riceball

❌ md5(microtime(true)) 对这样短的字符串冲突比较大，而且耗资源.

✅ microtime + nanoID: https://github.com/hidehalo/nanoid-php （偷懒用）

这个其实是服务器端开发，优化要找到要点，变化的点，然后加顺序号。其他无论如何都要增加额外开销，只是大小不同。

对，以前计算机专业都有，不过非必选，是一套，我当时自己买电路板，焊元件，八位还是十六位的液晶二极管作为输出设备，0-F 输入，输入地址码，机器码，进行编程。感兴趣就会觉得蛮有意思的。

没优点，买这不如 jmk x2,但是没性价比。

从另一个角度来说 AI 使得架构更慢,就拿我当前正在做的 AI IDE MVP(基于插件的桌面应用)来说，架构修改了三次，技术选型从最初简单的基于 React Demo 提取功能，到基于 Quasar2(Vue3), 然后再到 modern.js/Qiankun/Luigi/Piral 微前端框架评估。 接着选择 UI 状态管理器. 发现的确 AI 有点这个 bullshit 的味道，先下结论，然后根据结论找理由。蛮好玩的。 本来这个问题，两个选择都没有什么，权衡角度不同，自然结论不同，但是你不应该倒果为因。 当然总的来说，AI 对我的帮助很大，通过 AI 你能看到更多，更细，然后你要查证的也更多,舵手永远只能是自己

@Trinity888 你想问是多个用户同时编辑同一个文档么？如果是，这和 markdown 没有关系，而是和 CRDT (Conflict-free Replicated Data Type ，无冲突复制数据类型) 有关，这块你可以看看 https://github.com/yjs/yjs CRDT 的一个实现,它支持很多编辑器的集成，包括一个所见即所得的 markdown 编辑器。

@opengg 功能拆分这是一方面，另一方面是我需要框架能推荐最佳实践，毕竟我对 vue 和 react 都不精通，也不太 care,只要满足需求就行。如果不要求插件体系，quasar 就是一个很好的前端 APP 框架，包裹了一切，就很省心，但是 vue3 就太不省心了，过于专注性能，牺牲了灵活性，然后就对 vue2 不兼容的地方太多。
modern.js 本来可以的，可惜了，v2 开始就废弃了太多，专注核心是好事，但是 modern.js 不就是一个最佳实践的整合框架，但是力度越来越少，modern.js 的核心就是 mf2+garfish 。mf2 专注的是模块依赖共享； garfish 是一种微前端框架，garfish 更专注在微应用之间的完全隔离，主要考虑的是线上，而我是桌面应用，garfish 对我意义不大。

看了下 Piral 的文档，Piral 是老牌桌面应用插件系统发展过来，一直到今天，支持 mf 和 importmap ，就插件体系来说，非常完善，工具链也完善。甚至通过它的插件体系实现对 Vue/Angular/Hyperapp/Inferno/Preact/Aurelia/LitElement 等的支持。

Anyway, Thanks a lot.

@opengg MVP 需要简单快速，不仅仅是平台插件化，基本功能也会插件化，还会有 AI Lib(Agent/Ability/etc) Store, 比如听，说，画，唱等。Store 里的包和 App 插件还略有差别，包装肯定是免不了。vscode 代码编辑器，太臃肿了，这个只是为我自己的 AI 语言开发的 IDE, 主要是 talk 为主，editor 看是 Monaco 或 codemirror,只要支持语法高亮，diff/merge 就成. 先跑起来，后续在考虑沙盒隔离。

@kneo 你是在讨论技术，在一个技术坛子，所有的回答没有涉及到任何技术问题，全是人生攻击，风格脑残，很土，什么垃圾，什么是个 AI 都会写，甚至说只有几行代码，哈哈，这才是从正面说明了什么叫空洞，乱骂一起，啧啧，还有三个点赞。不说 AI, 你写一个瞧瞧。talk is cheap show me the code.

@gitlight 拆解成一个个单独的任务是对的，这也是所谓智能体任务的本质，拆分成若干简单的任务作为智能体，然后拼装，这里隐含的一个事实是上下文（提示词）越短，输出质量越好。
不过，写代码这块一般来说，也就初级程序员水平，当然，我还是说，如果它正好参考到最佳实践，那就完美。但是就我的实践来看，很少遇到。比如 https://github.com/snowyu/property-manager.js ，写于十几年前，那个时候 Json Schema 还没完全成型，现在让它把内部 schema 转为 toJsonSchema() helper 函数, 如果不写单元测试，逻辑都有问题，AI 改了几次才通过测试，仓库中该函数的第一次提交是我让它优化重构的版本，它也就简单提取了个 normalizeAttributes(), 后面我只好自己重构了，还不是很满意，后面有时间还要继续重构。目前来说，AI 对我帮助最大的是写技术文档，另一个是单元测试（不过，这块还是要 code review ），另外就是各种多次，多模型的开放讨论，最后才是写代码，拆解为独立的简单的函数代码任务或者搭建框架任务。

@jojopro @SantinoSong 是在跳着看，只看自己想看的，还是全凭想象。我的意思是 1. 你要清楚现在 AI 能干啥，局限在哪里，我能用它做什么； 2. 思考如何用 AI 提高自己，而不是把自己变得更蠢. 如果觉得 AI 的编程能力比自己强，那么就该好好想想这意味着什么。

AI 拥有远超个人所能掌握的知识，尽管有幻觉，这一点上利用好，那么对个人提升进步才是巨大的。
目前来说还没有真正意义上的外置知识库，都是来自训练。当前通过嵌入向量实现的 RAG 还根本达不到外置知识库的用途，而当外置知识库真正到来的那一天，又将是一个飞跃。这意味着专家知识得以被 AI 使用。