zeromike

- 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

[zeromike @coolzeromike]

成年人学英语真不容易！从小到大，从初中到大学，再到职场，英语断断续续陪伴我们20多年。虽不说自己是“哑巴英语”，但要流利和外国人沟通，尤其是用作职场语言，找更好工作、更大发展空间，这道门槛就摆在那儿。

前阵子找工作时，我圈定了几个范围，其中一个是外企北京的office（之前待过一年这样的公司���。有些公司对英语读写有要求，对听说没那么高，甚至每周请外教上课。但大环境因素，很多外企撤离中国。进入就业市场时，我感受到阵阵寒意：互联网外企不多了。面了几个，面试官多是中国人，只有一个技术面试需用英语，其他都没有。还有Boss直聘上直接找来的，也说要英语沟通，我直接拒了。这给我巨大挫败：以前的英语白学了？面试中很难用完整句子回答技术问题，即便说出来还带着浓浓的中式思维

每次回想这些，我就气自己：网上图文、音频、视频资料这么多，学习App和AI工具也不少，为什么就掌握不了？痛定思痛，最近几个月我下定决心，沉下心解决这个问题

工欲善其事，必先利其器。先找方法和工具，我的方法（道）是input-process-output，核心是理解式输入和输出

实践上（术），用两种方法：

1. 讲故事：每次选5个雅思核心词，让AI生成雅思6-7分水平的300字内小文章（内容多样：身边事、电影、短视频等）。对着AI念几遍，得反馈，没大问题就录音上传，循环听，自己说的内容，基本能懂七八成，不懂的查漏补缺，效果不错！

2. Retelling：强迫用英语表达当天/最近所思所想，让AI润色，再反复读、录音上传，循环听，隔几天复习背诵。这个效果更好，大幅提升表达已知观点的能力

用着用着，发现俩问题：仍带中式思维（AI评测：意思懂，但不地道）；看YouTube视频脱字幕就吃力

问AI，为什么？它说这是中级到高级的常见过程

于是这几天试了另一个耳熟能详的方法：影子跟读（shadowing）。在YouTube上找感兴趣的视频练：Listen→Repeat→Feedback。但是比较耗时，一个视频只练10秒，就需要1小时+（暂停、看字幕、反复录音、评测）。常用AI能听懂但不评测，还觉得我不错（醉了）。有付费评测AI工具，评测效果还行，但贵啊，我准备在我这个方法验证有效前先不付费啦

我不想在流程上费太多时间，想专注内容练习。于是我花2-3天开发了个Chrome插件，完成listen、repeat、record、评测全流程。现在浏览器内搞定，专注练习就好，效率提升不少！

有英语口语学习的朋友可以一起探讨怎么找适合自己的学习方法

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@real_kai42 收的简历像还没有毕业，或者毕业2-3年以内的��

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订单又来了，专注做自己的产品，慢慢磨，才能变成一个小生意

[zeromike @coolzeromike]

最近统计了一下 ShadowEcho 的用户学习语种：

德语：73%
英语：27%

这个结果其实挺反直觉

原本以为英语用户会占绝大多数，但现实是 德语学习者更活跃

我后来总结了几个可能的原因：

1️⃣ 非英语学习资源更稀缺
英语有大量APP、课程和教材，但德语学习者更多依赖 YouTube、播客和真实语料

2️⃣ 非英语学习者更主动
英语很多是被动学习（考试、工作），而德语学习往往是主动选择

3️⃣ YouTube是全球最大的语言学习库
ShadowEcho做的其实只是一个简单的事情：

把任何视频变成可以跟读练习的材料

这也让我重新思考一个问题：

未来的语言学习工具，也许不应该“提供内容”，而应该

让用户使用他们本来就喜欢的内容

如果你在学语言，也很好奇：

你更喜欢
APP课程学习
还是
真实内容学习

[zeromike @coolzeromike]

独立开发有一个很真实的时刻：

你会在同一天收到两种完全不同的反馈

⭐ 一个用户给你 5 星评价
🐞 另一个用户提交 bug + 录屏

今天我的插件 ShadowEcho 就发生了

用户来自埃及、摩洛哥、德国、阿尔及利亚、越南等

当这种情况出现时，说明一件事：

产品开始被真实使用了

继续修 bug，继续迭代

[zeromike @coolzeromike]

最危险的 AI，不是出错的 AI

而是“太对”的 AI

重看《雍正王朝》时我突然意识到：

年羹尧的问题，本质不是骄傲

而是——
当能力强到改变结构时，系统开始处理的就不再是能力，而是风险

这和强模型一模一样

当团队开始：

依赖模型决策

自动化持续扩张

审查逐渐弱化

结构就已经在悄悄漂移

我总结了一套「防年羹尧机制」放在 AI 协作流程里

https://t.co/nNoQ6mNpXz

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https://t.co/RYTg29fJpw

[zeromike @coolzeromike]

🎉 ShadowEcho 今天有了第一位付费用户

没有投广告
只是一个做了两个月的 Chrome 插件
有一个陌生人，决定为它付费
金额不重要
重要的是——验证发生了

独立开发最难的不是写代码，
是等待市场给你答案

今天，答案来了第一条
继续打磨
继续迭代

[zeromike @coolzeromike]

被 Gemini 吓到头皮发麻：我做了一次“对抗经验主义幻觉”的实践

今天我让Gemini给我分析下当前项目是否还有性能优化的点，它直接把我的项目判断成高频数据场景，给出一整套性能重构方案：中间件、缓存层、架构调整，看起来全是“最佳实践”

我初看这个结论分析得头头是道，但经验和直觉告诉我，可能不需要这么大规模的优化。于是我就把gemini的结论给了claude code，它给出了完全相反的结论。当时就给我脑袋震得嗡嗡的，我就又把claude code结论给了gemini，gemini分析后给我道歉，具体可看配图

它没有真正读代码

配置里写得很清楚：低频更新，数据量也不大，根本不需要那套复杂设计

这是典型的——
拿着锤子找钉子

AI 用“业务像什么”推方案，
而不是“代码里是什么”

我让它加了一条硬规则：

所有性能优化，必须先��代码常量、配置和真实调用频率

不然很容易把“现状”，误判成“缺陷”

AI治理任重而道远啊

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https://t.co/NDFbCMxlka

[zeromike @coolzeromike]

我这一个月几乎完全用 AI coding 做了一个真实、对方付费的前端项目

最深的感受不是“AI 能写代码了”
而是：
很多工程问题开始变了

不是写不出来，
而是写得太快、改得太顺

AI 能很快帮你生成几十个页面、组件、接口调用、甚至整套设计系统
表面一切正常，但慢慢会出现一种很熟悉又说不清的感觉：
页面都对，
功能都能跑，
但系统开始“有点怪”

同一个组件 5 种实现方式，
样式一会 inline 一会 token，
接口有 http 有 react query，
websocket 有的常连、有的疯狂重连。
没有明显 bug，
但就是越来越难控

你明明说了“保持一致”，
AI 还是会再实现一套“差不多，但不一样”的代码
这才是 AI coding 时代最真实的痛点：
风险不再来自“写错”，
而来自——

不一致在悄悄扩散
最后你会发现：
AI 写代码的速度，
已经超过了人类“理解整个系统”的速度
所以问题变成了：

不是 AI 能不能写，
而是——
你有没有能力治理 AI

我通过实践总结了一套AGMM实践方法论，来治理AI的执行

[zeromike @coolzeromike]

最近在���密度使用 AI Coding 做项目
在 Claude Code、Gemini 已经足够强的前提下，我越来越清楚地意识到： 人类的价值不再是让 AI 想得更聪明，而是作为规则制定者，让 AI 稳定地做正确的事

我会把一张 L0–L5 的 AI 治理成熟度定义图发出来
（L0–L5 是一个实践导向的治理分层，用来描述系统行为的可控性，而不是对模型智力的评判）

这张图不是在给模型分级，而是在描述： 在真实工程环境中，AI 被允许参与到什么程度的决策与执行

这套治理的目���，是让 AI 的行为更像一个受过专业训练的人： 知道什么时候该动手，什么时候不该动手， 以及为什么在关键节点上，“不做”反而是更正确的选择

为此，我在 AI 的规则体系中引入了第一性原理、批判性思维和系统思维， 增加了思考深度等级、思维冲突时的裁决顺序， 以及重要决策时的决策日志（memory）

我关心的不是 AI 能不能把代码写出来， 而是它在长期工程实践中，是否足够稳定、足够克制、是否值得被信任

[zeromike @coolzeromike]

@pzx553 能说下吗，这得让人避坑啊

[zeromike @coolzeromike]

@AztecaAlpaca 真的是，这395刀崩了下我的神经

[zeromike @coolzeromike]

信用卡被扣了 X Plus 年费 395 美元，我才意识到自己根本不知道每月订阅总共花多少，也常搞不清到期时间导致错过取��/降级窗口。最近在做 SubTrace，把总览和到期提醒给做了，至少可以提前做决策了

[zeromike @coolzeromike]

一早眯瞪着眼戴上眼镜，刷手机——boom！马老板的账单炸了：X Premium Plus 从$168飙到$395？！吓得我差点一口气上不来，一睡不起啊！涨得太狠了，降级还不退钱...啊啊啊，我抱着枕头再心疼会儿...

[zeromike @coolzeromike]

@idoubicc 我靠，我还有钱在���面啊

[zeromike @coolzeromike]

@oran_ge 刚看晚点报道，一种电击感，太NB了，这种事情给人带来很大的积极影响

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https://t.co/tHDQUydgol

[zeromike @coolzeromike]

开发的影子跟读的chrome浏览器插件ShadowEcho（原名Shadowing Practice Loop）被营销号盯了

侧面说明插件已经火到被���销号主动寻找了

当我看到这封邮件，我知道《Shadowing Practice Loop》可能真的出圈了。😅

竟然有“专业的”营销团队专门发邮件要帮我刷量。看了一眼对方个人的 Gmail 发件地址，我就大概率猜这是搞刷榜的。真正的增长从来没有捷径。如果你也想练习英语/西语/法语口语，欢迎去试用这款“被营销号盯上”的影子练习工具

链接在评论区

[zeromike @coolzeromike]

全程零后端���零上传 ，内容在浏览器本地生成。 适合：想更快迭代、又不想被 AI 带跑偏的独立开发者/创业团队
直接用：https://t.co/9N359chI1p
Discord： https://t.co/wwtFP4O1Rt

你最想让 AI “必须遵守”的一条规则是什么？
我��集 20 条做成默认模板，让更多独立开发者直接受益

[zeromike @coolzeromike]

独立开发/创业团队用 AI 最大的坑：不是不会写，而是写出来不可控、不可复用、越迭代越乱 。 我做了一个 AI Coding 规范体系 + 生成器 ：https://t.co/9N359chI1p 把“你希望 AI 怎么写”变成一份团队可执行的 Project Rule

[zeromike @coolzeromike]

这就是落地的关键： 导出与下载。你可以按项目需要勾选章节（目标指标/技术栈/架构约定/质量与工作���/SEO 与增长…），然后一键导出：
1.Markdown（.md）：放仓库当“AI 合同”
2.HTML：发给团队/合作方当交付说明