那时难决
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VS Code 的 Github Copilot 拓展最近的更新带来了对 Claude Skills 的实验性支持，我简单尝试了一下，使用 Claude 官方的前端设计 Skill开发了一个赛博朋克风格的个人网站。 项目初始化和代码编辑全程由 AI 自动完成，我只是手工批准了一些关键步骤。
仓库地址
感言：AI生成的网页终于不是千篇一律的渐变紫背景了。

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【由 ChatGPT 辅助翻译】

来源 URL：https://addyo.substack.com/p/my-llm-coding-workflow-going-into
发布时间：2025-12-18T15:30:46+00:00

AI 编码助手在今年成为了颠覆性的工具，但要真正发挥它们的威力，需要技巧与结构化的方法。 这些工具显著提升了 LLM 在真实世界编码中的能力，许多开发者（包括我自己）都积极拥抱了它们。

以 Anthropic 为例，工程师对 Claude Code 的采用程度之高，以至于 今天 Claude Code 约 90% 的代码是由 Claude Code 自己编写的。然而，将 LLM 用于编程并不是一键魔法式的体验——它“困难且不直观”，要获得优秀的结果需要学习新的模式。批判性思维依然至关重要。经过一年多的项目实践，我逐渐收敛出一种与许多资深开发者相似的工作流：把 LLM 当作一个强大的结对程序员，而不是具备自主判断力的实体——它需要清晰的指令、充分的上下文以及持续的监督。

在本文中，我将分享我在迈向 2026 时如何规划、编码并与 AI 协作，总结我个人经验以及社区集体学习中沉淀下来的技巧与最佳实践。这是一种更有纪律性的 “AI 辅助工程（AI-assisted engineering）” 方法——在积极利用 AI 的同时，依然自豪地对最终产出的软件负责。

如果你对我更多的工作流细节感兴趣，可以参考《The AI-Native Software Engineer》；若不想深入了解，我们直接进入我学到的一些经验教训。

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我最近使用 Github Copilot Agent 模式的频率大幅增加，在接近月底的时候已经达到了 80%的高级请求使用额度，有必要准备一个备用的 AI 开发工具。
目前比较流行的终端 AI 开发工具非 Claude Code 莫属了（OpenAI 的 Codex 我有使用过，有点倾向于埋头几分钟进行一堆更改，可控性没有 Claude Code 高），但国内环境使用 Claude 模型比较困难，此时可以选择在 Claude Code 中使用国产模型，比如GLM 4.6和MinMax M2，只需要修改 claude code 的默认配置就好了。。

.claude/settings.json

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{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.minimaxi.com/anthropic",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "Your API Key",
    "API_TIMEOUT_MS": "3000000",
    "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": 1,
    "ANTHROPIC_MODEL": "MiniMax-M2",
    "ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "MiniMax-M2",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "MiniMax-M2",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "MiniMax-M2",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "MiniMax-M2"
  }
}

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引言

Python 3.13 版本引入了 (No-GIL 模式)，彻底解决了长期存在的并发性能瓶颈问题。随着Python 3.14的发布，Non-GIL 模式更加稳定。本文通过一个计算密集型任务的实际测试，对比 GIL 模式和 No-GIL 模式的性能差异，展示 Python 3.14 在多线程场景下的显著提升。

测试环境

  • 操作系统: Ubuntu 24.04 (WSL 环境)
  • Python 版本:
    • GIL 模式: Python 3.14
    • No-GIL 模式: Python 3.14t (Thread-Free)
  • 执行工具: uv (高性能 Python 包安装器和解析器)
  • 硬件配置: ThinkBook 14 , i5-13500H (2.60 GHz), 32GB RAM

测试方案设计

我们设计了一个计算密集型任务：计算 1 到 1,000,000 的平方和。通过以下方式验证并行性能：

  1. 任务分解:

    • 将数据集划分为与 CPU 核心数相等的块
    • 每个线程处理一个数据块

  2. 计算函数:

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def sum_of_squares(numbers: list[int]):
    return reduce(lambda x, y: x + y**2, numbers)
  1. 并发框架:
    • 使用 ThreadPoolExecutor 实现线程池
    • 每次测试运行 10 次取平均值

测试代码实现

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from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from functools import reduce
from time import perf_counter
import os

def sum_of_squares(numbers: list[int]):
    """计算数字列表的平方和"""
    return reduce(lambda x, y: x + y**2, numbers)

if __name__ == "__main__":
    MAX_WORKERS = os.cpu_count()
    print(f"Using {MAX_WORKERS} threads")

    # 创建测试数据集 (1-1,000,000)
    numbers = list(range(1, 1000001))

    # 数据分块
    chunk_size = len(numbers) // MAX_WORKERS
    chunks = [numbers[i : i + chunk_size] for i in range(0, len(numbers), chunk_size)]

    total_time = 0
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=MAX_WORKERS) as executor:
        for _ in range(10):  # 运行10次取平均
            start = perf_counter()
            results = list(executor.map(sum_of_squares, chunks))
            end = perf_counter()
            total_time += end - start

    average_time = total_time / 10
    print(f"Average time over 10 runs: {average_time:.4f} seconds")
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Context7 是专为解决 AI 编码助手“知识滞后”痛点设计的革新工具，通过实时抓取最新、版本特定的官方网页与代码示例，直接注入 LLM 的上下文环境，彻底告别过时 API 调用与“幻觉代码”。其核心优势在于：

  1. 精准性：基于 MCP 协议动态解析库版本，确保生成代码与开发环境完全匹配，减少 80% 以上的调试成本；
  2. 高效性：仅需在提示中添加 use context7，即可自动调用最新网页，避免开发者反复切换工具验证信息；
  3. 扩展性：支持超 6000 个主流库（如 React、Next.js、FastAPI），并兼容 Cursor、Claude、VS Code 等多平台，无缝融入现有开发流程。

对于追求代码质量与开发效率的团队及个人开发者，Context7 以免费开源的形式提供企业级网页管理能力，是 AI 编程时代不可或缺的“智能外脑”。

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Code Buddy是腾讯推出的 AI 编程助手，提供 IDE 拓展和独立 IDE。最近腾讯又推出了命令行工具Code Buddy Code，类似 Claude Code 和 Gemini CLI。我简单体验了一下，开发了一个网页版的Mermaid 编辑器，总体体验比阿里推出的 Qwen Code 要好一点（可能是因为 Code Buddy Code 的海外版默认使用的 Claude 4 模型比 Qwen3 Coder 还是要强上一线）。

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【由DeepSeek辅助翻译】

原文链接：https://blog.logrocket.com/typescript-go-pragmatic-choice/
发布时间：2025年4月16日 14:51:38（UTC时间）

关于这次移植的技术细节已有大量报道，本文不再赘述。这里呈现的是TypeScript社区两位成员的思考：

  • John Reilly是软件工程师，TypeScript早期采用者。他参与维护Definitely Typed——这个高质量类型定义库实现了TypeScript与JavaScript的集成。John撰写了Definitely Typed发展史，并出现在TypeScript纪录片中。他还开发维护了ts-loader这个webpack的TypeScript加载器。目前他在南非Investec银行伦敦分部工作。在他看来，伦敦是地球上最伟大的城市
  • Ashley Claymore是软件工程师，居住地距John不远，常与他晨间散步讨论TypeScript。他从TypeScript 1.8版本开始使用，深度参与了语言演进。曾为TypeScript贡献代码，现就职于彭博社JavaScript基础设施与工具团队。文中观点仅代表个人

本文将自由呈现我们的反应与期待。准备好迎接观点、思考和感受的碰撞吧。

移植是否必要？

难道之前不够好吗？是，但也不尽然。

近年来JavaScript/TypeScript生态中，越来越多支持JS开发的工具改用其他语言编写：esbuild（Go）、SWC（Rust）、Bun（Zig）、Deno（Rust）。这些工具都带来了显著的性能提升，而TypeScript始终用自身编写。虽然团队持续优化性能，但改进始终是渐进式的。

社区开始涌现自行实现TypeScript加速的尝试。最著名的是SWC作者DongYoon Kang，他先实现了TypeScript转译功能，又尝试构建类型检查器——最初用Rust，后改用Go，最终回归Rust。虽然项目未成功，但这些尝试印证了市场对性能的强烈需求。移植已成必然——若非官方出手，整个生态将陷入困境。而现在，我们迎来了Go版的TypeScript。

性能变革

Go移植对TypeScript意味着什么？根据Josh Goldberg的框架，TypeScript包含四个维度：

  • 语言规范
  • 类型检查器
  • 编译器
  • 语言服务

语言规范不受移植影响，语法保持不变。您仍可照常使用type和interface。类型检查规则也维持原样，原有错误提示依然有效： 

const i: number = "非数字值"; 
// ts报错：类型'string'不能赋值给类型'number'

真正的变化始于类型检查器、编译器和语言服务——它们将获得数量级的提速。

谁不关心性能？显然没人。当工具卡顿打断工作流时，这种体验令人难以忽视。TypeScript团队始终重视性能，特别是开发工具响应速度。联合创始人Anders Hejlsberg多次强调语言服务器必须提供毫秒级反馈。

这将如何影响生态？简而言之：更快的VS Code和构建流程。

以John所在的Investec银行为例，众多使用VS Code的工程师将获得更流畅的开发体验：项目加载时语言服务启动更快、重构响应更迅捷、”红色波浪线”出现更及时。构建过程同样受益——无论是本地还是持续集成环境，TypeScript编译都将显著加速。这种提升将惠及全球所有TypeScript开发者。

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【本文由DeepSeek R1辅助编写完成】
PEP750

引言

在 Python 的字符串处理领域，f-strings 自推出以来因其简洁高效广受开发者喜爱。但 f-strings 的即时求值特性在某些场景下显得力不从心，特别是在需要预处理的场景（如安全转义、结构化日志记录）中。PEP 750 提出的**模板字符串（Template Strings）**通过引入 t 前缀和延迟处理机制，为这一难题提供了优雅的解决方案。本文将深入解析这一提案的核心思想，并通过实际案例展示其强大能力。

一、模板字符串的核心特性

1.1 语法与基本使用

模板字符串使用 t 前缀定义，语法与 f-strings 完全兼容：

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from string.templatelib import Template
template = t"Hello {name}!"

与 f-strings 不同，模板字符串不会直接求值为字符串，而是生成 Template 对象，包含静态字符串片段和插值表达式信息。

1.2 Template 对象结构

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class Template:
    strings: tuple[str, ...]    # 静态字符串片段（数量=插值数+1）
    interpolations: tuple[Interpolation, ...]  # 插值列表
    
    @property
    def values(self) -> tuple[object, ...]:  # 插值求值结果
        ...

1.3 Interpolation 对象

每个插值表达式对应一个 Interpolation 实例：

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class Interpolation:
    value: object         # 表达式求值结果
    expression: str       # 原始表达式文本
    conversion: str | None  # 转换符（!r/!s/!a）
    format_spec: str      # 格式规范

二、应用场景解析

2.1 安全内容生成

传统 f-strings 在生成 HTML 时容易引发 XSS 漏洞：

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user_input = "<script>alert('XSS')</script>"
dangerous_html = f"<div>{user_input}</div>"  # 危险！

模板字符串解决方案：

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def safe_html(template: Template) -> str:
    parts = []
    for item in template:
        if isinstance(item, Interpolation):
            # 自动转义 HTML 特殊字符
            escaped = html.escape(str(item.value))
            parts.append(escaped)
        else:
            parts.append(item)
    return "".join(parts)

template = t"<div>{user_input}</div>"
print(safe_html(template))  # <div>&lt;script&gt;...&lt;/script&gt;</div>

2.2 结构化日志记录

传统日志记录丢失结构化数据：

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logger.info(f"User {username} logged in")  # 无法提取 username 值

模板字符串解决方案：

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class StructuredMessage:
    def __init__(self, template: Template):
        self.template = template
    
    @property
    def message(self) -> str:
        return "".join(str(item) for item in self.template)
    
    @property
    def context(self) -> dict:
        return {
            item.expression: item.value
            for item in self.template.interpolations
        }

logger.info(StructuredMessage(t"User {username} logged in"))
# 输出：User alice logged in >>> {"username": "alice"}
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