iCloud, GitHub Pro, JetBrains Package, Typora, Affinity Package, icons8 Lunacy, Magnet

这流汗黄豆真应景😅

op 想做的，侧重于 DSL 还是解析呢？算是两个不同的方向了。前者是 Model Driven Engineering ，后者就是典型的造语言（即使是 DSL 原理也一致）。

前者的话更多关注于怎么样把具体的应用场景里面的 model 和 domain map 到语言上，关注于，如何去做 meta modeling ，如何提供语义清晰的 api ，如何做 text 、model 、运行时之间的转换，主要还是合理使用第三方工具而不是自己造轮子。当然基本的一些概念，比如不同的 eval 语义，还是需要了解的。

后者重点在造语言，比如说词法分析语法分析、类型检查和推导、代码生成甚至后期优化。这个也是不限于 DSL 的，或者说 DSL 其实一般不需要这个 approach 。

Model Design 这方面我不了解，感觉 op 可以找找看有没有一些学校的公开课件看一下，不过感觉这个领域也是那种比较老式的软科，可能有许多模糊的概念或者过时的工具，需要仔细甄别。

我的建议是 op 可以先考虑一下这个 DSL 是否一定要用造语言来实现，会不会有一些语言内置的语法已经可以表达出来。当然造语言最大的好处大概是可以灵活应对多变的具体场景了。

如果想好了要造 DSL ，可以优先考虑 antlr ，这是一个常用的 parser generator ，可以根据用户提供的文法来生成词法和语法分析器的骨骼，然后让用户自行填入编译器的具体实现。有几本书也是讨论这个的，然后 idea 里面有专门的语法树可视化的插件也很方便。不过我觉得首要的还是得理解一些关于 parser 和编程语言的基本概念了，比如 parser 的分类和不同类型的 parser 有哪些限制。

在这个基础上，op 可以进一步去考虑到底选哪个方向。

法国最大的互联网公司前 5 都是。

先去了再说+1

没记错的话上次楼主好像是叫人去外包公司和野鸡学校挂靠来赌 h1b 的。怎么又来推销加拿大了。

加拿大也许是个值得讨论的目的地，也有不少 local 有提到这个。

但楼主的背景让我感到怀疑。

很多人连老板 /公司 /自己都分不清楚。

要去弄明白别的概念，就更难了。

是，会影响。

又是 chatgpt 无脑吹。

这玩意出来了有人敢用吗。

数据库建模需要的安全性、对语义的准确分析，都荡然无存。

@MMMMMMMMMMMMMMMM +1 ，搞不懂都从哪来一大堆跟 closeAI 斗智斗勇还上了瘾的人

Kotlin ，然后回过头看 Java 不要再简单。

不想写 Java 也可以去学 Scala 或者 Clojure 。

程序员在群里帮人忙，大概跟律师给朋友科普法律常识或者举几个法条做例子，相当的情况。

免费或者用很低廉的价格接单确实是自贱的行为，不反驳。

但 op 用来论证「程序员就是廉价，律师是人精」的证明过程也不对劲吧？

且不说拿到需求就开始写本身也是大型项目里面的大忌了（哪个稍微大一点的项目不是先做各种分析、调查和设计的），在这之前也得先做预算和预估成本。

op 如果是想指责开源项目的话，那么开源项目更多是为了个人和团队的 visibility ，类比到律师上，大概相当于律师参加各种沙龙、会议跟各家公司套近乎发展自己的 networking 。只是表现方式不同而已。

看书是为自己看的，没必要在意别人的看法。

道不同不相为谋吧。

对美好未来的愿景和希望。

话说这套设计语言在 maui 或者 avalonia 里面也实现了嘛
（以及这个背景图…有没有更涩的

我觉得丑其实是次要的，让人没法很好的理解该怎么操作才是大问题。

比如说 linux 下的很多程序界面丑出了天际线，但是交互逻辑其实蛮直观的，这种也挺好。