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智能推荐信息源

由 AI 根据您的兴趣偏好筛选

2个月前

Cursor 可以开启系统提示音，任务完成后有个提示音效，超爱这个配置❤️，生成代码需要一段时间，这时候可以切到其他任务(刷刷推特，小红书什么的😄)，听到提示音再切回来 review ai 生成的代码

#Cursor #系统提示音 #代码生成 #效率工具 #积极

2个月前

监控网络的一个节点。

#监控 #网络节点

2个月前

🔥黄仁勋：这一轮AI浪潮，中国大概率错过了。直接的后果非常严重。全球前100万网页中，中文的内容占比是1.3%，排名第一的英文是59.3%。也就是说，那么无论中国企业训练的AI模型有多聪明勤奋，能接触到的信息只占全球信息版图的1.3%。阿里、华为、DeepSeek只能在墙内忽悠百姓‼️

#黄仁勋 #AI浪潮 #中国 #信息差距 #负面

2个月前

我发现的b站一位ai动画创作大佬朱雷蒙Remo Zhu老师团队创建的作品，14分钟AI科幻叙事片《傻子：壳、荣耀与幸存者》，相当惊艳，从此我们可以自己来创造“爱，死亡，与机器人”了！欢迎大家关注b站【傻子：壳、荣耀与幸存者【AI影像征集大赛-中国科幻赛道】】

#AI动画 #朱雷蒙Remo Zhu #科幻叙事片 #傻子：壳、荣耀与幸存者 #B站

2个月前

今天 git blame 的时候看到了一个上古时期的 ScopeDB 依赖版本。当时的依赖还是随便截个图就可以截下来，现在都快四五个屏幕了。还有很多怀旧的名字，比如改名成 Fastrace 前的 Minitrace，还有我都忘了是干啥的 flow 模块 .. ScopeDB 长期招募数据库内核和云上服务等团队成员，欢迎推友了解 >~<

#ScopeDB #git blame #Minitrace #Fastrace #数据库

2个月前

从核心能力的角度上看，工作10年的java工程师和工作3年的java工程师，有何不一样？

#java工程师 #工作经验 #核心能力 #职业发展 #技术提升

吕立青_JimmyLv (🐣, 🐣) 2𐃏25 | building bibigpt.co

2个月前

做 Up 主有一个小技巧，但并不新鲜，👇 在视频发布第一波流量之后，就可以把标题和描述改成更利于 SEO 的内容，这样在很长的周期内，都一直有源源不断的长尾流量。我自己做的 bibigpt 自定义总结，就有一个专门的 AI 提示词，只需点一下，就能同时产出多个标题。还能多维度打分，评出Top 1

#UP主 #SEO #BiBiGPT #AI提示词 #长尾流量

2个月前

如果你不得不用 AI 生成文字，请把 “——” 删掉，或少用一点。撞见 AI 生成的文本，“——” 出现一次，我的脑子放佛就被砸一次，一个声音在盘旋，“快别看了！”

#AI生成文本 #负面情感 #文本质量 #用户体验 #标点符号

2个月前

突然想起过节的时候公司送了一张 500 的京东礼品卡，有没有什么好物推荐推油们？感觉买个 DJI Mic Mini 一拖二刚刚好

#京东礼品卡 #DJI Mic Mini #购物推荐 #节日福利 #消费

2个月前

免费、开源和跨平台的 SSH 连接管理器 SSH Pilot

#SSH #SSH连接管理器 #开源 #跨平台 #免费

2个月前

在卫老师群里聊什么是网感有感，做个个人思考总结：网感 = 感知热点 × 提炼反差 × 放大情绪 × 复盘训练 1/ 感知热点：网感不是灵感，而是对网络“空气变化”的敏锐。别人还在刷梗，你已经在想—— 这个话题三小时后会到哪，这个话题能带来多大流量。 2/ 提炼反差：爆款从来不是平的。 “普通人做不普通事”、“熟悉的人设做陌生举动”—— 反差让内容在信息流里跳出来，让人一眼就想点开。 3/ 放大情绪：互联网的底层逻辑是情绪共鸣。不是你说了什么，而是别人看完有什么感觉，互联网最不缺的就是信息，而是观点、情绪，能引发“这太像我了”的，就是好内容。 4/ 复盘训练：网感不是天赋，是迭代出来的。你发 100 条内容，复盘 10 次，就能听见网络的呼吸。多听，多看，多想，多发，无他，唯手熟尔。不断思考，不断总结，不断进步。共勉。

#网感 #热点 #情绪共鸣 #内容创作 #复盘训练

2个月前

创新，其实是一种贴近生活的思考方式。就像我们写作业，与其照搬别人的答案，不如自己琢磨哪里能做得更顺手——生活里的小细节，往往藏着创新的机会。比如看到杯子烫手，就想能不能设计个隔热的手柄；觉得出门带钥匙麻烦，就琢磨有没有更方便的开门方式。这些从自己真实需求出发的改进，都是创新的雏形。真正的创新者，不会被外界的喧嚣带着跑。现在信息太多，有些声音总爱制造焦虑，说“必须紧跟潮流”“不这样就会落后”。其实大可不必。与其被别人的节奏打乱，不如沉下心来，问问自己：这件事我每天都在用，哪里让我觉得不舒服？我希望它变成什么样？把注意力放在解决实际问题上，而不是追逐那些看似光鲜的概念，创新自然会冒出来。创新不是非要惊天动地的发明，更多是把复杂的问题简单化，让生活更顺畅一点。就像马云当年做电商，是看到人们线下购物的不便；张一鸣做短视频，是想让信息传播更高效。他们都是从自己对生活的观察出发，找到那个“如果这样会更好”的点，然后一步步把它实现。所以，创新的本质，其实是用心感受生活，用行动解决问题的勇气。

#创新 #生活 #需求 #问题解决 #观察

2个月前

最近和一些朋友聊起，发现大家总在刷各种AI新闻，生怕错过什么新动态。其实静下心来想想，如果把这些时间用来专注打磨自己的产品、积累真实数据，会发现生活反而更从容。现在的信息环境像个高速旋转的万花筒，每天都有无数“新风口”“黑科技”冒出来。但仔细看，95%的内容不过是概念炒作，真正有价值的信息少之又少。我们总在焦虑“别人都在前进，我会不会落后”，这种“错过恐惧症”让我们像被无形的线牵着走，却忘了自己真正要去哪里。其实每个人的时间和精力都是有限的。当我们把注意力分散在无数个“可能”上时，反而会失去聚焦的能力。就像手里攥着一把沙子，握得越紧，漏掉的越多。与其在信息洪流里焦虑，不如沉下心来，把眼前的事做扎实。我见过很多人，今天学这个工具，明天追那个趋势，结果什么都没做好。真正的成长从来不是追逐热点，而是深耕自己的领域。就像种一棵树，只有向下扎根，才能向上生长。更重要的是，这种信息过载正在剥夺我们“做梦”的能力。我们习惯了接受碎片化的信息刺激，却忘了静下心来思考“我真正想要什么”“我的价值在哪里”。当我们不再被外界的声音裹挟，反而能听见内心的声音，找到属于自己的节奏。改变其实很简单。每天留一点时间，远离喧嚣，问问自己：我现在做的事，是为了迎合别人，还是忠于自己？如果答案不明确，不妨停下来，从最基础的地方做起。积累数据、打磨产品，这些看似平凡的努力，其实是在为未来铺路。记住，真正的进步从来不是一蹴而就的。当我们不再被焦虑驱动，而是带着耐心和专注去做事，反而会发现，世界比想象中更清晰，也更美好。

#AI新闻焦虑 #信息过载 #专注 #深度思考 #个人成长

2个月前

微信明明可以搞一个URL地址但他们非要搞出一个这么丑的东西也许有人会说：你懂个屁，这是为了照顾Xxx人群🌚🌚🌚🌚

#微信 #URL地址 #用户体验 #产品设计 #负面

2个月前

今天完成了第一次种植牙。打麻药，切开牙龈，在牙槽骨上钻出合适的小孔洞，先小再扩，然后把纯钛的种植体拧入牙骨。拧紧之后，缝合牙龈。三个月后，再把真正的牙齿拧上去，用起来和自己的牙齿没什么两样。科技拯救人生。人过中年，即便没有三高，健康生活和运动，身材保持的像个年轻人，但眼睛、牙齿和耳朵，都会逐步衰老。这几乎是每个人都要面对的。😅

#种植牙 #牙齿健康 #科技与健康 #中年危机 #积极

2个月前

群晖认怂！用户狂喷半年后，最新 DSM 7.3 终于低头：取消专用硬盘限制

#群晖 #DSM 7.3 #取消硬盘限制 #用户反馈 #妥协

2个月前

AI是取代不了程序员的，因为未来的程序员都是写prompt的。

#AI #程序员 #Prompt #技术 #未来

2个月前

在AI虚拟人领域，用户最直观的体验往往是“像不像真人”——长期记忆与个性化能力是核心支撑。简单来说，就是让虚拟人“记住”用户，并且能根据用户的习惯、偏好做出自然的反应，而不是每次对话都从零开始“失忆”。第一层：用“人设”搭建基础框架最直接的方式，是在对话开始时就告诉虚拟人“你是谁”。比如设定TA是医生、心理学博士，或者某个具体的角色（如用户的朋友、恋人）。这相当于给虚拟人一个初始的“身份标签”，让TA知道该用什么语气、什么知识储备来回应。这种方式简单直接，但只能覆盖固定场景，无法根据用户的具体互动动态调整。第二层：用“上下文窗口”保留近期记忆当用户开始和虚拟人聊天，对话内容会被实时保存在“上下文窗口”里。比如一个能记住5000字或100轮对话的窗口，用户说过的话、虚拟人的回应，都会被暂时“存”在这里。这样，虚拟人在回答新问题时，就能“看到”之前的对话，避免重复提问或遗忘关键信息。不过，窗口容量有限，超过上限的对话会被“遗忘”，这就像人类的“短期记忆”，需要主动重复关键信息才能记住。第三层：用“结构化存储”沉淀用户画像如果想让虚拟人“长期记住”用户，就需要把对话内容从“临时窗口”转移到更稳定的“仓库”里。比如用MongoDB这类文档数据库，定期整理用户的互动数据：TA喜欢聊什么话题？对哪些内容敏感？有没有重复提到的细节？这些信息会被抽象成结构化的“用户画像”，比如“喜欢科技新闻”“讨厌冗长解释”等标签。下次用户再次提问时，虚拟人可以从数据库里“调取”这些画像，结合当前问题生成更贴合的回应——这其实和我们常说的“RAG（检索增强生成）”技术类似，相当于给虚拟人配了一个“记忆检索工具”。第四层：用“向量数据库”实现跨模态记忆如果用户的记忆不仅是文字，还包括图片、语音、视频呢？这时候就需要“向量数据库”（如Weaviate、Pinecone）。它能把文字、图片、声音等不同形式的信息，转化成计算机能理解的“向量”（类似“信息指纹”），存储起来。比如用户发过一张旅行照片，虚拟人不仅能记住“用户喜欢旅行”，还能通过向量检索找到这张照片，在对话中自然提起：“你上次去的那个海边，是不是特别美？”这种技术让虚拟人的记忆从“纯文本”扩展到“多模态内容”，更贴近真实人际互动中的场景化记忆。第五层：用“高并发优化”让记忆更高效当用户量很大时，虚拟人需要同时服务成千上万的用户，这就涉及到“成本”和“效率”的平衡。比如，如何让每个用户的记忆检索更快？如何在不增加太多服务器资源的前提下，保证所有用户的体验流畅？这需要技术团队通过缓存策略、分布式存储等手段，让“调取记忆”的过程像“调取本地文件”一样高效，避免因数据量大而卡顿。让虚拟人“主动”起来：从“等待提问”到“主动关心” 除了“记住”，虚拟人还需要“主动”。比如用户长时间不说话，虚拟人可以主动发起对话：“你今天好像有点累，要不要聊聊？”这背后的技术逻辑其实很简单：通过定时任务监测用户的互动状态，如果30秒内没有新消息，系统会触发虚拟人“唤醒”，主动发起问候。这种“主动召回”能力，本质是让虚拟人从“被动等待指令”变成“感知用户需求”，更像一个“会观察的朋友”。总结：从“工具”到“伙伴”的关键这些技术手段的核心，是让虚拟人从“一次性应答工具”进化为“能持续学习的伙伴”。从简单的人设设定，到上下文记忆、结构化画像、跨模态存储，再到高并发优化，本质上都是在解决“如何让虚拟人理解用户、适应用户”的问题。当技术足够成熟，用户会发现：虚拟人不仅“记得住”，还能“懂你未说出口的需求”——这或许就是AI虚拟人最有价值的“温度”所在。对于开发者而言，这些技术的落地需要平衡“复杂度”和“体验”：既要让虚拟人“聪明”，又要让用户觉得“自然不刻意”。毕竟，最好的AI，应该像身边最懂你的人，不需要刻意提醒，却总能恰到好处地出现。

#AI虚拟人 #长期记忆 #用户画像 #多模态记忆 #主动关心

2个月前

后 AI 时代，公司真正的瓶颈是什么？不是算力，不是模型，甚至不是代码生产速度。真正的瓶颈，是组织内部信息流动的带宽和延迟。当 AI 能解决大部分“执行”问题后，组织的“协作”和“认知”上限就暴露无遗。过去，我们管理的阻塞点在“执行”，比如开发进度慢。但现在，当 AI 像打开水龙头一样“刷刷”地写代码，执行的阻塞点消失了。新的阻塞点出现在了更高维度：大规模协作的混乱、复杂需求的精准设计、隐性知识的传承与管理。这些问题，AI 暂时无法解决。我越来越觉得，未来公司的核心竞争力，是构建一条高效、低噪的内部**“信息总线” (Information Bus)**。在这条总线上，每个成员都能低成本、无歧义地接入和输出决策所需的所有上下文（Context）。人脑的认知带宽是有限的，但这条总线必须快，必须稳定。这也引出了创始人/CEO 角色的根本进化：从 Chief Executive Officer 到 Chief Context Officer (首席上下文官)。你的首要职责不再是下达指令和监督执行，而是不知疲倦地构建、维护和优化这条“信息总线”，确保关键上下文在组织内无损、高速地流动。你是在为整个组织的大脑提供养料。如何构建这条“总线”？从放弃对“开会同步”的迷信开始。 → 拥抱异步沟通 (Asynchronous) → 建立文档驱动 (Documentation-Driven) 的文化 → 打造单一信息源 (Single Source of Truth) 让思考和决策过程被清晰地书面记录下来，让任何人都能随时追溯“Why”。

#AI瓶颈 #信息流动 #组织协作 #首席上下文官 #异步沟通

2个月前

发现真正值得解决的问题，是创新和突破的起点。很多时候，找到问题比解决问题更有挑战性，因为它没有固定的方法论，也没有明确的考核标准。我们常被“解决身边可见的问题”这种思维引导，比如写作中常说的“写你所知”，但这也可能让我们局限在已知的领域。其实，大多数真正重要的问题，一开始往往不显眼，甚至会被大家忽略。就像很多后来的大问题，最初可能只是因为人们习惯了它的存在，或者在不断尝试后又放弃了，所以才一直没有被解决。复杂的行业和系统中，问题其实无处不在。关键在于，我们既要对领域有足够的了解，又要保持一颗“初学者”的心——用新鲜的视角去观察，才能真正发现那些被忽略的问题。有时候，我们在工作中解决的问题，可能只是表面的小麻烦，真正值得投入的，是那些能让整个系统变得更顺畅的“底层问题”。比如，能不能让一些事情默认就做好，不需要额外花费精力去处理？这背后可能藏着更重要的机会。所以，我们应该尝试去解决自己能力范围内“最大的那个问题”。因为发现问题本身就需要有人真正在乎它，才能跳出常规，看到别人看不到的地方。比如电商领域，过去大家都习惯了“促销时才低价”，但有没有人想过：为什么最低价只能是几天，而不能让消费者全年都享受到实惠？这就是一个值得思考的问题。再比如现在的搜索引擎，我们每天都在用，但有没有想过，它真的能完全满足我们的需求吗？如果能找到它的不足，也许就能催生出更智能的AI搜索方式。这些看似简单的疑问，可能就是打开新领域的钥匙。

#创新 #问题发现 #思考 #领域理解 #用户需求

2个月前

#每日推荐简单优雅的截图软件 Snow Shot 是一款功能完备，纯粹社区驱动的工具软件注意：软件正在快速迭代中，Bug 和使用问题难以避免。且因为尚处测试阶段，非本地功能（如翻译和 AI 对话）的 API 服务可能日后不会兼容旧的客户端。

#截图软件 #Snow Shot #工具软件 #社区驱动 #测试阶段

2个月前

今天使用 Vercel 服务器的服务都出问题了，Vercel 自己、React Email、Vercel AI Gateway。不知道是墙又改姿势了还是怎么的。蹭免费额度真不容易啊……

#Vercel服务器故障 #React Email #Vercel AI Gateway #网络问题 #免费额度

2个月前

美东时间10月9日周四，英特尔首次透露18A制程工艺的首款产品——代号Panther Lake的新一代AI PC处理器架构细节。这是英特尔在美国制造最先进半导体节点方面取得的关键突破。 Panther Lake架构的英特尔酷睿Ultra第三代系列处理器预计今年底开始出货，明年初、即2026年1月实现广泛市场供应。与此同时，英特尔披露，位于美国亚利桑那州钱德勒市的Fab 52工厂已全面投产，准备今年晚些时候大规模生产18A制程芯片。

#英特尔 #18A制程 #Panther Lake #AI PC处理器 #美国制造

花果山大圣

2个月前

转个招聘，英国境内 remote 或者伦敦 onsite（一周三天），技术栈 python+react，AI 初创公司，年底可以提供工签产品站点：代码仓库：

#英国 #remote #Python #React #AI初创公司

2个月前

目前GPT我们通常只是用到了重写、翻译、总结、反思四个功能，很少人知道它的‘规划’（plan）能力也很有用。你可以这样使用： --------------下面开始prompt（替换花括号里的内容）：接下来我将给你一个目标，请把它分解成可执行步骤：{推特账号冷启动，将粉丝量从0增长到10000}

#GPT-规划能力 #推特账号冷启动 #粉丝增长 #社交媒体营销 #任务分解

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