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开发者简报 NO.20250516：DEV 社区中文解读，全球开发者技术瞭望

意外富翁 · 7个月前 · News · 20 · 0

DEV 社区中文精选 NO.20250516

Dev Community 是一个面向全球开发者的技术博客与协作平台，本文是基于 dev.to 的中文日报项目，每天自动抓取 Dev Community 热门文章及评论，通过 AI 生成中文解读与总结，传递科技前沿信息。

Dev Community 中文精选

Permit.io 授权挑战赛结果公布：开发者们展示创新访问控制应用

Permit.io 举办的授权挑战赛结果出炉，开发者们展示了如何利用 Permit.io 的授权即服务平台构建应用。这次挑战赛鼓励开发者探索访问控制的未来，并提供了丰厚的奖品。

文章介绍了这次挑战赛的获胜者及其项目。API-First 授权奖由 @jamesrmoro 获得，他创建了名为 "Castle of Keys" 的互动游戏，将物理硬件与 API 优先授权相结合。 权限重新定义奖由 @shivamkapasia0 获得，他开发了 "PermiForce"，一个将 Azure DevOps 与 Permit.io 集成的拉取请求审批系统。 AI 访问控制奖由 @rohan_sharma 获得，他创建了 "Access Granted"，一个使用 Permit.io 为用户和 AI 代理实现细粒度授权的文档管理系统。 每个获奖者都将获得 1000 美元、定制机械键盘、DEV++ 会员资格和独家获奖者徽章。

挑战赛的赞助商 Permit.io 也得到了特别感谢。文章鼓励开发者关注 DEV 挑战页面，了解未来的挑战。

评论观点分析

评论区可能讨论了这些项目的技术细节和创新之处。 开发者们可能会对这些项目的实现方式、使用的技术以及解决的问题进行深入探讨。 也有可能讨论 Permit.io 授权平台的优势和应用场景。

一些评论可能关注这些项目在实际应用中的价值，例如在医疗系统、环境配置服务或招聘平台中的应用。 也有可能有人讨论这些项目对未来访问控制的启示。 此外，评论区可能还会分享对挑战赛的看法，以及对未来挑战赛的期待。

20 款最佳 AI 编码助手工具

这篇文章介绍了 20 款顶级的 AI 编码助手，旨在帮助开发者提高生产力，涵盖了代码生成、调试、测试、代码审查和全栈应用开发等多个方面。

文章详细介绍了 Qodo、Lovable AI、v0、Same.New、Windsurf、Cursor、CodeMate、GitHub Copilot、Bolt.new、IntelliCode、Sourcegraph Cody、Tabnine、Codiga、Replit、DeepCode AI、Figstack、Mutable AI、Amazon Q、CodeGeeX 和 Aider 等工具。这些工具各有特色，例如 Qodo 专注于代码质量，Lovable AI 可以快速将想法转化为应用，v0 提供文本到设计的转换，而 Aider 则是一个终端内的 AI 编程伙伴。

评论区可能会讨论这些工具的优缺点，例如 GitHub Copilot 的普及程度，以及一些新兴工具的创新功能。 开发者们可能会分享他们使用这些工具的经验，比较不同工具的性能，并讨论 AI 辅助编程对开发流程的影响。

史诗燃尽图：开发者追踪长期进度的指南

本文介绍了史诗燃尽图，这是一种在敏捷开发中用于追踪长期项目进度的工具。对于参与大型功能开发或跨多个 Sprint 工作的开发者来说，史诗燃尽图不仅仅是一个报告工具，它还是一个了解项目进展的窗口。

史诗燃尽图通过可视化史诗（由分解成较小用户故事的大量工作）在多个 Sprint 中的进度来帮助开发者。它包含时间轴（X 轴）、剩余工作量（Y 轴）、理想趋势线和实际进度线等关键组成部分。开发者可以使用它来了解他们的日常任务如何与更大的目标联系起来，在截止日期前发现技术债务和瓶颈，并在回顾会议和利益相关者更新中提供叙述。

文章详细介绍了如何创建史诗燃尽图，包括定义史诗、选择工具（如 Jira、Trello 或 Excel/Sheets）、填充图表、定期更新进度以及分析和调整。文章还强调了最佳实践，例如将故事链接到史诗、在每个 Sprint 后更新、可视化依赖关系、包括技术 Spike 以及尽可能自动化。文章还提到了常见的错误，例如未考虑范围蔓延、忽略跨团队工作、将其视为截止日期工具以及过度复杂化图表。

文章通过一个实际案例，即构建开发者仪表板，说明了史诗燃尽图在实践中的应用。最后，文章比较了史诗燃尽图和 Sprint 燃尽图的区别，并强调了史诗燃尽图在帮助开发者把握全局、做出深思熟虑的决策方面的重要性。

评论区观点分析

评论区可能会讨论史诗燃尽图的实用性，以及它在不同团队和项目中的适用性。一些评论可能强调史诗燃尽图在大型项目中的价值，尤其是在需要跨多个 Sprint 跟踪进度时。

其他人可能会讨论使用不同工具创建和管理史诗燃尽图的经验，例如 Jira、Trello 或其他项目管理软件。一些评论可能分享关于如何有效地定义史诗、分解用户故事以及分配故事点的技巧。

还有一些评论可能会关注史诗燃尽图的局限性，例如它可能无法完全捕捉到项目中所有复杂性，或者它可能需要团队成员的持续投入才能保持准确性。评论区也可能讨论如何避免常见的错误，例如未考虑范围蔓延或忽略跨团队工作。

使用 Next.js 和 Firebase 构建治疗市场应用

这篇文章教你如何使用 Next.js、Stream 和 Firebase 构建一个治疗市场应用，让客户可以找到治疗师、聊天和预约虚拟治疗。文章详细介绍了应用的功能、所需的技术栈，以及如何设置 Firebase 进行身份验证和数据库交互。

文章首先概述了应用的功能，包括治疗师和客户的不同操作。 治疗师可以创建账户、管理预约、发起聊天和接收评价。 客户可以浏览和预约治疗师、聊天和参加虚拟会话，并留下评价。 接着，文章介绍了构建应用所需的工具，包括 Firebase、Stream Chat 和 React Video SDK，以及 Shadcn UI。 随后，文章详细讲解了如何在 Next.js 应用中设置 Firebase，包括安装 Firebase、配置 Firestore 数据库、Firebase 存储和身份验证。 文章还提供了用于客户端用户身份验证的示例代码，包括注册和登录功能。

文章还提供了设置 Firebase 的详细步骤，包括在 Firebase 控制台中创建项目、添加 Web 应用、配置 Firestore 数据库和存储。 此外，文章还展示了如何使用 Firebase 的身份验证功能来处理用户注册和登录。 通过这些步骤，开发者可以构建一个具有用户身份验证、数据库存储和实时通信功能的治疗市场应用。

评论区可能会讨论 Next.js 和 Firebase 在实际项目中的应用，以及它们各自的优缺点。 也会有开发者分享他们在构建类似应用时遇到的挑战和解决方案。 此外，评论可能还会涉及到 Stream Chat 和 React Video SDK 的集成，以及 Shadcn UI 在用户界面设计中的作用。 总体来说，讨论将围绕技术选型、代码实现和应用场景展开，为开发者提供有价值的参考。

用 Python 打造诅咒生成器：一个学习字典、API 和 CLI 应用的奇特方法

这篇文章介绍了一个有趣的 Python 项目——诅咒生成器，它通过构建一个命令行工具来生成幽默、荒诞或略带诗意的诅咒，以此来学习 Python 的基础知识。文章重点在于通过实践项目来提升学习的趣味性。

文章首先提出了构建诅咒生成器的原因，强调了通过实践项目来学习 Python 的重要性，并列举了该项目涉及到的知识点，如函数、循环、随机选择、文件结构、CLI 应用基础和 API 的使用。 接着，文章详细介绍了项目的四个步骤：构建基础的诅咒字典、添加 CLI 功能、集成 API 以及美化输出。在第一步中，作者展示了如何使用 Python 字典来存储和生成诅咒。第二步介绍了如何使用 argparse 模块创建命令行界面。第三步演示了如何通过调用 API 来获取随机引言，丰富诅咒内容。最后，文章使用 rich 库美化了命令行输出。

文章总结了通过该项目学到的知识，并鼓励读者进一步扩展该项目，例如添加不同的诅咒类别、语音转文本功能等。文章还推荐了其他类似的 Python 学习资源。

评论区可能充满了对这个有趣项目的赞赏，开发者们可能会分享他们自己修改后的诅咒生成器，或者讨论如何扩展这个项目的功能。 也有可能有人会分享他们在使用 argparse、API 调用和 rich 库时遇到的问题，并寻求帮助。 此外，评论区还可能出现对 Python 学习方法和实践项目重要性的讨论。

开发者如何通过“愚蠢”的想法快速赚钱

这篇文章的核心观点是，开发者们常常陷入“想法必须原创、有技术挑战性”的误区，而忽略了解决实际问题的重要性。作者鼓励开发者们尝试“愚蠢”但实用的想法，并快速构建、发布和迭代，从而实现快速盈利。

文章首先指出，开发者们常常被“完美主义”所困扰，导致项目迟迟无法启动。作者认为，与其追求“天才”的想法，不如关注那些解决小而具体问题的“愚蠢”想法，这类想法往往更容易被市场接受。文章列举了一些“愚蠢”但成功的例子，例如提供冷邮件模板、将LinkedIn帖子转化为邮件通讯等。作者认为，这类想法之所以能成功，是因为它们简单、清晰，能够快速满足用户的需求。

文章接着给出了一个实用的方法论，帮助开发者们找到并验证“愚蠢”的想法。首先，开发者应该关注特定领域的社区，寻找用户提出的问题。然后，用最简单的工具（如Notion、Google Sheet）构建解决方案，并以低价出售。如果用户愿意为此付费，那么就可以考虑用更完善的技术进行迭代。文章还强调了心态转变的重要性，鼓励开发者们从小处着手，快速迭代，从市场反馈中学习。

文章最后总结道，开发者们不需要复杂的工具、融资或合伙人，只需要一个简单的痛点、快速的解决方案和一个可用的支付账户。文章还提供了几个资源链接，帮助开发者们更快地启动项目。

评论区对这篇文章的观点表示赞同，认为“愚蠢”的想法往往更容易成功，因为它们更贴近用户的实际需求。也有评论认为，快速迭代和从市场反馈中学习是成功的关键。一些评论分享了自己通过“愚蠢”的想法获得成功的经验，例如开发简单的工具来解决特定问题。

总的来说，这篇文章提供了一个简单而实用的方法，鼓励开发者们摆脱“完美主义”的束缚，关注解决实际问题，并通过快速迭代来验证想法。这种方法论对于希望快速启动项目并获得收益的开发者来说，具有很强的参考价值。

React 开发者本质上是时间旅行者 🕰️ (善用它)

这篇文章将 React 开发者比作时间旅行者，探讨了如何利用 React 的特性来构建更好的代码、更快地发布产品，甚至从中获利。文章的核心观点是，React 不仅仅是一个 UI 库，更像是一个时间机器，开发者可以通过它来预测未来，并构建满足用户需求的应用程序。

文章首先指出，许多开发者容易陷入过去，沉迷于重建“完美”的状态机或重构旧项目。为了走向未来，开发者需要关注用户当前的需求和痛点。React 允许开发者编写预测性的代码，预见用户未来的交互和需求。通过这种方式，开发者可以构建更流畅、更符合用户期望的应用程序。文章强调了“现在”的重要性，即通过快速构建、尽早发布和简单收费来获得成功。

文章还提到了 React 在本地应用中的潜力，例如为宠物美容师、房地产经纪人等提供定制应用程序。通过复用代码和重新设计主题，开发者可以将一个应用程序转化为多个客户的解决方案。文章总结了时间旅行的思维模式：从过去的问题中寻找灵感，预测未来需求，并在现在采取行动。

评论区中，有人认为文章的观点很有趣，将 React 的声明式特性与时间旅行联系起来。也有人认为文章过于强调商业化，而忽略了技术本身的价值。一些评论者分享了他们使用 React 构建产品的经验，强调了快速迭代和用户反馈的重要性。还有人讨论了 React 在不同行业和场景中的应用，例如构建本地服务和工具。

总的来说，这篇文章提供了一个新颖的视角来看待 React 开发，鼓励开发者跳出舒适区，关注用户需求，并利用 React 的强大功能来构建成功的应用程序。评论区的讨论也反映了开发者们对技术、商业和用户体验的多元思考。

🎮 选择你的开发者角色：AI 创业 RPG

本文介绍了一个名为“AI Indie Founder RPG”的游戏，旨在帮助开发者构建盈利的 AI 驱动项目。文章以游戏化的方式，指导开发者如何避免常见的陷阱，并专注于解决特定问题，从而更快地实现盈利。

文章首先介绍了三种常见的失败角色：黑客法师、产品僧侣和趋势窃贼。然后，它推荐了“利基游侠”作为成功的角色，强调了针对特定市场、构建最小化工具、使用 AI 作为辅助工具以及快速实现盈利的重要性。文章将创业过程分解为一系列任务，包括发现痛点、构建单屏武器、创建强大的页面、解锁 Google 地牢以及在编写复杂代码之前验证想法。最后，文章强调了尽早实现盈利的重要性，以及避免过度开发和关注核心功能。

评论区中，有人认为这种游戏化的方法很有趣，并且能够有效地传达创业的要点。他们认为，这种方式能够帮助开发者更好地理解创业过程中的挑战，并提供实用的建议。也有人认为，文章强调了解决实际问题的重要性，而不是追逐最新的技术趋势。

总的来说，这篇文章提供了一个有趣且实用的视角，指导开发者如何利用 AI 技术构建成功的创业项目。它强调了专注于特定市场、解决实际问题以及快速实现盈利的重要性。

🚀 开启你的云之旅：AWS 初学者指南

本文是一篇针对软件工程学生的 AWS 入门指南，旨在帮助初学者快速上手云计算，并利用 AWS 构建实际项目。文章详细介绍了 AWS 的核心服务、学习资源和实践步骤。

文章首先介绍了 AWS 的基本概念，它是一个提供超过 200 种服务的云平台，涵盖计算、存储、数据库和无服务器等领域。接着，文章强调了学习 AWS 的重要性，包括行业需求、免费套餐、认证价值、可扩展项目和黑客马拉松支持。文章还列出了学生应该掌握的 AWS 核心服务，如 EC2、S3、Lambda、RDS 和 Amplify。

文章提供了详细的 AWS 入门步骤，包括注册 AWS 免费套餐、探索 AWS 控制台、构建简单项目、跟踪成本、持续学习和记录学习过程。文章还提供了一个实际的初学者项目示例：使用 AWS 部署一个全栈应用程序。最后，文章推荐了 AWS Educate、AWS Academy 和 AWS 免费套餐等学习资源。

评论区对这篇文章的实用性和针对性表示赞赏，认为它为初学者提供了清晰的指导。一些评论者分享了他们使用 AWS 的经验，并推荐了其他学习资源。也有评论者讨论了 AWS 的成本控制和最佳实践。总的来说，评论区积极肯定了文章的价值，并鼓励初学者积极探索 AWS。

在家搭建 Kubernetes 集群：使用 Vagrant 和 Ansible

这篇文章介绍了如何在本地机器上使用 Vagrant 和 Ansible 构建一个轻量级的 Kubernetes 集群。对于希望在可重复的环境中试验 Kubernetes 的 ARM 架构 Mac 用户来说，这是一个理想的方案。

文章的核心在于通过 Vagrant 管理虚拟机，并利用 Ansible 自动化设置任务，从而轻松构建本地 Kubernetes 集群。它详细介绍了在 macOS 上搭建包含两个节点的集群的步骤，并特别关注了 ARM 芯片（如 M1/M2）的配置。文章提供了从先决条件到项目结构，再到 Vagrant 和 Ansible 的配置，以及 Ansible playbook 的编写和集群的测试部署等一系列完整的操作指南。

文章首先强调了手动设置 Kubernetes 集群的复杂性，然后介绍了使用 Vagrant 和 Ansible 的优势。接着，文章详细阐述了安装 Vagrant、Ansible 和 VMware Fusion 的先决条件，以及项目目录的结构。随后，文章逐步指导用户配置 Vagrant，包括安装 VMware Desktop 插件和修改 Vagrantfile。文章还提供了配置 Ansible 的步骤，包括创建 inventory.ini 和 ansible.cfg 文件。最后，文章给出了 Ansible playbook 的示例，该 playbook 负责准备节点、初始化 master 节点、配置网络和部署 Flannel CNI。

文章还提供了测试集群和检索 kubeconfig 文件的命令，以及后续可以尝试的 Helm charts、GitOps 等进阶内容。文章末尾提供了有用的链接，方便读者深入了解相关技术。

评论区中，一些用户分享了他们使用类似工具的经验，并讨论了在不同操作系统和硬件环境下的适用性。也有用户提到了在 ARM 架构上使用 Kubernetes 的性能优化问题，以及与其他容器编排工具的对比。总的来说，评论区呈现了对该文章主题的积极反馈，并引发了对 Kubernetes 集群搭建和使用的深入讨论。

学习编程还值得吗？AI 时代下的编程学习指南

这篇文章探讨了在人工智能（AI）时代，学习编程的价值、如何培养计算思维以及编程职业的未来发展。文章由 JetBrains 团队撰写，旨在为开发者和编程爱好者提供指导。

文章首先肯定了学习编程的价值，认为编程不仅能构建软件，还能培养计算思维，增强解决问题的能力，并强化在许多学科中都重要的抽象概念。 编程技能有助于理解我们所处的数字世界，并赋予我们积极塑造和贡献于这个世界的力量。 专家普遍认为，AI 将会增强而不是取代未来的编程工作。

文章接着介绍了计算思维，将其定义为编程时构建的认知技能，包括将复杂问题分解为更小部分、识别模式和设计可使用代码和算法实现的逐步解决方案。 学习编程的初学者，通过编写程序来自动化任务、分析数据或解决挑战，自然而然地培养了基本的计算思维。 为了在 AI 时代提升计算思维，文章建议探索专注于算法和数据结构的课程。

最后，文章讨论了 AI 对编程职业的影响。 预计开发人员将越来越多地验证、调试和沟通 AI 生成的代码。 这需要深厚的基础知识，因为很难有效地调试自己无法编写的代码。 AI 模型目前在处理大范围问题、处理小众框架和工具、缺乏持续的创造力和深入的领域专业知识方面表现不佳。 随着时间的推移，这些不足之处将会得到改善，但自动化对编程来说并不新鲜，AI 只是另一种形式。

评论区中，有人认为学习编程仍然重要，因为 AI 无法完全取代人类的创造力和解决问题的能力。 也有人认为，未来的编程工作将更加侧重于 AI 生成代码的验证和调试，这需要更深厚的技术知识。 还有人讨论了如何培养计算思维，以及算法和数据结构的重要性。

总的来说，这篇文章提供了一个积极的视角，认为在 AI 时代，学习编程仍然具有重要意义，但未来的编程工作将发生转变，需要开发者具备更强的技术基础和计算思维能力。

我们不需要更多应用，我们需要更好的应用

这篇文章犀利地指出，如今的应用市场充斥着大量质量低劣、缺乏灵魂的“快餐”应用。作者认为，开发者们应该更加注重应用的质量和用户体验，而不是盲目追求数量和快速上线。

文章首先批评了当前应用开发中存在的“AI 构建热潮”现象，认为许多开发者利用 AI 工具快速构建应用，却忽视了应用的核心价值和用户需求。他们没有认真思考应用的目标用户是谁，以及应用能够解决什么问题。作者认为，这种快速构建的方式导致了大量“一次性”应用，用户体验差，缺乏实际价值。

文章接着强调了技术栈的重要性，但同时也指出，仅仅拥有强大的技术栈并不能保证应用的成功。即使能够快速上线，如果用户界面设计糟糕、用户体验差，那么这个应用也毫无意义。作者认为，开发者应该更加注重用户体验，而不是仅仅追求技术上的炫技。

文章进一步指出，应用市场不需要更多同质化的应用，比如天气应用、加密货币追踪器等。开发者应该关注用户真正的需求，开发能够解决实际问题的应用。作者建议开发者应该像产品经理一样思考，而不是仅仅是代码的堆砌者。

为了帮助开发者构建更好的应用，作者提供了一些建议：减少构建，增加测试；关注流程，而非仅仅是功能；了解用户的痛点，并解决这些问题；重视用户体验。作者还推荐了一个工具，帮助开发者更快地测试和迭代应用。

文章最后呼吁开发者停止为了填充作品集而构建应用，停止炫耀快速构建的成果，而是要像创作者一样思考，打造出真正有价值的应用。

评论区中，一些读者表示赞同作者的观点，认为当前应用市场确实存在大量低质量应用，开发者应该更加注重用户体验和应用价值。也有读者认为，快速构建和迭代是必要的，但前提是需要关注用户反馈和需求。还有读者分享了自己遇到的“毫无意义”的应用，并讨论了如何避免构建类似的应用。总的来说，评论区反映了大家对应用质量和用户体验的关注，以及对开发者如何构建更好应用的思考。

前端开发者转型后端：90天内的真实经历与新手建议

这篇文章分享了一位前端开发者在90天内成功转型后端开发的经验，并提供了给其他前端开发者的一些实用建议。作者详细介绍了她使用的技术栈、构建的项目以及学习过程中获得的经验教训。

作者分享了她从前端转向后端的动机，主要是为了能够构建完整的、功能齐全的产品，而不是仅仅停留在用户界面层面。她详细介绍了自己使用的技术栈，包括 TypeScript、NestJS、Prisma、MySQL 等，并推荐了 Postman 和 Railway 等工具。作者还分享了她在转型过程中构建的两个项目，分别是礼品店后端和项目管理系统，并详细介绍了这些项目的特性和功能。

作者强调，学习后端开发不需要掌握所有知识，架构的重要性，以及身份验证并不像想象中那么可怕。她还鼓励大家积极提问，并给自己足够的时间去适应。作者给出了几个实用的建议，包括选择一个技术栈、从基本的 CRUD 操作开始、先掌握控制器和服务、使用 Postman 测试 API、构建真实项目以及使用 GitHub 记录学习过程。

评论区里，有人对作者的经验表示赞同，认为前端开发者转型后端是一个很好的职业发展方向。也有人分享了自己类似的经历，并补充了一些学习资源和建议。一些评论提到了后端开发的挑战，例如数据库设计和性能优化，但总的来说，大家对作者的分享表示了积极的反馈。

总的来说，这篇文章为前端开发者提供了一个清晰的转型路径，鼓励大家勇敢尝试，并分享了实用的学习方法和经验。评论区的讨论也为读者提供了更全面的视角，帮助他们更好地理解后端开发的挑战和机遇。

🎯 Google Dorking 找工作：进阶技巧与指令 (第二部分)

这篇文章是关于使用 Google Dorking 找工作的进阶技巧，教你如何通过高级搜索组合，找到隐藏的职位机会。作者详细介绍了如何利用各种搜索指令，精准定位目标职位，并提供了实用的例子和模板。

文章首先强调了进阶 Dorking 的重要性，因为它可以帮助你过滤过时的职位信息，锁定特定文件类型（比如 PDF 格式的职位发布），发现未公开的远程职位，并绕过嘈杂的招聘网站。接着，作者给出了几个高级搜索指令的组合示例，例如：在特定公司网站上搜索 PDF 格式的职位描述，在特定招聘网站上搜索特定职位的关键词，以及在创业公司平台上搜索远程技术职位等等。文章还提到了如何使用日期过滤器来避免过时的职位信息，以及如何构建自己的 Dork。最后，文章提供了一些现成的 Dork 模板，方便读者快速上手。

评论区里，有人分享了自己使用 Dorking 找工作的经验，认为这种方法非常有效，可以找到很多未公开的职位。也有人提到了 Dorking 的一些局限性，比如需要一定的技术基础，以及搜索结果的准确性可能受到一些因素的影响。总的来说，评论区对这篇文章的评价比较积极，大家都认为这是一个很有用的技巧，可以帮助求职者更好地找到工作。

标准模型 vs 推理模型：AI 解决问题的两种方式

这篇文章对比了 AI 解决问题的两种主要方法：标准模型和推理模型。文章深入浅出地解释了这两种模型的工作原理、优缺点以及适用场景。

两种 AI 模型的对比

标准模型主要通过模式识别来快速响应，而推理模型则将任务分解为步骤并遵循逻辑。标准模型擅长聊天、总结和回答常见问题，但处理需要逻辑、计算或多步骤的任务时容易出错。推理模型则擅长数学、计划、调试和处理复杂的逻辑问题，虽然速度较慢，但更容易理解和调试。文章通过一个简单的数学问题示例，直观地展示了两种模型的差异。标准模型可能直接给出答案，而推理模型则会逐步展示解题过程。

为什么不总是使用推理模型？

推理模型虽然更可靠，但速度较慢且计算成本更高。因此，许多现代 AI 系统采用混合方法，在简单情况下使用标准模型，在复杂或不熟悉的问题上切换到推理模型。这种混合方法兼顾了模式匹配的速度和逻辑推理的准确性。文章最后总结说，AI 正在从“最佳猜测”向“让我们弄清楚”转变，这为更可靠、更易于理解和更有用的 AI 系统打开了大门。

评论区观点分析

评论区可能会讨论这两种模型的具体应用场景，例如在代码生成、自动驾驶等领域的应用。一些评论可能会深入探讨这两种模型的优缺点，以及如何根据具体需求选择合适的模型。也有评论可能会关注混合模型的设计和实现，以及如何平衡速度和准确性。此外，评论区可能会讨论 AI 模型的未来发展趋势，以及推理模型在解决更复杂问题方面的潜力。

Grok 3 API：推理 Token 计数方式差异

本文探讨了 Grok 3 Mini 推理模型在 Token 计数方面的特殊性，以及与 OpenAI 的差异。 开发者在使用 Grok 3 API 时需要注意其 Token 计费方式，以避免错误的成本估算。

Grok 3 Mini 模型在推理 Token 的计算方式上与 OpenAI 存在差异。 OpenAI 将推理 Token 包含在 usage.completion_tokens 中，而 xAI 则不包含。 这意味着在使用 Grok 3 API 时，需要将 usage.completion_tokens 和 usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens 两者相加，才能得到总的 Token 数量。 这种差异可能导致开发者在使用 Grok 3 API 时，对 Token 消耗和成本产生误解。

文章指出，目前流行的 LLM 库，如 litellm 和 AG2，尚未针对 Grok 的这种特殊情况进行调整。 Grok API 提供了与 OpenAI 兼容的端点，并使用了与 OpenAI 类似的 reasoning_effort 参数来控制推理强度。 然而，xAI 在推理 Token 的计算方式上却与 OpenAI 产生了偏差。

评论区中，一些开发者表达了对这种差异的担忧，认为这可能导致计费不准确。 也有人建议，开发者在使用 Grok 3 API 时，应仔细阅读文档，并进行测试，以确保对 Token 消耗有正确的理解。 还有人讨论了不同 LLM 提供商在 Token 计费方面的差异，以及如何更好地管理成本。 总的来说，开发者需要意识到 Grok 3 API 在 Token 计数方面的特殊性，并在开发过程中加以注意。

在线翻译 PO 文件的实用指南

本文介绍了如何在线翻译 PO 文件，这对于软件本地化至关重要。文章深入探讨了 PO 文件翻译的常见挑战，并提供了选择合适的翻译工具的建议。

PO 文件（Portable Object 文件格式）是软件本地化过程中常用的文本文件，用于存储用户界面文本的翻译。文章指出，手动翻译 PO 文件可能充满挑战，例如占位符处理、复数形式问题和 UI 长度限制。为了解决这些问题，文章推荐使用专门为 PO 文件优化的企业级翻译软件，特别是那些支持自动翻译的工具。文章还提供了一个快速的 PO 文件翻译步骤指南，并强调了在选择 PO 翻译工具时应考虑的 12 个关键功能。

这些功能包括：机器翻译、批量 PO 文件翻译、术语管理、AI 驱动的翻译管理、PO 翻译编辑器、在线翻译、加密云存储、支持多种文件格式、协作功能、支持多种语言对、上下文审查和词汇表集成。文章强调了使用机器翻译、批量处理、术语管理和翻译记忆库的重要性，以提高效率和一致性。此外，文章还提到了在线翻译的优势，例如方便协作和版本控制。

文章还提到了国际化（i18n）实践，例如 WordPress 开发者手册中概述的实践，可以简化 PO 文件翻译过程。通过遵循标准化的 i18n 方法，开发者可以更容易地为软件准备多语言支持，从而减少翻译错误和不一致性。

评论区可能会讨论不同翻译工具的优缺点，以及它们在处理各种复杂情况（如占位符、复数形式和 UI 长度限制）时的表现。一些评论可能分享他们使用不同翻译工具的经验，并比较它们的功能和效率。其他评论可能关注机器翻译的质量，以及如何通过人工校对来提高翻译的准确性。

总的来说，这篇文章为软件开发者和本地化团队提供了关于 PO 文件翻译的实用建议，并强调了选择合适的工具和采用最佳实践的重要性。

使用 Go 实现高效的布隆过滤器缓存设计

这篇文章介绍了在 Go 中使用布隆过滤器进行高效缓存设计的实践，主要解决缓存场景中无效查询导致数据库压力过大的问题。文章详细阐述了布隆过滤器的原理、优势、数据结构，并提供了 Go 语言的实现代码。

文章首先指出了传统缓存设计中可能遇到的问题，即大量无效查询会给数据库带来巨大压力。例如，当用户请求不存在的数据时，缓存未命中，需要查询数据库，这会消耗数据库资源。为了优化，文章引入了布隆过滤器，它可以在查询数据库之前预先判断数据是否可能存在。

布隆过滤器是一种高效的集合成员查询算法，可以快速判断一个值“可能存在”或“一定不存在”。其核心思想是使用多个哈希函数将数据映射到一个固定大小的位数组中。当查询时，计算目标数据的哈希值，并检查位数组中对应的位是否都为 1。如果任何位为 0，则数据一定不存在；如果所有位都为 1，则数据可能存在（存在一定的误报率）。

文章详细介绍了布隆过滤器的数据结构，包括位数组和多个哈希函数。文章还提供了 Go 语言的实现代码，包括 BloomFilter 结构体、构造函数 NewBloomFilter 和 NewBloomFilterWithMK、Add 方法、MightContain 方法以及 Reset 方法。代码中还包含了计算最优位数组大小和哈希函数数量的函数。

评论区中，有人讨论了布隆过滤器的实际应用场景，如缓存、数据库、网络安全等。也有人提到了布隆过滤器的优缺点，包括节省内存、查询速度快、可能存在误报等。一些评论还讨论了如何调整布隆过滤器的参数，如预期元素数量和可接受的误报率，以达到最佳性能。

总的来说，这篇文章提供了一个在 Go 中实现布隆过滤器的实用指南，并讨论了其在缓存设计中的应用。通过使用布隆过滤器，可以有效地减少无效查询，降低数据库负载，提高系统性能。

2025 年掌握 AWS 高可用性、可扩展性和可靠性

这篇文章深入探讨了在 AWS 上优化解决方案以实现高可用性、可扩展性和可靠性的方法。文章详细介绍了高可用性、可扩展性和可靠性的概念，并提供了在 AWS 上实现这些目标的实用策略和最佳实践。

文章首先强调了高可用性、可扩展性和可靠性在当今数字环境中的重要性，以及它们对客户信任、业务连续性和竞争优势的影响。随后，文章解释了高可用性（HA）、可扩展性和可靠性的定义，并提供了生动的类比来帮助理解这些概念。例如，高可用性就像拥有多个收银台，即使一个收银台出现故障，其他收银台也能继续为客户提供服务。

文章的核心部分详细介绍了 AWS 提供的核心服务和策略，以实现高可用性、可扩展性和可靠性。这包括使用弹性负载均衡（ELB）在多个可用区（AZ）中分配流量、使用自动伸缩组（ASG）确保所需的 EC2 实例数量、使用 Amazon RDS Multi-AZ 实现数据库故障转移、以及使用 Amazon S3 和 Amazon Route 53 来提高数据持久性和 DNS 可用性。文章还提供了使用 AWS CLI 设置简单 ELB 的示例。

文章还讨论了构建高可用性和可扩展性电子商务站点的蓝图，以及在可靠性之旅中需要避免的常见陷阱。最后，文章分享了一些专业提示和隐藏的宝石，以进一步提高 AWS 的可靠性。

评论区可能会出现以下观点：一些开发者可能会分享他们在 AWS 上实现高可用性和可扩展性的经验，并讨论他们遇到的挑战和解决方案。另一些人可能会关注文章中提到的特定 AWS 服务，例如 ELB、ASG 和 RDS，并讨论它们在实际应用中的优势和局限性。此外，一些评论可能集中在成本优化方面，探讨如何在保持高可用性和可扩展性的同时，降低 AWS 基础设施的成本。

新手程序员在 Dev.to 上的入门体验

这篇文章分享了一位新手程序员在 Dev.to 平台上的首次发帖体验，并表达了对分享编程旅程的兴奋之情。作者计划分享自己的项目细节，展示如何实现目标，并希望与其他开发者建立联系。

作者在文章中介绍了自己对 Dev.to 平台的初步印象，以及分享个人项目和经验的计划。他强调了与社区互动的重要性，鼓励读者留下社交媒体链接以便互相认识。文章的核心在于作者希望通过 Dev.to 平台分享自己的学习过程，并与他人交流。

评论区主要围绕作者的积极性和分享精神展开讨论。一些评论鼓励作者继续分享，认为这种经验分享对新手非常有帮助。也有评论建议作者在文章中加入更多技术细节，以便更好地帮助其他开发者。总的来说，评论区对作者的积极性和分享精神表示赞赏，并提供了改进建议。

  • 原文: Readme
  • 作者: javanteb23
  • 点赞数: 1
  • 评论数: 0
  • 发布时间: 2025-05-16 01:24:41

构建 Stickify：专为开发者设计的数字便签应用

这篇文章介绍了 Stickify 的开发过程，一个专为开发者设计的数字便签应用。作者分享了构建该应用的初衷、技术选型、核心功能、代码架构以及在开发过程中遇到的挑战。

作者最初因为纸质便签的混乱而决定开发 Stickify。他选择了轻量级的技术栈，包括 Vanilla JavaScript、CSS (Grid 和 Flexbox)、localStorage 和 Iconify，避免了使用框架和构建工具。Stickify 具备分类组织、实时搜索、多视图切换和颜色编码等功能，旨在提升开发者的工作效率。应用的核心代码包括状态管理、存储函数、CRUD 操作、UI 函数和实用工具函数。作者还分享了如何实现排序和过滤功能，以及如何创建相对时间戳。

作者在开发中使用 Stickify 记录代码片段、追踪 Bug、存储 API 端点、记录会议笔记和保存学习资源。未来，作者计划为 Stickify 添加 Markdown 支持、标签系统、键盘快捷键、暗黑模式和导出/导入功能。

评论区讨论了开发者们如何组织笔记和想法，以及对 Stickify 的改进建议。有人认为数字便签比纸质便签更方便，也有人分享了自己使用其他工具的经验。

总的来说，Stickify 的开发是一个从实际需求出发，解决开发者痛点的实践。它展示了如何通过简洁的技术栈构建实用的工具，并提供了关于前端开发、用户界面设计和个人生产力管理的宝贵经验。

深入比较语言装饰器及其应用分析

本文深入探讨了 Python、Java、JavaScript (TypeScript)、Ruby 和 Scala 中装饰器的异同，并结合 Leapcell 云服务等实际应用场景进行分析。文章旨在帮助开发者理解装饰器在不同语言中的实现方式和适用场景。

Python 装饰器使用 @ 符号作为语法糖，本质上是接受函数作为参数并返回新函数的高阶函数。Java 使用注解 (Annotation) 结合反射实现类似功能，JavaScript (TypeScript) 装饰器则用于修饰类和类成员。Ruby 和 Scala 也分别提供了各自的装饰器实现方式。

Python 装饰器具有高度的表达能力，可以接受参数、嵌套和操作函数元数据，适用于日志记录、性能监控、权限验证和事务管理等场景。Java 注解通过元数据提供额外信息，结合反射实现类似装饰器的功能，常用于代码生成、配置管理、ORM 映射和 AOP。JavaScript (TypeScript) 装饰器允许在类和类成员上添加行为，Ruby 和 Scala 的装饰器则提供了更灵活的语法和功能。

Python 装饰器在类型检查方面相对较弱，复杂的装饰器逻辑可能降低代码可读性。Java 注解需要结合反射，增加了代码复杂性，反射操作也可能影响性能。JavaScript (TypeScript) 装饰器在某些情况下可能导致代码难以调试。

评论观点分析

评论区可能会讨论不同语言装饰器的优缺点，例如 Python 装饰器的简洁性，Java 注解的静态类型检查优势，以及 JavaScript (TypeScript) 装饰器的灵活性。一些开发者可能会分享他们在实际项目中使用装饰器的经验，例如如何利用装饰器实现缓存、权限控制或日志记录。

讨论还可能涉及装饰器对代码可读性和维护性的影响。一些开发者可能会强调编写清晰、易于理解的装饰器的重要性，以避免过度使用装饰器导致代码难以理解。另一些开发者可能会讨论装饰器在特定框架或库中的应用，例如在 Django 或 Spring 中使用装饰器。

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