距离上次的年终总结已经过去一年了（废话），谈谈这一年发生的事吧。

有技术、生活、3D 等等，跳到自己喜欢的地方看吧。（各部分占比严重失调，因为写了最感兴趣的部分后，就没动力了）

生活

今年啊，没写多少博文，比 2024 年少多了，今年好像没搞出些过什么名谈，一年就这样过去了。

收入

回应一下 2024 年终总结，赚到第一桶金了吗？不知道打赏算不算啊。爱发电加上微信打赏的收入大约一百多，感谢所有打赏的朋友们！

学习

学习更忙了，晚自习时间压根不够，总有一两门学科的作业是抄完的。

我原以为分班后我会好好学选科科目，但是我错了，时间不足以支撑啊。

当一名 up 主

成为了一名 B 站 3D 动画区的 up 主，建模、动画、渲染都垃圾得要死，剧本更烂，poimiku 老师是我第一个想达到的目标，更高的目标是狄龙顾大佬（可以说是终极目标了）。

当 up 主其实不是预期之内的，我想这样可以督促我学习、练习 3D 全流程，提高自己的能力。

除了 3D 水平外，视频本身的内容也很影响视频的数据。这不是一两句话可以讲得清楚的。

至于我的 B 站号嘛，其实好找的，但我不想要通过博客来引流，而且我的博客除了 AI 本来就没几个人看。

尽管未来几年我是不打算开通什么收益的，但希望 2026 年可以突破 1k 粉丝！同时感谢现在所有粉丝们的陪伴！

3D

今年暑假的时候我开始学习 3D，使用开源软件 Blender。

以前我是计划学习编曲的，但发现现在所谓流行乐，其实编曲都差不多，听起来一首歌一样，那么 AI 想模仿是极为简单的，花费时间去学编曲实在价值不大，我也没啥天赋，最多只会拿个一两乐器演奏一下。

尝试过的教程

对于入门教程，我先是学习了小狐狸教程，但我觉得这个教程专注于完成一个案例，学习周期太长。于是我学了 Blendergo 的教程，他的教程有很多案例，每个案例只需几个小时，成就感很强，做得也快。

接下来计划学习的教程都是些深入的教程，提升水平嘛，目前水平拉完了。

技术

比赛

今年的一个信息素养比赛晋级到了市级，拿到了一等奖，可惜现场发挥不佳，没能晋级到省级。只有这种比赛能拿个奖，信奥就只能从头到尾摸头了。

减少维护词悦

词悦是我在 2024 年使用 Flutter 开发的一款开源 mdict 词典，在 Android 上支持最佳，这也是我拿去比赛的项目。

这个项目目前陷入了这么一个状态：大部分的贡献都来自于我自己，PR 非常少，虽然有很多用户反馈 bug，提功能建议，这依然使得项目的状态很不健康。例如我现在，时间少了，就很难抽出时间去维护了，就会发生 单点故障。

但是我觉得大部分应有的功能都已经有了，bug 也挺少了，近几个月来的 bug 汇报，其实都很难修复，或者不是这个项目的问题。这还反映出了 Flutter 的问题：Flutter 对系统的一些 API 调用很依赖于社区的包，官方基本没啥支持的，但社区的包又很少，例如 TTS 的包，能用的差不多就只有一个，但是 bug 多，会因为一些外部依赖的更新（如 LLVM），导致没法用。Flutter 不仅自身的向后兼容性不佳，而且极为依赖外部，稳定性就不行，使得维护成本比较高。

而且词悦需要 Webview，而且需要特殊的用法，Flutter 也就一个包能满足，flutter_inappwebview，而且对桌面的支持很有限，不能发挥 Flutter 跨平台的优势，跨平台跨了个迪奥，基本也就 Android 上能跑。其实不如直接 Android 原生，然后桌面上 Electron 或 Qt，调研过 Tauri，不符合使用需求。

我还探寻了 KMP 这项跨平台技术，只有 IDEA 和 Android Studio 能开发，然而我的电脑性能有限，跑起 IDE 就很吃力，更别说把项目开发大一点了。试用的时候跟 Gradle 大战了 114514 回合。但是包依然不满足需求。并且这门技术其实正式发布的话还没有多久，还有很大的发展的空间。

Kotlin 是一门很好的语言，语法很优雅（语法糖比较多），写起来挺爽的，跟 Ruby 差不多，能力其实也很强，但是开发体验只有在 JetBrains 的 IDE 上最好。但 JetBrains 在今年开始开发 Kotlin 官方的 LSP，目前还处于 Alpha 状态，值得展望。

未来想开发的项目

其实我有一个梦，那就是开发出 Ae、Pr、Au 的开源替代品，这方面的开源软件都不是很好用。但，都说了是梦了，哈哈哈😂

但我真的思考了一下技术选型，和 AI 交流了下。我觉得 Web 技术首先要舍弃，性能不满足需求，对于这样的工业级软件，界面极为复杂，开发效率会很低下。

对于开源项目来说，没有拿工资的人来工作，本来全靠兴趣，想让软件开发效率更高，那么就要选效率高的技术栈，现代技术栈（差不多近 10-15 年）都不太行，因为这些应用的技术栈构建的界面的目的是，让人人都能会用，对于专业软件来说就很乏力了。

首先一定的界面要使用拖拽来构建，使用纯代码构建界面就是低效的，越复杂的界面，越难维护。Qt 就很满足需求。其次是使用高效的编程语言，Python 就很适合，可以用 PySide 构建 UI。

如果遇到需要很强性能的地方，最好要避免 C++，因为和 Python 可以契合得最方便、最好的，其实是用 Rust + PyO3。C++ 的复杂性太高，项目扩大时，在熵增，语言的复杂性是除了人的水平外影响熵增程度很大的因素。当项目很复杂的时候，复杂的语言就会使得性能提升、bug 修复、功能增加变得很困难，再 NB 的人和再好的架构也很难解决语言导致熵增的问题。

Rust 虽然复杂，但是复杂性要比 C++ 低得多，更何况是在 AI 如此强大的情况下，很多很难理解的东西变得简单了。Rust 的设计很严格，可以一定程度上减少人犯错，犯错是不可能避免的，但是是可以减少的。另外说一句，一门的语言的语法咋样其实没啥关系，更重要的是看重语言的特性，语法好不好看是个人审美，是可以改变的，讨论这个意义不大。

既然都说到 AI 了，那么为什么不直接 Vibe Coding C++ 呢？你不是说 AI 很强大吗？首先 C++ 是有头文件的，AI 对这样的编程语言的实力发挥就很拉了。没体验过，可以去体验一下，不要写那种很常见的应用。其次，AI 无法克服技术本身存在的固有成本，技术垃圾，AI 再 NB 也依然会像人一样撞坑，效率低会低，高会高，无法抹平差异，让所有技术搞起来都一样高的效率（效率只是讨论的一种因素而已），其中一个原因是 AI 基于人的数据训练，人会出的问题，AI 也会出。AI 并非万能，但正确使用依然可以让很多人在效率的提升下被优化掉。（指工作量有限，单人的效率提升，意味着就有人没活干了，被优化掉）。还有一个原因，但我很难用语言描述出来，就是解释为什么固有成本无法被抹平。

近期想开发的项目

一个开源的音频、BGM、音效管理搜索软件，使用 PySide6 + Rust。

我和 AI 讨论了很多技术细节，节省了我自己人工做技术调研的时间。

我现在比较重视开发前的调研，而不是莽撞地开始开发，避免词悦的困境重蹈覆辙。

总结

太久没写博文了，水平也有点下降了，虽然没人看，但是遵循一个惯例吧。