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:
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:
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。
前天有一个人在小红薯上给我留言,说“慢慢变富不容易”,我深有同感,但是我自己又讲不清楚原因,就问了一下 OenAI O3和 Google Gemini 2.5 Pro。
我的问题是:
投资领域有一句话,叫做“慢慢变富不容易”,你怎么看待这句话?尤其是在长期的基金定投这个投资场景下
这篇文章有点特殊,是我跟 AI 的一次对话,这次对话让我既兴奋又沮丧。
兴奋的是,AI 的确回答了我的问题,而且让我感觉眼前一亮,沮丧的是这是 AI 的回答,而不是某一个人类前辈。
我的问题如下:
现在 AI(尤其是大模型)越来越强大,基于 AI 构建的工具也越来越好用,比如 cursor、windsurf 这一类开发工具,可以极大提升一个程序员的效率。一个程序员在这一类工具的帮助下,可以做出以前需要一个团队才能做出来的产品,这让人很兴奋,也正因此,去年(2024 年)开始,网络上出现了很多所谓的“一人公司”,或者“数字游民”。
但是,一个程序员可以做出以前需要一个团队才能做出来的产品,不是因为这个程序员变得更厉害了,而是因为在 AI 的加持下,那些工具变得更加好用和强大了。换句话说,任何一个程序员在这些工具的帮助下,都有可能做出更好的产品,所以,本质上来说,这是 AI 的进步,不是人的进步。
我是一个程序员,就我这个个体来说,我感到很矛盾,一方面,在 AI 的帮助下,我的确可以做出以前没办法做出来的产品,另一方面,似乎所有的程序员都能做到。对此,你有什么想说的吗 ?