极客在如今是一个令人既熟悉又陌生的词汇，每个人或多或少都能说出一些极客的名字，但除此之外似乎我们已经不愿再刻意提及了。这个现象是如何潜移默化发生的？

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在播客“大内密谈”最近一期有关萝卜快跑的节目中，嘉宾对有关无人网约车的主流声音提出了两点质疑：1) 无人网约车是否真的是大势所趋？2) 你我是否都将受益于技术进步？嘉宾列举其中的一个发人深省的例子便是晚清漕运的河运改道海运，由此带来的大量人口失业给社会引入了巨大的不稳定因素。

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最近给我的播客网站新增了搜索功能。与实现常规搜索功能不同的是，它依赖的不是 MySQL 或者 ElasticSearch，而是 Vector DB。准确来说是将数据持久化在本地的 ChromaDB。这不是一篇介绍如何实现它的教程，而是借此契机聊聊传统编程经验在 AI 开发中是否依然受用。本文无关代码，也无关你是否体验过 AI 编程，可放心阅读

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我最近逐渐感受到，作为个体开发者在拓展技术深度上越来越难了

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我发现播客越来越成为我探索这个世界的重要渠道。为作为一名重度播客用户，自然希望听到更多不同的声音来帮助我理解周围正在发生的事情。于是我做了这个工具“播客广场”： https://www.pcspy.net 

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机器学习本质上是一门垂直的科学，但和编程存在交集这件事让我们有了“相声不就是说话嘛，所以我有嘴我也行”的错觉。所以在了解机器学习领域基本知识，而不是单刀直入编程才是学习 Tensorflow 的首要任务。

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最近两年我不知道你是否和我拥有同样的感受，编程容易了许多，同时乐趣也少了许多

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在和 Copilot 一起陆续写完一个约三千行代码的项目之后，我对它的脾气秉性终于有了大致的了解。这里是关于使用它的技巧，以及穿插的聊聊哪些是它能做的，善于做的，还有做不到的。

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这不是一篇讨喜的文章，至少不会是你常常看到的例如《成为优秀 Tech Lead 的六个建议》令人欢欣鼓舞的那一类。今天我们聊聊 Tech Lead 所面临的不那么轻松的现实问题

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众所周知我所在的团队常年解决线上问题，我也以为我们会在解决一个个具体问题的道路上无聊走到黑。但是最近出现的各种疑难杂症似乎让我们的工作有了一点乐趣，甚至有了更高级的意义。

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