🌗 GitHub - Sakura-sx/typr
➤ 提升打字技巧的開源工具
✤ https://github.com/Sakura-sx/typr
這是一個名為“typr”的開源命令列打字練習工具，靈感來自於 keybr。它使用演算法根據字母的準確度、在英語中的頻率和你的打字速度來選擇單字，以優化你的打字速度。該專案使用 Python 撰寫，並提供 Windows 和 Linux 的安裝說明，以及多種運行參數，例如設定時間限制、單字數量和允許錯誤等。同時也歡迎社羣貢獻程式碼。
+ 感覺這是一個很酷的工具，對於需要經常打字的人來說很有用。
+ 命令列介面雖然簡潔，但可能不太適合所有使用者，如果能有圖形介面就更好了。
#開源專案 #程式設計 #打字練習

🌘 以 280 個字元建模世界
➤ 極簡著色器的藝術與技術
✤ https://tympanus.net/codrops/2025/06/23/modeling-the-world-in-280-characters/
本文探討了作者 Xor 如何透過編寫極簡著色器程式 (限制在 280 個字元以內)，結合程式碼、藝術與限制的創作過程。作者分享了創作的動機、方法，以及如何利用 Twigl.app 這個線上著色器編輯器來簡化流程。過程中，作者強調了程式碼高爾夫 (code golfing) 的樂趣與挑戰，以及它如何激發創造力、促進學習，並建立社羣連結。文中也簡要介紹了著色器的原理，並分享了實際的程式碼範例和創作心得。
+ 真是太令人驚嘆了！原來程式設計也可以這麼有藝術感，而且還能用這麼少的字元實現這麼複雜的效果。
+ 我一直對著色器很感興趣，但覺得很難入門。這篇文章讓我看到了一個有趣的切入點，或許我可以嘗試用 Twigl.app 玩玩看。
#程式設計 #著色器 #藝術 #技術

🌘 PyTorch 使用 None 進行重塑
➤ 遮罩技巧與 PyTorch 重塑的應用
✤ https://blog.detorch.xyz/post/2025-06-21-pytorch-reshaping-with-none.md
這篇文章探討了在 PyTorch 中使用 `None` 進行張量重塑的方法，尤其是在處理可變長度序列資料時，例如自然語言處理。作者解釋瞭如何利用廣播機制 (broadcast mechanism) 建立遮罩 (mask)，以忽略填充的無效 token，並提供了使用 `reshape` 函數作為替代方案，以提高程式碼的可讀性。
+ 這篇文章清楚地解釋了 PyTorch 中 `None` 的用法，對於初學者來說很有幫助。
+ 我一直對廣播機制感到困惑，這篇文章提供了一個很好的實際例子，讓我更容易理解。
#程式設計 #PyTorch #深度學習 #序列處理

🌗 程式設計中時間的思考方式
➤ 理解時間的本質，避免程式碼中的時間陷阱
✤ https://shanrauf.com/archive/how-to-think-about-time-in-programming
本文探討了程式設計中處理時間的複雜性，並提出了一個概念模型。作者將時間分為「絕對時間」和「民用時間」兩類，解釋了「Epoch」（起點時間）的重要性，以及如何使用Unix時間和格里曆來表示和計算時間。同時，文章也深入探討了時間追蹤的歷史，從依賴太陽位置到現代的UTC標準，以及閏秒調整的必要性。作者強調，理解時間的本質對於避免程式碼中的錯誤至關重要。
+ 這篇文章深入淺出地解釋了時間在程式設計中的概念，讓我對時間處理有了更清晰的認識。
+ 以前總是覺得時間處理很麻煩，看完這篇文章，感覺有了一些解決問題的思路和方向。
#程式設計 #時間 #UTC #日期時間

🌕 古老 X11 縮放技術的禁忌祕辛揭露
➤ 挑戰 X11 的極限，實現跨螢幕精準縮放
✤ https://flak.tedunangst.com/post/forbidden-secrets-of-ancient-X11-scaling-technology-revealed
這篇文章詳細描述了作者如何成功地在 X11 系統中實現了精準的 DPI 縮放和跨多螢幕的固定尺寸顯示，打破了普遍認為 X11 無法實現這些功能的觀念。作者透過 OpenGL 繪製一個指定物理尺寸的圓形，並利用螢幕配置事件和 X server 的資訊，動態調整圓形的大小，使其在不同解析度和尺寸的螢幕上始終保持一致的物理尺寸。過程中，作者揭示瞭如何從 XRRScreenResources 等結構中獲取螢幕的物理尺寸和虛擬尺寸，並解決了實際測量中遇到的誤差。作者最終成功地在筆記型電腦、顯示器和電視上實現了相同尺寸的圓形顯示，證明瞭 X11 的縮放能力。
+ 哇！我一直以為 X11 縮放根本不可能，沒想到竟然可以做到！作者真是太厲害了！
+ 這篇文章寫得非常詳細，讓人瞭解了 X11
#程式設計 #X11 #顯示器

🌕 編寫玩具軟體是一件樂事
➤ 重拾程式設計的樂趣：從玩具專案開始
✤ https://blog.jsbarretto.com/post/software-is-joy
本文探討了編寫小型、簡單程式（玩具軟體）對提升程式設計師理解和熱情的重要性。作者以費曼的名言「我無法創造的東西，我無法理解」為出發點，鼓勵開發者不要害怕「重新發明輪子」，因為透過自行構建，能更深入地理解軟體運作原理。在人工智慧威脅取代部分開發者工作、軟體開發趨於工業化的時代，編寫玩具軟體能重新找回開發的樂趣，並意外地在實際工作中獲得啟發。文中列舉了多個玩具專案建議，並評估了其難度和所需時間。
+ 這篇文章讓我重新思考了學習程式設計的方式，我一直覺得專案太過複雜容易讓我失去動力，也許從簡單的玩具專案開始會更好。
+ 作者的觀點很有道理，我過去總是想直接使用現成的工具，但確實缺乏對其內部運作的理解。現在我想試著自己實現一些基礎的功能。
#軟體開發 #程式設計 #學習 #動機

🌗 如何將 pigz 移植至 Windows 系統
➤ 善用現有工具，輕鬆實現跨平臺移植
✤ https://blog.kowalczyk.info/article/4/how-i-ported-pigz-from-unix-to-windows.html
這篇文章詳細描述了作者將 Unix 系統的 pigz 程式移植到 Windows 系統的過程。由於 pigz 最初是為 Unix 設計，缺乏跨平臺考量，但作者透過利用已有的 pthreads 和 dirent APIs 的 Windows 移植版本，以及一些簡單的程式碼調整，成功地將 pigz 帶到 Windows 平臺。同時，作者也推薦了使用 Premake 工具來簡化 Visual Studio 專案的建立與維護。
+ 真是太棒了！一直希望能直接在 Windows 上使用 pigz，現在終於可以了。
+ Premake 聽起來很有用，以後也可以嘗試用在自己的專案上，省去很多麻煩。
#軟體移植 #Windows #Pigz #程式設計

🌖 配置器就像打字機上的猴子
➤ 記憶體配置器的簡單實作與原理解析
✤ https://tgmatos.github.io/allocators-are-for-monkeys-with-typewriters/
本文探討了記憶體配置器的概念與實作。作者從嘗試為 mimalloc 配置器添加預分配記憶體堆的功能開始，進而深入研究了記憶體配置器的原理。文章簡要介紹了配置器的作用、記憶體碎片化的問題，並詳細解釋了 Buddy 系統的配置與釋放機制。作者強調，即使是簡單的配置器，其原理也相對容易理解，而更通用的配置器，如 mimalloc，其複雜性主要來自於多執行緒處理。
+ 這篇文章用淺顯易懂的方式解釋了記憶體配置器的原理，即使沒有相關背景知識的人也能理解。
+ Buddy 系統的解釋非常清楚，讓我對記憶體管理有了更深入的認識。
#程式設計 #記憶體管理 #配置器

🌕 GitHub - izabera/bitwise-challenge-2048：僅用 64 位元狀態的 2048 遊戲
➤ 微型 2048：用最少的記憶體享受經典遊戲
✤ https://github.com/izabera/bitwise-challenge-2048
這個 GitHub 專案 `izabera/bitwise-challenge-2048` 是一個在終端機中運行的 2048 遊戲的特殊實現。它只使用 64 位元來儲存遊戲狀態，允許玩家透過分享一個數字來與朋友分享遊戲進度。遊戲狀態透過環境變數 `$STATE` 控制，若未設定則產生隨機種子，設定後則遊戲流程會變得可決定性。
+ 「這簡潔的設計太酷了！竟然可以用這麼少的狀態儲存整個遊戲，效率很高。」
+ 「能分享遊戲狀態，讓朋友一起玩，這個設計很有趣，讓遊戲互動性更強。」
#程式設計 #開源專案 #遊戲

🌘 型別推論動物園
➤ 探索型別推論演算法的新途徑
✤ https://zoo.cuichen.cc/
「型別推論動物園」是一個互動式平臺，讓使用者能透過瀏覽器直接體驗並研究各種型別推論演算法。它提供統一的語法和實作，降低了開發者建立解析器和格式化程式的時間成本，並以易於理解的程式碼呈現學術論文中的概念。此專案採用 MIT 授權，並由陳翠於 2025 年開發。
+ 這個平臺真的很有幫助，能讓我快速理解不同演算法的差異！
+ 程式碼的設計很清晰，比閱讀論文更容易上手。
#程式設計 #型別系統 #人工智慧

🌗 Lua 陣列的緊湊表示法
➤ Lua 陣列優化技巧
✤ https://sol.sbc.org.br/index.php/sblp/article/view/30252/30059
本文探討了在 Lua 語言中，如何利用緊湊的表示法來儲存和操作陣列，旨在提升效能及降低記憶體使用量。文章詳細介紹了相關技術，並提供下載連結以供讀者深入研究。
+ 感覺這篇文章對於需要處理大量資料的 Lua 開發者來說很有用，可以省下不少記憶體空間。
+ 很好奇這種緊湊表示法在實際應用中的效能提升有多少？希望文章能提供一些基準測試的結果。
#程式設計 #Lua #資料結構

🌗 公開/保護/私有成員是多餘的功能
➤ 重新思考物件導向設計中的存取控制
✤ https://catern.com/private.html
本文探討了物件導向程式設計中公開、保護、私有成員的必要性。作者認為，這些存取修飾詞是多餘的，因為介面和子類型已經足以定義介面，且在沒有繼承的情況下，它們實際上沒有提供額外的隱藏實現細節的能力。作者追溯了這些修飾詞的歷史，指出它們的發明源於早期程式語言Simula對繼承的需求，但後來人們意識到可以使用現有的介面機制來實現相同的保護功能。作者建議，在現代程式設計中，應盡量避免使用存取修飾詞，而是透過定義介面來保護類別的內部細節，並提倡使用組合而非繼承。
+ 很有意思的觀點！我從未深入思考過存取修飾詞的歷史和必要性，這篇文章讓我對物件導向設計有了新的認識。
+ 作者的論點很有說服力，但完全去除存取修飾詞在實際應用中可能會帶來一些挑戰，尤其是在大型專案中。
#程式設計 #物件導向 #繼承 #介面

🌘 我寫了一個編譯器 // 潛藏創造力的爆發
➤ 從零開始的編譯器之旅
✤ https://blog.singleton.io/posts/2021-01-31-i-wrote-a-compiler/
作者分享了自己利用週末時間，使用 Go 語言編寫一個名為 toybasic 的 BASIC 編譯器的經驗。這個編譯器將 BASIC 程式碼轉換為 Go 程式碼，並展示了編譯器的結構，包括詞法分析器（Lexer）、語法分析器（Parser）和編譯器（Compiler）三個階段。作者利用現成的工具 nex 和 goyacc 簡化了詞法和語法分析的過程，並詳細介紹了語法規則和詞法規則的定義方式。最後，作者驗證了自己第一個 BASIC 程式碼仍然可以正常運行。
+ 令人印象深刻！能自己寫編譯器真的需要對程式語言有深刻的理解，作者的分享讓人受益匪淺。
+ 感覺這個專案很有趣，也很有挑戰性。利用現成的工具能大大簡化開發流程，讓專注於核心邏輯成為可能。
#程式設計 #編譯器 #BASIC #Go

🌖 Google 翻譯能告訴我們的「氛圍編碼」
➤ 機器翻譯與程式設計的共通之處：理解語境的重要性
✤ https://ingrids.space/posts/what-google-translate-can-tell-us-about-vibecoding/
文章探討了大型語言模型（LLM）對程式設計的潛在影響，並將其與機器翻譯的發展歷程進行類比。作者指出，如同 Google 翻譯並未取代翻譯員，LLM 也可能不會完全取代程式設計師。因為翻譯工作和程式設計工作，其核心價值並非單純的語言或語法轉換，而是理解上下文、處理歧義以及掌握文化敏感度。即使機器翻譯技術不斷進步，人類的專業知識仍然不可或缺。作者認為，目前的 LLM 更有可能成為輔助工具，幫助程式設計師優化表達，而非完全取代他們。
+ 這篇文章讓我對 LLM 的未來發展有了更清晰的認識，它不會是程式設計的終結，而是工具的進化。
+ 作者的比喻非常貼切，確實翻譯和程式設計的核心都是理解和表達，而這方面機器還遠遠不如人類。
#人工智慧 #語言模型 #翻譯 #程式設計

🌖 為什麼生成式 AI 編碼工具和代理不適合我
➤ 對生成式 AI 編碼工具的技術考量
✤ https://blog.miguelgrinberg.com/post/why-generative-ai-coding-tools-and-agents-do-not-work-for-me
Miguel Grinberg 在本文中分享了他對生成式 AI 編碼工具和代理的個人經驗，從純粹技術的角度出發，解釋了為何這些工具對他而言並未提高效率。他認為，對 AI 生成的程式碼進行徹底審查是必要的，而審查的耗時程度甚至可能超過自行編寫程式碼。此外，他強調了對產出程式碼的責任，以及 AI 無法提供學習成長機會的劣勢，並將其與僱用實習生的情況進行對比。
+ 我完全同意作者的觀點！AI 編碼工具的確需要仔細檢查，不然很容易引入 bug，而且搞不好還很難除錯。
+ 作者的分析很有深度，提醒我們不要盲目追求 AI 的效率，更要注重程式碼的品質和安全性。
#人工智慧 #編碼 #開發者 #效率 #程式設計

🌗 RPython GC 的分配速度有多快？
➤ 深入分析 RPython 垃圾回收器的分配效率
✤ https://pypy.org/posts/2025/06/rpython-gc-allocation-speed.html
本文探討了 RPython 垃圾回收器 (GC) 的分配速度。作者透過一個簡單的基準測試程式，測量了在 64 位元架構上分配包含單一整數欄位的物件的效能。測試結果顯示，RPython GC 在沒有初始化欄位的情況下，可以以高達 34.35 GB/s 的速度分配物件，即使初始化欄位，也能達到 29.7 GB/s。作者將 RPython GC 的效能與 Boehm GC 進行比較，並使用 perf 工具分析了快取命中率、指令週期和分支等指標。研究發現，RPython GC 的分配速度非常快，且垃圾回收佔總執行時間的比例相對較小。
+ 這篇文章對於瞭解 RPython 垃圾回收器的效能非常有幫助，提供了詳細的測試數據和分析結果。
+ 我一直很好奇 PyPy 的效能，這篇文章讓我對 RPython
#程式設計 #垃圾回收 #PyPy #RPython #效能分析

🌖 最簡潔的 C++ 回呼函式，來自 SumatraPDF
➤ 簡化回呼函式以提升程式碼可讀性和效能
✤ https://blog.kowalczyk.info/a-stsj/simplest-c-callback-from-sumatrapdf.html
這篇文章描述了作者在 SumatraPDF 專案中，為了避免使用 `std::function<>` 和 lambda 運算式可能導致的崩潰問題，所設計的一套簡化的 C++ 回呼機制。作者發現 `std::function<>` 和 lambda 在崩潰時難以追蹤，因此開發了 `Func0` 和 `Func1` 結構體，用於封裝函式與資料，並提供基本的類型安全性和效能優勢，雖然犧牲了一些彈性。作者強調，雖然此方法在許多方面不如 `std::function<>` 完善，但它更易於理解和調試，且佔用較少的記憶體空間。
+ 很有趣的文章！作者的經驗分享很有價值，也讓我思考到在追求程式碼的通用性時，是否應該適當犧牲一些效能和可讀性。
+ 雖然我不太熟悉 C++，但這篇文
#程式設計 #C++ #回呼函式 #SumatraPDF #效能

🌗 系統程式設計究竟是什麼？
➤ 系統程式設計概念的歷史演進與現代定義
✤ https://willcrichton.net/notes/systems-programming/
本文追溯了「系統程式設計」一詞的演變，從最初的與組語的區別，到 1990 年代動態類型腳本語言的興起，以及 Ousterhout 提出的「系統程式設計語言」與「腳本語言」之間的區別。作者認為，早期系統程式設計旨在克服組語的低階細節，後來則演變成構建系統元件，而腳本語言則專注於將這些元件連接起來。文章強調了兩種語言設計理念的不同，以及其背後的技術和歷史因素。
+ 這篇文章很有深度，讓我對「系統程式設計」這個詞有了更清晰的認識，也瞭解到不同語言在發展歷程中扮演的角色。
+ 雖然有點學術，但作者整理的歷史脈絡很有幫助，讓我可以更好地理解現在各種程式語言的定位。
#程式設計 #歷史 #語言

🌗 實作邏輯程式設計
➤ 探索一種被低估的程式設計範式
✤ https://btmc.substack.com/p/implementing-logic-programming
本文探討了邏輯程式設計相對於程序式、物件導向和函數式程式設計的獨特性和優勢。作者指出，雖然許多程式設計師熟悉前三種範式，但對邏輯程式設計的認識卻相對較少。邏輯程式設計擅長於處理複雜關係的建模，其核心概念是關係而非函數，並以 Prolog 語言為例展示了事實、規則和查詢的應用。文章強調了邏輯程式設計相對於關聯式資料庫 (SQL) 的潛在優勢，並探討了實作邏輯程式設計時可能遇到的問題，以及為何不建議直接實作 Prolog 的理由。
+ 這篇文章讓我對邏輯程式設計產生了興趣，之前完全沒有接觸過這個領域。
+ 作者對於 Prolog 的批判性觀點很有意思，讓我開始思考是否還有其他更優雅的邏輯程式設計實現方式。
#程式設計 #邏輯程式設計 #Prolog

🌕 如何運用智能體進行程式設計
➤ 智能體：大型語言模型進化的下一階段
✤ https://crawshaw.io/blog/programming-with-agents
本文探討瞭如何將大型語言模型（LLM）進化為更強大的程式設計工具——智能體（Agent）。作者指出，智能體的核心是結合 LLM 調用與循環，賦予 LLM 執行指令、獲取反饋並自主修正的能力。與僅僅依靠 LLM 的「白板式程式設計」相比，具備環境反饋的智能體能有效利用編譯器、測試工具和網路資源，大幅提升程式碼品質和開發效率，儘管其運作時間較長且成本較高，但隨著硬體技術的進步，這些問題將迎刃而解。作者以自身使用智能體完成 GitHub App 認證的實例，證明瞭智能體在實際應用中的巨大潛力。
+ 這篇文章讓我對未來程式設計的可能性感到興奮！如果智能體真的能處理掉那些繁瑣的 API 整合工作，我就可以把更多時間花在更有創造性的任務上。
+ 雖然聽起來很厲害，但運作時間長和成本高還是個問題。希望這些問題能盡快解決，讓更多人能夠體驗到智能體的好處。
#人工智慧 #程式設計 #大型語言模型 #智能體 #開發效率