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这是我第一个使用内部函数的项目。事实证明，如果不理解伽罗瓦域（GF(2)）数学以及 CRC 实现的细节，就不可能完成它。<p>我用注释对我的工作进行了大量记录，尽管我不知道我是否很好地解释了这个过程，而且我倾向于在重读我的英文写作时注意到很多语法错误。<p>这基本上概括了英特尔论文中描述的算法，使其适用于任何 CRC 参数。该论文确实模糊地解释了如何处理使用不同参数时出现的各种情况，但大多数实现都倾向于针对特定类型的 CRC。<p>该算法使用一些巧妙而复杂的数学方法将数据缓冲区减少到一个更小的缓冲区，然后使用新的更小缓冲区计算 CRC。<p>该论文的算法是这样的：按 4 折叠 -> 按 1 折叠 -> 折叠成 64 位 -> Barret 约减。<p>当您需要从较小的缓冲区中实际计算 CRC 时，事情会变得混乱，而且复杂性并没有真正帮助提高性能。<p>我对该算法的简化：按 4 折叠 -> 查找表<p>在阅读了该论文中指出新的小缓冲区与原始缓冲区“同余”的部分后，我意识到我可以这样做。这并不会对性能产生太大影响，因为较长的部分（按 4 折叠）仍然使用内部函数。软件表算法仅用于减少剩余数据（少于 200 字节）。<p>我刚刚完成它，所以我不知道它是否成熟，而且肯定需要进一步的测试。<p>你觉得怎么样？

我开发了一个名为 Gitcasso 的浏览器扩展，它： * 为 GitHub 文本框添加 Markdown 语法高亮显示 * 列出所有打开的 PR/issue 标签页和草稿 * （可选，未实现）自动保存您的评论草稿，这样您就不会丢失工作 我开发它的原因是，我被 <a href="https:&#x2F;&#x2F;overtype.dev&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;overtype.dev&#x2F;</a>（一个 Markdown 文本框语法高亮显示工具）所打动，几周前它在 HN 上引起了轰动，这似乎非常适合 GitHub 浏览器扩展。跟上上游 GitHub 的变化通常会很麻烦，但有了 Playwright 和 Claude Code，它似乎可以实现近乎自动化，事实证明这基本是正确的！ 这是我第一次构建一个工具，然后把这个工具交给 AI，然后 AI 使用这个工具来制作我希望它能够制作的东西。我对这种通用技术非常认可... GitHub 仓库（Apache2 许可，开源）： <a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;diffplug&#x2F;gitcasso" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;diffplug&#x2F;gitcasso</a> 视频演示（2 分钟的工具演示，12 分钟的开发工具）： <a href="https:&#x2F;&#x2F;www.youtube.com&#x2F;watch?v=wm7fVg4DWqk" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;www.youtube.com&#x2F;watch?v=wm7fVg4DWqk</a> 以及带有视频演示时间戳的文字说明 <a href="https:&#x2F;&#x2F;nedshed.dev&#x2F;p&#x2F;meet-gitcasso" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;nedshed.dev&#x2F;p&#x2F;meet-gitcasso</a>

目前，在许多社区中，对于初学者和人工智能的使用存在着相互矛盾的观点。有人建议远离它，而另一些人则建议立即开始，以免落后。因此，我感觉有很多人像我一样感到困惑，不太确定该如何进行。如果您在工作或个人项目中大量使用人工智能，我很乐意听取您的建议。

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