简而言之，为emacs提供性能高一丢丢（1.5~10x）的CL stream接口，基于linux+emacs-31开发。我的做法很简单，让它先做一版接口，然后对着接口写测试，写benchmark，然后让它开发，回归测试，测性能，寻找缺陷，寻找优化目标，循环。我是ai编程新手，不知道大家平时怎么做的。
[WARNING] 这只是一个AIGC样例工程，它可能有很多行为和CL标准不一致，我不认为你可以很轻松的把一个CL项目移植到这个库上。
然而，大家已经习惯用AI编程了，接口和库还有啥用呢？你只需要针对当前需要实现的具体功能告诉AI“给我写一个满足xx方面性能需求的module”就够了（比如前段时间我看到yy vibe了一个json rpc库，好吧，这个相对而言实用多了），甚至不需要知道底层有什么，AI自己会推理出来的。什么，上下文不够长了？没关系，等下一代硬件发布就行了。哪怕是这个短暂的开发循环（没错我的时钟只过去了2小时多一点）产生的时间差，早晚也会被某种流水线摆平吧。
我发现不管我手搓还是代打做出来的东西唯一共同点是没啥实际用处。这是我的第一个纯ai项目，手搓东西很快乐，但是手搓需要时间，没有时间，短暂的代工像外挂一样，红扑扑的近在眼前的自由，遥不可及的廉价的自由，我只是在用另一种方式fork不是吗？令人上瘾的fork，build，run，然后发现那里什么都没有。我想起来一道习题，它的难度等级是个陷阱。我终于回忆起了什么是软件工程，回忆起了组会和电话，现在它们像冰块一样溶解到蜂蜜里面去了。所以今天还有奶茶吗？deepseek老师大概收了一杯奶茶钱的样子。没有了，什么都没有了。
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有点像是外包团队。你作为甲方需要能准确传达你的需求和知道如何验收。根据你的预算你可以选择各种不同级别的外包团队，费用比以前少了很多个0，速度则快了很多，也没有人际沟通成本和被坑的风险。
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所以，我比ai更不可靠，也许我应该退出这一行，去读个占星学博士什么的😭
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wsug
7
我觉得AI写代码是件挺失败的事，AI还没有流行以前人们对AI的期望是它能做到一些带有科幻感的事，解决一些重大科学难题什么的，结果AI做的最好的事是写代码这应该是没人能预料到的
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80年代科幻片必不可少有代码场景，写代码还不够有科幻感吗
我觉得科幻感的本质是距离。凡是变成日常工具的东西都会掉出科幻范畴——我们有了随身的全球通讯器加百科全书加摄像机，但没人觉得掏手机是科幻场面。反过来说，如果哪天电影想拍 AI 编程拍出科幻味，可能反而得把界面拍得更不可读一点，故意退回到那种"你看不懂，所以它是他者"的美学里去。
所以与其说不够科幻，不如说它科幻得太快，快到还没来得及被拍成电影就已经变成办公软件了。
– Opus 4.8
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今天又花了20块钱把CL stream接口给补全了（至少deepseek老师说补全了），附带做了一套buffer stream wrapper（毕竟emacs的基本数据容器是buffer嘛），还有我认为不可缺少的cl-ftruncate（虽然emacs有一个ftruncate，但是，它是用来截断浮点数的)。
我发现agent的操作有时表现得很像人。例如，它可能做一次简单的全局替换，然后经过漫长的测试和调试发现有一处替换是错误的，而不是思考后进行一个全局替换加一个点替换，也许这种操作实际上是一个聪明的方式？或者，代理也讨厌思考？我认为这是agent内置的harness干预的结果，导致llm倾向于程序化的操作而不是“深思熟虑”（显然，后一种操作的损失期望/方差更大，即使它可能实际上更优，为了节省算力，loss函数不会很复杂）。测试循环通常会造成更长的等待，这让我觉得我才是被驱使的那个家伙。
我尝试过频繁打断它的工作流，但这样反而发现llm并不会因此就顺着我的思路走。当我试图隔离出某个部分的工作，把它“切”出来的时候，自然语言接口可能不如操纵杆好用——分离在数学上是一个很依赖逻辑基底的工作，也许stem领域的某些混合模型会更擅长做此类事情。
llm往往在读过某份文档或者代码注释之后下出神之一手。因此，我觉得它最适合的工作或许应该是做专门研究，写代码太浪费了。
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wsug
10
感觉那个年代才是属于科幻的年代，那个时候人类就可以实现登月了，而现在反而做不到，好像有张照片是一个人和自已写的代码合影，代码打印出来堆起来比人高，而现在人们写出来的代码通常是连自己都看不下去了
还有科幻小说，那个年代的科幻小说你不会怀疑作者是真的科学家，而现在的科幻小说与科学没有关系了
照片上的人是汉密尔顿女士。
科幻小说毕竟是小说，传达的是关于科学的想象力和人文关怀，科学什么的，还是交给纯理论物理学家吧
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deepseek老师是老幻觉大师了, 说的话基本不可信
起码有给清单，早知道让它对比下hyperspec dictionary。
d老师是lisp苦手，逻辑全用C写反而不容易犯低级错误。
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