ginobefun

感觉自己像颗快被拧坏的螺丝，疲惫、迷茫，甚至有点暴躁？这往往是内心在呼唤：嘿，我们该换个活法，找回真正的自己了。心理咨询师陈海贤老师说，这种感觉，往往是因为我们“丢失了旧的自己”。别急，这里有10个心法，帮你重塑一个更自在、更有力量的新自我。 1. 讨厌的人？让他从你的世界“缩水”。工作中遇到让你“如上坟”般难受的同事或伙伴？别让他定义你的心情和选择。你讨厌他，这感受很真实，接纳它。但如果为了他

愤怒是边界被侵犯的信号，恐惧是对冲突的排斥，自卑是排序思维的产物。 每种负面情绪都有其正面信息，关键是学会翻译。

#BestBlogs 超越 GoF：现代 AI 系统实用设计模式 | InfoQ 中文 文章探讨了超越 GoF 的现代 AI 系统实用设计模式，涵盖提示、责任、UX、Ops 和优化等方面。 摘要： 文章指出，现代 AI 系统面临传统软件和机器学习模式无法完全解决的新挑战，因此需要专门的设计模式。 作者将新兴模式分为五类：提示和上下文模式（如少样本、角色、CoT

React 可视化解析：核心概念的视觉探索

想象一下，过不了几年，AI 智能体就像今天的 App 一样，无处不在。但别急着把它们看作手机里那些 App 的升级版，那样就太小瞧它们了。 大多数人眼里的 AI 智能体，可能还是个更聪明的工具，帮你订餐、规划行程，最多是个得力助手。但特赞创始人范凌博士和他的 ，给我们描绘了一个更激动人心的画面：AI 不再仅仅是听话的工具，它正在变成能模拟真人的“数字演员”。 那么，Atypica 和我们通常理

Plate.js 是为 React 开发者设计的富文本编辑器框架，核心理念是插件驱动、组合性和无头架构，原生支持 AI 编辑能力（如内容生成、文本优化、结构生成）以及对 MCP 协议的支持，使 AI 工具能更好地理解编辑器项目上下文。

12-Factor Agents - 构建可靠 LLM 应用的原则 "12-Factor Agents" 项目借鉴了经典的 "12 Factor Apps" 理念，为构建生产级别的、基于大型语言模型的应用程序提供了一套清晰、实用的工程原则。作者 Dex 通过自身丰富的实践经验，指出当前许多 AI 代理框架虽然功能强大，但在追求高可靠性、可维护性和可扩展性的生产环境中，开发者往往需要回归到更基础

利用 AI 提取了播客中一些闪光的洞见，分享给大家 🔽 ------------------------------------------------------ 纷繁的世事中，关于金钱、欲望与幸福的迷思，常常困扰着我们。以下是从播客中淬炼出的几颗思想宝石，它们或许能帮助我们重新审视内心，找到更澄澈的生活之道： 一、“足够”的边界，由内心而非外界定义 查尔斯·费尼（Charles Fra

根据 OpenDigger 的数据显示，人工智能已经于 2023 年超越云原生，成为影响力最大的技术领域。

无人知晓又更新了，开听~ BestBlogs 帮你速览博客内容 🔽

什么时候会出现 $1000 刀以上的编程智能体？

#BestBlogs Agent Infra 图谱：哪些组件值得为 Agent 重做一遍？ | 海外独角兽 深度分析 Agent Infra 四大核心赛道，探讨创业与云厂商机会。 摘要： 本文从投资视角出发，对新兴的 Agent Infra（Agent 基础设施）领域进行了全面的图谱分析，将其划分为 Environment、Context、Tools 和 Age

“一秒变小白”是产品设计中的角色快速切换能力，剥离专家茧房，回归用户本真。 这种能力的实质，是警惕“知识的诅咒”，确保产品价值判断不被内行偏见所侵蚀，考验的是极致的用户同理心与对复杂性的降维本能。

#BestBlogs 一文带你 "看见" MCP 的过程，彻底理解 MCP 的概念 | 阿里云开发者 深度解析 AI 上下文协议（MCP），对比 RAG 与 Function Calling，并通过实践演示理解其工作流程。 摘要： 文章详细介绍了模型上下文协议（MCP），一个旨在标准化 AI 助手与外部系统连接的开放标准。作者首先回顾了 RAG 和 Functi

原型是思想的“即时编译器”，极大压缩了从概念到共识的沟通路径。

AI 加速了执行，却放大了协同的滞后。

Claude 4 的 200k 上下文窗口和 64k/32k 的输出限制，究竟是技术瓶颈，还是产品策略？ 隔壁 Gemini 都快把地球仪塞进去了，Claude 还在为这 200k 抠抠搜搜。

#BestBlogs 淘宝 Java 工程师的 LLM 开发实践 | 大淘宝技术 从 Java 工程师视角出发，详细介绍如何使用 Spring AI 框架进行 LLM 应用开发，包括对话、Function Calling 和 RAG 实践。 摘要： 本文为 Java 工程师提供了 LLM 应用开发的实战指南。首先分析了当前 LLM 的局限性，强调了应用开发的重要

AI 的发展正驱动核心竞争力发生根本性转变：从执行实现转向意图指导。 过去（以“How”为核心）： 竞争力主要体现在技术实现能力，即掌握“如何做”——例如精通算法设计、高效编程和系统配置。 现在（以“What”与“How Well”为核心）： 竞争力转向把握“要做什么”并判断“做得好不好”。这就要求： 1、精准定义意图与目标： 能够洞察问题本质，清晰阐述需求与目标，并向 AI 准确有效地传达

在人生的十字路口，我们常常感到迷茫，不知何去何从。Y Combinator 联合创始人 Jessica Livingston 最近在她母校毕业典礼演讲分享，在职业乃至人生的探索中，最有效的导航系统并非预设的轨道，而是那些能激发你、与你产生共鸣的“人”。

Defuddle ( ) 是一个开源的 JavaScript 库，用于提取网页的主要内容和元数据。它可以移除评论、侧边栏、页眉、页脚等无关元素，仅保留正文，并以干净的 HTML 或 Markdown 格式输出。 其主要特性包括： - 更宽松的提取策略： 与 Mozilla 的 Readability.js 相比，它倾向于保留更多可能有效的信息，避免过度删除。 - 一致的输出格式： 能够以标

新的博客文章：告别生硬翻译腔：构建 AI 驱动的多轮评审润色流程 在深入学习和阅读智能体（Agent）相关的英文技术文章时，我发现传统的翻译软件和方法往往难以将这些文章准确、流畅地转换成地道的中文。逐字逐句的直译不仅导致"翻译腔"严重，还会使句子结构生硬，专业术语处理不当，这让读者理解起来非常吃力。 为了解决这个问题，我开始探索各种 AI 工具，并借鉴了分段翻译再合并、反思改进、使用"改写"而