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Coding中的AI輔能

潮流特區
MacauYeah ・2025-12-20

早排跟一位外國的朋友聊天,發現對方公司大力地推動開發工作與AI結合,而且實務上亦幫到忙,可以解放生産力。 既然大家在AI上有得益,筆者亦試用一下。就礙於安全性問題,目前筆者暫時都經過chatbot的發散問題的方式,問AI取得方向性的建議。以下,筆者就分享一下自己的使用心得。 Github Copilot Chat 道理上可以直接安裝VSCode上,但不知道是否不版本更新問題。筆者的Ubuntu 24.04 VSCode 無法運行。反而匯出vsix 後,筆者的codeserver (open source VSCode) 可以運行。 有相同問題的朋友,可以留言找codeserver的詳細安裝方式。 初次使用下,GPT-5 mini 的性能不錯。作為發散問題,可以幫筆者快速地梳理筆者想要了解的技術。(前題是這個技術很成熟,只是筆者不太了解) 例如:筆者會問它關於一些 builder pattern 的必要性。與原本的做法有什麼差異。通過一輪來回對答,筆者對於使用情境也有一個更全面的了解。相對於傳統,筆者要多輪Google,之後再在腦海中梳理再追問,的確快好多。 GitHub Copilot Chat 唯一的問題是,免費的額度需要每個月才會補充。長期用需要付上月費,而且它內置的Model並不包括 DeepSeeks 和 Claude。 我們可以經API KEY隨時加的外部的Model,不過這就等於我們需要多頭付費,GitHub 充一份錢,外部算力也是。 Poe.com 因為筆者暫時也只是使用開放式問題,做一些思維上的整理。筆者還試過 Poe 的第三方Claude Bot。除了策略問題外,範例寫Code效果也行。(當然是限制在筆者未了解,但其實已面世很久的技術。如果好像現在問它一個spring boot 4的問題,就不太推薦) 由於不是直接由Bot改Code,所以算力消耗不高,Poe也每日補充免費額度,可以更方便用來試水看看。 還想用AI嗎? 筆者直接給答案,想,很想。不過這並不代表我們就輕鬆很多。 對於傳統開發框架,我們還是要先理解、學習。就算未來筆者試用Bot生成Code,筆者還是要負責驗證的部份。驗證的能力,其實就是基於過去的理解和學習。面對一些新問題,筆者還是需要去官方網站找實際的資料、範例,以判斷AI生成的結論是否合理。也依靠這些資訊去修正AI的結果。 對於筆者已知的問題,若筆者過去的專案已有答案,筆者還是寧願自行複制貼上,去做一些手動修改,去適配新的場景,因為這需要的驗證工作量還更少,風險更低。

Visual Studio Code 才是 coding anywhere的基礎?

潮流特區
MacauYeah ・2025-10-25

筆者過去就有發表過使用 VM / docker + code server 作為 coding anywhere的基礎, 現時也有一直使用。code server 有效,但對於Web App 開發,仍有所不足。 那個藏在瀏覽器的IDE - Code Server 使用 code server 的好處,就是筆者只需要一個有瀏覽器的客戶端,就可以連線到雲上的VM中使用 code server 。不論多重的功夫,交給外部的雲去做,自己的客戶端就可以盡可能輕便。不想自己攪一套code server開發環境?github codespaces in browser 也是一個很類似的替代器。它也是隨時經雲建立一台專用的 VM,之後就可以經瀏覽器進行開發。 一切看來都很好,所有東西都可以在 VM / docker 中進行。如果你的 VM / docker,可以有齊所有除錯工具,應該就真萬能了。現實就是不太美好,因為雲上的 VM ,docker 中的容器,主要都是沒圖形介面的。如果你想要利用的除錯工具,例如 chrome,你就未必可以順利在 headless VM / docker conatiner 中安裝了。很多除錯工具,要麼就需要圖形介面,要麼就要有條件連到本地硬碟,所以筆者就 code server 本身,真的沒有太多解法。 Web App 開發,回到原始的基本步 - Visual Studio Code 回到原始的基本步,本地Visual Studio Code + VM / docker ,就好好地可以利用本地的 chrome 等進行 NodeJs 的除錯。它就跟本地Visual Studio Code + 本地開發類似,本地能用的 chrome,可以經過 vscode 連到 VM / docker 內,只要Remote Development 插件就可以了。筆者測試過,真的很簡單,vscode連線後,會在你的VM / docker 內,安裝一個很細的 client。然後其他事就像本地開發一樣了。Remote Development 除了用自己的VM外,官方還稱它可以連上github codespaces。筆者就未有詳細測試,有興趣的朋友可以建立一個codespaces看看。 雖然 Visual Studio Code 並沒有保證完整地解決所有問題,但至少它提供了一個橋樑可以作為接口開發。coding anywhere 還是有條件實現,只是我們的客戶端並不如一開始的單純,只少要有一個完整的桌面電腦環境OS ,可以做到 port forward,做一些簡單的對接。只是單純的移動端 Web 界面,就未能夠做到那些複雜的跨機轉譯。

Coding Anywhere: 依賴服務的選擇

潮流特區
MacauYeah ・2025-04-22

年多前,筆者購入steamdeck, 經過一輪軟件定制,把它變成一個可以作為IT從業員開發機的方案,也介紹了一些coding anywhere的想法 https://lifemag.cyberctm.com/zh_TW/blog/macauyeah/14175/Coding Anywhere 工作方案 https://lifemag.cyberctm.com/zh_TW/blog/macauyeah/14352/Steam OS 3.5更新,內建 podman, distrobox https://lifemag.cyberctm.com/zh_TW/blog/macauyeah/14149/開發者在Steamdeck上的另一個選擇: Gnome box 在試驗了一年多後,筆者對於依賴服務的模疑,又有另一層感受。什麼是依賴服務?就像你寫的程式庫,可能需要資料庫儲存、可能需要問AI等等。所以在開發時,都要確保這些服務的存在。一般,要麼就是在本機上自行安裝,要麼就是經過互聯網使用雲服務(public cloud或者你團隊提供的private cloud),也就是本地模擬還是互聯網模擬。 本地模擬的得失 本地模擬,主要是考慮金錢上的優勢與資源的獨立性。 金錢成本 - 互聯網資源大部份都不會是免費的,如果本機的硬件足夠,可以在本地完全模疑,有一定上的優勢。但如果該服務在本地安裝,都要計授權,可能不沒有太大差異,例如那些report engine, report designer,即使本地開發都要逐台開發機計算。但其他大部份,如資源庫的實現,都有本地開發免費授權。所以本地安裝道理上有一定的成本優勢。 資源獨立性 - 當一個團隊共用一些互聯網服務時,可能會互相干援。即使團隊在開發時,可以經profile使用不同的資源,但發生誤用的情況還是很常見。(除非大家已經有一套很健全的開發用profile,只在本機生效,亦只在必要時才會被提升到程式碼的版本控制當中,不會誤會地覆蓋他人,也不會忘了提交。但這是很有挑戰的一件事)。反觀本地模擬,因為那些服務並不會在團隊中分享,就保證不會被誤用。 學習成本高 - 本地模擬,就有一個莫大的痛點,就是學習成本高。我們可以找到很多本也安裝資料庫的教學,本地LLM AI的架設也不少。但我們並不是很輕易地就可以無師自通,有時為了初次安裝,所花的時間成本也大得令人卻步。 coding anywhere轉移成本高 - 因為全部本地模疑,代表我們必需要有一台足夠強大的主機。但如果我們的移動接入點,綁定了在某台特定的強大主機,我們活動空間也相對減少。 互聯網模擬的得失 直接使用互聯網的服務,主要體現於用錢解決問題的優勢 即開即用 - 能用現成的就用現成的。例如你目標是使用mysql cloud database,就直接伸請使用。如果你還要在本地安裝或使用Cloud VM安裝,就還要自行安裝管理介面等工具。因為成本問題,實在要自行安裝,使用cloud vm也有一定的方便性。使用cloud vm 有一定的快取,可以減少安裝所需要的時間。當我們養成自動化的習慣,clould VM 也可以隨時刪掉,有需要才重起。 解決單機無法模擬的情況 - 某性依賴,並不能簡單地經過本地單一部主機去做到。例如我們要模擬一些叢集功能。我們可能要在主機或網絡設備作出一定的調整,才可能提供bridge network。這一點在辦公室網絡下限制更多,不是隨便就可以建一個可以互通,又可以訪問互聯網的環境。另一些如block storage等資源,還會對硬件有一定的要求,也不是軟件模擬就可以做到。我們若不經過互聯網取得,至少也要在團隊下的private cloud上去建立。(不過如果是從零自建private cloud環境,初次投入的成本可能直接使用public cloud 低。 ) coding anywhere轉移成進一步下降 - 作為移動接入點,就剩下那些不可互聯網化的部份,例如domain name,有時還是localhost比較方便,又例如有一些硬件相關開發,硬件部份必需經過本地接入。 就以筆者的個人經驗來講,除非public cloud的價錢實在不可接受又或是自動化幾乎不可能,否則使用public cloud會有時間成本上的絕對優勢。如果要走本機模擬方向,必需要對Container、VM、網絡等有深刻的了解,才會成事。