常规的编程工作，都是在既定事实的前提下（有旧代码、定死的开发死线、规定的资源占用）把现实事物如何低成本、高可用、兼顾可维护性与团队统一性的数字化。

leetcode 相较于软件开发能力，更多的其实是一种智力测验，或者说脑筋急转弯。他考验的是如何最大化的利用开发语言与语法糖的特性。这与实际的开发思路其实是不契合的，甚至极端点是相悖的。

所以与其说 leetcode 本身无趣，不如说前些年的招聘标准脱离实际，怪力乱神。

有两个维度导致这个问题：
1 、智能音箱之前几年在卷唤醒方式,最近又在博大模型赋能的语义识别，更激进的功能设计必然以更差的区分度和意图识别为代价。

2 、智能音箱产品的硬件在缩水。因为从产品角度讲，大家越来越认清智能音箱是也只是一个语音控制与反馈的前端门户。没人对智能音箱的音质有很高的期待。homepod 两代反复证明了这个观点。

如果是音质党，同价格的 2.0 音箱声音素质以及操控灵活性吊打智能音箱。买智能音箱的动力不足

普遍而言，面向 web 的 API 接口设计往往都趋近于保守。

所以我个人理解，可以一样。
但是如果追求极致性能等原因，因为 app 有相对更强的安全性，服务于 app 的 API 可以设计的更极致一些。

1 、你可以找一个目标网站，把他的 CSS 和 html 给他当上下文做参照。
2 、可以限定使用的 UI 工具类库。这样就都是那个 UI 套件的风格。
3 、可以给他一个 UI 截图当作上下文，但是这样的话精度会下降很多，需要微调。

这就跟过去的远红外、量子、纳米一样。总会有一些牛鬼蛇神各怀鬼胎的冒出来的。

有的是画大饼骗钱的。
有的是吹 AI 卖课的。
有的是吹工艺卖产品溢价的。
有的是博流量的。

当然，也不乏有被上述者忽悠而盲从的，从而会给统计学模型灌上很多类似“智能、AGI 、自我迭代”的迷信与错误评判。

举个可笑的例子，我媳妇儿也是软件开发。deepseek 出来她才在她的项目上开始引入 api 能力来处理一些数据整理类内容。

然后不知道她的领导从哪得知，deepseek 可以自我迭代，越用越聪明。她也有点恍惚。
于是我利用下班接她的时间，开车在路上从盘古开天辟地的线性回归开始讲，一口气讲到深度神经网络，transformer 的大概逻辑思路，她才半信半疑的接受我的结论。


所以，放下助人情节，尊重个人命运。
能用、好用、用好。就够了。

@wangbin11
盗版、非法复制、破解等，目前都有更优的路径来保护权益。(商标、IP 、专利、破坏计算机信息系统)

现阶段没有法律会保护软件的“业务”或者说“实现”。就像专利权不会保护汽车有四个轮子一样。所以一个产品的护城河决不能只是产品功能本身，否则火了之后瞬间就会被抄。

换句话说，他相当于是一个软件的“物权鉴定”概念。
主要抵御的是“窃取”这种行为。

这个窃取包含非法复制、出租、破解盗版等。

楼主把著作权和专利权搞混了吧？
著作权指的是产品本身，别人不能偷拿你的产品去当作自己的去盈利。代码只是证明产品是自己的手段之一（权重也很低）。

软著普遍用法是限制自己人（员工、其他股东）窃取公司产品私用。

举个生动的例子。软著中有个要求：“头 50 页代码和尾 50 页代码”。
你以为：通过代码比对就能确认别人侵犯了自己的著作权。
实际是：通过以上代码在 project 中的位置，确认他的源代码库是从你这里偷来的。

1 、你要求的精度如何？
2 、最终交付的是什么？是自带素材的渲染引擎本身还是通过引擎生成的图片？这决定着你是客户端渲染还是服务器端渲染。
3 、是个 toC 还是 toB 产品？这决定你的商业模式。

以上都决定着你需要的资源和成本

对于消费端吹工艺，一定是盲目夸大的。
因为消费端实际上对工艺技术本身没有任何感知。消费端感知的只是产品性能。

从处女大腿卷雪茄，少女脚踩葡萄。
到前悬挂双叉臂最牛。但保时捷 911 的普卡车型到现款也依然是麦弗逊。

传统工业的玩法一直如此，软件工程也跳脱不了。
之前吹不动是因为之前的软件工程工艺没破圈。

你不可能追着桌面微信用户讲 QT 相较于 Electron 的性能优势。
但是你说我这个产品 AI 赋能，用户一下就“wow”了。

情绪价值就是这么的简单粗暴。

喜欢短键程的话：
1 、选哪种超薄的薄膜键盘。
2 、选择矮轴机械键盘加垫圈。

btw：
其实每个人对于键盘手感和原理的好恶是有很大区别的。想当初苹果臭名昭著的蝶式键盘，也依然有其拥趸。而且还不少。
15 年~18 年买 macbook 的不少吹键盘手感好的。

1 、电源元器件损坏/性能不稳定导致瞬时压降。
2 、CPU 、主板瞬间掉电。

小游戏这种形式主导的产品，防抄袭的重点并不在技术上，而在玩法上。
但玩法严格来讲并不受法律保护。

你代码保护的再好，人家像素级别抄袭你也没办法。你是三国，人家是水浒就可以。

楼主写的不错。很多文章都会轻易陷入到“知识诅咒”中，导致很难树立合理的核心论点。

但就像楼上说的，目前做 seo 的价值已经下降很多了。
据统计，因为谷歌自带 AI 概览，导致 google 的网站点击率降低 30%。

所以我预计，未来的互联网的信息并不是更加拥抱 seo ，而是更加封闭、垂直。
或许“搜索引擎”，乃至信息检索这个领域在几年之内就会名存实亡。

AI 的优势是比人类更强的上下文处理能力。所以他擅长的是，繁复数据中挖掘人类未能发现的统计学规律。

你的需求 1 ，并不是这个领域的问题。AI 要的是尽可能多的数据来覆盖所有的可能性，然后挖掘统计学规律。不是根据局部数据反推全部。所以你目前人不能判断，AI 还是不能判断。因为故障点判断困难的本质原因是信息缺失。

需求 2 和 3 确实可以，但是需要精度不高的场景。精度高的场景是不能容忍幻觉的。现阶段还不能保证大语言模型不产生幻觉。


至于扣子，其实就是针对目前大语言模型的能力有限（上下文容量、hops 数量），从而提出的中间态解决方案。业界叫 agent 。
既由人来编写脚本，通过脚本链条串联一个或以上的大模型能力，从而达到单次大模型交互达不到的效果。

比如，“今天天气怎么样？” -> 大模型语义理解 -> 调用 windy.com 的 API -> 处理返回值 -> 提示词处理 -> 喂给大模型做口语化 -> 输出。