我的AI电子员工

一直以来坚持手搓代码的师姐开始用gpt了...她几乎算得上我编程人生中最敬佩的女性，独立的思想，超强的编码能力，超有魅力的性格。是我本科的学姐，Top2 直博，在算法、网络、系统、编译原理全线拉满的情况下，依然能保持年级第一的成绩。在一个男生居多的计算机专业里，她的存在一直像一座灯塔，明亮又孤独。她带我入门编程，带我理解什么是真正的抽象，什么是优雅的代码，什么是工程的价值。我人生中非常多的技术选择，都是这位师姐带我一步步推导、设计、实现的。我的第一次开源提交、第一次 code review、第一次系统上线，她都陪着我熬夜调到凌晨三点。她是我人生里的超级 root 权限，是我精神上的代码格式化工具，是我面对 bug 时不再 panic 的 anchor。她说过：“工具只是工具，关键在你有没有清醒的主控权。”她不依赖任何代码生成器，坚信“理解是编程的前提”，她讨厌 IDE 自动补全，连快捷键都很少用，VSCode 里只保留了高亮插件和 LSP，什么 Copilot、AI Assistant 她都不屑一顾。我一直以为她不会变，真的以为不会。但今天，她给我发微信，说她最近“工作太忙了”，所以决定开始用 ChatGPT 写代码。我一开始还以为是开玩笑，直到她发我一段前端组件代码，说：“你看，GPT 写得还不错，省时间，还能顺便学语气词怎么变得更礼貌。”她说她已经一个月没自己写过 if-else 了，连正则都直接叫 GPT 帮她“写个优雅点的”。她还说：“我现在开发，基本就是和 GPT 聊天。”我愣住了，打字的手指僵住了，甚至忘了按保存。她继续说：“你也可以试试，真的很好用。”我问她：“你快乐吗？”她沉默了几秒，说：“……还可以吧。”然后就不说话了。我盯着屏幕，光标一闪一闪的，好像在嘲笑我。我不知道怎么去理解这一切，我以为她永远会坚持“代码要手写，逻辑要亲手搭建”。我以为她会永远战斗在命令行上，和 bug 肉搏到底。但现在她说她已经不再自己写代码了，她要把这些工作交给一个语言模型。我不知道该祝福她，还是该悲伤。她在我心中那个一直以来强大、冷静、理性的“女英雄”形象，彻底崩塌了。原来连她这样的战士，都无法抵挡快捷的诱惑了吗？你不是说过“思考才是尊严”吗？你不是说过你要写一辈子代码的吗？那我以后怎么办？我脑中那个一边喝黑咖啡一边写 shell 脚本的她，已经死了。我知道很荒谬，但我真的很伤心。我心里的那位女英雄，已经死了。

但是被发现没有完整实现怎么办？大家 帮我看看。实现秒杀以及一人一单的策略：1：Redis层面的分布式锁首先将分布式锁的粒度降低，将用户Id与商品Id进行绑定，借助LUA脚本（原子性），先判断是否存在购买标识（幂等性1），没买过就去尝试获取分布式锁，获取成功之后然后再次判断是否存在购买标识，再判断库存是否足够，最后再扣减库存，两次判断减少锁竞争的消耗2：数据库层面的数据修改第一种：开启事务，对数据库的数据进行修改，扣减库存以及添加用户的购买记录，然后在Redis中添加唯一标识可以借助Set进行存储，也可以借助string进行存储。string结构可以实现更加精准的存储，可以存储相关的任务状态，比如已完成，未完成，完成中，同时还可以对过期时间进行单独指定，但是呢，当海量数据下会造成高频的内存碎片，与集群跨槽访问开销Set结构可以以更加高效的查询效率去实现检索判断，约为string的30%，但是呢，无法存储任务状态，存在大Key问题，以及对过期时间只能全局Set的设定无法单个元素的设定。第二种：RabbitMQ提高并发能力（幂等性，可靠性的保证）如果说需要想提高并发能力，可以借助RabbitMQ去异步将数据同步数据库，只在Redis去执行业务的决策，此时RabbitMQ当中只是去对数据进行修改，可以保证最终的一致性，无法保证全局的一致性。1 保证幂等性2，将用户id与商品id创建唯一索引或者唯一约束，避免重复消费添加，添加失败导致事务回退2 保证幂等性3，创建全局唯一Id，可以在Redis业务决策结束后生成，后续与用户id商品id一起传入RabbitMQ，当消息被消费者正常消费后，将唯一id存储到Set当中，消费者消费前对判断Set当中是否存在这个唯一标识id，存在代表以及消费过不存在则未消费过或者将这唯一id借助string类型进行存储，消费者消费前判断string是否可以获取成功，成功则代表已经消费过，不成功则未消费3：定时任务进行校验最后还可以借助xxl-job对Redis数据与数据库数据进行校验改进：1 Redis 持久化与高可用: 需要配置 RDB+AOF 和 Redis Sentinel/Cluster 防止数据丢失和服务中断。2 冷启动/预热: 秒杀开始前，需要将商品库存和必要信息加载到 Redis。

听说现在package都在150到200了

当前安卓客户端开发不仅面临组内技术氛围的局限性，更遭受AI技术浪潮的降维打击。组内技术讨论仍停留在「用Kotlin语法糖包装陈旧代码」或「为厂商ROM的奇葩API写适配胶水层」，而行业风向已剧变——GitHub Copilot重构了基础编码逻辑，AI设计工具（如Galileo AI）可直接将产品文档转化为UI代码，大模型甚至能自动排查内存泄漏和ANR问题。传统安卓开发中引以为傲的「手写布局」「自定义View」等技能，正在被AutoCode、CodeGen等工具批量替代。更严峻的是，企业开始用AI压缩客户端团队规模：需求评审环节接入LLM（如GPT-4）直接生成技术方案，测试环节由AI完成90%的用例覆盖，甚至复杂状态管理也被大模型接口（如Gemini API）解构为配置化流程。当Flutter+AI能在一周内复刻原生安卓三个月的工作量，当React Native的AI插件让跨端性能逼近Native时，坚守传统开发范式无异于刻舟求剑。如果你仍希望在技术浪潮中保持竞争力，或许该警惕：在AI重构移动开发生态的当下，这个岗位的价值锚点可能早已漂移。

不够用，真的不够用，二营长，把Gemini也拉过来！

作为职场牛马，想要不加班不内耗，工作中当然要有「得力助手」的帮忙！无论是AI图像、AI翻译、AI编程、AI搜索……只要是你觉得好用的都可以分享出来！让我们一起早！下！班！📣活动规则1.活动时间：4月22日 00:00-5月6日 00:002.参与方式：活动期间，带话题#我的AI电子员工#参与投稿，分享你的真实使用体验，审核通过即为参与成功！3.内容要求：纯文字内容不得少于15字，带图内容更容易获得奖励！🎁活动奖励活动结束后，我们将综合发布数量、质量和互动数据，选出最受大家喜爱的TOP5内容，活动结束后作者可获得200牛币❗️活动说明原创要求：内容必须原创真实，禁止抄袭、搬运和AI改编。相关...

宝子们！听我一句掏心窝的话 —— 用 Cursor 写 App 这十几天，我简直像坐过山车一样！从刚开始像拆盲盒似的好奇，到半夜敲代码敲得眼睛冒光的兴奋，再到凌晨三点还在跟 AI 较劲的亢奋…… 现在整个人就是大写的累！咱小白用这玩意儿真的得悠着点，千万别学我像追剧似的停不下来啊！每天早上起来先给自己列个「今日必搞定清单」，—— 今天就死磕用户注册页，其他功能就算在脑子里蹦迪也先按住！见好就收特别重要！比如写到下午四点，哪怕还差个按钮没调圆角，也果断存盘关电脑！最后说句掏心窝的：敲代码真的是脑力体力双拼！这几天眼干眼涩不说，颈椎比赶 due 时还硬…… 建议大家备点蒸汽眼罩和小零食，累了就起身...

真感觉deepseek是开源之光，它的爆火让很多没接触过人工智能的人都了解到这一概念，也不禁感叹:这真是一个消息💥的时代作者所在的公司不允许使用第三方的人工智能体，原因是怕有敏感数据残留，导致数据泄露了，于是作者就在自己的16+512的m3pro芯片的笔记本上装了一个本地部署的deepseek的1.5b的模型体验了一下，感觉还挺好用的hhh后续就是开始如何研究把这个从我电脑中移除了，1.5b还是没有那么好用，公司的全尺寸deepseek又很卡，还是老老实实自个码字得了

ChatGPT：大家应该都很熟悉了，目前世界上最厉害的AI工具之一，能够理解并生成类似人类的自然语言文本。堪称百事通，既能帮程序员改代码，又能帮运营写推广文案，自带全网实时搜索功能，虽然偶尔会编造"用VR技术种菜"的异想天开方案，但胜在随叫随到。免费版日常够用，20美元/月解锁智能加速包，ChatGPT强大的自然语言处理能力，可以协助产品经理进行头脑风暴、文案撰写、用户调研等工作，用好它，工作中就像多了一个超强大的私人助理。Kimi：具备深度思考和推理解析能力，能够与用户进行自然语言对话，解答各类问题，提供专业建议。当客户说要"APP打开时有开香槟的仪式感"，它能秒懂"需要增加气泡音效+金币洒...

先上个员工名单豆包，deepseek,GPT豆包反应快，可以解决上课时老师突然发的限时练习题，而且正确率高达95%，还有课后练习题一般也是用豆包写的（主要是物理，只要交了就是满分，好老师！）另外豆包的图片识别功能和翻译功能也都还不错deepseek一般用来写论文，拥有较低的查重率，若是提醒其自己降低ai率，则可以得到一篇80%ai率的论文，那如果多写几篇，查下ai率，再拼接一下的话...GPT的话，去年还经常用，最近几乎不用了，豆包和deepseek基本够用了，而且GPT免费的网站不是很稳定，基本每3个月就要自己重新找网站，太麻烦，弃了管他黑电奴，白电奴，能干活的就是好电奴

用豆包最大的原因就是涉及到zf，dy等敏感话题，即便豆包会提示你这是敏感话题，但是依然最后会给出答案，至少有个“低保”，能够让你抄到，学习到，但是用deepseek的时候大部分时候是给不出答案，他会提示你换个问题询问。但是在使用上诉两者之后，如果只是平常话题建议豆包，反应迅速，即问即答，如果需要专业问题或者语言有严格要求，有分析的就用dk，dk的回答真的是非常专业，而且实用性非常高，前提是他能够给出答案。一般我都会同时用两个AI进行解答，就我个人使用而言，不涉及敏感话题基本上所有的解答我个人都会优先选择dk。

#牛客AI配图神器#“以前写代码像在搬砖，现在像在指挥乐队 —— 我负责定调子，飞算 AI 负责演奏出完整乐章。” 这是使用飞算 AI 一个月后，前端工程师小林的最大感受。当 AI 开始深度介入研发全流程，程序员们突然发现：曾经被 “复制粘贴”“查文档调接口” 占据的时间，正在转化为系统设计、业务架构的深度思考。飞算 AI 带来的不仅是效率提升，更是一场研发工作方式的范式转移。从 “三天写模块” 到 “两小时上线”：飞算 AI 重构研发效率公式在研发领域，“效率” 从来不是简单的 “写代码速度”，而是从需求理解到最终上线的全链路提速。飞算 AI 的 “聪明”，在于它能精准捕捉研发各环节的痛点，...

“如果开发像开车，80% 的精力都耗在踩油门、打方向盘这样的重复操作上，那开发者何时能专注于路线规划？” 飞算 JavaAI 的出现，正是要成为开发者的 “智能副驾”—— 接管代码生成、规范检查、逻辑修复等重复性工作，让开发者聚焦于需求拆解、架构设计等核心创造。需求拆解：把 “模糊描述” 变成 “清晰任务清单”面对一句 “做一个商品审批流程”，开发者往往要反复确认细节：审批节点有哪些？不同角色权限如何区分？驳回后是否支持二次提交？飞算 JavaAI 的 “需求理解助手” 能像产品经理一样追问核心要素，最终将模糊需求拆解为可执行的开发任务：接口设计：提交审批（POST /api/approval...