codedump的电报频道

#开源项目 #人工智能 有人将John Ousterhout的《A Philosophy of Software Design》里的设计理念总结为skill了。 《A Philosophy of Software Design》是一本教你如何将复杂的软件系统分解为可以相对独立实现的模块的经典书，所以这个skill可以用于：代码重构、review等环节里。 之前曾经介绍过：作者也是TCL语言的作者，Raft论文作者的导师，也在论文作者名单中。

#开源项目 使用微信读书和Obsidian的朋友，可以用这个Obsidian插件来同步微信读书上的笔记。

#人工智能 #投资 因为是小鹏的全仓股东，昨天3月份的销量数据出来之后，突发奇想让Kimi深度研究了一下2026年Q1的业绩和展望，Kimi花费了快一个小时出了这份报告，由于我对小鹏相当了解了，看这份报告感觉挺不错的：数据详实、引用都有准确的出处，未来做基本面研究可以借用AI工具做辅助。 我也同样让Kimi生成了一份茅台的Q1分析，由于不是茅台股东对这家公司不够了解，所以我也说不好质量如何，单从内容上来说比小鹏的报告少了一半内容，这也可能是因为这个生意不够“性感”，没有什么新的产品吧。 对这两家公司感兴趣，或者对Kimi的深度研究分析公司的能力好奇的，都可以看看这两份报告，百度网盘地址。

#博客 这几天claude code代码泄露，网上出了很多分析其源代码的文章，借这个机会，再推荐一下之前写的文章《如何阅读一份源代码？（2020年版）》，这是在前AI时代古法阅读代码的一些经验和方法总结。 有了AI加持之后，这些方法依然起效，但是可以在AI辅助下加速代码的阅读和理解：比如可以就其中某个具体的问题、场景，提问AI具体的问题等等，比如可以让AI生成调用的流程图。另外如果读的是Github上的开源项目，可以去https://deepwiki.com/ 里面找是不是已经有相关文档，比95%以上的人写的代码分析文档都要好。

#人工智能 我这几天也用了一下GLM新的5.1模型。还是跟之前一样，上下文一长，就有概率死循环一直往外输出。 一句话总结：GLM模型的可用性仍然很不稳定。 我用武侠小说的例子做个对比，GLM模型就像段誉用的六脉神剑，可能这个武功确实是顶级武功绝学（上限高），但是时灵时不灵，实战中就很慌。同理，我现在都不会把GLM用于过于复杂（例如上下文会超过100K）的任务了。 截止2026年3月31日，继续维持Kimi2.5是目前国内最好编码模型的判断。

#分布式 《图解分布式系统原理》的博客目录，今天更新到《第六章：复制》。前面章节已经讲解完毕复制和复制时面对的一致性问题、共识算法等，本章讲解分区相关知识，即将数据划分到不同的节点上存储。本章也是教程中相对最不满意的一章，因为感觉对比DDIA的相同章节，并没有写出太多新的东西来，读者看后可以给我一点反馈和建议。 第一章：分布式系统概述 第二章：分布式系统模型 第三章：分布式系统中的时间和顺序 第四章：复制 第五章：共识算法 第六章：复制 另外需要说明，由于我的初稿是Latex，放到博客时用工具转成的Markdown格式，所以可能有些格式问题，请见谅。

#开源项目 手动关闭选项，不允许Github使用私人项目来训练copilot，关闭按钮在 https://github.com/settings/copilot/features 中的 Privacy。

#开源项目 4月24日之前，如果不手动关闭，Github将被允许使用私人项目来训练copilot，见：《GitHub General Privacy Statement》。 关闭按钮在 https://github.com/settings/copilot/features 中的 Privacy。

张雪峰真是可惜了，在一个这么卷的行业，给公司的人很多福利，自己却累到死。

#健康 我在2017年的时候，就以一次跑步后晕倒昏迷十几秒的代价，明白了如果没有休息好就不要强行运动的道理。 张雪峰的身体，应该在这之前也给过类似的告警，可惜他没有听，也许是听到了但是也没有在意。

#人工智能 最近我似乎患上了一种“AI模型用量FOMO症”：总觉得没把每周的额度耗尽，心里就不踏实。这周，我终于把 Kimi 的周额度彻底“榨干”了，与之相呼应的，是我在 GitHub 上肉眼可见暴增的提交记录（目前在做的开源项目）。 在日常开发中，我使用AI的方式更像是一名架构师：先梳理业务需求、设计系统架构、划分功能模块，并严谨地定义好每一个接口与测试用例。只有在完成这些全局规划后，我才会把具体的编码细节交由AI按部就班地去执行。总的来说，现阶段 AI 对我而言依然是“副驾驶（Copilot）”的角色——我必须完全掌控它的每一步逻辑，亲自去做Code Review为其兜底，而不是依赖它去生成一个我自己都毫无头绪的黑盒。 正因如此，我认为在这波AI对程序员群体的冲击浪潮中，首当其冲的将是刚入行的初级开发者。由于经验尚浅，他们往往还没有建立起这种高维度的架构设计与项目组织能力，依然停留在“单纯写代码”的阶段，因而在这场技术变革中最容易遭到替代。 最后，聊聊近期的工具体验。去年12月底我开始使用 GLM，初体验确实令人惊艳，但随着深度使用，各种莫名其妙的状况开始频发：卡顿、突然中断、输出乱码，甚至陷入无限读取代码并狂刷终端的死循环，整体的可用性和稳定性大打折扣。因此，三月份 GLM 的季度套餐到期后，我打算正式弃用不再续费了。取而代之的，是我会把 Kimi 的订阅从99元档直接升级到199元档，让它继续做我可靠的开发助手。

#分布式 #开源项目 近期我正在开发两个开源项目：rockraft 和 coredb 。 其中，coredb 是一个基于 openraft 和 RocksDB 构建的强一致性 KV 数据库，且完全兼容 Redis 协议。在我看来，Redis 协议目前已经成为 KV 存储领域的事实标准，它的生态价值不应仅仅局限于传统的内存缓存。通过为其引入强一致性的持久化存储，我们可以赋予它全新的生命力和应用场景——正如 HTTP 协议从早期的网页传输协议，最终演变为无处不在的通信基石一样。 最初，我的构想中只有 coredb。但在开发过程中我意识到，“Raft + RocksDB” 的架构组合具有极高的通用价值。考虑到许多开发者可能也需要这样一套可靠的底层基座，去构建他们自己专属的强一致性存储系统，我便将这部分核心逻辑进行了解耦，单独抽离出了 rockraft 这个基础框架项目。

#分布式 《图解分布式系统原理》的博客目录，今天更新到《第五章：共识算法》。上一章讲解了复制和不同的一致性模型，我们可以根据业务的特点采用不同的一致性模型，当系统需要满足强一致性时，就要用到本章讨论的共识算法，本章依次讨论了：共识算法的概述，Paxos算法的思想和流程、Multi Paxos，以及Raft算法的详细流程。 第一章：分布式系统概述 第二章：分布式系统模型 第三章：分布式系统中的时间和顺序 第四章：复制 第五章：共识算法 另外需要说明，由于我的初稿是Latex，放到博客时用工具转成的Markdown格式，所以可能有些格式问题，请见谅。

#世界观 来自ppresume作者xiaohanyu的微博：

AI 时代说个小暴论，越是在这种鼓吹人人都可以创造的时代，越要静下心来做一些长期主义的事情。LLM 是一把锋利的刀，你买了这把刀，别人也可以买，这并不能带来什么本质性的差距。所以还是要沉下来，做一些长期主义、有积累的事情。

#开源项目 《用好你的 jj - 重新思考 Agent 时代的版本控制》，第一次知道jj这个VCS，还是Rust写的，更有兴趣了。

#投资 #人工智能 #播客 《年末 AI 回顾：从模型到应用，从技术到商战，拽住洪流中的意义之线》：播客版，图文版。

#科普 《速度的变化率是加速度，加速度的变化率又是什么？》 第一次听说“急动度”这个术语：

急动度是加速度关于时间的变化率，也是位置对时间的三阶导数。用一句直观的话来说，加速度决定了“你是否被推着”，而急动度则决定了“你被推着的方式是否突然”。

#人工智能 《胡渊鸣 | 我给 10 个 Claude Code 打工》