#技术实现

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大帅老猿
2周前
下午调研了一下 影片获取机器人这样的形式，通过 AT 机器人就可以直接在评论中回复视频链接。技术上都走通了，但是我发现这个对于 API 的调用消耗不可控，其他所有做类似机器人的，应该有办法无限量消耗他的 API 额度。如果产生不了收入，感觉会亏本。
#影片获取机器人 #技术实现 #API调用 #亏本风险
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研发曾经带给我很大的快乐，但也塑造了我狭隘的一面。某独角兽早期研发时，我几乎三个月不出门，宿舍、食堂、办公室都在几百米内。某零代码平台研发时，我一次次自嗨于又怼了一个“开创性”的技术实现，连续一两年不间断一线研发，我甚至自得于为了某种“远景”花大代价去做必要的取舍。 很久以后我才反思这种技术自嗨，这其实就是我的舒适区，虽然证明我确实十几年如一日扎在研发领域，愿意去探索技术，但也仅此而已。 编程能带来的“成就感”和经验离钱太远，离市场直觉太远，离客户太远，大多数技术员跟财务、电工等后端支撑类技术工种区别不是太大，只是更高阶一些。 近两年来，相比于编程带来的快乐，我更亢奋于一天跟朋友或客户喝两次茶时的脑暴反馈和业务反馈，哪怕一天两份PPT也能熬夜兴奋地输出，而研发的狂热状态最多只能维持两周。
#研发 #独角兽 #舒适区 #自嗨 #技术实现 #持续研发 #零代码平台 #探索技术
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ginobefun
1个月前
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 准确有效地传达指令，以确保高质量输出。 2、严谨评估 AI 成果： 具备辨别 AI 生成内容的质量、准确性、适用性及伦理合规性的能力，并能进行有效的反馈与迭代优化。 3、创新整合 AI 价值： 懂得如何将 AI 能力整合进现有流程，或基于 AI 创造新价值与应用场景。在此过程中，深厚的领域知识是关键壁垒，而持续迭代成为工作常态。
#AI #核心竞争力 #意图指导 #技术实现 #算法设计 #编程 #系统配置 #精准定义 #目标 #需求
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Dash
2个月前
上周假期，Vibe Coding 了一个小玩具 —— 可以让 AI 定期查询你关心的问题，当满足条件时通过邮件通知。和 ChatGPT 的任务功能类似，区别在于 ChatGPT 每次查询都会无差别返回结果，不适合满足条件时才通知的场景。
#Vibe Coding #AI工具 #自动化查询 #邮件通知 #ChatGPT #技术实现
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宝玉
5个月前
类似于 OpenAI Operator 的开源实现 Browser Use，可以操作你的浏览器
#OpenAI #开源 #Browser Use #浏览器操作 #人工智能 #技术实现