3月21日 11:48 来自 微博网页版
AI 正在终结“产品创新”的溢价。
- 人人皆可编程： 但应用极难获取用户。当创造的边际成本归零，分发的城墙反而变得高不可攀。
- 人人皆可创作： 但作品极难获取读者。内容无限供给的代价，是人类注意力变得前所未有的昂贵。
- 乙方的终结： 软件外包将死，甲方直接用 AI 取代了乙方。纯粹的“执行 ...展开全文c
- 人人皆可编程： 但应用极难获取用户。当创造的边际成本归零，分发的城墙反而变得高不可攀。
- 人人皆可创作： 但作品极难获取读者。内容无限供给的代价，是人类注意力变得前所未有的昂贵。
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3月20日 09:24 来自 微博网页版
我个人以及不少“古早”程序员对开发环境都有某种洁癖，例如非常谨慎的选择及安装稳定版本的最小工具集。
这种习惯至少有两个显而易见的好处：
1️⃣ 极致性能：减少常驻内存和存储占用，系统始终轻快。
2️⃣ 安全可控：每个包都在掌控中，规避恶意软件和 Dependency Hell。
...展开全文c
这种习惯至少有两个显而易见的好处：
1️⃣ 极致性能：减少常驻内存和存储占用，系统始终轻快。
2️⃣ 安全可控：每个包都在掌控中，规避恶意软件和 Dependency Hell。
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3月20日 08:11 来自 微博网页版
OpenClaw 龙虾等项目带动个人 agent 兴起之后，最近看到不少 AI 个性化方案：通过建立结构化的 Markdown 文件（如 USER.md、MEMORY.md），让 AI 事无巨细地记住你的喜好，家人生日、凌晨 5:45 起床的作息、甚至每一个被毙掉的创业想法，主打一个让 AI 彻底懂你。
但我个人对这种“全量暴露”个人隐私 ...展开全文c
但我个人对这种“全量暴露”个人隐私 ...展开全文c
3月17日 07:51 来自 微博网页版
吴恩达最新推出 Context Hub，用来解决 agent 访问的 API 更新不及时、获取低效以及幻觉问题。并且还提供本地记忆（API正确的用法还有调不通的经验）。如果能得到大范围采用以及维护，确实是一个不错的项目。
原文：
AI 编程智能体是否也需要一个“Stack Overflow”来互通有无？
上周，我发布了 Con ...展开全文c
原文：
AI 编程智能体是否也需要一个“Stack Overflow”来互通有无？
上周，我发布了 Con ...展开全文c
3月16日 22:05 来自 微博网页版
哈哈，不错的 agent 设计模式，有效的进行了错峰
好像龙虾的定时任务就搞得模型厂商不堪重负。
> Claude 脑子有坑，这些模型全是一个样。
> 我想设置每天早上 8:00 运行一个技能，结果 Claude 自作主张把它定在了 7:57，说是为了‘避开整点高峰’。...展开全文c
好像龙虾的定时任务就搞得模型厂商不堪重负。
> Claude 脑子有坑，这些模型全是一个样。
> 我想设置每天早上 8:00 运行一个技能，结果 Claude 自作主张把它定在了 7:57，说是为了‘避开整点高峰’。...展开全文c
3月16日 20:03 来自 微博网页版
转：软件工程师现在是地球上最幸福的人。
他们每月花 100 美元订阅 Claude Code 来干活，而雇主每月为这些成果支付他们 1 万美元。
一边喝着咖啡跟 AI 聊天，一边净赚 9900 美元。
最搞笑的部分是？...展开全文c
他们每月花 100 美元订阅 Claude Code 来干活，而雇主每月为这些成果支付他们 1 万美元。
一边喝着咖啡跟 AI 聊天，一边净赚 9900 美元。
最搞笑的部分是？...展开全文c
3月16日 15:15 来自 微博网页版
最近不少讨论或倡导 Spec 驱动开发（SDD）的又多起来了，不过对 SDD 一直有个疑虑：目前还没见过能完全通过 Spec 支撑的大型复杂系统。
这很像用一份提纲去写长篇小说：LLM 生成第 50 章时，如果不能完美加载前 49 章所有的伏笔和细节，内容就会出现严重的割裂感。
理论上所有子模块确实可以按 Input ...展开全文c
这很像用一份提纲去写长篇小说：LLM 生成第 50 章时，如果不能完美加载前 49 章所有的伏笔和细节，内容就会出现严重的割裂感。
理论上所有子模块确实可以按 Input ...展开全文c
3月15日 15:14 来自 微博网页版
“Lenny在有意识地避免雇全职员工，不想让事情变复杂。他说独立创作者最大的风险是给自己创造一份自己讨厌的工作，接太多看起来很大的机会，然后发现自己被困住了……” 另外全家桶那个在群里面也见过，没想到被黑客盯上了
agent编排也是harness一部分，接下来或将成为一等公民，GitHub 工程团队总结多agent编排原则：
“像对待分布式系统一样对待agent，而不是聊天流。”
“像对待分布式系统一样对待agent，而不是聊天流。”
3月11日 16:15 来自 微博网页版
AI 正在让我们的信息摄入“脱水”吗？
很多人习惯用 AI 快速解读书、播客、电影，享受那种“一分钟掌握前沿资讯”的快感。但这里隐藏着一个深层的悖论：
你在享受效率的同时，也在接受一种信息的“脱水”。
在播客访谈和书籍中，那些微小的、独特的、甚至是极具个人色彩的视角，对你个人的价值往往 ...展开全文c
很多人习惯用 AI 快速解读书、播客、电影，享受那种“一分钟掌握前沿资讯”的快感。但这里隐藏着一个深层的悖论：
你在享受效率的同时，也在接受一种信息的“脱水”。
在播客访谈和书籍中，那些微小的、独特的、甚至是极具个人色彩的视角，对你个人的价值往往 ...展开全文c
3月9日 14:12 来自 微博网页版
大佬们最近经常说的 harness 到底是个啥？![[思考]](proxy.php?url=https://face.t.sinajs.cn/t4/appstyle/expression/ext/normal/30/2018new_sikao_org.png "[思考]")
> 我怀疑在许多应用场景中，现有的模型其实已经具备了通用人工智能（AGI）的能力，只是配套的支撑框架（harnesses）还没跟上。
> 我怀疑在许多应用场景中，现有的模型其实已经具备了通用人工智能（AGI）的能力，只是配套的支撑框架（harnesses）还没跟上。
3月8日 21:46 来自 微博网页版
今天看到一个关于 Loop Engineering （循环工程）的说法，从工程师的角度，感觉比 Agentic Engineering 更具体。
提示词（Prompting）是一个 Bug，而非特性。
别再痴迷于琢磨动词和上下文窗口了。如果你的工作流还得靠你去做一个“提示词耳语者”（Prompt Whisperer），那你已经输了。在一个渴求“系 ...展开全文c
提示词（Prompting）是一个 Bug，而非特性。
别再痴迷于琢磨动词和上下文窗口了。如果你的工作流还得靠你去做一个“提示词耳语者”（Prompt Whisperer），那你已经输了。在一个渴求“系 ...展开全文c
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