tangkikodo

念念不忘， 终有回响

申明式数据构建框架: pydantic-resolve

数据关系可视化面板: fastapi-voyager

自动应用构建框架: nexusx

[tangkikodo @microTi]

https://t.co/YsAgsP66XT

[tangkikodo @microTi]

不要低估周期性重构的威力～

[tangkikodo @microTi]

先并发四个压测一下脑子

[tangkikodo @microTi]

sdk 的想象空间确实大了很多， 后知后觉了。

session

[tangkikodo @microTi]

明明已经有类似的产品了为什么要自己搓呢？

就像现在产品岗人人都会手搓自己的 JIRA dashboard 工具， 功能越强大的应用， 必然便随着众口难调的困境， JIRA 复杂到突破天际的配置和操作就是一例

在贴近终端用户的 presentation 层， AI 提供了更高维度的配置能力，来挑选/打磨用户所需的能力。

[tangkikodo @microTi]

人的实时沟通和存储记录之间有个微小的差异

沟通是个动态过程，会选择重点，淡化中间过程中不精准的表达最后达到一个“结果”

而存储记录是没有重点的的，公平的记录所有信息， 一切交给阅读者自己去解读

于是现代社会，说错话会很危险的哦

一把沉重的枷锁

[tangkikodo @microTi]

开了个 orgnization: KLR， 把手头几个 repo 挪了过去
kernal / library / recipe
是对 ai 时代如何高质量/高速度构建应用的一些思考和探索，如何按照预期构建代码？ 如何复用项目之间积累的知识？ 如何快速理解？

kernal： 核心的流程， 模式
library： 具体的工具， 方法
recipe： AI 构建的主战场

[tangkikodo @microTi]

明明已经有类似的产品了为什么要自己搓呢？

就像现在产品岗人人都会手搓自己的 JIRA dashboard 工具， 功能越强大的应用， 必然便随着众口难调的困境， JIRA 复杂到突破天际的配置和操作就是一例

在贴近终端用户的 presentation 层， AI 提供了更高维度的配置能力，来挑选/打磨用户所需的能力。

[tangkikodo @microTi]

抽象出来了 use case 层后， 以后具体传输接口就随便扩展了， 都是自动生成的

[tangkikodo @microTi]

@null12022202 @plusxiaxia 组织的魅力🤩

[tangkikodo @microTi]

破局的方法之一是， 现在代码生成成本很低， 完全可以先生成一版符合需求的“烂代码”。 然后延迟满足， 记住这只是草稿， 用来摸清楚情况的 POC， 然后再走 SDD， 就能降低很多落地过程中的风险。 也能避免 PM 等到完美交付之后发现这个需求和想象中的不同 （当然这年头 PM 自己也得能构建 POC）

[tangkikodo @microTi]

SDD 的优点是， 步骤清晰， spec 描述业务和非功能性需求， plan 理清技术栈和架构， task 描述具体操作

实操中的困难在对人的要求比较高， 如果经验不丰富无法预见到问题， 就容易 plan, task 两阶段陷入泥潭， 更严重的会影响到 spec。

另一个是产品和开发之间对 spec 的对齐的成本， 取决于业务

[Leonard @Leoskie_L]

OK，我覺得這件事再不講，可能大家又會把方向搞錯。

我先講，我不是軟體界的，我也不是什麼開源大佬。但我買懶貓一年了，老實說，對我這種使用者來講，我買的根本不是「一台硬體」而已。

很多技術大佬會說：「這不就容器？這不就 Linux 微信？自己架一下就好啦。」欸，這句話本身就很大佬視角。

問題是，不是每個人都想掌控容器、網路、NAS、權限、更新、壞掉怎麼救。至少我不想。我也買過 Synology，我要的是什麼？我要的是安全、好用、簡單，最好我家人也能用，而不是每次出問題我還要去論壇挖三天，然後看到一堆人說「你這個環境變數沒設好」。

我也是想再synology 上面敲幾行代碼安裝docker加幾個開源軟件.我就懂怎麼用軟件了.
沒有,想得美.

這就是物理層的問題。你以為 bottleneck 是「技術能不能做」，但對一般人來講，真正卡住的是時間、耐心、出錯成本，還有出了事誰來兜底。懶貓賣的不是單點功能，是整合。硬體在那裡，軟體在上面，開源軟體有署名、有整理、有上架，然後還有團隊每天幫你處理疑難雜症。這個叫 soft power，也叫服務容量。你說技術沒什麼，那是因為你自己有能力把故障成本吃下來，但一般人沒有。

像電商用戶更明顯。人家要多開微信，不是因為他想研究 Docker，不是因為他想變成 NAS 工程師。他只是要回客人、不要漏單、不要聊天記錄亂掉、不要機器搞崩。今天出問題，他要知道有人可以回答他，幫他判斷是軟體問題、硬體問題，還是設定問題。這個安心感，本來就是產品的一部分。

所以我覺得這次最搞笑的點，不是開源本身。開源沒有問題，技術實作也可以不同，idea 借鑑也不是什麼天大的罪。問題是，你明明知道這個功能已經是別人拿來當商業賣點在賣了，你又做一個東西出來，然後 @ 人家老闆，還講什麼「買不起懶貓的人可以用」。欸，這不是 IP 問題，這是情商問題。

這感覺就像你站在人家店門口敲鑼打鼓，跟路人說：「不用買他家的啦，我這裡免費。」你說你沒有惡意，可能真的沒有。但行為看起來就是貼臉開大。尤其你不是偷偷放 GitHub，你是在 X 上面、在人家宣傳產品的場域旁邊，直接把「平替」這個訊號打出去。那消費者會怎麼理解？不就變成：哦，懶貓這功能也不過如此嘛，不用買了，有免費的。

但事實不是這樣啊。

懶貓真正值錢的地方，不只是微信多開。它還有小龍貓、懶貓閱讀、照片備份，還有一堆為客戶需求做出來的東西。你可以說這些功能技術上都不神秘，對，很多東西講穿了都不神秘。便當店也只是飯、菜、肉啊，但你自己每天買菜、洗菜、切肉、煮飯、洗碗，要不要算成本？修車廠也只是工具跟零件啊，那你車壞了怎麼不自己躺到車底下修？

這就是很多開源大佬容易忽略的地方：他們覺得「能做」就等於「沒價值」。但一般使用者買的是「不用做」。買的是時間解壓，買的是不要搞崩，買的是我不用成為半個工程師也能把東西跑起來。

所以我完全同意，這件事不是抄襲 code 的問題，也不應該把開源妖魔化。開源很好，真的很好。但開源如果要借別人的商業概念，就把致謝講清楚，把姿態放對，不要用那種「買不起就來用我這個」的語氣去蹭。那個語氣太 high 了，也太像拿別人的市場教育成果來爽到自己。

總之，技術可以開，idea 可以學，平替也可以存在。但你要知道你踩到的是什麼位置。別人不是只賣一個功能，別人賣的是一套不用折騰的系統，一個有人服務的入口，一個普通人也敢交給家人用的東西。

你說這不值錢？

那可能只是因為你太會修車了。可是大部分人，只是想把車開走。

[tangkikodo @microTi]

作为有娃没时间折腾的中登，懒猫是今年买到过最好玩的玩具了，想做啥就找客服，不折腾是这个岁数重要的事了

装个app 就能随地coding，反馈问题能隔天解决，买的48g 现在光内存就赚回本了。

自己搭过服务，清楚维护多麻烦

当然还是羡慕一下年轻人能有花大把时间折腾学习，不同年纪局限条件不同吧

[VincentMucid2nd @RelVM2nd]

么司的盒子营销像极了恰烂钱的kol，营销本身就是只吹好的然后完全不说坑点，然后真买了就冤大头，所以为什么个人特别喜欢那类拆机分析up，拆开看看才是真实在

[tangkikodo @microTi]

这么看起来，换位思考还真是一种稀缺能力

[tangkikodo @microTi]

@MacMonet256 @EffectTS_ https://t.co/6VGHbNzpJ0

https://t.co/ooou5Chgpg

visualization helps develpers better understand the dependencies

[tangkikodo @microTi]

@MacMonet256 @EffectTS_ Ash 非常棒，很成熟！

pydantic resolve 有个目前其他框架没有的，非常有特色的能力， 在每个节点的子孙节点 resolve 完成后提供了 后处理能力， 这在组装视图数据的场景中非常有帮助， 还能跨层数据广播和收集。

然后有意思的是这些装配信息可以通过 fastapi-voyager 来做可视化

[tangkikodo @microTi]

@PaceyMav 贤惠的肌肉男

[tangkikodo @microTi]

@zmx8067 铁丝网🌚

[tangkikodo @microTi]

@victorbayas @valigo Yeah, I understand.

Convention of coupling with orm is the trade off for easier development.

Then pydantic resolve is the another option, it starts from pure schema, and developer can decide the db implementation later

All those tool aims the build view data in declarative way

[tangkikodo @microTi]

折腾了几个小时，最终问题还是落在了注入风险上…
后处理能力倒是挺容易加上了
只能走注册调用的话感觉还是太不自由了

[tangkikodo @microTi]

我觉得下个好玩的方向就是给 graphql query

扩展出支持各种语言的后处理 hooks

以及 query 之间的依赖可视化