@Eaglemask 我的 wx cXE1NjY1MTE=

@MintZX 感谢分享。 日内交易我留意一下。

@PbCopy111 Linux 运维出身，后来转 devops 。 最开始是 puppet ，后来做 docker ，k8s, prometheus, grafana etc.
python ruby 在 devops 中用的比较多。主要是写自动化工具。golang 也写过一些小工具（出活没 py 快）。
可以根据具体的场景而加深 python 或者 ruby 的代码能力。甚至现代版的 php 也可以很快学习。
我看到 php8 + Laravel 已经很好了。出活很快。k8s 我自己的感觉不适合个人项目。太重。

@qsnow6 英语好也是相对。 国外外包的话英语比不过三哥。三哥基数在那里，对于他们，我也许技术有优势。
但这个优势目前比较困难去抹除三哥的英语优势。
但我也正在研究 freelancer 的网站。

@harrozze 谢谢兄弟。年纪轻早做准备。多攒生产资料。血的教训

@harrozze 没人自己认为 自己老了。形式比人强。

@iOCZ 广告联盟

@pieerepeng 应该学什么？

國外網站，樓上勿驚

是否什么软件装的后门？

@toaruScar 选一大段，要滚好几屏的那种。

@gdtdpt 我目前就是这样，算了，不纠结于用小手指去敲 delete 键了。

我统一回复一下。我有一些个人技巧，仅自己看。是放在自己的 repo 里。不是编码。

@vertigo 是 macbook pro 上的 backspace.

Architectural complexity, operational complexity, configuration complexity, and conceptual complexity

The more you buy in to Kubernetes, the harder it is to do normal development: you need all the different concepts (Pod, Deployment, Service, etc.) to run your code. So you need to spin up a complete K8s system just to test anything, via a VM or nested Docker containers.

我一直说，k8s 很复杂，然后我们用一些工具来管理 k8s 的复杂度， 这些工具太复杂了。我们用另外一些工具来管理这些复杂度。再搞一搞，你就迷失了。 没有出现严重的问题是因为这些工具都是部署方面的。
也就是说， 顶多是部署失败。 一般部署成功了，就没人去管这些配置了。 生产环境遇到问题， 杀掉， 重新部署。
从某种意义上来说。运维的压力比以前小很多。

打车求推荐 nat 主机

生活不全是互联网公司吧。
互联网行业赢者通吃，一共才几个大厂。而且拿着大厂的工资 18k 什么时候才能买得起房子。

@dream4ever 谁来测试测试代码本身？是不是要给测试代码写格测试？