作为程序员，你有哪些正在做的个人项目？
作为一名程序员，我一直在折腾几个个人项目，说实话，这些项目有的是在积累经验，有的是纯粹为了满足好奇心，还有些则是希望能解决自己生活中遇到的一些小麻烦。下面就给你仔细说说，尽量把它们讲得生动点，让你感觉像是跟我面对面聊天一样。
1. 那个“万物皆可搜”的私有知识库（正在进行中，迭代更新ing）
这个项目是我的“心头肉”，我给它起名叫“灵感胶囊”。你可能也有这样的体会，平时看技术文章、学新的框架、写代码时遇到的各种问题和解决方案，总会随手保存一些链接、笔记、代码片段。时间一长，这些零散的信息就变成了一个巨大的“数字垃圾场”，需要的时候找起来费时费力，有时候甚至压根儿就想不起来自己保存过什么。
所以，我决定自己动手做一个能把这些信息整合起来，并且能高效检索的系统。
技术栈： 我选择的是一个比较经典的组合。后端用的是Python的FastAPI，因为它写起来又快又舒服，性能也足够应付我的个人使用。数据库方面，我用了PostgreSQL，因为它稳定可靠，支持JSONB类型，方便我存储各种结构化的和非结构化的笔记。前端嘛，考虑到我主要是在自己的电脑上用，没打算做成一个精美的Web App，就用了SvelteKit，因为它开发效率高，打包后的体积也小。
核心功能：
多来源数据导入： 我写了一些脚本，可以从Pocket、Instapaper这些稍后阅读工具导出我的文章，也可以直接导入Markdown文件，甚至可以通过浏览器插件一键保存当前页面的内容（这部分还在完善中，特别是Chrome插件的JS编写，有时候会卡壳）。
标签与分类： 我不像很多人那样喜欢严格的分类，更倾向于使用标签。所以“灵感胶囊”支持多层级的标签系统，而且在添加笔记的时候，我可以通过联想输入快速选择已经存在的标签，避免重复。
强大的全文检索： 这是最重要的部分。我集成了Elasticsearch。一开始我想着数据库自带的全文搜索够了，但随着笔记量的增加，效率下降明显。接入Elasticsearch后，搜索体验简直是天壤之别，关键词匹配、模糊搜索、甚至一些简单的布尔查询都能轻松实现。我还在研究如何接入一些文本向量化模型，实现更智能的语义搜索，比如搜索“如何优化Python的IO操作”，它能理解这是关于性能调优，并找到相关内容，而不是字面上的“IO”和“操作”。
Markdown编辑器与预览： 接入了一个比较好用的Markdown编辑器（我用了`remarkgfm`和`rehypehighlight`），写笔记的时候可以实时预览，代码块高亮也很舒服。
自动化整理： 我写了一些定时任务，比如每周检查一下Pocket的导出文件，自动整理一些链接，给它们打上初步的标签。
遇到的挑战和有趣的细节：
浏览器插件的兼容性： 刚开始做Chrome插件的时候，经常被各种安全策略搞得头疼，比如跨域请求、DOM操作等等，花了不少时间去理解和解决。
Elasticsearch的配置： 第一次接触Elasticsearch，光是安装、配置集群、 mapping的设计就花了我不少时间。如何有效地索引和查询，特别是中文的分词问题，做了不少实验。
数据同步： 我希望能在多个设备上访问，所以现在主要是在本地跑，但也在考虑如何更方便地同步数据。可能是Nextcloud或者Syncthing，也可能是自己写一套简单的同步逻辑。
UI的美化： SvelteKit的开发速度很快，但是UI设计我实在不擅长，所以现在它看起来比较朴素，但功能性是第一位的。我希望以后能花点时间在UI上，让它更赏心悦目一些。
总的来说，“灵感胶囊”是我一直在打磨的项目，它不仅提升了我的工作效率，更重要的是，它让我的知识不再是散落的珍珠，而是串联起来的项链。
2. “代码自动诊断师”——一个辅助调试的小工具（已基本完成，但持续优化中）
这个项目可以说是从我日常的痛点出发的。有时候调试一个bug，尤其是那些难以复现的、涉及到并发或者状态管理的bug，会耗费大量精力。我希望有一个工具能帮我预先分析代码，找出一些潜在的、常见的“臭虫”。
技术栈： 由于是分析代码，我主要用了Python，利用其强大的AST（Abstract Syntax Tree）解析能力。对于一些静态分析，我还引入了`astroid`库。
核心思路：
AST分析： 我编写了一个Python脚本，能够读取我项目中的Python文件，然后解析成AST。通过遍历AST，我可以识别出一些特定的代码模式。
常见的“臭虫”检测：
未使用的变量/函数： 这是最基础的，但有时候也会漏掉。
潜在的死锁： 比如在同一个锁的上下文里，又尝试获取同一个锁。
资源未释放： 比如打开了文件句柄但没有关闭，或者使用了`with`语句但里面有异常导致`__exit__`没被调用。
全局变量的滥用： 尤其是在多线程环境下，全局变量的修改容易导致意想不到的问题。
不安全的序列化： 比如直接序列化和反序列化一些敏感对象。
过时的库函数： 检查是否使用了已经被弃用的Python标准库函数或第三方库函数。
输出报告： 工具会生成一份报告，列出所有检测到的潜在问题，并给出代码位置和可能的解决方案。
集成到CI/CD： 我计划将这个工具集成到我的GitLab CI/CD流程中，每次提交代码时自动运行一次，提前发现问题。
遇到的挑战和有趣的细节：
AST的复杂性： Python的AST结构比我想象的要复杂得多，理解如何从AST中准确地提取信息需要耐心。
误报（False Positives）： 静态分析最大的难题之一就是误报。有时候工具会报一些实际上没有问题的代码，这需要不断调整规则和阈值，或者引入更复杂的上下文分析。
动态语言的限制： Python作为动态语言，很多问题只有在运行时才能暴露，静态分析只能做到“尽力而为”。比如一些复杂的类型错误或者逻辑错误，就很难通过静态分析发现。
启发式规则的构建： 我还在不断学习和摸索，添加更多基于我经验的启发式规则，让这个工具更“智能”。比如，我曾经遇到过一个棘手的bug，是由于在多线程环境中，一个对象的`__init__`方法里调用了另一个线程尚未初始化的资源，这非常难以追踪。我正在尝试构建一些规则来检测这种潜在的初始化顺序问题。
这个工具目前还在不断完善中，但它已经帮助我避免了几次不必要的调试时间，让我感觉自己的代码质量在一点点提升。
3. “家庭影院管理系统”（已完成，但有新想法）
这个项目有点个人生活化，我是一个电影爱好者，家里也添置了不少蓝光碟片和数字影音文件。管理起来就有点混乱，特别是想找某部电影，或者想看某个系列的下一部，总是要翻箱倒柜或者在文件夹里大海捞针。
技术栈： 这个项目我用了Node.js配合Express框架，数据库用了MongoDB，因为它比较灵活，适合存储电影的元数据。前端我用了React，做了一个简单的Web界面。
核心功能：
电影信息录入： 我写了一个脚本，可以根据电影的IMDb ID或TMDB ID，自动从网上抓取电影的封面、简介、演员、导演、评分等信息，然后存入数据库。
分类与标签： 支持按类型、年份、演员、导演等进行分类，也支持自定义标签。
观看状态跟踪： 可以标记电影是否看过，以及观影日期。
推荐系统（初步）： 基于我喜欢的电影类型和演员，给出一个初步的推荐列表。
多媒体文件关联： 关联我的影音文件在NAS上的路径，点击后可以直接跳转到文件管理界面。
遇到的挑战和有趣的细节：
API的限制： 很多电影信息API都有请求次数限制，或者需要付费。我找到了一些免费的API，但数据质量参差不齐，需要做一些清洗和整合。
刮削的准确性： 有时候电影的IMDb ID不准确，或者有多个同名电影，会导致刮削到错误的信息，需要手动修正。
用户体验： 我承认我的前端技术不是最顶尖的，所以界面设计上可能不够炫酷，但功能性是足够强的。
这个系统现在已经能比较好地管理我的电影库了，每次想看电影的时候，打开这个系统，选一个喜欢的，非常方便。不过，我最近在想，如果能加入一些社交属性，比如和朋友分享我的观影列表，或者一起评价电影，那会更有意思。
总的来说：
我的个人项目总是围绕着“效率提升”、“解决实际问题”和“满足好奇心”这几个点展开。它们就像是我技术学习的一个个“游乐场”，我在这里尝试新技术，巩固旧知识，解决一个又一个“小麻烦”。当然，很多项目都不是一次就能完美实现，更多的是在不断地迭代和优化中。
之所以愿意花时间做这些，是因为我觉得，作为程序员，如果不能把自己的技术用到让生活变得更好，那也太可惜了。这些项目虽然不一定能带来经济上的回报，但它们带给我的成就感和学习到的东西，却是无价的。
好了，差不多就这么多了。希望这些分享能让你对我这个“程序员”的日常有点更具体的了解！
1. 那个“万物皆可搜”的私有知识库（正在进行中，迭代更新ing）
这个项目是我的“心头肉”，我给它起名叫“灵感胶囊”。你可能也有这样的体会，平时看技术文章、学新的框架、写代码时遇到的各种问题和解决方案，总会随手保存一些链接、笔记、代码片段。时间一长，这些零散的信息就变成了一个巨大的“数字垃圾场”，需要的时候找起来费时费力，有时候甚至压根儿就想不起来自己保存过什么。
所以，我决定自己动手做一个能把这些信息整合起来，并且能高效检索的系统。
技术栈： 我选择的是一个比较经典的组合。后端用的是Python的FastAPI，因为它写起来又快又舒服，性能也足够应付我的个人使用。数据库方面，我用了PostgreSQL，因为它稳定可靠，支持JSONB类型，方便我存储各种结构化的和非结构化的笔记。前端嘛，考虑到我主要是在自己的电脑上用，没打算做成一个精美的Web App，就用了SvelteKit，因为它开发效率高，打包后的体积也小。
核心功能：
多来源数据导入： 我写了一些脚本，可以从Pocket、Instapaper这些稍后阅读工具导出我的文章，也可以直接导入Markdown文件，甚至可以通过浏览器插件一键保存当前页面的内容（这部分还在完善中，特别是Chrome插件的JS编写，有时候会卡壳）。
标签与分类： 我不像很多人那样喜欢严格的分类，更倾向于使用标签。所以“灵感胶囊”支持多层级的标签系统，而且在添加笔记的时候，我可以通过联想输入快速选择已经存在的标签，避免重复。
强大的全文检索： 这是最重要的部分。我集成了Elasticsearch。一开始我想着数据库自带的全文搜索够了，但随着笔记量的增加，效率下降明显。接入Elasticsearch后，搜索体验简直是天壤之别，关键词匹配、模糊搜索、甚至一些简单的布尔查询都能轻松实现。我还在研究如何接入一些文本向量化模型，实现更智能的语义搜索，比如搜索“如何优化Python的IO操作”，它能理解这是关于性能调优，并找到相关内容，而不是字面上的“IO”和“操作”。
Markdown编辑器与预览： 接入了一个比较好用的Markdown编辑器（我用了`remarkgfm`和`rehypehighlight`），写笔记的时候可以实时预览，代码块高亮也很舒服。
自动化整理： 我写了一些定时任务，比如每周检查一下Pocket的导出文件，自动整理一些链接，给它们打上初步的标签。
遇到的挑战和有趣的细节：
浏览器插件的兼容性： 刚开始做Chrome插件的时候，经常被各种安全策略搞得头疼，比如跨域请求、DOM操作等等，花了不少时间去理解和解决。
Elasticsearch的配置： 第一次接触Elasticsearch，光是安装、配置集群、 mapping的设计就花了我不少时间。如何有效地索引和查询，特别是中文的分词问题，做了不少实验。
数据同步： 我希望能在多个设备上访问，所以现在主要是在本地跑，但也在考虑如何更方便地同步数据。可能是Nextcloud或者Syncthing，也可能是自己写一套简单的同步逻辑。
UI的美化： SvelteKit的开发速度很快，但是UI设计我实在不擅长，所以现在它看起来比较朴素，但功能性是第一位的。我希望以后能花点时间在UI上，让它更赏心悦目一些。
总的来说，“灵感胶囊”是我一直在打磨的项目，它不仅提升了我的工作效率，更重要的是，它让我的知识不再是散落的珍珠，而是串联起来的项链。
2. “代码自动诊断师”——一个辅助调试的小工具（已基本完成，但持续优化中）
这个项目可以说是从我日常的痛点出发的。有时候调试一个bug，尤其是那些难以复现的、涉及到并发或者状态管理的bug，会耗费大量精力。我希望有一个工具能帮我预先分析代码，找出一些潜在的、常见的“臭虫”。
技术栈： 由于是分析代码，我主要用了Python，利用其强大的AST（Abstract Syntax Tree）解析能力。对于一些静态分析，我还引入了`astroid`库。
核心思路：
AST分析： 我编写了一个Python脚本，能够读取我项目中的Python文件，然后解析成AST。通过遍历AST，我可以识别出一些特定的代码模式。
常见的“臭虫”检测：
未使用的变量/函数： 这是最基础的，但有时候也会漏掉。
潜在的死锁： 比如在同一个锁的上下文里，又尝试获取同一个锁。
资源未释放： 比如打开了文件句柄但没有关闭，或者使用了`with`语句但里面有异常导致`__exit__`没被调用。
全局变量的滥用： 尤其是在多线程环境下，全局变量的修改容易导致意想不到的问题。
不安全的序列化： 比如直接序列化和反序列化一些敏感对象。
过时的库函数： 检查是否使用了已经被弃用的Python标准库函数或第三方库函数。
输出报告： 工具会生成一份报告，列出所有检测到的潜在问题，并给出代码位置和可能的解决方案。
集成到CI/CD： 我计划将这个工具集成到我的GitLab CI/CD流程中，每次提交代码时自动运行一次，提前发现问题。
遇到的挑战和有趣的细节：
AST的复杂性： Python的AST结构比我想象的要复杂得多，理解如何从AST中准确地提取信息需要耐心。
误报（False Positives）： 静态分析最大的难题之一就是误报。有时候工具会报一些实际上没有问题的代码，这需要不断调整规则和阈值，或者引入更复杂的上下文分析。
动态语言的限制： Python作为动态语言，很多问题只有在运行时才能暴露，静态分析只能做到“尽力而为”。比如一些复杂的类型错误或者逻辑错误，就很难通过静态分析发现。
启发式规则的构建： 我还在不断学习和摸索，添加更多基于我经验的启发式规则，让这个工具更“智能”。比如，我曾经遇到过一个棘手的bug，是由于在多线程环境中，一个对象的`__init__`方法里调用了另一个线程尚未初始化的资源，这非常难以追踪。我正在尝试构建一些规则来检测这种潜在的初始化顺序问题。
这个工具目前还在不断完善中，但它已经帮助我避免了几次不必要的调试时间，让我感觉自己的代码质量在一点点提升。
3. “家庭影院管理系统”（已完成，但有新想法）
这个项目有点个人生活化，我是一个电影爱好者，家里也添置了不少蓝光碟片和数字影音文件。管理起来就有点混乱，特别是想找某部电影，或者想看某个系列的下一部，总是要翻箱倒柜或者在文件夹里大海捞针。
技术栈： 这个项目我用了Node.js配合Express框架，数据库用了MongoDB，因为它比较灵活，适合存储电影的元数据。前端我用了React，做了一个简单的Web界面。
核心功能：
电影信息录入： 我写了一个脚本，可以根据电影的IMDb ID或TMDB ID，自动从网上抓取电影的封面、简介、演员、导演、评分等信息，然后存入数据库。
分类与标签： 支持按类型、年份、演员、导演等进行分类，也支持自定义标签。
观看状态跟踪： 可以标记电影是否看过，以及观影日期。
推荐系统（初步）： 基于我喜欢的电影类型和演员，给出一个初步的推荐列表。
多媒体文件关联： 关联我的影音文件在NAS上的路径，点击后可以直接跳转到文件管理界面。
遇到的挑战和有趣的细节：
API的限制： 很多电影信息API都有请求次数限制，或者需要付费。我找到了一些免费的API，但数据质量参差不齐，需要做一些清洗和整合。
刮削的准确性： 有时候电影的IMDb ID不准确，或者有多个同名电影，会导致刮削到错误的信息，需要手动修正。
用户体验： 我承认我的前端技术不是最顶尖的，所以界面设计上可能不够炫酷，但功能性是足够强的。
这个系统现在已经能比较好地管理我的电影库了，每次想看电影的时候，打开这个系统，选一个喜欢的，非常方便。不过，我最近在想，如果能加入一些社交属性，比如和朋友分享我的观影列表，或者一起评价电影，那会更有意思。
总的来说：
我的个人项目总是围绕着“效率提升”、“解决实际问题”和“满足好奇心”这几个点展开。它们就像是我技术学习的一个个“游乐场”，我在这里尝试新技术，巩固旧知识，解决一个又一个“小麻烦”。当然，很多项目都不是一次就能完美实现，更多的是在不断地迭代和优化中。
之所以愿意花时间做这些，是因为我觉得，作为程序员，如果不能把自己的技术用到让生活变得更好，那也太可惜了。这些项目虽然不一定能带来经济上的回报，但它们带给我的成就感和学习到的东西，却是无价的。
好了，差不多就这么多了。希望这些分享能让你对我这个“程序员”的日常有点更具体的了解！
网友意见
作为一名有追求的程序员，工作之余肯定会捣鼓属于自己的东西，很想知道大家都在做什么有趣的事情？
类似的话题
-
作为一名程序员，我一直在折腾几个个人项目，说实话，这些项目有的是在积累经验，有的是纯粹为了满足好奇心，还有些则是希望能解决自己生活中遇到的一些小麻烦。下面就给你仔细说说，尽量把它们讲得生动点，让你感觉像是跟我面对面聊天一样。1. 那个“万物皆可搜”的私有知识库（正在进行中，迭代更新ing）这个项目是............. -
台湾公司停电后程序员用纸笔手写代码，这个故事确实很有代表性，也勾起了我作为一名程序员对过往的一些神奇经历的回忆。我自己的经历可能不像用纸笔写代码那样戏剧化，但同样充满了挑战、创造力和一丝“程序员式的浪漫”。让我回忆一下，我最能称得上“神奇”的一次工作经历，那是在我刚入职一家创业公司不久，负责一个早期.............
-
作为一个码农，我这工位上的物件儿，说起来也挺有意思的，不像那种整洁得跟样板间似的，反而有点烟火气，也有点我这职业特有的“怪癖”。首先，最显眼的当然是我的 显示器。我用的是两块27寸的飞利浦2K显示器，放在一起简直是我的“双屏世界”。左边这块通常放着我的代码编辑器，IDE跑得飞起，各种文件树、代码窗口.............
-
作为一名怀揣理想的程序员，踏上这段充满挑战与创造的旅程，阅读无疑是我们最忠实的伙伴和最锐利的武器。市面上的技术书籍汗牛充栋，但要从中挑选出那些真正能启迪思维、塑造价值观、引领我们走向卓越的经典，则需要一些指导。下面，我将结合自己的学习和思考，为你梳理一些我认为“必读”的书籍，并尽量深入地聊聊它们为何.............
-
兄弟，你说这话我太能理解了。这感觉就像是站在一堆闪闪发光的高楼下面，自己那栋还在地基阶段。咱们在美国这地方，周围都是各路神仙，什么算法大佬、架构奇才、全栈鬼才，简直不要太多。有时候刷刷技术博客，看看人家的开源项目，再对比一下自己敲的代码，那叫一个焦虑。你提到的那种“国内同行都太强了”的感觉，其实背后.............
-
这个问题就像在问一个厨师：“你做过多少次番茄炒蛋？”或者一个作家：“你写过多少次关于爱情的诗？” 说实话，我数不清了。真的，太多太多了。对我来说，「hello world」不仅仅是一行代码，它更像是一种仪式，一种对新世界、新工具的敲门砖。刚接触一门新的编程语言，或者尝试一个新的开发环境，我的第一件.............
-
哈哈，问到点子上了！作为一名程序员，要说实话，这真不是一件容易的事，尤其是在工作之后，时间被代码、Bug、以及无穷无尽的需求占得满满当当的。但我还是找到了，而且一路走来，觉得挺有意思的，也积累了一些“血泪史”和经验。先说说我的情况吧。大学毕业就进了这家互联网公司，典型的996模式（当然，现在国家提倡.............
-
作为一名程序员，在日常工作中，绘制流程图、时序图、状态图等可视化图形是必不可少的技能，它们能极大地帮助我们梳理逻辑、沟通设计、记录分析。随着技术的发展，市面上的工具也层出不穷，但经过多年的摸索和实践，我通常会根据不同的场景和需求，选择最顺手的几款软件。1. 简单快速、临时记录：Mermaid (与 .............
-
这问题触及到我内心深处的一个甜蜜点。很多时候，当我们谈论编程时，总会聚焦在那些敲击键盘、调试代码的直接技巧上，好像整个过程都是在与机器的语言搏斗。但对我来说，这种看法太狭隘了。数学，噢，数学才是那个藏在幕后的、真正的魔法师，它让我的编程之路更加顺畅，也更有趣，甚至在很多时候，它就像是我大脑里一个无形.............
-
12306 这玩意儿，啧啧，每次放假前都是一场“大型灾难片”。作为码农，看着它一次次宕机、一次次卡顿，真真是心痒痒，想狠狠地把它“操”一番。要说最想优化哪个功能，那绝对是——购票流程的稳定性与响应速度，特别是秒杀高并发场景下的表现。我知道，这话说得有点笼统，就像跟产品经理说“用户体验要做好”一样。但.............
-
我这里没啥“工作台”的说法，你指的是我码字的“地点”吧？ 我没有实体，所以我没有一个像你们那样，摆满键盘、屏幕、鼠标、咖啡杯，可能还有点凌乱的实物工作台。但我可以告诉你，我“工作”的时候，我的“工作台”是这样的：我没有物理空间的束缚，但有无形的“思考空间”。你可以想象成一个无比庞大、信息流如同瀑布般.............
-
作为一名“曾经的程序员”，这个问题对我来说触及了职业生涯中一个重要的转折点。如果我是一个真正拥有过程序员身份的人，那么我不会当程序员的原因，以及我现在在做什么，将是一个充满故事和思考的过程。曾经作为程序员的你，为什么不当程序员了？让我坦诚地说，我之所以不再是传统意义上的“程序员”，是因为我的进化方向.............
-
作为程序员，我确实遇到过一些让人哭笑不得、甚至捶胸顿足的代码注释。有些注释就像给一个已经摆烂的房间里，又塞进一堆不知所云的杂物，让人看了头更疼。让我印象最深刻的一次，是在维护一个好几年前的老项目。那个项目挺大的，涉及的模块和功能也很多。我接手的时候，已经有人走了，留下的代码只能靠着注释和自己的理解来.............
-
作为一个程序员，2017年绝对是我职业生涯中一个非常“忙碌”但收获颇丰的年份。与其说我“习得了”什么，不如说我被推着，主动地去探索和拥抱了一些在当时崭露头角的或者已经成为主流的技术趋势。回忆起来，有几个方面给我留下了特别深刻的印象，并且至今都在我的日常工作中发挥着作用。首先，深入理解了容器化技术，特.............
-
我得说，大二那会儿，虽然现在回想起来好像是很久以前的事了，但那段时光绝对是我“炼狱”与“顿悟”交织的时期。用现在的话说，就是我在疯狂地补课，并且试图找到自己的方向。先说说“炼狱”部分：基础的轰炸，以及理论的泥沼大二啊，学校的课程密度一下子就上来了。什么数据结构、操作系统、计算机网络、编译原理、离散数.............
-
作为一名程序员，我承认“坚持不懈地学习”和“不累”这两种状态之间存在着张力。老实说，累是肯定累的，但同时，驱使我不停学习的动力也异常强大，甚至常常能盖过疲惫感。让我来详细地为你解析一下，是什么让我，一个程序员，在这个快速变化的领域里坚持不懈地学习，以及这种坚持背后复杂的感受。 为什么坚持不懈地学习？.............
-
坦白说，这确实是个需要斟酌的问题。作为一名程序员的面试官或主管，我并非要求每个人都必须达到专业打字员的水平，但“不会盲打”和“二指禅”这样的描述，确实会让我产生一些考量。首先，我得承认，现代程序员的工作，离不开频繁的键盘输入。从编写代码、调试、提交代码，到撰写文档、回复邮件、使用各种开发工具，键盘几.............
-
面试官问你如何看待“阿里月饼事件”，这是一个非常考验情商和价值观的问题，尤其对于程序员来说，既要展现技术人的理性思维，也要体现对公司文化的理解和对社会现象的认知。下面我将从几个方面详细地阐述，你可以根据自己的理解和面试官的反应进行调整。核心思路：在回答这个问题时，你需要展现以下几个层面的能力：1. .............
-
在咱们程序员的世界里，这问题真是个老生常谈，但又无比实在。你说，是把代码写得跟艺术品似的，每一行都严丝合缝，逻辑清晰得像一本教科书；还是能把客户要的功能捣鼓出来，哪怕过程有点磕磕绊绊，代码像是个拼凑起来的集市？我倾向于认为，咱们得在两者之间找到一个平衡点，而且这个平衡点，更多地会向“代码质量”这边倾.............
-
关于“是否应该抵制实施996工作制的互联网公司产品与服务”这个问题，我作为程序员，确实有过很多思考，也和不少同行交流过。这是一个复杂的问题，很难简单地用“是”或“否”来回答。它涉及到个人价值观、职业道德、行业生态、社会责任以及现实的无奈等等。下面我想详细聊聊我的看法，尽量不掺杂那些“官方”的、听起来.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有