2024 11 15 HackerNews

root 提交于 周三, 11/13/2024 - 19:47

2024-11-15 Hacker News Top Stories #

  1. 《洋葱报》收购了“信息战争”,计划将其转变为自我嘲讽的形式,嘲笑传播虚假信息和健康补品的网络人物。
  2. 一位程序员为其患有永久性失忆症的母亲创建了一个电子墨水显示屏,以便轻松发布短消息。
  3. 90 年代的电子游戏开发中,丛林音乐无处不在,探讨了丛林音乐的起源、特点以及为什么它成为 90 年代游戏开发中的完美搭档。
  4. 一位程序员分享了他使用 AWS Amplify 和 OpenSearch 时遇到的意外收费问题,导致他收到了高达 1100 美元的账单。
  5. O2 公司推出了一项名为“Daisy”的反诈骗措施,利用人工智能技术来应对电话诈骗。
  6. “幽灵工作”现象是指雇主发布职位广告却没有真正意图填补这些职位,研究发现高达 21% 的职位广告可能是幽灵工作。
  7. Keras 创始人 Francois Chollet 离开谷歌,离开谷歌后他将继续从事 AI 领域的工作。
  8. 创业者的收入与 FAANG 高级开发者的收入相近,但风险和努力更大,工作生活平衡更差。
  9. 使用 ChatGPT 进行写作的学生指南,提供了使用 AI 进行写作的建议和指导。
  10. AI 使技术债务的成本变得更加昂贵,尽管有观点认为随着编写和清理代码变得更容易,企业可以承担更多的技术债务。

The Onion buys Infowars #

https://www.nytimes.com/2024/11/14/business/media/alex-jones-infowars-the-onion.html

《洋葱报》(The Onion)近日宣布,它已赢得了关于亚历克斯・琼斯(Alex Jones)创办的网站 “信息战争”(Infowars)的破产拍卖权。该讽刺新闻网站计划将 “信息战争” 转变为自我嘲讽的形式,旨在嘲弄像琼斯这样的传播虚假信息和健康补品的网络人物。

不过,德克萨斯州休斯顿的破产法院在周四下午对这笔交易实施了暂停,表示将在下周举行听证会,以确定拍卖过程是否足够透明。琼斯因其在桑迪胡克小学大规模枪击事件后散布虚假信息而受到广泛指责,2022 年他和其公司 “言论自由系统”(Free Speech Systems)被判赔偿受害者家属 14 亿美元。

值得一提的是,这项交易得到了桑迪胡克枪击事件受害者家属的支持,他们早在 2018 年就因琼斯散布关于事件的虚假说法而对其提起诉讼。根据计划,“洋葱报” 将于明年 1 月重新推出 “信息战争”,并与 “每个城镇安全组织”(Everytown for Gun Safety)等致力于结束枪支暴力的非营利组织合作,在新网站上投放广告。


HN 热度 1256 points | 评论 758 comments | 作者:coloneltcb | 9 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=42136259

  • 这个收购对 The Onion 来说是个好消息,显示了其 CEO 对其他 CEO 价值的认可。
  • 收购后,The Onion 可能会变得太大,从而引起欧盟官僚的注意,导致公司被拆分。
  • 即使 Ted Kaczynski 已去世,The Onion 仍可能让他以“僵尸”形式继续参与编辑工作。
  • 法国的公务员通过考试进入,而不是由民选代表提名,这有助于保持行政独立性和法治。
  • 美国政府中,总统任命约 4,000 名公务员,而大多数公务员的招聘和晋升由其他公务员负责。
  • 新政府可能通过 Schedule F 计划大幅增加政治任命的公务员数量,从 4,000 增加到 20,000 甚至 50,000。
  • 公务员并非不可触碰,即使在德国或法国,极端右翼政党上台后也可能改变公务员制度。

MomBoard: E-ink display for a parent with amnesia #

https://jan.miksovsky.com/posts/2024/11-12-momboard

本文是一篇博客文章,讲述了作者为其患有永久性 anterograde 失忆症(无法形成新长期记忆)的母亲创建的一个电子墨水显示屏的故事。作者的母亲无法记住任何事情,只能生活在低级别的焦虑中,担心她的孩子们是否安全。作者想找一个方法来让她知道她的孩子们都很好。

作者的设计目标是找到一个显示屏,可以长时间保持开机状态,允许他和他的兄弟姐妹轻松发布短消息,消息可以保持可见直到被替换。显示屏需要足够大,易于阅读,不需要交互即可唤醒和阅读,需要对网络故障具有弹性,不会在夜间发光,不需要硬件 hack,不需要订阅服务或专有应用商店,价格合理,不会看起来不像家用设备。

作者选择了 BOOX Note Air2 系列电子墨水显示屏,该设备具有 Wi-Fi 连接和良好的 Web 浏览器。作者编写了一个简单的网站来驱动显示屏,包括两个页面:一个显示消息的“板”页面,一个用于撰写和保存消息的“撰写”页面。显示屏需要运行数月,并需要在网络和服务故障的情况下保持可靠性。作者使用了一个简单的 Web 服务来存储消息数据,并编写了一个小型 JavaScript 函数来最大化字体大小。

作者在他的母亲的公寓中安装了显示屏,并在两年后分享了这个故事。显示屏已经工作了两年,极大地帮助了作者的母亲。


HN 热度 1074 points | 评论 134 comments | 作者:pabs3 | 10 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=42135520

  • 这篇文章展示了技术如何以简单而美丽的方式改善人们的生活
  • 患有失忆症的人可能无法有意识地记住某些事情,但仍然能通过潜意识记住
  • 肌肉记忆使得即使不记得乐谱也能弹奏钢琴,但一旦开始主动思考反而会表现得更差
  • 慢慢地演奏或练习某项技能比快速更难,但更能证明是否真正掌握了这项技能
  • 教孩子系鞋带时,从自己的视角出发可能导致孩子学会“倒着”系鞋带
  • 人体的每个细胞都可能有“记忆”,这可能影响接受器官移植的患者的性格
  • 人格通常指的是一个人的行为总和,而不仅仅是他们能回忆起的记忆
  • 通过内感受(interoception)感知身体内部状态,可以影响我们的情绪和行为
  • 练习歌曲时,先快速过一遍再过一段时间重新练习,会感觉更加熟悉,有助于更好地关注细节
  • 我们对记忆和学习的心理模型可能非常不准确,很多记忆是无意识的

The Impact of Jungle Music in 90s Video Game Development #

https://pikuma.com/blog/jungle-music-video-game-drum-bass

90 年代电子游戏开发中的丛林音乐影响

90 年代的电子游戏开发中,丛林音乐无处不在。本文将探讨丛林音乐的起源、特点以及为什么它成为 90 年代游戏开发中的完美搭档。

回顾过去

在 70 年代和 80 年代,音乐生产中使用的乐器主要是有机的。然而,80 年代见证了数字设备在音乐生产中的爆炸式增长。合成器成为 80 年代音乐的标志,数字计算机被广泛用于创建、录制和编辑音频。

丛林音乐的早期

音乐制作人开始探索使用不同的节奏和打破模式。他们使用采样器来隔离和录制现有歌曲的部分,然后将它们用于新曲目。UK 制作人开始使用采样器来隔离鼓点,并创建不同的打破模式。Fabio 和 Grooverider 被认为是丛林音乐的创始人。

Amen Break

Amen Break 是丛林音乐中最著名的鼓点之一。它来自 1969 年 The Winstons 的歌曲"Amen Brother!"。这个鼓点被加速、采样并用于许多曲目中。

削减和组装

UK 制作人开始削减鼓点,添加合成器、垫子、和弦和人声等元素。他们使用 Commodore Amiga 或 Atari ST 计算机来组装这些元素。OctaMED 和 Cubase 是当时流行的追踪器和 MIDI 序列器。

丛林音乐的特点

丛林音乐的特点包括快速的节奏、丰富的鼓点和合成器声音。许多丛林音乐曲目使用采样、合成器和人声等元素。


HN 热度 635 points | 评论 304 comments | 作者:atan2 | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=42128717

  • 90 年代的丛林音乐和电子音乐充满创新和新鲜感,是音乐发展的黄金时期
  • 现在的年轻人可能没有经历过 90 年代的地下音乐场景,但他们仍然能接触到新鲜的地下音乐
  • 90 年代的音乐制作技术有限,反而促进了独特的创造力,现代音乐制作技术虽然先进,但很多音乐变得过于同质化
  • 90 年代的嘻哈音乐质量高于现在的说唱音乐,现代电子音乐虽然种类繁多,但很多都是衍生品
  • 现代音乐中仍有许多新颖和原创的地下音乐,例如 vaporwave、phonk 等新兴流派
  • 90 年代的音乐场景具有强烈的地域特色,现代音乐场景更加全球化,但可能缺乏地域性的独特性和创新
  • 现代 DJ 的混音技术依赖软件,失去了早期 DJ 的个人技能和混音艺术

I Followed the Official AWS Amplify Guide and Was Charged $1,100 #

https://elliott-king.github.io/2024/10/amplify-overcharge/

作者 Elliott King 分享了他使用 AWS Amplify 和 OpenSearch 时遇到的意外收费问题。作者按照 AWS 官方指南设置了 Amplify 和 OpenSearch,但在停止使用后,OpenSearch 实例并没有被删除,导致作者收到了高达 1100 美元的账单。

作者认为这是 AWS Amplify 的一个 bug,并且在官方指南中没有明确说明 OpenSearch 实例的默认机型是 r5.large.search,导致用户在不知情的情况下产生高额费用。

作者建议用户在使用 AWS Amplify 和 OpenSearch 时要小心,并且要设置预算警报来避免意外收费。同时,作者也呼吁 AWS 官方团队来解决这个问题并更新官方指南。

文章还提到了作者与 AWS 客服团队的沟通过程,客服团队最终同意退还部分费用并提供服务信用。文章最后,作者总结了这次经历的教训,并希望能够帮助其他用户避免类似的错误。


HN 热度 431 points | 评论 268 comments | 作者:thunderbong | 16 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=42133700

  • 云服务提供商应提供硬性消费限额,以防止意外高额账单
  • 硬性消费限额在企业客户中不受欢迎,因为可能造成关键应用的停机或数据丢失
  • 一些云服务提供商如 Exoscale 提供预付费模式和良好的客户服务
  • 预付费模式在某些国家更常见,用户可以控制消费上限
  • 家庭互联网和移动服务通常采用后付费模式,但也有预付费选项
  • 家用实验室环境在自有硬件上运行更经济,且能处理流量峰值
  • Vultr 和 Hetzner 等提供商默认提供硬性消费限额或限制带宽
  • 云服务提供商应允许用户在硬性限额、软性限额和警报之间进行选择,以平衡风险和可用性

Daisy, an AI granny wasting scammers' time #

https://news.virginmediao2.co.uk/o2-unveils-daisy-the-ai-granny-wasting-scammers-time/

O2 公司推出了一项名为"Daisy"的反诈骗措施,利用人工智能技术来应对电话诈骗。Daisy 是一个可以与诈骗者进行对话的 AI 系统,旨在浪费他们的时间并防止他们接触到真正的客户。

Daisy 的工作原理是使用各种 AI 模型来监听和响应诈骗电话。它可以在实时中与诈骗者进行对话,并且可以保持对话长达 40 分钟。Daisy 的目标是让诈骗者误以为他们正在与真正的人交谈,从而浪费他们的时间。

O2 公司表示,Daisy 是对抗电话诈骗的一种有效手段。该公司还呼吁公众留意电话诈骗,并将可疑的电话和短信报告给 7726。这将有助于阻止诈骗者并保护客户的安全。

此外,O2 公司还推出了一个名为"Swerve the Scammers"的反诈骗运动,旨在提高公众对电话诈骗的认识和警惕性。该运动包括一系列的视频和博客文章,旨在教育公众如何识别和应对电话诈骗。

O2 公司表示,电话诈骗是一个严重的问题,需要大家的共同努力来解决。该公司呼吁政府和其他组织一起合作,采取有效的措施来打击电话诈骗。


HN 热度 402 points | 评论 142 comments | 作者:ortusdux | 6 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=42138115

  • 个人黑客和艺术家通过创建类似“Lemmy”的 AI 工具来应对垃圾电话,效果很好
  • 大型电信公司可能会滥用这种技术,导致正常电话被误判为垃圾电话
  • 电信公司可以通过识别垃圾电话的来源,直接阻止这些电话,而不是使用 AI 工具
  • 电信公司可以通过不断更换未被垃圾电话骚扰的号码,为用户提供更好的服务
  • 电信公司可能会等待垃圾电话发送者自动将 Daisy 号码加入黑名单,然后再将这些号码分配给用户
  • 电信公司通过 AI 工具延长垃圾电话的通话时间,可以增加垃圾电话发送者的成本
  • 电信公司可能会误判正常电话为垃圾电话,导致用户无法接收到重要电话
  • 电信公司应该允许用户选择是否使用 AI 工具拦截垃圾电话
  • 电信公司可以通过创建新的号码来应对垃圾电话,但需要谨慎管理以保持号码的纯净
  • 电信公司可以将未分配的号码路由到 AI 工具,以减少垃圾电话的传播
  • 电信公司可能需要与提供垃圾电话服务的运营商合作,才能准确判断号码是否有效
  • 一些无线运营商在美国会将疑似垃圾电话路由到假的语音信箱,用户对此可能不知情
  • 电信公司需要改进垃圾电话检测算法,以减少误判
  • 电信公司可以通过提高批量发送电话的成本,来减少垃圾电话的骚扰
  • 电子邮件和电话系统都存在类似的问题,需要通过系统设计来平衡成本
  • 一些名人和 AI 工具合作,制作视频展示如何应对垃圾电话发送者
  • 有人提议开发开源的 AI 语音机器人,以帮助老年人应对电话诈骗

Why is it so hard to find a job now? Enter Ghost Jobs #

https://arxiv.org/abs/2410.21771

这篇文章探讨了“幽灵工作”(ghost jobs)现象,即雇主发布职位广告却没有真正意图填补这些职位。研究使用 Glassdoor 的新颖数据集,并采用 LLM-BERT 技术,发现高达 21% 的职位广告可能是幽灵工作,特别是在专业行业和大型公司中更为普遍。这种现象可能是由于发布额外职位广告的边际成本较低,以及为了维持人才管道。在调整年度趋势后,研究发现幽灵工作可以解释过去十五年贝弗里奇曲线(Beveridge Curve)的脱节。结果表明,政策制定者应该意识到这种做法,因为它导致显著的求职疲劳,并扭曲市场信号。

关键词包括:幽灵工作、劳动力市场动态、求职疲劳、Glassdoor、ChatGPT、BERT、贝弗里奇曲线。

文章的主要内容包括:

  1. 引言:介绍了幽灵工作的现象,以及为什么这对求职者和市场来说是个问题。
  2. 背景和数据:讨论了技术如何降低发布职位广告的成本,以及如何使用 LLM-BERT 方法来分类评论以识别幽灵工作。
  3. 贝弗里奇曲线脱节:探讨了幽灵工作如何解释贝弗里奇曲线的脱节,即职位空缺与失业率之间的关系。
  4. 高技能工作更可能是幽灵工作:基于文献,高技能工作更可能是幽灵工作,因为它们来自较小的劳动力池,并且需要更长的时间来填补。
  5. 大公司更可能有幽灵工作:大公司由于资源广泛和组织结构复杂,更有可能发布幽灵工作。
  6. 结果:通过分析 Glassdoor 的评论数据,发现 21% 的职位广告可能是幽灵工作。大型公司和需要专业技能的行业更有可能发布幽灵工作。
  7. 结论:幽灵招聘现象对求职者和整个劳动力市场都有重大影响。文章建议提高职位广告的透明度,并采取监管措施以确保职位广告反映真实的招聘意图。

文章还包含了一些附录,提供了关于如何使用 Python 的 langdetect 库进行语言检测、如何使用关键词搜索和 BERT 模型来识别幽灵工作的详细信息,以及如何通过幽灵工作获取信息的价值模型。


HN 热度 356 points | 评论 503 comments | 作者:JSeymourATL | 8 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=42136469

  • 雇主需要发布虚假职位并面试申请绿卡的员工,即使找到更优秀的人选也不会雇佣,因为不想解雇现有的 OPT/H1B 员工
  • H1B 签证持有者在 2021 年因疫情旅行限制导致入境人数减少,2023 年因国际旅行增加导致入境人数上升
  • H1B 签证每年的发放数量上限为 80,000,过去二十年一直如此
  • H1B 签证应该通过竞标薪资来决定,确保公司预算能够承担,且不能随意解雇
  • 为防止虚假职位发布,雇主应向所有面试者或申请人分享被雇佣者的入职月份、薪资、资格和匿名简历
  • H1B 签证应要求雇主每年向政府支付 25 万美元的费用或税
  • 小公司可能因高薪资要求而无法吸引到重视远程工作、福利和有趣项目的优秀人才
  • 薪资虽然重要,但不是唯一重要的因素,良好的管理、团队氛围、PTO 政策和有趣项目同样重要

Francois Chollet is leaving Google #

https://developers.googleblog.com/en/farewell-and-thank-you-for-the-continued-partnership-francois-chollet/

Google 宣布 Keras 创始人 Francois Chollet 离职

Google 宣布,Keras 创始人 Francois Chollet 正式离职,离开 Google。Francois Chollet 是 AI 领域的领军人物,他创立的 Keras 已经成为 AI 开发的基石,拥有超过 200 万用户。Keras 在 Google 和全球范围内被广泛应用,包括 Waymo 自动驾驶汽车、YouTube、Netflix 和 Spotify 等。

Francois Chollet 离职后,将继续为 Keras 项目做出贡献,并将继续监督该项目的发展路线图。Google 的 Keras 团队将继续与 Francois 合作,支持 Keras 项目的发展。

Google 表示,将继续投资 Keras 3,并支持主要的机器学习框架,提供机器学习开发者的框架选择。最近推出的 Keras Hub 是一个重要的步骤,旨在使 AI 工具更易于访问和使用,推动创新应用的开发。

Francois Chollet 的离开,标志着他在机器学习框架和 AI 领域的巨大贡献。Google 感谢他的贡献,并鼓励所有人继续关注他的工作和 Keras 项目的发展。


HN 热度 351 points | 评论 153 comments | 作者:xnx | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=42130881

  • 谷歌雇佣了非常有能力的人,但对 Keras 的创建者和主要架构师来说,仅是 L5 级别的工程师令人惊讶
  • 在公司层级的某些位置,晋升更多依赖于人际关系而非实际技能
  • 谷歌使用降级策略来保留工程师
  • 谷歌的决定没有咨询 Keras 的作者和维护者,显得有些傲慢
  • 对 ARC 竞赛的当前领先者 MindsAI 的解决方案是否符合竞赛初衷表示怀疑
  • ARC 2 将通过减少暴力破解的可能性来改进 ARC 1
  • 希望 ARC 2 能更多地要求推理能力,而不是人类般的视觉感知
  • ARC 挑战赛的进展预示着 85% 的目标可能在 2025 年末到 2026 年中达到
  • 解决 ARC 是通向 AGI 的一步,但解决 ARC 的模型本身可能还不是 AGI
  • 即使实现 AGI,也不一定会导致“智能爆炸”

Lessons from my first exit #

https://mtlynch.io/lessons-from-my-first-exit/

本文是作者 Michael Lynch 关于出售自己创业公司 TinyPilot 的经验分享。TinyPilot 是一家硬件公司,成立于四年前,今年四月份被卖给了一家新公司。作者分享了自己在出售公司过程中所学到的经验教训,包括:

  • 投资大量时间和精力来编写详细的文档和流程,以便新老板能够顺利接手公司。
  • 与信任的经纪人合作,确保交易顺利进行。
  • 避免卖方融资,确保自己不会因为融资而陷入不利的境地。
  • 假设自己在交易完成后不会获得任何报酬,确保自己不会因为未能获得报酬而感到失望。
  • 认识到自己在交易完成后对公司的影响力是有限的,新老板会有自己的管理方式和决策。

作者还分享了一些自己在交易过程中犯的错误,包括:

  • 没有提供足够的激励措施来吸引现金买家。
  • 没有在交易过程中更早地与律师合作。
  • 没有与买家讨论一些关键的合同条款。
  • 没有在交易完成后更早地宣布给团队。
  • 没有更好地管理自己的情绪和压力。

总的来说,作者希望通过分享自己的经验教训来帮助其他创业者避免在出售公司过程中犯类似的错误。


HN 热度 318 points | 评论 94 comments | 作者:saeedesmaili | 15 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=42133864

  • 创业者的收入与 FAANG 高级开发者的收入相近,但风险和努力更大,工作生活平衡更差
  • 硬件公司的利润率通常低于软件公司,因此收入对比不完全公平
  • 自主创业意味着更大的自由度,如项目选择、同事选择、办公地点等
  • 创业者不仅为自己工作,还要为投资者和董事会负责
  • 自主创业和企业家精神已经通过当前税法得到了很好的激励和奖励
  • 企业主可以通过合法的税收减免策略减少税负,但有些人会利用非法手段
  • 逃税和欺诈行为在小企业社区中已变得相当普遍,不参与这些行为会被视为异常
  • 特朗普时代的 20% LLC 或公司收入自动减免政策对业务所有者有利,但不合理
  • QBI 政策鼓励企业支付更多工资,但仍然给予业务所有者 20% 的税收减免
  • 创业者面临的风险不仅仅是被解雇,还包括市场对业务的影响

A Student’s Guide to Writing with ChatGPT #

https://openai.com/chatgpt/use-cases/student-writing-guide/

使用 ChatGPT 进行写作的学生指南

ChatGPT 可以成为学生写作的强大工具,帮助他们发展批判性思维和清晰写作的技能。然而,也有一些不当使用 ChatGPT 的方法,例如代替自己写作,从而剥夺了学生实践和改进写作技能的机会。

12 种使用 ChatGPT 的方法

  1. 委派引用任务给 ChatGPT:ChatGPT 可以帮助格式化引用,节省时间。
  2. 快速了解新主题:ChatGPT 可以提供主题的基本了解。
  3. 获取相关来源的路线图:ChatGPT 可以建议相关学者、来源和搜索词。
  4. 通过提问完善理解:ChatGPT 可以帮助填补知识空白。
  5. 改进结构和逻辑:ChatGPT 可以提供对结构和逻辑的反馈。
  6. 测试逻辑:ChatGPT 可以帮助测试逻辑和结构。
  7. 发展思想:ChatGPT 可以作为思想的对话伙伴。
  8. 挑战论点:ChatGPT 可以提供对论点的挑战和反驳。
  9. 比较思想:ChatGPT 可以帮助比较自己的思想与历史上伟大思想家的思想。
  10. 提高写作:ChatGPT 可以提供写作反馈和建议。
  11. 使用高级语音模式:ChatGPT 可以作为阅读伴侣。
  12. 提高技能:ChatGPT 可以帮助提高批判性思维和写作技能。

透明性和学术诚信

在使用 ChatGPT 时,重要的是要透明地展示自己的工作,并承认 ChatGPT 的贡献。可以通过生成可共享的链接并在参考文献中包含它们来实现这一点。


HN 热度 306 points | 评论 304 comments | 作者:timbilt | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=42129064

  • 使用 AI 进行写作或编码可以提高效率,但过度依赖可能导致技能退化
  • 学习新知识时,适度的“生产性挣扎”对深入理解至关重要
  • 在工具足够好且普遍的情况下,掌握基础技能的价值会降低
  • AI 生成的代码可以通过注释帮助用户理解代码逻辑,便于调试
  • 初学者使用 AI 时,可能因缺乏经验而无法识别错误或不良模式
  • 保持对输出结果的合理预期和检查能力,是使用 AI 工具的重要技能
  • 即使在 AI 输出可信的情况下,了解预期结果仍然重要
  • AI 在编写脚本方面,只需优于 Stack Overflow 即可提供巨大帮助

AI Makes Tech Debt More Expensive #

https://www.gauge.sh/blog/ai-makes-tech-debt-more-expensive

这篇文章探讨了人工智能(AI)如何使技术债务的成本变得更加昂贵。尽管有观点认为随着编写和清理代码变得更容易,企业可以承担更多的技术债务,但实际上,AI 的应用却显著增加了承载技术债务的真实成本。

** 主要观点如下:**

  1. ** 技术债务与 AI 的关系 **:生成式 AI 显著扩大了 “低债务” 编码与 “高债务” 编码之间的速度差距。拥有相对年轻、高质量代码库的公司在使用生成式 AI 工具时获益最多,而拥有复杂、遗留代码库的公司则在应用这些工具时面临更多困难。因此,拥有 “高债务” 代码库的代价比以往更大。
  2. **AI 工具的影响 **:当前一些专业编码工具(如 Cursor 和 Aider)在处理复杂代码时的表现受到很大限制。在 “高债务” 环境中,代码的复杂性使得 AI 工具难以生成有效的响应,同时也让开发者难以提出清晰的请求。由于工具的限制,许多开发者选择观望,等待工具的进一步改善。
  3. ** 重构与策略调整 **:为了让 AI 工具更有效地工作,团队需要先行对遗留代码进行重构,直至 AI 能够顺畅地操作这些代码。如果直接重构风险过大,团队可以采用 “strangler fig” 策略,构建新的模块以便立即受益于生成式 AI 工具。
  4. ** 现代开发团队的转变 **:开发团队需要转向更高层次的抽象,专注于代码的架构而非具体实现。应通过明确的接口将系统划分为相互关联的模块,以便于 AI 工具的应用。
  5. ** 质量与速度 **:拥有高质量代码库的重要性愈发凸显。对模块化架构的投资使团队能够充分利用生成式 AI 工具,实现快速的功能开发,并同时提升软件质量。

总体而言,文章强调了在 AI 驱动的时代,维护高质量的代码库和模块化架构对软件开发的重要性,以便在未来的开发中更好地利用 AI 工具。


HN 热度 270 points | 评论 161 comments | 作者:0x63_Problems | 22 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=42137527

  • 具有年轻、高质量代码库的公司最能从生成 AI 工具中受益,反之则面临更大挑战。
  • LLMs 在处理常见模式的任务时表现良好,但在处理复杂或新颖任务时往往会出现问题。
  • LLMs 可以用来实现单个函数和单元测试,通过定义接口和期望来指导生成。
  • AI 工具在代码审查和改进方面可以提供灵活且强大的建议,但缺乏实际推理能力。
  • 测试驱动开发 (TDD) 的过程能减少认知负荷,并为新功能提供清晰的任务。
  • 使用 AI 的过程中,许多开发者会对生成的代码进行修改,实际节省的时间有限。
  • 代码复杂性和多样性影响 AI 的训练效果,较简单的公共代码库可能导致生成质量降低。
  • AI 的有效性依赖于项目的约束条件,良好的代码库能提高 AI 的输出质量。
  • 理解一个软件项目不仅需要代码的熟悉,还需要理解其构建原因,非开发者往往难以掌握。
  • 在生成 AI 的帮助下,开发者可以将精力集中在更复杂的任务上,而不必过多纠结于细节。

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