作者年初尝试用大语言模型完成前后端项目，发现仍需大量人工干预。随着Agent技术进步和对Next.js的熟悉，近期仅用一天便成功实现Vibe Coding，开发了实验数据可视化应用RD Curve AI。通过精心设计提示词、引入已有代码片段，并结合AI迭代与手动调试，快速搭建项目框架并逐步优化功能。尽管AI能显著提升效率，但开发者仍需具备系统架构认知，才能有效利用AI完成复杂任务。核心观点：AI无法替代不会的任务，经验积累是高效使用AI的前提。

《南京照相馆》以南京多地名唤起观众情感共鸣，通过多个压抑场景展现战争中个体的无奈与异化。影片深刻揭示侵略者与被侵略者皆成权力工具，凸显军国主义对人性的扭曲。伊藤角色从看似良知未泯到最终暴行，反映制度如何将普通人推向兽性。作者借此呼吁反思战争根源，认为唯有超越阶级权力结构的社会形态才能终结战争。虽认同现有国家机器必要性，但仍强调长远目标是实现更先进社会制度。同时批评部分历史题材作品借爱国情绪牟利，警示廉价民族主义可能导向极右思潮，呼吁理性对待历史与情感。

文章作者对CSDN上出现的大量无意义内容和搬运行为表示不满，特别是发现有关自己开源项目的误导性文章后。这些文章包含错误信息，甚至是由AI生成的，严重影响了搜索结果的质量。作者决定从自己的搜索结果中剔除CSDN。

在项目变大后，直接在旧代码上添加新功能会引入更多bug。文章作者今天一天内发现了两个相似的bug。第一个bug是关于kernel_size和stride不一一对应的问题；第二个bug是因为并非所有卷积层后面都有ReLU。这两个问题都是由于从旧代码迁移过来并加入新功能时，判断条件失误导致的。作者认为这些问题很难避免，除非在开始时设计出具有良好可扩展性的架构。但做科研不同于做产品，不可能预见到所有可能出现的问题。

该项目旨在实现数据集公开下载并记录下载行为，采用Next.js+TypeScript+Tailwind CSS+Ant Design+Seafile API+MongoDB+Redis技术栈。前端提供可多选文件的下载界面，支持教育/学术邮箱验证、下载条款阅读、深色模式及子路径配置。后端记录用户下载信息（用户名、文件名、时间等），并通过管理后台查看。文件存储于NJU Box，系统生成临时链接以保障安全与节省流量。自动解析Seafile中的readme.md作为文件说明，并基于邮箱使用AI解析组织名称。初期尝试FastAPI方案因邮件加密和旧版NJU Box兼容性问题受阻，最终通过人工搭建框架，逐步引导AI重构并修正缺陷，实现稳定功能。核心理念：‘没有不好用的AI，只有不够犟的人类。’

这一年科研进展缓慢，主项目接近完成但需补充实验，合作项目初见成果。生活方面，因购车和三免卡便利，周末不再加班，出行增多，体验多地风景与活动，如ChiliChill巡演、BA Only等。观影追番收获丰富，最爱《败犬女主太多了！》与《我推的孩子》，并补完Key社三部曲。学习前端知识以实现个人工具开发，重构mijia-api为pypi包并获关注。整体保持探索心态，期待2025年科研突破与生活平衡。

作者在上周五被导师质疑其编码方法中的熵编码耗时较长。为解决此问题，作者花费了一天时间将其方法的熵编码部分适配到导师优化后的熵编码，但发现速度相同。之后又花费一天时间找原因，最终发现是由于自己方法中熵编码输入的数据量比导师的方法多了3倍多，导致速度较慢。作者感叹浪费了两天时间。