背景

起因是多年前的一个 todolist在某个闲暇的周末被点亮：给blog 增加一个统计的功能，原则上是：不改变原有静态博客的设计，尽可能通用化，让 mweb/jekll/hexo 等静态博客具备一个轻量级的pv/uv/comments 的管理功能。 AI 时代这个想法很快就实现了，简单介绍一下实现的过程。

核心的设计原则：

早期设想最小侵入性的设计是：基于 nginx 日志做后端数据分析，暴露 API前端 js 请求一下即可。
AI 时代，这个 demo 很快就出来了。

主要给了 Claude Code如下的 prompt ，做了部分调整：

问题/目标：非侵入性，增加静态博客 pv/uv/评论功能，具备dashboard展示效果。
策略/原则：
1、最小侵入性，兼容各类静态博客（当前只测试了 mweb部分主题，其他主题相信交给 AI 5min 即可接入）。
2、pv/uv统计功能，基于fingerprint 指纹统计 uv，pv 去重/排除爬虫避免数据失真。
3、基于基础数据，简洁的dashboard 功能，让博客活起来。

实现效果（多轮 review 后）：
dashboard

项目地址：https://github.com/thinkycx/blog-helper

感受

blog-helper 只是最近众多个人项目中的一个，接着这个机会，重复一下确认了很久的观点。

AI 时代以来，看看谁能拥抱得最快，几个原则：
1、【不做AI 能做的重复推理动作】。君子善假于物：推理这个动作，既然合适的问题场景下/合适的上下文下/合适的工具环境下，AI 实现的效果优于人类，我们的目标则是如何让他能在该环境下，实现稳定的推理，而不是和他比拼推理，毕竟AI是不知疲倦的，比不过。
2、【更有价值的是：发现高价值问题】AI 让很多 idea 的实现成本更低了，让代码变得不值钱了，让之前很多的笔记瞬间失去价值了。不必害怕，拥抱变化，未来比拼的是，发现高价值的问题，给合适的环境让AI解决。
3、【解决问题的客观规律并没有改变】AI 时代，用好 AI 和管理学上有很多异曲同工之处，都属于带人去解决问题。说清楚问题、定义目标与衡量指标、制定策略与执行，review 指标变化。因此，更有价值的或许是探究世界的本质，补充更有价值的上下文，解锁新的体验，让 AI 给予我们更大的助力。