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# 問題

前輩您好，我是一年多前才轉職成為前端工程師的菜雞，轉職初期，使用ChatGPT一下子就解決了我google一兩個小時才搞懂的問題，漸漸的越來越頻繁使用ChatGPT寫程式，到後來的更聰明的claude 3.5 sonnet，最近的cursor IDE，每次使用都像飲鴆止渴，雖然處理問題的速度提升了，但是覺得自己被取代的畫面也越來越清晰了...
請問前輩，何以教我😭

# 首先澄清一點

AI 雖然會寫 code 但它還是很常犯錯。

因此更需要真人俱備足夠能力去分辨哪些部份可直接用、哪些是錯的要修正才能用，更多時候是七分用它的但三分要視需求改寫，因此人類本身雄厚的程式功力還是非常必要的。

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# LLM 最基本元素就兩個：generation 與 prompt 

# generation
就像平常在 chatgpt 上提問後它會生出答案並可一來一往多輪對話，這個過程就是 LLM generation。換成 LLM 開發時則改成用程式呼叫某家服務商提供的 LLM API 做上面一樣的事，例如最常見的是 OpenAI 的 gpt-4 或 google 的 gemini。

# prompt
就像在 chatgpt  上提問一般，用戶下指令告訴 LLM 要執行的任務，例如摘要一篇文章。這裏 tricky 的地方在於不同的任務需要不同的 prompt 才能順利完成，而 prompt 技巧千變萬化通常要不斷試誤才能找出最有效的。

簡單講只要將不同公司的 LLM 想成不同品牌的 SQL server 就行，例如 MySql 與 PostgreSQL 功能其實大同小異，執行的語法也都是 SQL 只是稍有不同，換成在 LLM 的世界裏就是彼此用的 prompt 其實差不多，只是每家可能各有些專屬文法要注意即可。

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# BOOK INFO

	- 黑暗巨塔

	- <no_subtitle>

	- 大衛．恩里奇

# OVERVIEW

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/*
  # goal

    - 在不修改 node-fetch 原始參數格式下新增兩功能

      1. 新增 timeout 設定且逾時自動重試

      2. 新增 retry 模式可指定重試次數

    - 所有 config{} 皆有預設值因此使用上與原始 fetch() 相同

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$$('*').forEach(e => {e.style.outline = "1px solid #" + (~~(Math.random()*(1<<24))).toString(16);e.style.outlineOffset='-1px'} )

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// sample code copied from the blog:
// https://blog.axlight.com/posts/you-might-not-need-react-query-for-jotai/
const idAtom = atom(1)
const dataAtom = atom(
	// read
	async (get) => {
		const id = get(idAtom)
		const res = await fetch(`https://reqres.in/api/posts/${id}`)
		const data = await res.json()
		return data

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async function foo() {
  // throw new Error('bb')
  return new Promise((res, rej) => {
    setTimeout(_ => {
      // throw new Error('bb')
      rej('cc')
    }, 1000)
  })
}

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// 前情提要：async/await 只是 Promise 的語法糖
// 只要精熟 Promise 則使用 async/await 就心無罣礙

// 範例 1 - 錯誤示範
// main 為同步執行，不會等待 forEach 內三件 async 工作完成即先結束
async function async_log(time) {
  // 模擬這支 fn 經過 300ms 後才回應，因此是非同步函式
  // 想像成是 fetch() 就行
  return new Promise((resolve, reject) => {
    setTimeout(_ => {

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let arr = [
  ['a1', 'a2'],
  ['b1', 'b2', 'b3']
]

let result = arr.reduce(
             // -----------
             // 最外層 reduce 會依序遍歷
             // ['a1', 'a2'] 與 ['b1', 'b2', 'b3']

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const fetch = require('node-fetch')
const fs = require('fs-extra')
const { execSync } = require('child_process')

const main = async () => {
  const query = `nasa,cycling,surfing,underwater,swimming`
  const size = `1`
  const order = `latest`
  const orientation=`landscape`
  const photoName = 'photo.png'