来自天津的黑长直女孩～ 头发长，脾气也软（大部分时候）。 爱拍照、爱拍照、爱拍照！（重要的事说三遍） 喜欢天津的烟火气，也向往远方的风景。 希望在这里遇到温柔又有趣的你，一起分享日常、吐槽生活，或者计划一场说走就走的周末小旅行。 先从聊天开始吧～

推荐这篇文章。Redis 作者 antirez 的核心论点：控制想法比控制代码更重要。 他认为审查 AI 代码已经"大部分毫无意义"——真正该做的只有两件事：掌控设计，拼命做 QA。 看看这个博客过去的历史。有很多关于用 AI 编程的文章，其中一些可以追溯到 2024 年 1 月。毕竟，我是一个还算受尊敬的开发者。我不需要作为一个寻求关注的老头子留在"圈子里"，我最近重新加入了 Redis，现在还在开发一个本地 LLM 推理的开源软件，在社区里受到了不错的欢迎。为什么我继续做这件事——说人们不想听的话？为什么我一直宣布未来的编程默认会是什么样子？因为我感到有一种紧迫感，想降低那些比我更没准备好应对变化的人受到的冲击，他们通常比我年轻，而且不像我，没有预见其中许多事情的发生（在 ChatGPT 出现之前，我就在 2022 年出版了一本书，预示了许多现在已经发生的事情，以及我相信将会发生的事情，所以我觉得我可以说这些而不显得自我中心）。 所以我的做法是一个技巧。人们越来越觉得编程被 AI 彻底改变了，不知道该怎么办，不知道自己是否真的可以用一种完全不同的方式开始编码，不再把代码当作主要的产出。他们觉得在背叛自己的领域。所以我的意图是站出来说"看着我，我会写代码，你知道的，我没有躲在 AI 后面：然而，事情变了，这不是你的弱点，不是你中了 AI 的毒。只是我们的领域正在朝着一个令人难以置信同时又痛苦（但也快乐）的方向演进。" 这就是为什么昨天我在 X 上说，我相信许多程序员现在的影响力比他们本可以达到的要小，因为他们在盯着代码看。我真的相信这一点。请注意，这并不意味着用 vibe coding 的方式直接要最终产品。重点是：如果你掌控了你软件的想法，盯着代码本身是次优的，而且常常毫无意义。 原因如下： 1. 你现在可以生成大量代码，即便不计算 LLM 的代码啰嗦问题（那也大部分是因为你还不能很好地 instruct 它们）。你打算怎么每天审查 5000 行代码？ 2. LLM 非常擅长写局部最优的代码，但在大想法上更弱（虽然在改进）。逐函数、逐行地扫描有什么意义？相反，你应该把你心里的设计 prompt 进去，有时候问"那个部分的精确设计是什么？它是怎么工作的？"然后评估它是不是正确的模型。这快得多。 3. 工作日是 8 小时。如果你在读代码，这是一个取舍。你在减少做另一件事的时间——今天你工作中最重要的那部分：问自己"我在用这个软件做什么？我想往哪个方向走？"以及想新想法、新功能、优化技巧。以及做大量的 QA。 掌控想法。记得《人月神话》里的这句话吗？一本 70 年代的书告诉我们关于当前软件时代的东西，比 2000 年到 2020 年间说的很多东西都多。为什么现在抗议 AI 的人，没有被过去十年软件的状态所震惊？我们在最近几年——在 AI 之前——触碰到的 slop 水平是不可想象的。我再告诉你一件事。什么是 slop？用 DwarfStar 我完全自动化地实现了两个 LLM（DeepSeek v4 和 GLM 5.2）的推理：但你自己试试，你会发现你不能只是说"实现 XYZ"然后就看到它能用。你必须理解事情是怎么运作的，什么是最好的设计，如何达到某个性能水平。然后我把实现和其他系统做了对比，检查正确性，发现其他实现有时包含更多错误。我进一步研究，发现本地推理领域充满了微妙的错误，累积起来会损害模型输出——attention 实现中的问题导致上下文超过某个限度后性能滑坡，因为索引 attention 的实现是坏的（比如做了超过应该做的工作），等等。这是一个非常复杂、快速变化的领域，每天都有模型发布，推理图彼此略有不同。对开发者来说，这是一个不公平的游戏。好吧：AI 在这方面的帮助极大。在许多领域，严谨的工程（在设计层面）和测试远好于手写一个 GPU kernel（或逐行读它）。所以我们确定大部分抵抗不是意识形态吗？ Matteo Collina 昨天回复我的推文问我：但你不是说过你会检查 Redis 的所有 AI 生成代码吗？这确实是一个好问题。是的，我做，但这在这一点上是我需要做的事情，但我相信大部分时候是毫无意义的——部分是在 GPT-5.5 发布之后，但现在有了 Fable 和 GPT-5.6 Sol 更是如此。是的：我发现了一些我不喜欢它们被编写的方式，但如果我打开其他 Redis 贡献者写的 Redis 文件，里面有远更糟糕的东西，不是因为他们不是好的程序员，而是因为这是一个品味问题。我写非常干净的代码，因为我希望它是可读的，所以在 Redis Arrays 的实现过程中我做了修改。我现在又在为 Redis sorted sets 的 50% 内存节省优化做同样的事，一个我很快会提交的 PR。但我不觉得这还有用了。没有人应该再盯着这段代码看，而应该只看代码包含的想法。我继续这样做是出于对用户的尊重。Redis 已经是一个被广泛使用的东西，许多程序员会打开文件，手动修改东西。但如果我完全自由，你知道我会怎么做吗？把审查占用的所有时间用来做更多的 QA，想下一个优化思路并应用它，以及用 LLM 写一个 DESIGN.md 文件——用人类语言描述每个数据结构，包含它承载的想法、实现技巧和设计。将来，这比审查代码有用得多。 你想修改 sorted sets？你打开文件，读设计文档，你就拥有了这些想法。你可以打开 agent，用正确的思维模型让它帮你做事。这比审查代码有用得多。 Fable 和 GPT-5.6 对 sorted sets 内存节省的审查，将比我自己的审查发现更多的错误和微妙的竞态条件。然而我还是会做。但对于大多数软件项目，所有这些已经不再有意义。专注于掌控想法。专注于质量、测试、以及对你想要交付的软件有一个清晰的构想。世界变了，这是痛苦的，但同时也充满了机会——去改善一个已经彻底腐烂的软件世界。 我只有一个疑问，关于那些经验不够、无法建立心智模型的年轻程序员。我们不知道他们是否需要深入理解一段代码是怎么工作的，但我相信他们应该学怎么写程序。然而，我不确定检查 LLM 输出是不是他们应该做的正确的事。学一门编程语言，实现一个小解释器、一个小数据库、一个哈希表等等——这可能有用得多。审查某个客户网站的 JavaScript？算了吧，别把时间浪费在那上面。 原文： #AIProgramming# #SoftwareEngineering# #antirez#

A股黄金股ETF没有黄金ETF涨得好 显示市场对黄金上涨有些谨慎；要去掉杠杆。 重要的事说三遍：要去掉杠杆。黄金ETF。而不是黄金股ETF。相对耐造。

网友投稿： 2026年7月12下午，广东梅州丰顺汤西镇！父亲拉两个女儿，小女儿重症监护室里，大女儿吓得无法说话了，爸爸就当场没了！ 重要的事说三遍：远离大货车视线盲区，远离大货车视线盲区，远离大货车视线盲区！ 还有这个大货车转弯不但不慢点，还在加速！

阿里巴巴和腾讯，华为，手上一堆经侦刑侦网安，退下来的高级领导和技术专家。 在国内自媒体 千万别说他们的坏话，半句也不能说。 哪怕在国内匿名， 你们要相信他们的技术， 肯定能找你。 要不然，那天上门送牢饭 大家千万要注意， 大家千万要注意 大家千万要注意 重要的事，说三遍，

求职系列（1）：如何准备一份让面试官想面你的简历 最近又到了春招和暑期实习招聘季，有不少同学找我咨询简历和面试的问题。 先说说我的背景：在职大厂工程师，从实习、校招到社招，累计面试超过上百场。给几十位同学做过模拟面试和求职辅导，现在在牛客上还能搜到我的号（安妮的心动录），校招时拿下了多个大厂的 offer，最近在看新机会，社招通过面试率也超过 90%。 这些数字不是用来装的，是用来告诉你：接下来说的东西，全都是亲身总结出来的真本事，放在别人那里是可以拿去卖课的。 同样的话我重复说了太多遍，决定把整套求职心得整理出来开源，帮到更多的人。 这是求职系列的第一篇，聊聊简历。 简历的本质 很多人把简历当成个人信息登记表来写。教育经历、工作经历、技能列表，从上到下老老实实填一遍。 但你想想，面试官看一份简历平均花多少时间？绝对不到10秒。 10秒，他要决定你值不值得花一个小时聊。 所以你的简历不是一份档案，它是一份销售文案。 它唯一的目的就是在10秒内让面试官得出一个结论：这个人好像很厉害，我想面面。 所有的技巧都围绕这一个目标展开。 1️⃣ 只能有一页 不管你有多少年经验，不管你做过多少项目，简历只能有一页。超过一页的简历，面试官大概率不会翻到第二页。 一页纸的限制会逼你做一件极其重要的事：筛选。你不得不砍掉那些可有可无的内容，只留下最能证明你价值的部分。这个筛选过程本身，就已经在帮你梳理自己的核心竞争力了。 如果你觉得一页放不下，说明你还没想清楚自己最值钱的东西是什么。 2️⃣ 一行一句话，一句话一行 这是排版层面最重要的原则。 每一个点尽量只写一句话，并且尽量这句话不换行，在一行内说完。 面试官扫简历是跳着看的，如果一个要点写了三行，他大概率只看第一行的前半段就跳过了。 一行一句话还有一个好处：强迫你精简表达。 如果一句话说不完，说明你要么没提炼出重点，要么塞了太多细节。 3️⃣ 最亮的点放在最前面 大部分人写简历按时间倒序：最近的工作排第一，然后依次往前。 这在大多数情况下没问题。但如果你有一个特别亮眼的经历，哪怕它发生在三年前，打破时间顺序，把它放到最前面。 面试官的注意力在前5秒最集中。前5秒他看到了什么，决定了后面5秒他是继续看还是扔掉。你最强的武器必须第一时间亮出来。 比如你大二做过一个开源项目拿了几百个 star，但后来的实习经历平平。那就把那个开源项目提到工作经历前面。 规则是死的，说服力是活的。在必要的时候，请你主动站出来，让我看到你的优秀。 4️⃣ 量化一切，遵循 STAR 法则 每段经历都用 STAR 来组织： -Situation：什么背景 -Task：你负责什么 -Action：你做了什么 -Result：结果如何，用数字说话 举个例子 -坏的写法：负责服务端性能优化，提升了系统性能。 -好的写法：主导核心接口性能优化，P99 延迟从 800ms 降至 120ms，QPS 提升 5 倍，直接支撑了 10 万级并发。 同样一件事，第二种写法的信息密度和说服力碾压第一种。没有数字的作为论据，在面试官眼里就是空气。 每段经历的 bullet point 控制在 1-5 个，最多不超过 5 个。太多了面试官不会看，太少了显得没做什么事。 5️⃣ 不要堆技能列表 很多人简历上专门有一栏 Skill Set，列了一排技术名词：Java、Python、MySQL、Redis、Kafka、Docker、Kubernetes…… 大部分面试官看到这种列表的反应是：所以呢？ 列了20个技术名词，我不知道你哪个精通哪个只是了解，不知道你在实际项目中怎么用的，不知道你解决了什么问题。这就是一堆没有上下文的关键词，毫无说服力。 更好的做法是让项目经历来证明你的技能。你写了一个高并发系统用了 Redis 做缓存、Kafka 做异步解耦，面试官自然知道你会这些。而且他知道你不是停留在知道的层面，你是真正用过、解决过问题的。 技能列表可以保留，但只作为补充，不要指望它帮你加分。 因为同一个岗位大部分候选人的skill list都是高度趋同的，所以很难通过skill list脱颖而出，它更多的作用是过机筛，以及充当一个背景板（校招、实习除外）。 6️⃣ 不要写空话，要有论据 简历里最常见的废话： -自驱力强 -学习能力强 -团队协作好 -责任心强 面试官每天看几十份简历，每一份都写着这些。你写了和没写一样。 空洞的形容词没有任何信息量。 加上论据： -自驱力强，半年减重 50 斤。 -自驱力强，非科班出身自学编程拿到大厂 offer。 -自驱力强，工作之余坚持技术博客输出，累计阅读量 10W+。 一个具体的事实胜过一百个形容词。 7️⃣ 埋钩子 简历上不要把一件事说得太详细。要留白，让面试官好奇。 比如你写：主导 XX 平台架构设计，上线一周用户数突破 1000+。 面试官看到这行，自然会想：怎么做到的？架构怎么设计的？遇到了什么挑战？ 这个好奇心会驱动他在面试时主动问你这个问题。而这个问题，恰恰是你最擅长回答的，因为你做过。 好的简历是一个钩子矩阵。 每一行都在埋一个问题，每个问题你都有准备好的深度回答。你在用简历引导面试官走你的剧本。 8️⃣ 实事求是 这一条听起来很基本，但很多人做不到。 有些人为了让简历好看，把别人做的事写成自己做的，把参与写成主导，把了解写成精通。 短期内可能骗过简历筛选，但面试官一问就穿帮。你说你主导了一个系统的架构设计，面试官问你为什么选 A 方案而不是 B 方案，你答不上来，当场社死，面试通过率骤降。 实事求是不是软弱，是自信。 做得好的地方大方展示，做得不够好的地方也坦然面对。面试官更看重的是你的思考过程和成长潜力，而不是你是不是每件事都做到了完美。 一个项目的 well done 和 bad done 都说出来，反而体现你有复盘意识和自我认知。 9️⃣个人总结怎么写 个人总结很重要！很重要！很重要！并且推荐写！推荐写！推荐写！ 很多简历的自我评价写得像小学生作文：热爱技术、积极向上、吃苦耐劳，这种话跟没写一样。 个人总结只写三句话： 第一句：你在行业或专业上取得的结果。比如大厂 T7 工程师，开源项目 500+ star，某个方向的技术专家。用事实建立第一印象。 第二句：你是一个什么样的人，带论据。比如坚持每天阅读一小时，累计阅读时长 500 小时以上。比如投资年化收益 30%+，具备独立的判断力和风险管理能力。 第三句：你未来想成为什么样的人。这句表达你的方向感和成长诉求。比如希望在 AI Agent 方向深耕，成为该领域的核心开发者。 三句话，过去、现在、未来。面试官 10 秒扫完就能对你形成一个清晰的画像。 最后 把你的简历拿出来，对照上面的每一条检查一遍。 -超过一页了吗？砍。 -有没有量化？没有数字的经历，删掉或者补上数字。 -有没有空话？每一句自我评价都问自己：我有论据吗？ -最亮的点在哪？它是不是在简历的第一屏？ 简历不是写给自己看的。它是你递给面试官的一张名片，只有 10 秒的生命。 在这 10 秒内，让他觉得你值得花 60 分钟来聊。这就够了。