这篇文章让我看到 AI 真正读懂代码的那一刻。Claude Code 在 Linux 内核中挖出隐藏 23 年的漏洞,不只是技术奇迹,更是软件安全审计的新范式。它让我们重新思考,未来的代码分析或许不靠更快的脚本,而靠更深的理解。
这个模型的主要问题是过度思考,大多数时候无用的思考太久,输出太慢。比如让它翻译一段文字,它会逐字逐句分析是什么意思,然后分析原语句中的逻辑和错误,最后才给出翻译。思考过程会不断反思之前翻译是否正确,不断去修改调整。一点点小任务做成了没完没了的大项目。
对这个小模型的能力表示惊讶,我让它用 Ruby 写一个获取天气的小程序,结果它一口气输出了整套 Sinatra 项目代码。这是奔着和 Open Code 配合使用的节奏呀,已经不单单是个聊天取向的模型了。
同行但没有一起玩的有个越南家庭,他们在出发前,就把一周规划具体到了每天几点在哪里吃饭。好像自己给自己建了一个旅行团,然后特种兵式赶趟完成任务。看得累,而且提前做细节规划很耗时间,我是做不到那样子。
又经过一天的迭代,修复若干错误。感觉都可以发布了😅 。对于一个从来没碰过 Rust 的人来讲,这简直不可想象。
功能概述:
- 笔记保存在 SQLite 数据库,打开软件需要密码来解锁。关闭窗口后,数据库自动加密。
- 支持 Markdown,用的腾讯的 Cherry-Markdown,功能贼全
- 支持所有笔记全文搜索和笔记内搜索
- 笔记可以包含图片,图片在本地数据目录中存放
- 支持设定数据目录,可以改到 Dropbox 目录中同步数据
- 没有任何联网功能,离线可用全部功能。不需要令人恶心的账号登录。
- 加载贼快
GPT/Codex 还有一个众所周知的问题,就是凡是涉及到 UI 的部分,总是做的很差劲。这跟 Gemini 系列形成鲜明对比,Gemini 的情况是,凡是涉及到 UI 部分,总是惊艳的没话说,但是写的代码却一塌糊涂,甚至会犯一些低级的语法错误。