使用 Clojure(Script) 节省 Token 并实现数据驱动的清晰构建 —— 第 2 部分

我们都见过这种情况：你向 AI 请求一个简单的功能，它却返回了一堵 50 行长的样板代码，里面充斥着嵌套接口和冗余逻辑。作为工程师，我们仍然必须阅读、理解并调试这些代码。我们的技术栈中“噪音”越多，产生幻觉的空间就越大，我们也越难发现它们。

本周六，我们将探讨如何消除这些噪音。我们将深入了解 Clojure(Script)，这是一种代码即数据的语言。通过减少语法表面积，我们不仅节省了 Token，还获得了一种清晰度，使人类更容易推理系统，也让 AI 更容易保持在正确的轨道上。

“诚实”技术栈：

• Malli 作为真理之源： 了解共享模式（Schema）如何充当“诚实契约”。无论代码是由人类编写还是由 LLM 生成，Malli 都能确保数据在进入逻辑处理之前保持有效。
• Hiccup & Replicant： 看看当 DOM 只是一个数据结构时，UI 开发会发生怎样的变化。我们将使用 Replicant 来演示纯数据模板（Hiccup）如何实现高性能、可预测的界面，而无需复杂框架的“魔法”。
• HoneySQL： 既然可以编写 Map，为什么要写字符串呢？我们将展示数据库查询如何变成可搜索、可组合的数据，从而让你的持久层像业务逻辑一样清晰。
• 活跃的 REPL： 体验紧密的反馈循环，在运行环境中即时评估代码片段。这是验证行为并确保你（或你的 AI）刚刚编写的代码确实有效的终极工具。

为什么要参加？

如果你正在寻找一种无需传统样板代码负担即可构建稳健、可验证系统的方法，那么这次讲座非常适合你。我们不是来谈论 AI 如何取代你的工作，而是来探讨 Clojure(Script) 如何让你成为所产出代码的高效架构师。