yu Zhao

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yu Zhao

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@Gilbert952711

Katılım Kasım 2022
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i5ting
i5ting@i5ting·
问:公司用java,推ai全栈,我是应该继续用nodejs还是? 答:本质是区分做正确的事和正确的做事 业务优先是正确的做事 先保住工作 然后再学好ai,这是做正确的事。至于什么语言,在今天来说已经不重要了
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0x鸣人
0x鸣人@LuBtc888·
强推兄弟们去看这期腾讯WorkBudy产品负责人Jason的深度对谈播客! 比起百篇AI教程,这一小时的官方干货内容更有价值,认知拉满。 Jason认为:2021年他还计划让孩子学编程,可到2026年,编程早已不再是稀缺技能。 AI时代真正的核心竞争力,是洞察力、审美和清晰的表达能力。 播客里的文科生案例格外有启发:一位不会写代码的前媒体人,因整理七千多首杜比音乐屡屡碰壁,被迫借助AI工具自研App。 他反复调试、拆解文件、摸索部署,踩遍无数坑,耗时数月打磨,最终做出的杜比音乐App已迭代至3.2版本,成功上架App Store。 支撑他坚持下来的,是AI的正向反馈。每当他思路正确,AI就会给予肯定。 这一点精准戳中了在否定式教育中长大的东亚人,我们很多时候不敢尝试,不是能力不足,而是长期被否定,内心充斥着“自己不行”的自我怀疑。 过往学习做事,出错总会被指责、挑错,久而久之就畏手畏脚。 但AI不会评判、不会打压,只会精准捕捉你的闪光点并给予鼓励,慢慢抚平长期积累的自我否定。 如今各类AI新名词层出不穷,很多人盲目报课学习,却始终不敢上手实操。 其实AI学习不必追求一步到位,不用执着于开发上架级别的项目。 如果你也害怕出错、不敢起步,不妨从小事尝试:用AI写简易脚本、整理杂乱文件。 你会发现,自己从来不是能力不够,只是从未被好好肯定过。 AI时代的成长,不必焦虑畏难。敢于伸手尝试,就会发现前路远比想象中顺遂,与大家共勉。
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CodeAlpha
CodeAlpha@RealCodedAlpha·
Anthropic 官方团队把 Claude Code 从底层原理到真实项目实战,完整讲了一遍! 如果你只是会让 Claude Code 写代码,却还没搞懂它如何读取文件、调用工具、管理权限、调度 subagents,这个视频值得收藏! 我整理了重点时间线: 00:00|Claude Code 底层如何工作 04:51|Permissions:哪些操作允许、询问或拒绝 10:46|如何把 Code Review、部署流程做成 Skills 15:08|Intent-driven development 到底怎么做 22:40|用语音 Prompt 从零构建 3D 游戏 32:55|用 Branch、Draft PR 和 GitHub CLI 控制交付 38:15|Auto Mode 如何减少重复授权 40:48|用 Dynamic Workflows 并行调度多个 Subagents 46:53|从 Demo 走向 Production 的工程原则 55:33|Claude Code 如何用于研究、数据和媒体处理 我认为最值得看的是 Lydia Hallie 拆解了 Claude Code 的真实运行方式:模型本身没有长期状态。 文件内容、终端输出、Git 分支、工具调用结果和会话历史,都是由外层的 Agent Harness 维护,再在每一轮重新组装给模型。 这也解释了为什么真正影响 Claude Code 效果的,不只是 Prompt,还有:CLAUDE.md、Skills、Permissions、Verification、Git Workflow、Subagent 编排! 视频最后还有一个很重要的提醒:AI 能一次生成大量代码,不代表这些代码都应该被合并。 架构、验证、安全、Review 和最终质量,依然由人负责。 这可能是目前理解 Claude Code 最完整的一小时。 建议先收藏,再跟着时间线看!
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Xudong Han
Xudong Han@Xudong07452910·
现在很多人学 AI Agent,还停留在「能不能跑一个 demo」。 但真正难的可能是:这个东西上线之后,能不能长期稳定地跑。 CMU 2026 春季这门 MLiP / AI Engineering 课程,我觉得很值得关注。它讲的不是怎么训练一个模型,也不是怎么写几个 prompt,而是怎么把 ML、LLM 和 Agent 变成真正的生产系统。 里面会讲部署、测试、监控、MLOps、安全、隐私、公平性、可解释性,也包括 Agents 相关的很新的工程内容。 这个课程项目不是做一个玩具 demo,它想让学生在相对真实的生产条件下,构建、部署、评估并维护一个面向 100 万活跃用户的推荐系统。 这其实很符合接下来 AI 的发展方向。 Agent 能写代码、能调用工具、能完成任务,已经不算最稀奇的部分了。真正有门槛的是:它犯错怎么办?怎么监控?怎么回滚?怎么评估?怎么控制成本?怎么在高负载下稳定运行? AI 工程的核心,正在从「模型能力」走向「系统可靠性」。 如果你想理解 Agent 怎么从 demo 走向真实产品,这门课可能比很多单纯追热点的 Agent 课更值得看。 rdi.berkeley.edu/adv-llm-agents…
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geniusvczh
geniusvczh@geniusvczh·
测试本来就应该开发做,而且全栈是有助于降低摩擦的,同一个feature就应该从前做到后才能避免无谓的“商量”,不然总是把时间花在联调上,这几十年的联调大粪还没吃够吗。所有技术工种都转码农和网管不需要其他岗位了。我觉得关键在于改革的同时不能缩短deadline,不然一切都是白搭🤪
i5ting@i5ting

我特别反感某些垃圾cto,上来就说先裁测试,然后前端。或者让前端、测试转全栈,术业有专攻,守住专,扩其他技能,但你依然要前端的全栈和后端的、qa的全栈一起搭配,才更合理。如果都是后端全栈,或者前端全栈或qa全栈,死的比歪脖抠腚还惨。 同样是衣服,七匹狼和森马还是有差异的,很多时候里子和面子都需要。 ai提效,我建议一视同仁,不要区分角色。

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yu Zhao
yu Zhao@Gilbert952711·
@failcatcat 直播时他说自己是哈工大的,他到底是哪个大学的
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失败猫猫
失败猫猫@failcatcat·
立党个臭傻逼以为自己上山大德州农工一定是因为家里书买少了,如果家里放点教材买个mac mini小孩就自动在数理海洋徜徉的话,那他起码是个mit起步
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caoz
caoz@caozlog·
非洲有个国家叫做卢旺达,经历过恐怖的岁月,但从废墟中重生,最近成为经济增速最快,治安最好的非洲国家,那么中国互联网上普遍说他们是学习中国好榜样,人家其实一直学的是新加坡,他们总统一直视李光耀为偶像,当然,和中国合作很多,中国企业在当地有很多,这不奇怪,新加坡也是。
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火山哥🕊️
火山哥🕊️@huoshan007·
谷歌这门免费 1 小时 Agent 工程课,有点离谱。 不是那种灌水公开课,是真把很多付费课按地上摩擦。 时间戳直接抄作业: 00:00 构建第一个 AI Agent 08:24 Agent 记忆:短期、持久、长期 28:34 Agent loop 和长期代理 40:04 MCP vs API,这段单独就值 1:00:22 多 Agent 系统 60 分钟看完,再去读配套文章,直接动手搭一个能自我改进的 Agent 系统。 这种东西还免费放出来,卖课老师看了估计沉默半天。
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i5ting
i5ting@i5ting·
这个面试宝典还算不错的。leecode那75道题我是刷过的。我经验:看完mdn array上的40个方法,然后做这75道题,基本上算法就差不多了 github.com/yangshun/tech-…
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Jiayuan (JY) Zhang
Jiayuan (JY) Zhang@jiayuan_jy·
我在大学里是如何自学 CS 的? 在搜索资料的时候找到了之前做的一个总结,不是非常典型,但是也可以作为一个参考,在本科学校不是特别好的情况下如何自学 CS。 - a thread -
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caoz
caoz@caozlog·
经常有人说我比较温和,不像 @Fenng 那样会在直播间或评论区爆粗口,其实这是误解,我一直说冯老师比较慷慨。我在我的深度读者群里一样骂人,因为人家给钱了,而且是持续付费的,我才愿意去批评,普通网民,又没给钱,又不是我儿子,我没那么慷慨。 附图是女子自由搏击冠军张伟丽接受采访。
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Fenng
Fenng@Fenng·
老舅先把列表关注起来了,大家随意。
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Kai
Kai@real_kai42·
😳 我其实去年回国找工作的时候,也接到了人生第一次笔试... 算法题,四个题,我交了白卷 虽然笔试时间是四个小时,但我知道给我一整天,我也就最多做出来一个题 至今不知道,做 agent 为什么要考这个题目长度就几百字的算法题....
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winter
winter@winter_cn·
你首先要搞清楚的是,今天的多数程序员本身就是商业系统的一部分,工程、可维护性、质量,并非“一堆nerd仗着别人不懂凭借兴趣搞出一堆规矩”,而是在商业系统中长期自然选择淘汰留下的结果。而少数自媒体蛆虫没有用代码赚到过一分钱,却尝试把自己包装成“懂商业”。
North@CreaoAI@anorth_chen

X上的程序员真的很喜欢借着各种事件反复表达一个核心观点:vibe coding会带来代码可维护性、系统稳定性、工程质量失控等问题。 这个观点背后其实还有一个隐含诉求:这些问题最后还得靠我们这些专业程序员来解决,靠我们设计优雅、专业、可维护的工程代码。否则你vibe出来的代码没有任何价值。 程序员什么时候才能真正明白,技术是为商业、为业务服务的。 如果你不是天才程序员,没有能力推动技术边界创新,那你在商业系统里首先就是成本。企业雇佣你,不是因为你写的代码优雅,不是因为你对工程洁癖有信仰,而是因为你能用技术解决真实业务问题,带来收入、效率、增长或确定性。 vibe出来的代码没有任何价值? 卖不出去的软件才没有任何价值。 自嗨在自己的技术世界里搞各种工程设计、代码架构、优雅抽象,最后产品没人用、客户不买单、业务跑不起来,那些东西都只是工程师的自我感动。 很多人嘴上在批评vibe coding,实际上是在防守自己的劳动力价值。他们期待那些对真实世界有判断能力、能定义问题、能找到市场的人,继续认可他们的“专业性”,继续给他们开更高的工资。 真实世界从来不按工程师的自尊心定价 它只按结果定价。

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geniusvczh
geniusvczh@geniusvczh·
这个我已经不看了,但是我会看unit test。不能全绿AI自然会一直返工,但是全绿了呢?我就得看他是怎么绿的,有没有搞事。测试都过了我再来想架构的事,这就成了一个如何重构的问题了。所有自动化测试包囊不了的问题都是没办法让AI高质量完成的🤪
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lidang 立党 (劝人卖房/学CS/买SP500/纳100/OpenAI/Anthrop第一人)
AI焦虑的本质是中老年焦虑。 一个精力无限、有好奇心的年轻人,开着3个claude code,使用goal driven一次跑100小时,同时开着ChatGPT、claude,零散时间刷刷推特,每天上手两三个新工具, 一个彻底失去欲望、没有精力、睡眠不足、学习能力为0、油盐不进的滚刀肉中老年人,已经几乎被AI斩杀了, 中老年人既不接触任何AI工具,也没办法高强度使用AI Agent,没办法摸清能力边界,没办法每天高强度学习新的Agent或者diffusion model新工具, 中老年人唯一能看懂的,就是抖音、youtube、公众号、小红书上无穷无尽的AI焦虑大水逼文章,挨个自己往里套, 跟每天上百度百科搜癌症高血压糖尿病的老年人一样,越看越焦虑,越看越觉得自己马上要死了。 AI工具的爆发,本质上是个人学习能力的最大平权, 无论你是清华在职EMBA,压榨学生吃红利的院士长江学者,还是吃资源人脉红利的地方律所合伙人,还是常年吃政企关系饭接微信小程序和php外包的小包工头,还是民办三本、英国澳洲商科水硕进外企管培生一路吃市场经济红利, 在AI平权时代,一切不学习、不懂技术、不学计算机、不看源代码、不摸技术能力边界、不思考产品、不关注行业的人,一律会被公平斩杀淘汰。
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