Juha-Matti Santala 分享了作为软件开发者最重要的工具是笔和笔记本，而非电脑。他提到在开始新工作前，他特意购买了一本橙色笔记本，这对他来说意义非凡。他认为，开发软件或解决问题时，编写代码只是最后一步，而更重要的是确定要编写什么代码。他发现，自己在电脑前思考时效率不高，因为一旦打开代码编辑器，就会进入“功能模式”，难以激发创造力。因此，他常常离开电脑，或去散步，或带着笔记本坐在沙发上或户外思考。他会在笔记本上记录初始解决方案、绘制用户界面草图或流程图，帮助自己理解代码库中的数据流和交互，以便修复漏洞或添加新功能。
写作和绘图是强大的思考工具，能够将抽象的想法转化为具体的文字和图画，还能暴露知识或理解上的漏洞，因为写作时无法像单纯思考时那样轻易跳过这些问题。他喜欢在写完代码后，像向他人解释一样记录下来，甚至将其发布为博客文章。这种方式不仅能帮助他发现代码中的不一致、设计缺陷甚至错误，还能留下思考过程的记录，方便日后回顾。他鼓励读者通过电子邮件与他交流，分享自己的想法，并希望在 2025 年与世界各地的人进行更深入的讨论。
#写作 #软件开发
As a developer, my most important tools are a pen and a notebook
Workout.cool 是一个现代化的开源健身指导平台，提供全面的健身计划创建、进度跟踪以及详细的健身动作数据库和视频演示。该项目由 Snouzy 发起，旨在复兴和改进之前被遗弃的健身平台 workout.lol。由于原平台因健身视频合作问题被出售并最终被遗弃，Snouzy 决定重新启动一个全新的项目，以满足开源健身社区的需求。
#健康
https://github.com/Snouzy/workout-cool
最近关于大型语言模型（LLMs）是否会导致计算机编程职业终结的讨论甚嚣尘上，但这些讨论往往缺乏深度。许多人在尝试使用某种 LLM 服务提供商创建小型工具后，便宣称程序员将在某个任意时间窗口内失业，而另一些人则完全否定这类工具的实用性。为了更好地理解这些观点，可以将其放在翻译领域进行类比分析，因为翻译领域在技术应用方面已经走在前列。
谷歌翻译自 2016 年转向神经机器翻译（NMT）以来，技术上有了显著进步，但关于机器翻译将终结翻译和口译职业的言论一直存在。然而，实际情况是，尽管机器翻译技术非常有用，但翻译和口译的工作机会实际上在增加。美国翻译协会的代表布里奇特·希尔雅克（Bridget Hylak）指出，自 2016 年 NMT 出现以来，翻译和口译人员已经开始将人工智能整合到工作流程中。
这种现象的矛盾之处在于，翻译和口译的工作性质常被误解。许多人认为翻译者只是简单的词汇和语法转换者，但实际上他们的工作更多是关于确保上下文的准确性、处理模糊性以及处理文化敏感性。谷歌翻译目前无法做到这些。例如，挪威语与英语非常接近，词汇、语法和文化背景相似，但仍然存在重要的文化差异。挪威语中缺乏礼貌用语，而英语中则常用“请”等词。谷歌翻译会直接翻译，而专业翻译者则会根据上下文提供更敏感的翻译。在法律听证会等场合，这种差异可能引发严重后果。
尽管如此，谷歌翻译并非做得不好。它在某些情况下提供了直接的翻译，但翻译者可能会根据具体语境进行调整。对于编程来说，情况也类似。程序员可以被视为将人类模糊的语言和文化细节翻译成计算机绝对逻辑的“翻译者”，但编程语言中更频繁地创造新抽象，这使得机器翻译在编程语言中的应用比自然语言翻译稍晚。不过，随着技术的发展，这一差距正在缩小。
尽管未来可能有某种形式的人工智能能够像人类一样处理上下文和模糊性，但目前看来，我们至少还需要经历一次“AI 寒冬”，因为当前的人工智能巨头似乎更关注工具的表面光鲜而非提供负责任的输出。虽然这些工具的实用性有限，但其负面影响可能更为突出。
#思考 #AI #Vibe_Coding
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