最近在用AI做Vibe Coding写代码时，发现一个很多人都会被卡的问题：想给项目加个实用功能，比如实时天气、股票价格、地图定位，却不知道从哪里找数据来源。今天这篇分享，就专门解决这个痛点，帮大家打通Vibe Coding的“数据获取”难关。💡API到底是什么？很多人一听到API，就觉得是程序员的专属，和自己没关系，其实完全不是这样！我们可以把API想象成外卖平台：你不用自己开餐厅、买食材、学做饭，只要下单，就能收到做好的饭菜。同理，你的程序想要获取天气、股票、地图这些数据，不用自己去采集、整理，只要通过API“下单”，就能直接拿到可用的数据。现在大家用AI工具做Vibe Coding，写代码的活儿AI已经帮我们搞定了，但在AI写代码之前，我们得先明确：用什么数据、从哪里拿数据。这也是为什么，找API成了很多人做Vibe Coding的第一个拦路虎。💡这个仓库是什么GitHub上有一个叫public-apis的开源项目，堪称Vibe Coding必备神器——它收录了1000+个完全免费的公共API，覆盖60多个领域，目前已经积累了412k star，是开发者社区公认的高质量资源库，靠谱又好用。涵盖的领域特别全：股票、动漫、音乐、天气、地图、NASA数据、翻译、支付……几乎你能想到的需求，都能在这里找到对应的API，而且还有人持续维护更新，完全够用很久。💡超简单用法进入这个仓库后，不用从头翻到尾浪费时间，高效用法很简单：直接按Ctrl+F，搜索你需要的关键词就行。比如想找天气API就搜“weather”，想找音乐API就搜“music”，想找动漫数据就搜“anime”。每个API旁边都清晰标注了关键信息：是否需要注册、是否免费、是否支持HTTPS，一眼就能看清适配性。找到心仪的API后，点进去看官方文档，按照说明申请key（很多API甚至不用申请key），就能直接使用，门槛极低。💡Vibe Coding进阶用法：配合Claude Code以前调用API，还需要自己写代码，处理请求格式、错误排查、数据解析，对非专业程序员来说门槛很高。但现在有了AI，完全不用愁，步骤简单到离谱：1. 在public-apis仓库里，找到你需要的API；2. 复制这个API的官方文档链接；3. 把链接丢给Claude Code，说清楚你想实现的具体功能；4. AI会自动帮你写好所有调用代码，复制过去就能直接运行。举个例子：你想给网站加一个“随机猫咪图片”的功能，先在仓库里找到The Cat API，把它的文档链接发给Claude，说一句“帮我写一个调用这个API的函数”，几秒钟就能拿到可用代码。哪怕你不懂编程，从“想好功能”到“代码跑起来”，全程只要5分钟。下面附上链接：https://github.com/public-apis/public-apis关于API使用、Vibe Coding配合AI调用的任何问题，都欢迎留言交流💬

https://github.com/affaan-m/everything-claude-code这个项目叫everything-claude-code，目前已经有13万星，是Anthropic的黑客松冠军用了10个月打磨出来的。你可以理解为给Claude Code、Codex这类AI编程工具装了一整套现成的经验包。越来越多的人开始vibe coding了，真正麻烦的往往不是第一下能不能跑起来，而是后面怎么记住上下文、怎么自动检查、怎么把任务分开做......这个仓库基本就是在补这些东西。比如：token优化，讲的是怎么少占上下文；内存持久化，讲的是这次聊完的东西下次还能接着用；持续学习，讲...

气笑了,写了半个小时感觉没GPT讲的好,喂给GPT帮我重写了一下,但是有些缩写没说明LCS = Longest Common Subsequence，最长公共子序列LIS = Longest Increasing Subsequence，最长上升子序列BIT = Binary Indexed Tree，树状数组suf[i] = suffix 的缩写，这里表示“从 i 开始的最优长度”给你两个长度为 2e5 的排列 p 和 q，求它们的最长公共子序列中字典序最大的一个。例如：104 7 8 9 5 10 2 1 3 63 2 6 10 8 9 1 4 5 7ans: 8 9 5补了半天，也是补出来了。整体思路其实分两步：第一步，先把 LCS 转化成 LIS。因为 p 和 q 都是排列，所以每个数在 q 中出现的位置唯一。把 p 中每个数替换成它在 q 里的下标，原问题就转化成了求最长上升子序列。第二步，为了方便构造字典序最大的答案，记录每个位置的 suf[i]。suf[i] 的意思是：如果当前选了第 i 个位置，并且把它作为这一段的开头，那么从这里开始最多还能选出多长的合法序列。注意，这个长度是包含当前位置自己的。然后贪心构造答案。从最大的 suf 开始往下做，每次都在当前这一层里选能选到的最大值。这里“能选到”不只是原排列里位置要在后面，还要求它映射到 q 里的位置也在后面。这两个条件都满足，才能保证它仍然是公共子序列。时间复杂度分析：映射下标 O(n)。算 suf[i]，本质上还是 LIS 的 DP，可以用二分 / 树状数组 BIT 加速到 O(nlogn)。构造时，把 suf 相同的位置放到同一个桶里，同时记录它们的原值和原下标。每个桶内按值从大到小排序，然后从大到小枚举 suf，顺着扫一遍找第一个合法位置即可。这样排序总复杂度是 O(nlogn)，最后构造整体扫一遍是 O(n)。所以总复杂度是 O(nlogn)，2e5 可以通过。下面说一下为什么能转成 LIS。最长公共子序列这题，如果两个序列都是排列，那么把其中一个排列里的元素，替换成它在另一个排列中的下标，就可以转成 LIS。核心原因是：“值相同且顺序一致”等价于“映射后的下标严格递增”。这一步成立的关键条件就是：排列里的每个数只出现一次。比如在 p 中选出一个公共子序列：p[i], p[j], p[k]如果它在 q 中也按同样顺序出现，那么它们在 q 里的位置一定满足：pos[p[i]] < pos[p[j]] < pos[p[k]]所以公共子序列就对应着一个上升子序列，LCS 也就变成了 LIS。最后说一下 BIT 为什么能算 suf。这个本质上还是 LIS 的 DP。如果从右往左扫，设 suf[i] 表示以 i 位置开头时最多能选多少个，那么转移就是：suf[i] = 1 + max(suf[j])，其中 j > i 且 p[j] > p[i]也就是：要从右边、并且值比当前大的位置里，找一个最优的接在后面。这个可以用 BIT 维护前缀 max 来加速。因为 BIT 的结构天然适合维护前缀信息，后面的块会汇总前面的信息，而前面的不会被后面的影响。只要维护的是 max 这种可合并的信息，就能像维护前缀和一样维护前缀最大值。而这里值域又正好是 1..n 的排列，所以非常适合直接用 BIT 做到 O(nlogn)。

首先我们需要了解一下什么是 vibe coding？Vibe Coding = 用「话」指挥 AI 写代码，快速出原型、边跑边改，沉浸在开发心流中。Vibe：指「氛围、感觉、意图、风格、效果」—— 你要什么功能、什么风格、什么约束。Coding：由 LLM（GPT-4/Claude/Cursor/Copilot）自动生成、修复、优化代码。你的角色：从「代码打字员」→ 产品经理 + 架构师 + 测试 + 验收官。二手交易系统后台项目链接https://gitee.com/zxj2022/second-hand-trading-platform#你都用vibe coding做过什么？#