在抖音上被喷惨了
我大概两个月前开始做一个抖音账号。
因为是业余时间做的，基本上都是下班路上随便找个地方坐下来讲一些话题，或者就是在书房录制一些视频。算是佛系更新吧。
我前天没有啥话题，正好在南京南的站台上有很多人抽烟，我就随手拍了一张照片吐槽一下。没想到因为这个只有一张照片的短视频，我被喷惨了。
用这个提示词，教会AI理解你的整个项目
作为一名cursor的重度用户，在差不多连续订阅一年之后，它几乎成为了我在编码过程中不可或缺的助手。
但是，就像跟任何队友协作一样，沟通的质量决定的协作的效率。
尽管已经使用cursor快一年了，但是还从来没有写过任何关于cursor的博客。
从高中时的心流状态到成年后的分心
我最近几年非常怀念高中时期，尤其是高一第二个学期和高二的第一个学期，准确地说是怀念高中时期可以专注的那种状态。
那段时间，是我人生三十多年来“最专注”的一段时间。
我还很清楚地记得那段时间可以忘记一切专心写试卷（看错题或者看书）的状态，甚至有点对那种状态有一点上瘾。我现在知道那种状态叫做“心流”。
MarkItDown：将各类文档转换为Markdown的高效工具
这篇文章是由我跟 AI（大模型）共同创作的，大致的流程是我在写代码的时候用到了这个模块，在 IDE 中通过 AI（Github Copilot/cursor 等）已经关于这个话题有了一个比较深入的交流，AI 和我都阅读了相关的代码，然后让它写成一个博客。我会人工 review 这个博客，修改其中不合理或者不正确的地方。
我发现这么做可以加深我对相关技术栈的印象和理解，但是这好像也不太符合独立博客的调性，所以我为了这一类博客加了一个特定的 tag：AI共创，如果你不喜欢这一类文章，就请忽略带有这个tag 的文章。
什么是MarkItDown？
MarkItDown是由微软AutoGen团队开发的轻量级Python工具，专注于将各种文件格式转换为Markdown。与其他文本提取工具相比，它的特点在于能够保留文档的重要结构和内容元素（如标题、列表、表格和链接等），使转换后的内容更加适合大模型(LLM)处理和文本分析。
ChatGPT 把我“看”穿了
我昨天看到一个朋友发了一个动态，内容是他让 chatgpt 根据对他的记忆提出批判性的建议，帮助他改善人生。（chatgpt 有一个功能，可以引用我们跟它所有的聊天记录）
我觉得很有趣，而且提出来建议也确实很准，我今天也试了一下。感觉一下子就被戳中心灵。
我的问题是：
如何在 FastAPI 中合理使用 Pydantic 的 Alias
下面的内容是我跟 Gemini 2.5 Pro 探讨关于Pydantic 的 Alias 问题之后，让它总结的一篇技术博客。
我已经有很长一段时间没有好好写技术类的博客了，这就是原因。
作为一名后端开发者，我经常面临的一个挑战是如何优雅地处理外部数据表示（比如 JSON API 中的字段名）与我期望在 Python 代码中使用的内部表示之间的差异。很多时候，前端开发者或者外部服务期望 JSON 键使用camelCase（驼峰命名），而我那颗 Pythonic 的心则呼唤着snake_case（蛇形命名）。又或者，我可能需要与一些遗留系统集成，它们使用的字段名可能相当晦涩，我希望能将它们映射到内部更有意义的名称上。
这正是 Pydantic——FastAPI 的数据验证和序列化主力军——凭借其强大的别名功能大放异彩的地方。在这篇博客中，我想和大家分享我对alias、serialization_alias、validation_alias以及强大的model_config（在 Pydantic V1 中是Config类）的理解和实践经验，看看它们是如何帮助我驯服这些命名“丛林”的。