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HuiZhu - 代碼考古學:如何讓你的代碼不再是“未解之謎”?

你有沒有經歷過這種“靈魂出竅”的時刻: 盯着一段三個月前自己親手寫的代碼,感覺像是在看外星文明留下的天書。邏輯極其精妙,變量名簡寫得極其瀟灑,但你就是死活想不起來——這玩意兒到底是用來幹嘛的? 如果説寫代碼是構建一座宏偉的宮殿,那麼寫註釋就是給這座宮殿繪製“導遊圖”。遺憾的是,在趕進度的修羅場裏,我們往往只顧着添磚加瓦,卻忘了留下任何文字線索。 最終,項目變成了一座“數字迷宮”。新來的同事在裏面暈

AI

HuiZhu - 別讓今天的技術選型,成為明年團隊的"辭職信"

技術圈有個殘酷的真相:70% 的技術債務,在項目啓動的第一週就已經註定了。 我們往往以為自己在做"技術選型",實際上可能只是在進行一場"盲目跟風"。看到大廠出了新框架就想用,聽到 K8s 是未來就硬上,覺得微服務時髦就強拆單體。結果呢?一年後,團隊為了維護這套並不適合業務的複雜架構疲於奔命,當年的"前瞻性決策"變成了如今甩不掉的"填坑噩夢"。 選型不是選美,更不是賭博。它是用有限的資源,去換取未來

generative-ai , 技術選型 , 架構設計 , prompt , 效能工具

HuiZhu - 你的 Git 提交記錄,比你的代碼更懂你

fix bug update aaaaa temp fix ready to go final fix final fix 2 打開終端,輸入 git log --oneline。如果你的屏幕上出現了上面這類列表,恭喜你,你正在維護一個 “黑匣子”。 在 996 的重壓和 Deadline 的追趕下,我們往往只顧着把代碼推上去。至於 Commit Message

程序員 , prompt , 代碼規範 , 團隊協作 , Git

HuiZhu - 你敢在週五下午發佈代碼嗎?只有寫單元測試的人才配有的“鬆弛感”

“改一行代碼,崩整個系統。” 這句聽起來像段子的玩笑,卻是無數開發者心中真實的恐懼。 問你一個扎心的問題:如果現在讓你重構核心業務裏的那個 calculatePrice 函數,你敢立馬點上線嗎? 大多數人的回答是沉默。因為我們心裏沒底。我們寫的代碼就像沒有地基的房子,看着光鮮,實則搖搖欲墜。一旦需要修改,就像是在玩疊疊樂,生怕抽錯一塊木條,整個大廈瞬間坍塌。 這種恐懼的根源,就是缺乏單元測試。我們

tdd , 單元測試 , 自動化測試 , 代碼質量 , prompt

HuiZhu - 面對那坨5000行的"祖傳代碼",你是否也曾想過離職?

當你顫抖着雙手點開那個名為 OrderManager.java 的文件,滾動條彷彿深不見底的黑洞——5328行代碼,260個if-else嵌套,沒有任何註釋,上一次修改記錄是三年前離職的"大神"。 老闆讓你"加個小功能",你卻感覺像是在拆彈:剪斷紅線,可能是新增功能成功;剪斷藍線,整個生產環境可能瞬間崩塌。 這就是每個程序員的夢魘——"防禦性編程"變成了"不敢動編程"。 我們常説"代碼是寫給人看的

generative-ai , 設計模式 , 軟件架構 , 代碼重構 , prompt

HuiZhu - 以為是貓踩了鍵盤?這串“亂碼”其實能幫你省下兩小時加班

望着屏幕上那行 ^([a-z0-9_\.-]+)@([\da-z\.-]+)\.([a-z\.]{2,6})$,你的腦海裏是否閃過一絲疑惑:我是誰?我在哪?這到底是代碼還是我的貓剛才跳上了鍵盤? 在程序員的世界裏,有一種“咒語”叫做正則表達式(Regex)。它強大到能從百萬行日誌裏精準揪出那個報錯的IP,卻也晦澀到讓無數英雄好漢競折腰。 甚至有個段子説:如果你有一個問題,你決定用正則表達式解決,那

generative-ai , regexp , chatgpt , 正則表達式 , prompt

HuiZhu - 別再給數據庫堆硬件了,你的SQL可能只是在"磨洋工"

有些開發者信奉一種"暴力美學":查詢慢?加索引!還慢?加內存!再慢?換固態! 這種"氪金變強"的思維,往往掩蓋了真正的技術貧瘠。 在雲原生時代,每一次低效的全表掃描,每一毫秒的CPU空轉,燃燒的不僅是服務器資源,更是實實在在的美元賬單。很多時候,你引以為傲的"複雜業務邏輯",在數據庫看來,不過是一堆甚至連執行計劃都無法命中的垃圾代碼。 今天,我們要打破"性能優化=玄學"的刻板印象。不需要你背誦幾百

generative-ai , 數據庫 , chatgpt , SQL , prompt

HuiZhu - 團隊擴張的"隱形天花板":用AI把"金牌員工"的經驗一鍵複製

"這個去問老王,那個得問Lisa" 場景重現: 新員工小張:"主管,這個緊急退款流程怎麼走?系統裏沒找到入口。" 主管:"啊,這個特殊情況得特批。你去問問財務的老李,他上次處理過。" 老李:"這事兒以前是運營的老趙管的,我現在只負責打款,審批流還得問問現在的運營負責人..." 小張拿着單子轉了一圈,一下午過去了,客户還在羣裏罵娘。 這段對話熟悉嗎? 在很多快速發展的團隊裏,這被稱為"部

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HuiZhu - 拒絕"自嗨式"產品設計:用AI生成專業調研問卷,專治各種"偽需求"

"我覺得用户會喜歡"——這是產品經理最昂貴的錯覺 你是否經歷過這樣的場景: 團隊熬了兩個通宵上線的新功能,滿心歡喜地盯着後台數據,結果點擊率寥寥無幾。 覆盤會上,大家面面相覷:“上線前我們不是問過幾個用户嗎?他們都説挺需要的啊。” 問題恰恰就出在這個“問”字上。 大多數非專業出身的產品經理或創業者,在做用户調研時容易陷入“誘導性提問”的陷阱: ❌ “如果我們上線這個功能,你會用嗎?”(用

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HuiZhu - 拒絕做"SQL取數機":我用這條AI指令,把枯燥報表變成了商業參謀

90%的數據報告都在"裸奔" 你有沒有算過這樣一筆賬:你花了3天清洗數據,寫了500行SQL,做了10張精美的Echarts圖表,最後熬夜寫出的分析報告,老闆只看了不到30秒。 "數據我都看到了,然後呢?" 這句話是不是像一把刀子插在心上? 我們在SegmentFault這樣的技術社區裏,討論了太多關於Pandas、Spark、ClickHouse的技術細節,卻往往忽略了一個殘酷的現實:在商業世界

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HuiZhu - // TODO: 寫一封讓老闆秒回的郵件?試試這個AI提示詞模板

// 程序員寫郵件的日常 try { const email = writeEmail(); // 期望: 專業得體,重點突出 // 實際: 寫了刪,刪了寫,最後發出去像流水賬 } catch (error) { console.log("郵件焦慮綜合徵又犯了"); } 數據顯示,87%的程序員寫商務郵件需要30分鐘以上,其中63%的人會反覆修改超過3次。不是不會寫

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HuiZhu - 每週8小時耗在會議上,但73%的會議紀要根本沒人看

數據顯示,職場人平均每週花費8小時在各類會議上,但調研發現:73%的會議紀要在發出後根本沒人仔細讀,92%的行動項沒有被有效追蹤。 更尷尬的是,38%的職場人承認自己"從不寫會議紀要",原因不是懶,而是不知道該怎麼記錄才有用。 這就是會議紀要的真實現狀:會開了,時間花了,但價值沒沉澱下來。 會議紀要為什麼淪為"形式主義"? 真正的問題不是寫不寫,而是寫了沒人用。我見過太多這樣的紀要: 會議紀要 -

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HuiZhu - 寫週報還在手動湊字數?試試這個結構化提示詞模板

週報:開發者的代碼之外的另一場戰鬥 週五下午 5 點,代碼提交完了,測試也跑通了,本想着可以準點下班。突然想起來:週報還沒寫。 打開文檔,腦子裏的想法是這樣的: const weeklyReport = { tasks: ['修bug', '寫代碼', '開會', '對接需求'], hours: 40, result: '???' } 問題就在這個 result 上。工作做了一堆,但該

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HuiZhu - 【免費】我做了個 Chrome 擴展,一鍵召喚 17 個 AI 大模型幫你總結一切!

哈嘍,各位思否的掘友們! 作為一名開發者,大家每天是不是跟我一樣,被海量的技術文章、冗長的 YouTube 教程和看不完的官方文檔給淹沒了?經常是收藏夾裏吃灰,腦子裏空空。 為了解決這個信息過載的問題(順便可以光明正大地“摸魚”),我開發了一款完全免費的 Chrome 擴展:AI Summarizer - Web YouTube。 它就像你的隨身 AI 閲讀助手,能把任何網頁、視頻、甚至是 PD

chrome , 資訊 , chatgpt , 人工智能 , claude

HuiZhu - 技術人做活動策劃?這個AI指令幫你搞定專業方案

作為開發者或技術leader,你有沒有遇到過這種情況:老闆突然讓你負責技術沙龍、產品發佈會或者團隊建設活動,你對着PPT發呆半天,不知道從哪兒開始? 我之前也遇到過。明明寫代碼很溜,一到策劃活動就抓瞎——預算怎麼算?流程怎麼設計?風險怎麼控制?感覺每個環節都是坑。 技術人策劃活動的三大痛點 跟幾個做過活動的技術朋友聊過,大家的困擾出奇一致: 1. 不知道完整流程包含什麼 策劃案要寫哪些部分?

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HuiZhu - 30分鐘搞定媒體級新聞稿!我開源了這個"公關寫手"AI指令

哈嘍,各位思否的開發大佬們! 作為技術人,我們最擅長的是寫代碼、解決問題,但一提到"新聞稿",很多人就懵了。 "我們產品功能很強,為什麼媒體不報道?" "技術這麼牛,為什麼投資人聽不懂?" "明明很用心,為什麼傳播效果這麼差?" 這些問題,本質上都是內容表達能力的問題。 最近我整理了一套"新聞稿撰寫AI指令",把專業公關寫手的思維模式,用我們程序員最熟悉的"工程化思維"重新包裝了一下。

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