Codificare a sentimento senza comprendere il proprio codice non porterà a nulla. Qualche giorno fa, ho lanciato un'app web che collega i movimenti dei prezzi su @Polymarket con notizie in tempo reale e le visualizza direttamente sul grafico: polymarketnews(dot)com. Stavo affrontando un consumo eccessivo di token su OpenAI e sull'API che utilizzo per recuperare notizie in tempo reale. Ho chiesto molte volte a Claude, ma non riusciva a identificare il problema. Esaminando il codice da solo, mi sono reso conto che invece di memorizzare gli articoli già recuperati, il codice chiamava le API di nuovo ogni volta per ri-recuperare gli stessi articoli e ri-analizzarli con OpenAI. Quindi ho apportato alcune modifiche, ora il codice recupera solo articoli all'interno della finestra temporale più recente (ultimi 5 minuti), analizza solo questi nuovi articoli con OpenAI e poi li unisce a quelli esistenti. Risultato: una riduzione di 50× nell'uso dell'API. Ora pago molto meno per OpenAI e posso persino ridurre l'intervallo di ricerca per avvicinarmi alle notizie in tempo reale. Costi prima: > ~$500/mese per l'API delle notizie > ~$10/giorno per OpenAI Costi ora: > ~$500/mese (stesso costo, ma recupero più vicino al tempo reale) > ~$0.5/giorno Onestamente, comincio a chiedermi se il codificare a sentimento non sia progettato per aumentare i tuoi costi API solo per aumentare i loro ricavi hahaa. Comunque, la lezione chiave è che hai ancora bisogno di vere competenze tecniche, combinate con il codificare a sentimento, per ridurre tempo e sforzo del 99%.