文章挑战了传统观点‘注释应解释为什么,而非什么’,通过实例分析短变量名(如w、r)导致的上下文混淆问题。作者指出,查找信息耗时且易出错,而过度依赖方法分解可能增加上下文切换。在特定场景下,注释解释‘什么’能提升代码可读性,避免危险假设。强调注释需服务于上下文平衡,而非机械遵循教条,这对AI辅助编程和GitHub协作具有实际指导意义。
原文链接:Hacker News
文章挑战了传统观点‘注释应解释为什么,而非什么’,通过实例分析短变量名(如w、r)导致的上下文混淆问题。作者指出,查找信息耗时且易出错,而过度依赖方法分解可能增加上下文切换。在特定场景下,注释解释‘什么’能提升代码可读性,避免危险假设。强调注释需服务于上下文平衡,而非机械遵循教条,这对AI辅助编程和GitHub协作具有实际指导意义。
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开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。