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汤光头
3个月前
卧槽 Electron 的生态那么好啊 打包，构建，发布，更新 直接一气呵成 原谅我，之前啥都自己撸，愚蠢
#Electron #生态 #打包 #构建 #发布
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编程或者AI编程是也有一万小时定律的，我觉得我手动编程是有一万小时的经验，但是AI编程现在还大概只有四五千个小时。 不过，这里经验的，也是非常有价值的，有兴趣的话我可以简单说一说。 可能算是暴论嘛，只是给你提供一些好的建议，你绝对会受到很大的启发。有兴趣的小伙伴点赞先
#编程 #AI编程 #一万小时定律 #经验 #建议
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辉小志
3个月前
学到了，兄弟们！好多朋友都想通过 mac 在抖音直播，但是抖音直播伴侣不支持 macos，怎么办？我学到一个丑陋但可行的办法，需要你有另外一台 windows 电脑，保持两台电脑在同一个局域网中，在 win 上打开抖音直播伴侣，选中“投屏(ios)”，在 mac 上点击屏幕镜像，然后就可以投屏过去了
#抖音直播 #MacOS #Windows #投屏 #教程
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-Zho-
3个月前
高级 质感/氛围/光影 生成测试： nano-banana 和 gpt-img 的差距还是明显的 nano-banana 真实感好，氛围感差 不过也是可以通过多次连续编辑邪修来补足一下哈哈哈哈 提示词核心： “一束温柔的定向光，柔和地漫射开来，轻抚他的面颊曲线，或在眼中闪现光点——这是画面的情感核心。其余部分以大量负空间占据，刻意保持简洁，使画面自由呼吸。画面中没有文字、没有标志——只有光影与情绪交织。 整体氛围抽象却深具人性，仿佛一瞥即逝的目光，或半梦半醒间的记忆：亲密、永恒、令人怅然的美”
#光影 #氛围感 #nano-banana #gpt-img #抽象
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howie.serious
3个月前
浪费时间是教育上最大的罪恶。哲学家怀特海的观点，我深以为然。 大家应该也感同身受：低效的、无意义地灌输死的知识，耗费了学生太多的时间。教育不应让学生陷入盲目的内卷竞赛，而应回归真正有意义的创造与成长。 所以，能打败应试教培、教育内卷的，唯有科学学习，唯有让学习从机械变得有意义，从低效变得高效。如果课内要求不高效搞定，玩耍、读书和其他丰富模式学习就很难长期落地。 单单喊口号（快乐教育、丹麦式教育、他乡的教育），好听而已，一点问题也不解决。 所以，昨天我做了一场用chatgpt+logseq提高学习效率效果的专题直播。 现在，干货笔记来了。 （内附古诗词解读、读书报告deep research、quizgpt 、study mode的相关prompt ）
#教育 #学习效率 #ChatGPT #Logseq #应试教育
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互联网和移动互联网并没有改变智能本体，增加的更多是组织链接的蜂群智能；而GenAI时代的认知智能则给了个体几乎无限的智能增强，再叠加上既有的智能互联网。 这是从未有过的时代，人人都是认知智能附体的钢铁侠。
#互联网 #认知智能 #genAI #智能增强 #钢铁侠
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kevinzhow
3个月前
VSCode 深度用了 3 天，比半年前的 VSCode 好了很多，可能因为 VSCode 送了很多免费的 Copilot，明显能感知到很多降本策略，但也降效了。降本增效这个词虽然经常同时出现，但降本策略大概率只是给用户体验剃了个平头。
#VsCode #Copilot #降本增效 #用户体验
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AI很大一部分还是靠信仰支撑的。 Meta SILab不会最后一地鸡毛吧，很难想象一堆亿万富翁坐在办公室讨论AI工程研究🧐
#AI #Meta #信仰 #亿万富翁 #工程研究
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Zexuan Luo
3个月前
发现nginx/ngx-rust里基于Nginx的event loop做了一组async API：。当然它是Nginx风格的，而不是tokio风格的。
#Nginx #ngx-rust #async API #event loop
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海外爆料
3个月前
👉 天津大学：电车是工业倒退的标志‼️
#天津大学 #电车 #工业倒退 #负面 #争议
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Baye
3个月前
我现在最痛苦的是，因为特殊国情 Xcode 的 Packages 总是会随机性的失败，在国外完全没有这个问题。我的网络也挺好的，但是 SPM 就是很不可用。
#Xcode #Packages #SPM #网络问题 #痛苦
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Bryan
3个月前
Electron 的致命伤：内容不能溢出窗口区域
#Electron #内容溢出 #窗口区域 #技术问题 #负面
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今天在百度云智大会上AI Coding专场,WaytoAGI社区与秒哒的产品总经理对AI时代小团队怎么用AI Coding做出好产品进行了深度的探讨
#百度云智大会 #AI Coding #waytoagi社区 #秒哒 #AI时代
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GenAI时代重读《人人时代：无组织的组织力量》，如果Clay Shirky的这本著作是在互联网方兴未艾，移动互联网即将普及前夕对于连接成本降低对于社会组织变革性影响的思考，那今天就是认知成本降低对于社会组织范式的革新。从克莱·舍基的思考模式中获得的启发舍基的思考模式核心是识别并分析因“交易成本”崩溃而引发的颠覆性社会结构变化。我们可以将这个底层逻辑应用到GenAI时代。 1. 识别新的“崩溃成本”：从组织成本到认知成本 舍基的时代：互联网崩溃的是组织成本和沟通成本。人们可以以前所未有的低成本组建群体和发布信息。 GenAI时代：LLM正在使认知成本（Cognitive Costs）崩溃。 这包括： 结构化成本：将混乱的想法、复杂的信息流、零散的对话转化为结构化知识（如报告、表格、计划）的成本。 生成成本：创造初稿、提出备选方案、进行头脑风暴的成本。 翻译/转换成本：在不同领域、不同格式、不同心智模型（Ontology）之间转换思想的成本。 启发：我们应该将LLM视为一个“认知成本压缩机”。它的革命性不在于“会聊天”，而在于它能将过去需要专家团队、数小时思考、昂贵咨询才能完成的认知工作，变得即时且廉价。 2. 观察新的“涌现行为”：从“大众业余化”到“认知增强的个体” 舍基的时代：低廉的组织成本催生了“大众业余化”（Mass Amateurization），普通人也能做过去专业人士才能做的事（如新闻报道、百科编撰）。 GenAI时代：崩溃的认知成本正在催生“认知增强的个体”（Cognitively Augmented Individual）和“超级赋能的群体”（Hyper-enabled Groups）。你描述的“安装操作系统”正是这种涌现行为的核心。个体不再仅仅是信息的消费者或发布者，而是与AI共同构建和迭代复杂思想的“认知架构师”。每个人都能拥有一个“随身军师团”。 启发：未来竞争力的关键，将从“你知道什么”转变为“你如何与AI一起思考和构建”。社会的组织方式将进一步从中心化的机构，下沉到以“认知增强个体”为节点的、动态组合的项目式网络。 3. 发现新的“权力转移”：从机构到“提问者”舍基的时代：权力从拥有印刷机、广播塔的机构，转移到了能够有效利用网络形成社群的“前受众”。 GenAI时代：权力正在从拥有知识和流程的专家、顾问和中层管理者，转移到那些善于“构建问题本体”并进行“本体投射”的个体。正如你所说，能问出好问题、定义好框架的人，将能最大化地利用LLM的元认知能力。他们能“驾驭”AI，而不仅仅是“使用”AI。 启发：“提问”本身成为了一种核心生产力。定义问题、构建框架的能力，将成为新的“元技能”（Meta-skill）。
#GenAI时代 #认知成本降低 #认知增强个体 #提问者权力 #社会组织范式革新
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Oasis Feng
3个月前
ColorOS 15 如何配置才能让 FCM 正常工作？（已登录 Google 账户）
#ColorOS 15 #FCM #Google 账户 #配置 #登录
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的定价管理是怎么设计的？ 最初想把定价做成可视化管理的动机有几个： 1、前端和后端所需要的定价信息是不一样的，所以需要各自维护一个对象，比较麻烦。 2、需要区分开发环境和正式环境的Stripe Pricing ID，每次都要检查确认；而且复制Stripe上的定价数据也麻烦。 3、因为模板要做多语言，定价信息放在前端要改很多个文件，而且json文件不能注释，无法快捷备份旧的定价方案。 做出来的成果是这样： 1、严格的环境隔离； 2、Stripe定价和优惠券都能一键配置； 3、定价展示信息灵活配置、多语言json统一管理，支持AI翻译； 4、可以设置卡片排序和是否激活，方便备份旧的定价。 截图里提供了更详细的文字介绍。 这样做也能够适应绝大部分场景，比如： 1、定价管理最后一项可以自定义权益，代码里根据权益定义给用户升级权益即可。 2、看p7-9，这一套方案只需修改少量代码，也能提供不同的定价展示方式。 用习惯的朋友会告诉我这套流程很有特色、很好用。 但问题也不是没有，比如： 1、严格的环境隔离，出现过几次用户只创建了开发环境的定价卡片，然后提问为什么生产环境无法展示定价。 2、多语言卡片每次修改卡片展示内容，需要修改全部语言的json，但有用户修改完p4没修改json，以为是代码出bug了。 3、无法支持不同模块提供不同定价内容的场景，也就是定价要可分组。 Nexty下一个版本会支持在代码里配置定价信息，这样不习惯可视化管理定价的朋友就可以通过修改代码实现需求了。
#定价管理 #可视化配置 #环境隔离 #多语言支持 #Stripe
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XDash
3个月前
把智能耳机跟 Manus 打通了。 以后我可以一边走路/开车/带娃/做饭/冥想/睡前，一边随时把想到的点子说出来，然后等着 Manus 自动帮我做完了。 比当年锤子手机「闪念胶囊」更好之处： 1）只要耳机挂着，我就纯用语音，不需要用手按按键； 2）不光记录闪念，更是直接 agent 干活，交付结果。
#智能耳机 #Manus #语音助手 #自动化 #效率
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Dong
3个月前
虽然中文不行，但一次就能生成这么整齐好看的对比图，真的很惊艳！vibe designing 要开始抢 vibe coding 的热度了😍
#中文不行 #对比图 #vibe designing #Vibe Coding #惊艳
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SleepyZone
3个月前
Vibe Coding 的魅力！做一个 prompt 管理轻轻松松
#Vibe Coding #prompt管理 #轻松
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dontbesilent
3个月前
《小红书的技术水平》 连小数点都整不明白
#小红书 #技术水平 #小数点 #负面 #质疑
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Josh
3个月前
对着满屏的编译错误叹气，Rust 可太难了…
#Rust #编译错误 #编程 #困难 #叹气
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我鼓励大家带着你的原生问题本体与AI交互，在反投射后坚持输出，因为AI的反投射往往会超出你当前的认知，也许在未来的某一天你读着你与AI共生认知输出，会感动得流泪。 另外很可能会遇到超出你当前认知的范友被你自己尚未理解的输出所触动，从而建立新的连接。
#AI交互 #反投射 #认知输出 #未来连接 #情感触动
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Viking
3个月前
现在用的最多的 MCP 是 Context7， 通过它能更新到最新的技术文档，用大模型的时候就不会有过时的文档了，对开发提升还是挺大的，尤其是那些前端更新很快的工具，看一下 ranking： 确实也是排到了第二名。 别的感觉都不怎么用了，有的工具用起来有点脱了裤子放屁的感觉，不知道大家常用的好用的都有哪些？
#MCP #Context7 #技术文档 #大模型 #前端工具
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Ye Lanlan
3个月前
Vibe coding 也没有跳出之前 LLM 的使用规则：使用它的人越强，越能发挥出它的能力，从而与他人拉开更大的差距。 因为 LLM 工作在你的历史代码、你撰写的 Issue 和 PR 上，这些内容会成为它的上下文，并影响其输出。 因此，写出高质量的代码、清晰且有效的 Issue 和 PR 描述，变得尤为重要。
#Vibe Coding #LLM使用规则 #高质量代码 #Issue和PR描述 #技术差距
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meng shao
3个月前
前几天看到各家 AI Coding Agent 争相宣布 Sonic (Grok Code Fast 1) 的接入，终于等到了官方发文，看看最近各家模型都在推出的 Coding 模型，相比通用模型会有什么特别之处 👇 核心内容：grok-code-fast-1 是什么？ xAI 推出的新型 AI 模型，专为编程任务优化，特点是速度快、成本低，特别适合日常的“智能体编码”（agentic coding）工作流。所谓智能体编码，是指 AI 通过多次推理和工具调用来完成复杂编程任务。解决现有模型在这种场景下反应较慢的问题，带来更流畅的体验。 Sonic 有什么特别？ 1. 全新架构，专为编程设计 · xAI 从零开始设计了模型架构，预训练数据包含大量编程相关内容，后训练数据则基于真实的代码提交和编程任务，确保模型贴近实际开发需求。 · 模型熟练使用常见开发工具（如 grep、终端、文件编辑），能无缝融入主流 IDE。 2. 超快速度 · 通过创新的推理技术和提示缓存优化，模型的响应速度极快，平均 190 tokens/s（TPS），远超其他模型（如 Claude Sonnet 4、Gemini 2.5 Pro 等）。 · 缓存命中率高达 90%，进一步提升效率。 3. 多语言支持，功能全面 · 模型擅长多种编程语言，包括 TypeScript、Python、Java、Rust、C++ 和 Go。 · 能处理从零开始的项目开发、回答代码库问题到修复 bug 等各种任务。 4. 经济实惠 · 定价为：输入 $0.20/M token，输出 $1.50/M token，缓存输入 $0.02/M token。 · 相比其他高性能模型，它在性能和成本之间取得了平衡。 5. 免费试用 · xAI 与 GitHub Copilot、Cursor、Cline 等合作伙伴联手，限时免费提供 grok-code-fast-1，让开发者体验它的能力。 性能如何？ · 在 SWE-Bench-Verified 测试中，模型得分 70.8%，表现优异。 · xAI 不仅依赖公开基准测试，还通过真实开发者的日常任务评估模型，确保它在实际使用中的表现可靠。 · 开发者反馈称，grok-code-fast-1 在速度和实用性上表现突出，甚至改变了他们的工作方式。 未来计划 · xAI 在上周以代号“sonic”悄悄发布了该模型，并根据社区反馈快速迭代。 · 未来几周，xAI 将推出支持多模态输入、并行工具调用和更长上下文的新版本。 · 开发者可以通过 xAI API 使用该模型，定价透明，同时 xAI 提供了「提示工程指南」帮助用户优化使用体验。 如何体验？ · 平台：可在 GitHub Copilot、Cursor、Cline 等合作伙伴平台免费试用（限时）。 · API 访问：通过 xAI 云控制台使用，价格如上所述。 · 更多资源：xAI 提供了模型卡和提示工程指南，开发者可以查阅详细信息。
#Grok-code-fast-1 #AI 编程模型 #XAI #智能体编码 #快速