Ruby China

【自荐】PriTime：一个可自托管的多端待办任务清单、时间管理应用

pritime — Wed, 09 Sep 2026 10:10:54 +0800

PriTime 是一款可完全自托管的多端待办任务管理应用。任务、清单、标签、四象限、日历、番茄钟、习惯打卡、共享清单、AI 助手一应俱全，支持 Docker 一键部署，数据 100% 存在你自己的服务器或 NAS 上，并提供 JSON/Excel 全量导出，随时可走。

PriTime 是什么？

PriTime 是一个多端待办任务管理应用，由三部分组成：

Web 端：Vue 3 + Vite解码单页应用，浏览器打开即用
服务端 API：Ruby on Rails 8 + PostgreSQL，标准 JSON API
桌面端：macOS 原生 SwiftUI 客户端（零第三方依赖）

多端共享同一套 REST API，登录同一账号即可同步。此外还有面向飞牛 fnOS 的 fpk 应用包，NAS 桌面双击图标就能打开。

功能清单：一个不缺

能力	说明
任务管理	快速创建、子任务拆解、Markdown 描述、附件、拖拽排序
组织方式	清单（自定义图标/颜色）+ 彩色标签，双维度分类
任务属性	四级优先级、截止时间、提醒（准点/提前 5 分钟到 1 天）、9 种重复规则
重复规则亮点	支持法定节假日 / 法定工作日（含调休补班）重复，国内用户刚需
四象限视图	经典艾森豪威尔矩阵，按重要/紧急自动分象限
日历视图	月历展示任务，可订阅节假日、传统节日、二十四节气、未来 7 天天气
下雨提醒	天气源开启后，降雨概率达标自动创建「带伞」提醒任务
课程表视图	学生与固定日程人群的周期性事务管理
专注模式	番茄钟计时，可绑定任务记录投入
习惯打卡	每日打卡、连续天数激励
纪念日	重要日期倒计时
统计	完成率、完成趋势、清单/标签分布图表
全局搜索	`Ctrl/⌘ + K` 快速搜索标题与描述
共享清单	邮箱邀请成员，多人协同维护一份待办，角色权限管理
AI 助手	自然语言创建任务（DeepSeek），自动解析时间/优先级/清单/标签
MCP 接口	Claude Desktop 等 AI 客户端可直接调用 `create_task` 创建任务
Web Push	浏览器通知 + 通知中心，逾期醒目提示
模块管理	日历、四象限、专注等模块可自由开关，界面不打扰
个性化	多套主题色 + 免费可商用字体，设置云端同步
数据导出	JSON 全量备份（可迁移/导入）+ Excel 查看，数据永远握在自己手里

三种使用姿势

1. Docker 一键自托管（推荐）

一个 docker-compose.yml，Web + API + PostgreSQL 一次拉起

docker compose up -d，浏览器打开 http://localhost:8080 即可开始使用。后端容器启动时自动建库迁移，无需手工操作。

2. 飞牛 fnOS 一键安装

打包好的 pritime.fpk 在应用中心手动安装即可，Web 与 API 合并为单容器 + 独立数据库容器，数据持久化在包目录，卸载重装数据不丢。NAS 桌面点击图标直达，全程同源、无 CORS 烦恼。

3. 免登录本地模式（不想装服务器？）

Web 端登录页提供「免登录 · 本地模式」：数据直接落在浏览器 IndexedDB，无需任何后端，完整业务逻辑在本地复刻执行。macOS 客户端同样提供本地模式，数据存储在系统级 SQLite（GRDB）。两种模式与服务器模式共用同一套导出/导入格式，以后想上自托管，导出 JSON 再导入即可无缝迁移。

为什么选 PriTime 而不是 SaaS 待办工具？

数据主权：任务数据存你自己的服务器/NAS，不经过任何第三方，退出随时全量导出。
无订阅费：没有会员、没有广告、没有功能墙，深度使用零成本。
本地化细节：法定节假日/调休重复、二十四节气日历、中文天气与下雨提醒，这些是很多国外工具做不到位的地方。
AI 能力可选：不配置 Key 就是一个纯净的任务工具；配置 DeepSeek Key 后获得自然语言建任务能力，开发者还能通过 MCP 接入自己的 AI 工作流。
轻量：单容器即可跑起来，一台最低配 VPS 或老 NAS 就够。

适合谁用？

拥有 NAS / 家庭服务器，想找一款装在 NAS 上的任务管理应用的玩家
在意隐私，不愿把工作、生活待办交给云端 SaaS 的个人用户
需要「今天 / 未来 7 天 / 四象限 / 日历」多维视图的效率工具爱好者
学生党：课程表 + 重复任务 + 习惯打卡的组合很对口
开发者：REST API + MCP 接口，可以自由扩展和接入 AI 客户端

官网地址： PriTime 官网

https://www.pritime.com/

omarchy 竟然还有中文宣传

jicheng1014 — Tue, 08 Sep 2026 09:59:11 +0800

今天看 x 竟然发现 dhh 竟然在退 omarchy 的中文站 zh.omarchy.org

不知为何，我满脑子都是 "现在我有冰淇淋" 的画面

最近 mac arm 的架构似乎也有 omarchy 的版本了，回头抽个黄道吉日来感受下 omarchy

ps: 有了 ai 后，做各类兼容，特别是 linux 之间的软件兼容，似乎变得唾手可得，之前各种难缠的兼容配置，现在直接 ai 直出，真是沧海桑田啊

做了一个 zero-noise 的“赛博禅师”：在信息过载时代做个极简 Web 实验

mu872 — Fri, 04 Sep 2026 15:05:30 +0800

各位 Ruby China 的朋友好，

最近深夜敲代码之余，一直在思考现在的 Web 体验：算法推荐、无限下拉、社交通知、弹窗提示……网络似乎越来越吵，让人难以喘息。

出于一种“数字降噪”和体验实验的想法，我手搓了一个极其简单的非营利 Web 小工具——Ask A Monk（赛博禅师）。

💡 这是一个什么样的项目？ Zero-Noise 极简设计：全暗黑模式，没有注册登录，没有广告，没有数据库保留，没有任何社交分享按钮。

即用即走（Low-Retention）：它不试图留住你的注意力，只是在你深夜失眠、感到信息焦虑或纠结时，提供一个短暂的安静交互空间。

Cyber-Zen 体验：结合了极简动画与轻度交互，提供一种类似于“赛博禅坐/问禅”的沉浸式解压体验。

🛠️ 技术与实现哲学 Stack：纯前端轻量构建（Node.js / Vite / React），部署于海外节点。

极致轻量：没有复杂的后端依赖，追求极致的加载速度和极低的数据追踪（Zero-Tracking）。

作为一个独立 Web 项目，它的理念或许和当下追求“高留存、高商业化、增长黑客”的主流产品完全相反。我更希望它像是一个属于个人数字空间的“深夜避难所”。

如果你今晚刚好敲代码累了，或者也正经历了数字疲惫，欢迎来踩踩：

👉 地址：https://askamonk.online

欢迎大家体验，也很想听听大家对这种“反留存/极简 Web”产品的想法和建议！

DHH 发布了 agentic linux，作为 Ruby China 老用户也开源发布了 agentic workspace

sqrh — Tue, 01 Sep 2026 21:11:53 +0800

看了看自己账号的第 180 号会员，不知道多少年没回来了。我们戏称 DHH 发布 Omarchy，堪比刘慈欣重新发布新书。

某种意义上也是开源生态在 ai 时代的文艺复兴了。也介绍下我们自己给团队经过每周千亿级别 Token 消耗锤炼下自建的 multi-agent, multi-user workspace.

项目完全开源：https://github.com/talesofai/cohub

甚至大部分的自举开发过程使用的 agent chat sessions 也是完全公开的：https://cohub.live/tzwm/cohub

更多的设计细节，发到了这篇文章里面：https://x.com/xiuhan_xhu/status/2094743200246423810

又拍云的公司好像出问题了

stephen — Thu, 27 Aug 2026 10:35:32 +0800

又拍云的公司好像出问题了，这两个月的节点时不时出现访问不了。联系客服一直没客服在线，电话说没缴纳电话费，工单迟迟不处理。看来又一个老牌倒下了

notification 页面出错

williamherry — Tue, 25 Aug 2026 08:22:53 +0800

notification 页面出错很久了，其他人没人发现吗？不会就我账户有问题吧？ @huacnlee

【远程】【区块链】后端工程师 MEME 交易方向，欢迎大家来聊

ginchenorlee — Tue, 25 Aug 2026 01:34:32 +0800

工作地点：远程

薪资范围：3000 - 8000 USDT/月

产品：https://logearn.com

需要技能：Java, On Chain Data, AI Coding

职位描述：

新链接入：负责新增 EVM 链与 Solana 生态的采集接入，包括节点接入、区块与日志采集、数据解析及下游数据链路打通，交付可供业务消费的完整数据集。
DEX / Launchpad 解析：负责新增 DEX 与代币发行平台的协议解析，涵盖 AMM（V2 / V3 / V4 Hook）、Bonding Curve 及各类协议 Fork，实现流动性池发现、费率结构、发行阶段与成交归属的准确建模。
数据质量与稳定性：对采集数据的准确性与时效性负责；建立数据质量校验与异常监控机制，定位并修复解析偏差；治理采集链路的可用性问题，包括区块重组、节点异常与限流、消费积压等容错场景；建设面向业务的数据服务能力，为钱包、交易、风控、资产分析、DeFi 数据分析等场景提供稳定的后端 API。
技术跟进与架构演进：持续跟进链上协议与生态的技术演进，将新出现的协议形态快速纳入采集能力；优化采集系统架构与抽象设计，提升新链、新协议的接入效率。

职位要求：

后端开发经验：3 年以上 Java 服务端开发经验，具备高并发数据处理系统的设计与实现能力，熟悉分布式消息队列、关系型数据库、缓存与 NoSQL 存储的生产实践。
区块链基础：熟悉区块链底层原理与链上协议基础，具备扎实的链上数据解析能力；理解交易结构、事件日志与 ABI 编解码机制，能够独立完成合约事件与调用数据的解析与语义还原。有链上数据处理经验，熟悉区块同步、交易解析、合约事件解析、地址资产统计、Token/NFT 数据处理等场景。
DEX / Launchpad：熟悉主流 DEX 协议的数据模型，掌握 Uniswap V2 / V3 / V4 及其生态 Fork 的核心机制；对典型 Launchpad（Bonding Curve 类代币发行平台）的运行机制有深入研究。
问题定位与数据意识：具备系统化的线上问题定位能力与严谨的数据验证意识，能够通过对照实验与反向验证确认结论，而非依赖经验推断。

加分项

类似经验者：有 DeFi、DEX、区块链浏览器、链上风控、资产分析平台相关项目经验；有高 TPS 链数据处理、海量地址资产计算、实时余额更新、交易风险识别等经验。
AI Native 工程习惯：熟练使用 Claude Code 等 AI 编码工具完成开发与问题排查，理解其能力边界并对产出保持验证意识；能够将可复用的流程与领域知识沉淀为团队资产，持续提升团队而非个人的效率。
Solana 链上数据经验：具备 Solana 链上数据处理经验，熟悉其账户模型与指令解析机制。
Solidity 阅读能力：具备 Solidity 代码阅读能力，能够在缺少文档与 ABI 的情况下，通过合约字节码与链上交易分析其行为。

欢迎投递简历：lbyronlee@gmail.com, 或者 TG: https://t.me/ginchenor

【举报】web3 全栈工程师为带有病毒的钓鱼贴！各位不要上当！

aartrikkers7 — Thu, 20 Aug 2026 19:37:26 +0800

如图：https://ruby-china.org/topics/44630 我要举报的骗子为： @caidejun

大家注意，这是一个钓鱼的东西，对方套路是专门找做过 web3 的人，以招聘的形式诱导你下载病毒软件，然后偷走你的资产

投简历之后，他会先约你一轮面试，对方是个老外，英语说得也不纯正，感觉像欧洲或者哪里的口音不是美国口音，也会说几句普通话，不露脸。
对方约你的时候，永远不会提前把会议链接发给你，永远是踩着点儿把链接发给你。例如第一轮面试约在下午 4 点，他会在 4 点的时候踩点把链接发到你的邮箱，不会加你微信，不会加你的 telegram

本轮面试对方不懂技术，让你说说经验就结束了

然后对方的 HR 会跟你约在约下一轮，也不告诉你用什么工具。重点来了，这一轮一定是一个你没听过的聊天软件例如：

https://sparksly.app/join?meet=64886e85-2477-4ad4-8b74-56513bb83773

对方的理由是 CTO 在出差，所以用这个。

登陆之后你会发现，这个东西根本无法正常工作，进去好像有 3 个人在等着你，实际上都是马甲，只有一个 HR 在那里能够跟你打字聊天，问你说听不到你的声音。

其实此时我的浏览器早都开放了麦克风权限，用的也是美国的梯子，打开谷歌 YouTube 完全没有任何问题。

然后他就会说让你去下载一个桌面版，我傻了吧唧地下载，这个时候人手忙脚乱，想着想着就赶紧参加面试，他根本就没有提前给我们留出这种安装软件的时间，这个时候你根本没法拒绝

然后看一下在线检测，就会发现它这是就是个木马，如下图所示

360 检测：

virustotal 上也会报毒： https://www.virustotal.com/gui/file/41f633b5d7daf5340da3ab2f14c10b98fad6026540cf46f5dc5e50cc3673e5a9/detection

安装的时候也会报错：

对方从来不露脸，都是老外的身份。

第一轮一定会用 zoom 这种正常的软件第二轮一定会搞个乱七八糟的，你也没听过的，谷歌上搜不到的这种会议软件。一定会让你下载桌面版。

这个套路真的是太黑了，各位兄弟小心

浏览器的钱包插件，该换赶紧换吧

ps. 进一步是病毒的几个证据：

https://www.virustotal.com/gui/file/41f633b5d7daf5340da3ab2f14c10b98fad6026540cf46f5dc5e50cc3673e5a9/behavior

这个的信息跟实际下载文件的信息完全不一样，例如官网上有 Mac 的下载信息是个 curl 命令，但是你实际运行一下 curl 命令会发现得到的是 404

开发 APP 或小程序，大家后端使用的什么 admin 或 cms 或其它什么解决方案？

badigege — Mon, 17 Aug 2026 01:00:54 +0800

注意：开发 APP 或小程序。

Omarchy 4 aka Quattro

qinsicheng — Sat, 15 Aug 2026 13:11:26 +0800

不得不说，DHH 的情绪价值给的相当到位，虽然有的点感觉花里胡哨，但真的有些小惊喜让人会心一笑。

Youku

招聘结束 |【杭州】招聘 Ruby on Rails 全栈开发，欢迎加入！

qiunq — Fri, 14 Aug 2026 14:55:51 +0800

我们是一家成立于 2007 年，为全球生命科学领域的科学家、体外诊断以及生物医药领域提供生物试剂产品和解决方案的平台型国家高新技术企业，基于 Rails 搭建了多个核心业务系统，包括内部 LIMS 实验室管理系统、CRM 客户管理系统以及全球官网等，想找一位热爱 Ruby、写得一手优雅 Rails 代码的伙伴加入我们。

你将参与的核心工作

负责公司内部 LIMS 实验室管理系统、CRM、官网后台等 Ruby on Rails 项目的日常开发、迭代与功能优化；
参与业务需求梳理、数据库设计、接口设计，独立完成模块从需求到上线的完整开发流程；
负责生产环境问题排查、性能优化、慢查询优化、服务器负载、日志分析、爬虫/高并发流量防护；
维护 PostgreSQL 数据库，优化索引、处理事务并发、数据去重、批次号生成、业务数据订正；
配合前端完成前后端联调，保证接口稳定、规范、高可用；
持续优化项目架构、代码质量，重构历史遗留代码，提升系统稳定性与可维护性；
参与线上事故复盘、性能调优、安全防护（Nginx 限流、爬虫拦截、接口防刷）。

我们希望你具备的能力

1. 技术基础

熟练 Ruby 语法、熟练 Ruby on Rails 框架开发，熟悉 Rails 生命周期、回调机制、事务、Model 关联、表单校验、钩子回调；熟练掌握 PostgreSQL，懂索引优化、慢 SQL 优化、事务锁、并发场景处理，能独立分析并解决线上慢查询问题；熟练 Linux 基础命令、日志排查、Nginx 基础配置、服务部署、线上问题定位。

2. 项目能力

有真实 Rails 线上项目开发经验，能独立完成业务模块开发；具备线上问题排查能力：CPU 负载高、内存飙升、爬虫攻击、接口超时、并发重复数据等常见问题；熟悉常见性能优化手段：SQL 优化、代码优化、限流防刷、请求合并、日志分析。

3. 工程素养

熟悉 Git 版本管理、团队协作流程；代码规范、逻辑清晰，具备业务抽象能力，能持续优化历史代码；具备独立问题排查能力，不依赖他人解决线上故障。

4. 加分项

熟练掌握微信小程序开发流程；有 LIMS/实验室系统、CRM、B端企业系统开发经验；熟悉 Puma/Unicorn 运行机制、Nginx 限流、爬虫防护、Rack Attack 限流；熟悉 RVM/Mise 多版本 Ruby 环境管理、生产环境运维；有高并发、大流量、爬虫场景系统优化经验。

坐标杭州钱塘区，团队氛围轻松，不搞无意义的加班内卷，薪资待遇可以根据你的技术实力面议。如果你对生命科学领域的数字化场景感兴趣，或者身边有合适的朋友，可以将简历投递至 hr@huabio.cn，或者电话联系柳女士 15381065263。

针对 Rails 的 AI 模型评测报告

Rei — Fri, 14 Aug 2026 10:03:56 +0800

https://x.com/rails/status/2087951277573488825

大图：

[深圳] AI 智能硬件 + App 海外产品，招 Ruby on Rails 工程师

iamlipan — Thu, 13 Aug 2026 10:40:16 +0800

关于我们

我们是一家面向美国市场的 AI 软硬件结合的公司。我们把 AI 放进日常随身物件里，让每一次见面和对话都能被自动记录、理解、沉淀。团队小而精，扁平、直接、决策快。办公室在上梅林新一代产业园，环境一流，弹性工作时间，扁平沟通。

我们在做什么

智能 NFC 名片：一碰即传，AI 自动生成并持续更新你的个人主页
智能录音设备：实时英文转写 + AI 摘要，会议和社交场景开箱即用
背后是一整套自研的端—云—模型链路：Flutter App、云原生后端、流式 ASR 与 LLM 应用

职责：

负责公司核心系统（Rails API 服务）的功能开发与持续优化
参与业务建模、数据库设计与接口设计，确保系统结构清晰、可扩展
独立完成后端 API 设计与开发，配套 RSpec 测试与 OpenAPI 文档
开发与维护 Sidekiq 异步任务链路（AI 生成、内容抓取、定时任务等）
参与线上问题排查、性能优化与系统稳定性提升
参与系统重构与技术债治理，持续提升代码质量与工程规范

要求：

3 年以上 Ruby on Rails 实战开发经验
熟悉 MySQL、PostgreSQL，理解事务机制、索引优化与并发控制
熟悉 Redis、Sidekiq 等常见组件，有异步任务设计经验
具备良好的代码风格和编程习惯
能独立负责完整业务模块（需求理解 → 设计 → 开发 → 测试 → 上线）
具备较强的问题排查能力（日志分析、SQL 分析、性能定位）
有敏捷开发经验，熟悉 Scrum 等开发方法论

加分项：

熟悉 Go、Python（我们有多个 Go 微服务与 Rails 协作）
有 LLM 应用开发经验（OpenAI / Anthropic API、提示词、流式响应）
熟悉 Docker、K8s、CI/CD，有云平台部署经验（AWS / 阿里云）
公司大力拥抱 AI 编程（Claude Code / Cursor / Codex），熟练使用者优先

联系方式

简历投递邮箱：alan@mmeett.com

请将简历直接发送至上述邮箱，我们会尽快与您联系。（仅通过此邮箱接收简历与沟通）

想不到浓眉大眼的 DHH 和 Jason Lee 也变心了

Peter — Tue, 11 Aug 2026 20:55:28 +0800

Jason Lee 这个 but 让 Ruby 好伤心啊 :)

https://x.com/dhh/status/2086837579907813681

现在 AI 写代码太快了，人根本 review 不过来，而且 Rust 这么烧脑，更加没可能 review 了，只能 Codex review Claude。

既然都是 AI 在做事，人只需要背锅，那出了事人还能解释得清吗，还是说继续让 AI 解释，人就当个传话筒？

懂业务的人用 AI 写代码，反杀了程序员…

KEKE666 — Tue, 11 Aug 2026 11:31:46 +0800

昨天刷到一条推文，评论区吵到停不下来。

AI 提示词博主 Alex Prompter 甩出一句话：

"Anthropic 研究了 23.5 万名使用 Claude Code 的人。懂自己领域的人，表现比会写代码的人更好。"

8 小时，8.8 万查看，662 个赞。评论区直接分成两派——有人说"给'人人学编程'判了死刑"，也有人骂"标题党碰瓷论文"。

但我点进去看了原始论文之后，沉默了。论文到底说了什么？

Anthropic 在 6 月 16 日发布了一份经济研究：《Agentic Coding and Persistent Returns to Expertise》。数据体量摆在那——40 万个真实交互会话，23.5 万独立用户，横跨 2025 年 10 月到 2026 年 4 月，整整七个月。不是问卷，不是实验室测试，是真实用户在真实工作中使用 Claude Code 的数据。

核心发现：在 AI 编程时代，领域专长比编程能力更重要。

具体来说，在那些真正产生了代码改动的会话里，软件工程师的验证成功率是 34%，其他所有职业加在一起是 29%。

差距只有 5 个百分点。

换句话说，一个懂法律的人用 AI 写合同审查脚本，成功率跟一个写了 5 年后端的人用 AI 写业务代码，差不了多少。

程序员的护城河在变窄

这个数字让我后背发凉。

论文把用户分成新手到专家五级，发现了一个关键规律：

新手：验证成功率 15%，遇到问题放弃率 19% 中级：验证成功率 28%，放弃率 7% 专家：验证成功率 33%，放弃率 5% 从新手到中级这一步跨得最大。领域知识摸得够熟，就已经拿到了 AI 协作里大部分的红利。

更扎心的是，增长最快的非技术用户群体是：管理、销售、法律。

这几个职业有什么共同点？他们最清楚客户的痛点在哪，优先级该怎么排，什么算"做完了"。

这恰好是 AI 需要人类提供的那部分判断。

对了。顺嘴提一句，技术大厂，前后端 - 测试机会，全国一线及双线城市均有坑位，待遇和稳定性还不错，感兴趣看看。

我身边的真实案例我一个做法律的朋友，上个月用 Claude Code 写了一个合同风险审查工具。

她一行代码都不会写。但她知道合同里哪些条款有坑——10 年法务经验不是白混的。

她做了什么？用自然语言告诉 AI："审查这份合同，重点关注以下 12 类风险条款：违约金不对等、知识产权归属模糊、竞业限制范围过大……"

AI 帮她生成了一个完整的 Python 脚本，接入 GPT-4o 做条款分析，输出风险报告。

她花了 3 天调通了整个流程。现在她们律所的初级律师都在用这个工具。

她不是程序员，但她解决了一个程序员都需要花很久才能理解的业务问题。

程序员该怎么看这件事？ Hacker News 上吵得更凶。

一个 ID 叫 stult 的网友火气很大："这个分析蠢得离谱。他们把领域专长和编码专长混为一谈。懂软件开发的人更擅长软件开发，这不是废话吗？"

但另一个网友的回复更扎心："你说的对。但问题是——当 AI 能写 80% 的代码时，'懂软件开发'的定义已经变了。"

论文里有一个数据很有意思：

用户平均做了 70% 的"做什么"决策，Claude 包揽了 80% 的"怎么做"决策。

人类负责判断方向，AI 负责落地实现。

这个分工模式意味着：会不会写代码，正在从核心竞争力，变成一项被 AI 大量接管的体力活。

不是"程序员完了"，是"只会写代码完了"

我做了 7 年后端，说完全不慌是假的。

但我慌的不是"AI 会写代码"，而是我一直在用"会写代码"定义自己的价值。

论文给了一个很清晰的信号：从新手到中级这一步跨得最大。你不需要成为顶尖技术专家，但你需要在自己的领域有足够的深度——这样你才能给 AI 精确的指令，才能在 AI 犯错时知道往哪推一把。

我的下一步计划：深耕业务理解：不再只做"接需求写代码"的执行者，而是参与产品决策提升 AI 协作效率：学会写精确的 Prompt，让 AI 给我干更多活建立领域壁垒：在金融 + 技术这个交叉领域积累不可替代的经验未来的程序员不是"会写代码的人"，而是"会用 AI 解决领域问题的人"。

个人开发者做的两个 Chrome 小扩展（基金估值 / 金价），欢迎试用

ias — Mon, 10 Aug 2026 16:54:29 +0800

平时自己老要看基金估值和金价，每次都要打开 App 或网页，麻烦得很，就做了两个 Chrome 扩展，打开弹窗即看、零配置。主要写 Rails，前端半路出家，幸好有 ai，扩展这块边学边做，发出来听听大家的意见。

📈 基金 - 净值估算助手

自选基金盘中实时估值（涨跌幅、估算净值），多数据源聚合（东方财富/新浪/腾讯/蛋卷）
大盘指数同步展示（上证、沪深 300、深证、创业板等）
记录每笔买入/卖出，自动算持有份额、当日收益、持有收益率
多分组管理自选基金；云端同步，跨设备备份/恢复，与微信小程序数据互通
开盘/收盘提醒，自选基金涨跌超阈值通知

https://chromewebstore.google.com/detail/ndbobnfkbllmljobhaddbnnbofkhecjd

🐙 章鱼查金价 — 黄金价格实时行情

🇨🇳 国内金价（人民币/克），数据来自京东金融
🌍 国际金价（美元/盎司），按实时汇率自动换算
🔔 扩展图标角标直接显示当前金价，不用打开弹窗
🔄 每 3 分钟自动刷新，涨跌一目了然
深色主题 + 金色主色，300px 窄窗口，不占屏幕

https://chromewebstore.google.com/detail/aiklcinlbjoijlhmdbkclkhebcjooame

还有第三个不方便发，但是在两个扩展都增加跳转，也是自己觉得做得好一点的。

两个扩展都不收集个人数据，没有远程代码，数据仅本地缓存。数据仅供参考，不构成投资建议。

有问题欢迎留言反馈，尤其是 bug 和体验上的建议，我都会看。谢谢大家 🙏

问一下各位 codex 怎么突破子代理上限哇

wangjjj — Sun, 09 Aug 2026 06:28:08 +0800

问一下各位 codex 怎么突破子代理上限哇

jupyter notebook 支持 ruby 怎么不见有人用呢

zzz6519003 — Sat, 08 Aug 2026 15:38:46 +0800

我 out 了

ruby 有没有 pylance 级别的 lsp？

zzz6519003 — Sat, 08 Aug 2026 15:26:58 +0800

羡慕炮友 rs 生态

消失 14 年后回 Ruby China 报到

soloara — Wed, 05 Aug 2026 17:20:55 +0800

先报个到

以前我是笑话别人看颈椎病康复指南的那个人。

现在轮到我该看颈椎病康复指南了。这么多年就是这么过去的。

我这个号 15 年了，大概有 14 年没发过一个字。

说起来，我算是从 Ruby China 出去的人。 我最早那点 Rails 的手艺、对写代码这件事的品味、甚至后来敢出国去赌一个方向的底气，很大一部分是在这个论坛里泡出来的。那会儿我在这儿 ,大家还在折腾，也许还有些老人应该还记得我 —— 如果你们还在的话。

然后我就没声了。不是看不上这儿，是人被生活推着走，一走就是十几年。

今天回来，一是报到，二是来求教：文末有三个我到现在都没想明白的问题。

先说句感谢

要谢三个:Ruby、Rails，还有 DHH。

Ruby 让我知道写代码可以是件愉快的事。Matz 把"程序员的幸福"写进语言的设计目标，我当年不觉得多了不起，后来在"加个字段要改五个文件"的项目里泡过，才明白那有多稀有。

Rails 更实在：我的第一桶金是用 Ruby 赚的。 一个在澳洲找不到 AI 工作的硕士靠它吃了十几年饭，这话我不绕弯子。它还教了我什么叫品味：约定优于配置、一个人也能端到端交付、别为想象中的规模提前把系统搞复杂。

DHH 要谢的不是框架，是他证明了：不融资、不追风口，照样能把东西做好、把日子过好。十几年前读《Rework》我当它是凡尔赛，这半年自己出来做独立开发，才发现那是我唯一能拿来当地图的东西。我今天走的这条路，精神源头是 DHH，只是隔了十五年才走上来。

那些年我们吵过的架

先怀个旧，这几段写给还在的老人。

Ruby 对 Java。 那会儿看 Java 就一个感觉：太啰嗦 —— 一层层工厂、一堆 XML、写个功能开五个文件。我们这边"15 分钟做个博客"的视频到处传，scaffold 一敲什么都有。而他们回头看我们：连类型都不写的玩具语言，性能烂、招不到人。后来 Twitter 把后端迁走，双方各拿走一半胜利。

Rails 对 Django 对 PHP。 Django 拿 admin 压我们;PHP 的人根本不参加这个讨论 —— 他们一把梭已经上线三个站，主机五块钱一个月，FTP 拖上去就跑。我们笑他们代码难看，他们笑我们部署要折腾一个周末 (passenger 还是 unicorn、Capistrano 怎么配)—— 这条他们是对的。

还有中文社区独有的苦。 gem 源被墙互传镜像;bundle install 卡住去泡个面回来还在卡;新人问"公司不让用 Ruby 怎么办",下面一堆人真诚地帮他想怎么说服老板。

那时候我们真心相信：选对语言、选对框架，就选对了下一个十年。

然后大家都开始用 AI 写东西了

现在打开首页，吵的东西全变了：哪个模型好、什么 harness、prompt 怎么写、agent 怎么搭。上面那些争论突然显得像上个地质年代的事。

而更扎心的是那个念头：我们当年学的那些东西，好像大部分都没意义了。 这个念头折磨了我很久，直到最近才想明白它错在哪 —— 文末再说，先把丧的部分说完。

那些语法糖、那些框架细节、那些为了性能调过的 N+1、那些背下来的最佳实践 —— 现在一个模型几秒钟就能给你一份比你写得更规范的实现。当年吵得最凶的那些东西，现在成了模型的免费赠品。

这个感受我这几年是从最难受的角度体会到的。先交代一下我这十年干什么去了 —— 每个人的路不一样，我只说我自己这条，你们看看有没有眼熟的地方。

我这十年

2015 年我出国了，去澳大利亚，读 AI 方向的研究生。

现在说"学 AI"很顺理成章，2015 年不是。那时候 AlphaGo 还没赢李世石，国内招聘网站上搜"机器学习"出来的岗位一只手数得过来。我也说不上有多大远见，就是觉得这方向有意思，值得赌一把。

结果我学了 AI，然后写了很多年 Rails。

赌输了——至少当时看是输了。毕业后我撞上一个残酷的事实：澳洲几乎没有 AI 的工作机会。这里的科技行业主体是给银行、政府、本地企业做系统，要的是能干活的 web 工程师，不是会推公式的研究生。于是一个 AI 硕士，找到的工作是在本地公司写 Ruby on Rails。

一写就是很多年。

Rails 是个好框架，我对它没有怨言，这话在这儿说不算客套。但你们能想象那种感觉：花两年学的东西在简历上只是一行装饰，每天的活是 CRUD、表单、报表。

而这几年真正让我不安的不是 Rails 边缘化 —— 是我发现 LLM 最擅长的事情之一，恰恰就是写我赖以为生的那种代码:CRUD、胶水逻辑、标准 web 业务。

我在澳洲四大行之一，IT 部门一轮接一轮裁人，我最好的朋友在另一家，这一轮我是从两边同时看着的：每天上班像在等宣判，不知道这一批会不会念到自己的名字。按过去那套逻辑，我这种履历在澳洲是最安全的一档 —— 银行永远需要人来维护系统。现在我眼睁睁看着自己的核心技能从"谋生手段"变成"模型的免费赠品"。

说白了:Rails 从主流走到边缘，我这种履历从"最安全的一档"走到被 AI 惦记 —— 这两件事我都赶上了。 半年前我离职，出来做独立开发。

顺便说一句我自己的教训，这个可能比技术更值得警惕：那些年安稳的牛马生活磨掉的不是技术，是产品思维和"把自己说出去"的能力。 需求有人定、优先级有人排，你只管把票关掉。等我意识到的时候，我已经忘了怎么思考一个产品，更忘了怎么营销自己。这笔债在我转型的每一个环节都伸出腿来绊我一下。

白天 AI 在淘汰我，晚上我用 AI 去淘汰别人

但同一时间，私活那边发生了另一件事：接连几个 LLM 的单子找上来 —— AI 智能客服、AI 辅助英语学习、房地产广告的 AI 自动推送。最复杂的一单来自纽约，给一家头部财经媒体做股票资产组合的 AI 推荐。那种钱和责任都实打实的场景，模型"大概齐对"是不够的，整条链路必须可控、可审、可回溯。

于是就有了那句拧巴的现实：白天，AI 在淘汰我;晚上，我用 AI 去淘汰别人。

也正是这些私活，让我意外成了比较早一批真正上手 LLM 应用开发的人 —— 不是玩 demo，是给真实业务搭能跑的工作流。

干这些活最大的体会，说出来其实挺朴素：LLM 单次输出的质量从来不是瓶颈，瓶颈是怎么让它在一个长流程里不跑偏。 上下文怎么管、状态往哪儿沉、人在哪一步介入 —— 这些破事决定了一个 LLM 应用是玩具还是工具，和用哪个模型关系不大。

具体怎么做的我不在这儿摊开了。一是真的长，二是说实话我也不确定我那套是不是最优解 —— 我是在别人的项目上撞出来的，没跟同行对过。哪天有空我单独发一篇细的，请大家拍砖。

于是我开始做 indie

这一课最后落在了一个我没想到的地方：我自己身上。

我是网络小说的重度读者，追得多了总会撞上几个作者写的东西简直辣眼睛，追着追着就憋出一个念头：这还不如我脑子里想的有意思，不行，我自己写。然后我被打脸了 —— 一个每天写作时间以分钟计的上班族根本撑不起长篇。那些被我瞧不上的作者，至少做到了一件我做不到的事：他们能一直写下去。

于是我给自己写了个小工具，跑在终端里，让 AI 出字、我来把关，把上下文和状态那套活儿接管过去，自己边写小说边改。纯自用，没打算给别人看 —— 说白了就是个自己挠痒痒的东西，跟大家周末写的那些脚本没什么区别。

真正让它变成"产品"的，是一个 Ruby 圈的老哥。看了之后跟我说了一句：你为什么不发布出来？这个可以做成产品啊。

我当时的第一反应是"这有什么可发布的，自用的东西而已"。但这句话在我脑子里搁了很久，后来成了我下决心做 indie 的触发原因之一 —— 老实说，如果没人这么推我一把，我大概到现在还在自己电脑上偷偷用。

后来它就成了现在的 ZenWriting(https://zenwriting.ai) 。底子没变，还是终端里那个小工具，稿子和设定都是本机的 markdown，能 grep、能进 git —— 程序员写小说，大概就好这口。

有兴趣的评论区问，谁问我谁答。"AI 写长篇为什么必崩在四五万字、以及具体怎么解决",哪天单独写一篇发在这儿。

回到前面那个问题：我们当年学的东西真没意义了吗

丧完了，说点不丧的。这半年我越想越觉得，我们手上的牌比自己以为的好，只是牌面变了。三句话：

第一，程序员转产品，比产品转程序员容易得多。 我补产品课补得很狼狈，但我起码知道"这东西能不能做、大概多少代价、哪里会烂"—— 这个直觉是十几年攒的。AI 把实现成本压下来后，值钱的恰恰是"做什么、做到什么程度、什么时候停"。

第二，架构和经验短期替代不了。 模型写函数比我们快也比我们规范，但它不知道这个系统三年后会烂在哪。我在那些私活里摸出来的做法，没有一条是模型告诉我的，全是撞出来的。

第三，AI 解决不了"你不知道自己不知道什么"。 你问错了，它会流畅地给你一个错的方向，而且看上去无懈可击。当年吵 Ruby 还是 Java，留下的从来不是语法，是品味和判断力 —— 就是模型给出一个漂亮方案时，你能停下来说"等等，这里不对"的那个东西。

所以：旧地图作废了，判断力没作废，而且比以前更值钱 —— 因为现在满地都是流畅、自信、看着就对的错误答案。

三个问题，向社区里做 indie 的前辈取经

这半年下来的体会是：前途是光明的，道路是崎岖的，而且崎岖的地方一个都不在我以为的位置上。想象中的困难是技术，实际上那是最不成问题的部分 —— 真正难的全在产品和推广上。这个社区受 DHH 影响这么深，我不信里面没有藏着一批已经做出来的 indie。所以这三个问题，是交学费来的：

1. 你们的产品是怎么被"发现"的？ 我的是自己挠痒痒挠出来的，还是别人推了一把才发布 —— "解决自己的问题"这条路听起来正统，但我的样本量只有 1，而且我到现在也说不清：如果没那个老哥那句话，它是不是就该烂在我硬盘里？你们当初是怎么撞见自己的产品的？又是怎么判断"这个值得做下去",而不是又一个周末玩具？

2. 推广这关，工程师到底怎么过？ 我可以面不改色在 code review 里捍卫方案，但要我公开说"我做了个东西，你来看看",会本能地浑身不自在;于是每天的时间总是滑回写代码 —— 那里永远有进度条，而推广往往石沉大海。发帖介绍怕被当软文，不发就没人知道你存在 (对，你没看错，这个帖子本身就是我的一次尝试,有没有踩线欢迎直接骂)。做成过的老哥，你们的第一批用户到底是从哪儿来的？哪些渠道回头看是浪费时间？

3. 咱们社区的 indie，天花板到过哪儿？ 这个纯粹是好奇加校准预期：论坛里做得比较大的独立产品，做到过什么量级 —— 能养活自己？能超过打工？做到那一步花了多久，回头看最关键的一步是什么？我需要知道这条路往上走到底长什么样，而不是只看海外 indie hacker 的传说。

半年前我决定不再在工位上等着别人念我的名字。踏出来之后才发现，这一步只是把"等宣判"换成了"自己找路"——但至少这一次，路是我自己选的。

我是从这个社区出去的，兜了十几年一圈，现在自己找路找到不知道往哪走的时候，还是回这儿来问。来指我一下吧。

最后坦白一句：作为一个自认走在时代前沿的程序员，这篇帖子肯定以及当然不是我一个字一个字手敲的。但我敢保证它不是 AI 生成的 slop —— 是我一行一行地让 AI(Anthropic 的 Fable 5) 陪我改出来的。里面每一件事都真实发生过，每一个观点都是我自己的，AI 只负责把它们码整齐。你看，这就是我前面说的：字，从来不是瓶颈。

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