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嗨，HN，我是Djoumé。我已经做了超过20年的开发者，像很多人一样，在过去几个月里，我几乎都是通过代理进行编码。 能够在任何技术栈中快速构建代码原型真是太棒了，但在构建可靠和可扩展的东西时，除非我了解相关技术，否则我无法有效地指导代理。而最让我担心的是，我发现由于AI编码，我的许多技术技能正在下降。 回顾我的经历，我也担心新一代“AI原生”软件开发者将如何获得技术深度。 因此，我创建了fata.dev：一个针对编程技能（Rust、CSS、React、Python、TypeScript、架构）的短时每日间隔重复学习课程。 你可以在浏览器中试用，无需注册： [https://fata.app/courses](https://fata.app/courses) 这是一个以离线优先为设计理念的移动应用，使用Capacitor、RxDB和Firebase构建。最初的课程是手动编写的，但现在大部分内容都是AI生成的。生成一个课程大约需要3000次大型语言模型调用，每个代码示例都经过编译、代码检查、单元测试、AI处理和最终的人工审核。 非常感谢您对产品和网站的反馈，欢迎分享哪些地方做得好，哪些地方可以改进。谢谢！

你好，亲爱的过度刺激的孩子们 我不知道这是否是我这一代人的特征，还是我日益严重的注意力缺陷多动障碍，或者仅仅是懒惰，但每当我坐下来开始学习某样东西时，神奇的是，我总是会去研究一些最随机的事情。 需要至少学习1小时的博弈论？我最多只能做到3.5小时的二战趣闻。 无论如何，作为一个懒惰的人，我没有找到专注和完成任务的意志力，而是做了一个可定制的前向代理。你可以在节点中定义自定义规则，按视觉方式排列它们在策略流程中，并将它们打包成模式。你可以在这里找到它：https://github.com/Vaccarini-Lorenzo/ProductivityProxy 这是我为个人使用而构建的项目，但由于工作等原因，我没有以前那么多的空闲时间，所以我希望有人比我更聪明、更有时间的人能接手并将其做好。或者也许它对某些人来说就这样也很有用。 几点说明： - 这是一个为“高级用户”设计的项目，你可能需要在节点中编写一些（Python）代码来描述它们的行为，但嘿，让大型语言模型（LLM）来为你完成这项工作吧：该项目有良好的文档，我计划打包一个AGENTS.md，并提供友好的API，以便你可以用自然语言定义本地流程，让你最喜欢的LLM来编写策略。 - 它是基于mitmproxy构建的，你需要将其作为依赖（以及他们的证书）。 附言： 这是一个Tauri应用。目前，自动代理设置仅支持macOS（我在Apple Silicon上进行了测试）。在其他平台上，你需要手动将浏览器指向代理，跨平台支持仍然是待办事项。

我尝试了许多不同的模型，毫无疑问，它们生成的代码在“质量”上差异很大。这其中有些是主观的，但也有一些客观的标准来衡量“好”代码。 我希望这能成为AI基准测试的一个指标，这样我就可以根据这个来选择模型，因为老实说，这是我最关心的事情之一。 问题是：如何衡量这些东西，什么是指标？ ……也许根本没有办法做到这一点，因为这个指标并不在图表中。