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通过将基础设施封装在一个可扩展的单一代码库中——在运行时通过 Git 子模块递归解析——Proxmox-GitOps 为整个自动化的基于容器的基础设施提供了全面的基础设施即代码（IaC）抽象。 核心概念： - 递归自管理：控制平面通过将其单一代码库推送到本地引导实例来实现自我控制，触发一个管道，递归地将控制平面配置到 PVE 上。 - 单一代码库：将基础设施集中为全面的 IaC 工件（用于镜像，例如项目本身在 GitHub 上）并使用子模块进行模块化组合。 - 唯一真实来源：Git 代表所需的基础设施状态。 - 松耦合：容器与控制平面解耦，允许在运行时进行替换和独立操作。

上个周末，我花了几个小时测试人工智能是否可以通过直接执行来替代代码。我构建了一个联系人管理器，所有的HTTP请求都发送到一个大型语言模型（LLM），并使用了三个工具：数据库（SQLite）、网页响应（HTML/JSON/JS）和更新记忆（反馈）。没有路由，没有控制器，没有业务逻辑。人工智能在第一次请求时设计架构，仅根据路径生成用户界面，并根据自然语言反馈不断演变。它是有效的——表单可以提交，数据可以持久化，API返回JSON——但速度极其缓慢（每个请求需要30到60秒），成本也非常高（每个请求0.05美元），而且请求之间的用户界面没有任何一致性。这种能力是存在的；问题在于性能。当推理速度提高10倍时，也许问题就会从“我们如何生成更好的代码？”转变为“为什么还要生成代码？”