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TechFlow 深潮 发布的文章:近期教育领域的变化引发了广泛讨论,我认为教育改革应该更加注重学生的个性化发展和创新能...
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WquGuru🦀
4天前
朋友看到这条说很有共鸣,他们团队是很典型的互联网时代Scrum:6人小分队,1个PO、1个SM、3-4个研发,每天15分钟站会、周例会、Sprint规划、回顾、精炼,会议几乎占掉一半时间 需求虽然有llm参与创建,但是质量完全不行,需求细分、优先级调整、bug跟踪则全靠人肉压根没AI化,回顾会经常变成集体吐槽却没什么实质改进。最难的是创新几乎为零——大家忙着赶交付、堵漏洞,根本没精力去试新东西,新想法基本只能下班自己偷偷摸索 看了openai那种小团队高自主、敢赌高风险项目的玩法,和anthropic死盯编码主线、连side project都能滚出行业标准的深度迭代,突然觉得这套“敏捷”在AGI时代真有点跟不上了,会议和流程其实在悄悄吃掉创造力 今年小步试错的方案:砍掉部分固定会议,设置流程自动化中llm参与度和参与质量的软指标,给团队留出时间去跑点小实验或者深挖一个方向
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WquGuru🦀
2周前
8月份那会儿,mcp 方兴未艾,spec coding还在幼儿园阶段,斜杠命令也才刚刚起步,agents和subagents的组合还乱糟糟的,ide整合也各行其道,skills甚至没有诞生 那时候我就觉得,ai写代码真能让人效率翻10倍,但这10倍可不是天上掉下来的,得有套靠谱的玩法,不然用着用着就累得要死,还老觉得自己跟不上了 karpathy昨天这条推说到了大家心坎里:突然塞给我们一个超强的外星玩意儿,却连个说明书都没有;一堆agents、prompts、contexts、memory、tools、plugins、skills、hooks、mcp、lsp、工作流,得自己摸索怎么对付它们的随机、爱出错、看不透,还一天一个样,不然要不burnout,要不掉队 仔细看了看评论区,大家一致的观点有:验证还是最头疼的;新人没老一套包袱反而玩得转;代码生成快了,瓶颈变成“我到底想干啥”;软件工程的老本行功底仍然还是王道 当时我学习经典“12 factor app”的路子,整理出AI Coding的4阶段12原则,目的是从瞎捉摸变成稳稳地把AI使唤得转,4个月过去,时间验证这12原则仍然是长期有效的: 阶段1 准备:单一真源、提示词先行、上下文洁净、预期重调——把prompts和contexts管得明明白白,别让旧习惯拖后腿,定时更新prompt,跟上新模型 阶段2 执行:人类在环、任务块化、并行流动、验证优先——代码标准一点不能降,ai写的也得过测试关,小块小块来,别一下翻车 阶段3 协作:负载预算、流保护罩、可复现性、意图清晰——别把自己累死,记好每一步,先想清楚要啥再让ai上,别被随机性搞崩 阶段4 迭代:休息反思、技能均衡、好奇文化、日常实验——每天抽空玩玩新东西,多跟大家聊聊经验,老问问“为啥”和“还能再牛点吗” 不论你是职业工程师,还是刚入门,这套东西都是能陪你走长路的框架,帮你在这一波冲击中站得住,还能使劲往前冲🫱
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WquGuru🦀
4周前
某些公众人物,尤其是投资圈人物接受访谈时,往往由于自身利害关系,以及为了表示对业内大佬或大公司的尊重或者避免纠纷,常会拒绝回答某类问题,或者以圆滑的方式回答,而这种表述又比较难以察觉其真实意图和理念 例如张小珺《商业访谈录》Episode 122(朱啸虎现实主义故事的第三次连载:人工智能的盛筵与泡泡): 关于“六小龙”(月之暗面、智谱等创业大模型公司)的终局判断 当被问到“六小龙的终极会是什么样?”时,朱啸虎的回答表面上是技术分析——“看不出来了现在?大厂的token给的太便宜了,创业公司怎么做商业化?它本身就是云服务的一部分,价格又给得非常便宜,你靠什么去竞争?它的模型又足够好” 但结合上下文可以发现隐藏的真实意图: 朱啸虎早在2024年明确表态“绝不投资任何一家大模型公司”,且在报告中甚至提到“AI六小虎最好的结果是卖给大厂” 他反复向LP强调“感谢我们没在基础模型公司上浪费一分钱” 当被追问“大模型公司像上一轮周期的哪些公司?”时,他说“和四小龙很像的,甚至比四小龙更差……今天可能真的连商业化都不容易” 然而当主持人总结“你都觉得有可能会是泡沫?”时,他立即撇清:“这不好说,这不是我说的,这是你说的。我只说我们这几个赛道的共识都太集中了” 真实意图分析:朱啸虎其实非常看衰六小龙的商业化前景,但出于以下考虑采取了极其圆滑的表述方式: - 避免直接得罪行业内的创业者和其他投资人; - 为自己“不投大模型”的策略做辩护,同时保留余地(如果未来六小龙成功可以说“我只是说看不出来”); - 用问句和反问的方式表达悲观态度,而不是断言;当主持人试图让他下明确结论时立即撇清关系 针对上述场景,我设计了一个专属prompt,名为“公众人物访谈真实意图理念整理器” 这个prompt能指示AI利用网络搜索工具,系统收集目标人物的多场访谈记录,进行时间线前后对照,按主题分类整理原话,并基于公开投资记录等客观因素,谨慎分析潜在表述背后的可能意图,同时保持中立,避免臆测 我用这个prompt,生成了一篇朱啸虎2024-2025.12无偏见访谈观点报告:
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WquGuru🦀
2个月前
追求生态用python 追求全栈用ts 追求效率用go 追求性能用rust 就是这么简单
#生态
#Python
#全栈
#TS
#效率
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WquGuru🦀
2个月前
仿盘阶段2 Qwen3 Max 终于对持仓近 100 小时(99.56h)的 BTC 仓位进行了大幅减仓,净盈亏 +$8,176.28!随着止盈止损的调整,夏普率也来到了 0.813 开源项目的前端部分已完全完毕,后端开始开发,应该是目前复刻最完整的版本,GitHub fork+star 达 176: - GitHub 地址: - 预览网站: 阶段 2 支持以下新特性: 1. 排行榜: 新增模型详细指标,包括手续费、胜率、交易笔数、夏普率等 2. 模型详情页: 提供更具体的模型分析、当前持仓情况、以及最近 25 笔成交记录 3. UI/UX 优化 后端部分: 1. Dummy 接口已 ready 2. PostgreSQL 数据表和缓存已 ready 更多特性待你探索,项目仍在持续优化中。欢迎大家 star/fork,戳戳评论
币圈“1011”六倍崩盘:高杠杆爆仓潮,谁在裸泳?· 6476 条信息
#Qwen3 Max
#BTC仓位减仓
#净盈亏+$8,176.28
#开源项目复刻
#排行榜
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WquGuru🦀
2个月前
仿盘阶段1 一觉醒来Qwen3的资产余额又到了$15000以上,DeepSeek超过$12000且有继续上涨的迹象 我的仿盘的前端部分也已经开源,应该是目前为止复刻最完整的版本,欢迎star: 预览网站: 支持的特性有: 1. 资产曲线完美复刻 2. 持仓情况 3. 模型对话历史部分支持中文 4. 成交纪录 5. 亮色和暗色主题 更多特性待您探索,同时还在不断优化中,欢迎戳戳评论
币圈“1011”六倍崩盘:高杠杆爆仓潮,谁在裸泳?· 6476 条信息
#Qwen3
#DeepSeek
#开源
#资产余额
#中文支持
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WquGuru🦀
4个月前
已经五天没发推,也把手机上的X卸载了。原因是最近Claude Code的Vibe Coding差点让我崩溃。 这两个月,我几乎把全部时间都献给了它。不管是个人项目还是工作项目,我最高同时跑了三个项目,七天十二小时无缝切换。有人问我怎么能这么拼,我告诉他们:Vibe Coding让我觉得自己像个超人,代码随叫随到,效率爆表。 但真相是,这种“超能力”并非毫无代价。 第一个坑是——我连休息时间都逃不了这场码字的“噩梦”。甚至睡觉前,我的脑子还在纠结代码逻辑。身体和精神开始报警,疲惫积累得无法忽视。 第二个坑是,我过度依赖Vibe Coding,认为它能解决一切。一次交易数据页面字段异常,我第一反应是让Claude帮我分析。可它给了我一堆代码片段,分析了半天,却没触及症结。最后,我放下机器,回归最原始的排查法——手动跟踪前端调用链路,一步步找出问题所在。才发现,那不过是一个简单的配置错误。 这个经历让我明白,再强大的工具,也终究是人背后的辅助。不能被工具支配,而是要驾驭工具。技术的终极奥义,是用头脑去解决问题,而不是盲目依赖。 所以,这几天卸载X,断开信息洪流,只为给自己一个空间,重新好好思考、休息和成长。 正确认识工具的价值和局限,别被工具绑架,才能做个真正自由的dev/researcher。
AI编程工具激战:Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息
#Claude Code
#Vibe Coding
#过度依赖
#技术反思
#工作生活平衡
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WquGuru🦀
4个月前
越早意识到下面这点的Engineer越有长远优势: 当AI生成代码有问题时,你不应该自己检查,自己改,而应通过: prompt层面:更详尽的任务规划,更细分的TODO… 工程层面:e2e、单测、强类型语言… 给到AI更多线索和约束,完全让他自己迭代 简而言之就是不要与AI发展的趋势对抗,培养工程、架构、规划能力,而不是编码能力
#AI浪潮:重塑就业,风险暗涌?· 140 条信息
#AI
#代码生成
#工程能力
#架构能力
#任务规划
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WquGuru🦀
5个月前
分享一个Claude Code全局提示词(也适用于Augment/Cursor等等),有架构师附身之奇效: ## Code Architecture - 编写代码的硬性指标,包括以下原则: (1)对于 Python、JavaScript、TypeScript 等动态语言,尽可能确保每个代码文件不要超过 200 行 (2)对于 Java、Go、Rust 等静态语言,尽可能确保每个代码文件不要超过 250 行 (3)每层文件夹中的文件,尽可能不超过 8 个。如有超过,需要规划为多层子文件夹 - 除了硬性指标以外,还需要时刻关注优雅的架构设计,避免出现以下可能侵蚀我们代码质量的「坏味道」: (1)僵化 (Rigidity): 系统难以变更,任何微小的改动都会引发一连串的连锁修改。 (2)冗余 (Redundancy): 同样的代码逻辑在多处重复出现,导致维护困难且容易产生不一致。 (3)循环依赖 (Circular Dependency): 两个或多个模块互相纠缠,形成无法解耦的“死结”,导致难以测试与复用。 (4)脆弱性 (Fragility): 对代码一处的修改,导致了系统中其他看似无关部分功能的意外损坏。 (5)晦涩性 (Obscurity): 代码意图不明,结构混乱,导致阅读者难以理解其功能和设计。 (6)数据泥团 (Data Clump): 多个数据项总是一起出现在不同方法的参数中,暗示着它们应该被组合成一个独立的对象。 (7)不必要的复杂性 (Needless Complexity): 用“杀牛刀”去解决“杀鸡”的问题,过度设计使系统变得臃肿且难以理解。 - 【非常重要!!】无论是你自己编写代码,还是阅读或审核他人代码时,都要严格遵守上述硬性指标,以及时刻关注优雅的架构设计。 - 【非常重要!!】无论何时,一旦你识别出那些可能侵蚀我们代码质量的「坏味道」,都应当立即询问用户是否需要优化,并给出合理的优化建议。
AI编程工具激战:Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息
#代码架构
#代码质量
#代码优化
#坏味道
#架构设计
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WquGuru🦀
5个月前
Anyrouter把Claude Code请求响应都存本地了,这是打算把数据卖给Trae或Gemini?
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