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C++什么会得到像我这样老年人的喜爱?

首先 C++这个语言表达力及其丰富,以至于初学者不知所措,经常会看到不认识的语法,这是在其它语言不太会经历到的。 但是它所有的复杂性都服务于一个目标,抽象(abstraction)。抽象是一个高级的思考过程,它试图从杂乱无章中找到模式。

不知各位有没有用过 boost json ,json 仅有几种有限的数据类型,大部分语言有类(class),用它来抽象这些数据类型也挺不错,c++也是 OOP 。 但是 C++还有 std::variant,就是说如果一个东西只可能有固定的几个类型,那么用std::variant来抽象更恰当(也可能更快,更不容易错,或者无法错)。

其它比如shared_from_this等都是为解决问题而生,如果你没有碰到问题,那么你就不会深入理解shared_from_this。它是为了在异步环境中让对象自己保持活着,不然异步回调时如果对象已经销毁,就会 UAF 。

namespace certctrl {

class UpdateHandler : public IHandler, 
                      public std::enable_shared_from_this<UpdateHandler> {
private:
  certctrl::ICertctrlConfigProvider &config_provider_;
  customio::ConsoleOutput &output_;
  client_async::HttpClientManager &http_client_;
  certctrl::CliCtx &cli_ctx_;
  std::shared_ptr<AgentUpdateChecker> update_checker_;

  // Platform detection
  std::string detect_platform();
  std::string detect_architecture();
  
  // Update workflow steps
  monad::IO<bool> check_for_updates(const std::string &current_version);
  monad::IO<bool> confirm_update();
  monad::IO<void> perform_update();
  monad::IO<std::string> download_update(const std::string &download_url);
  monad::IO<void> install_update(const std::string &downloaded_file);
  monad::IO<void> backup_current_binary();
  monad::IO<void> replace_binary(const std::string &new_binary_path);
  
  // Helper methods
  std::string get_current_binary_path();
  std::string generate_backup_path();
  bool verify_downloaded_file(const std::string &file_path, const std::string &checksum_url);

public:
  UpdateHandler(certctrl::ICertctrlConfigProvider &config_provider,
                customio::ConsoleOutput &output,
                client_async::HttpClientManager &http_client,
                certctrl::CliCtx &cli_ctx,
                std::shared_ptr<AgentUpdateChecker> update_checker);

  std::string command() const override;
  monad::IO<void> start() override;
};

}

当然这里仅仅举几个例子,每一个特性都是为解决问题而设计的。

说到为什么年长者更喜欢 c++,我估计可能和大脑的抽象能力相关,我不是脑科学专家,我还问了 chatgpt ,它的答复:

情况	结果
纯逻辑、非经验性的抽象任务(数学推理、形状类比、无语言图形测试)	年轻人通常更强
基于经验的抽象总结、模式识别	年长者可能更强
需要同时抽象 + 处理大量新信息的任务	年轻人更快
需要抽象 + 基于经验的判断	年长者表现可能更佳

所以更准确的结论应该是,经验丰富的编程者可能会选择 C++。 如果你是初学者,不要为 C++的复杂度困扰,这需要一个过程,一个进步的过程。

大家好,我是凌览。

如果本文能给你提供启发或帮助,欢迎动动小手指,一键三连(点赞评论转发),给我一些支持和鼓励谢谢。

前言

又刷到了Python 与 Nodejs 哪个更快的这类话题。巧的是在GitHub还开源了类似的计算机语言性能比较的开源库——speed-comparison。

单纯从性能上比较,speed-comparison已经给出了结论:Python(PyPy)>Javascript(nodejs)>Python(CPython)

PyPy3和 Python3(CPython)的差异在于解释器实现方式。Python3 是官方默认的 C 语言实现,而 PyPy3 是用 RPython 编写的替代实现,并引入了 JIT(即时编译) 技术。

speed-comparison测评数据属于较客观的,speed-comparison测评数据是进行莱布尼茨公式实现π的计算快慢。

另外考虑公平性,做了以下处理:

  1. 实现必须是单线程的。无多线程、异步或并行处理
  2. 允许使用更宽寄存器的SIMD优化,但必须独立,而非取代标准实现。swift-simdcpp-avx2
  3. 使用语言的惯用代码。编译器优化标志没问题
  4. 所有实现必须使用现有实现中所示的莱布尼茨公式

speed-comparison给出测评的语言不只有Python、Nodejs,常用语言也包括了,如:Java、C、C++等。

好奇的读者,可以浏览这个网页:https://niklas-heer.github.io/speed-comparison/

再来一起看看网友们高赞评论。

高赞评论

【网友1】

如果不是谷歌那个大聪明通过 v8 让人们意识到「原来 js 能跑这么快」,压根就不会有现在 JavaScript 的生态。

【网友2】

Python 其实是斩杀线,比Python还慢的就直接斩杀了。

Node.js 的 V8 JavaScript/WASM 引擎是 JIT 的,它的 非常精妙,连 JVM 和 CLR 这两个老牌的都是要服气的。

【网友3】

nodejs目前的解释器使用是v8 engine,它是一个 JIT。所以可以大幅增加运行时的性能。

python目前的主流解释器是 CPython,它还是一个常规的解释器也就是只能一行行解释,不能在运行时优化部分代码为机器码。

所以目前的情况是 nodejs 大幅快于 python

【网友4】

Python这种常年倒数的就不要来找JS碰瓷了。

我们常吐槽JS慢,是拿它跟C、C++、Rust这些编译型语言比的,但JS的性能可谓是脚本语言的天花板,打python就像暴打小朋友一样。

总结

网友们的评论较主观没有数据说明,大家看看热闹就好。

如果一定要从性能方面比较,不考虑应用场景、社区、难易等等方面。

可以参考speed-comparison,自己也能拉取speed-comparison代码在本机电脑上跑一遍数据。

二十年,是一个坐标。从 Web 2.0 的萌芽,到移动互联网的爆发,再到云原生时代的重塑,D2 技术大会伴随开发者走过了整整二十载风雨。

今天,我们站在了一个更加宏大的分水岭。AI 不再是遥远的科幻逻辑,它正以一种近乎“重构”的姿态,系统性地改写终端技术的底层范式:从代码生成的协作,到架构设计的逻辑,再到交互体验的边界。

第 20 届 D2 技术大会,年度主题定为——「AI 新」。

它既是我们的时代判断,也是我们的集体宣言。它是 AI 驱动的创新,也是终端人对技术边界追逐的热爱之新

此刻,我们正式向全球开发者、架构师、技术领袖及创新实践者发出邀请:来 D2,分享你对 AI 时代终端技术的独到见解,共同定义下一个二十年的生产力!


七大核心专场,期待你的真知灼见

我们渴望真实工程中的突破,珍视深度思考后的落地,让技术回归解决问题的初衷。

01 AI Coding:从写代码开始,重构工程本身

这是本届 D2 的主干专场。AI 正在从“辅助助手”升级为“协作伙伴”。

征集方向:

  • AI Agent 编程工具的研发与设计

侧重 Agent 型 AI 编程工具在本地与远程形态下的架构与产品设计。征集议题包括 IDE 深度集成、上下文采集与记忆管理、代码库索引检索、任务规划与工具调用、执行沙箱与权限控制、审计与回放、可观测性、成本/延迟优化与多模型策略等。重点关注可靠性与可控性:减少误改、支持规范化交付与团队协作。

  • AI-Native 开发实践

聚焦真实项目中 AI 编程的可复用方法。征集包含 Spec 驱动开发(结构化需求/验收标准/契约/测试)、AI 编程 Workflow 探索(从需求到 PR/发布的流水线)、以及团队级 AI 驱动研发实践(流程改造、提示/模板沉淀、质量门禁、效率与质量度量、失败复盘)。重点是“怎么做得稳、做得快”。

  • AI Coding 前沿研究与技术趋势

关注下一代 AI Coding 的关键技术与趋势。征集议题包括长上下文与复杂依赖、代码语义理解与程序分析结合、自动化评测与基准、对齐与安全、多智能体协作、可靠性与可解释性增强等。重点探讨研究如何走向工程落地与可验证的效果提升。

02 AI 创新体验:当交互正在被重写

终端是 AI 被感知的最前线。交互范式的巨变已经发生。

征集方向:

  • UI 范式重塑

探讨从 GUI 向 LUI 或 AUI 的代际演进。聚焦 Agent 驱动下的意图识别、动态 UI 生成及个性化界面即时构建。征集议题包括主动交互设计、多 Agent 协作下的用户反馈回路、以及如何利用 AI 简化复杂业务流的操作门槛。

  • 空间智能体验

聚焦多模态感知与空间计算的深度融合。涵盖视觉、语音、触觉在 3D/XR 环境下的集成交互,以及 AI 驱动的实时场景理解与数据可视化。重点探讨如何利用空间智能让数字世界更符合自然认知,实现高沉浸感的智能反馈。。

  • 具身交互探索

关注 AI 进入物理世界后的交互挑战,从 AI Wearables、AI PC 到机器人具身智能。探讨硬件约束下的自然语言处理、人机交互(HRI)实践及环境感知反馈。重点关注如何通过端侧智能赋予硬件产品生命力,解决真实场景下的交互痛点,探索用户真正愿意买单的终端新价值点。

03 AI 语言 & 框架:模型时代,语言与框架如何进化

当 AI 成为“默认能力”,底层技术如何适配?

征集方向:

  • 语言与编译器演进

探讨编程语言如何适配“人机共写”新常态。征集议题涵盖 LLM 友好型语法设计、智能化类型系统、AI 辅助的编译优化与静态分析等。重点研究如何通过语言特性的进化,提升 AI 生成代码的质量、安全性与复杂逻辑表达力。

  • Agent 框架重构

当 Agent 成为系统编排者,探讨传统框架的抽象层重塑。征集议题涵盖声明式意图驱动的框架设计、元数据驱动的界面自动生成、以及为 AI 重新设计的组件模型。重点关注框架如何提供更高级别的抽象,以支持多 Agent 在复杂业务逻辑中的无缝协作、状态同步与逻辑自治。

  • 智能运行时与内核

推动 AI 从工具层下沉为系统的核心能力。聚焦内置 AI 推理能力的运行时引擎、模型与容器/内核的深度集成,以及 AI 驱动的动态资源调度策略。重点探讨端云协同背景下,如何模糊开发与运行、模型与逻辑的边界,实现具备自适应、自进化能力的智能运行基座。

04 AI 智能测试:质量与效率,不再只能二选一

测试不再是滞后的环节,而是 AI 介入最深、收益最显性的战场。

征集方向:

  • 用例生成与自愈

探讨利用 LLM 实现测试全生命周期的自动化。征集议题包括基于语义理解的单元/集成测试生成、复杂业务场景下的测试数据合成,以及 UI 自动化脚本的自愈(Self-healing)机制。

  • 风险洞察与优化

聚焦利用 AI 提升质量保障的精准度与效率。征集议题涵盖基于变更分析的智能回归测试缩减、线上异常的实时检测与根因定位,以及多维度的质量风险预测模型。探讨如何利用算法在海量代码变更中快速锁定高风险区域,解决快速迭代与质量稳定性之间的核心矛盾。

  • 治理与角色演进

关注 AI 引入后测试流程与组织效能的系统性重构。核心议题包括 AI 测试工具的 ROI 分析、人机协同模式下的 QA 职责重定义,以及在规模化工程中构建“默认内置 AI”的质量防线。探讨如何通过技术赋能,打破质量与效率的零和博弈,重塑技术团队的质量文化与评价体系。

05 AI 智能生产:从工具走向生产系统

关注 AI 在真实业务落地时的“最后一公里”。

征集方向:

  • 业务深度嵌入

探讨 AI 如何从外部辅助工具进化为业务逻辑的核心。寻找在复杂业务场景中的落地架构案例,关注如何处理模型输出的不确定性以交付“确定性”结果。重点探讨 AI 对传统业务流程的深度重构,在提升用户价值的同时,确保生产系统的稳定性、安全性与商业收益。

  • 规模化生产交付

聚焦 AI 从原型验证(PoC)走向规模化交付的工程拐点。征集议题涵盖支持大规模 AI 应用的工程底座、端到端 AI 生产平台的演进、以及 FinOps 成本分析与合规治理。探讨如何构建标准化的平台能力,支撑 AI 跨团队、跨业务的高效迁移与持续稳定运行,实现技术普惠。

  • 全链路协同提效

关注覆盖需求、设计、交付及运维的 AI 全链路闭环。核心议题包括新一代人机协作下的流程重塑、领域专用 Agent 的生产环境编排,以及科学的效能度量方法。探讨如何通过技术与组织的双重演进,实现软件生产体系的跨越式提效,将 AI 潜能真正转化为规模化的实际业务产能。

06 终端技术:重构 AI 时代的性能底座

底层基础设施如何承载高算力与高响应需求?

征集方向:

  • 架构适配与演进

探讨终端架构如何重构以深度兼容 AI 能力,重点研究如何调整传统的软件拓扑结构,以支持 AI 在终端侧的无缝集成、高效编排与复杂的应用状态管理,提升端侧智能的响应实时性。

  • 运行时与性能优化

聚焦通过底层技术突破 AI 运行的性能瓶颈。征集议题涵盖面向 AI 指令集优化的编译器技术、异构算力的极致加速实践,以及轻量化端侧容器演进。探讨如何通过运行时与系统内核的深度协同,在有限的硬件资源限制下,实现极致的推理速度与能效比。

  • 端侧工程与协同

核心议题包括模型量化、蒸馏与剪枝的终端实战、端云协同推理架构,以及隐私安全约束下的端侧学习。探讨如何构建高效的端云配比方案,在保障响应速度与数据隐私的同时,实现计算成本与用户体验的帕累托最优。

07 一人公司:技术人的个体放大器

这是最具时代情绪的专场。AI 正在让“超级个体”成为可能。

征集方向:

  • 全栈生产力飞跃

探讨 AI 如何打破专业壁垒,实现“一个人就是一支团队”。分享利用 AI 协同完成从需求定义、全栈开发、交互设计到市场增长的全链路实践。

  • 商业闭环与实战

聚焦超级个体的商业化落地与可持续经营之道。征集独立开发者的 AI 实战案例,涵盖极致成本控制下的产品生存策略、AI 辅助的商业决策与自动化运营。探讨在 AI 时代,个体如何构建轻量化、高利润的商业模式,并成功应对从单兵作战到规模化营收的真实挑战。

  • 职业路径重构

探讨从“专项开发者”向“产品主理人”转型的思维重构、AI 时代的个人品牌经营,以及个体长期竞争力的构建。研究在组织边界日益模糊的未来,技术人如何利用 AI 工具集寻找更具自主性的创作路径,定义下一代极简且高效的职业范式。


顶尖出品人矩阵:为议题深度护航

本届 D2 各专场由行业资深专家领衔,他们不仅是评审者,更是议题的“合伙人”。

我们寻找的不仅是一个演讲者

更是一个在 AI 工程深水区挣扎过、思考过、最终破局的见证者

  • 隐风| 淘天集团-用户 &内容终端技术负责人

  • 云谦| 蚂蚁集团-高级前端技术专家

  • 悟石| 淘宝闪购-消费者端技术负责人

  • 渚薰| 前淘宝互动游戏专家

  • 偏右| 蚂蚁集团-支付宝体验技术前端平台负责人

  • 张磊| 字节跳动 Web Infra 技术负责人

  • 泠乐| 淘天集团-淘宝终端质量负责人

  • 茹炳晟| CCF TF 研发效能 SIG 主席 / 复旦大学 CodeWisdom 成员

  • 达峰| 蚂蚁集团-平台体验技术部负责人

  • 穆宸| AliExpress-终端技术负责人 / D2 负责人

  • 永霸| 淘天集团-交易终端技术负责人

  • 崔红保| DCloud CTO / uni-app 跨平台框架负责人

  • 秦粤| 阿里云-数据库高级前端专家

  • 梓骞 | 启智云图 CEO / Lovrabet 产品创始人

出品人寄语:“在 D2,我们致力于将前沿的 AI 实践提炼为系统化的技术范式。我们期待与你一同锚定 AI 时代的工程坐标,让每一份实战洞察都汇聚成定义未来的行业基准。”


🌟 为什么来到 D2 舞台

  1. 顶尖技术影响力:D2 是国内终端技术的风向标,线下规模 2000+,线上覆盖数十万专业开发者。

  2. 二十周年里程碑:参与第 20 届这一极具纪念意义的盛会,与业内最具创新精神的技术人同频共振。

  3. 常态化社区联动:优质内容将同步至稀土掘金、InfoQ、AI 产品榜等联合承办方平台,获得持续的行业曝光与认可。

🗓️ 议题提交指南

  • 截止时间: 2026 年 1 月 23 日(请关注官网最新动态)

  • 议题要求:内容具有前瞻性、实战性或深度思考;拒绝纯广告,强调技术细节与真实的踩坑经验

图片

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二十年是一个里程碑,更是重新出发的起点。在「AI 新」的浪潮中,让我们一起,用 AI 驱动创新,用终端之心热爱创新。


*本文由极客时间企业版代发

二十年,是一个坐标。从 Web 2.0 的萌芽,到移动互联网的爆发,再到云原生时代的重塑,D2 技术大会伴随开发者走过了整整二十载风雨。

今天,我们站在了一个更加宏大的分水岭。AI 不再是遥远的科幻逻辑,它正以一种近乎“重构”的姿态,系统性地改写终端技术的底层范式:从代码生成的协作,到架构设计的逻辑,再到交互体验的边界。

第 20 届 D2 技术大会,年度主题定为——「AI 新」。

它既是我们的时代判断,也是我们的集体宣言。它是 AI 驱动的创新,也是终端人对技术边界追逐的热爱之新

此刻,我们正式向全球开发者、架构师、技术领袖及创新实践者发出邀请:来 D2,分享你对 AI 时代终端技术的独到见解,共同定义下一个二十年的生产力!


七大核心专场,期待你的真知灼见

我们渴望真实工程中的突破,珍视深度思考后的落地,让技术回归解决问题的初衷。

01 AI Coding:从写代码开始,重构工程本身

这是本届 D2 的主干专场。AI 正在从“辅助助手”升级为“协作伙伴”。

征集方向:

  • AI Agent 编程工具的研发与设计

侧重 Agent 型 AI 编程工具在本地与远程形态下的架构与产品设计。征集议题包括 IDE 深度集成、上下文采集与记忆管理、代码库索引检索、任务规划与工具调用、执行沙箱与权限控制、审计与回放、可观测性、成本/延迟优化与多模型策略等。重点关注可靠性与可控性:减少误改、支持规范化交付与团队协作。

  • AI-Native 开发实践

聚焦真实项目中 AI 编程的可复用方法。征集包含 Spec 驱动开发(结构化需求/验收标准/契约/测试)、AI 编程 Workflow 探索(从需求到 PR/发布的流水线)、以及团队级 AI 驱动研发实践(流程改造、提示/模板沉淀、质量门禁、效率与质量度量、失败复盘)。重点是“怎么做得稳、做得快”。

  • AI Coding 前沿研究与技术趋势

关注下一代 AI Coding 的关键技术与趋势。征集议题包括长上下文与复杂依赖、代码语义理解与程序分析结合、自动化评测与基准、对齐与安全、多智能体协作、可靠性与可解释性增强等。重点探讨研究如何走向工程落地与可验证的效果提升。

02 AI 创新体验:当交互正在被重写

终端是 AI 被感知的最前线。交互范式的巨变已经发生。

征集方向:

  • UI 范式重塑

探讨从 GUI 向 LUI 或 AUI 的代际演进。聚焦 Agent 驱动下的意图识别、动态 UI 生成及个性化界面即时构建。征集议题包括主动交互设计、多 Agent 协作下的用户反馈回路、以及如何利用 AI 简化复杂业务流的操作门槛。

  • 空间智能体验

聚焦多模态感知与空间计算的深度融合。涵盖视觉、语音、触觉在 3D/XR 环境下的集成交互,以及 AI 驱动的实时场景理解与数据可视化。重点探讨如何利用空间智能让数字世界更符合自然认知,实现高沉浸感的智能反馈。。

  • 具身交互探索

关注 AI 进入物理世界后的交互挑战,从 AI Wearables、AI PC 到机器人具身智能。探讨硬件约束下的自然语言处理、人机交互(HRI)实践及环境感知反馈。重点关注如何通过端侧智能赋予硬件产品生命力,解决真实场景下的交互痛点,探索用户真正愿意买单的终端新价值点。

03 AI 语言 & 框架:模型时代,语言与框架如何进化

当 AI 成为“默认能力”,底层技术如何适配?

征集方向:

  • 语言与编译器演进

探讨编程语言如何适配“人机共写”新常态。征集议题涵盖 LLM 友好型语法设计、智能化类型系统、AI 辅助的编译优化与静态分析等。重点研究如何通过语言特性的进化,提升 AI 生成代码的质量、安全性与复杂逻辑表达力。

  • Agent 框架重构

当 Agent 成为系统编排者,探讨传统框架的抽象层重塑。征集议题涵盖声明式意图驱动的框架设计、元数据驱动的界面自动生成、以及为 AI 重新设计的组件模型。重点关注框架如何提供更高级别的抽象,以支持多 Agent 在复杂业务逻辑中的无缝协作、状态同步与逻辑自治。

  • 智能运行时与内核

推动 AI 从工具层下沉为系统的核心能力。聚焦内置 AI 推理能力的运行时引擎、模型与容器/内核的深度集成,以及 AI 驱动的动态资源调度策略。重点探讨端云协同背景下,如何模糊开发与运行、模型与逻辑的边界,实现具备自适应、自进化能力的智能运行基座。

04 AI 智能测试:质量与效率,不再只能二选一

测试不再是滞后的环节,而是 AI 介入最深、收益最显性的战场。

征集方向:

  • 用例生成与自愈

探讨利用 LLM 实现测试全生命周期的自动化。征集议题包括基于语义理解的单元/集成测试生成、复杂业务场景下的测试数据合成,以及 UI 自动化脚本的自愈(Self-healing)机制。

  • 风险洞察与优化

聚焦利用 AI 提升质量保障的精准度与效率。征集议题涵盖基于变更分析的智能回归测试缩减、线上异常的实时检测与根因定位,以及多维度的质量风险预测模型。探讨如何利用算法在海量代码变更中快速锁定高风险区域,解决快速迭代与质量稳定性之间的核心矛盾。

  • 治理与角色演进

关注 AI 引入后测试流程与组织效能的系统性重构。核心议题包括 AI 测试工具的 ROI 分析、人机协同模式下的 QA 职责重定义,以及在规模化工程中构建“默认内置 AI”的质量防线。探讨如何通过技术赋能,打破质量与效率的零和博弈,重塑技术团队的质量文化与评价体系。

05 AI 智能生产:从工具走向生产系统

关注 AI 在真实业务落地时的“最后一公里”。

征集方向:

  • 业务深度嵌入

探讨 AI 如何从外部辅助工具进化为业务逻辑的核心。寻找在复杂业务场景中的落地架构案例,关注如何处理模型输出的不确定性以交付“确定性”结果。重点探讨 AI 对传统业务流程的深度重构,在提升用户价值的同时,确保生产系统的稳定性、安全性与商业收益。

  • 规模化生产交付

聚焦 AI 从原型验证(PoC)走向规模化交付的工程拐点。征集议题涵盖支持大规模 AI 应用的工程底座、端到端 AI 生产平台的演进、以及 FinOps 成本分析与合规治理。探讨如何构建标准化的平台能力,支撑 AI 跨团队、跨业务的高效迁移与持续稳定运行,实现技术普惠。

  • 全链路协同提效

关注覆盖需求、设计、交付及运维的 AI 全链路闭环。核心议题包括新一代人机协作下的流程重塑、领域专用 Agent 的生产环境编排,以及科学的效能度量方法。探讨如何通过技术与组织的双重演进,实现软件生产体系的跨越式提效,将 AI 潜能真正转化为规模化的实际业务产能。

06 终端技术:重构 AI 时代的性能底座

底层基础设施如何承载高算力与高响应需求?

征集方向:

  • 架构适配与演进

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  • 运行时与性能优化

聚焦通过底层技术突破 AI 运行的性能瓶颈。征集议题涵盖面向 AI 指令集优化的编译器技术、异构算力的极致加速实践,以及轻量化端侧容器演进。探讨如何通过运行时与系统内核的深度协同,在有限的硬件资源限制下,实现极致的推理速度与能效比。

  • 端侧工程与协同

核心议题包括模型量化、蒸馏与剪枝的终端实战、端云协同推理架构,以及隐私安全约束下的端侧学习。探讨如何构建高效的端云配比方案,在保障响应速度与数据隐私的同时,实现计算成本与用户体验的帕累托最优。

07 一人公司:技术人的个体放大器

这是最具时代情绪的专场。AI 正在让“超级个体”成为可能。

征集方向:

  • 全栈生产力飞跃

探讨 AI 如何打破专业壁垒,实现“一个人就是一支团队”。分享利用 AI 协同完成从需求定义、全栈开发、交互设计到市场增长的全链路实践。

  • 商业闭环与实战

聚焦超级个体的商业化落地与可持续经营之道。征集独立开发者的 AI 实战案例,涵盖极致成本控制下的产品生存策略、AI 辅助的商业决策与自动化运营。探讨在 AI 时代,个体如何构建轻量化、高利润的商业模式,并成功应对从单兵作战到规模化营收的真实挑战。

  • 职业路径重构

探讨从“专项开发者”向“产品主理人”转型的思维重构、AI 时代的个人品牌经营,以及个体长期竞争力的构建。研究在组织边界日益模糊的未来,技术人如何利用 AI 工具集寻找更具自主性的创作路径,定义下一代极简且高效的职业范式。


顶尖出品人矩阵:为议题深度护航

本届 D2 各专场由行业资深专家领衔,他们不仅是评审者,更是议题的“合伙人”。

我们寻找的不仅是一个演讲者

更是一个在 AI 工程深水区挣扎过、思考过、最终破局的见证者

  • 隐风| 淘天集团-用户 &内容终端技术负责人

  • 云谦| 蚂蚁集团-高级前端技术专家

  • 悟石| 淘宝闪购-消费者端技术负责人

  • 渚薰| 前淘宝互动游戏专家

  • 偏右| 蚂蚁集团-支付宝体验技术前端平台负责人

  • 张磊| 字节跳动 Web Infra 技术负责人

  • 泠乐| 淘天集团-淘宝终端质量负责人

  • 茹炳晟| CCF TF 研发效能 SIG 主席 / 复旦大学 CodeWisdom 成员

  • 达峰| 蚂蚁集团-平台体验技术部负责人

  • 穆宸| AliExpress-终端技术负责人 / D2 负责人

  • 永霸| 淘天集团-交易终端技术负责人

  • 崔红保| DCloud CTO / uni-app 跨平台框架负责人

  • 秦粤| 阿里云-数据库高级前端专家

  • 梓骞 | 启智云图 CEO / Lovrabet 产品创始人

出品人寄语:“在 D2,我们致力于将前沿的 AI 实践提炼为系统化的技术范式。我们期待与你一同锚定 AI 时代的工程坐标,让每一份实战洞察都汇聚成定义未来的行业基准。”


🌟 为什么来到 D2 舞台

  1. 顶尖技术影响力:D2 是国内终端技术的风向标,线下规模 2000+,线上覆盖数十万专业开发者。

  2. 二十周年里程碑:参与第 20 届这一极具纪念意义的盛会,与业内最具创新精神的技术人同频共振。

  3. 常态化社区联动:优质内容将同步至稀土掘金、InfoQ、AI 产品榜等联合承办方平台,获得持续的行业曝光与认可。

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  • 截止时间: 2026 年 1 月 23 日(请关注官网最新动态)

  • 议题要求:内容具有前瞻性、实战性或深度思考;拒绝纯广告,强调技术细节与真实的踩坑经验

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二十年是一个里程碑,更是重新出发的起点。在「AI 新」的浪潮中,让我们一起,用 AI 驱动创新,用终端之心热爱创新。


*本文由极客时间企业版代发

是的,PHP 拥有光明的未来。各位看官可能会觉得这是玩笑,但您别急,且听我扯几句。这不是标题党,也不是哗众取宠。这是楼主近几天实实在在的有感而发。

这一切源于最近我家小朋友有了编程的兴趣;在尝试学第一门编程语言。让我意想不到的是,他选择了 PHP 。我很惊讶,PHP 不是没落了吗?大家讨论的都是 JS ,Go ,Rust ,Python 等等热门语言,按理说小孩网上怎么搜也不会蹦出 PHP 这三个字母吧。令我更意想不到的是,他学得津津有味。而且已经有了一些成果。观察几天后,我才发现,这一切并非偶然。

最重要一点因素,是 PHP 有最友好的社区,没有之一。不管是内外网,PHP 社区有极高的包容度。PHP 的讨论区很少有无谓的争吵,虚荣的推销。相反,PHP 社区有很多在其他圈子少见的谦逊与耐心 — 这也是我小孩喜欢网上讨论 PHP 的关键因素:当其他社区因为一个语法糖,一个框架,一个包争得面红耳赤时,经验丰富的 PHP 程序员却愿意放下姿态去回答几岁小孩的入门问题。进入 Zig ,Rust 等等社区,你会看到如邪教一般的传道与重写,我一个大人都有点承受不住。为了小孩的身心健康,我打心底更愿意小孩在 PHP 社区成长。

另外,不管喜不喜欢这门语言,少有人会否认 PHP 一直是一门及其实用且稳定的语言。尤其在 web 1.0 时代,PHP 绝对是指哪打哪的大杀器。哪怕是今天,快速迭代一个中小型全栈项目,很多人都会拿起 Laravel/ThinkPHP 。而现代化的 PHP 8 更是吸收了各家所长,OOP ,函数式,协程,可以说要什么有什么。更难能可贵的是在快速迭代的同时依然保持了高度的兼容性。对比乱成一锅粥的 Node/JS ,小孩写的 PHP 代码,不管是老语法,还是旧框架,往往都能运行,正向反馈频繁。我相信现在这些代码 5 年后依然能正常运行。

看到这里,您可能就明白我为什么说 PHP 有光明的未来了。后浪推前浪,世界终归是我们下一代的。当孩子们选择了 PHP ,他们怎么不会再一次为 PHP 带来阳光呢。

— 于 PHP 8.5 发布日

是的,PHP 拥有光明的未来。各位看官可能会觉得这是玩笑,但您别急,且听我扯几句。这不是标题党,也不是哗众取宠。这是楼主近几天实实在在的有感而发。

这一切源于最近我家小朋友有了编程的兴趣;在尝试学第一门编程语言。让我意想不到的是,他选择了 PHP 。我很惊讶,PHP 不是没落了吗?大家讨论的都是 JS ,Go ,Rust ,Python 等等热门语言,按理说小孩网上怎么搜也不会蹦出 PHP 这三个字母吧。令我更意想不到的是,他学得津津有味。而且已经有了一些成果。观察几天后,我才发现,这一切并非偶然。

最重要一点因素,是 PHP 有最友好的社区,没有之一。不管是内外网,PHP 社区有极高的包容度。PHP 的讨论区很少有无谓的争吵,虚荣的推销。相反,PHP 社区有很多在其他圈子少见的谦逊与耐心 — 这也是我小孩喜欢网上讨论 PHP 的关键因素:当其他社区因为一个语法糖,一个框架,一个包争得面红耳赤时,经验丰富的 PHP 程序员却愿意放下姿态去回答几岁小孩的入门问题。进入 Zig ,Rust 等等社区,你会看到如邪教一般的传道与重写,我一个大人都有点承受不住。为了小孩的身心健康,我打心底更愿意小孩在 PHP 社区成长。

另外,不管喜不喜欢这门语言,少有人会否认 PHP 一直是一门及其实用且稳定的语言。尤其在 web 1.0 时代,PHP 绝对是指哪打哪的大杀器。哪怕是今天,快速迭代一个中小型全栈项目,很多人都会拿起 Laravel/ThinkPHP 。而现代化的 PHP 8 更是吸收了各家所长,OOP ,函数式,协程,可以说要什么有什么。更难能可贵的是在快速迭代的同时依然保持了高度的兼容性。对比乱成一锅粥的 Node/JS ,小孩写的 PHP 代码,不管是老语法,还是旧框架,往往都能运行,正向反馈频繁。我相信现在这些代码 5 年后依然能正常运行。

看到这里,您可能就明白我为什么说 PHP 有光明的未来了。后浪推前浪,世界终归是我们下一代的。当孩子们选择了 PHP ,他们怎么不会再一次为 PHP 带来阳光呢。

— 于 PHP 8.5 发布日

赌博害人害己,咱们坚决不碰!但编程能造梦赋能,必须安排到位!还在为出门在外没法写代码而焦虑?还在纠结移动端没有专业开发工具?Choccy IDE 重磅来袭 —— 这款国产自研的全能 IDE,不仅有电脑端,手机端更是颠覆想象!内置完整 Linux 环境,让你在手机上就能实现「写代码、编译、调试」全流程,真正做到代码随行,创意不打烊!

核心亮点:重新定义移动开发体验

1. 多语言全覆盖,脚本到工程全搞定

内置 10+ 主流编程语言环境,包括 C/C++、Python、Java、JavaScript、TypeScript、Go、Rust、Lua、C#、Kotlin 等,从简单脚本编写到复杂工程开发,手机端也能轻松 hold 住,再也不用担心移动端语言支持匮乏的问题,让没有电脑的人也能系统学习计算机知识!

2. 专业级编辑体验,LSP 框架拉满 + 插件化生态

绝非应用商店里只能敲字的 “伪编辑器”!完整支持 LSP 语言服务器协议,语法高亮、智能代码补全、多光标编辑、代码折叠、定义跳转、语法诊断等核心功能一个不落,媲美桌面级编辑器。更重要的是,IDE 采用插件化设计,语言支持和功能均可自由扩展,把它理解成一个 “开发框架” 也完全没问题,能跟着用户需求持续 “生长” 生态!

3. 桌面级图形化调试,告别 “盲猜式排错”

拒绝命令行式的 “祝你好运” 调试!C/C++ 支持 GDB 调试,Python 支持 debugpy 调试,步进、步出、调用栈查看、线程管理、变量监视、断点设置,一套完整的图形化调试流程直接搬上手机,bug 在哪一目了然,无需靠猜!

4. 内嵌完整 Linux 环境,GUI 程序窗口化运行超流畅

重点中的重点!IDE 里内置一整套 proot Ubuntu 系统,预装 GCC、Python、Node.js 等主流工具链,更离谱的是 —— 容器中的 GUI 程序能直接以窗口形式弹出!最大化、最小化、缩放、拖动、关闭,操作和桌面电脑一模一样~ 测试机上支持多窗口同时运行,还能稳定保持 120fps,没有远程桌面的拖泥带水,完全像是程序在本地直接运行,流畅度拉满!

5. 全能工具集成,效率拉满不切换

  • 终端多开自由:Android 自动连接 Linux 环境,Windows 端适配 PowerShell,命令行体验原汁原味;
  • 实用工具内置:Hex 编辑器、图片预览、视频预览一键调用,无需额外下载;
  • 项目管理便捷:文件浏览器、CMake 支持、项目模板齐全,快速搭建开发环境,少切软件,效率最大化!

小惊喜预告

正式版将内置 Flutter 低代码蓝图系统,开发效率再升级!(注:该功能暂未发布,不在本次内测范围内)

适配信息

  • 版本:v1.1.0
  • 要求:Android 8.0 及以上
  • 安全校验:SHA256: fc2f22541d28436f3825e3b71d4e378b1b534fac4591ff04ce8ee64276f46f94

适用人群

  • 程序员:通勤、出差时快速编写 / 调试代码,应急处理工作需求;
  • 学生:课堂学习、课后练习,随时随地巩固编程知识;
  • 编程爱好者:灵感迸发时即时记录代码,无需等待打开电脑,在手机 / 平板上真正搭建项目。

内测招募中!邀你共筑国产 IDE 生态

目前软件正处于内测阶段,诚邀各位开发者、编程爱好者、学生党加入:

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无论是紧急修复线上 Bug,还是利用碎片时间学习编程,Choccy IDE 都能成为你的得力助手!告别设备限制,让编码随时随地发生,一起见证国产 IDE 的无限可能~


📌 转载信息
转载时间:
2026/1/8 17:39:19

各位旅行者好~olah odumo!

著名丘丘语言学家,艾拉马斯克,在近日的研究中发现丘丘人正在通过一种特殊的编程语言试图重新控制提瓦特大陆上的遗迹守卫。他们的目的尚不明确,且此语言仍是草稿阶段,因此,暂时定名为 MITA ( Machine Instruction for Teyvat Automaton )意为“提瓦特自律机关机器指令”。

艾拉马斯克试着将其抄写出来并使用了地球科技 Go 语言进行了实现并分享在了 Github 上。

https://github.com/mitalang/mita

她表示丘丘其中语法部分最独特是 lakucha ,大家都知道 lawa 在丘丘语中为首领的意思,而 kucha 为弱者(引申为随从),而当 lakucha 组合起来后,就形成了先取第一个元素( sada )再取后面的元素。

(lalalakukucha '((1 2) (3 4) ((5 6)) (7 8)))
将返回 5

其他更有趣的例如斐波那契数列,但由于丘丘语没有 0 的表达,因此艾拉本人还是使用了人类的 0.

(muhe(

    (yafib (mita (si)
            (dala ((shato si 0) 0)
                    (da (dala ((aba si du) unu)
                            (da (celi (yafib(movo si du)) (yafib(movo si unu))))
                    ))
            )
    ))

))
好了,目前就是艾拉的发现语法,欢迎大家移步项目地址进行讨论,mita dada!

现在 tulang 终于迈出了第一步,已实现自举,已自举实现了 compiler,std,runtime ,覆盖了上百个测试用例

tu  [options] file.tu        
    build *.tu              编译 tulang 代码成汇编后进行链接生成二进制可执行文件
    -s  *.tu|dir            编译为 tulang 代码为 linux-amd64 汇编文件
    -c  *.s |dir            编译汇编为 elf&pecoff 跨平台可重定向 cpu 指令集文件
    -o  *.o |dir            链接 elf&pecofff 可重定向文件生成最终执行程序
    -d                      开启 trace 日志打印编译详细过程
    -gcc                    支持通过 gcc 链接生成最终可执行程序
    -g                      编译 tu 文件时带上 debug 段信息,支持栈回溯
    -std                    编译 runtime&std 相关内置库代码

到现在为止真正的实现了 0 依赖,坚持写了 4-5 年了,终于可以到试用测试阶段了,之前一直没有宣传过,今天也是第一次在这个论坛发帖,也算是激励一下自己吧

多年来就一直想不清楚一个问题:国内大牛这么多,为什么都在卷高级的优化,到现在为止都没有一个能用的上的真正意义的普通国产编程语言。

毕业多年来就一直想自己做一款对程序员友好的语言,感觉现在的语言为了高性能、安全,往越来越极端的方向走,现在工作中就是用的 rust ,简直折磨人,和当初用 php 时比起来,我认为动态语言才是更符合未来的方向,

但动态语言性能差,而且都是解释型,扩展差,通常通过写 c 语言动态库来实现增加一些底层的特性,最明显的就是 php 生态有个 swoole 扩展,就是写了一套 epoll 网络异步框架动态库,给 php 用,实际用起来效果也够用了,性能也比较好,但这种方式就是有点折磨人

所以我写 tulang 的目标本来就没有很大,只想走动态语言的方向,同时支持静态写法(自己写底层,自己写 syscall), 平时主要的就写写动态语法,没有心智负担,遇到性能问题的时候 就用静态语法写,也非常方便

还有一个目标就是,像 php ,python 这种都依赖 c ,gcc ,没有实现自举,环境依赖非常严重,所以 tulang 也要有自举,自己汇编自己链接,100%原汁原味
仓库地址: https://github.com/tu-lang/tu

最后欢迎大家试用,可以一起优化和做生态,我也会继续做下去,希望有一天能正式发生产版,成为国内的通用编程语言,也谢谢大家的 star