[职场话题] 「编程已死，编程万岁」： pstack 作者 poteto 写给正在哀悼写代码这件事的程序员

pstack 的作者 poteto （ Lauren Tan ） 9 月 25 日在 X 上发了一篇短文《 Coding is dead, long live Coding 》，站里放了中文译文，版权归原作者，原文链接在下面。

她也是自学编程，从高中开始写代码，爱的就是逐行琢磨怎么写得更优雅。但她觉得：

- 亲手写代码这门手艺会消失。她引了 Thorsten Ball 的话：意大利鞋匠如今还有，但看看你脚上穿的。
- 编程本身没死，它活在模型权重里、框架里、语言里。所以不该嘲笑那些在哀悼的人，我们的一切都归功于他们。
- 新一代程序员会用自然语言表达意图，做东西的速度和质量会超过手写能达到的水平。
- 她说自己反而比以往任何时候都更爱编程了：以前能做什么受限于本事，现在只要找对提示词和上下文就行。

想听听大家怎么看：你是在哀悼，还是更爱编程了？

译文： https://pstack.ganhai.cloud/from-poteto/coding-is-dead-long-live-coding-zh/
X 原文： https://x.com/poteto/status/2103571281014861957

[问与答] Codex 不给写脚本咋整

自己对编程一窍不通，想做个刷课脚本，Codex 表示拒绝，有什么办法解决吗?

[分享发现] 曝光一个科学上网拼车的骗子 @bofei

1. 标题写的是DMIT Pro线路, 实际提供的 Vmiss 主机
2. 被我质疑不是 dmit pro 后, 果断承认, 说要使用 dmit pro, 得另外加 10RMB/月
3. 我提出要还剩的一个月要退款, 不肯退款
4. 把上面的截图甩给他看, 才同意切换到 dmit pro
5. 就算 18.8 元/月, 提供 dmit pro, 他也有得赚, 真的黑心

应该还有好几个 v 友买了他的服务, 估计也是一样的套路

[问与答] 为什么都在说 gpt 拉完了

本人 deepseek,claude code, gpt 都有在使用，老实说 opus5.5 确实挺强的，但 gpt6 也没有大家说的那么拉把，可能我做的项目都比较简单，都是一些 crud 型的，我承认 opus 在前端上面确实是秒杀 gpt 的，不过在后端上我感觉 gpt 不比 opus 差，甚至还强一点，opus 的后端有时候有点过于简单了，不过 claude 的套餐使用感受来说确实比 gpt 更耐用。
不过 gpt 使用门槛低太多了，现在时不时的重置也能弥补一些用量，所以我觉得还是可以的。

[问与答] 社保涨费，咋没有说说呢？

要找到未缴纳养老保险的人？

[上海] 居委打电话摸排是否参选人大代表选举

上来直接说投票日是 11 月某天工作日，是否参与？

我问有线上渠道吗，回答说没有

我说人大代表名单有吗，有个人事迹介绍吗？回答说名单还没出来，说后续会出来

我说我要参选人大代表，回答说可以

问：我怎么提交材料，回答又含糊其辞

上海住宅小区里连个业委会选举都玩不明白，还玩什么区域更大的人大代表选举。人民自顾不暇，疲于生计，玩什么高端民主。

这就叫，我让你们自己决定参选了，工作日，没来是你们的问题，我已经实行了全过程民主

[生活] 体检报告已出， 12 项异常

上周体检报告已出：
1.血脂异常：总胆固醇(6.49⬆)、低密度脂蛋白胆固醇(4.03⬆)、载脂蛋白 B(1.45⬆)均升高
2.动脉硬化：双侧颈动脉内-中膜欠光滑，且右锁骨下动脉已出现斑块
3.尿酸增高：尿酸 464⬆
4.幽门螺旋杆菌阳性 118⬆
5.肺部结节：右肺结节(Lung-RADS 2 类)显示为 32mm 实性结节及 33mm 磨玻璃结节
6.血压低：舒张压降低(56↓)
7.双肾结晶
8.⼼电图：窦性⼼律；⼼电轴右偏

得重点关注：幽门螺杆菌 + 血脂和颈动脉斑块

[程序员] 代码只是工具，不是产品

AI 加持了自己独立开发了一些项目

没人告诉你做什么,得自己找需求,判断值不值得做

做出来也只是第一步,不会推广,基本就是自娱自乐

用户反馈要自己听自己评估,数据要自己看,转化要自己算

所以现在我的感受是：程序员可以不会画原型、不会投广告，但自己做开发，至少得懂点：

用户为什么用

怎么最低成本验证

怎么让别人知道

怎么根据数据改

不然就是花 token 写个没人用的东西，然后感动自己。

不是程序员非得转产品运营，是自己干的时候发现，这三样根本就是一件事是。

目的就是把项目搞起来

[奇思妙想] 对话式 ai 依旧重要，但如何高效的沉淀成任务与知识越来越重要

标题：AI 对话很适合探索，但如何把它沉淀成真正可执行的任务？

最近我一直在思考一个问题。

我们和 AI 讨论任务时，通常不是从一份清晰的需求开始。对话更像探索：问题不断变化，新的约束和需求逐渐出现，一些想法被确认，另一些方向仍然充满不确定性。

过程中，我们会摘录有用的观点、写批注，或者围绕某个问题继续追问。但对话结束后，经常出现一种落差：

我们到底沉淀出了什么？

哪些判断已经被我们接受，并成为后续任务的约束？ AI 是否也理解了这些确认？哪些内容只是值得参考的想法，哪些仍然需要验证？

摘录下来的内容可能都很有价值，却属于不同层次：

● 任务目标和约束
● 已确认的设计判断
● 支持判断的依据
● 尚未解决的问题
● 被后续讨论修正的旧认识
● 可以用于验收的具体例子

直接让 AI 总结整段对话，往往会得到一份流畅的结论，但探索过程中的分歧、不确定性和判断依据也可能被一起抹平。最后留下的是摘要，人的学习过程和决策过程却没有真正沉淀下来。

我更期待这样的流程：

1. 人在对话和阅读中自由探索；
2. 人主动选择重要内容，写下自己的理解；
3. AI 根据这些选择继续提问，帮助发现缺口、明确约束并重新组织；
4. 原本发散的问题逐步成为已经确认的节点；
5. 最后由人确认，整理成需求、设计、知识或下一步行动。

在这里，AI 的作用不只是总结，而是帮助人把探索过程转化成一个保留依据、不确定性和修正记录的结构。

我也在尝试设计一个支持这种流程的插件，想先了解大家平时是怎么处理的：

● 你们如何判断一段对话应该结束探索、开始整理？
● 你们会保留完整对话、摘要、摘录，还是只保留最终任务文档？
● 有没有经历过“讨论时感觉收获很多，过后却说不清最终确认了什么”？
● 哪些整理工作可以交给 AI ，哪些判断必须由人完成？

[Apple] 有多少人在这周五预定 iPhone Duo

现在多好多消息渠道来看，这次的出货量要比 iphone 11 多一点点而已，整体的出货量要比 pro 系列的要少得 多，毕竟 价格摆在这里。

我 已经 看到海鲜市场已经 出现 涨价到 500+ 以上来代预定了，

想问一下，V2 这里有多少人会预定 Duo ??

现在最蛋疼的就是 没有 faceID 很多事都 要回到 touch ID 时代来重新适应。

[随想] 品味、毅力、专注——AI 时代的稀缺能力

品味决定了构建一个东西，它的上限有多高？

毅力决定了构建一个东西，它的下限有多高？

专注决定了构建一个东西，它的纯度有多高？

就像乔布斯在 1997 年 WWDC 问答环节所说那样：“Focusing is about saying 'no' ”。

AI 天天拉出一堆看着美味的巧克力，还是得有品味、有毅力、能专注的人来过滤，才能把垃圾挡在外面。

这些能力与 AI 无关，在哪里都很重要。

AI 万能论不值得鼓吹，AI 无门槛也没那么绝对，有这三种能力来支撑，能更好地使用 AI 。

[问与答] 为什么大家对华为这么的憎恶

最近发生的懂车帝刹车评测事件，简直掀起了全网狂嘲，给我的感觉特别多的人对华为特别的憎恶，原因是什么，吹牛逼太浮夸？，卖的太贵性价比太低？还是什么原因，至少在自主科研方面华为的确是国产之光吧

[Java] 让 AI 真正"打断点"： Java -debug，一个通用的 Java 远程调试 Agent Skill

别再让 AI 对着日志猜根因了。给它一个断点，让它自己去看现场。

GitHub：https://github.com/Aresxue/java-debug-skill

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痛点：AI 排查 Java 问题，大多数时候是在"猜"

线上一个接口偶发返回错误数据，你把代码和日志丢给 AI ，它给出三种"可能的原因"，但哪一个是真的，它也不知道。因为它看不到运行时：那一刻的入参是什么、走了哪个分支、某个字段到底是不是 null 。

Java 程序员排查这类问题的终极武器是断点调试。可让 AI 去用 jdb？输出是要解析的文本，要靠 tmux + sleep 去赌时序，命中后默认冻结整个 JVM ，这根本不是给 AI 设计的。

java-debug 就是为这件事而生的：它是一个标准格式的 Agent Skill （SKILL.md），Claude Code 、Codex 、Cursor 等支持 Skills 的 Agent 都能用。装上之后，AI 可以像你在 IDEA 里一样，连上远程 JVM 、打断点、等命中、看调用栈和局部变量、求值、单步，并且被要求只能基于实际采集到的运行时数据下结论。

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一次调试长什么样

在已安装该 Skill 的 Agent 里，直接用自然语言发起即可：

帮我远程 debug 10.0.1.5:5005 ，源码在 /path/to/repo ，查一下订单查询为什么偶发返回空

支持斜杠命令的 Agent 也可以显式调用，例如 Claude Code 中：/java-debug 10.0.1.5:5005 --repo /path/to/repo。 可选参数：--bp 预设断点（可重复）、--repo 本地源码路径、--max-bp 每轮最多断点数、--wait-timeout 等待命中的秒数、--manual 只生成命令清单。

接下来 AI 会自己完成整个闭环：

1. 读代码，定位请求入口和可疑路径
2. 给出断点计划，等你确认（你用 --bp 亲自指定的断点视为已确认；之后新增的断点仍需确认）
3. 连接 JVM 并设置断点
4. 提示你触发请求，阻塞等待命中
5. 采集现场：调用栈、局部变量、表达式求值、单步执行
6. disconnect，被冻结的线程全部恢复
7. 输出结论：执行路径、变量快照、根因、修复建议

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为什么不直接用 jdb

核心是自研的 JDI 客户端：只依赖 JDK 内置的 com.sun.jdi，零外部依赖，以常驻 HTTP 服务模式运行，所有操作都是一条 JSON 命令，curl 即可驱动。不绑定任何 Agent 。

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亮点能力

● 断点不漏装：方法入口断点、行断点；类还没加载时自动转为延迟断点；重载方法、同一行的多个可执行位置（含 lambda ）都会装上
● 多 ClassLoader / 热部署：同名类的所有已加载副本都装断点，之后加载的副本自动补装；某个副本装不上时会给出原因
● 表达式求值（相当于 IDEA 的 Evaluate Expression ）：局部变量、字段访问、实例方法、链式调用、静态方法 / 静态字段
● 单步执行：over / into / out，响应自动带上新位置的栈和局部变量
● 命中不跑业务代码：对象按字段展开，从不自动调用 toString()
● 无法直连时（--manual）：生成一份命令清单，在目标机或跳板机上执行后把输出贴回来分析

更多能力（并发命中隔离、断线重连、错误码、JDK 8 / 9+ 兼容性等）见 README。

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安全：先说清楚风险

远程调试本身是高危操作：JDWP 没有认证，能连上就能执行任意代码。java-debug 尽量把边界做成硬约束，但它降低的是风险，不是消除风险。

客户端强制的防护（写在代码里）

● 命令端口只绑定 127.0.0.1，没有开关能对外开放；校验 Host 头、拒绝带 Origin 的请求，挡掉浏览器跨站和 DNS rebinding
● 客户端最多保留 64 个命中现场，超出后新命中直接放行并提示 dropped_events
● eval 内置硬拒绝名单：System.exit、Runtime.exit / halt / exec、ProcessBuilder.start、Thread.stop / suspend
● disconnect 后目标 JVM 中所有被冻结的线程自动恢复

Skill 工作流规则（要求 Agent 遵守）

● 断点计划必须先经你确认；无论正常结束、失败还是被打断，都必须 disconnect
● 禁止 eval 有副作用的方法（写库、发 MQ 、改状态、清缓存）
● 认证、支付、隐私相关的敏感数据（ token 、身份证号、银行卡号、密码）不得原样贴进对话或结论

⚠️ 使用边界，务必读完

● 只冻结命中线程 ≠ 不影响服务：被冻结的线程如果持有锁、数据库连接或连接池槽位，争用同一资源的线程会一起卡住，影响可能扩散到整个服务。
● 64 只限制客户端保留的现场数，不限制目标 JVM 同时被挂起的线程数：热路径上的断点遇到并发命中，会瞬间挂起大量线程。
● 超时不会自动恢复线程：wait-breakpoint / step 超时后，要按 frozen_threads 逐一 resume，或直接 disconnect 兜底。
● 拒绝名单只防手滑，不是沙箱，其他有副作用的方法仍然可以调用。
● 生产环境：断点放在冷路径、无锁的位置，尽快 resume ； JDWP 端口必须只对内网 IP 白名单开放，或者走 SSH 隧道。

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快速开始

前置条件：本机有 Node.js （用于 npx）和 JDK （首次运行时构建客户端 jar ，只有 JRE 不行）。建议先在本地或预发环境跑通一次。

1. 全局安装 Skill （推荐）

把 -a 换成你使用的 Agent （可重复指定多个；不加 -a 则交互选择）：

# 例：一次装给 Claude Code 、Codex 、Cursor
npx skills add https://github.com/Aresxue/java-debug-skill --skill java-debug -g -a claude-code -a codex -a cursor

只想装到当前项目、随项目提交给团队，去掉 -g 即可：

npx skills add https://github.com/Aresxue/java-debug-skill --skill java-debug -a codex

首次运行时，Skill 会用本地 JDK 自动构建客户端 jar （有 Maven 用 Maven ，没有就降级用 javac）。

2. 目标 JVM 开启 JDWP

⚠️ 生产环境禁止把 JDWP 端口暴露到公网，只能对内网 IP 白名单开放，或通过 ssh -L 隧道访问。

# JDK 9+（ zsh 下整个参数要加引号）
java "-agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=*:5005" -jar app.jar
# JDK 8
java -agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=5005 -jar app.jar

已经在运行的进程不能临时加 JDWP ，必须带参数重启。目标类需要带 -g 编译才能看局部变量：Maven / Gradle 默认满足，用 -g:none 或部分优化流程构建的产物不满足。

3. 在 Agent 里发起调试

帮我远程 debug 10.0.1.5:5005 ，源码在 /path/to/repo ，断点打在 com.example.OrderService.query

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写在最后

AI 写代码已经很熟练了，但排查问题时，它缺的往往不是推理能力，而是眼睛。java-debug 想做的，就是把 Java 程序员最趁手的那件工具（断点调试）交到 AI 手里，并且用工程化的方式把它管住。

找一个开了 JDWP 的本地或预发 JVM ，让你的 Agent 完整跑一次"断点命中到根因结论"的闭环，体验一下它和"猜"的区别。用得顺手的话，欢迎来 GitHub 点个 Star ，也欢迎提 Issue 和 PR 。

👉 https://github.com/Aresxue/java-debug-skill

[问与答] google play 订阅 chatgpt plus 为什么是 21.19（蒙大拿）

蒙大拿州不是免税的吗
115 Klein Lane, Columbia Falls, MT 59912, 美国这个地址

[分享创造] Prismira：两年半的迭代与成长

文章全文转载自我的博客，内容纯人工手写，没有使用 AI ，可放心食用。

博客原文： https://blog.serenader.me/prismira-liang-nian-ban-de-die-dai-yu-cheng-chang

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作为一名互联网打工人，我一直有记账的习惯，去年也写过一篇关于记账的文章：「记账这九年：工具、方法与心态的变化」，里面详细记录了我的记账经历，同时也简单介绍了我做的一个产品：Prismira ，关于 Prismira 我也在 V2EX 上有发过一篇帖子介绍。

Prismira 是一个开发了两年多的记账、对账产品，从一个小小的脚本文件开始，长大到现在的一个功能齐全的平台，这个过程我花了不少时间精力在打磨、调优，希望将它做成一个好用的工具。在这个项目的开发过程中有走过弯路，有反复调整，也有自己感到满意的功能。

恰好 Prismira 进入了新的一个阶段，我想趁这个时候好好梳理复盘一下 Prismira 这个项目的开发历程，以及我所走过的弯路。

Prismira 两年半历程

立项：从手工录入到脚本批量导入

Prismira 这个项目的创建初衷其实是为了满足自己的日常记账，一开始自己使用 Firefly III 来记录和统计微信、支付宝、银行卡等的收支流水，但每一笔交易都需要自己来录入，于我而言太麻烦了，碰巧当时了解到微信、支付宝都可以导出账单，于是自己心想是否可以写一个简单的程序，将微信、支付宝的账单通过 Firefly III 的 OpenAPI 来导入进去，因此自己在 2024 年的一月份花了两天的时间写了一个脚本：

随手写的导入脚本

它做的事情很简单：解析 CSV → 关键词分类 → 推进 Firefly ，这样每个月我只需要导出两份账单文件然后运行脚本就能在 Firefly III 看到我当月的开支情况。

第一次升级：脚本到 Web App

这个脚本运行了接近 9 个月的时间，过程中我一直在进行一些简单的修修补补，直到后面我发现脚本使用起来确实不是很方便，在导入到 Firefly III 之前想做一些筛选和调整都不行，于是萌生了想做成一个 Web 应用的想法。恰好那时 Cursor 特别火，于是我便在 2024 年的 9 月使用 Cursor 开发了 Next.js 版的账单导入程序，取名「 transaction-importer 」：

第一版有用户界面的导入功能

这是 Cursor 花了两天便开发完成的项目，它与脚本的区别是把原本写在代码的账单导入流程变成用户友好的界面，代码里的各种关键词、账单文件路径都变成了网页里的一个个下拉框和文件框，还增加了交易流水分类的功能，从此我的导入效率大大提升，再也不需要手动下载账单文件到仓库文件夹，然后再去改文件名、改分类关键词了，我只需要在页面上上传账单文件，配置好交易流水的分类，点击保存就能快速完成所有操作。

这个程序我也使用了整整一年的时间，在这个过程它一直是我整理账单、记账的好帮手。

Vibe Coding 强势介入：平台化升级

2025 年 Vibe coding 盛行，而且 Claude Code 在这一年横空出世，随着 Claude 的编程模型逐渐在互联网走红，无数人在吹捧 Claude 写代码有多神，于是乎我也在那个时候正式开始了我的 Vibe coding 生涯，并在当年 9 月开始订阅 Claude 的付费套餐。

我的 claude 账户订阅记录

2025 年 8 月，我开始用 Claude Code （并于 9 月正式订阅），搭配 Cursor 来改造 transaction-importer 项目。我用了一个月的时间，把原来的项目从一个 Firefly III 的辅助导入程序改造成一个完全独立的个人记账程序，彻底抛弃了 Firefly III 作为交易流水的存储和记录，新的项目完整包含所有记账所需要的功能，从交易流水、分类设置、预算管理，到数据报表、多用户、多种数据存储模式等等。当月总共 233 个代码提交；代码行数从 2,135 涨到 43,058 行。

第一版，开始有模有样

接着我又用了一个月的时间持续打磨，做了完整的落地页，并给项目命名为 Prismira ，项目终于在 2025 年 9 月正式上线。

2025-09 第一个官网

虽说项目正式上线了，但这个阶段并没有做宣传和推广，只是自己在用。我的想法很简单，先服务自己，让自己用得爽了再让别人来用，否则拿一个半成品去推广不会有留存的。

第一个版本我持续用了三四个月，期间没有太多的改动，主要原因是工作发生了一些调整，突然变得特别忙，没有时间投入去开发和迭代了。而且当时的 Vibe coding 还是需要人在电脑前，由人来指导 AI 应该怎么编写代码，要按照什么流程去开发和测试的。虽说这个阶段我已很少人肉写代码，但 AI 生成的代码我还是会进行 review ，确保架构的合理性和代码的健壮性。

gpt-5.3-codex & Openclaw & Codex Remote：Vibe coding game changer

转折点发生在 2026 年春节，那时刚好因为某些原因我提前回家了，在家的期间我终于可以腾出时间去折腾和体验各种 AI 功能，恰巧当时 OpenAI 发布了 gpt-5.3-codex 模型，并推出了 Codex 的 GUI 客户端。印象很深刻的是当时 Codex 的额度给得很大方，20 刀的套餐可以用很久，而且 gpt-5.3-codex 这个模型真正进入到了能用、好用的阶段，因此在春节期间我基本上每天都在重度 Vibe coding ，让 Codex 给 Prismira 开发了特别多的功能。

在同期 AI 界还诞生了一个现象级产品，即 Clawdbot ，后改名 Moltbot 、Openclaw 。它让个人 AI Agent 不再是幻想，简单安装好 Openclaw 后只需要连接到 Telegram 、Discord 等即时通讯工具，你就拥有一个可以随时随地使用的 AI 助理。因此那个阶段我的 Vibe coding 是这样的：在电脑前，直接用 Codex 开发功能，不在电脑前的时候，用手机的 Telegram 远程给 Openclaw 下发任务去开发功能。为了让 Openclaw 能更独立、更稳定地运行，我还购买了一台 Mac mini 来给 Openclaw 使用。

因此这个时候我拥有了远程 Vibe coding 的能力，只要我想到了某个功能，我就可以快速让 Openclaw 帮我完成开发。在 2026 年 2 月到 3 月这个阶段，Prismira 的代码量和功能进入了第一个爆发期，代码量从 48,515 涨到 163,822 行。

2026 年 6 月，Codex 正式发布了 Codex Remote ，我的远程 Vibe coding 又增加一枚强劲的工具，因此从这个月起 Prismira 进入了第二个功能爆发期，代码量从 20 万 涨到 46 万。

我的 codex token 消耗热力图

功能大跃进：从想到啥做啥，到维护有心无力

你可能很好奇，为什么代码量会从 4 万行暴涨到 40+ 万行，原因是我让 AI 在这短时间内做了这些功能：

● 完整的原生 iOS App 和 macOS App
● PDF 账单识别、图片账单识别
● 复杂的 Prismira AI agent
● 会员系统以及会员兑换码系统

除了这些功能之外，在这段时间内我还让 AI 改版了几次网页的 UI 样式，以及 iOS 、macOS app 的 UI 样式也做了两个大版本，AI agent 功能也是重构了两次。

新版后台界面

iOS App 界面

macOS App 界面

Vibe coding 的感觉太爽了，一旦开始就停不下来。但我开始发现事情不对劲了：AI 做了那么多功能，但我压根来不及仔细验收和测试。很多时候 Codex 完成代码编写，我只简单看了截图便把代码合并进去了。在真正使用到这些功能时发现功能要么有 bug 不能用，要么做出来的效果不是我想要的。为了解决这个问题，我开始补各种测试，无论是单测、集成测试还是冒烟测试，甚至做了一套用于 Vibe coding 开发流程的技能来限制 AI 编程工具的行为，希望能通过这些规范和约束来提高功能的稳定性以及迭代的有效效率。效果不能说没有，只能说提升有限。这些规范和工具并不能解决项目的核心资源缺口，那就是人的审美和评审标准。

我对于产品的细节把控比较细，经常会让 AI 反复修改某个功能的样式和交互。当 AI 生成出来的样式和功能不符合我的标准，那我便不会用它。正是因为我没有太多的时间去一一把控 AI 开发出来的那一堆功能的细节，导致这个阶段 Prismira 项目并没有提升我的记账效率，反而我因为需要频繁修复 bug 、优化样式交互，导致新功能迟迟用不上。直到现在，原生的 iOS App 和 macOS App 自己都没有正式用起来，因为要改的地方实在太多了，改不过来。

当代码逐渐变得廉价，真正值钱的是项目的审美和灵魂，而审美和灵魂是需要人注入大量的时间精力去创造的。AI 能大大提升开发效率，但开发完成不代表达到上线标准。

而且在这个事情上有个更残酷的现实是，AI 开发的这些功能，真正有帮助我提升记账效率的屈指可数。我仿佛在持续做一些我认为重要但不会用到的功能，给自己凭空创造了很多伪需求，白白浪费了 token 。

回归初心：能解决问题才是有价值的

后来我一直在思考一个问题：究竟做什么功能才是有价值的？功能做得再好再强大，没人用的话毫无意义。功能之所以会被使用，那肯定是因为它解决了一个确切的问题。因此我重新回忆起现在的记账流程究竟还有什么问题，我想了想，应该有两个：麻烦、不确定记得准不准。

麻烦是因为虽然 Prismira 做了账单文件的导入功能，但不同平台的账单文件还是需要用户手动在邮件里下载下来再手动到平台进行导入，不够便捷。

不确定记得准不准，是因为缺少核算，平台导入的流水往往会有多个账单来源，这里面可能会有交叉记录，虽然平台有智能识别重复交易流水的功能，但万一忘记检测那账本就是不准的。

因此我做了两个功能：专属账单邮箱和对账功能。

专属账单邮箱

Prismira 为每一个用户提供了独立的账单邮件收件箱，你可以使用这个邮箱去接收各个支付渠道的账单文件，无论是微信、支付宝还是各种信用卡的账单都可以。当账单文件发送到专属邮箱后，程序会自动识别并提取账单文件，如果账单文件有加密，Prismira 会引导用户输入解密密码，并解析文件中的所有交易流水保存到导入草稿中，这样用户可以省去手动下载、手动上传的步骤。

观看视频：专属账单邮箱

对于信用卡的账单，你甚至可以把专属账单邮箱设置为信用卡的账单接收邮箱，这样每个月信用卡的账单会自动发送到 Prismira ，由 Prismira 来自动进行导入，以后你只管消费，Prismira 来负责帮你收集和解析账单，效率大大提升。

对账

Prismira 支持给交易流水关联资金账户，如果想要验证记账究竟准不准确，可以直接分析每个资金账户的余额记录与真实的账户余额是否一致即可。因此 Prismira 为每个资金账户提供了余额的功能，并提供了余额自动校准的能力，当用户导入一批流水后，资金账户的余额会同步进行更新，此时只需要确认平台上显示的余额与真实账户余额是否一致就能知道是否有记错、记漏、重复记入了。

观看视频：对账

当出现余额不一致，Prismira 会尝试从已有的交易流水中分析可能存在的重复交易，专门用于解决交叉记录的流水，通过对账的功能便能一眼看出有哪些流水重复记录。Prismira 不仅能让你轻松记账，还能让你放心记账，不用担心数据不准确。

两年半的演进：项目的「多」与「少」

Prismira 从 2024 年开始写第一行代码算，至今已经有两年多了。两年多以来我和 AI 写了 46 万行代码，平台能力逐渐完善，实打实地解决了我的记账需求。它的「多」体现在代码行数、commit 数、功能数上。

除了前面提到的两个功能外，现在的平台提供了非常多能帮助用户更简单地记账、更智能地分析数据、更直观地管理预算的功能，它从小小的一个脚本文件成长为一个完善的平台。

代码行数历程

提交次数历程

但你估计也猜到了，这个项目应该没什么人用。它的「少」体现在宣传少、知道的人很少，使用的人更少，很多时候是在为自己服务。

产品只有自己一个人用，我并不觉得这是一件丢人的事。只有当你花费巨大的时间和精力甚至是金钱做出来一个看起来很厉害的产品，但连自己都不用，那才叫丢人，浪费。

Prismira 从始至终都是为了解决我自己真实的需求，我允许自己花那么多的时间和精力去做一个复杂的产品，因为我认为用自己的技能来解决自己的实际需求是一件很浪漫的事情，作为开发者我有创造的能力，只要我想，那我大概率能做到。在自己力所能及的情况下去实现自己的一些小小愿望我觉得很美好，很幸福。项目所使用的各种 AI 工具也是因为应付工作之外还有富余的资源，本着不浪费的角度充分利用手头的资源，本来也是一件很理所当然的事情。

作为 side project ，Prismira 成功了一半。

AI 与独立开发者：理想与现实，焦虑与转型

Prismira 成功的另一半，是要让它被更多的人用起来，解决更多人的需求和问题。

事实上，在很长一段时间内，自己对它的定位不仅仅是解决自己的需求，我对它抱有更大的期待，希望自己能通过这个项目来验证独立开发者这条路究竟能不能走通。

过去互联网营销号为了流量会刻意制造一些焦虑，例如程序员 35 岁一到就会进入斩杀线，公司裁员大龄程序员变成了行业的共识，乃至社会的共识。我的亲朋好友和我聊天也经常提到这一点，对话中充满了对我职业生涯的担忧。起初我并不以为然，认为只要能证明自己对公司的价值还在，那你就不会被裁。

但今年以来我的想法发生了巨大的变化，裁员、行业的颠覆可能来得要比想象中的快很多，原因是 AI 。我相信这并不只是自己一个人的想法，我的同事、同行都开始在讨论 AI 什么时候会淘汰程序员，毕竟 AI 写代码这么厉害，当程序员都不写代码了，那还需要程序员干嘛。

对我冲击最大的是今年年初 Openclaw 爆火的那段时间，亲眼目睹了 AI 从一个只会跟你聊天、生成一些图片、帮你写一些代码的工具，转身变成了什么事情都能帮你做的助理，这太超前了，我感受到前所未有的危机感，甚至曾经悲观地认为今年我们都要完蛋了，以后公司不再需要昂贵的、效率低下的人类员工，只需要养一堆龙虾员工，它只需要电力、token ，便能解决公司的所有需求和问题。

去年年底到今年上半年，我的工作也发生了巨大的变化，本就不轻松的工作突然进入地狱模式，工作时长大幅增加，加班成为常态，连喘口气、睡一个充足的觉都成为奢望。这更加剧了我对工作的抗拒之心，内心渴望逃离这种环境。

在 AI 浪潮来袭、工作难度巨变的背景下，我逐渐启动自救模式，开始探索其他可能性。独立开发者，成为我所向往和追求的目标。

很久以前我便想成为一名独立开发者，我觉得通过自己的努力和能力做出一个产品，然后靠它获得人们的认可以及获得商业上的成功，这是一件多么酷的事情。以前停留在想，现在自己开始在做。

AI 是一把双刃剑，虽然它确实会挤压程序员这个行业的生存空间，但它确实也赋予每一个有想法的人非常强大的力量，以往只能停留在脑海的想法，现在都可以通过这个百宝箱来快速落地完成。这对独立开发者来说是一个天大的好事，甚至它可以帮你补齐你所缺失的能力，你不再需要是一个六边形战士，你只要懂得怎么用好 AI 这个工具，你便是六边形战士。

Prismira 的演进历程便是我尝试成为独立开发者的证据。虽然这个过程并不顺利，也不成功，但我认为我已经成功踏出第一步了，接下来便是让市场来验证我的时刻。

后记

创作文章不易，创作项目更不容易。希望有看到这篇文章的朋友可以体验一下 Prismira ，留下一些宝贵的意见和建议，无论好与坏我都虚心接受。

Prismira 项目网站： https://prismira.app

[奇思妙想] 关于空闲时间创一个小小的业的想法

之前看到过别的地方有那种做的提拉米苏什么的卖看好多女士在买，感觉成本收益是不是应该还可以。家在大学城，周边有几所大学很近，靠卖这个外加拍点视频，有没有什么搞头？

[问与答] 现在弄一个养老院如何?

如题,我突然想到现在的年轻人生娃的太好了,以后老了肯定得去养老院,如果现在就弄一个养老院品牌,等多年后收获了口碑,又是老牌子,年轻人到时候老了更愿意来经营的时间长的养老院吧

是不是一门好生意?

[分享创造] 终于可以把云麦体脂秤数据导入 Google Health 了

最近用了一个多月 Google Fitbit Air ，感觉还不错，然后家里还有几年前买的 云麦体脂秤 3 SE

但两边数据不通，每次称完都得手动录入 Google Health

于是周末 Vibe 了个 APP ，把体脂秤数据同步到 Google Health ，体脂秤终于复活了

项目地址： https://github.com/rccoder/ScaleMate