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曾在奇志科技、阿里巴巴、蚂蚁金服、虎牙直播、微软中国工作。现在在经营自己的 Randynamic Studio
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Randy Lu | 卢涛南的 RSS 预览

AI 和写作

2024-10-09 08:00:00

Sam Altman 最近有一个关于 AI 和写作的访谈,让我开始思考 AI 辅助写作这个课题。

在辅助生产代码方面,Cursor 和 GitHub Copilot 已经证明了 AI 和人类在编程方面的协作非常有效。通过代码的上下文和注释,加上人类显示声明需求,AI 能很好地完成写代码任务。

我在思考在写作的时候,是否也能有一个 Copilot 辅助人类更好地写作。

大部分人不会进行深度写作,根据二八法则,80% 的人在消费 20% 的人生产的内容。这 80% 的人,偶尔进行浅度写作,例如写社交网络的动态、写用于工作中用于信息同步的文档。这类写作,我认为 AI 可以辅助的地方非常有限,用户基本不会主动为这样的场景寻找专门的写作工具或到 ChatGPT 这样的聊天窗口专门改写润色。这样的场景将来会被系统级的 AI (如 Apple Intelligent) 解决。

有的人希望写作,但不知道应该写什么。我曾经在书店看到过一本书,叫《642件可写的小事》,如标题所言,里面有 642 个开头,可以随便选一个续写。现在也有一些这样类型的 App. 这些书和 App 乍看起来很有意思,能解决不知道写什么的问题,但用起来我发现我根本不想写,因为我对里面的话题毫无兴趣。

我认为 AI 能很好地解决这个问题,因为我们可以在 prompt 中告诉 AI 自己的爱好和关注的领域,来定制化地生成自己会感兴趣的创意写作话题。

Notion 流行后,很多笔记工具开始标榜自己是「思维的工具」(Tools for thought). 其实写作这个行为本身就是「思维的工具」。Sam Altman 在访谈中说「写作是思考的外化」(writing is externalize thinking),而且「写作是模糊想法的放大器」。应该有不少人有同样的感觉,我们每天有很多想法和灵感,我们以为我们对这些想法非常清晰,但其实如果试着把想法写下来(或说出来),才发现很多思考在头脑内部其实处于非常混沌的状态。只有通过思考的外化(交流、写作),才会发现思维的漏洞、连结零散的思维。在修补思维漏洞的过程中,混沌的想法会逐渐变得健壮 (robust). 思考和灵感就像一颗种子,它非常迷人,但在播种前,它什么也不是。写作就是播种,认知是你的土壤,它会长出你意想不到的枝叶,然后又生长出新的枝叶,这就是为什么「写作是模糊想法的放大器」。

造成在头脑中的想法非常混沌的原因,是人脑无法承受过高的「认知负荷」 (John Sweller 提出的理论) 。借助书写可以把信息扩展到外部记忆,使得人在处理复杂信息时能更好地理解和思考。

很多人害怕写作,认为写作有门槛,但我不这么认为。我认为只要会思考,就会写作;只要能和人正常沟通,就会写作。写作只有把文字变成作品被品味被评价才是一种有门槛的艺术。我们受学校教育的影响,把写作完全视作一种文学艺术,才让人对写作感到害怕。却没有人教育我们,写作是一种思维的工具,写作可以帮助我们思考。我们其实可以只为自己写作,它是没有门槛的。把写作视作和自己对话,你就会发现写作也就是那么一回事儿。和自己对话需要遣詞造句吗?不需要。需要遵循什么文章结构吗?不需要。

把写作看作是思维的工具后,我对 AI 辅助写作有了全新的思考角度。从表面看,我们似乎需要的是辅助我写作的 Copilot, 但在本质上我们需要的是辅助思考的 Copilot.

现在很多文本编辑器都有 AI 功能:自动补全、自动总结、选中文本 Ask AI, 重写、润色等等。但我对这些功能在写作中的作用非常失望,真正在写作时,这些功能都是非常 annoying 的,而这不止我一个人有这样的感受:

这些功能,完全不能称作写作辅助,它们只不过是文本处理辅助罢了。它们对写作毫无用处,甚至有反作用。它们对思考也毫无用处,无法「放大」我的思考。

当写作作为一种思维工具时,我不需要 AI 辅助我自动补全,甚至有些可以生成一个段落的文字。这不是写作,这是在制造垃圾。

到底什么样的形式是一个好的写作 Copilot, 我也没有答案,但我认为它一定不能是侵入式的。它应该在一旁默默地观察我写出来的想法,然后在合适的时候告诉我它对此的观点。它有比我多得多的知识量,可以做到:

  • 在我提出一个观点时,找出其中可能的逻辑漏洞,帮助我更完整地思考。
  • 在我提出一个观点时,找出其在学术研究中对应的名词可以解释这个观点,甚至找出对应的科学实验、论文、现实中的案例。这在非虚构类写作中十分有帮助。我最近在读 Ali Abdaal 的 Feel good productivity 一书,里面十个观点有八个都能举出一个科学实验来论证,我基本可以单方面认为 Ali 一定是在用 GPT 来辅助他写这本书的。
  • 找出我在写作风格中的缺点,比如过于冗长,信息密度过低,句子难以理解等等。

也就是说,写作除了和自己对话以外,增加了和 AI 对话的一层。它可以提供灵感、帮助做 research, 写作风格指导等等的帮助。

虽然我希望有这么一个写作 Copilot 出现,但我觉得很难做出一个这样的 Copilot 出来。它的难点在于,不同类型的写作有着截然不同的需求,如果需要匹配不同的需求,最终还是会变成一个 Chat IM 的形态。上面提到的需求,其实直接使用对话也能解决,能进一步做的无非是在文本编辑器里加上选中文字展开对话,预设一些跟写作相关的 prompt 而已。

至于 AI 是否会扼杀写作,我不这么认为。Sam Altman 在访谈中也提到了这点:当你读到很好的作品,你会想去了解作者,这个作者经历的事情,他的思考方式,慢慢地和作者形成一个连结。这是 AI 做不到的。

「代码艺术家」不会被 AI 取代

2024-08-10 08:00:00

最近大量地使用 Cursor 替代了 VS Code, 开始习惯直接在编辑器里告诉 AI 我的需求,让它来代替我写出代码段。

请注意,我用了「代码段」这个词,而不是「代码」,因为我想做一个区分 —— 按照我目前的经验来看,生成式 AI 非常擅长生成一段内聚的代码,而不是一整个应用程序。

在没有 AI 生成代码前,我写代码也是这样的一个流程:

  1. 思考整个应用的架构、模块
  2. 选择适合的技术栈
  3. 开始写代码,设计目录结构、抽象
  4. 真正开始实现实现

AI 也许能为第 1 和第 2 点提出建议,但我目前不需要。第 3 点我认为对于稍微复杂一点的生产级应用, AI 还做不到把这一块也做到。可能很多人看到现在 Claude 直接能写出一个全功能的 Todo List 就惊叹 AI 要取代程序员了,我觉得真正写过一个完整的给用户使用的「应用」的朋友对此都会很淡定。

对于我来说,只有在第 4 步(实现) 的阶段才真正能杠杆 AI 的能力。我会尽可能地描述清楚我的需求,让 AI 能理解我要做的任务,让它来生成满足我的抽象的代码,或修改现有的代码。

这里我提到的描述清楚我的需求是用 AI 生成代码中最重要的一点。所谓的「需求」不仅仅是描述这个函数需要做什么事情,还需要包含这个函数应该接收什么参数,返回的是什么数据结构。

例如,我在做的一个应用,其中我需要一个上传文件到 S3 的函数。在这个需求中,如果我单纯告诉 AI它要做什么,那我很有可能得到一个可以实现功能但不适合我调用的函数,因为 AI 没有上下文去确定我可以传哪些参数给它。

在深度和 AI 「结对编程」后,我对于「AI 是否能取代程序员」这个问题有了更深刻的思考。

有了 AI, 我现在写代码花的精力主要是在「设计」上,例如思考这个应用的交互设计,例如整个应用的架构设计。所谓的架构设计,一部分的工作是决定这个系统里要有什么模块,一部分的工作是决定这些模块如何串联在一起。而这些设计工作恰恰是我写代码的时候最喜欢做的,对我来说,写代码就应该是一个设计的过程,设计出优雅、易用、易扩展的接口是一件很有成就感的事。这也是我当初看 Head First Design Patter 这本书时的感受。
 如果写软件变成了一个只需要花精力在设计而不是实现上的过程,那么写软件的人就是「代码艺术家」了。我觉得「代码艺术家」是不会被 AI 取代的,因为设计的起点和终点都是人类,AI 可以给你 100 个设计上的答案,但只有人类最终能感知到现实和当下的环境和信息,创造出能触动另一群人类的产品。

如果你从现在开始,开始把 AI 当作是你的员工,就像某一天你突然只需要 $20 一个月就能招无数多愿意帮你打工的人,你很快就会发现,你最终会面临两种局面:

局面1:你将手足无措,你突然发现如果你不是实现函数的那个人,你就不知道你应该做什么了。从前你沾沾自喜的手写快排,手写红黑树突然变得一文不值,无处施展。

局面2:你将如虎添翼,你突然发现你曾经有很多想法没有精力和时间去实现,现在突然有这么多廉价劳动力将不厌其烦地帮你写代码,而你要做的只是设计好整个系统的结构,把具体实现外包给 AI. 然后把产品推出市场,去碰壁,去失败,去成功。显然,AI 不能替代你去碰壁,去失败,去成功,但真正让你变得强大的不是你手写快排有多烂熟于心,而是去碰壁之后学习到的东西

AI 不会替代「代码艺术家」,因为 AI 是「代码艺术家」的喷射机

读到这里,可能有人要说,Randy, 你飘了,你开始技术虚无主义了。在这里我要申明,这篇文章我是写给有一定经验的程序员看的。对于没有什么经验的程序员,多写点代码总是好的(至少目前来看)。AI 能力的上限是由用的人的上限决定的。无论是任何行业,充分掌握领域知识后配合 AI 才是最好的做法。

就像下面这个例子,我只要说一句 add tanstack query provider 就能让 AI 帮我把 @tanstack/query 加到我的程序里。我自己会写,但我自己写可能要花一两分钟,但 AI 一下子就好了。

但如果你没有任何代码经验,你连 tanstack query 是什么都不知道,也不知道要放在程序的哪个地方,那用 AI 还是有点困难。

写下这篇文章是因为最近用 Cursor 有感,加上刚好看到 Daniel Nguyen 发了一篇 Software is Art, 有感而发,不吐不快。在此粗浅翻译(非 GPT),作为结尾:

I realize the reason I like building is not just because I’m a builder.

我意识到我一直喜欢创造点东西的原因不只是因为我就是个创造者.

It’s because software products are how I express my creativity.

而是因为写软件产品是我表达我的创意的一种方式

It’s like a poem to a poet, a song to a songwriter, a painting to a painter…

就像诗人的诗,歌手的歌,画家的画

Software is my art form, my medium of expression.

软件是属于我的一种艺术形式,是我表达(创造力)的媒介。

不上班的第一年

2024-05-14 08:00:00

2023 年的 5 月,我离开了微软,开始了自己做产品的旅程。到现在刚好满了一年,这一年发生了不少事情,有些在 2023 年终总结里提到过,这一篇我想更详细地列出在这一年我具体做了什么、对自由职业的思考、对做产品的一些思考等等。

首先是我的产出,这一年我的产出主要是两个产品、一个播客。

两个产品

Notepal

离职后第一个认真做的产品是 Notepal, 这是一个用于把微信读书笔记同步到各个笔记应用的插件。我在这篇文章详细写过这个产品的起源和在做这个产品的时候的一些思考。我在做这个产品的时候完全没有想到,这个只卖 50 块的插件,在这一年帮我付了我一整年的房租。

EpubKit

EpubKit 是另外一个我投入比较多的产品。这是一个把网页转成 ePub 电子书的工具。正式上线不到一个月,收获了几十个付费用户。

一个播客

刚好今年的 5 月份也是我和 GeekPlux 一起做的播客节目《代码之外》 的一周年。起初我们只是玩票性地做闲聊节目,后来因为有了听众来信的栏目,我们慢慢会讲更多职业发展方向的主题,这些主题意外地无形中对很多听众有不少的帮助。后来还邀请我刚工作就很欣赏的前辈勾股作为来信栏目的常驻嘉宾,为节目带来了很多很好的观点。今年在参加一些线下活动时,有些听众会跟我说从节目中得到了启发。从统计数字上看,我们好像的确是做了一件影响力不算小的事:

  • 小宇宙订阅数 6000+, 总播放量 11万+
  • Bilibili 粉丝 6000+,总播放量 13万+
  • YouTube 订阅数 2500+, 总播放量 3万+

在这一年,我对于做产品和生活都有了很多思考。对于不上班这件事,有人羡慕,有人好奇,刚好在这篇总结里,我想跟大家分享不上班的好处和缺点。

不上班的好处

时间自由

不上班的好处对我来说最明显的是时间自由。我是一个喜欢晚睡晚起的人,所以对我来说,准时上班是一件很难的事。不上班可以让我睡到自然醒,有充足的睡眠时间。

认识不同的人

上班的时候基本只能认识职场环境里面的同事朋友,或者在网络上交流的朋友。但是在自己做产品后,我开始认识一些同样是在做产品的朋友,和这些朋友可以聊得更深入。这些人往往对很多事情都有自己独特的思考。我从他们身上学习到非常多。我经常觉得如果我只是和以前一样在公司上班,业余写写博客和开源,我可能很难和这些朋友有共同话题,最多也只是互相点赞之交。

赤裸地直面市场

不上班后只能完全依靠自己赚钱,这代表我需要很赤裸地直面市场。

第一层赤裸,指的是脱离公司,作为一个个体,我可以给消费者提供什么他们认为值得为我付费的价值?

第二层赤裸,指的是一个产品如果脱离大公司本来就有的入口红利,我靠什么给我的产品带来自然流量?

这些都是很难的问题,但一旦开始学习,收获都是巨大的,而且都是属于自己的。在公司里最可怕的地方在于,我们很容易把公司给的平台误以为是自己的能力,很容易把流量看成是理所当然会有的。

也正因为如此,在这个过程中,我可以学习到很多以前不会主动学习的技能。

学习到更多技能

自己做产品的时候,没有公司平台给的入口,首先需要学习的就是如何做 marketing. 也是只有在自己做产品的时候,才会发现要别人发现你的产品是一件多么难的事。回想以前在阿里做业务,我们写一个营销活动页面,只要把入口放到某个栏位,基本不需要担心没有流量。

为了获客,我学会了研究 SEO, 学会了怎么做小红书,读了很多关于 marketing 的书。这让我学习了很多技术之外的知识,我觉得这些知识是终生受用的,而且它们不仅可以在互联网行业受用。

不上班的缺点

没有固定收入

不上班最大的缺点就是没有固定收入,这是很现实的问题。坦率地说,我以前买东西基本不看价格,只要觉得有价值,我就会买。没有固定收入之后,我买东西变得更加谨慎了。比如最近我很想买一台 Studio Display, 换作以前,无需多想,直接下单。但是现在,我会想我要卖多少份软件才能 cover 这台显示器,想想还是算了。

有时候我的朋友说羡慕我不用上班,我就跟他们说我这一年的收入还没有你们一个月赚得多,他们心理也就平衡了🤣。

孤独

可能有些人就是喜欢不用和别人交流,但对我来说,我是喜欢社交的,我在适当的社交中可以获取能量。不上班的时候,大部份的时间都是在家里写代码,看书,在网上和朋友聊天。有时候一整天都不需要开口说一句话。到后来我有点受不了,开始到外面的咖啡厅办公,只要能见到旁边有活人,就能有所缓解这种孤独感。

不确定性

上班有上班的不确定性要面对,不上班也有不上班的不确定性要面对。你无法确定这种生活可以维持多久,你的产品是否能卖得出去,就算卖得出去,它是否能养活自己,这些都是要面对的问题。

这些就是我体会到的不上班的一些优缺点,接下来,我想讲讲这一年在做产品的过程中我的一些思考和感受。

思考和感受

独立开发?

「独立开发」这个词在这一年非常火,用来标签像我这样自己做产品的开发者。其实我一直不称自己为「独立开发者」,因为我根本不想「独立」开发。我想做 scope 更大的事情,只是现在还没有条件。如果可以,我更愿意和两三个志同道合的人一起做产品。就像 61 的谜底科技,像少楠的 flomo.

而且自己做产品这一年,让我深刻地意识到,真正要做「独立」开发是很难的,因为没有人能擅长所有技能

没有人擅长所有技能

曾经我觉得只要我愿意去学,我就能做好。比如设计。我很注重产品的 UI/UX 设计,但我一直没有经过认真的设计学习和训练。我读了些关于 UI/UX 的书,以为就可以成为一个设计还不错的程序员。后来发现我错了,理论和实践之间原来有一条很大的鸿沟我虽然知道很多设计和用户体验的理论,但是一旦真正动手做页面,这些理论完全无法转换成实际的设计。

这是因为设计和写代码一样,是需要长期积累的。优秀的设计师可能有审美天赋,但他们一定也是每天都观察大量的设计,在自己的脑中内化了很多设计的模式(我不知道有没有专业的术语来形容),这些积累使他们可以面对一个新的需求的时候,根据自己内化的东西产生新的设计,这是我这种只读过一些理论的人无法做到的。正如会写代码的设计师,可能可以写一点能跑的代码,但缺乏多年的代码实践经验,是不可能像真正的专业程序员一样根据经验做好技术选型和想应该用什么设计模式(design pattern)的。

不过,我还是学会了在看到一些设计的时候,比以往更深入地去思考这个设计,这些元素为什么会这么摆放,颜色是怎么运用的,等等。

人的时间和精力是有限的

Notepal 和 EpubKit 同时做,让我更能体会到人的时间和精力是有限的。把时间放在一个产品 4 小时,那么另外一个产品投入的时间就永远少了 4 小时。而且上下文切换(context switch)是非常耗精力的。比如你正在修产品 A 的 bug, 这时用户报了产品 B 的 bug, 要从产品 A 跳转到产品 B 的开发,是很难一下子切换过来的。

所以不是自己一个人做产品就不需要项目管理,还是得学会充当自己的 manager 管理自己。给项目列好 roadmap, 排好需求优先级。

关于这个问题我还专门请教了图拉鼎,他告诉我要把自己当成不同的角色来用,比如规定上午作为客服,专门处理用户反馈,下午是程序员,专注写代码。这个方法也让我很受用。

自己做产品,同时要充当开发、marketing、客服、产品设计,我觉得这是「独立」开发的最大挑战。

学会专注

开发完 Notepal 后,我曾经陷入了很长时间的 burnout. 眼下赚的钱也不多,但又不知道应该做什么。期间有一些零星的 idea, 开发完后也不了了之。后来开发了第一版 EpubKit, 有了一些用户,之后又 burnout 了,因为开始觉得它做得不好,也很小众,渐渐又想放弃,想做点别的试试。

后来一些朋友「批评」我说我不够专注,我也开始反思,其实自己做的东西不算很糟糕,只是自己太着急,没有把它们都做得极致就失去耐性。经过反思,我决定好好打磨自己现有的产品,才有了现在这一版自己比较满意的 EpubKit.

乔布斯说专注不是指只做最好的,而是对其它也很好的东西 say no.

另外,缺乏专注很有可能会消耗用户对你的信任。

警惕「快速试错」

「快速试错」、「快速验证想法」是很多人做产品的信条,我相信快速验证想法是重要的,但是更重要的是交给用户的这个产品不应该是一个半成品,它最好是一个 Finished software. 也就是说,即使你不再维护这个产品,它还依旧是个可用的软件。

我曾经也「快速试错」,发布了一些产品,最终不再维护,甚至还有几个用户付费了。我对这种「试错」是愧疚的,因为这很有可能伤害支持你的用户。因此我现在反而发布新产品会更加谨慎,要把用户的感受放在第一位。

这篇文章很好地表达了这个观点。

总结

以上就是不上班的一年我对自己的一些思考的总结,希望对读到的朋友有帮助。这一年我其实算是比较幸运的,虽然收入微薄,但做产品也算是能卖出去,能解决很多人的需求。但同时我还是处于迷茫的阶段,认为自己做的产品还是小打小闹,scope 太小。我还是希望将来能做出满足更大众需求的产品,覆盖面能更广。

我的这些观点不一定对,但也能让读者感受到一个程序员脱离公司的其中一种可能性。

在 Electron 中使用 SQLite 的最好方式

2024-04-22 08:00:00

上周刚刚发布了一个用 Electron 的应用 EpubKit. EpubKit 是一个把网页制作成电子书的工具。在 EpubKit 里,我需要一个数据库来存储内容,最好的选择是 SQLite.

但是,由于 Electron 有 renderer 和 main 区分开的机制,所以在 Electron 中使用 SQLite 会非常麻烦 —— SQLite 的执行要在 Main process, 但调用要在 Renderer process. 在 Electron 里,Renderer 和 Main process 之间的通信是通过 IPC (Inter-Process Communication) 实现的。也就是说,我可能需要把每一个有关数据库操作的业务逻辑单独写成一个 IPC 通信的事件,然后在 Renderer 里调用这些事件。

我想要做到的是,我在 Renderer process 中直接调用 ORM, 但实际的执行是在 Main process 中。这样一来我就不需要单独地写很多个 IPC 事件了。

例如:

万幸的是 drizzle 居然有一个 HTTP Proxy 的机制。这个机制能让你所有的 ORM 操作都流到一个地方,在这个地方你能拿到最终生成的 sql 语句,然后你可以自己决定怎么执行这个 sql 语句。

也就是说,我可以在这个 proxy 里,把 sql 语句通过 IPC 发送到 Main process, 然后在 Main process 里执行这个 sql 语句。

接下来我会简单描述一下我在 EpubKit 里是怎么做的。

编写 Schema

在你的项目里找一个地方,把 drizzle schema 写下来:

import { int, sqliteTable, text } from "drizzle-orm/sqlite-core";

export const posts = sqliteTable('posts', {
  id: int("id").primaryKey().default(0),
  title: text("title").notNull().default(""),
})

在 Renderer 里创建一个 drizzle database 实例

根据 文档, 在创建 drizzle db 实例的时候,可以传入一个函数,这就是 proxy 的本体。我们要做的是在这个 proxy 里,拿到 ORM 最终生成的 sql 语句、执行方法、变量,然后通过 IPC 发送到 Main process.

export const database = drizzle(async (...args) => {
  try {
    // 通过 IPC 把 SQL 发送到 Main process
    const result = await window.api.execute(...args)
    return {rows: result}
  } catch (e: any) {
    console.error('Error from sqlite proxy server: ', e.response.data)
    return { rows: [] }
  }
}, {
  schema: schema
})

这里有一个 window.api.execute(), 是怎么来的呢?其实是在 preload 进程里面定义然后暴露的, 它的作用就是通过 IPC 发送 sql 语句到 Main process:

// preload.ts

const api = {
  execute: (...args) => ipcRenderer.invoke('db:execute', ...args),
}

也就是说,实际上我们以上做的事情就是,通过 proxy, 把 SQL 语句通过 Main process 里的 db:execute handler 最终执行。

Main process

在 Main process, 我们创建一个 IPC handler:

// main.ts
ipcMain.handle('db:execute', execute)

这里的 execute 就是 Main process 里最终执行 SQL 语句的函数。

import { drizzle } from 'drizzle-orm/better-sqlite3'
import Database from 'better-sqlite3'
import { migrate } from 'drizzle-orm/better-sqlite3/migrator'
import * as schema from '../renderer/src/db/schema'
import fs from 'fs'
import { app } from 'electron'
import path from 'path'

// 初始化 sqlite
const dbPath = '../databse.db'

fs.mkdirSync(path.dirname(dbPath), { recursive: true })

const sqlite = new Database(
  dbPath
)

// 创建 drizzle 实例
export const db = drizzle(sqlite, { schema })

// 这里是 execute 方法
export const execute = async (e, sqlstr, params, method) => {
  // 得到执行需要的参数后,用 better-sqlite3 执行
  const result = sqlite.prepare(sqlstr)
  const ret = result[method](...params)
  return toDrizzleResult(ret)
}

function toDrizzleResult(row: Record<string, any>)
function toDrizzleResult(rows: Record<string, any> | Array<Record<string, any>>) {
   if (!rows) {
    return []
  }
  if (Array.isArray(rows)) {
    return rows.map((row) => {
      return Object.keys(row).map((key) => row[key])
    })
  } else {
    return Object.keys(rows).map((key) => rows[key])
  }
}

在上面的代码中,我额外实现了一个 toDrizzleResult 的方法,是为了把 better-sqlite3 的返回值按照 drizzle 需要的结构返回。

到这里,你就已经可以在 Renderer process 里直接用 drizzle 了:

function App(): JSX.Element {

  const [postList, setPosts] = useState([] as any[])

  useEffect(() => {
    database.query.posts.findMany().then(result => {
      setPosts(result)
    })
  }, [])

  return (
    <div>
      <div>
        <form onSubmit={async e => {
          e.preventDefault()

          const formData = new FormData(e.target as HTMLFormElement)
          const title = formData.get('title') as string
          if (title) {
            await database.insert(posts).values({
              id: Math.floor(Math.random() * 1000),
              title
            })

            // refetch
            const result = await database.query.posts.findMany()
            setPosts(result)
          }
        }}>
          <input name="title" type="text" placeholder="title" />
          <button>add</button>
        </form>
      </div>
      {postList.map(post => {
        return (
          <div key={post.id}>
            {post.title}
          </div>
        )
      })}
    </div>
  )
}

export default App

但这时候执行,会报错。原因是我们还没有初始化数据库。我们需要在 Main process 里初始化数据库。

首先需要用 drizzle-kit 生成 migration 文件。在 drizzle.config.ts 中指定了 migration 文件的地址:

// drizzle.config.ts
import type { Config } from 'drizzle-kit'

export default {
  schema: './src/db/schema.ts',
  out: './drizzle',
  driver: 'better-sqlite'
} satisfies Config

然后写一个 runMigrations 方法,用来初始化数据库:

export const runMigrate = async () => {
  migrate(db, {
    // 在 drizzle.config.ts 里指定的路径
    migrationsFolder: path.join(__dirname, '../../drizzle')
  })
}

这个方法需要在 Main process 启动时执行的:

async function createWindow() {
  // ...

  await runMigrate()
  createWindow()

  //...
}

实例源码

你可以在 这里 找到这个示例的完整源码。

特别感谢 EGOIST 提供灵感。

读《岩田先生:任天堂传奇社长如是说》

2024-01-05 08:00:00

虽然我有 Switch 游戏机, 但我不是游戏的发烧友,对任天堂及其社长岩田聪更不甚了解。前些天听《半拿铁》的《任天堂往事》系列,对任天堂的发展有了一些了解,也听闻岩田聪同时是一个非常出色的程序员,所以开始对岩田聪产生了一些兴趣,于是找到了这本收集了岩田聪说过的话的书,希望能一睹这位天才程序员对管理企业和写程序有哪些独特的见解。

这本书不长,读完后我对岩田聪确实有了更多了解。首先是从他身上学到了一些管理企业的方法。

岩田聪的管理风格非常务实和「接地气」,他讲到他喜欢和员工一对一面谈:

我在与全体员工谈话的过程中,发现了许多“经过面谈才头一回意识到的事情”。就算对方是一向保持着沟通的人,也有在一对一的场合才讲得出口的话。这样说或许不太恰当,但我重新认识到:“假如不制造推心置腹的机会,人是不会敞开心扉的。”

在书的最后有宫本茂和糸井重里谈岩田先生的追忆文章,其中糸井重里回忆说:

虽然是第一次见面,但他的话语让人觉得值得信赖。岩田先生曾回忆说:“第一次见面时我也相当紧张。”但我一点也没看出来。“在已有基础上修改,还是从头做起?”这句话单从字面上看会让人觉得不够谦逊,但岩田先生完全没有居高临下的姿态,而是传递出十分看重对方自由选择的权利的感觉。怎么说呢,原本是我们请他来帮忙,但在技术问题之外,岩田先生工作方式的魅力也令我们深受感触,见面次数越多就越发信赖他。

结合我从前被管理的感受来看,这让我意识到,管理者能给被管理者足够的信任感是非常重要的,而信任感可以来自于谦逊和务实。

岩田聪还对公司的会议规定必须有一位「会议统筹」:

所谓“会议统筹”,就是让会议良性运转的人。如果会议中缺少创意,就负责添加创意;如果创意太多,导致过于发散,就负责归纳总结。简言之,就是会议的指挥。无论什么会议,都必须有一个决心“要在会议上得出答案”的统筹者。

我们在厂里工作过的都知道,很多时候会参加一些没有结论的无用会议,如果每次会议都能指派一个这样的「会议统筹」,相信大家的效率会提高很多。

从岩田聪的谈话中,我感觉岩田聪是一个非常能够洞悉到他人内心感受的人,所以在推进项目的时候,也会非常照顾同事的感受:

世界上许多改革都是运用否定现状的逻辑推行,但这样的做法会让很多人陷入不愉快。因为当下的现状正是许多人的心血、诚意、热情构成的。如果现状由不诚实的东西构成,去否定也无妨,但由诚实的产出构建的现状,不应该被否定。

也许正是这样的性格,才能让岩田聪清楚洞悉玩家的感受,从而做出改变世界的游戏。同时,也是因为他是真正有「给别人带来快乐」的强大 passion:

岩田先生发自内心地喜欢看到大家的笑容。他也将这个目标列入任天堂的经营理念。的确,他是一个希望给世界创造更多快乐的人。并且,他是一个为了实现这个目标不惜舍身奉献的人。他喜欢帮助他人,喜欢钻研各种事物,也喜欢为此而沟通交流的过程。所以说,每周一与宫本先生一起吃午饭的时间,凝聚着岩田先生所喜爱的一切。因为他们一起讨论着游戏创意,说着“我懂了”,试图给自己与玩家都带来笑容。

我一直觉得,能成大事的人,都是那些内心有一种很强大的 passion 的人。我虽然不是资深玩家,很难从游戏中感觉到快乐,但从岩田先生的谈话中,我还是为他的这种 passion 所感动。

如果你本身是一个玩家,可能会对这本书有更深刻的理解。

最后,用岩田先生的话结束这篇读后感:

在我的名片上,我是一名社长。在我的头脑中,我是一名游戏开发者。但在我心里,我是一个玩家。

On my business card,I am a corporate president.In my mind,I am a game developer.But in my heart,I am a gamer.

名刺のうえでは、わたしは社長です。頭のなかでは、わたしはゲーム開発者。しかし、こころのなかでは、わたしはゲーマーです。

读 React 18 文档有感

2024-01-04 08:00:00

昨天 Sixian 提到了 React 的新版官方文档,之前一直没有去读,今天抽空读了其中 Escape Hatches 的部分,有一些收获,也有一点感想,在这里简单分享一下。

声明:我经常使用 React, 但我不是 React 的专家,我也不再是一个对技术会进行非常深入探究的人了。所以对于 React 最新的一些 API, 可能对某些人来说是老生常谈,但对我来说是新鲜的。所以本文只是简单分享一下我看到的之前不知道的一些 API.

跑两次的 useEffect

开发环境 useEffect 跑两次是故意的,是为了帮助开发者在开发环境中发现你是否正确地给你的 effect 做了 teardown.

The right question isn’t “how to run an Effect once”, but “how to fix my Effect so that it works after remounting”.

如果你的代码因为 useEffect 跑两次所以出问题,很可能你用错了 useEffect.

讨论这样的特性是否是一种傲慢对我来说意义不大,重要的是我理解了其动机。

flushSync API

React 有一个 flushSync API, 可以强制 update DOM. 在以前我们一般是把希望在 DOM 更新后才执行的代码放在一个 setTimeout 里.

如果想重置一个 Component, 直接给它一个新的 key

如果希望某个 component 的 props 被改变的时候做一些重置,应该直接给这个 component 赋一个新的 key, 使 React 直接重建整个 DOM, 而不是用 useEffect 手动做重置工作。

其实以前我也经常这么干,比如 Modal 在关闭和打开后重置里面 Form 的值,我会直接给 Modal 一个新的 key. 一直不知道这是否是一个 best practice, 现在得到了官方认证。

useSyncExternalStore

这是一个我不知道的 Hook, 看起来很适合用于把别的库移植到 React 时使用,而且它对 SSR 非常友好。

一些感想

很多人觉得 React 繁琐,心智负担特别大,我也这么认为。但我一直觉得,这不是 React 本身的问题,而是 JavaScript 的问题。

React 是一个特别函数式编程思维的框架,但很可惜,JavaScript 只是一个半吊子的函数式编程语言,它只是在被设计的时候学了一点 Lisp 的皮毛,也提供了一点点函数式的 API, 但它没有很多真正的函数式编程语言应该有的基本特性,才导致了我们要写额外的代码来解决一些问题。

例如,Memoization 在一些函数式编程语言里是标配,但 JavaScript 里没有,所以你需要给函数手动套一层 React.useCallback.

函数式编程语言里, Immutable 也是标配,而在 JavaScript 里,需要用 Immer 之类的第三方库。

所以这就是为什么在多年前我很看好 ReasonML (现在叫 ReScript) 这个语言,因为它本身就是真正的函数式编程语言(它是基于 OCaml 的 JavaScript 方言),你会发现,用它来写 React 是多么舒服的一件事,因为语言本身就提供了你在 JavaScript 里需要调 API 才能实现的功能。有趣的是,React 在刚开始设计的时候用的就是 OCaml.

成也 JavaScript, 败也 JavaScript.