前言#
在重启博客之际，回顾自己7年前的老博客，不由心生感慨：“撒老师，我没白活！”
在这7年间，软件开发的技术迭代日新月异，如今我们已经步进了Vibe Coding的时代， 大模型重塑了软件开发的范式。这一变化让很多东西变得没有意义，也让很多东西变得更有意义。
我标题的“漫谈”是广度上的“漫谈”，也就是把我曾经写的博客都谈谈，而并非组织形式上的随便谈谈的“漫谈”。
因此，我先说一下我的组织形式。回顾我的博客，我大致将博文分为了以下几类：编程武器、web架构、爬虫 这三大类。
每一类，我都会解构一些重要的知识点，重新用新时代的方式表达一次；同时，对于一些淘汰落后的内容，我也会给出新时代下的替代。简单的内容就直接写在这篇博客了，复杂的内容再考虑另开博客。话不多说，我们开始吧。
编程武器类#
git怎样使用、软件的集锦、Linux的命令、个人域名的邮箱
关于git#
版本控制在程序开发甚至内容管理上面至关重要，git 就是其中的佼佼者，在 vibe coding的时代，git 依然这么重要，甚至更上一层楼。
毕竟当AI 生成搞坏你的代码的时候，如何恢复特别重要。而 git 能够很好的解决这个问题。
首先，在大模型时代，我认为学习一个知识，学习宏观层面的设计尤为重要，至于细枝末节，问大模型+manual勘查即可。
因此，我们先总结下git的宏观设计:
逻辑区域的划分和状态转移
stateDiagram-v2
[*] --> RemoteRepo: 初始化
state "Remote Repository(远端仓库)" as RemoteRepo
state "Working Directory(工作区)" as WorkSpace
state "Staging Area(暂存区)" as Stage
state "Local Repository(本地仓库)" as LocalRepo
state "Stash Stack(储藏栈)" as Stash
RemoteRepo --> WorkSpace: git clone (克隆仓库)
WorkSpace --> Stage: git add (添加到暂存区)
Stage --> WorkSpace: git reset HEAD (撤销暂存)
Stage --> LocalRepo: git commit (提交)
LocalRepo --> WorkSpace: git checkout (检出/切换分支)
LocalRepo --> WorkSpace: git checkout -- file (丢弃修改)
LocalRepo --> RemoteRepo: git push (推送更新)
RemoteRepo --> LocalRepo: git fetch (获取更新)
RemoteRepo --> WorkSpace: git pull (拉取并合并)
%% Git Stash 相关
WorkSpace --> Stash: git stash (储藏当前修改)
Stash --> WorkSpace: git stash pop (恢复并删除储藏)
%% Git Revert 相关
LocalRepo --> LocalRepo: git revert (撤销提交并生成新提交)
git reset HEAD 中的 HEAD 是提交记录的引用，在此不再赘述，可通过AI检索更多引用的方式
本地仓库管理
以下是关于 Git 本地仓库管理中常用指令的说明表格：
| 指令 | 核心作用 | 命令参考 |
|---|---|---|
| Branch | 创建独立的开发线路，实现并行开发。 | git branch (查看), git checkout -b (创建并切换) |
| Merge | 将分支历史合并，保留完整提交记录（会有分叉）。 | git merge <branch-name> |
| Rebase | 变基，将提交移植到目标分支顶端，使历史线性化。 | git rebase <branch-name> |
| Cherry-pick | 拣选，将指定的某个提交单独应用到当前分支。 | git cherry-pick <commit-id> |
| Reflog | 引用日志，记录 HEAD 移动历史，用于找回误删数据。 | git reflog |
| Tag | 标记特定的发布版本节点（如 v1.0），通常不随代码变动。 | git tag <name>, git push origin <tag> |
| Remote | 管理远程仓库的连接别名（如 origin），实现本地与远端交互。 | git remote -v (查看), git remote add (添加) |
详细的用法不再赘述，使用AI问答结合实际项目多尝试即可体会其中的用处
其他
还有以下这些常用内容，仅作索引，详情可使用 大模型检索+manual勘误：
- 在提交历史抹除指定内容(比如误提交了账号密码，需要在历史中抹除掉)
- 配置
git(用户名、邮箱、alias、proxy、统一换行符、LFS等) git hook，Hook 就是可以在git的一些操作前后定义自己的逻辑，如：提交前自动格式化、合并时设置门禁检查等log查看历史；diff对比不同commit的差异；blame找到指定代码是谁最后改的；merge的冲突解决；以上这些都使用GUI的工具即可，VSCode和IDEA全家桶都有较好的支持
软件的集锦#
这个没啥好说的，典型的大模型秒杀场景，现在直接根据使用场景问大模型即可，免费、开源、付费的都有
结合我们的思路，在Agentic时代，包管理工具也有广阔的空间，Windows现在也有 choco 了
不过话说回来，虽然包管理好用，但是有些时候我们还是需要自己编译的，所以掌握开源软件的编译也很重要
Linux的命令#
这个也是大模型秒杀的场景，最佳实践：问大模型+manual勘误+自己多尝试
个人域名的邮箱#
这个现在也不用自己搞这么麻烦了，找云厂商注册域名，备案域名，绑定一些三方邮箱即可
云厂商是个很好的练兵场，花小钱可以学习和体验各种技术，新人还是有必要的，一定要花这笔费用
锐评#
- 一定要学会用命令行，多敲敲git的命令，从根本上掌握的git的设计
- 最高效的方式就是命令行+GUI结合。命令行适合自动化，Agentic 时代更加重要；GUI适合人工介入，对人为操作更友好
- 在大模型时代，我认为学习一个知识，学习宏观层面的设计尤为重要，至于细枝末节，问大模型+manual勘误即可
web架构#
Java并发编程入门、Ngnix+Tomcat+MySQL项目部署、Linux-IO多路复用-SELECT/POLL/EPOLL
高性能#
- 首先IO多路复用时至今日，仍然是重要的技术，批量+主动提醒是其核心的优势。 另外这些函数都是系统调用，也就是说如果你使用的语言比较高级，你得查查对应的IO API的底层是什么模式。
- 并发编程旧博文理论太多了。用当前的眼光看：Java并发编程去学习
Akka，学习什么是Actor 模式; 去学习并发编程包的API，多使用现代的并发抽象源语 另外Golang的CSP 模式也值得学习，那句 不要通过共享内存来通信，而要通过通信来共享内存颇具哲学意味。
部署模式#
- 独立Tomcat容器早已淘汰，拥抱
Spring Boot吧 - Nginx基于IO多路复用，依旧是Web的核心组件
- 裸机部署已过时，现在是成熟的容器化时代，docker+k8s是主流。伴随k8s生态的还有：CI/CD（持续集成，持续发布）、日志监控（ELK+grafana）、告警（Prometheus）、自动扩缩容、健康检查
- 关于docker和k8s又是长篇大论，就不在这里展开了，学习的时候，记得遵循先学习宏观层面的设计，至于细枝末节，问大模型+manual勘误即可
锐评#
- 多实践，多尝试，拒绝只看理论。AI大模型时代，生成代码触手可及，带着自己的想法在vibe coding 中学习，比干巴巴的理论有趣多了呢
- 架构变化的核心思想还是KISS（Keep It Stupid Simple），人能理解的内容是有限的，所以我们要自动化、可重复、可观测、可追踪
爬虫#
爬虫实践–淘数据网站的数据爬取和存储、scrapy+selenium+headless-chrome
HTTP协议#
- 爬虫本质上就是构造对应的网络请求去获取对应的网络相应内容。至于如何构造，那就是对应协议的细节了，因此HTTP协议的设计是需要掌握的
- HTTP协议关键概念：URL的组成和含义、请求方法、HTTP版本、请求HEADER、请求体、响应码、响应HEADER、响应体
- 相关知识有：REST API设计、常用HEADER及其的含义
- HTTP版本有1.0、1.1、2.0、3.0，相关细节查对应RFC即可
- 抽象的概念特别重要，编程大多数的时候都是现有抽象的设计，然后再编码来建模，如果你不懂抽象的概念，也就不会理解相应的API设计
- 你问协议为啥是这样设计的？所谓协议就是彼此协商好的通信规则。特别是浏览器，就个是按web规范实现的客户端，所以当你按照web规范实现接口时，浏览器就能进行解析和渲染。
web前端#
- 毕竟很多内容都是通过web浏览器承载的，所以学习一些浏览器知识也很有帮助的。
- 比如：cookie / localstorage / session / xpath / css selector / DOM / HTML
- 浏览器自动化目前使用
playwright，API简洁且有方便的等待机制，比selenium写起来舒服多了
scrapy#
- 这个也不深入讲了，涉及到比较多Python的知识，核心流程就是：请求、响应、数据处理、入库
锐评#
- 感慨时光易逝呀，以前的淘数据网站现在都已经404了
- 反爬和反反爬内容也很多，也不再赘述，给点关键词吧：浏览器自动化、JS加解密、cloudfare金盾等等
- 爬虫还是挺有意思的，能够激发新人学习的兴趣，配上浏览器自动化，享受vibe coding吧
结语#
在这里，旧博客的复盘就结束了。
很显然，内容不多，也比较简单，细节的内容大模型基本都能够很好地替代。
不过在这个过程中，还是有几个新的体会值得参考的：
- 在大模型时代，我认为学习一个知识，学习宏观层面的设计尤为重要，至于细枝末节，问大模型+manual勘误即可
- 抽象的概念特别重要，编程大多数的时候都是现有抽象的设计，然后再编码来建模，如果你不懂抽象的概念，也就不会理解相应的API设计
- AI大模型时代，生成代码触手可及，带着自己的想法在vibe coding 中学习，比干巴巴的理论有趣多了呢
- KISS（Keep It Stupid Simple），人能理解的内容是有限的，所以我们要自动化、可重复、可观测、可追踪
共勉