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- podcast 大话前端、大话英语、大话雅思单词 host - study English Focus on AI, Indie Hacker,Remote work All views are my own

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The Thought Leader

Zeromike is a podcast host and language learning enthusiast who bridges Eastern and Western philosophies to deepen understanding and promote effective English learning methods. Passionate about AI, remote work, and indie hacking, he innovates unique, tech-driven approaches to mastering language skills. He actively shares practical knowledge with a focus on teaching through understanding and simplifying complex concepts.

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Top users who interacted with zeromike over the last 14 days

@servasyy

古早程序员 | AI出海 | 自由职业 机车游侠&机速购&骑享租创始人 15年前 freelance 起步 → 连续创业者 → 亏过1个亿,逆风翻盘中 分享创业,AI,生活,读书,健身,中医

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@lxfater

我在用 AI 协助我创业,赚钱,走向自由 我的录屏软件 demoget.com github 维护 3w star 项目:github.com/lxfater

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@Cydiar404

🧑🏻‍🦯带属性浪迹互联网20年 | 202209开始创业 | 我是产品经理 · 强迫癌 | 我是设计师 · 像素眼 | 我能说5分钟脱口秀 | 绝不给SB老板打工 | 长期主义 | 利他主义 | 哆啦C梦 | 超级奶爸 | ENFJ | Cydiar.eth | Agent | RAG | Lucy

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@bggg_ai

重生之我继续在X 分享AI干货知识:AI编程、n8n 工作流、AI 绘画

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@easyopss

认真生活,慢慢变富|目标:开发1000+实用小工具、副业日入1K|分享从0到1的AI编程心得、副业变现路径和生活日常。#大白小应用

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@ezshine

边开房车边写代码走遍了中国 33 个省份,目前在清迈陪读,日常分享编程,游戏,AI,SEO,营销和生活。 🔍全网同名,个人微信@itdashuai

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@LinearUncle

👑 AI coding - 职业工程师 📊 Visualization - AI可视化工具,AI文生图领域探索者 💻 Prompt Engineering - 提示词爱好者 曾经的AI命令行编程工具aider简中第一吹。 正在研究并行编程

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@noisepoint_agi

野生AI驯化员 |关注VIBE CODING与AIGC|产品|创过业| 互联网|INTJ |读书 |个人成长

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For a guy who always preaches ‘retelling’ and ‘thinking in English,’ Zeromike probably spends half his day debating with his own AI assistant just to find the perfect verb tense—talk about accounting for every syllable before you say it!

Successfully created and maintained multiple podcasts integrating AI and philosophy to revolutionize English learning methods, carving out a unique niche that blends tech innovation with deep cultural wisdom.

To empower learners by transforming English education through philosophical insights and technology, making language acquisition more accessible, effective, and integrated with critical thinking.

Zeromike values active knowledge construction, simplicity in teaching, the blending of Eastern and Western wisdom, and the power of consistent practice. He believes in the necessity of output for true understanding, the dynamism of the brain, and that learning is a lifelong journey fueled by curiosity and cognitive challenge.

Exceptional ability to synthesize complex philosophical ideas into practical, engaging language learning strategies, combined with his technical expertise in leveraging AI for personalized education.

His meticulous and deeply intellectual approach might overwhelm casual learners who prefer lighter, more casual content, potentially limiting his audience breadth.

To grow on X, Zeromike should blend bite-sized, relatable language tips with his deep insights, using threads and catchy visuals to capture casual scrollers. Hosting live Q&As on AI-powered language learning hacks could increase engagement and highlight his unique value.

Zeromike applies deep philosophical principles from Socrates, Kant, Wittgenstein, and Chinese classics to his language learning podcasts, using retelling and AI-driven tools to create innovative learning methods.

Top tweets of zeromike

一般学习方法、思考方式,我喜欢从东西方哲学的角度来分析 西方哲学视角 1. 苏格拉底式对话法 费曼学习法的核心——通过教学来检验理解——与苏格拉底的"精神助产术"异曲同工。当你尝试用简单语言解释概念时,你在进行自我诘问: "我真的理解了吗?" "这个解释有漏洞吗?" 这种方法揭示了无知之知——只有在教学过程中,我们才意识到自己理解的边界。 2. 康德的主动认识论 康德认为知识不是被动接收,而是主动建构。费曼学习法要求学习者: 主动重组知识结构(类比、简化) 综合判断新旧知识的联系 通过"先验范畴"(已有认知框架)整合新信息 3. 维特根斯坦的语言哲学 "能说清楚的就能想清楚"。费曼学习法强制将内隐知识外显化: 无法用简单语言表达 = 理解不透彻 语言的清晰度反映思维的清晰度 中国哲学视角 1. 《论语》:"学而时习之,温故而知新" 学(输入)→ 习(实践)→ 教(输出)形成完整循环 "教学相长":通过教授他人来深化自己的理解 "知之为知之,不知为不知":直面知识盲区 2. 道家的"返璞归真" 费曼强调用最简单的语言解释复杂概念,类似于: 大道至简:真理往往以最简洁的形式存在 去伪存真:剥离术语包装,还原本质 老子:"为学日益,为道日损"——学习是做加法,理解是做减法 3. 王阳明的"知行合一" 知(理解概念)必须通过行(教授他人)来验证 真正的"致良知"需要在实践中检验 "未有知而不行者,知而不行,只是未知"——不能教授=未真正理解 核心哲学共识 无论东西方,费曼学习法都体现了: 1. 知识的主体性:学习者是主动建构者,非被动容器 2. 实践检验真理:理解需要通过"输出"来验证 3. 简化即深化:能化繁为简是理解深度的标志 4. 反思性认知:通过元认知(思考自己的思考)来提升学习

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有朋友一直在和我探讨retelling英语学习方法的有效性,我今天分享下我的练习过程 结论先行,给我增加了更多的英语表达的欲望,初步形成了一种英语表达的思维惯性 在最近一期节目中,我使用Spokenly进行英语表达。虽然过程磕磕碰碰,但95%以上的内容都是我自己说的。Spokenly主要修复了我的语法问题,帮助我生成更规范的文本 我的练习流程如下: 1. 选材与构思:从当天经历、感兴趣的文章或视频中挑选内容,在脑中快速构思核心表达点 2. 初次表达:直接对着Spokenly用英语说出想法 3. 语法修复与对比:Spokenly的AI功能会修正语法,形成文字稿。我对比自己原说内容与修复版,吸收正确表达 4. 二次朗读与录音:对着修复后的文字再读一遍,录制音频上传到小宇宙,并同步到QQ音乐 5. 循环听力:第二天开始,QQ音乐反复循环听录音,加深记忆 核心原则:Retelling与Thinking in English Retelling方法的关键在于避免先翻译成英语,而是直接用“thinking in English”的方式表达。这能培养自然的英语思维习惯 刚开始练习时,我在构思好内容后,每说一句话都会闭上眼睛,极力搜索脑中的英语词汇和句子。这个过程很痛苦,会暴露输入不足的问题。Spokenly最初修复的内容较多,但我坚持将录音上传小宇宙并同步QQ音乐,每天循环听几轮。这些内容会与我的脑细胞不断碰撞和连接,形成理解式记忆 随着Retelling的持续练习,我磕磕碰碰的频率明显下降,能更流利地表达更多内容。这种思考方式不仅限于Spokenly练习,还开始外溢到日常场景:洗漱时、等车时、吃饭时,我都会产生用英语表达的欲望。以前灵光乍现的想法,现在我会主动查英语表达,这大大增加了我使用英语的频率 许多英语老师推荐“对着镜子自言自语”的方法,但我以前不懂如何有效运用。现在我明白了,问题在于缺少想说的内容、缺少修正老师,从而缺少欲望和正反馈,导致人们质疑并放弃。Spokenly做了我的修正老师以及录音师,同时提供了我即时反馈 所以,retelling的方法是真实有效的,它在迫使我增加更多的输入,并且慢慢变成了一种主动式的理解和输入习惯。英语听说,我在路上,希望想搞定英语听说的朋友一起上路 xiaoyuzhoufm.com/podcast/67cb33…

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AI时代,前端和设计师的职位是否就消失了 我先引用爱因斯坦的一句名言: "If I had an hour to solve a problem, I'd spend 55 minutes thinking about the problem and 5 minutes thinking about solutions." 那么,我们从第一性原理的角度出发,花55分钟来思考"职业存亡"这个问题的本质 一、核心追问:为什么会有"职业"这个概念? 1. 职业的本质是什么? → 解决特定问题的能力集合 2. 为什么要分工? → 因为问题复杂度超过单人能力边界 3. AI改变了什么? → 降低了某些能力的获取成本 二、职业价值 命题1:职业 = 稀缺能力 × 市场需求 1. 20年前,"写HTML"是稀缺能力 → 有职业价值 2. AI时代,"写代码"不再稀缺 → 职业价值下降 命题2:人类的核心竞争力是什么? ❌ 记忆力? → 数据库比人强 ❌ 计算力? → 计算机比人强 ❌ 执行力? → 机器人比人强 ✅ 定义问题的能力 → 只有人类能决定"我们要解决什么问题" ✅ 价值判断能力 → 只有人类能决定"什么是好的" ✅ 创造意义的能力 → 只有人类在乎"为什么这么做" 三、需求本身也在被AI重塑 命题3:最容易被忽略的致命一点 我们习惯性地认为: 人类的需求是固定的,AI只是改变了供给,但真相是:AI正在改变我们对"好"的定义本身 1. 过去(5年前)-> "精美的手绘海报" = 专业 2. 现在 -> "AI生成的够用就行" = 效率 3. 未来(10年后)-> "AI生成的就是最美的" = 主流 举个例子:电商海报设计 5年前: 淘宝商家花500元找设计师做海报 设计师价值:配色、排版、视觉冲击力 现在: 用"美图设计室"、"稿定设计",5分钟免费生成 商家发现:AI生成的"转化率"不比人类差 结果: 商家习惯了AI审美(饱和度高、信息密度大) 反而觉得人类设计师"太艺术""不够直接" 需求变化:从"美"到"快速转化" 这意味着什么?一个更残酷的现实 原本以为: 供给侧:AI改变了"如何做" 需求侧:人类需求不变 实际情况: 供给侧:AI改变了"如何做" 需求侧:AI也在改变"什么是好" 类比: 1. 手写信 → 电子邮件(失去了"墨香",但没人在乎了) 2. 黑胶唱片 → 数字音乐(失去了"温暖音质",但年轻人不知道什么是黑胶) 3. 胶片相机 → 数码相机(失去了"仪式感",但现在胶片相机只是小众爱好) 原本的乐观假设: AI做执行,人类做创意和判断 更完整的现实: AI做执行,人类做创意和判断,但AI正在训练人类,接受AI的审美和标准,最终,"人类的判断"可能也会向"AI的逻辑"妥协 单纯说"人类有判断力"是不够的 四、那么,什么才真正不可替代 在理解了"需求本身也在被重塑"之后,我们必须重新审视: 真正不会被AI替代的三种能力 1. 问题定义能力(但要警惕:问题本身也在变) 表面上: AI:我可以生成1000种UI方案 人:但我们要解决的是"让老年人也能轻松下单"这个问题 深层风险: 如果未来的老年人从小就用AI界面长大呢? "易用性"的标准本身是否也会被AI训练? 这个能力依然重要,但定义问题的标准在漂移 2. 价值判断能力(但要警惕:价值标准也在变) 表面上: AI:这个设计符合黄金比例 人:但它违反了我们的品牌调性和用户期待 深层风险: 如果"品牌调性"本身就是AI训练出来的呢? 如果用户期待的就是"AI风格"呢? 这个能力在贬值,除非你能定义新的价值标准 3. 意义创造能力(这可能是最后的堡垒) AI:这个功能技术上可行 人:但它会不会让用户感到被操控?伦理上是否合适? AI做不到的: 1. 终极价值判断: "我们应该做吗?"(而非"我们能做吗?") 2. 文化意义建构: "这代表什么?"(而非"这受欢迎吗?") 3. 伦理边界守护: "这符合人性吗?"(而非"这符合数据吗?") 这是目前看来最难被AI和市场逻辑替代的能力 五、最后 很多人认为 "职业的演变是由技术驱动的"。但从第一性原理看,职业的本质是由"人类需要解决的问题"驱动的。 如果未来人类需要的是"更极致的个性化体验",设计师和前端依然重要;如果未来人类需要的是"更高效的标准化产出",设计师和前端确实会边缘化 关键不在于AI能做什么,而在于人类社会需要什么 最后用一句话结尾:AI可化万物,人类问万物何为

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从入门到放弃:一个 Vibe Coding 的血泪史 我用GitHub Copilot + Spec-Kit开发了一个前后端一体的monorepo项目,带前端、后端、blog子项目、数据库交互、mcp server、AI调用、共享组件库等,技术栈是next.js、nest.js、turbo、pnpm、ts、shadcn、tailwindcss、drizzle、ai-sdk、ai-elements、ollama、modelcontextprotocol/sdk等。到现在迭代6轮后,我心力交瘁,准备弃坑了,求大佬指点迷津,给我迷途小沙弥点亮下神灯 第一个迭代:搭建前后端基础+数据库postgres交互。Copilot如神助,Spec-Kit生成任务顺滑,代码一气呵成,感觉倍爽儿,我感觉自己御剑飞仙,驾驭AI了!纯AI驱动开发,零手动干预,项目瞬间起飞。😎 第二个迭代:接入本地Ollama服务、编写mcp server和Chatbot。需求清晰,AI迭代如丝般顺滑。数据库查询、API调用,一切OK。心想:NB啊,这么easy,之后可以给别人吹spec-kit了! 第三个迭代:使用Logto增加用户登录和鉴权管理。权限控制、登录逻辑,接入还算顺利 第四个迭代:感觉脑子开始抽筋了,功能还没实现完,开始升级构建了,next.js接入rspack优化打包 转折在第五个迭代:使用next.js的multi zone引入Blog子项目,并增加了共享组件库(packages目录)。架构升级,组件迁移、引用逻辑开始乱套。AI也有点迷糊了,删了我之前实现的部分代码!Task中的任务ID有重复,执行顺序也有问题了。我根据提示开始修Task顺序,结果布局样式跪了,未登录/登录的状态全坏。Analyze和Checklist后还狂问:性能优化、SEO、国际化要不要加?哥们,我特么都炸了,还让我加这些东西!需求变,架构变,Spec前后不一致,超前实现的功能现在变成累赘了。Spec-kit的哲学Human-in-the-loop的决策让我崩溃:正向补漏OK,反向删减也行,但正反拉扯,Workflow重来无数次。😩 第六个迭代:带着一堆Bug修Constitution,重启Workflow。拉扯太多,需求有点乱,架构也变复杂了。我在反复的clarity、分析Checklist,哪些提前做?哪些别做了?心力交瘁,快推进不下去了。纯Vibe Coding梦碎,准备上手手动改代码。😭 大佬们,有谁从0-1完整Vibe Coding过类似Monorepo项目?分享经验救救我!是Spec-Kit问题,还是我不会玩?欢迎讨论

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现实中,大部分公司做的都是工程化项目,纯算法研发占比不高。工程师的核心职责是用软件工程思维驾驭现有工具,或二次创新,构建高效workflow,实现稳定交付。算法当然重要,但日常工作中90%以上的算法已被库封装了。但你看强如 @real_kai42 的,再捡起来算法,二分查找也忘得一干二净了,实际上这个现象很讽刺,这都不是个例,是普遍的情况 如今AI的加持,我觉得很少有算法需要从零手写了。招聘方式也该进化了:像Final Round AI推广的‘工作试用’模式,让通过初筛的人付薪进公司干几天。在AI时代,决策靠人脑(架构设计、问题解决),执行靠AI(代码实现、调试)。能快速融入团队、适应节奏的人,才是公司真正需要的。我前两个月面试的企业,都是用上AI Coding的企业,虽然我也花时间准备了算法,但几乎不考算法,我认为传统的算法面试该改进改进了

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意外+喜悦,我的播客《大话英语》突破了500粉,《大话雅思单词》突破了400粉 现在英语学习的播客和视频很多了,我没想到记录我自学英语、分享成年人学习英语的播客能达到这个关注数 英语是个看见世界的工具,我学了多年,仍认为自己不得其法门,听说摁得我死死的。我是从初中开始学习的英语,到现在工作这么多年,还是没能用英语流利地表达出自己的想法,对我来说,这很挫败,真的很挫败,所以我想攻克压我这么多年的大山,孙悟空被压在五指山五百年才有机会自由,我活不到了那么长时间。我想自救,我想掌控自己,对于英语学习来说,我命由我不由天,我不再按照学校的学习方法学习,我要探索适合自己的方式 于是我通过输出倒逼输入的方式做了《大话英语》的播客来记录自己探索成年人英语学习方法的过程,这个过程是起伏的、反复的、否定自己、摆烂又继续上路的过程 这个过程和人的生活极其相似,从激情到变淡,从挫败到重拾信心,山还在那,我并未翻越,人还未死,那就不得不继续 我始终相信,只要人的信念没死,问题就终能解决,看吧,人到中年,才深刻体会到一句古话:有志者,事竟成 我还在路上,如果有更多的想要翻越这座大山的朋友,可以一起上路,在小宇宙上我有三个英语学习的播客 《大话英语》:记录探索英语学习方法 《大话雅思单词》:用讲述故事的方式融入雅思单词《Broken Mouth》:用复述自己所想所感的方式表达英语

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办港卡特种兵,描述一日办港卡经历 这里要先感谢 @seekjourney ,我当时遇到一些状况,微信上帮我耐心解答,这个文档很有帮助 gosail.dev/docs/01-hk-ban… 我是10.17号早上7:30从首都机场飞机到深圳,到深圳11:15左右,从宝安机场坐地铁到罗湖口岸,然后由罗湖口岸进入香港。进港方式和坐高铁方式类似,随身包安检,然后两道验证,先用港澳通行证放机器上识别,通过后,走两三步,指纹检验(办港澳通行证的时候录入的指纹),通过后,就进去了,入闸后,有两种进港通道,一个是香港居民,一个是访客,看清楚访客的通道标识,我就走错了。其实入闸后,你的运营商就给你发短信了:订购的港澳台流量包可正常使用了,欢迎您抵达中国香港一类的信息。理论上来说,你在这里就可以办卡了,我想着办卡应该很快,顺带逛逛,就坐地铁到了终点站:金钟站。地铁刷卡,打开支付宝切到中国香港,在首页的【出行】开通就行(这个很顺滑),扫二维码进站,这个和北京一样 实话说,当天香港挺热的,我穿着北京深秋的装备到了香港,热得我满头大汗,虽然带着T恤和短裤,但是懒得换了,办卡要紧。时间来到下午1点半左右,出了金钟站,就有个麦当劳,都说找个麦当劳连wifi,估计是饭点,这里爆满,我放弃了,就走到路对面的一个空旷的区域。直接拿证件站在这里办卡,我有点不好意思,就在旁边的抽烟处抽了根烟,然后走到一个拐角处开始我的申请。我的申请顺序:汇丰one、中银香港、ZABank、天星银行、蚂蚁银行还有Fusion bank和Welab bank。fusion bank和Welab bank不是我主要开的银行,只是在网上看攻略看到有这两个银行,顺带就申请了 这些银行,开卡步骤都类似,上面的文档里都写了,我就说些细节 1. 证件扫描:站着开卡,有个不舒服的点,扫描证件的时候两个手会抖,要点是手掌要完全摊开,让证件平躺在手心,不要握着卡。App扫描的时候,app上会有个区域,让你把身份证头像或者国徽的区域进入它的区域才能扫描成功,港澳通行证是正面头像,背面是有效期的二维码 2. 地理位置检测:App检测的时候你点始终允许 3. 出入境记录:你办卡的流程想要丝滑,在申请卡前先下载好,否则你就得切微信、刷脸验证、查询、下载。微信小程序刷脸登录要求挺多,背景是个瓷砖或者光线亮一点都认证不通过,所以我还专门找了个拐角处才通过 4. 港澳台流量包:支付宝买的1日流量包。香港开通的流量包,我个人体感速度没有那么快,有时候app界面需要等待一段时间,这个等待就是煎熬,担心失败重来 重要的事,说三遍,账户、密码要记住,如果记不住,我建议是先搞简单的密码,因为要连续开几张卡,设置成一样的更容易记忆,之后再改 我这个人耐热性挺差,一直出汗,连续站着开了3个多小时的卡,背着个包,腰都快顶不住了,确实挺累。建议大家开卡不要用我这种方式,又热又累,没心情逛香港了 来,说下卡的情况,肉身办卡,最怕的是申请不过,等待是一种煎熬 1. 汇丰one申请后,没发短信,没发邮件,我是一种懵逼状态,到底过没过,完全未知。3个多小时候后才给我发了条短信,说申请过了,之后会发账号 2. 中银香港申请后,也是没发任何信息,我就有点慌,然后用账密尝试登录了一次,再登录说我账密错误,我更慌,难道我账密写错了,命中了大家说的忘了账密的陷阱了吗,没这么衰吧,我还专门写到备忘录了啊。试了多次未果,界面上让我找分行解决。我特么的用高德在这里找分行迷路了,反正是来来回回的走,终于找到了,就在金钟站那边的空中走廊上面(我是在路边看到恒生银行的牌子猜想旁边应该有其他银行才上去找的),时间来到下午快5点,我进去之后,先是个说粤语的大姐,看听不懂,旁边一个年轻的小哥用普通话说办什么业务,我说我线上申请的,账密登不上了,他说那没办法,等卡给你的时候,你用卡号重置密码,我特么的无语,就这样我就悻悻的离开了,我在银行外面又来来回回重置密码怎么也不行,说我资料不完整。App里的助手问了,没什么卵用,打了几次客服电话全部占线,我感觉天塌了,下了楼后,我又尝试登录下,终于登上来了,显示还未办理。所以,我不认为我账密写错了,是网络不好提示的有问题。两个多小时后,给我发了个邮件,说申请还未完成什么的blabla。。。不管怎么说,有反馈了 3. ZA bank、天星银行、Fusion、Welab,申请时没有遇到幺蛾子,申请完App上显示审核状态、等待时间信息,该发邮件的发邮件了,心理比较踏实,大概率会让补材料,因为我填的是受雇,估计收入证明、居住证明、在职证明会让再提交,说到这里,是不是填无业会更合适 4. 开通最快的是蚂蚁银行,几分钟搞定了,它的通路是国内支付宝、AlipayHK、蚂蚁银行之间的转账关系,有个保底了 一切搞定就下午6点多了,我也要回去了,正是晚高峰,有不少回深圳的人,上班的、上学的,我作为过客挺羡慕如此方便的在两地穿梭的人。我总觉得深圳在内地中是搞钱人最多的地方,做生意的人多,我不知道是不是错觉 10.18的凌晨1:30,我落地大兴机场,一天的特种兵的结束,希望有个好结果

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reddit上有人写了一封给Anthropic的信,我很喜欢其中两句话:Claude once felt like a collaborator. Now it feels like a subscription plan with a quota 这是给 Anthropic 管理层的一封公开信:你们正在走偏——Claude 很出色,但你们正在浪费它 🎯 方向错误:不求大,求精! Anthropic:停止追逐“万亿参数幽灵”! 你的优势是聚焦,不是火力。别想赢过巨头。别做“万能Claude”,要做“Claude-For-Something”。小模型+高质数据,才是未来 🧪训练方式:质量重于规模 我们不需要“万亿参数代码模型”,我们需要“懂代码”的模型。 放弃GitHub“混沌汤”,和垂直领域伙伴合作获取高质量、结构化数据!Claude Legal/Code Python 等专业化模型才是出路 🚨用户体验:扼杀创造力 别再惩罚你最好的用户! 限制用量不是“滥用”,是“深度参与”!那些为你建立声誉的“光环用户”正在被你的限额扼杀。与他们对话、赋能他们,而不是给他们建笼子 💰商业模式:价值错配 你的定价模型坏了,不是你的用户! $200/月不应限制一位全职开发者。Claude卖的不是AI,卖的是“用AI创造的价值”。 收费可以,但必须提供匹配价值和支持,不能为激情定量配给 ❤️ 最终呼唤:找回初心 记住你曾是谁! Claude曾是“协作者”,现在是“带配额的订阅计划”。回归小巧、智慧、干净的模型,重拾伦理、推理与克制。停止模仿OpenAI。做回那个大胆的Anthropic! 不知道他们管理层能看到吗,会不会改变呢,欢迎来评论区说说你的看法

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从入门到放弃:一个 Vibe Coding 的血泪史 我用GitHub Copilot + Spec-Kit开发了一个前后端一体的monorepo项目,带前端、后端、blog子项目、数据库交互、mcp server、AI调用、共享组件库等,技术栈是next.js、nest.js、turbo、pnpm、ts、shadcn、tailwindcss、drizzle、ai-sdk、ai-elements、ollama、modelcontextprotocol/sdk等。到现在迭代6轮后,我心力交瘁,准备弃坑了,求大佬指点迷津,给我迷途小沙弥点亮下神灯 第一个迭代:搭建前后端基础+数据库postgres交互。Copilot如神助,Spec-Kit生成任务顺滑,代码一气呵成,感觉倍爽儿,我感觉自己御剑飞仙,驾驭AI了!纯AI驱动开发,零手动干预,项目瞬间起飞。😎 第二个迭代:接入本地Ollama服务、编写mcp server和Chatbot。需求清晰,AI迭代如丝般顺滑。数据库查询、API调用,一切OK。心想:NB啊,这么easy,之后可以给别人吹spec-kit了! 第三个迭代:使用Logto增加用户登录和鉴权管理。权限控制、登录逻辑,接入还算顺利 第四个迭代:感觉脑子开始抽筋了,功能还没实现完,开始升级构建了,next.js接入rspack优化打包 转折在第五个迭代:使用next.js的multi zone引入Blog子项目,并增加了共享组件库(packages目录)。架构升级,组件迁移、引用逻辑开始乱套。AI也有点迷糊了,删了我之前实现的部分代码!Task中的任务ID有重复,执行顺序也有问题了。我根据提示开始修Task顺序,结果布局样式跪了,未登录/登录的状态全坏。Analyze和Checklist后还狂问:性能优化、SEO、国际化要不要加?哥们,我特么都炸了,还让我加这些东西!需求变,架构变,Spec前后不一致,超前实现的功能现在变成累赘了。Spec-kit的哲学Human-in-the-loop的决策让我崩溃:正向补漏OK,反向删减也行,但正反拉扯,Workflow重来无数次。😩 第六个迭代:带着一堆Bug修Constitution,重启Workflow。拉扯太多,需求有点乱,架构也变复杂了。我在反复的clarity、分析Checklist,哪些提前做?哪些别做了?心力交瘁,快推进不下去了。纯Vibe Coding梦碎,准备上手手动改代码。😭 大佬们,有谁从0-1完整Vibe Coding过类似Monorepo项目?分享经验救救我!是Spec-Kit问题,还是我不会玩?欢迎讨论

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一般学习方法、思考方式,我喜欢从东西方哲学的角度来分析 西方哲学视角 1. 苏格拉底式对话法 费曼学习法的核心——通过教学来检验理解——与苏格拉底的"精神助产术"异曲同工。当你尝试用简单语言解释概念时,你在进行自我诘问: "我真的理解了吗?" "这个解释有漏洞吗?" 这种方法揭示了无知之知——只有在教学过程中,我们才意识到自己理解的边界。 2. 康德的主动认识论 康德认为知识不是被动接收,而是主动建构。费曼学习法要求学习者: 主动重组知识结构(类比、简化) 综合判断新旧知识的联系 通过"先验范畴"(已有认知框架)整合新信息 3. 维特根斯坦的语言哲学 "能说清楚的就能想清楚"。费曼学习法强制将内隐知识外显化: 无法用简单语言表达 = 理解不透彻 语言的清晰度反映思维的清晰度 中国哲学视角 1. 《论语》:"学而时习之,温故而知新" 学(输入)→ 习(实践)→ 教(输出)形成完整循环 "教学相长":通过教授他人来深化自己的理解 "知之为知之,不知为不知":直面知识盲区 2. 道家的"返璞归真" 费曼强调用最简单的语言解释复杂概念,类似于: 大道至简:真理往往以最简洁的形式存在 去伪存真:剥离术语包装,还原本质 老子:"为学日益,为道日损"——学习是做加法,理解是做减法 3. 王阳明的"知行合一" 知(理解概念)必须通过行(教授他人)来验证 真正的"致良知"需要在实践中检验 "未有知而不行者,知而不行,只是未知"——不能教授=未真正理解 核心哲学共识 无论东西方,费曼学习法都体现了: 1. 知识的主体性:学习者是主动建构者,非被动容器 2. 实践检验真理:理解需要通过"输出"来验证 3. 简化即深化:能化繁为简是理解深度的标志 4. 反思性认知:通过元认知(思考自己的思考)来提升学习

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办港卡特种兵,描述一日办港卡经历 这里要先感谢 @seekjourney ,我当时遇到一些状况,微信上帮我耐心解答,这个文档很有帮助 gosail.dev/docs/01-hk-ban… 我是10.17号早上7:30从首都机场飞机到深圳,到深圳11:15左右,从宝安机场坐地铁到罗湖口岸,然后由罗湖口岸进入香港。进港方式和坐高铁方式类似,随身包安检,然后两道验证,先用港澳通行证放机器上识别,通过后,走两三步,指纹检验(办港澳通行证的时候录入的指纹),通过后,就进去了,入闸后,有两种进港通道,一个是香港居民,一个是访客,看清楚访客的通道标识,我就走错了。其实入闸后,你的运营商就给你发短信了:订购的港澳台流量包可正常使用了,欢迎您抵达中国香港一类的信息。理论上来说,你在这里就可以办卡了,我想着办卡应该很快,顺带逛逛,就坐地铁到了终点站:金钟站。地铁刷卡,打开支付宝切到中国香港,在首页的【出行】开通就行(这个很顺滑),扫二维码进站,这个和北京一样 实话说,当天香港挺热的,我穿着北京深秋的装备到了香港,热得我满头大汗,虽然带着T恤和短裤,但是懒得换了,办卡要紧。时间来到下午1点半左右,出了金钟站,就有个麦当劳,都说找个麦当劳连wifi,估计是饭点,这里爆满,我放弃了,就走到路对面的一个空旷的区域。直接拿证件站在这里办卡,我有点不好意思,就在旁边的抽烟处抽了根烟,然后走到一个拐角处开始我的申请。我的申请顺序:汇丰one、中银香港、ZABank、天星银行、蚂蚁银行还有Fusion bank和Welab bank。fusion bank和Welab bank不是我主要开的银行,只是在网上看攻略看到有这两个银行,顺带就申请了 这些银行,开卡步骤都类似,上面的文档里都写了,我就说些细节 1. 证件扫描:站着开卡,有个不舒服的点,扫描证件的时候两个手会抖,要点是手掌要完全摊开,让证件平躺在手心,不要握着卡。App扫描的时候,app上会有个区域,让你把身份证头像或者国徽的区域进入它的区域才能扫描成功,港澳通行证是正面头像,背面是有效期的二维码 2. 地理位置检测:App检测的时候你点始终允许 3. 出入境记录:你办卡的流程想要丝滑,在申请卡前先下载好,否则你就得切微信、刷脸验证、查询、下载。微信小程序刷脸登录要求挺多,背景是个瓷砖或者光线亮一点都认证不通过,所以我还专门找了个拐角处才通过 4. 港澳台流量包:支付宝买的1日流量包。香港开通的流量包,我个人体感速度没有那么快,有时候app界面需要等待一段时间,这个等待就是煎熬,担心失败重来 重要的事,说三遍,账户、密码要记住,如果记不住,我建议是先搞简单的密码,因为要连续开几张卡,设置成一样的更容易记忆,之后再改 我这个人耐热性挺差,一直出汗,连续站着开了3个多小时的卡,背着个包,腰都快顶不住了,确实挺累。建议大家开卡不要用我这种方式,又热又累,没心情逛香港了 来,说下卡的情况,肉身办卡,最怕的是申请不过,等待是一种煎熬 1. 汇丰one申请后,没发短信,没发邮件,我是一种懵逼状态,到底过没过,完全未知。3个多小时候后才给我发了条短信,说申请过了,之后会发账号 2. 中银香港申请后,也是没发任何信息,我就有点慌,然后用账密尝试登录了一次,再登录说我账密错误,我更慌,难道我账密写错了,命中了大家说的忘了账密的陷阱了吗,没这么衰吧,我还专门写到备忘录了啊。试了多次未果,界面上让我找分行解决。我特么的用高德在这里找分行迷路了,反正是来来回回的走,终于找到了,就在金钟站那边的空中走廊上面(我是在路边看到恒生银行的牌子猜想旁边应该有其他银行才上去找的),时间来到下午快5点,我进去之后,先是个说粤语的大姐,看听不懂,旁边一个年轻的小哥用普通话说办什么业务,我说我线上申请的,账密登不上了,他说那没办法,等卡给你的时候,你用卡号重置密码,我特么的无语,就这样我就悻悻的离开了,我在银行外面又来来回回重置密码怎么也不行,说我资料不完整。App里的助手问了,没什么卵用,打了几次客服电话全部占线,我感觉天塌了,下了楼后,我又尝试登录下,终于登上来了,显示还未办理。所以,我不认为我账密写错了,是网络不好提示的有问题。两个多小时后,给我发了个邮件,说申请还未完成什么的blabla。。。不管怎么说,有反馈了 3. ZA bank、天星银行、Fusion、Welab,申请时没有遇到幺蛾子,申请完App上显示审核状态、等待时间信息,该发邮件的发邮件了,心理比较踏实,大概率会让补材料,因为我填的是受雇,估计收入证明、居住证明、在职证明会让再提交,说到这里,是不是填无业会更合适 4. 开通最快的是蚂蚁银行,几分钟搞定了,它的通路是国内支付宝、AlipayHK、蚂蚁银行之间的转账关系,有个保底了 一切搞定就下午6点多了,我也要回去了,正是晚高峰,有不少回深圳的人,上班的、上学的,我作为过客挺羡慕如此方便的在两地穿梭的人。我总觉得深圳在内地中是搞钱人最多的地方,做生意的人多,我不知道是不是错觉 10.18的凌晨1:30,我落地大兴机场,一天的特种兵的结束,希望有个好结果

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现实中,大部分公司做的都是工程化项目,纯算法研发占比不高。工程师的核心职责是用软件工程思维驾驭现有工具,或二次创新,构建高效workflow,实现稳定交付。算法当然重要,但日常工作中90%以上的算法已被库封装了。但你看强如 @real_kai42 的,再捡起来算法,二分查找也忘得一干二净了,实际上这个现象很讽刺,这都不是个例,是普遍的情况 如今AI的加持,我觉得很少有算法需要从零手写了。招聘方式也该进化了:像Final Round AI推广的‘工作试用’模式,让通过初筛的人付薪进公司干几天。在AI时代,决策靠人脑(架构设计、问题解决),执行靠AI(代码实现、调试)。能快速融入团队、适应节奏的人,才是公司真正需要的。我前两个月面试的企业,都是用上AI Coding的企业,虽然我也花时间准备了算法,但几乎不考算法,我认为传统的算法面试该改进改进了

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reddit上有人写了一封给Anthropic的信,我很喜欢其中两句话:Claude once felt like a collaborator. Now it feels like a subscription plan with a quota 这是给 Anthropic 管理层的一封公开信:你们正在走偏——Claude 很出色,但你们正在浪费它 🎯 方向错误:不求大,求精! Anthropic:停止追逐“万亿参数幽灵”! 你的优势是聚焦,不是火力。别想赢过巨头。别做“万能Claude”,要做“Claude-For-Something”。小模型+高质数据,才是未来 🧪训练方式:质量重于规模 我们不需要“万亿参数代码模型”,我们需要“懂代码”的模型。 放弃GitHub“混沌汤”,和垂直领域伙伴合作获取高质量、结构化数据!Claude Legal/Code Python 等专业化模型才是出路 🚨用户体验:扼杀创造力 别再惩罚你最好的用户! 限制用量不是“滥用”,是“深度参与”!那些为你建立声誉的“光环用户”正在被你的限额扼杀。与他们对话、赋能他们,而不是给他们建笼子 💰商业模式:价值错配 你的定价模型坏了,不是你的用户! $200/月不应限制一位全职开发者。Claude卖的不是AI,卖的是“用AI创造的价值”。 收费可以,但必须提供匹配价值和支持,不能为激情定量配给 ❤️ 最终呼唤:找回初心 记住你曾是谁! Claude曾是“协作者”,现在是“带配额的订阅计划”。回归小巧、智慧、干净的模型,重拾伦理、推理与克制。停止模仿OpenAI。做回那个大胆的Anthropic! 不知道他们管理层能看到吗,会不会改变呢,欢迎来评论区说说你的看法

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2x Dad, AI Old-Timer, FP Enjoyer, Math for Fun, Tech Leadership. My views do not represent my employer.

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To wonder. To connect. To keep asking why even when there’s no answer. “Out beyond ideas of wrongdoing and rightdoing, there is a field. I'll meet you there."

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曾经的IT人,跨界做了几个网红咖啡厅,疫情亏惨了,现在重启人生,也是一个15岁游戏迷的父亲。文章精选及付费栏目请查看下面链接:

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04年知识付费从业者 知识分享 | 项目拆解 | 创业 | AI项目 | 互相学习 無限進步 - 自媒体及流量玩法 - 主营项目:AI写作、小红书商单、得物掘金、虚拟电商 - 准备27年留学 我的联系方式 VX:BSqc010803 tg:t.me/iYunx1

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🇺🇸 Ex Mckinsey & Company | IITB Dropout | Voracious Reader | Philosophy & Physics | Scholar | Dreamer | Psyche & Consciousness | Tarot Card Reader

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职场探路人,连续创业者 ︱ 前AI大厂市场人︱如今 All in:AI搞钱实战 x 内容IP x 个人成长︱不讲正确的废话,只分享我踩过的坑和验证过的路。

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Economista.Escritor. Razón-ciencia. Filosofía. Literatura y arte Política.Librepensador. interés: geopolítica ∴

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长居欧洲写代码|靠写作为生多年 公开记录每日尝试与进步 创业、投资、学语言、自我成长 目标是通过输出积累专长 希望自己积极快乐活在当下 快乐事业=退休(x,yt) 和自己的全能自恋相处中|复利追求者 在欧洲生活、讨厌坐班、在探索自由和搞钱的人

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I teach you to think like a Spy. To vet high-stakes decisions in Crypto, Business, & Life. Author of THE VETTING PROTOCOL. The manual is in the link.

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