avatar
Hongbo Zhang
2个月前
MoonBit团队还在招人，也开放实习职位，团队大部分是实习生转正过来的。MoonBit的定位是AI原生的开发语言以及一整套工具链，欢迎转发，加入我们!
#Moonbit #AI原生开发语言 #招聘 #实习 #积极
avatar
Y11
2个月前
真正理解F=ma的学生，能比背遍所有物理课本的AI解决更多新问题。 这里的关键，不是死记硬背公式本身，而是理解公式背后的逻辑——力是改变物体运动状态的原因，质量和加速度是这个关系中相互关联的两个变量。 这种理解就像掌握了开锁的原理，而不是记住每一把钥匙的形状。 当遇到新问题时，学生能拆解现象，找到力的来源，分析质量的影响，再通过公式推断加速度的变化，甚至调整变量去验证不同条件下的结果。 这种从本质出发的思考，能让他们在复杂场景中找到规律，而不是依赖已有的答案。 相比之下，即使AI背下了所有课本，也只是记住了“钥匙库”，面对没见过的锁，它可能就不知道该用哪把钥匙。 而真正的物理思维，是让人在面对未知时，能自己打造一把合适的钥匙。 这就像学习开车，记住所有交规和操作步骤是基础，但遇到突发情况时的判断和应变能力，才是安全驾驶的核心。 无论是做学问还是做事，理解本质规律的人，总能在变化中找到不变的逻辑，从而更灵活地应对新挑战。 这或许就是“授人以鱼不如授人以渔”的道理——知识会过时，但思维能力能让人不断创造新价值。
#物理思维 #理解本质规律 #解决新问题 #AI局限性 #授人以渔
avatar
国产编程语言MoonBit(月兔) - 发布异步网络库
#Moonbit #国产编程语言 #异步网络库 #技术发布 #积极
avatar
Y11
2个月前
对研究者而言，最重要的能力或许并非技术层面的硬实力，而是一种“感知力”——也就是我们常说的“眼光”。 这种眼光，体现在能否从纷繁复杂的现象中，敏锐地捕捉到那些既充满探索价值，又具备解决可能的问题；更在于当一个有价值的想法悄然出现时，能迅速识别其闪光点，而不是让它在平庸中被忽略或淹没。 这种“眼光”很难通过刻板的课程直接传授，它更像是一种在好奇心驱动下，通过广泛涉猎慢慢沉淀出来的素养。 就像一个人喜欢观察生活，才能从日常小事中发现不一样的视角； 一个人读得多、想得深，知识的触角自然会更灵敏。当你对世界保持持续的好奇，对不同领域的知识都愿意去了解，那些看似不相关的信息，就可能在某个时刻碰撞出火花，让你看到别人看不到的问题本质。 说到底，技术是工具，而“眼光”决定了工具用在何处、能发挥多大价值。 这或许也是为什么很多有成就的研究者，不仅在专业领域深耕，更在跨学科的世界里保持着开放的心态——因为真正的创新，往往发生在不同认知的交叉地带。
#研究者 #感知力 #眼光 #创新 #跨学科
avatar
卫斯理
2个月前
很搞笑的是 Windows企业版是没有照片查看器的，连计算器都是老版本的，不过这个我很喜欢
#Windows企业版 #照片查看器缺失 #老版本计算器 #用户喜爱 #系统精简
avatar
感谢社区的贡献，Asspp 现已支持 macOS。
#Asspp #MacOS #社区贡献 #软件支持 #积极
avatar
Y11
2个月前
软件工程师不必担心被人工智能取代，但要警惕一个更现实的挑战：未来他们可能需要维护由人工智能生成的、日益庞大的"遗留代码"。这一天正在加速到来。 一个典型的企业场景：某个部门为了快速上线新功能，调用AI工具自动生成代码。 这些代码可能在短期内解决了效率问题，但随着时间推移，问题逐渐浮现——代码注释模糊、模块间逻辑混乱、缺乏统一接口，甚至存在未被发现的bug。 当原始开发人员离职或转向新项目时，留在系统中的"AI代码"就成了烫手山芋。 这种情况正在多个行业真实发生。 某互联网公司的支付系统因AI生成代码出现逻辑漏洞，导致交易异常；某制造业企业的供应链管理系统因AI代码缺乏安全审计，被黑客利用。 这些案例揭示了一个核心矛盾：AI能快速生成代码，却难以保证代码的可维护性和可靠性。 对软件工程师而言，应对这种变化的关键在于转变思维。 与其纠结AI是否会"抢饭碗"，不如主动学习如何与AI协作。 例如，利用AI生成基础框架，但保留核心业务逻辑的设计权；建立代码审查机制，对AI生成的代码进行安全和质量把关；将AI工具作为效率工具，而非完全依赖。 真正的风险从来不是技术取代人，而是人被技术的产物所困。 当AI生成的代码占据系统的大部分，工程师的价值将从"编写代码"转向"修复代码"，甚至"重构代码"。 这要求从业者必须持续提升编程素养和系统思维，在拥抱新技术的同时，保持对代码质量的敬畏之心。 技术的进步从不意味着职业的消亡，而是能力边界的拓展。对于软件工程师来说，理解AI的本质、驾驭AI的工具，最终构建可靠的系统，才是面向未来的正确选择。
#AI代码 #软件工程师 #代码维护 #技术风险 #人机协作
avatar
Y11
2个月前
近年来，不少企业在技术应用上存在一个常见倾向：他们更倾向于构建“人工的自己”来替代现有岗位，用自动化工具重复过去的工作流程，而非重新梳理优化旧有业务模式，以真正发挥技术的价值。 这种做法，就像古代为了替代战马而制造机械马——看似解决了“马”的问题，却没有从根本上改变运输的逻辑和效率。 比如有些公司引入智能客服系统后，只是简单将人工话术“搬”到机器上，结果客服效率没提升，反而因机器无法灵活应对复杂问题，导致用户投诉增多。 这正是陷入了“机械马误区”：没有思考如何通过技术重构服务流程，只是用新工具复制旧路径。 真正的技术变革，应该像互联网重构商业模式那样——不是让新工具去做旧事情，而是重新设计“怎么做”。 就像当年电商取代传统零售，不是简单把实体店“搬到线上”，而是利用网络特性创造了“人货场”的新连接方式。 同样，当我们谈论自动化时，更该问的是：“这个工作流程中，哪些环节可以被技术简化？哪些决策需要人类的经验和创造力？” 无论是马云在阿里推动的“大中台小前台”战略，还是张一鸣在字节跳动强调的“极致效率”，本质上都是在做“流程重构”。他们不执着于用技术替代人，而是通过数据中台整合资源，让每个业务单元更专注于创新和用户价值。这种思路，才是让技术真正成为“解放者”而非“替代者”的关键。 说到底，工具永远是手段，人的价值才是核心。与其费力打造“机械马”，不如先看看脚下的路是否需要重新规划——毕竟，真正的进步从来不是复制过去，而是创造未来。
#技术应用 #自动化 #流程重构 #机械马误区 #人的价值
avatar
牛哥🔶BNB
2个月前
建设是一个持续的过程，包括社区核心思想，共识，还有内容输出。 同时建设又是一个煎熬的事情，因为我们大部分人都希望快，都希望一夜暴富。 抛开浮躁，时间线稍微拉长一些，我们会发现越来越扎实，之后所有的期待都会水到渠成。 Taking the initiative.
#社区建设 #长期主义 #克服浮躁 #积极心态 #水到渠成
avatar
当 sora2 出来时，我一点没兴奋，也没有兴趣去搞邀请码 但假期前看到 cloudflare 的这篇文章，我却激动了一整晚 payload cms 可以跑在 cloudflare worker 上了，亲测有效 我承认做产品，技术不是最重要的，解决客户需求才重要 但是持续关注技术发展，高效解决问题同样重要，对吧？
#Sora2 #cloudflare worker #Payload CMS #技术发展 #客户需求
avatar
卫斯理
2个月前
X 增长群继续拉人 现在又 146 人 计划 150 人后再涨一杯星爸爸的价格 我们只聊 X 增长相关方法论、自媒体盈利等相关技巧 没有键政、没有段子、没有梗图，只有干货交流 还有每周的腾讯会议交流，已经做了两期的分享，本周会有第三次分享。 大家一起交流学习共同成长，已经有同学在一周内完成了 2000 粉的冷启动了 非免费群，有兴趣发我消息 有句话讲得好 “一个人走得快，一群人走得远” 这个群会一直持续下去... 我的VX：wesley6020
#X增长 #自媒体盈利 #干货交流 #社群 #共同成长
avatar
ding.one
2个月前
快手也推出了 AI 编程工具 CodeFlicker？还挺好看的。 官网：
#快手 #AI编程工具 #CodeFlicker #积极 #科技
avatar
写作时需要引用资料或论文，总是打开十几个窗口，一番狂搜，最后粘贴回几个链接，太耗时间！ JotBot + 沉浸式翻译 = 写作效率神器 JotBot这个AI写作神器，真的让写作效率狂飙，亮点特别多，但其中「查找并引用资料」这一点尤其值得给你画个重点！ 查找、引用资料直接在文档内完成，查数据、引观点、加文献统统一键搞定，再也不用切换页面，开十几个窗口狂搜了，效率感人——论文、报告、公众号、写随笔都能hold住。 写作状态爆发，碰到卡壳，AI自动补全分分钟帮你续上，灵感不会断。 想让内容更有个性？JotBot能模仿个人风格写草稿，写出来就是你的语气和feel。 写作中有任何疑问，随时跟JotBot聊天，能帮你解决写作难题、梳理思路，还能给建议。 边写文档还能直接和PDF、网页互动，需要的内容一秒总结出来。 不夸张地说，有了JotBot，你的写作从此无死角，尤其资料查找和引用，直接变身写作加速器！体验一下你就懂，效率真的完全不同！
#AI写作 #JotBot #效率工具 #资料查找 #沉浸式翻译
avatar
Andy Stewart
2个月前
昨天开完会在车上培训公司同事 研发出身怎么获取项目管理和产品管理的能力？ 方法很简单，遇到用户需求，不要只考虑表面反馈，要针对这个需求问底层原因，然后对底层原因再问下去，一直问3-5层，直到到底为止，最底下的原因就是真实需求。 得到真实需求后，一般尽量靠修改交互，简化流程来实现对用户的需求，而不是靠写代码武力解决。 为了达到培训目的，我给同事讲了我过去一个真实例子 2018年我从deepin linux离开，中间在家躺了半年，一个朋友要做智能售货柜，我带了3个人从硬件设计，操作系统开发，小程序商城开发，后台打标平台，工厂生产程序，硬件自动运维平台，半年内全部搞定。把硬件成本从6000多降到1800（柜子成本1500）。 他们原来开发商城时自己开发了IM、交易系统和打标系统，那个系统真的烂，bug百出，遇到我时，我根本没有写更多代码去解决这些bug。 我在白板后面思考了一上午，IM真实的需求是什么？根本不是聊天，发图片，语音这些。如果一个研发产品团队上下不动脑筋就会自然而然的开发这些功能。对于售货柜来说，IM本质是交易出现问题老板要和客户扯皮，不扯皮的话，你和柜子后面老板聊天吗？我做了什么？知道扯皮需求后，我只改了一处代码，在订单页面，老板可以看到顾客电话，顾客可以看到老板电话，但凡一方觉得有问题，给对方打电话，自己加微信解决。微信的功能不比你自己开发那个IM好多了？就这样化繁为简，顾客老板都满意，而且一个静态的电话号码是不会出bug的 还有就是交易系统，交易系统难的是你后面要对接微信支付宝和银行，每个系统退款机制不一样，你写交易程序一来会出很多bug，二来这些退款有延迟的时候，客户就要来骂你，最麻烦的时，进款和退款会导致商家对账非常麻烦，商家会觉得系统难用。那我又做了啥？我设计了交易系统只进钱不出钱，要补差价和退款，老板和客户微信联系，微信可以发红包。这样一来，不退款系统就没那么多bug，而且老板对账很简单，这个月所有进账总额减去微信红包就好了，因为发红包的时候是老板自己沟通的，他印象深刻，他就不会对着原来莫名其妙的退款账目找售货柜厂商了 最后一个就是打标平台，客户买了东西，要远程人工识别。原来团队每天思考怎么搞一堆售后去扛峰值，这样导致饭点时后台打标人很多，顾客工作时，打标人大量闲置，成本巨大浪费。我问为啥这样设计？回答说，这样可以保证实时结算。又是不动脑筋的研发。我说，实时结算重要吗？对方跟我说了一堆啥用户体验鬼话。我回答他说，人性不是这样的，人性最期望你免费。我说，用户不是有微信信用分担保嘛，你怕啥？他拿了货，你先不要给他扣款，你就显示订单结算中，不要去扣他款，所有用户看到这里，他都会想，这个柜子有意思，买了东西不扣款，最好他一直结算中。这样你原来30个人打标成本最后换成一个人就好了，你晚2个小时给他扣款，用户根本就不着急。运维人员成本降低了多少？95% 我讲完这个故事，给研发同事说，看到没？这就叫做深入思考，一个顶尖的将军，讲的不是武艺高强，写多少牛逼的代码去解决伪需求，而是深入思考，不战而屈人之兵才是最好的策略
#智能售货柜 #需求分析 #简化流程 #降低成本 #用户体验
avatar
网友用AI生成的女性奥运会 说好的用AI改变世界呢？🤡
#AI #奥运会 #女性 #负面 #网友
avatar
Y11
2个月前
独立开发者，可以使用哪些有效提高推特自然阅读访问量的方法？
#独立开发者 #推特 #自然阅读量 #技巧 #社交媒体
avatar
Lex Tang
2个月前
Blip 交互体验比 LocalSend 强一些，手机 app 离线也能发文件（会先弹一个推送）
#Blip #LocalSend #文件传输 #离线 #手机APP
avatar
Y11
2个月前
在未来十年，想要快速成长、抓住机遇，最核心的能力或许不是你已有的知识储备，而是持续学习的能力。 就像在快速变化的森林里穿行，跑得快不如看得清、学得快，能不断适应新环境的人，才能走得更远。 首先，得找到自己的“学习密码”——也就是适合自己的学习方式。 有人喜欢边听边学，开车时听书、看纪录片能记住更多；有人看文字更专注，书本和文章能让他们理清逻辑；还有人动手做过一遍，才会真正理解，比如学编程时写几行代码，比单纯看教程更有效。 就像不同的食材要不同的烹饪方法，学习也要找到最适合自己的“火候”，这样才能把知识“消化”得更好。 其次，要学会“借工具”。 现在的AI就像一个贴心的学习助手，它能把复杂的知识变成你喜欢的形式。 比如一本厚厚的专业书，你不喜欢看文字，AI可以帮你转换成音频，让你在通勤时“听”懂；如果是历史知识，它能做成互动问答，像玩游戏一样帮你记住重要的时间和事件；如果是技能类知识，比如怎么用新软件，AI还能生成步骤清晰的操作指南，连截图和动画都有。善用这些工具，就像给学习装上“加速器”，让知识以更轻松的方式进入你的大脑。 但光“学”还不够，关键是“用”。就像学游泳，光看教程、在岸上比划，永远也游不起来。学了新东西，要立刻找机会用起来：学了沟通技巧，就试着在团队会议上更清晰地表达；学了时间管理方法，就马上调整自己的日程表。哪怕只是在小事上用一次，比如用新学的方法整理办公桌，也能帮你加深理解，发现哪里没掌握好，再回去针对性地学。 最后，学习是个“循环”，不是一次性的事。今天学会的东西，过一周可能就忘了大半，这很正常。所以要不断重复：看完一个知识点，过几天回顾一遍；用了新方法遇到问题，再查资料解决；遇到新挑战时，想想之前学的哪些知识能用上。就像种一棵树，需要浇水、施肥、修剪，学习也是这样，不断重复、不断实践，才能让知识真正长在自己身上，成为能力。 说到底，学习能力不是天生的，而是练出来的。找到自己的节奏，用好身边的工具，大胆去尝试、去应用，然后在这个循环里不断迭代。当你能比别人学得更快、用得更活，机会自然会向你走来。未来十年，谁能把学习变成习惯，谁就能在变化中始终站在前面。
#持续学习 #AI辅助学习 #知识应用 #学习方法 #适应变化
avatar
Y11
2个月前
最近常想起一个现象：有多少原本可能闪光的想法，因为一句“我不知道怎么做”就永远停在了草稿纸上？ 这个念头总让我觉得有些可惜。 其实现在的我们很幸运。 AI就像一位随时在线的“全能导师”，无论是想创业找方向，还是学编程遇到难题，甚至是想深入研究某个专业领域，都能快速得到解答。以前可能需要花数月甚至数年才能搞懂的知识，现在借助AI，可能几个小时就能入门。这种知识获取的效率提升，本质上是给了每个人“试错的底气”。 想想看，马云先生当年创立阿里巴巴时，肯定也遇到过无数“我不知道怎么干”的时刻。那时候没有AI辅助，全靠团队一点点摸索，从翻译网站到中国黄页，再到淘宝、支付宝，每一步都是在未知中寻找答案。而现在的年轻人，有了AI这个“智能合伙人”，至少在技术实现、市场调研这些环节，能少走很多弯路。 张一鸣先生在创立字节跳动时，面对信息分发这个全新领域，肯定也经历过无数次“从零开始”的迷茫。但现在，AI能帮助我们快速分析数据、预测趋势，甚至生成初步的方案。就像给航海者配备了更精准的罗盘，虽然不能直接决定航线，却能大大降低迷失方向的概率。 说到底，AI带来的不是“标准答案”，而是“提问的自由”。它让我们敢于去想那些曾经觉得“不可能”的事情。毕竟，当知识获取的门槛变低，当“怎么做”的问题有了更多可能性，每个人都可能成为下一个提出“我想试试”的人。而那些曾经被“我不知道”挡住的想法，或许很快就能在AI的助力下，真正照进现实。
#AI #知识获取 #创新 #效率提升 #试错
avatar
发现一个超级实用学习神器！🎯 如果你想自我提升、换赛道、加分简历，但又被网上一堆鱼龙混杂的课程绕晕 DigitalDefynd + 沉浸式翻译 = 年度收藏级高效利器！ 45000+免费课程，1200+免费的证书项目，900+高管进修内容，还有8000+大学课程合集，无论在校还是职场都能找到适合自己的“那一门”。 覆盖AI、科技、金融、管理、设计、健康、可持续发展等各种新潮与热门领域，资源全到让人挑花眼。 汇聚哈佛、斯坦福、牛津等全球120多所顶尖大学的专业课程，免费项目超多，认证课程种类丰富，学完还能领官方证书，直接增加竞争力！ 搜索&筛选超方便，分类很全，一键定位自己想学的内容，不用反复跳转。 DigitalDefynd=专业+靠谱+超高性价比。不踩坑、不花冤枉钱，随时开启逆袭之路。收藏好，用得上的时候真会感谢现在的自己！
#DigitalDefynd #免费课程 #职业提升 #技能学习 #在线教育
avatar
ruanyf
2个月前
周五软件分享 - Sumo Paint：图像编辑工具，Photoshop的网页替代品 - pdoc：将Python脚本注释转为API文档 - Scribe OCR：对图片和PDF文件进行OCR的网页应用 更多软件 #科技爱好者周刊（第368期）
#软件分享 #图像编辑 #Python API文档 #OCR网页应用 #科技爱好者周刊
avatar
LinearUncle
2个月前
这个thread统计日常编程从Claude Code等学来的一些奇怪网站： 1. 不需要任何账号就可以push的docker registry, 但是有ttl特性（过期删除) 2. (随机笑话）
#编程 #Claude Code #奇怪网站 #docker registry #ttl
avatar
LinearUncle
2个月前
MCP官方测试MCP的UI工具：MCP Inspector
#MCP #UI工具 #MCP Inspector #测试 #官方
avatar
Lex Tang
2个月前
看了一个按钮数量只有个位数的竞品，然而引用的库却很夸张，光 JSON 解析就嵌了三个 frameworks
#竞品分析 #JSON解析 #过度设计 #技术选型 #负面
avatar
Yangyi
2个月前
现在做工程外包进入了一个开锁匠时期 往常看起来可能2人月的相对复杂的项目，现在有可能只需要1人2-3天就搞定了 然后也仍然要像个开锁匠一样东搞搞西搞搞装模作样让这个事情看起来很困难，提供些情绪价值 不然人家会觉得很不值，我靠，你搞3天就搞完了，还要这么多钱 没有人会觉得，你是因为积攒了很久的AI实践才能做的又快又好，换任何一个人来，可能都没办法做到这种效果 既要清晰的理解使用场景，用户流程与需求 又要能100%落地，让想法完全的实现出来，并让人觉得好用，是个好产品 从前的时候每一步都是折损，产品经理对业务的理解力是折损，开发对产品需求的理解又是折损 现在依靠AI，这些折损都没了，又变快了，但没有人会去深入思考这些的，人家只会觉得花的钱和你付出的时间并不成正比，但没有从前的那些刻意练习，又怎么会如此庖丁解牛呢 但没人在意，因为这就是人性
#工程外包 #AI实践 #效率提升 #情绪价值 #人性