Was searching apps for inspiration, wondering if Clear is still accessible, and it is! Still updating!

I stumbled upon this blog and saw the latest article, "15 Years Ago Yesterday." The first sentence immediately grabbed my attention:

"Fifteen years ago yesterday, I was 65 and lying on an operating table at UCLA Medical Center, about to have open heart surgery."

It's incredible to think this person is 80 years old and still blogging frequently! That's so cool!

曾经我也想过一了百了
是因为还没有遇见你
像你这样的人存在这世界上
让我稍微对这世界感到喜欢

终于可以 get rid of Cloudflare's Turnstile 了么？

Gemini CLI 也加入了战局，这下热闹了

Antfu 分享了自己做开源项目的经验和看法，核心观点是“Yak Shaving”（剪牦牛毛）这一概念。Yak Shaving 原本指在完成一项任务时，不断被其他未完成的任务打断，最终偏离目标。然而，作者认为，如果运用得当，Yak Shaving 反而能成为推动进步的重要动力，尤其是在开源领域。

作者通过自己的亲身经历，讲述了如何从解决实际问题出发，逐步孵化出 i18n Ally、VueUse 和 vue-demi 等知名开源项目，并最终加入 Vue 团队，实现全职开源。他强调，成功的开源项目并非仅靠机遇、营销或技术创新，更重要的是开始项目的动机和持续的动力，而这种动力往往来源于解决自己遇到的实际问题。

文章提出了“Shave the Good Yak”的方法论：首先是“发现问题”，即解决自己遇到的实际问题，因为作为用户最了解痛点；其次是“解决问题”，在没有现有解决方案或现有方案不佳时，大胆尝试；接着是“点到为止”，不要抱太大期望，够用即可，及时回到主线任务；然后是“完善项目”，作为第一用户不断改进，并适时分享；最后是“发现更多问题”，通过解决问题和社区反馈进入正循环。

本次演讲中，前特斯拉人工智能总监 Andrej Karpathy 探讨了软件的演进，将其划分为三个阶段：软件 1.0（传统代码）、软件 2.0（神经网络）和软件 3.0（大型语言模型）。他强调，大型语言模型（LLM）正以前所未有的方式改变着软件开发，它们可以通过自然语言进行编程，并催生了“部分自主应用”。Karpathy 将 LLM 比作操作系统和公用事业，并指出了其高昂的计算成本和独特的“心理学”特性，如幻觉和顺行性遗忘症。他还分享了利用 LLM 进行快速原型开发的经验，并提出了为 AI 代理构建软件的建议，例如创建 LLM 友好的数据格式和文档。他总结道，未来十年将是部分自主产品蓬勃发展的时代。