ClericPy

当赞
总结了很多之前朦胧懵懂蒙蔽的东西，隐性知识显性化是个很难得的产出

性能这东西，去年还挺关注，今年估计直接拿日志和源代码让 cc 分析一波找到瓶颈，pyo3 会不会更贴合一点

这么多年了，Cython pypy 什么的也一统江湖，反而 rust for python 越来越接近主流的样子

现在 coding agent 这么强，faster-python 真的有一种不进则退的感觉了。。。

这个方案之前 v2 里没搜到，在老外那边搜到过

谢谢分享，cc-switch 这段时间貌似也有个 pr 合了就是这功能

他们也知道自己是骗子，也知道别人知道他们是骗子，那他们为什么有收入？

自从发现有放生巴西龟、清道夫、矿泉水的以后，说明这个世界不缺那种喜欢感动自己的人，总有人明知是骗也会刷点“功德”，毕竟成本足够低，万一有用呢

都分别用了 3 天以上，oh my opencode 没体验到特别惊艳，可能没让它做大项目，就冲 cc 新版本的 vscode 插件兼容性比 oc 舒服，就暂时不用 oc 了

实际体验中，oc 写 Python 在 python -c 里对 diff 做单元测试感觉挺有意思的

然后就是配置。。。cc-switch 上的 skill 什么的折腾的头晕眼花，oc 和 cc 在 vscode Windows 上一个劲弹 nodejs 的黑框很头疼

买了俩迈从了。。。不知道能用多久，打游戏习惯了就办公也搞了个。。

曾经也遇到过，CPU 密集型把协程卡死出现过 3 次，两次是 selectolax 、lxml 的解析十几万字符的 HTML ，一次也是类似你的情况解析十几 MB 的大 JSON （特么的有人把一大堆图片做 base64 放 JSON 里了）。最后 hadoop 直接超时杀死还没看到报错

python 在有些场景确实体现了并发上的先天不足：

1. 多线程不能利用多核，所以有些时候要自己开进程池，明明是无副作用的纯函数却要共享个 GIL 。子解释器希望有用但不太期待

2. to_thread 能让协程不至于因为一个 CPU 特别忙的任务一直 hang 在那。

但是现在非常尴尬的一个地方是，我也不知道哪个函数是敏捷的小函数还是 CPU 秘籍的大函数

在协程里的一个困境就是：

1. 同步函数无脑放 to_thread ，对于特别多的小函数开销很浪费。
2. 为了计算密集型的放 ProcessExecutor 里，子进程也很费事。

现在的协程，只能尽最大可能保证全程协程，不耦合太多同步函数进来

PS：当年 hang 死的问题，现在看书知道 asyncio 开 debug 模式就行了，然后在公司里 langchain 的一个项目日志里，几百条阻塞 warning 日志。。。。。。

现在用小米免费的模型配 cc switch 已经挺好使了，免费的速度居然还行。效果别人都说不行，我感觉已经够使了。后面估计 minimax 、GLM 挨个试试

用了一年 copilot 了，这东西就是我的下限，不想用比它差的了，里面的 gemini flash 是真惊艳到我。。。

顺路打听下，如果不用 copilot ，代码补全哪个好使啊，codium 、通义、cursor 什么的都试了，通义还行，就想找个 copilot 能平替的补全

continue 是不是不适合用国产 coding plan 的月卡，按 tokens 买模型更好点？