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。
慢慢变富不容易
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
工具飞升，人未必：程序员的下一场修行
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 ？
