#经验总结

外贸赶路人Michael

1周前

近期玩推的一点心得 1. 持续发帖：所见所思所想，哪怕是生活琐事，不要总想着发干货。 2. 拒绝完美：不要想着憋大招，准备呀，打磨呀，即可就发（比如来跟我互动呀） 3. 主动互动：与感兴趣的帖子/博主友好互动，混个脸熟，别人更愿意跟你互动。 4. 信息差：我们早就知道的，别人不一定知道，也肯定有人不知道。多分享“利他福利/资源/工具”，效果甚佳。总结：发发发，友善真诚，主动互动

#推特 #发帖技巧 #社交互动 #信息分享 #经验总结

1周前

达利欧提出：痛苦 + 反思 = 进步我个人经历，重大蜕变来自“痛苦+反思”；一些持续的小进步，来自另外一个公式：实践 -> 反思 -> 实践 = 进步个人成长，来自某些重大挫折造成的“痛苦”，形成的跃迁式“蜕变”；以及，每天“实践与反思”带来的渐进式“进步”。似乎缺一不可。

#达利欧 #痛苦反思 #个人成长 #实践进步 #经验总结

2周前

如何做出更好的投资决策？我的十年实践总结

#投资决策 #十年实践 #经验总结

2周前

如何写好 AI 画图提示词？我在 GPT-4o 画图时期，花了不少时间研究画图提示词，将近 30 条提示词被收录在各种 Awesome 的画图提示词 Repo 中，我的经验总结下来就是这么几条： 1. 大白话先行提示词其实不必过于追求提示词技巧，把需求表达清楚最重要。你看我前面的案例，大部分都是大白话，就是想要什么很直白的表达出来，以现在模型的能力，一般可以画出来的 2. 照葫芦画瓢平时看到别人分享的，就测试一下，还可以二次修改发掘一些新的玩法；另外参考图也是很重要的“葫芦”，很多时候看到一个好的效果，作为参考图发过去，比提示词还管用。

#AI画图 #提示词技巧 #GPT-4o #画图模型 #经验总结

1个月前

上周，GitHub 的高级工程师肖恩·戈德克（sean goedecke）发了一篇文章《我所知的良好的系统设计》。读完后，我觉得写得不错。他总结经验，教大家设计一个良好的系统，不是空泛之谈。下面是我的一些摘录。

#GitHub #肖恩·戈德克 #系统设计 #经验总结 #积极

1个月前

练习≠学习，练习+复盘+睡眠才=学习。

#练习 #复盘 #睡眠 #学习方法 #经验总结

2个月前

Manus 团队发布 Blog，解密上下文工程实践这是花了用几千万美元学费，实际各种踩坑，才得到了一些反共识的经验非常宝贵 1. 上下文工程比“从头造轮子”更香 Manus团队一开始就决定：别自己训练大模型，直接用现成的模型，把精力放在“怎么喂模型好吃的上下文”上。这样产品能快速迭代，模型升级了，产品也能跟着飞。 2. KV缓存命中率，省钱又提速的秘密武器 KV缓存就像“记忆力外挂”。只要上下文前缀不变，模型能复用之前的计算，推理又快又省钱。比如，缓存命中时的成本能比没命中便宜10倍！所以，团队拼命想办法让上下文“长得一样”，别乱动。 3. 上下文只加不改，别乱动历史就像写日记，不能回头改昨天的内容。只往后追加新内容，这样缓存才不会失效。哪怕是小小的时间戳变化，也会让缓存白搭。 4. 工具多了别乱删，掩码比删除更聪明 Agent能用的工具越来越多，像超市货架一样。以前想着动态加减工具，结果缓存全失效，模型还晕头转向。后来学聪明了：工具都留着，用“掩码”让模型只看到该用的那几个，其他的暂时“隐身”。 5. 文件系统是超级外挂记忆上下文窗口再大也有极限，怎么办？Manus直接把文件系统当成“外挂大脑”，模型需要啥就去文件里找。这样任务再复杂也不怕，信息随时能查回来。 6. 错误要留下，别急着擦屁股 Agent犯错很正常，别急着把错误删掉。把“走过的弯路”留在上下文里，模型下次看到就能学乖，不会老是踩同一个坑。 7. 少样本提示别太单一，适当加点花样如果上下文里全是一样的例子，模型容易“套路化”，一直重复同样的操作。Manus会故意加点小变化，让模型保持新鲜感，避免陷入“机械式”决策。

#Manus团队 #上下文工程 #大模型 #KV缓存 #经验总结

6个月前

感觉这个技巧可能有用，每次修一个容易出错或难的bug后，让cursor抽象总结下经验。

#技巧 #编程 #Bug修复 #经验总结 #软件开发

8个月前

老师将复杂的科学理论，用通俗易懂的语言和例子讲解给学生，可以看作是一种“蒸馏”。导师将多年的经验和技能，总结成简洁的建议和方法，传授给新手，也可以看作是一种“蒸馏”。学生自己整理笔记，将厚厚的教材提炼成精简的知识点，也可以看作是一种“蒸馏”。 --- AI对蒸馏解读太有趣了。

#蒸馏 #知识传播 #教学方法 #经验总结 #学习技巧 #AI解读