Мы используем Makefile думая, что нет альтернатив, что это стандарт и всё такое.
Но make это не запускалка команд, а система сборки. Мы фактически используем его не по назначению.
И на самом деле альтернатива есть! Некоторое время назад я открыл для себя прекрасный инструмент - just. Он решает все проблемы make.
just - это не система сборки как make, это именно исполнитель команд!
Больше никаких Phony Targets и табуляций, привет нормальный синтаксис и передача аргументов!!! 😎
⭐️Что умеет just:
✅ Автодокументирование команд
Не нужно делать отдельную команду с докой, просто добавь комментарий
# команда сборки
build:
...
$ just --list
Available recipes:
build # команда сборки
Команда с именем default запускается по умолчанию если не указано другое, так что я обычно делаю так:
default:
just --list
Теперь просто выполняем just и получаем доку из текущего файла.
✅ Удобная работа с переменными окружения
# загрузить из .env
set dotenv-load
# глобальная переменная
export PYTHONPATH := "./src"
# переменная для команды
test $TESTUNG="true":
pytest
✅ Передача аргументов
build target:
@echo 'Build {{target}}...'
команда запуска
$ just build dev
# Build dev...
✅ Выбор интерпретатора прямо в команде
Пример с инлайн-скриптом на python:
system:
#!/usr/bin/env python3
import platform
print(platform.system())
Эта же функция позволит выполнить скрипт как одну команду вместо перезапуска шела для каждой строки
foo:
#!/usr/bin/env sh
for file in ls .; do
echo $file
done
✅ Выполнение команды в определенной директории. Можно указать как релятивный путь так и абсолютный
[working-directory: 'backend']
build:
docker compose build
Также можно задать рабочую директорию глобально
Там еще много интересного:
- поддержка функций
- автокомплиты и интеграции
- экспрешены
- алиасы команд
- группировка команд
- альтернативы команды под разные ОС
- импорт других just-файлов
- цветной вывод
- ... и другие штуковины!
Так что вперёд - ➡️ читать доку!
Репозиторий: ➡️https://github.com/casey/just
Статья: ➡️https://www.chicks.net/reference/file_formats/just/
ЗЫ. Кажется, на Makefile я уже не вернусь)
#tools
Little Language Lessons
https://labs.google/lll/en
最近谷歌创意技术专家推出的基于 Gemini 最新模型的实验作品 Little Language Lessons，用 AI 驱动学习语言。
它主要由 3 部分微型学习实验场景组成。Tiny Lesson：随时学习单词、句子和用法； Slang Hang：学习母语使用者的习惯；Word Cam：直接 AI 驱动的识图识场景教语言功能。作者在介绍文档中给出了提示这些提示词，可以拿来自己学习。
这个玩具确实非常精美、有趣，值得使用。现在学习可选择场景太多了，间隔重复、沉浸翻译、语音对话、AI 生成，学吧。
最近 Notion CEO 提到 Notion = Lego + Al + tools for thought，同时能驾驭这三者的人很少，对这三者感兴趣和深耕的也不多。我倒是觉得 Google 有这个调性，各种分支的实验作品，以及 Steven Johnson 领导的 NotebookLM，作为 AI 驱动的思维工具，称得上也非常好用。
相关链接
介绍文档：How It’s Made: Little Language Lessons uses Gemini’s multilingual capabilities to personalize language learning
#tft#AI
一篇 PKM 与 AI 结合的最新研究论文
Creating Automatic Connections for Personal Knowledge Management
最近一位 X 佬在 Springer Nature 上发布了一篇关于个人知识管理（PKM）与大型语言模型/自然语言处理集成的 AI 应用研究。作者参考了很多笔记软件如 RR 这些，在论文主页 Notes 可以查看，主要提到了 Tana AI 助手的文本探索、Obsidian 图谱和 Readwise 的 AI 应用等，利用 AI 在个人知识管理领域轻松拉起整个知识图谱节点的研究。
这篇论文有个在线版本可以直接查看，论文还参考了 47 条书籍文献，如前两条 Sönke Ahrens 的聪明笔记和第二大脑书籍参考，以及语义分析/知识图谱等研究引用，可在主页查看
这篇论文基本踩到了我的「发布癖」上，PKM 与 AI 的交媾，诞出人类智识意义上的放大和命题延伸，即我前面提到过的 IA（intelligence amplification），这也是我一直在探索的领域。
这里几篇我喜欢的关于工具的技术文章，再分享。这个领域我还比较期待两位 K 神的研究分享，Karpathy 和 Kepano.
- Andy Matuschak 关于革命性思维工具的理解：How can we develop transformative tools for thought?
- Roam Research 白皮书 Roam White Paper.
- 没有银弹丨Fred Brooks 关于软件开发困难论述的经典论文
相关链接
1 Roam Research 复兴之后丨创新、式微及其影响
2 Intelligence Amplification
3 工具如何错误地塑造我们丨异化
4 On shortification of "learning"丨学习的简化
5 博客 2.0 时代丨知识库与数字花园
#TfT#AI