问个题外话，100 克茶一般来说能喝几次？就是说一般，一个人喝茶的话，一次大概放入多少克的茶叶？

@skiy #63 bun 支持的特性有缺失，不建议投入生产。

@qrobot #57 不是，你说了这么多缺点，那是怎么得出来它是历史上最好用的包管理工具的结论的？

另外 pnpm 老早就支持 PnP 了，但是目前我还真没见多少人给出这个模式到底解决了什么问题，产生了什么独特的优势，甚至其实就像你说的，它反而还很容易产生新的问题。

再一个我司 10 年前就重度使用 yarn 了，讲真，用了几年后真的不想再用了。yarn 的报错体系非常糟糕，兼容性在彼时也问题多多，出现的一些诡异问题，在社区是很难得到有效支持的，彼时 yarn 的理念导致了很多功能需要你自行处理，社区对此也很无奈。

直到 pnpm 出来之后，我才发现社区也能做出好的包管理器，功能上它愿意往前多走一步，从社区的角度来说他们也没有什么非常苛刻的离奇的理念，来阻止或者说避免去开发某一个功能。和 yarn 比，yarn 已经显得裹脚布了。

再一个 yarn 最大的问题是从 classic 到 v2 的变更，花费了过长的时间，同时还约等于交出了一张白卷。除了 PnP 基本没有交出什么像样的产品特性。

你现在去看 yarn 对 PnP 的介绍，你都没法理解它说的几点优点到底哪里算是优点。甚至介绍文档的最后还要极力劝解你：哎呀我们这个 PnP 真的不复杂，没事的，你试试吧。真的就让人很无语。

@cenbiq #209 你假设了一个前提，就是视觉方案还有巨大的提升空间，并且各家目前都没有在视觉方案上深挖。你的这个假设显然是不成立的。

中国市场实际只用了非常短的时间就把多维感知的智驾系统切换到了纯视觉方案的智驾系统，这恰恰说明了至少是靠前梯队的智驾产品已经把视觉方案做的足够好了，才能在拆掉其他感知系统之后依然能交付出高水准的智驾系统的。一个足以交付生产的车机系统，绝对不是像我改代码似的几天就做好的事情。

从国内市场来看，视觉智驾也明显比多维感知智驾要差一些，比如智驾靠前梯队的顶配车型依然是多维感知方案，大部分视觉方案交付的时候都只能先支持高速智驾。这就正好反向证明了，在提供差距不太大的智驾水平的前提之下，视觉系统只是降本的最佳实践，而非更好方案的最佳实践。

@cenbiq 也要符合经济发展的规律。

当你明知道多维传感能达到更好的效果的时候（现代飞机、战斗机已经完全证明了这一事实），并且经济效益足够高的情况下，提前拿出更符合未来趋势的技术方案，并且在过程中不断优化迭代，显然才是更务实的做法。

增加激光雷达、毫米波雷达，并不代表不需要发展本身就存在的视觉感知。

自动驾驶就是多加一个传感器就多厉害一分的事情，因为我们不可能假设增加的硬件设备是完全无用的，那么反过来只要它能提供任何一点作用，那对道路上的参与者来说，都会多一分安全。即便车的硬件设备或者软件系统不能提供足够的能力来对这些感知做出反馈，但是只要能给到驾驶者做参考，也一定是在普遍意义上给道路参与者提供更高的安全性的。

我刚提车两个月，跨年，在高速上来回了 3000 公里左右，那会儿还是智驾元年，我买的也是智驾第一梯队的车，车子本身的雷达啥的也是最强的，甚至我是特地为了智驾而多花钱买的最高配。

即便这样我也只敢在高速上车不多的情况下，开一小段智驾，一旦车流变大，我就自己开了。

更别说晚上把车交给智驾了。

提车一两年了，车的智驾公里数没超过 1000 公里。

因为我发现它的边界能力实在太差，我的命没法交给这么不稳定不可靠的系统。我只能在可能想要喝个水的时候让它暂代一下。

能抽象的人一般不会把它搞复杂，会把它搞复杂的人显然没做好抽象

@TheWalkingDead #144
你反应好另类，我以为普遍的感受应该是：百度 AI 吸收了好员工，做出了一坨 AI 屎。百度辅助驾驶吸收了大牛，做出了一坨智驾的屎。这充分说明优秀的员工在百度内部做不出优秀的产品，所以整个百度就是一坨屎，和优秀的员工无关。

基于以上这一点，我觉得完全无法用来类比小米能否做的更好。

当然目前市面上普遍没有符合人类需求的智驾，小米做得不好也是有预期的。市面上都是一坨屎的前提下，小米也没有开创性的成果，那当然就是供应链的技术了。

肯定 GLC 啊，40 岁再买 SU10 也来得及，说不定都上 L3 智驾了

使用 mihomo 内核的就基本是你说的这种方式啊，大部分情况下只需要更新 mihomo 就可以了。
v2rayN 也是调用可执行文件的方式，安装目录里有各种不同协议的二进制文件。

singbox 是因为它搞自己的协议吧？所以想把其他协议都融合到自己的协议里，统一支持和管理。
clash meta 我记得好像也有自己的 meta 内核？

这没啥必要站队，毕竟人不能改变别人，所以你只需要考虑在这件事里你自己能改变什么：

1. 音量不行就直说，自我感觉别人有气不是你不说的理由，你得关注你自己做没做
2. 遇到了不懂的缩写就直说，你觉得他态度不好也不是你不提出问题的理由。比如说做英文阅读题的时候文章里有你不认识的单词，你不是得先搞懂单词是什么意思，才可以正确的回答该单词相关的上下文的提问吗？
3. 你说你很重视，准备充分，但是其实好像不咋充分啊，你用 Linux 桌面系统配合可能不够稳定的飞书，这就很冒险了
4. 你想要入职做 rust ，但是人家当前使用的极大部分是 java 技术栈，你是不是要提前着重跟面试官说明一下？
5. 一个问题提出来，等 5 秒没有一回复话蹦出来，就我个人而言，这很不正常，不信你这么跟别人沟通一下试试
6. 如果你允许自己带着傲气面试，那凭什么面试官不能带着傲气面你？你希望面试官是完美人设，而你自己就非要代入一个不合格面试者的角色吗？

这些是提高自己的第一步。

最后假设你是面试官，你会怎么做，以做到：
1. 让面试的对面的复制体的你更好受
2. 对一个大部分问题都不能提供比较满意的回答的面试者保持耐心

这些是提高自己的第二步。

过度关注过去永远不如往前看。

居然会首先考虑贷款给姐夫周转，而且还是在之前媳妇已经反对过的情况下。

这是真做慈善的，我佩服。

你们程序员，真是能把人整笑了

定个下班的闹钟，提示信息就写“记得提交代码”

不就完事了吗？

23 号开始吵架，今天才开始道歉，哈哈哈哈

IDE 本身功能不及 JB ，还是 AI 写 kotlin 代码不行？

回答我！ Looking My Eyes ！

知识领域的问题，不是 AI 不够聪明，是你这个领域它可用的内容太少。

我实测也遇到过很多次，做的项目全网的可用内容都非常少，基本上问完问题后 100%出问题，用啥模型也不好使。这也是没办法的事情。