MossFox

帖子开头引用的 Wikipedia 的段落就是很棒的看法。

全靠 LLM 生成出来的项目，你可以拿来用，可以说是你的作品，但是当你对基本概念跟项目结构都不能把握好的时候，它跟你上网随手摸了一个压缩包下载下来编译运行的场面差不多，除了多了一个能帮你试错、配环境和改错的大模型。
需要改动和修问题时不知道怎么指挥和定位问题，那就是靠大模型来帮你乱撞了。有的用户连如何描述一个问题都做不好，全靠大模型靠常识的猜测来兜。

自己对项目到底了不了解，越是遇到复杂或者技术栈不热门的项目越容易原形毕露。


假如是初学者，我们来整一个 ToDo List App ，好，这种场景你用 LLM 哗啦一下给你工作流排好然后开始生成全栈代码，最后也跑起来了，ok 。问题来了，你学到了什么？学到了怎么一句话提出模棱两可的问题？还是学到了大模型多牛逼 xx 又要失业了？它是怎么知道昨晚这一步然后下一步是什么的，到头来还得自己查。查吧又因为一开始基础知识也没有，搜索关键字都不一定能踩对。

如果是初学者，手搓一个 ToDo List App ，从技术栈选型开始，你就被要求要有自己的思考跟选择。你选了 React ，下面你通过实践知道了它内部的机制是什么样子的，知道了为什么网上搜到的旧教程是 Class Component 而新的都全部转为了 Function Component ，知道了它的 Hook 机制提供了怎样的状态与 UI 绑定的设计思路，知道了有异步请求时组件设计要把载入中、完成、出错等待重试的状态都设计进去，知道了工程目录的组织结构可以怎样设计和拆分，顺便还学到了 CSS 真的是个大坑。假如你让 LLM 帮你做完这一堆，到头来随便开一个文件都是看天书，从哪开始看都摸不着头脑。


如果已经是从业者或者有基础的，用这套工具做单元测试、做脚本工具、把重复的工具类工具函数之类的代码快速整完来协助提效，你会说这叫 Vibe Coding 吗？这就是个正常用 AI 辅助自己工作流的行为。全靠提示词来整项目就跟低代码平台一样，用在复杂一点的场景那都是挖坑高手，越往后坑越大。

造玩具造工具随便造，但是也请不要把那些样板页一样的产出叫做作品然后在网上到处发，至少带上点自己的理解和设计吧。

还在粘还在粘

有 http(s) 这种上层协议了就别担心粘了，帮你分好了的，闭着眼放心用。

@cmdOptionKana #3 你看

狗屁通的训练数据也是充满了 JPEG 的气息

我自己有个感觉是掂量在手上拿起来比长条形的平板稳，转着用怎么都顺手，不过也可能是历史原因，iPad 一直就没往长的改，就干脆一直这样了。
看文档看网页用起来还是很合适的，这方面方的比长的强。看宽荧幕视频的话就没办法了。

主力电脑屏幕我也会喜欢方一点的，16:10 或者 3:2 都合适。iPad 不是五年前在那宣传你的下一台电脑何必是电脑嘛，这不屏幕方一点看上去生产力立马就上来了，跟长条形的平板放在一起，一点都不像是买来看爱奇艺的设备，是吧是吧（是个锤子）

嵌进来也有问题，iframe 过来的页面你可能会发现那边的验证 cookie 全掉了，因为现在的浏览器安全策略限制了跨域的 iframe 的一些特性。

参 考 文 献

我来捣乱了，现场手挫了一个，复制到地址栏直接访问，

data:text/html;base64,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


示例图片可以去 https://github.com/link-u/avif-sample-images 找个看看。