科班 C/C++ 才是正道， 主要是为了后续算法和数据结构打下基础，且用 C 可以限制程序员少用很多语言自带的库而不动脑子写各自数据结构以及算法。

标题牛逼， 内容不对，Markdown 不是形式化语言，形式化语言是和数学一样有符号和较严格的逻辑定义的语言
比如 z 语言、petri net 、有限状态自动机这些。

秒杀系统 go, java, php 都能做的， 当然这个架构考试以前的确有过侧重 java 的内容，出现在案例题里面，

出现过 java hibernate 以及 DTO PO 这种玩意， 我看了都觉得很震惊， 这都什么出题考官, 把语言相关的东西直接放到架构里考。

百度在大模型还是可以的，不过不是 toC 的， 不要小看百度了， 是国内少数几家从硬件芯片机房到软件算法，大模型研发全生态覆盖的。

Nicholas Nethercote 近期公开在博客和 Mastodon 上发文表示自己正在寻找新工作。原因在于他所在的 Futurewei Rust 团队因预算削减而缩编，职位即将被裁撤。

某些程序员多睁开眼睛看看世界，别活在自己的想象中。IT 行业本身就和资本投资以及经济形势有密切关系。

写过系统编程，懂 c/ c++ 开发 才能算对 Rust 多数开发工作胜任，因为很多 Rust 工作是将一些历史 c++ 项目重构，结果连 c++ 看不懂的 rust 小将 不满试用期就被辞退了。

首先 rust 语言根本没有解决开发的核心问题，也没有多高的商业价值，去看看 Rust 大神都被辞退，转向和 AI gpu 编程相关的开发。


https://www.infoq.cn/article/hvuj1p9earz0rgswmza9
Rust 天花板级大神公开发帖找工作：3000 次核心提交，不敌 “会调 OpenAI API 、用 Cursor”？

Rust 语言 在 AI 时代已经没什么优势了，
底层如操作系统内核以及 ebpf 、硬件层面上，不如 C, C 可以方便转成汇编而不会加特别多的编译器规则来方便优化。

上层大型中间件和基础设施软件开发，c++ 几十年积累的库和丰富的经验 在 AI 时代更加强大。

新开一个应用层的小项目比如 web 或者 命令行工具，这种边缘项目用 rust 还差不多。


大型软件项目用 rust 是非常冒险的事情， 况且多数人还是在中国，可以说在中国连招人都招不到有架构和系统开发经验的 Rust 程序员（尤其是懂操作系统内核和优化性能这一块）。

最近 腾讯元宝推出"AI 录音笔"功能， 可以试试看

🐂，都上 v 站了， 智谱还是靠谱的。

物体检测 这么成熟的技术，用用百度的飞浆平台吧
看起来你只知道 yolo, 像 ssd, fastercnn 等一堆物体检测算法不清楚， 真的建议直接用平台，

百度家 easydl ， 自己标注好数据就可以。

此外你提到场景（比如施工和安全锥桶的关系）， 我要说明这个不是物体检测， 你需要把要求再仔细写清楚和想明白。

@zek 是的，这些人估计连女朋友都不一样有。
有了小孩，会有各种新的家庭开支， 在国内如果你能管家和做好家庭预算和开支，家里事情都要管的话才可能不上交，否则还是将钱上交到共管账户。

看了几眼，在 go 中用法错误，属于强行套用 OOP 在 go 上面
https://github.com/yuluo-yx/design-pattern/tree/main/struct-type/07_decorator
这个例子就是 go 语言用法错误

正确写法在这里
https://coolshell.cn/articles/17929.html

架构设计过不了多久将不再是 AI 的难题，

深入理解业务，那些业务知识需要积累的领域，AI 做不了，而且互联网上流通的知识全部都是有一些问题的，比如医疗、金融证券、BI 等。

未来精通 AI agent 开发将成为必须， 开发 agent 解决读取公司内部架构设计文档，接口文档，分析公司私有代码库，使用文档 写出公司风格的代码

https://competition.atomgit.com/competitionInfo?id=1a3e1f9990e267464c8d1bbef2bee337#heading-0-0

可以看看这个竞赛
赛题 3：复杂代码生成 DeepCodeResearch ， 这个将在 5 年内很火

跨领域难度太大， 就像金融知识需要学习不少时间，目前 AI 的开源项目比如 tradingagent 全都是玩具， 一些不懂的人写出来的东西。

有点意思，一个不错的尝试。
多公开一些 prompt 和 你怎么做的思路。

怀疑是 AI 写的， 没有贴出是哪个股市（ A 股，港股，美股 根本都不是一回事）， 做研报也是 AI 应用开发 deep research agent 这一类，
又没有给出合理的步骤， 上来 plusefin.com , antv.antgroup.com 连证券公司和一些专业的提供财经数据的接口也不用，我根本不相信。

使用 https://github.com/seifghazi/claude-code-proxy
主模型用 glm, subagent 使用 openai + claude opus
用了 openrouter

直接用 AI 是无法感知上下文和做一些复杂地功能地，除非你自己去写一个编程 agent 来做各种上下文管理以及 MCP 、长短记忆以及执行，所以你需要先去用用 claude code 以及 codex cli, 等你懂了如何开发 AI agent, 可以自己写一个更加贴近业务的 agent 出来，这个根据公司内部脚手架（未开源的那种）代码和文档以及各种架构图设计就能自动生成公司的项目已经是搞 AI 创业 和一些软件公司的产品方向，随便给一个比赛，大家可以看看

https://competition.atomgit.com/competitionInfo?id=1a3e1f9990e267464c8d1bbef2bee337#heading-1-0


赛题 3：复杂代码生成 DeepCodeResearch

赛题描述

本赛题要求参赛者设计并实现复杂代码生成任务，让智能体先做自主研究，再设计和实现项目代码。



支持多技术文档输入，如方案详细设计文档、paper 、流程图、技术框图等形式；文档类型涵盖 PDF 、PPT 、DOCX 、TXT 等格式

先做深度研究，再做代码生成

支持 web search

产出 repo-level code

自主探索、自主设计、自主编码实现/调试/修复

支持 human-in-the-loop


技术考察点：



Agent 对于外部文档/知识库的自主深度理解和洞察的能力

多模态知识检索的能力（ Multimodal RAG ）

长短期记忆依赖与超长上下文管理

Code Agent 的自我反思能力（ bug shooting ）

wasm 前端已经出现在各个公司了比如 ffmpeg wasm , opencv 浏览器 wasm ， 后端 wasi 运行时 以及 wasm 还在变化，这个月出现了 wasm 3.0 了,
现在云原生网关大多支持 wasm

wasm 运行时是否能代替容器还不一定，但是在云原生 cncf 中已经有众多项目了

https://landscape.cncf.io/?group=wasm

@bruce0 你这种情况，
第一看你游戏中的是什么数据， 如果是虚拟资产，那么的确要存数据库。
其次正在进行的游戏数据当然放在内存中，通过各种缓存库操作，
不需要实时读取的数据， 放 kvrocks 中，kvrocks 整合 redis 和 rocksdb 用来写数据