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第一個智能體不用自己寫迴圈,那程式設計師還剩下什麼? 官方來源:Martin Bernaola Mendez,原文發表於 2026-11-13(1 天內,見文末核實)。原文標題直譯:《在微軟開發平台做你的第一個智能體,比你想的簡單》。先把反常識結論放前面:多數人以為做智能體要先學一堆新東西,新的框架、新的寫法、新的觀念,沒三個月下不來;真相剛好相反,你的第一個智能體根本不用學新東西,用你本來就會的主程式語言、你本來就熟的寫法,一個下午就跑起來了。智能體的本質一點都不神秘,就是模型加指示加工具加記憶,繞著圈跑到答案出來:模型先判斷要不要用工具、再叫你的程式去做事、拿到結果再寫答案,迴圈跑完才收工。關鍵在最後一句:這個迴圈不用你寫,框架全包了。你只剩三件事:給它一個名字與指示、給它一個工具、給它一段記憶。微軟的智能體框架就是幹這個的,底下還有一個聊天客戶端介面,幫你把不同模型的呼叫方式統一成同一套寫法。這篇只做一件事:照原文四步走,帶你從零做出第一個會查天氣、會記得你名字的旅行小幫手,最後再換成本機免費版,一毛錢都不花。先說清楚底線:前置條件是開發平台軟體開發套件第十版或全新的第十一版,加上一把開放智能的應用程式介面金鑰;沒有金鑰也沒關係,文末有本機免費版。 說清詞: - 智能體:模型加指示加工具加記憶,繞著圈跑到答案出來的程式,模型負責判斷、你的程式負責做事。 - 聊天客戶端介面:微軟擴充智能裡的統一介面,把不同模型的呼叫方式包成同一套寫法,換模型不用重寫程式。 - 微軟智能體框架:坐在聊天客戶端介面上面、專門加智能體功能的那一層,負責指示、工具呼叫、工作階段,往後還能接多智能體流程。 - 指示:你給智能體的工作說明,寫明它是誰、說話多簡短、什麼時候該用工具,寫得越具體、它做得越穩。 - 工具:就是你本來就會寫的普通方法,加上一句說明文字掛進智能體,模型看說明決定什麼時候叫它。 - 說明屬性:掛在方法與參數上面的說明文字,告訴模型這個方法是幹什麼的、參數是什麼意思,模型就靠它決定要不要叫、要傳什麼。 - 迴圈:模型決策、呼叫方法、結果回填、寫答案,四步轉一圈,直到答案夠好才停,框架自動跑,你不用自己寫。 - 工作階段:對話的記憶盒子,建立一次、每次跑都傳進去,智能體才記得上一句講過什麼。 - 串流:答案一個字一個字出現的跑法,像聊天視窗那樣慢慢印出來,整段等完才印是另一種跑法。 - 主控台專案:最簡單的那種程式,沒有視窗、沒有網頁,只在命令列視窗裡跑,做第一個智能體用它就夠了。 - 環境變數:存在電腦系統裡的設定值,金鑰放這裡,程式碼裡只讀它、不寫明文。 - 本機模型:裝在你自己電腦上跑的模型,不用連雲端、不用付按量費用,代表作是奧拉瑪接開源模型。 - 模型上下文協定:接現成工具伺服器的標準作法,原文只在展望裡提,叫你以後自己去接,不用現在學。 - 可觀察性:把每一次模型呼叫與工具呼叫都留下紀錄的作法,出怪事時靠它追查,原文只在展望裡提。 一個真實的例子:原文的第一個智能體叫旅行小幫手,做的事再小不過:回答去馬德里旅行的小建議。做法是拿開放智能的客戶端取一個聊天客戶端、指定一個支援工具呼叫的聊天模型,再把它轉成智能體,給名字旅行小幫手、給指示說你是友善的旅行助理、答案保持簡短,跑起來就完成了。問它去里斯本玩兩天怎麼排,答案一個字一個字慢慢印出來,那是串流跑法。接著給它一個工具:一個查天氣的普通方法,加上一句說明說這是查某個城市的天氣預報,方法本身只是回傳一段寫死的假天氣。問它去里斯本要不要帶傘,背後發生四件事:模型讀問題、發現需要天氣資料、叫方法去查里斯本、拿到結果寫答案說早上會下小雨、記得帶傘。迴圈你一行都沒寫,框架全包了。最後加記憶:建立一個工作階段、每次跑都傳進去,先說嗨我是安娜、星期五要飛里斯本,再問要不要帶傘,第二問根本沒提城市,智能體自己用對的城市查天氣;再問我叫什麼名字,它答得出安娜。這三問跑下來,第一個智能體該有的東西全齊了:會判斷、會動手、會記得。 為什麼是框架全包,而不是你自己寫迴圈?因為迴圈裡最容易出錯的地方,全是重複的髒活:模型回傳要叫工具,你要解析它叫的是哪一個、參數對不對;方法跑完,你要把結果用對的格式回填給模型;模型又回傳要再叫一次,你要判斷這是正常接力還是無限鬼打牆;答案終於出來了,你要決定什麼時候停。這些事每一件都不難,但加起來就是幾十行容易寫錯的程式碼,錯一次、除錯半天。框架把這整圈包起來,你只寫三件事:指示寫清楚、工具掛上去、工作階段傳進去。11 月 12 日那篇手寫迴圈的教程立場剛好相反,叫你自己把迴圈寫出來、看懂每一圈在幹什麼;這篇的立場是先跑起來再說,迴圈交給框架,你先嚐到智能體動起來的滋味。兩篇沒有誰對誰錯,是先後順序:新手先照這篇跑起來,想搞懂底層再去讀手寫迴圈那篇,順序反過來很容易卡在第一圈就放棄。 再算一筆帳,讓你知道第一個智能體到底花多少錢。示範用的是開放智能的輕量聊天模型,特點是便宜、支援工具呼叫,跑幾十次問答常常不到一塊錢美金,練手完全不心疼。真正貴的不是模型,是你把正式環境的大模型、長上下文、高價輸出全開來練手,練十次就抵得上一個月的示範費用。所以練手的規矩只有一個:示範模型挑輕量便宜的,指示寫簡短,工具先用寫死的假資料,跑通了再換真資料、再換好模型。本機免費版更徹底:模型裝在自己電腦上跑,一毛錢都不花,工具、工作階段、串流的程式碼一個字都不用改,只換呼叫模型的那一行。先在本機版把迴圈、工具、記憶三件事都摸熟,上雲端花錢時才知道錢花在哪裡。 反方適用條件清單——以下情況,先別照本篇做第一個智能體,免得把本篇讀成保證: - 不想碰微軟開發平台、只用別的語言生態:本篇是微軟開發平台的作法,換生態等於整篇重寫。 - 沒有金鑰、也不想裝本機模型:兩條路都沒有,模型叫不動,智能體跑不起來,先選一條路再開工。 - 挑的模型不支援工具呼叫:工具掛上去模型也不會叫,示範用的輕量模型有支援,換模型之前先確認支援清單。 - 想一次做多智能體協作、寫作者加審查者的流程:原文只做到單一智能體,多智能體是展望裡的下一步,現在做還太早。 - 想直接做正式上線的產品:本篇只到主控台示範為止,正式產品要另外做驗證、備份、錯誤處理。 - 指示寫得含糊、只寫你是個助理:指示越空、模型做得越飄,指示要寫明身分、語氣、什麼時候用工具。 - 除此之外,只要你會寫主程式語言、想親手跑一個會動手的智能體——這篇就是為你寫的。 一句定性金句:迴圈不用你寫,判斷不用你寫,你只剩三件事:給指示、給工具、驗答案。 一、翻車清單 - 金鑰寫進程式碼、貼進群組、傳進公開倉庫:誰拿到都能花你帳上的額度,正確做法是存進環境變數,程式碼裡只讀變數不寫明文。 - 開發平台軟體開發套件版本太舊:原文要第十版或全新的第十一版,舊版可能沒有智能體框架要的寫法,先升級再開工。 - 套件裝錯:開放智能版與通用版是兩個套件,雲端版裝開放智能那一個,本機版才裝通用版加奧拉瑪那一個,裝錯就接不上。 - 模型挑不支援工具呼叫的:工具掛上去模型也不會叫,示範用的輕量模型有支援,換模型之前先確認支援清單。 - 指示寫得太空:只寫你是個助理,模型不知道該簡短還是詳細、該不該用工具,指示要寫明身分、語氣與用工具的時機。 - 工具沒加說明文字:模型看不懂這個方法是幹什麼的,永遠不會叫它,說明文字是工具能不能被叫到的關鍵。 - 工具方法寫了真的去查天氣:示範階段先用寫死的假資料,跑通迴圈再換真資料,一開始就接真服務,出錯不知道是迴圈錯還是服務錯。 - 忘記建立工作階段:每一次呼叫都從零開始,第二問不提城市它就不知道去哪裡,名字也記不住,記憶要靠工作階段傳進去。 - 工作階段建了卻沒傳進去:建立一次不夠,每一次跑都要傳,漏傳一次、那一次的對話就斷了。 - 串流與整段回傳搞混:串流是一個字一個字印,整段是等完一次印,兩種跑法的寫法不一樣,抄錯會編不過。 - 金鑰放環境變數卻沒重開命令列視窗:環境變數改了要重開視窗才生效,舊視窗讀到的是舊值,一問就說金鑰沒設。 - 本機模型挑不支援工具呼叫的:本機開源模型不是每一個都支援工具呼叫,挑之前先確認,否則工具掛上去也不動。 - 本機服務沒啟動就跑程式:奧拉瑪的本機服務要先跑起來,程式連的是本機位址,服務沒開就連不上。 - 把示範程式當正式產品:主控台示範沒有錯誤處理、沒有備份、沒有驗證,正式上線要另外補齊,示範跑通不等於產品做完。 - 一次給太多工具:第一個智能體先給一個查天氣就好,工具一次給五個,模型叫錯的機率立刻上升,出錯不知道是哪一個工具的問題。 - 指示與工具打架:指示寫不要用工具、工具又掛上去,模型左右為難,指示與工具要講同一套話。 - 名字與指示寫完就以為智能體懂了:名字只是名字,真正管行為的是指示,指示沒寫清楚,名字再好聽也沒用。 - 測試不跑就說通了:模型說帶傘不算數,程式真的跑起來、答案真的對、第二問真的記得城市,才算通。 - 換雲端平台就以為程式碼要重寫:聊天客戶端介面就是為了換模型不用重寫,雲端平台、開源模型、微軟雲端,全是換呼叫模型的那一行,其餘不動。 - 把多智能體協作當第一步:原文的展望是下一步,先把單一智能體跑通,作者加審查者的流程以後再加,一步登天一定摔。 二、替代方案+理由 原文只給一條主路,理由很硬:先拿雲端輕量模型跑通,再換本機免費版——理由是雲端版最快驗證迴圈、工具、記憶三件事,本機版再把花費壓到零,順序反過來很容易卡在本機安裝那一步、還沒看到智能體動起來就放棄。雲端版的理由是套件裝好、金鑰設好就能跑,示範用的輕量模型便宜又支援工具呼叫,練手不心疼。本機免費版的理由是模型裝在自己電腦上,一毛錢都不花,工具、工作階段、串流的程式碼一個字都不用改,只換呼叫模型的那一行,適合想一直練、一直試的人。還有一條同理可推的路:雲端平台版、開源模型平台版、微軟雲端版,理由是聊天客戶端介面把模型呼叫統一了,換平台只是換呼叫模型的那一行,其餘程式碼全不動,適合公司已經有指定平台的人。順序只有一個:雲端輕量版先跑通,再換本機版或公司平台版,不要三種同時開工。 工具的作法也有替代方案,理由一樣硬:示範用寫死的假天氣,理由是先驗迴圈對不對,出錯只可能是迴圈錯;換真資料是下一步,理由是迴圈通了再接真服務,出錯只可能是服務錯。兩步分開除錯,永遠比一次全上、錯了不知道找誰快。記憶的作法也一樣:工作階段是原文給的正規作法,理由是框架幫你管記憶,不用自己寫對話紀錄;自己寫對話紀錄是另一條路,理由是想完全掌控格式的人可以自己來,但新手先不要,框架的版本先跑通再說。 三、目標形態 一個能對照的最小閉環:開發平台軟體開發套件已裝第十版或第十一版、開放智能金鑰已存進環境變數;主控台專案已建好、開放智能套件已裝好;智能體已有名字旅行小幫手、指示寫明友善的旅行助理、答案保持簡短;問它去里斯本要不要帶傘,模型自己叫查天氣的工具、拿到結果寫答案說早上會下小雨、記得帶傘;第二問不提城市,它用對的城市查天氣;第三問問我叫什麼名字,它答得出安娜。三問全對、程式真的跑起來,才算通。一句話:先讓一個智能體真正動起來,再談多智能體。 這個最小閉環還有三個進階樣子,通了之後可以一個一個加上去。第一個是換真資料:查天氣的方法從寫死的假資料換成真的天氣服務,問同樣的問題,答案裡的溫度與天氣要對得上真實預報,迴圈不動、只換方法裡面。第二個是換本機免費版:模型換成本機開源模型,其餘程式碼一個字都不改,跑同樣的三問,答案一樣對,帳單變零。第三個是加第二個工具:再掛一個查機票或查景點的方法,指示寫明什麼時候用哪一個,問一個同時需要天氣與景點的問題,看模型會不會自己挑對工具。這三個樣子有一個共同點:一次只換一件事,換完立刻驗三問,驗不過就只退一步,不用整段重寫。 四、遷移步驟 1. 先備前置條件:開發平台軟體開發套件裝第十版或全新的第十一版,開放智能金鑰申請好、存進環境變數,不要寫進程式碼。 2. 新建主控台專案:用命令列工具新建一個主控台專案、進到專案資料夾,裝開放智能版的智能體套件。 3. 寫第一版主程式:拿開放智能客戶端取聊天客戶端、指定輕量聊天模型,轉成智能體,給名字旅行小幫手、給指示說你是友善的旅行助理、答案保持簡短,問一句去馬德里旅行的小建議,跑起來。 4. 換串流跑法驗一次:同一個問題改用串流跑法,答案一個字一個字印出來,確認兩種跑法都通。 5. 給它第一個工具:寫一個查天氣的普通方法、加一句說明說這是查某個城市的天氣預報,方法裡先回傳寫死的假天氣,掛進智能體。 6. 問它去里斯本要不要帶傘:看模型自己叫查天氣的方法、拿到結果寫答案,迴圈四步都發生了才算通。 7. 建立工作階段:建立一個工作階段,每一次跑都傳進去,先說嗨我是安娜、星期五要飛里斯本。 8. 驗記憶三問:第二問要不要帶傘不提城市,看它用對的城市查天氣;第三問問我叫什麼名字,看它答得出安娜;三問全對才算通。 9. 換本機免費版:裝通用版套件加奧拉瑪套件,本機服務先啟動,模型換成本機開源模型,其餘程式碼一個字都不改,跑同樣的三問。 10. 換真資料:查天氣的方法從寫死的假資料換成真的天氣服務,問同樣的問題,答案要對得上真實預報。 11. 加第二個工具:再掛一個查機票或查景點的方法,指示寫明什麼時候用哪一個,問同時需要兩種資料的問題,看模型挑不挑得對。 12. 換公司平台驗一次:雲端平台版、開源模型平台版、微軟雲端版挑一種,換呼叫模型的那一行,其餘不動,確認聊天客戶端介面真的統一了寫法。 13. 記帳:示範用的輕量模型跑幾十次常常不到一塊錢美金,練手用輕量模型、指示寫簡短、工具先用假資料,跑通了再換真資料、再換好模型。 14. 排定主力與備胎:主力一種平台每天用,備胎一種放在旁邊,主力出問題、換專案時立刻換備胎頂上,不用臨時翻文件重學寫法。 15. 每月回頭對一次官方文件:智能體框架還在長大,多智能體流程、模型上下文協定、除錯工具都會變,每月花十分鐘對一次,才不會拿著舊地圖走新路。 跑完這十五步,真正拉開差距的不是你會幾種平台,是你給指示的方式。指示寫得含糊,模型就做得含糊;指示寫得具體,模型就動得具體。好的指示有三個要素:先說身分,再說語氣,最後說用工具的時機。身分是你是誰,例如友善的旅行助理;語氣是答案多長,例如保持簡短;用工具的時機是何時該查資料,例如需要天氣資料時就用工具查。三個要素寫進每一次設定,模型的命中率立刻不一樣。反過來最差的指示是只寫你是個助理,模型不知道你要它簡短還是詳細、不知道什麼時候該動手,只能憑感覺猜,猜錯了你還要花時間收拾。框架是硬體,指示是軟體,硬體接好了、軟體跟不上,一樣跑不快。 問問題也有一個進階技巧:一次只問一件事。請模型同時排行程、查天氣、再訂機票,它常常三件都做得半調子;拆成三輪,每一輪只做一件、每一輪都驗收,總時間反而更短,因為返工最花時間。還有一個習慣值得養:每一次請模型動手之前,先請它用一句話說出它理解的任務是什麼,它說對了再讓它動手,它說錯了先糾正理解、不要讓它帶著錯誤的理解去叫工具。這兩個習慣加起來,模型的出錯率會掉一大截,你花的檢查時間也會跟著掉。 五、團隊共建分工 做第一個智能體是小事,但三個角色別一個人全扛: - 你自己管金鑰:金鑰只你經手,存進環境變數、不寫進程式碼、不貼進群組,誰要用就請他自己建一把。 - 審查者核對帳單:每週對一次用量,示範用的輕量模型跑幾十次常常不到一塊錢美金,大模型、長上下文、高價輸出的帳單先抓出來看。 - 紀錄者留對照表:把每一次實驗的模型、指示、工具、工作階段、驗收結果寫進本篇贈品驗收表,換人接手時不用重讀原文,換模型時照表改名字就好。 - 守門員管範圍:每一次請模型動手之前,先說清楚哪些工具能叫、哪些資料不能碰,正式環境的設定一律列入禁區,模型動手之前先對一次範圍,叫錯工具的代價比多問一句話貴得多。 - 新人先跑最小閉環:新加入的人不要一次做多智能體,先照本篇第四節跑一遍最小閉環,三問全對、程式真的跑起來,通了才算入門,通不了先找守門員對設定,不要自己硬湊。 六、官方工具包 - 微軟擴充智能:聊天客戶端介面,統一不同模型的呼叫寫法,換模型不用重寫程式。 - 微軟智能體框架:坐在聊天客戶端介面上面,負責指示、工具呼叫、工作階段,往後還能接多智能體流程。 - 開放智能版套件:雲端版裝這一個,示範用輕量聊天模型,支援工具呼叫。 - 通用版套件加奧拉瑪套件:本機免費版裝這兩個,接本機開源模型,其餘程式碼不變。 - 示範模型:輕量聊天模型,支援工具呼叫,練手便宜。 - 本機模型代表:駱馬三點二,裝在自己電腦上跑,一毛錢都不花。 - 同理可接的平台:雲端平台、開源模型平台、微軟雲端,換呼叫模型的那一行就好。 - 展望裡的下一步:多智能體流程、模型上下文協定、智能體對智能體、可觀察性、除錯工具,現在先知道名字就好。 - 前置條件:開發平台軟體開發套件第十版或全新的第十一版,加上一把開放智能金鑰或一台裝好本機模型的電腦。 結尾收束:原則比框架多重要——智能體框架不是魔法,是把迴圈包起來的那一層。可重複的動作規則只有一條:每次換模型、換平台、加工具之前,先回到那個最小閉環——三問全對、程式真的跑起來——通了再往下走。今晚就能做的事:先備好金鑰、建一個主控台專案、問它一句去馬德里旅行的小建議,答得對,這條路就是你的了。 最後再提醒一次最容易被低估的事:第一個智能體真正的成本不是金鑰、不是套件,是你願不願意把指示寫清楚。指示寫不清楚,模型做得再快也是亂做,你還要花更多時間收拾;指示寫清楚了,迴圈、工具、記憶三件事立刻各就各位。這筆帳,比幾十次問答不到一塊錢美金重要得多。今晚先跑三問,明天上班第一件事就拿一個你真正的工作問題去問它,問完看它會不會自己挑對工具,挑對了,你就知道這條路值不值得走下去。 本篇贈品:微軟智能體首次落地驗收表 開通之前逐項打勾:1 前置——開發平台軟體開發套件已裝第十版或第十一版、開放智能金鑰已存進環境變數、沒寫進程式碼;2 專案——主控台專案已建好、開放智能版套件已裝好;3 第一版——智能體已有名字旅行小幫手、指示已寫明友善的旅行助理與答案保持簡短、問去馬德里旅行的小建議已跑通;4 串流——串流跑法已驗一次、答案一個字一個字印出來;5 工具——查天氣的方法已寫好、說明文字已加上、方法裡先用寫死的假資料、問去里斯本要不要帶傘已看到模型自己叫方法;6 記憶——工作階段已建立、每次跑都已傳進去、第二問不提城市已用對的城市查天氣、第三問已答得出安娜;7 本機版——通用版套件加奧拉瑪套件已裝好、本機服務已啟動、模型已換成本機開源模型、三問已重跑全對;8 真資料——查天氣的方法已換成真的天氣服務、答案已對上真實預報;9 第二工具——第二個方法已掛上、指示已寫明什麼時候用哪一個、同時需要兩種資料的問題已驗過;10 帳單——示範用的輕量模型跑幾十次不到一塊錢美金的算法已知道、練手用輕量模型與假資料的規矩已立好;11 維護——每月回頭對一次官方文件、換平台只換呼叫模型那一行的作法已驗過;12 指示——每一次設定已寫明身分、語氣、用工具的時機三個要素,一次只問一件事,模型動手前已先用一句話說出它理解的任務。 S1哥觀點 別再問「做智能體是不是很難」了——難的不是智能體,是你以為迴圈要自己寫。還在觀望的人,花的時間不是學習,是猶豫;照這篇跑起來的人,一個下午就有一個會查天氣、會記得你名字的旅行小幫手,迴圈框架全包了,你只剩給指示、給工具、驗答案。更值得問的是:你現在每天重複做的那件小事,是查資料、還是回覆、還是整理?那一件,就是你第一個智能體該先接的理由。還有一個更扎心的問題:你上一次說要學智能體,結果三個月過去、連第一個主控台專案都還沒建,是什麼時候?這種拖延,跑起來一次就治好了,因為跑通的那一刻你就知道,原來第一步這麼小。你第一個智能體想讓它先幫你做什麼?評論區說說。
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蚊子走了之后,遍地是蛆... 整个推特受这些虚伪人设的荼毒太久了,我以后多了一个身份,那就是打假这些所谓的“打假博主”! 这是第二个正在起号的“打假博主”章鱼哥 @fkscamlee ,老样子,先把套路讲一下: 1. 先立人设:他的人设与撸哥不同,专注于一个大V,但碰巧是流量最好的那一批,只要把李哥 @hazenlee 喷的体无完肤,就能收获所有看李哥不顺眼的人的忠实关注... 2. 炮制内容:开始高频发布各种美股交易战绩,比如这几天热度最高的是海力士,于是就疯狂发相关交易,并逐步转换为带单模式,并且开始不断晒收益图,将打假人设巧妙的替换为美股专业交易员。 3. 准备变现:这个是最搞笑的,章鱼哥攻击李哥的主要方向就是开收费群,而章鱼哥发现自己有了流量和新人设后,不知道怎么变现,于是照猫画虎也开始准备公开拉群了... 不过这个章鱼哥聪明的一点是,他自己会审视自己的行为,如果他也收费,岂不是自己打了自己的脸,于是聪明的章鱼哥决定先准备拉群测试一下,而且还要打着“不收费”的旗帜来维持住道德人设... 到这里其实你已经可以发现了,这类打假博主的常用套路都是类似的结构,先语出惊人吸引观众,然后要么流量变现要么收费变现... 举几个例子: 起号流程:章鱼哥这个账号从6月开始起号,早期内容全部是喷李哥的,李哥到底有没有可以被实锤的内容最后再说,但他立下的人设很简单,那就是我被李哥割了,我要报复! 在开始的几篇推文获得了极大曝光后,章鱼哥尝到了甜头,因为人们就爱看小散户把大V拉下神坛的故事,所以章鱼哥的起号历程正式开始了... 从6月至今,仅仅2个月,章鱼哥疯狂发推,60天内写了足足4300条推文,平均每天高达60条! 从全方位无死角抹黑,逐步转向了频繁晒美股交易,最终在最近补上了拉群的最后一环,可能是怕被揪住后导致人设崩塌,所以临时又说取消了... 章鱼哥的套路:这个账号喜欢幻想所有不切实际但非常吸引人的话题,如果不是他自己意淫说出:我是一个东北人,然后说自己2022年就因为我发了很多广子所以拉黑我了...的这种离谱言论,我还真的有点相信他的一些惊人言论... 我2022年几乎没有发过推文,也更不是东北人(这个脑回路真的把我逗笑了),所以这个章鱼哥的惯用逻辑就是编造,编的越离谱越有人爱看... 从这一点就能看出来,他的很多言论有可能就是单纯的幻想与编造,而他的交易盈利晒单还有多少可信度,就交给大家去判断了... 最后再说个搞笑的,他说我老婆比我大几十岁,我是入赘的,我给我老婆看了,哭笑不得... 也不知道这个章鱼哥未来还能编出多少笑点... 我是真的好奇: 什么人可以每天高频发推60条,就为了证明自己交易美股很赚钱? 你赚钱就好好赚呗,然后还要开群? 你炒美股就好好炒美股呗,怎么还这么关注推特账号的数据?原话:“这个推特做了接近3个月了,看增长有时候比我赚钱了都过瘾...” 你那么爱喷推特上的嘴炮分析师,怎么自己还好为人师,写出又臭又长的教学贴了? 晒的所有交易只有截图,没有实盘,又是怎么好意思学别人开群的? 最后就是先装“理中客”,原话说:“我也没有针对你的意思,画师”,然后见我不回复就直接问候全家,编造各种离谱的言论来攻击? 不好意思,你这个号也别想起来了,你敢重开收费群的那一天,我就盯着你一直锤! 我劝你最好不要...
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Claude 加了白板和表格,所有付费套餐可用(测试版);仪表盘改名 Claude Data 正式上线 Anthropic 11 月 10 日给 Claude 加了两种能跟同事一起改的新内容:白板 Claude Whiteboards 和表格 Claude Sheets,所有付费套餐都能用,目前是测试版。 10 月上线的仪表盘 Claude Dashboards 同时结束测试,改名 Claude Data。这些功能今天开始分批推送,账号里暂时没看到属于正常。 【谁能用、怎么开】 三样都要付费套餐,网页、桌面和手机 App 都能用。没有专门的入口,在对话里直接说要什么就行,比如“做个招聘预算表”。Claude Data 要先连一个数据源,比如数据仓库,或者 Salesforce 这类客户管理系统。 Team 套餐三样默认全开。企业版的白板和表格默认关闭,Claude Data 从 11 月 19 日起默认打开,管理员可以在 Organization settings > Artifacts 里随时改。 OpenAI 9 月底推出的 ChatGPT Space 也是让人和 AI 一起改同一份文件,但只给 Pro、Business 和企业版,Plus 用户用不了。Claude 这次最便宜的付费套餐 Pro 也在范围内。 【跟原来的 Artifacts 有什么不同】 Artifacts 是 Claude 在对话旁边做出来、能接着改、能分享的成品。文档、幻灯片和设计 10 月已经正式上线,团队可以一起编辑。这次多了白板和表格两种格式。 白板适合开会时理思路。把一个还很乱的计划口头讲给 Claude,它排成一张带时间线、负责人和日期的白板,同事可以实时一起改。 官方举的例子是复盘会:每个人往板上贴想法,Claude 按主题归类,再给每个人起草待办事项。框住白板的一块区域,可以只针对这一块提问。讨论完,Claude 能把白板转成文档或幻灯片,也能导进 Lucid、Miro 接着用。微软的 Whiteboard 里也有 Copilot,能在板上出点子、给便签归类、写总结,前提是有 Microsoft Copilot 许可证。 表格一句话就能生成,带多个工作表、公式、格式和下拉菜单,比如活动跟踪表、招聘预算。Claude 每改一处,会把改动框出来,方便你看它动了哪里。Claude 以前也能生成 Excel 文件,但要下载下来另外打开;Sheets 留在 Claude 里,你、同事和 Claude 可以一直在同一张表上改。 官方说现在只有基础功能,需要完整的 Excel 功能,可以导出成 .xlsx 或 CSV,或者用 Claude for Excel 插件,也能转到 Airtable、Asana、 继续做。 【Claude Data 多了什么】 官方解释改名的原因是,企业用数据早就不止做仪表盘。新增的几项里,最实用的是“认证查询”(测试版):数据团队把“活跃用户”“收入”这类指标的算法定下来,大家做图都用这一套,图表上会带“已认证”标记,避免两个部门拿着不同的数字开会。 另一项是“实时分享”(测试版):同事打开你分享的仪表盘,看到的就是最新数字,哪怕他自己没连这个数据源。他只能看到结果,看不到底层数据,也只能跑你批准过的查询。 此外,Claude 能根据指标起草图文并茂的数据故事,或者带旁白的讲解短视频,你审过之后再发出去。仪表盘还加了缓存,打开更快,每个仪表盘可以单独设刷新频率;改动有记录,能看到谁改了什么、退回到之前的版本;也能套用公司的设计规范。 【在 Claude 里直接用别的软件】 同一天,交互式连接器也升级了。连接器支持的话,可以把整个工具在对话旁边打开,或者全屏用,登录的是你自己的账号。比如打开一个 Confluence 页面,让 Claude 改,改动直接出现在页面上;打开 Box 里的文件让 Claude 修订,两个版本并排对比后再决定留不留;在 Adobe 里让 Claude 修照片,或者编辑、涂黑 PDF 里的内容。Claude 动手前要你批准,跟平时批准连接器操作一样。 首批支持的还有 Notion、HubSpot、Asana、Canva、Dropbox、 等,Figma、Harvey、Shopify 正在接入。这项功能在网页版和桌面版所有套餐分批推送,前提是你的账号已经换成新版 Claude,也就是 9 月起把聊天和 Cowork 合并的那一版。 Anthropic 还预告了 Claude Meetings:把 Claude 拉进会议记笔记,边开会边更新团队正在改的文档,没给上线时间。 官方推文: 白板、表格和 Claude Data: 交互式连接器: 总览:
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要同時出現多少個巧合, 才能讓全球最高市值的CEO 短短72小時內走到下台 我花一整天閱讀大量資料, 拼湊出前因後果 這應該是最接近真相的事實, 大家當故事看 「我跟你說, 下週Nvidia的CEO會辭職」 這不只說出去沒人信, 連拍成電影都會被罵爛尾 跨黨派的鬥爭, 全在7天內引爆, 首先是誤區: 1. 外遇 & 間諜都是障眼法 2. 兇手不是民主黨或共和黨, 而是兩黨的對中鷹派 3. 川普是最不希望黃仁勳離開的人 4. 這群跨黨鷹派也沒想過火燒這麼大, 黃仁勳辭職 事件開始 📍第一個巧合:關稅、黃樂、美伊戰爭 早在半年前盧比歐就曾二度向川普示警 要求關注黃仁勳與 Megaspeed 的往來 川普知情晶片可能被轉運, 但始終沒有積極處理 一方面想和習近平維持談判空間 另一方面, 美伊戰爭已佔據大量政治資源 (當中還穿插中美元互訪, 這半年真的很忙) 川普也許是相信黃仁勳自己能摸清界線 也許想順便摸清中國依賴GPU的程度, 就睜隻眼閉隻眼 總統忙就算了, 該列貿易黑名單的商務部長 Lutnick 半年0動作, 此舉使共和黨內的對中鷹派越來越不滿 他們在意的事情, 白宮始終沒有全力推進 📍第二個巧合:期中選舉大敗、內閣開始分裂 美伊戰爭拖太久, 讓川普付出巨大的政治代價 內閣原本就存在主戰與停戰兩派 選舉失利後, 矛盾進一步浮上檯面 共和黨開始找戰犯, 原本支持川普的人開始各自盤算 連副總統JD都開始與切割 “內閣中還有誰挺我?” 此刻川普自己也不清楚 📍第三個巧合:川普的個性, 卻逐漸失去控制力 川普的性格一直是擇善固執, 想幹嘛就一意孤行 (美伊戰爭說過若沒人支持, 他照樣打, 願意當壞人) 但這次選舉失利, 讓他政治籌碼大幅縮水 內閣大難臨頭各自飛, 這時黨內對中鷹派有了機會 此刻再不處理中國晶片, 幾個月後改朝換代 參眾兩院不在掌控之下, 屆時更無法保證事件走向 於是鷹派跳過川普, 釋出黃仁勳相關的負面消息 將間諜、叛國敏感議題帶入, 好快速推動閉門聽證 此刻這件事也驚動民主黨的對中鷹派 原本政治立場不同的兩群人, 突然有共同目標 民主黨也加入戰局, 一起深挖更多外遇, 更多花邊新聞 ‼️注意:川普一直把黃仁勳當朋友, 始終沒有切割‼️ 此時面對媒體追問, 他還多次逆風替黃仁勳說話 (就和當年麥可傑克森相同, 川普是真兄弟, 我都要哭了) 📍第四個巧合:黃仁勳低估了華盛頓的遊戲規則 黃仁勳白手起家, 從餐廳洗碗工一路走到今天 他相信的照規則做事, 乖乖繳稅就不會被找麻煩 但美國政治是真的很髒, 你就算今天和總統是朋友 卻不代表能避開 “深層政府” 的政治鬥爭 黃仁勳非常聽川普的話, 還會給一堆情緒價值 川普自然把黃仁勳當成朋友, 願意替他說話 紐約時報稍早證實: 川普前一晚曾致電, 勸黃仁勳「保住CEO, 別離開」 但當總統無法控制自己的內閣時, 如何提供政治保護? 黃仁勳前天主動打給川普, 我想也是這個原因 黃希望弄清楚出了什麼事, 但川普無法給出任何承諾 大家紛紛跳過自己去揭發Nvidia 若要黃仁勳先認罪去蹲, 再幫忙特赦, 風險太大 在最後一晚, 得不到任何承諾的黃仁勳 也許自知敵不過這群鷹派, 身心俱疲, 最後選擇離開 事已至此, 川普對外也不好再明說, 只能引導輿論 挑相對最聽話的CEO當樁腳, 那就是Tim Cook 📍 第五個巧合:事件後期, 所有平行線交會 黃仁勳離開 這真的是兩黨對中鷹派想看到的結果嗎? 我相信絕對不是。 他們真正想要的, 是一個更願意配合華盛頓的黃仁勳 而不是只聽川普的話的黃仁勳 更不是讓他直接離開 NVIDIA 因為接下來的問題更大: - 新 CEO 能維持 NVIDIA 的技術領先嗎? - 新團隊會比黃仁勳更聽華盛頓的話嗎? - 美國失去黃仁勳, 能讓自己的 AI 產業更強嗎? 把整件事 zoom out 黃仁勳完全是美國政治鬥爭下的犧牲品 1. 外遇讓事情有了切入點 2. 晶片轉運讓鷹派有了政治武器 3. 選舉失利讓鷹派著急+川普失去保護能力 幾條原本不相干的線, 最後全部交會 33年, 從社洗碗工, 到全球T0的科技領袖 社會底層逆襲, 這個故事就是美國夢最好的代表 更何況他還是會配合政府的科技領袖 只可惜兩黨把NV當成核武, 趕在下台前先納入控制 控制的途中意外導致CEO離開, 事情更糟, 計劃全亂 也因此司法部這群狗雜種 “瞬間” 開始放緩用詞 「我們還沒說是間諜/還不能確認/部分誇大」 我相信閉門聽證會有好的結果 就算晶片真的轉運中國, 司法部也會和黃仁勳達成協議 檯面上讓媒體看到 “好的結果”, 檯面下控制 Nvidia 這種事情搓一下就過去了, 對深層政府而言真的不難 Stand with Jensen 我認為黃仁勳明年就能回到CEO職位。 以上資訊我花了大量時間整理 若喜歡別忘記點個追蹤, 有任何細節歡迎留言討論 #standwithjensen# #bringjensenback#
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輝達董事會不是白痴,以老黃的能力和貢獻,就算不再擔任 CEO,依然是非常有價值的人才,照理說不至於連一個職位都留不下來。 這次是完全裸辭,連董事會席位都沒有保留。 這說明老黃的問題,已經完全超脫公司倫理,背後可能還有更嚴重的法律風險,甚至涉及刑事責任。 一開始看到董事會和川普都公開表態支持他,我原本判斷他應該能平安度過這次危機。 沒想到後來又爆出第二段婚外情,完全超出我的預期,整件事也在短短幾天內急轉直下。 我沒有持有輝達股票,對這件事也沒有任何交易上的利害關係。 純粹覺得很悲哀。 一個親手打造出全球最重要科技企業之一的人,最後竟然以這樣的方式離開自己創辦的公司。 這對海外華人來說也是一個警惕。 你可以為一個國家創造數兆美元的價值,可以站上全球科技產業的頂峰,可以成為無數人崇拜的傳奇。 但當你跌下神壇的那一刻,你的族裔背景依然可能成為別人嘲弄你的素材。 連黃仁勳都無法完全擺脫的偏見,普通華人又憑什麼認為自己可以?
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彻底癫了 又是行情疯癫的一天。 今天a股成交额3.6万亿,刷新了历史纪录。很多人在讨论巨额成交量意味着什么,我打个比喻,成交额差不多相当于是股市的心跳,心跳太低说明a股在睡觉或者缺乏运动,一旦a股情绪激动或者剧烈运动,心跳就会攀升,但心跳太快对身体是一种负担,像今天3.6万亿的成交额大概相当于每分钟200下的心跳,已经是超频运转,这个状态不可能一直持续的,否则会出事的。 今天市场的中位数+1.2%,其实涨的不算很多,但局部板块被资金疯狂推高,形成了高烈度的积聚效应。商业航天继续暴涨6.4%,脑机上涨5.1%,除了这两个当红炸子鸡外,还新出了一个GEO概念(生成式引擎优化)。 要解释GEO,先解释一下SEO。 我早年刚创业的时候做过互联网网站,当时为了获得免费流量,会进行专门针对搜索殷勤的优化。具体操作是给网站加一些伪原创文章,用几个账号来回对话假装讨论很热烈,另外还会找其他网站交换友情链接,目的是让搜索引擎觉得我的网站很繁荣,很有料,很体面,增加在搜索结果里的推荐权重。 这种就是SEO优化,有专门的公司做这类业务,我当初刚创业,为了省钱就自己做,效果当然不好,就是瞎搞。 知道了SEO后就知道GEO是什么了,SEO是针对搜索引擎(主要是百度)的优化,GEO就是针对AI引擎(豆包、元宝等大模型)的优化。给品牌批量写一些宣传内容,投喂到ai日常搜索的语料库里,这样ai在回答用户的提问时就会主动替品牌说好话或者进行推荐。 为什么GEO概念今天突然爆发了呢?其实还是和马斯克有关,因为他说要在7天内公布X平台(就是以前的推特)的内容推荐算法,并且以后每4个星期更新一次。 马斯克这么做是为了化解欧盟等多国监管压力,回应算法偏见、影子禁言等质疑以重建用户信任,是经营层面的选择。但传到a股这边就被解读成算法公开后,会刺激针对算法的GEO发展,至于谁来做GEO生意,暂定a股的传媒板块。 于是今天传媒+8%,顺带把影视+6.5%和游戏+6%也带飞了,因为这三个板块的个股是大量重叠的。 其实我觉得这个概念炒作是不靠谱的,首先目前只有X愿意开源,其它大模型并没有跟进,其次x在墙外,国内ip无法访问,业务关系不大。当然最重要的是就算后面有GEO产业,我也不相信a股哪些传统传媒公司能做好,没这个基因。 只是这次概念发明的太快,等不及了,直接找个以前的老登板块,戴个头套就先上去表演了。牛市的时间窗宝贵,一天都不能浪费。 我昨晚给你们说过牛市的本质,就是情绪饱满,流动性溢出,这个时候大部分的股民都处于fomo的状态,着急寻找共识板块,挣大钱,挣快钱。现在一天涨2-3%都很难满足散户的胃口了。 这种时候最容易凝聚共识的就是超级机构或者超级大v,马斯克正好就承接了这个角色,他说的话会被放大,然后映射到a股,热钱积极炒作投机。你问那些追涨停的游资大户有几个真的相信商业航天、脑机、GEO,他们根本不在乎,只要在退潮之前卖掉股票,后面就算天塌下来也无所谓了。 …… 今天有6个板块是绿的,保险、油气开采、农化制品、房地产、石油加工、煤炭开采,在这种群魔乱舞的交易日里亏钱也是够糟心的。另外像汽车、制药、银行、高速公路、养殖这些传统行业今天也涨的很少很少,这些都是本轮行情的失意者。 很多人在股吧和社区论坛上咒骂,诅咒科技板块的泡沫风险,痛骂市场不理性,其实就是没给自己的持仓抬轿。 我前面也说了,牛市时间窗宝贵,资金都在追随最强共识。这些滞涨的传统行业缺的就是共识,没业绩,没故事,没流量,你在牛市里买这些股票,亏钱风险小,但是浪费了机会成本。 除非出现超级事实,或者超级机构、超级大v来创造共识,不然都扳不过来,只能等那些热门概念玩透了,玩崩了,资金逃出来的时候看看能不能高低切反弹一下。 …… 1、黄金和白银又涨起来了,黄金已经到4600了,白银今天最高也超过85了,前几天挖的坑都填回来了。4500以上的黄金我停止定投了,虽然还是没有买到我满意的仓位,但过去半年好差还是加了一些,就先这样了,黄金后面没有大调我暂时不买了。 对了,前几天说的那个白银lof,其实一直有溢价,一直是可以滚动套利的,就是限购金额有点少,在这个牛市的大环境下,一天十来块钱都不好意思提了。 2、伊朗外长称政府已经和抗议者展开对话,局势得到控制。但就我看到的信息而言,局势先不说恶化,反正是没有好转。我教大家看一个信号,什么时候在国内官媒上看到关于伊朗的大面积报道了,说明那边确实不闹了。 大致就这些吧,今天很多股民在讨论目前的行情合不合理,那肯定是不合理的,涨幅能算出来的那是熊市,牛市的行情一定是突破技术指标,突破估值模型的,因为牛市完全由流动性和情绪驱动的。这个时候看财务的书,看技术的书,还不如看点行为心理学的书更实用。 记住你现在已经不是在投资,接下来的时间就是标准的博弈投机。 发射~
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江苏省常州市的天宁区,有一个叫吾悦国际的商场 在该商场的地下B1层,有一家星巴克 2026年7月底到8月初,由于常州出现连续的高温天气,该星巴克开始出现附近老人占座蹭空调的情况。 这些人普遍在60岁以上,自带蒲扇、枕头、水杯、零食、扑克牌,进入星巴克门店以后,一吴就是一整天,一分钱也不消费,有些躺在长椅上睡觉,有的开免提打视频电话聊天,有的三五人打扑克斗地主,更常见的是开着免提用很高的音量刷短视频。 刚开始两天,星巴克的经营方,本着理解和关爱老人的想法,没有驱赶,也没有干预。 但是一周后,8月7日,这些老人看到星巴克不驱赶他们,开始变本加厉,竟然招朋引伴,把一些被其他商家驱赶的老人叫到星巴克,并称“这里什么都不管的,随便坐,不用花钱。”。少数几个老人觉得有点不好意思,打算买一杯最便宜的柠檬水之类的,竟然被其他老人拉住,说“这个店东西这么贵,不要花冤枉钱,吹免费空调就行了。” 还有部分老人开始带着放暑假的孩子一起来,孩子在店内奔跑打闹,严重影响了店内的经营。当天星巴克的座位几乎都被这些老人坐满。 这导致当天该门店的营业额寥寥无几,少数来买咖啡的客人,也被店内混乱的情况弄得无法忍受,只能拿着咖啡离开。 这种情况下,忍无可忍的店员开始上前劝说老人 适当让出位置,保持安静,不要打扰他人,不要阻碍门店的正常经营,并留出了一个区域表示可以给老人免费使用。 没有想到门店的好意不仅没有受到这些老人的感谢,反而这些占座的老人开始纷纷指责门店 “这座位空着也是空着为啥我不能坐?”(要不是他们这些人座位会空着吗?) “这两天我天天来都没事,凭啥今天不能坐了?”(他天天来占便宜还觉得有理了) “我坐在这里又没有妨碍你们做生意,关你什么事?”(他们坐在人家店里觉得不关店员的事) 老人们各种蛮横的强词夺理简直千奇百怪,让人大开眼界。 门店也尝试向商场和警方反映该问题,但是碰到这种老人,商场和警方也是头疼不已,纷纷表示我们管不了。 如果星巴克还是外资直营,说不定还真只能忍气吞声,等高温过去。 但是星巴克早在2025年11月把中国地区60%的股权卖给了博裕资本,这是一家背靠平安、联想和高盛的大型私募基金。 这种国内资本可不会惯着这些老人。 随着店员的报告,经营方一声令下,既然办不了那就别办了。 想蹭免费空调是吧? 把空调给我关了。 这点钱老子亏得起。 在这种情况下,这些占座的老人才开始逐渐悻悻离去。门店也暂时恢复了清静。 更让人难以置信的是,这件事并不是星巴克门店反映给各个新闻平台的,而是这些蛮横占座的老人,打电话投诉或者发视频到网络上,声称“星巴克门店欺负老人,驱赶老人”,才引起了网络上各个媒体普遍的报道。
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各位好朋友們,Misa又要開播咯 7月16號晚上八點半 今晚咱們星球不散不见🌍 看我幫各位家人爭取到多少福利~ 這次要直播什麼內容,大家不妨猜猜看😎 凭预约截图可获得随机掉落🎁10份 福利清單: 1000張包賠券 200張15天VIP體驗卡 50份OKX官方週邊小禮物 重點提醒: 直播間會釋出VIP限時升級優惠,入會門檻直接壓到最低! 只要在15天的體驗期內升級為正式VIP 除了享有全套VIP專屬權益之外 還會加贈一整套開會迎新大禮包,內容包含: 限定迈凯轮車模週邊 50U合約體驗金 最高20%的USDG理財收益率 快来支持你的爱播MISA吧🖤
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推荐这篇,Dan McKinley(前 Etsy 工程师)写的经典工程文化文章。他说每个公司大约有三次"创新 token"的机会——你选了 NodeJS、MongoDB、使用不到一年的服务发现技术,每次都是花掉一次。而选 MySQL、Postgres、Python、Cron……这些无聊技术的好处在于,不仅功能被充分理解,失败模式也被充分理解。这不是一篇反对新技术的文章——是教你什么时候该用新技术、为什么要给团队设定"使用新东西需要全公司知道"的文化。 选择无聊的技术 我职业生涯中发生的最好的事,大概是有 Kellan 管我。我在那里待得够久,看到了 Kellan 的技术决策开始结出果实。我从中并且作为其结果学到了很多东西。 离开 Etsy 一年后,我重新恢复了对技术的关注能力。我的思考已经结晶到可以连贯地写下来的程度。以下是 Kellan 式思考的总结——希望不会让他太过尴尬。 拥抱无聊 设想每个公司大约有三个创新 token。你可以随心所欲地花它们,但供应量在一段长时间内是固定的。你也许在达到一定程度的稳定和成熟之后能再多拿到几个,但一般倾向是高估你钱包里有多少。 如果你选择用 NodeJS 写你的网站,你刚花掉了一个创新 token。如果你选择用 MongoDB,你刚花掉了一个创新 token。如果你选择用存在了一年或不到的服务发现技术,你刚花掉了一个创新 token。如果你选择自己写数据库——天哪,你麻烦大了。 这些选择中任何一个对一家 JavaScript 咨询公司或一家数据库公司可能是合理的。但你大概率不是。你大概率在为一家至少表面上是"重新思考全球商务"或"重新发明网络支付"或推进某个同样适当宏大的使命的公司工作。在这个背景下,把你有限的注意力用在创新 SSH 上,是一种极好的失败方式。或者至少是延迟成功的方式。 什么算无聊?这有点微妙。"无聊"不应该和"坏"混为一谈。世界上有既无聊又坏的技术——你不应该用这些。但有很多无聊且好的技术选择,或至少足够好。MySQL 是无聊的。Postgres 是无聊的。PHP 是无聊的。Python 是无聊的。Memcached 是无聊的。Squid 是无聊的。Cron 是无聊的。 无聊的美妙之处(如此定义下)在于这些工具的能力是被充分理解的。但更重要的是,它们的失败模式也是被充分理解的。 在选择技术时,你既有已知的未知,也有未知的未知。 • 已知的未知是类似这样的:"我们不知道这个数据库达到 100% CPU 时会发生什么。" • 未知的未知是类似这样的:"老天,我们甚至没有想到写统计量会导致 GC 暂停。" 哪怕对于已经存在了几十年的技术,这两种集合通常都是非空的。但对于闪亮的新技术来说,未知的未知的量级要大得多——这很重要。 全局优化 我毫无歉意地认为偏袒无聊技术是一件好事,但它不是唯一需要考虑的因素。技术选择不是在孤立状态下发生的。它们有一个影响范围,触及整个团队、组织,以及从你所有选择之和里涌现出的系统。 向公司添加技术是带成本的。作为一个抽象陈述这很显而易见:如果我们已经在用 Ruby,再加 Python 感觉不合理,因为增加的复杂性会超过 Python 的边际效用。但不知何故当我们谈论 Python 和 Scala 或 MySQL 和 Redis 时,人们失去了理智,抛弃了所有约束,开始狂热地谈论为任务选最佳工具。 你的工作本质上是将业务问题映射到一个涉及软件选择的解空间上。如果软件选择真的没有包袱,你确实可以为你各种各样问题挑一堆局部最佳的工具。 但在现实世界里——那个运维是严重关切的世界——你是在全局优化。问题在于"最佳工具"思维对它眼中的"最佳"和"任务"是近视的。你的任务是保持公司运转。而"最佳"工具是那个在尽可能多的问题上占据"最不差"位置的工具。 保持系统可靠运行的长期成本基本上总是远远超过你在构建时遇到的任何不便。成熟和多产的开发者理解这一点。 有时选择新技术 把这种推理推到归谬的极端,就是选 Java,然后尝试不借助任何其他东西来实现一个网站。那将是疯狂的。你需要一些向工具箱里添加东西的方法。 重要的第一步是承认这是一个过程,以及一场对话。新技术最终会产生公司层面的影响,所以添加技术是一个需要公司层面可见度的决定。 最值得推荐的练习之一是:考虑如何在不添加任何新东西的情况下解决你的当前问题。 首先,提出这个问题应该能检测到"问题"其实是有人真的想用这项技术的情况。如果是这样,你应该立即否决。 一个小的技术选择集合能走多远,可能令人惊讶。实践中这个问题的答案几乎从来不是"我们做不到",它通常只是某种程度上的"嗯,我们可以做到,但会太难了"。如果你认为你用现有的工具无法实现你的目标,你大概只是不够有创造力地思考。 写下到底是什么让当前技术栈如此昂贵和困难地解决问题,这会有帮助。这和上一个练习相关,但有微妙的不同。 新技术选择可能是纯增量式的(比如:"我们还没有缓存,所以让我们加 memcached")。但它们也可能与你已经在使用的东西重叠或替换它。如果是这样,你应该为将旧功能迁移到新系统设定明确的期望。 策略通常应该是"我们承诺迁移",带有建议的时间线。这一步的目的是把残骸保持在可管理的水平,并避免局部最优解的泛滥。 这个过程并不令人生畏,也不麻烦。就是几个填空题作为作业,然后开个会讨论一下。我认为,如果一项新技术能毫发无损地通过这个挑战,加入它是可以的。 发版就好 多语言编程被包装成一个承诺:让开发者以完全的自由选择自己的工具,会使他们更有效地解决问题。这个问题的定义往好了说是幼稚的,往坏了说是动机性推理。这种方式产生的日常运维苦力的重量把你压死。 有意识地选择技术给了工程头脑真正的自由:沉思更大问题的自由。为技术而技术是万金油。 原文:Dan McKinley, "Choose Boring Technology", 2015 #工程文化# #技术选型# #无聊技术#
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