https://build-your-own.org/

编译器，关系数据库，KV 数据库，web 服务器。
一般搞点具体的可以维持学习兴趣

类比如下：

我最近刚练了一套闪电六连鞭，我照着马老师传授的秘籍，练的很熟练了。
我现在去和泰森比划比划，大家觉得我这套演练的鞭法有什么问题？

闪电鞭没啥问题，找的对手有点太硬核

我的理解是，所有 python web 框架在复杂度上来之后，都会和 Django 越长越像

ORM
从不手写 sql

alias 一下 rm

分类的规则你可以清楚的定义吗？人看了你的定义之后可以清楚的得到答案吗？
你有标注数据吗？

如果上面都 yes ，那自己搞个模型，输出到 tensorflow.js 这种不难。

上面都是 no ，建议还是老老实实 GPT

推荐个 steam deck

你说的几样东西都不难，调调包就行了。

难的是掉包有问题的时候，怎么解决。推理 QPS 上不去怎么办？训练 GPU 利用率为什么这么低？为什么 onnx 不支持我的模型？
能回答这些问题的人，都非常不便宜，而且基本只有大厂里面有。

原因就是培养这样的一个人出来，需要很长的时间（领域深，东西难学），很贵的资源（大量算力）。这部分沉没成本会加到招人的成本里面去。

收短信不方便，authenticator 比较方便

红帽都去搞 k8s 去了，openstack 难啊

定义啥是“搞云原生“？
在 k8s 上面加功能，二次开发？
运维 k8s?

@289396212 github 上面 JS 项目的占比，提供了大量训练数据

我都从来没产生过，原来还能改字体的想法

这个都是上一代的思路。

新一代的思路是 supabase ，只用搞表，后端接口跟着表结构走

fluent python 。
这本是个质变的书，看完水平上一个台阶。

视频啥的，质量一般都不太行

非常好用，王炸 feature

vsc 两大王牌 -- language server 和 remote ssh 。这两个东西实在是太厉害。

@charlie21
数据库 -- postgres ，在你公司 IPO 之前，大部分公司都摸不到数据库的天花板。全文搜索，noSQL ，向量数据库，你甚至都只需要这一个数据库
ORM 和后端 -- JS 一把嗦，express+prisma
容器和缓存 -- 在什么云上用什么。大部分公司甚至都用不上缓存这种东西
客户端 网页+手机 -- react + react native

上面这套是久经考验，每个技术都是简单皮实，平平无奇，招聘你只需要找懂 JS 的。
目的就是最快速度，最少的人干到 PMF 。然后有钱了，技术栈这种就不成为你的问题了。你爱找什么专家找什么专家

阁下？…是巴菲特？

这个就是分类之后的实体抽取。前大模型时代就是各自标注数据，搞两个模型。

大模型时代就是 prompt 工程，你仔细把规则写清楚，给把你放向量数据库里面的例子，直接 chatgpt 即可。