个极端之间吊着。
这样的软件工程，真的早点毁灭吧。 端到端的优化AI也完全可以生成啊
"给母猪上唇膏"这个比喻不是针对simdjson，而是在问，为什么RPC问题里最最基本的子部分（比如csv），
想要压缩+提速，需要端到端（人类不可介入）的优化？做在与 TLS 平级的层面不行？ py/js dict 和元编程的层面呢？分出【测试100%覆率期】和高效运行期？ 这些都不需要很大精力，明显比榨干最后一个cycle和L1 cache，少多了，而且更加可控。
但是，他们还是愿意做这样的，无需理解任何新决策、新协议、新flow，未来连AI都可以loop的JSON.parse单函数优化。
对A\ 5.1: 你还是不明白。 我说的是指理论上的，你一直在提Proxy这些实现问题，哪怕我在编译期Proxy又怎么样呢
至于HPACK的问题，分出"测试期"和"高效运行期"，我是指【C/S管道】本身要有字典训练命令。你还是不理解
duangsuse
他们宁愿在端到端上，投入无数奇技淫巧的精力，也不愿意像CBOR（预训练字典）或flatbuf一样，提供一套新的、协议化的，是【对人类有意义】的选择
#perf #js #PLT
真的是在一个垃圾赛道上，看过五六篇这样的文章了。 就算提速5倍又怎么样呢？ 这只是1个函数
json本身，不具备软件逻辑和功能，它不【理解】事情，它把本地存储和tcp文件混为一谈， 在这样的赛道上内卷最后一个cycle，而这正是 KDA REA 这些Agent擅长的loop
在乎高性能的人，怎么不去想想 JSON.loadump 是怎么取代曾经C结构的世界，成为了万能协议的，不想想【旧时代遗毒】输给了谁？
为什么，0开销的native输给了瓶颈的 JSON？ 你们输在哪，还是说不觉得【编译型哲学】应该反思，不觉得编程和生活一样，值得在执行前多多推敲、选择？
这些垃圾赛道上，就像 OOP 构造器赋值，那样的东西，在编程界都能写这么久。 我以为constructor() 会是 {}[] 默认值这样的“构造器”，load/dump封送构造，或表单校验器？
但事实证明，只是一堆 arg -> obj.key 闭包装箱而已。几乎整个世界只有Kotlin或Coffee把OOP当作OOP来写，Go修null仍然没有修好。这就是Java的后继了，一开始连泛型都搞不懂。
这样丑恶的编程，死几百回也不值得珍惜的吧。至少没有MIT Scratch 那样聪明。
编程的基石就是类似这样，在莫名其妙、毫无【常识】的设计上堆起来的沙垒，它们被当成IR用也不值得稀奇。 那些OOP对问题的理解，还不如各种框架深入。许多人掌握编程语言，多半是夜郎自大
2026年总是有人把GitHub当神仙，甚至认为【微软发明了它】，却忽视了，真正给它哲学的是Ruby和DHH。
编程语言，应该是让人像在MC里一样，【飞天穿墙，做图晒档】的创作素材，语言是创作欲，而非纯粹的工具。 可是我看到的，纯度太低了。
真的是在一个垃圾赛道上，看过五六篇这样的文章了。 就算提速5倍又怎么样呢？ 这只是1个函数
A\说的对：都是在讨论一个大多数人不需要操心的层面。区别只是一个想换格式，一个想换解析器，性能和吞吐量被gzip和lazy读取兜着。
但如果换Protocol，你会有个更全局的视角，触及更多可决策性，而换parser，没有
JSON 解析根本不是瓶颈——数据库、网络 RTT、业务逻辑才是。LLM 场景里 JSON 的成本才第一次变成了 token 数，而不是 CPU。
json本身，不具备软件逻辑和功能，它不【理解】事情，它把本地存储和tcp文件混为一谈， 在这样的赛道上内卷最后一个cycle，而这正是 KDA REA 这些Agent擅长的loop
在乎高性能的人，怎么不去想想 JSON.loadump 是怎么取代曾经C结构的世界，成为了万能协议的，不想想【旧时代遗毒】输给了谁？
为什么，0开销的native输给了瓶颈的 JSON？ 你们输在哪，还是说不觉得【编译型哲学】应该反思，不觉得编程和生活一样，值得在执行前多多推敲、选择？
fastsimdjson.map_many(..., threads=64) 是库内部高度优化的并行路径。msgspec 这边是用 ThreadPoolExecutor 切分数据再调解码，Python 层开销更大。橙色那条是 msgspec 用 dataclass 去解析 JSON，不是 MessagePack（二进制）。
这些垃圾赛道上，就像 OOP 构造器赋值，那样的东西，在编程界都能写这么久。 我以为constructor() 会是 {}[] 默认值这样的“构造器”，load/dump封送构造，或表单校验器？
但事实证明，只是一堆 arg -> obj.key 闭包装箱而已。几乎整个世界只有Kotlin或Coffee把OOP当作OOP来写，Go修null仍然没有修好。这就是Java的后继了，一开始连泛型都搞不懂。
这样丑恶的编程，死几百回也不值得珍惜的吧。至少没有MIT Scratch 那样聪明。
编程的基石就是类似这样，在莫名其妙、毫无【常识】的设计上堆起来的沙垒，它们被当成IR用也不值得稀奇。 那些OOP对问题的理解，还不如各种框架深入。许多人掌握编程语言，多半是夜郎自大
2026年总是有人把GitHub当神仙，甚至认为【微软发明了它】，却忽视了，真正给它哲学的是Ruby和DHH。
我见过 95% 的编程技巧，都是用两句话说得清要领的，甚至有些生活化，就像王垠的博客一样（略微复杂+20%）。
代码本就是快乐的，充满获得感，不是一种【痛苦的刚需】或负资产
但能做到的技术人，很少。 总是在说理解力、学习能力怎么样， 没人批评老师，可探索性和解释力怎么还不如AI强。 🙉
编程语言，应该是让人像在MC里一样，【飞天穿墙，做图晒档】的创作素材，语言是创作欲，而非纯粹的工具。 可是我看到的，纯度太低了。
duangsuse::Echo
我负责打磨了下动感和dblcheck，过程中有微妙的加成…… 退一步说，具体的算法网上几乎没有资料，所以人类本来就应该【会念咒】即可，即用即学。
#xref 2020前后，手工的完成度仅此而已。
A\配合面板调教，只要2k行代码，就可以做到相比之下，惊人的质量（甚至在光影上，比《迷你世界》还强）
https://bencoveney.com/octree-webgl/
https://bencoveney.com/posts/voxels.html
http://mitsuhiko.pocoo.org/webglmc/
https://threejs.org/examples/webgl_geometry_minecraft.html
当然，也有AIGC 也做不好的。 https://blink.new/p/webgl-minecraft-builder-1y8kz75z; blockwild.app/
也有感人（能用）的。 https://voxelcraft.netlify.app/ 浮雕造房子 ， https://github.com/bridge-mind/voxelcraft/blob/main/index.html （BridgeMind 创始人，不是真vibe且优化漏）
0star, 2k 行还有打僵尸、可爱画风 https://senko.net/vibecode-bench/2026/voxel-opus-5.5.html $14; https://senko.net/vibecode-bench/2026/voxel-opus-5.html $19; https://senko.net/vibecode-bench/2026/voxel-gpt-6-sol.html xhigh effort; https://senko.net/vibecode-bench/2026/voxel-opus-4.8.html;
（这人可是PL人，用来bench AI，不真 #vibe 😅）
也有手工体量够大的，但性能又不如AI大贤者
https://happinessad.github.io/html/a1/
https://29a.ch/sandbox/2012/voxelworld/#seed=1x5571844
https://classic.minecraft.net/
也可以说是我卡出来的质量，也可以说是 A\ 5.1 太权威了，总之， 相比之下【一个人】做不到MC平替的质量，但AI两天就出来画面原型了
A\配合面板调教，只要2k行代码，就可以做到相比之下，惊人的质量（甚至在光影上，比《迷你世界》还强）
https://bencoveney.com/octree-webgl/
https://bencoveney.com/posts/voxels.html
http://mitsuhiko.pocoo.org/webglmc/
https://threejs.org/examples/webgl_geometry_minecraft.html
当然，也有AIGC 也做不好的。 https://blink.new/p/webgl-minecraft-builder-1y8kz75z; blockwild.app/
也有感人（能用）的。 https://voxelcraft.netlify.app/ 浮雕造房子 ， https://github.com/bridge-mind/voxelcraft/blob/main/index.html （BridgeMind 创始人，不是真vibe且优化漏）
0star, 2k 行还有打僵尸、可爱画风 https://senko.net/vibecode-bench/2026/voxel-opus-5.5.html $14; https://senko.net/vibecode-bench/2026/voxel-opus-5.html $19; https://senko.net/vibecode-bench/2026/voxel-gpt-6-sol.html xhigh effort; https://senko.net/vibecode-bench/2026/voxel-opus-4.8.html;
（这人可是PL人，用来bench AI，不真 #vibe 😅）
也有手工体量够大的，但性能又不如AI大贤者
https://happinessad.github.io/html/a1/
https://29a.ch/sandbox/2012/voxelworld/#seed=1x5571844
https://classic.minecraft.net/
也可以说是我卡出来的质量，也可以说是 A\ 5.1 太权威了，总之， 相比之下【一个人】做不到MC平替的质量，但AI两天就出来画面原型了
duangsuse::Echo
XZP, X2V, Blk.xyzb'mat 这些概念，在做这个端到端无限体素viewer的过程中，仍然有效
#algor
如上蓝链所述，
2020 年前后那些手工实现（Ben Coveney 的 octree/voxel、Armin 的 WebGL MC、Three.js 官方例子，以及更早的 29a.ch、happinessad 等）已经是当时一个人或小团队能达到的相当高完成度了。它们把区块、网格简化、基础渲染跑通，
但在画面、无限流式、动感和整体操控上，完全完全不能玩，只是一个【算法搭配】的PoC
有AI以后，facestrip怎么做（有一堆和八叉树、RBT一样的打表需要背） 它都完全不用你提，随手选一个输入输出，比如高程图输出verts/甚至是DDA直插着色器都行，八叉树都是送的，念咒就完全够！
在今年，以前的PoC【算法搭配】都掉价。都不需要你PoC，它直接手搓质量平齐top1，但剪裁更合身的函数。
我都没有专门想做voxel，只是把lowpoly terrain的便宜管线，顺手烧个5$，加个MC滤镜，出口就是2020专家望尘莫及的效果了 🤔💭
A\ 基本上就是一个【零成本】的iqullez，它在恰当的代码质量上推荐做法并完成任务，人只需要用非符号化的【编程接口】来简单试错就行了。其实它的逻辑还是很好的，比如二条它用t0 t1，四宫格它写 q01 q10 q11.. 换成七成的人来，大概会变成 quartLeftTop 这样自我陶醉、缺乏适应性的最佳实践。
当然，新技术会带来新挑战。虽说不破不立，在软件世界如何【做的更好】，AI 仍然没有零成本的解决这回事。从代码、框架到应用交互、IT，都是如此，我认为在盲点（代码质量的上限上），这种惯性尤其严重。 希望过几年，软件工程能【重新出发】
2026 #IT 各领域的美称:
前端【切图仔】
服务端【CRUD boyz】
原生开发【代码裁缝】【码农】
安全/运维/测试【脚本小子】【背锅侠】
大数据/ML 【炼丹的】【力大砖飞】【PJ玩家/玩蛇的】
我们都有美好的未来.webp
如上蓝链所述，
2020 年前后那些手工实现（Ben Coveney 的 octree/voxel、Armin 的 WebGL MC、Three.js 官方例子，以及更早的 29a.ch、happinessad 等）已经是当时一个人或小团队能达到的相当高完成度了。它们把区块、网格简化、基础渲染跑通，
但在画面、无限流式、动感和整体操控上，完全完全不能玩，只是一个【算法搭配】的PoC
有AI以后，facestrip怎么做（有一堆和八叉树、RBT一样的打表需要背） 它都完全不用你提，随手选一个输入输出，比如高程图输出verts/甚至是DDA直插着色器都行，八叉树都是送的，念咒就完全够！
这个差距的性质都变了。
XZP分页, X2V减面, Blk.xyzb'mat 这些概念，在做无限体素viewer的过程中，仍然有效，但也只是【选区而非算法】了，就像节点图里的panel。
所以我故意不展开它们，只是比喻和串起来，但如果要展开，每一个都是100行+能学两天的红黑树级CG算法，每个代数都反人脑（xyz比xy烧脑太多，但许多算法可免费2to3，性价比不高）
但学会了、能裁缝了，你也不会有太大益处，仅仅是获得【发挥软件维修权】的门票而已。做出来的和以上链接没啥差别
X2V区块内剃面本来就是一个mc里穿模“一眼能看懂”的直觉算法，但是真的写，就和avl一样麻烦，这就是xyz比xy的难点了
🦄 玻璃、透明，原木、方向性贴图。 水草火把、AO，台阶、半砖和流体高度，这些，需要多态存储而不只是贴图ID
如果完全被遮住则可以剔除，否则材质/渲染阴影属性稍有不同则保留，开启下一条…… 没错，对X2V算法的理解，本来能够帮到你探索设计的边界，它不是纯粹的刚需
如果能掌握【被需要的算法】，才能跨年的维护、对标上这些游戏（成为真正的author）
在今年，以前的PoC【算法搭配】都掉价。都不需要你PoC，它直接手搓质量平齐top1，但剪裁更合身的函数。
我都没有专门想做voxel，只是把lowpoly terrain的便宜管线，顺手烧个5$，加个MC滤镜，出口就是2020专家望尘莫及的效果了 🤔💭
A\ 基本上就是一个【零成本】的iqullez，它在恰当的代码质量上推荐做法并完成任务，人只需要用非符号化的【编程接口】来简单试错就行了。其实它的逻辑还是很好的，比如二条它用t0 t1，四宫格它写 q01 q10 q11.. 换成七成的人来，大概会变成 quartLeftTop 这样自我陶醉、缺乏适应性的最佳实践。
让我非常高兴的是，这位 "iqullez" 和众所周知的那一位一样，可读性巨好，给人一种稳稳接住你的感觉。 中文圈只有top1%的人，有这样牛逼的素质。
半瓶水都喜欢证明自己懂过什么，喜欢吃苦，而只有 iq;Bellard 的层次可以一切都“套模板”，唯独在针尖上用技术力说话，而SOTA的AI基本上是免费的各领域专家，不诓创作者，不兜售【过度设计】的开发工具，而且10分钟内就能弄完一整遍反馈，能把工贼、牛马肝帝给卷死了 😋
当然，新技术会带来新挑战。虽说不破不立，在软件世界如何【做的更好】，AI 仍然没有零成本的解决这回事。从代码、框架到应用交互、IT，都是如此，我认为在盲点（代码质量的上限上），这种惯性尤其严重。 希望过几年，软件工程能【重新出发】
2026 #IT 各领域的美称:
前端【切图仔】
服务端【CRUD boyz】
原生开发【代码裁缝】【码农】
安全/运维/测试【脚本小子】【背锅侠】
大数据/ML 【炼丹的】【力大砖飞】【PJ玩家/玩蛇的】
我们都有美好的未来.webp
Forwarded from duangsuse
我叫尤加利
2023 年终总结
Be Open and Flexible
https://youjiali1995.github.io/essay/2023-summary/#:~:text=我没有沉没成本。当成本被称为沉没成本时，通常意味着现状不好、出现了更好的机会
以房子的价格作为参照物，会让人对金钱的价值和数量产生错误的认识。500 万可能只是一线城市的一套普通房子，但即使按税前工资来计算，年薪 10 万需要 50 年存够，年薪 30 万需要 17 年，即使是年薪 50 万也需要 10 年，税后要达到这个数字税前需要接近 70 万，这还假设了储蓄率 100%。500 万可以创造出更大的价值。
🤔 这个人很懂生活啊！ 虽然一开始感觉假大空，但这个思路非常像正常人的选择。 感觉许多人都不理性。 #life
租售比就是这个价值取向（租房灵活性更高且不用折旧，所以房价存银行的剩余，应当比持有钥匙更有价值）
可是许多人是一边今天996，一边指望着自己四五十年后能退休，力工还拉着别人穷空。 人，真是七秒记忆的动物呢。
以房子的价格作为参照物，会让人对金钱的价值和数量产生错误的认识。500 万可能只是一线城市的一套普通房子，但即使按税前工资来计算，年薪 10 万需要 50 年存够，年薪 30 万需要 17 年，即使是年薪 50 万也需要 10 年，税后要达到这个数字税前需要接近 70 万，这还假设了储蓄率 100%。500 万可以创造出更大的价值。
近几年流行的 FIRE(Financial Independence, Retire Early) 运动的基本理念是当存款达到一年开支的 25 倍时，就可以基于 4% 的理财收益率提前退休了。在这个标准下，500 万每年可以产生 20 万的收入，足够很多人退休了。
避免做极端的决策、控制失败的成本，让每个决策都能够 fail fast and fail safe、从失败中学习。事物的发展是在不断的损失中持续增长的过程，而低发生率、高影响力的少数事件往往是决定结果的主要因素
🤔 这个人很懂生活啊！ 虽然一开始感觉假大空，但这个思路非常像正常人的选择。 感觉许多人都不理性。 #life
租售比就是这个价值取向（租房灵活性更高且不用折旧，所以房价存银行的剩余，应当比持有钥匙更有价值）
可是许多人是一边今天996，一边指望着自己四五十年后能退休，力工还拉着别人穷空。 人，真是七秒记忆的动物呢。
Forwarded from duangsuse
#ai #douyin https://t.me/hyi0618/15415?comment=170492
哦，我现在看明白了。 那个烧千卡 VAR text-to-image 模型 的工作量证明，实际上是他的【不在场证明】
2024 年 11 月，媒体报道该案已获法院受理，公司请求赔偿侵权损失 800 万元及合理支出 2 万元
受害者主要是 25.02 的 Goku: Flow Based Video Generative Foundation Models
https://saiyan-world.github.io/goku/
至今仍然不知道他到底想干嘛
田柯宇从 2021 年开始在那里实习（北大相关背景），做到 2024 年 8 月被辞退。
法院最终判令田柯宇赔偿约50万元并没收实习薪资（远低于最初索赔的800万），田柯宇作为一作的 VAR 论文获得 NeurIPS 2024 Best Paper。。
现在某人创业做世界模型融了钱（约 3000 万美元、估值 2 亿左右），也就是我们看见这篇文章的原因。 原文里这些信息都被流水帐淹没了
数字来源： https://mp.weixin.qq.com/s/eD0o9zyqHKaRgoKdmdLcNw?poc_token=HP7fzWqjg8aKF_yUDf8mXJsyttJxbvjVe58oEN5M
哦，我现在看明白了。 那个烧千卡 VAR text-to-image 模型 的工作量证明，实际上是他的【不在场证明】
2024 年 11 月，媒体报道该案已获法院受理，公司请求赔偿侵权损失 800 万元及合理支出 2 万元
受害者主要是 25.02 的 Goku: Flow Based Video Generative Foundation Models
https://saiyan-world.github.io/goku/
至今仍然不知道他到底想干嘛
田自己的说法：只是看不惯另一个实习生占资源、停别人程序，自己手动进去把对方程序卡住/关掉几次（大概十天、五次），“以暴制暴”，不是什么自动病毒/攻防；很多描述是抹黑或夸大。
田柯宇从 2021 年开始在那里实习（北大相关背景），做到 2024 年 8 月被辞退。
法院最终判令田柯宇赔偿约50万元并没收实习薪资（远低于最初索赔的800万），田柯宇作为一作的 VAR 论文获得 NeurIPS 2024 Best Paper。。
现在某人创业做世界模型融了钱（约 3000 万美元、估值 2 亿左右），也就是我们看见这篇文章的原因。 原文里这些信息都被流水帐淹没了
数字来源： https://mp.weixin.qq.com/s/eD0o9zyqHKaRgoKdmdLcNw?poc_token=HP7fzWqjg8aKF_yUDf8mXJsyttJxbvjVe58oEN5M
saiyan-world.github.io
Goku
Flow Based Video Generative Foundation Models
Forwarded from Hacker News 摘要
Telegraph
论中国的社会现实
原标题：On social reality in China 这篇文章探讨了中国的社会现实与文化心理，作者作为一名自幼移居美国的华裔，结合自身家庭经验和对中国网络媒体的观察，分析了西方理性主义社群（尤其是有效利他主义和 AI 安全倡导者）在与中国公众及决策层沟通时可能面临的文化差异与沟通障碍。 核心论点与四个主要维度 作者指出，如果要理解中国社会的运行逻辑，可以将西方自由主义中产阶级环境的模型在以下四个维度上做出调整： 1. 中国社交媒体犹如美国垃圾食品 • 内容生态的容忍度：中国人对饮食的挑剔和新鲜度…
Forwarded from Hacker News 摘要
Telegraph
哀伤，还是不哀伤？
原标题：To grieve, or not to grieve? 这篇博文探讨了人工智能在数学领域取得重大突破后，数学界所产生的不同反应与情感转变，并阐述了作者自身对数学和 AI 发展的乐观态度。 数学界的 AI 悲观主义与哀伤阶段 作者借用伊丽莎白·库伯勒-罗斯的哀伤五阶段模型，分析了当前数学界因感到失去所珍爱之物而出现的各种悲观情绪： • 否认：“人类数学协会”主张保护数学作为人类独有事业的性质，抵抗 AI 的威胁。部分学者（如菲尔兹奖得主彼得·肖尔茨）公开承诺绝不使用 AI 进行研究，甚至表示愿意为此坚持到底。…
Forwarded from Hacker News 摘要
Telegraph
氛围编程不如亲手写代码有趣
原标题：Vibecoding isn't as fun as writing code by hand 这篇文章探讨了利用人工智能进行氛围编程（Vibecoding，即依赖 AI 生成代码的开发方式）与传统纯手写代码之间的体验差异，作者核心观点认为：AI 辅助编程的乐趣远不如亲手写代码。 创作的乐趣与 AI 带来的转变 作者热爱通过构建事物来获得快乐。在作者看来，软件开发是用最简单的方式“无中生有”，创造出实用工具并带来巨大满足感的过程。在最近用 Python 拼凑了两个简单的网页抓取工具后，作者体会到了多年未有的编程乐趣。…
duangsuse::Echo
A\配合面板调教，只要2k行代码，就可以做到相比之下，惊人的质量（甚至在光影上，比《迷你世界》还强）
#game 这基本上都是 A\ ，其中甚至有oneshot的，代码量基本<3k， 那个CEO写的(P3)有5k ，纯THREE
https://gamesvibe.app/play/NwKUBhhow0LiYfhXMnqCw 这个是仿别的
总而言之， MC管线比许多人想象的简单。 AI是能 one-shot <20$ 的完成的，它完不成的是在几万行代码上继续自我繁殖（人不会 也不能）
Blockwild 那种 10 万+ 行的项目，实际上是已经死了，贪多必失。232 种生物、Cardforge、公会任务、AI 同伴、多人权威、双版本迁移（TS + 未完成的 Rust）………………
（生物定义同时喂模拟、渲染、图鉴、卡牌、测试、htm wiki...）
（你自己玩的过来么）
https://gamesvibe.app/play/NwKUBhhow0LiYfhXMnqCw 这个是仿别的
总而言之， MC管线比许多人想象的简单。 AI是能 one-shot <20$ 的完成的，它完不成的是在几万行代码上继续自我繁殖（人不会 也不能）
Blockwild 那种 10 万+ 行的项目，实际上是已经死了，贪多必失。232 种生物、Cardforge、公会任务、AI 同伴、多人权威、双版本迁移（TS + 未完成的 Rust）………………
（生物定义同时喂模拟、渲染、图鉴、卡牌、测试、htm wiki...）
（你自己玩的过来么）
这样，我们就能基本理解AI在【中型游戏】里今天的实际能力，以及realworld软件工程的许多选择有多少【偶然复杂度】。 MC当然是可以替代的，一句话的事，不骗你，不吹牛。
Forwarded from Hacker News 摘要
Telegraph
GPT-6 与智能用户界面面向所有人推出
原标题：GPT‑6 and Intelligent UI for everyone OpenAI 宣布面向全球每周超过 12 亿的 ChatGPT 用户推出新一代 GPT-6 模型，并为 ChatGPT 引入了全新的“智能用户界面”（Intelligent UI）功能。 智能用户界面（Intelligent UI） 智能用户界面允许 ChatGPT 根据用户提出的问题，快速生成完全交互式的界面。该功能打破了单一纯文本回复的局限，让日常解答更具视觉化效果，帮助用户更轻松地理解复杂概念，甚至能即时生成专用小工具来解决具体任务。…
Forwarded from Hacker News 摘要
Telegraph
抱歉，我在开会
原标题：Sorry, I'm in a meeting Fleeting 是一个提供逼真虚假会议音频的工具，旨在充当职场自我防御手段，防止他人打扰或占用你的时间。你只需选择一个会议场景并点击播放，背景声音就会让你看起来正处于忙碌状态。 会议设置与可选场景 用户可以自定义参会者姓名，并选择口音（例如美式口音）。页面还提供了“连续会议”（Back-to-back meetings）选项。 网站提供了多种逼真的职场会议场景供选择： • IT 事件作战室（IT Incident War Room）：紧张的打字声…
duangsuse
这样的软件工程，真的早点毁灭吧。 端到端的优化AI也完全可以生成啊
哀悼细节的消逝
原文：https://purplesyringa.moe/blog/grieving-the-loss-of-details/
阅读时间：4 分钟
分数：481 🔥
#design
作者把机器看作身体的延伸
我却厌恶机械化的代码，【人体不是机箱外边的挂件】，觉得Emacs是个UX很差的操作系统。 我是101% declarative ，完全自顶向下的思路
编程界的参差大抵如此
原文：https://purplesyringa.moe/blog/grieving-the-loss-of-details/
阅读时间：4 分钟
分数：481 🔥
#design
作者把机器看作身体的延伸
我却厌恶机械化的代码，【人体不是机箱外边的挂件】，觉得Emacs是个UX很差的操作系统。 我是101% declarative ，完全自顶向下的思路
编程界的参差大抵如此