狄K
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狄K
@Could76Yy
半透明的参与感, 186/74. 随缘私信回复
Wilayah Persekutuan Kuala Lump Katılım Kasım 2013
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前端的工作真的快保不住了!
有人把 Stripe、Linear、Figma、Ferrari 等顶级品牌的设计系统全部扒下来,做成 DESIGN.md 文件,GitHub 已经 5.4万 Star!
一个md文件丢进项目根目录,告诉AI「照这个风格做」,它就直接吐出品牌级UI。
配色、字体、组件、间距、设计语言全都有,甚至带Prompt指引。
覆盖Claude、Cursor、Vercel、Apple、Nike、Tesla等几十个顶级品牌。
以前做UI要找设计师、改来改去,现在复制一个md就完事。
这已经不是辅助,这是直接替换整个设计流程!
github.com/VoltAgent/awes…

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爆肝制作,全网最全最细Codex 零基础保姆教程!👇👇
这一期视频跟完,保证让你成为Codex专家!
从安装、界面、权限,
到 Skills / Plugins,
到做网站、PPT、Excel、部署和自动化,
一路讲到浏览器和电脑自动操控!
视频我精剪过,零废话,不会浪费你一秒的时间!
时间戳:
00:00 开场
00:36 Codex对比ClaudeCode
02:07 安装
02:27 项目与聊天
04:37 多任务并行
06:27 权限系统
08:15 Skills和Plugin
10:53 文档,表格和PPT
13:23 自动化
15:22 AI编程:个人网站
19:16 操作电脑/浏览器
21:36 结尾总结
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到底什么是Token?搞懂AI的入门必修课
1. AI大模型根本没法直接处理我们输入的原始文本,所有内容处理的第一步,都是先把文本转换成Token
2. 说白了,Token就是文本喂给模型之前,被拆分成的最小处理单元
3. 一个Token可以是一整个单词、单词的一部分、标点符号,甚至只是一个空格
4. 常用词通常只会被拆成1个Token,而长词、生僻词往往会被拆成更小的片段,比如英文的encoding就会被拆成encod+ing两段
5. 给大家一个通用的换算参考:1个Token大约对应4个英文字符,或是3/4个英文单词;不过这个数值不是固定的,会根据语种和分词器(Tokenizer)的不同发生变化
6. 完整的处理流程是这样的:先把文本分词转成Token,再把每个Token映射成对应的数字ID,接着把ID转换成模型能识别的向量,走完这三步,模型才会正式开始处理你的内容
7. 还有大家常听的「上下文窗口」,也是用Token来计量的——窗口的Token上限,直接决定了模型单次对话能「记住」多少内容
8. 最后一点大家肯定很关心:Token也是生成式AI的核心计价单位,我们平时用AI花的钱,全都是按Token的用量来结算的
上面说的还只是冰山一角,Token背后的底层逻辑远比你想的更有意思。

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