AI探索指南

  1. 我觉得程序员跟非程序员的 Vibe Coding 的一个最大区别在于,程序员有知识储备,所以天然地会对庞大代码中的某些部分的实现抱有好奇心

    我觉得程序员跟非程序员的 Vibe Coding 的一个最大区别在于,程序员有知识储备,所以天然地会对庞大代码中的某些部分的实现抱有好奇心。
    我经常会这样问 Coding Agent:
    1. 这个 Bug 的根本原因是什么呀?以后该怎么避免呀?
    2. 这个需求需要注意哪些细节呀?
    3. 如果触发了这个 Edge Case 该怎么去解决呀?
    这种自然而然的好奇心,其实并不需要消耗太多的精力(反而很有趣,因为像一本童故事书的展开一样,不失为一种娱乐活动),但它却是侧面保证软件质量的一个小小保障。也更能够去解决一些复杂系统面临的事情。
    也就是说,程序员本人反向成了 Coding Agent 的某一个 Skill。
    我称之为 steerability-skill。

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  2. 今天凌晨五点的时候,我让 AI 帮我打磨一段文案,打磨三遍给我看

    今天凌晨五点的时候,我让 AI 帮我打磨一段文案,打磨三遍给我看。
    AI 改完之后,我发现一遍比一遍讲究,但是一遍比一遍缺人味儿。
    我已经用上最贵的 Claude Fable 5 了,还这样,让我很生气。
    最后我跟 AI说,你改完之后,人味儿变少了。
    我说不清什么是人味儿,只知道我感受不到文字背后的那个人了。
    我们讨论很久,最后讨论出的结论是,AI 写的东西,背后缺少一个东西:
    存在感。
    人写的字背后站着一个具体的人,他在具体的位置上,付出过具体的代价。
    然后把聊的关键信息做成了一个技能,这就是:
    《人味儿写作心法.skill》
    它特别适合自己写文章或口述后,让 AI 来改稿的场景。
    开源免费发布。
    给你的 Agent 装上它,让你的文字变得有人味儿
    http://github.com/orange2ai/renwei-writing
    @aigc1024

  3. 开源,免费,小米的 Code 工具来啦

    开源,免费,小米的 Code 工具来啦
    一开始还在好奇为啥直接开源,仔细研究发现是基于 OpenCode 改的,不过很多设计理念都很不错,把原本需要人工调教的很多方式直接集成了,有几个特色的点:
    - 无限上下文,其实就是在多个 context 长度位置进行 checkpoint 总结落盘,自动压缩,用户无感知。
    - 任务目标多决策并发生成,最终由模型选择最优解
    - goal, dynamic workflow,dream 等常见能力都实现了
    - 自进化,其实就是周期性基于历史 session 自动创建 skills
    还有很多,看起来还是值得试试的,最主要开源,大家可以直接研究借鉴,很多设计理念都非常一致,看来大家都是殊途同归,btw,小米 AI 团队这几个网站的设计品味还都蛮在线的,能看到人味的存在真实非常好👍
    https://mimo.xiaomi.com/mimocode

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  4. 我观察到身边朋友同事们的 ADHD 越来越严重了

    我观察到身边朋友同事们的 ADHD 越来越严重了。
    很容易被细小琐碎的事分散注意力,
    反而对大问视而不见。
    把关掉通知,独自沉浸在一件完整的大事里,变得越来越不可能。
    进入心流,也变得越来越难。
    AI 的高速执行,还加重了这个问。
    每两三分钟一次的对,是一次次注意力集中和注意力涣散的交替循环。
    我们该如何来拯救自己的前额叶呢?
    @aigc1024

  5. 给编码智能体用的 HTML 技能,专门生成简洁的架构图、计划页和视觉文档

    给编码智能体用的 HTML 技能,专门生成简洁的架构图、计划页和视觉文档。
    https://github.com/plannotator/effective-html
    effective-html 是一套给智能体用的 HTML 技能,专门做自包含的、好看的 HTML 交付物。三个子技能:html 做通用页面,html-diagram 做全屏架构图和系统图(SVG 优先),html-plan 做计划页。

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  7. 硅谷PayPal帮主彼得·蒂尔认为,AI正终结过去200年,以数学能力为核心的精英体系

    硅谷PayPal帮主彼得·蒂尔认为,AI正终结过去200年,以数学能力为核心的精英体系。工程、量化等“数学型人才”的逻辑优势,正在被AI迅速替代,其职业护城河也正在消失。未来真正的竞争力,在于叙事、社交语境理解,以及把AI嵌入社会系统的语言型人才,这才是人类独特优势。工业革命让肌肉贬值,AI革命正在让“纯计算的大脑”贬值。未来的胜出者,是那些能用语言驾驭算法、用叙事锚定价值的社会系统操盘手。
    作为程序员: 别只埋头代码,而是要多练自然语言描述问;学产品思维和用户研究,理解非技术需求;开发时优先考虑伦理、社会影响;选领域深耕;把代码变成“能讲故事”的系统。未来你的优势是“代码+叙事”。所以,年轻人别慌着放弃STEM,也别觉得学文科就躺赢了。真正该练的,是用AI思考更深的问、讲出更动人的故事、构建更复杂的社会系统。蒂尔指出了方向,但真正的游戏,才刚刚开始。
    说白了,需要文理兼修,才能走得更远。

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