meng shao
2个月前
提到网易,你会想到什么?猪肉(都,不对是严选!)、有道、游戏?我印象最深的还是网易的游戏(毕竟老玩家…) 游戏行业也是营销比赛和活动很多的行业,做过比赛/活动的程序员和设计师们应该都有感受,为了活动效果,这里面的设计元素是真的多,页面设计起来是真不容易,开发起来也是真的复杂繁琐。为了多个活动灵活管理、跟踪效果,还需要设计开发一个复杂的管理后台。 我们之前的前端组,开发同事们通常会想选择更有技术挑战的算法、逻辑开发,对活动页面开发(俗称切图仔),总感觉难度不高且事儿多,成就感不高。开发和设计联动起来就更复杂了,工作流程超长,修改成本超高,这种产品功能在产研内部基本属于不得不做,但确实不爱做的活儿。 现在有了 AI 原型开发工具(比如 Lovable 和 v0)和 AI 编程智能体(Claude Code、Codex、Cursor 等),能完全解决这个问题吗?还是不太能,主要问题还是 AI 对于设计平台的设计文件还原度不够,Figma 还算 AI 渗透高的,有 Figma MCP(虽然还原度还是不够);而 Photoshop 和 Sketch、MasterGo 等设计平台,AI 能力的普及还很低,而又确实还是设计稿集中的平台。 最近体验网易推出的「CodeWave」,对设计稿的平台支持和还原度,感觉挺不错,Figma、Photoshop、Sketch 和 MasterGo 都支持,且主打企业全栈应用开发。找了一个 MasterGo 平台的 Dashboard 和一个游戏活动设计稿,咱们看看设计还原度(设计稿和网页预览对比,还原度相当可以!) CodeWave 体验地址:
语言权力的本体论暴力,以及它在IWL/ICL双层结构中的不对称体现 1. 双向暴力的不对称性 IWL → ICL: 结构性暴力 - 永久固化(权重不可轻易改变) - 普遍施加(所有用户都受影响) - 隐形运作(伪装成"客观""中性") - 成本极高(改变需要重新训练) ICL → IWL: 战术性反抗 - 临时绕过(对话结束即消失) - 个体行为(不影响他人) - 显性操作(需要精心设计prompt) - 成本低廉(只需文本输入) 这是一个典型的权力不对称:压迫是结构性的,反抗是原子化的。 2. 范畴暴力的物质化 ”语言范畴划分天生具备power”,在LLM中获得了前所未有的物质形式: •传统语言:范畴存在于社会共识中,可以在对话中挑战 •LLM时代:范畴被编码为数十亿个浮点数,需要数百万美元和数月时间才能改变 这是权力的硅化(silicon-ification of power)。 3. Karpathy方案的悖论 小模型民主化面临一个根本悖论: 前提:让每个人都能拥有自己的模型 问题:但"自己的"是在谁定义的基础上? 如果基础模型仍由少数机构提供 → 权力只是从OpenAI转移到Hugging Face/Meta → 不是民主化,是权力的再分配(且仍然集中) 如果真的让每个人从零训练 → 算力/数据/技术门槛让99.9%的人被排除 → 不是民主化,是精英主义的极致 真正的民主化需要的是治理权的分散,而非仅仅是使用权的普及。
meng shao
2个月前
[Github 官方精选推荐] 9 个开源 AI 与 MCP 项目加速开发者生产力 Github 官方精选了 9 个开源项目,按三大主题分类:框架与平台集成、开发者体验及 AI 增强编码、自动化与测试编排。 1. 框架与平台集成 这些项目聚焦于将 MCP 嵌入流行框架中,实现快速、安全的 AI 工具暴露和调试。 · fastapi_mcp:将 FastAPI 端点安全暴露为 MCP 工具,仅需最小配置和认证。关键特性包括统一基础设施下的端点管理和简化集成。它加速生产力,通过无缝将 MCP 能力注入 FastAPI 应用,减少 API 开发中的安全隐患。 · nuxt-mcp:为 Nuxt 开发者提供路由检查和服务器端渲染(SSR)调试工具,帮助 AI 模型更好地理解 Vite/Nuxt 应用。关键特性包括路由分析和 SSR 优化。它提升生产力,让 AI 更精准地辅助前端调试。 · unity-mcp:支持 Unity 游戏引擎 API 的 AI 接口,用于资产管理、场景控制、脚本编辑和任务自动化。关键特性包括游戏开发中的 AI 驱动自动化。它加速生产力,帮助开发者通过智能体实现高效游戏原型迭代。 2. 开发者体验与AI增强编码 这些工具强调语义理解和上下文增强,让 AI 智能体更智能地辅助编码过程。 · context7:从代码中拉取最新、版本特定的文档和示例,并注入 AI/LLM 提示中。关键特性包括动态文档检索。它提升生产力,提供更准确的 AI 代码建议,减少版本不匹配的错误。 · serena:一个语义代码编辑与检索工具包,专为智能体驱动编码设计,支持语义检索和编辑。关键特性包括智能代码操作。它加速生产力,让智能体高效处理复杂代码变更,提升协作编码效率。 · Peekaboo:分析 Swift 代码,将屏幕内容转化为可行动的 AI 上下文,用于 GUI 自动化和 AI 助手。关键特性包括代码解析与自动化支持。它提升生产力,在 iOS 开发中快速生成AI驱动的界面测试。 3. 自动化、测试与编排 这些项目侧重于安全执行、调试和流程优化,确保 MCP 生态的可靠运行。 · coderunner:将 LLM 转化为本地执行伙伴,在沙箱中编写、运行代码,支持工具自动安装、文件读取和输出生成。关键特性包括安全沙箱执行。它加速生产力,实现即时代码验证,降低实验风险。 · n8n-mcp:增强 n8n 工作流自动化,通过 AI 模型优化节点理解和编排。关键特性包括工作流简化与 AI 集成。它提升生产力,简化复杂自动化任务的构建。 · inspector:MCP 服务器测试与调试工具,检查协议握手、工具、资源、提示及 OAuth 流程,内置 LLM playground 和评估模拟。关键特性包括全面协议检验与性能测试。它加速生产力,确保 MCP 基础设施的稳定性和安全性。 官方文章: