前言
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上周简单讲了下 Cursor 的试用，本周就来继续聊聊 AI 相关的话题。
本周主要想探讨下，在 AI 时代，如何做开源项目。
找灵感
在 AI 时代，找灵感变得前所未有的简单，有时候只需要一个想法，就能直接问下 AI 能不能实现，并且给出合适的思路，如果多问几句，甚至可以直接写出 demo。
因此，如果你有一些想法，不如问下 AI，并尝试实现它。
当然了，在开始做项目前， 还是得先进行调研，看下你的想法是否已经有人实现过了，如果有的话，不妨先研究下前人是怎么做的。如果满意了，直接用就行了；如果不满意，可以 fork，也可以另起炉灶，写个新项目。
重复造轮子也是开源的乐趣所在。
写代码
有了想法之后，就要开始具体的实现了。
在以前， 即便有一些好的想法，但碍于自身缺乏相应的编程知识，很多时候并不能实现这些想法。
但如今，有了 AI 之后，写代码也变得前所未有的简单。
借助 Cursor 和其他 AI 开发工具，自己不用写一行代码，只要不停的重复 问 AI 和 调试项目 这个过程，就能实现一个最基础的、可以跑通的项目。
在这里，唯一的要求就是实现一个最基础的开发环境，一般而言，各自编程语言、各种开发框架，在这方面的文档都是非常齐全的，虽然会费点时间，但相较于实现整个项目还是简单了太多。
而对于程序员而言，借助 AI 来进行跨语言开发是一件更方便的事情。只要会一种编程语言，就能借助 AI 实现其他编程语言的实现。
原因在于，大部分编程语言都是图灵完备的，因此互相之间也可以转化（当然，严格来讲还要考虑运行时的差异）。
因此，相较于再学一门新的编程语言，让 AI 来改写自然更加轻松一些。
提交代码
提交代码实际上也是有规范的，即 约定式提交。
很多程序员都不重视 commit，认为写完代码就已经万事大吉了，commit 就随便写写了。
实际上写 commit 是为了让未来 review 代码改动的时候，能更轻松的知道改了哪些代码。
我个人其实也非常理解为什么大家都不喜欢写 commit，原因很简单：我都这么辛苦的写代码了，干嘛还要写 commit 呢？
既然大家都不想写，那不如把麻烦事交给 AI 吧。
例如：ai-commit，根据 git diff 自动生成符合 约定式提交 的 commit，写 commit 从未如此轻松简单。
发布 Release
上一步之所以要实现 约定式提交 ，也是为了让 release 自动化。
通过 semantic-release，再结合 GitHub Action 等 CI，就能够实现自动发版。
如果是 fix 的话，就是 Patch；feat 则是 Minor；而 perf 或 BREAKING CHANGE 就是 Major，也就是俗称的大版本更新。
处理 Issues/Pull requests
发版远不是结束，而是新的开始。
在做开源项目的过程中，会不断的接到用户的反馈（issue），此时就需要及时处理这些反馈。
对部分开发者而言，处理 issue 甚至比写代码本身还要消耗心力。
不过，在 AI 时代，也许可以将这部分工作也交给 AI，例如 PeterCat，一个专为社区维护者和开发者打造的智能答疑机器人。
嘛，虽然看官方的 issues 中的结果，AI 的表现还是不尽人意，但，我认为这是未来开源社区的趋势。
个人的力量总归是渺小的，更重要的是时间有限，还是要将非核心问题外包出去，比如说交给 AI。
以上就是我对《AI 时代如何做开源项目》这个问题的一些个人理解，如有错误，还望指正。
最新 GitHub 仓库
- download-start-dash - 2024-11-30 01:33:27 一个支持 http 调用 you-get/aria2/yutto/yt-dlp/youtube-dl 等多种下载器的工具。支持 nodejs/docker 等部署方式。
GitHub Release
rss-impact-server
- v1.13.0 - 2024-11-30 20:42:18 摘要: 版本 1.13.0 更新摘要
-
新功能:
- 在每日统计实体中添加 ACL CRUD 字段。
-
Bug 修复:
- 修复每日统计数据更新逻辑。
- 修复每日统计数据更新逻辑，并添加 rawDate 字段。
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总结
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