编程

同一个端口能不能被两个程序同时监听？前几天有同事问我一个挺基础的问题：同一个端口，能不能被两个程序同时监听？他想都没想就给出了答案："不能啊，一个端口只能被一个程序占用。" 这话其实没错，我以前也是这么答的。但紧接着他问了我第二个问题，把我问住了：那 Nginx 开好几个 worker 进程，为什么大家都监听着 80 端口，跑得还好好的？

Vue nextTick 到底在等什么？一篇讲透原理与那些年踩过的坑用过 Vue 的人几乎都写过 nextTick，但很少有人真正说清它在等什么。为什么弹窗打开后在 nextTick 里拿图表容器，宽高还是 0？

别再靠"最终版-改"活下去了：一篇讲透 Git 与 GitHub几乎每个写过代码的人都有过这样的经历：项目文件夹里躺着一排文件 ——项目.zip、项目-最终版.zip、项目-最终版-真的最终版.zip。改坏了想回退，却发现不知道该退到哪个版本；两个人传文件协作，结果 A 的修改覆盖了 B 的修改，谁也说不清哪份是对的。

楚国的小隐士

从审核员到监工：AI正在重写评价体系，也重写人的价值本文诞生于10月24日“程序员节”在大连TRAE friends线下活动现场未能上台分享的观点上次TRAE friends活动还是6月6，在大商新玛特的星巴克里，我上台分享了我在工作中使用的全局规则。将近5个月后的当下，我正在开发一个我自己的项目，我发现里面大部分提示词都不重要了，甚至我的身份也从一个审核员变成了一个监工。审核员和监工有什么区别？审核员意味着那时候还需要审核AI的产物，而监工的职责则是确保AI正在干活。一个主动，一个被动。这两个身份的转变，也是从当时的GLM-5.3到MIMO-v4.6的转

用 Python 从零搭一套 RAG 系统：40 行跑通，再谈优化大模型接个 API 就能聊天，但真到业务里你会发现一个尴尬的事实：它很聪明，却对你公司的资料一无所知。员工手册、产品文档、项目复盘，它统统没见过。你问它，它不会说 "我不知道"，而是开始一本正经地编。

编程语言的六十年：一部做减法的历史关于编程语言，我们总习惯用 "进步" 来形容它的发展。功能越来越多，生态越来越丰富，框架越来越强大。但换个角度看，你会发现一个反直觉的事实：编程语言的发展史，其实是一部不断做减法的历史。

AI 写代码越来越快，我们的代码能力却在悄悄退化这不是贩卖焦虑。2026 年初，Anthropic 研究者 Shen 与 Tamkin 发布了一项随机对照实验（arXiv:2601.20245）¹：52 名至少有一年 Python 经验的开发者（多为初级工程师）学习一个此前都没用过的异步库 Trio，随后接受一场不允许用 AI 的测验。

vibe coding 是什么？“Vibe Coding”（氛围编程）是一种以自然语言驱动、由AI生成代码的软件开发新范式。它由AI研究者Andrej Karpathy在2025年初提出，核心是将开发者的角色从逐行编写代码的“程序员”，转变为描述意图、验证结果的“导演”或“产品经理”。

小贺儿开发

DeepSeek + Codex + MCP：Unity 游戏开发实测用 DeepSeek + Codex + Unity MCP，实测 AI 自动开发 Unity 2D 游戏。从场景搭建、脚本编写到运行测试，记录完整开发过程。不需要高昂的开发成本，也能尝试 AI 辅助游戏开发。看看它能完成哪些任务，又有哪些问题需要人工介入。

Java 26 深度解析：一次“性能兑现 + 契约收紧”的版本2026 年 3 月 17 日，JDK 26 正式 GA。它是 Java 半年发布节奏下的又一个非 LTS 版本，官方支持窗口 6 个月，将于 2026 年 9 月被 JDK 27 取代。

光明语言入榜计划:GitHub Linguist 注册指南・光明语言模块参考版本：v1.0 ｜更新日期：2026-10-07 用途：记录如何让 GitHub Linguist 识别 .light 扩展名，供后续光明模块注册工作参考

网络安全专业：从入门到进阶的完整学习路线网络安全是当前数字化时代最受关注的技术领域之一。随着网络攻击手段不断升级、数据泄露事件频发，企业对网络安全专业人才的需求持续增长。本文面向网络安全专业的学生和初学者，梳理一条从基础到进阶的完整学习路线，帮助读者明确方向、循序渐进地掌握核心技能。

从 "调模型" 到 "搭系统"：Harness Engineering 凭什么成为 2026 年 AI 圈最热的新词2026 年，AI 工程圈又冒出一个新名词 ——Harness Engineering（驾驭工程）。它出现得密集而迅猛，很快就遍布技术博客、开源项目和一线团队的复盘文章。

掌握自动化，高效工作新引擎读懂高效工作的核心逻辑在当今这个时代里, 职场中的节奏那是非常快,“时间就是金钱, 效率就是生命”这个说法早就被大家当作是普遍认可的真理了。而编程语言的种类虽然有很多, 但有一种编程语言, 它本身的功能是非常强大的, 同时它还具备了简洁以及容易使用的这些特性, 所以它就成了职场人士用来提高自己工作效率的特别核心的工具。

把 AI Agent 养在自己电脑上：从本地部署到远程接管的一份完整思路一、为什么越来越多人把 Agent 搬回自己电脑这两年 AI Agent 的形态发生了实质变化：它不再只是"问一句、答一句"的聊天框，而是能自主规划步骤、连续调用工具、读写本地文件、执行终端命令的执行体。一个代码重构任务跑半小时、一批文档整理跑一晚上，已经是很日常的使用方式。任务形态变了，部署位置的问题就跟着来了。云端 API 当然方便，但长任务高频调用时费用持续累积，而且所有内容都要经过服务商。于是"把 Agent 放在自己电脑上"重新回到开发者视野——数据不出本机、开源模型免费随便跑、想接什么工具

Git 三区域模型：把 add、commit、reset、merge 一次讲透引子改了两小时代码，页面样式全乱了，想退回上一个能跑的版本，却发现根本没有可退的地方——这种体验大概每个人都经历过。 Git 解决的就是这件事。它命令不多，难点也不在命令本身，而在于要先把模型建起来。这篇笔记按我的实际使用顺序整理：安装、存档、回滚、分支合并、远端备份。一个前提：Git ≠ GitHub 这一点必须放在最前面说，因为太多人在这里绕不出来。 Git 是本地软件，管的是你电脑上这个项目文件夹的版本记录。GitHub 是远端网站，管的是把代码连同版本记录备份到云端，顺带支持多人协作和开源分享

光明（Light）中文编程语言 · 宣传文档版本：**v0.4.0-rc2*更新日期：2026-10-03版本：v0.4.0-rc2 ｜状态：预发布候选（稳定版槽位 0.4.0 已预留）更新日期：2026-10-03 ｜语言本体仓库：light-merge 一句话定位：一门让中国人用母语思维编程、并能被自己复刻的语言。

小小小小钰儿

2.3-云端API集成总字数：约12000字 | 预计阅读时长：35-45分钟传统软件开发中，要实现智能对话、文本理解、图像识别等功能，需要从零开始构建机器学习模型——收集数据、训练模型、优化参数、部署服务，整个过程耗时数月甚至数年，成本高昂且技术门槛极高。

小小小小钰儿

2.2-模型微调总字数：约12000字 | 预计阅读时长：30分钟模型微调（Fine-tuning）是指在一个已经预训练好的大模型基础上，使用特定领域或任务的数据进行二次训练，使模型能够更好地适应特定应用场景的过程。

小小小小钰儿

2.1-Windows本地部署大模型总字数：约9000字 | 预计阅读时长：28分钟本地部署大模型是指将大语言模型（LLM）下载到本地计算机上运行，而非通过云端API调用。这种部署方式具有以下核心价值：