Literate Programming 中的迭代困境与解法
Anna Liberty 在实践中发现，用 literate programming 工具（如 Entangled）写代码时，同步维护自然语言文档和源码会让快速迭代变得痛苦。她提出一个新思路：先在自然语言里写完设计描述，再翻译成代码，这样每次改动都天然有文档，也逼自己先把设计想清楚。
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收藏我签署了“人类 Emacs”承诺书
作者因反对 LLM 生成代码，签署了 GNU Emacs 的“人类代码承诺书”，承诺若 GNU 项目允许 AI 代码将退出。相比 Vim 维护者拥抱 LLM，Emacs 社区目前坚守人工编写代码的底线。这一立场在 AI 渗透编程的当下极具争议性，反映了部分开发者对代码质量和伦理的坚持。
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作者分享重新拾起 Zig 语言的个人体验与思考。文章基于 Lobsters 社区的讨论，探讨了在 Rust 主导的系统中，Zig 作为系统级编程语言的独特定位和回归价值。
关于大语言模型的声明
作者Anna Liberty声明坚决不使用生成式AI进行写作或编程，也不接受他人使用AI生成的代码作为开源贡献。她已尽可能在工具中禁用AI集成，并拒绝任何要求使用或阅读AI生成内容的请求。 这一立场反映了部分核心开发者对AI介入技术工作的排斥，旨在维护代码和创作的纯粹性与人味。
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一种对待大语言模型的实用主义方法
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弃用LinkedIn，去建一个个人网站
作者分享了自己从被教授建议注册LinkedIn到最终放弃账号的个人经历。她认为建立个人网站比依赖LinkedIn更能掌握自己的职业形象和机会。 文章主张技术人员应摆脱对大型社交平台的依赖，转而构建独立的个人网站作为核心阵地。
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