杜冠魁

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@duguankui

产品匠人 | 24年技术老兵 | 开源软件Dignite ABP的作者 从To B到To C,用AI探索简约产品 现居日本,做「时机智算」和「数字工坊」

Osaka-fu, Japan Katılım Mayıs 2019
376 Takip Edilen229 Takipçiler
杜冠魁
杜冠魁@duguankui·
最近几天X上出现很多AI咨询服务的日本广告,结合前段时间有人说懂AI➕懂日语就能拿下日本企业的AI顾问单子,看来此言不虚啊!
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阿海
阿海@funabashi_ahai·
都说经营管理签证收紧了,但我认识的那几个朋友都下了,都是一年,都没满足所有条件,即雇佣日本人或永驻者,日语过关,这是入管给的三年整改期间?虽然签证下了,有开店的说还是考虑离开,因为不喜欢这个不确定性,对此非常理解,也很同情他们的颠沛流离。 但我依然支持高市政权,不觉得自己选错了,经营管理签证的变化上就算有不妥,和高市政权在大局面上力挽狂澜,确保日本今后发展的成绩比,不值一提。对日本的大趋势来说,经营管理签证的执行层面的变化是小到不能再小的问题,但对一个想长久经营店铺的人来说,是大问题。 日本转向带起来的一粒灰,落在了一个外国人头上,也许就是一座山。 时也命也,麻绳偏挑细处断。
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Lime Z
Lime Z@LimeZ10040746·
@duguankui @guanyuhan426 楼主所说,吉野家一碗牛肉饭330日元(现在差不多450)折合成加币差不多3块到4块,这个价格在加拿大吃不上牛肉饭的。一般加拿大一份外食快餐大概在10加币左右,已经是日本的两倍多了。这么说您能接受么
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guanyuhan426
guanyuhan426@guanyuhan426·
日本的恩格尔系数达到了1980年以来的最高,食品支出占了收入的28.8%,这是个需要关注的问题,因为只要你在日本生活还去过美国和欧洲的话,就会发现日本在发达国家里面食品价格是超便宜的,即使现在食品价格涨幅很大,说明日本的实际收入实在是太低了,恐怕通胀起来以后会出现吃不起饭的情况
guanyuhan426 tweet media
47NEWS@47news_official

【速報】25年度のエンゲル係数、45年ぶり高水準 47news.jp/14287039.html?…

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杜冠魁
杜冠魁@duguankui·
@whyyoutouzhele 内心想骂一句,是因为自己还是中国人,还TMD要点脸。才十几年时间倒退到如此地步了,心里真憋得慌啊
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李老师不是你老师
李老师不是你老师@whyyoutouzhele·
川普在现场接受学生队伍的欢迎,并做出标志性手势
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杜冠魁
杜冠魁@duguankui·
@turingbook mcp / agent skills 这些协议都是他们搞得,为AI的基建做出了重大的贡献,是一家值得尊敬的公司、团队
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刘江/LIU Jiang
刘江/LIU Jiang@turingbook·
@duguankui 嗯说专注肯定是对的。具体原因最近姚顺宇说了一些:Anthropic团队长期合作、更团结有默契,技术老大有公信力能拍板,执行力强。敏感地发现了Coding这个差异化机会,然后扑上去搞定,业务上做大了。中间很长时间OpenAI甚至没注意coding这么重要。
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刘江/LIU Jiang
刘江/LIU Jiang@turingbook·
关于Anthropic为什么能赶超OpenAI。很多人可能没注意一个细节,其实GPT-3的核心研发团队就是Anthropic这帮人,他们走了以后OpenAI花了不少力气才接住摊子。
思维怪怪@0xLogicrw

前 Anthropic 研究科学家、现 Google DeepMind 研究科学家姚顺宇,在 @zhang_benita 播客「语言即世界」中首次披露了 Claude 3.7 的内部研发过程。他在 2024 年 10 月加入 Anthropic 后被分进一个名为 Horizon 的团队,当时整个团队只有 10 到 11 个人,却负责 Anthropic 强化学习的全部工作,包括数据、基础设施和算法研究。Claude 3.7 从启动研究到最终发布总共耗时四五个月,前两三个月做算法和数据研究,后两个月做训练和基础设施搭建。 Anthropic 押注代码能力并非一开始就有规划。姚顺宇透露,Claude 3 之所以写代码比 GPT-4 强,背后有一个他无法公开的纯技术原因,是某个团队自下而上做出来的。Claude 3 发布后 Twitter 上的大量正面反馈验证了这一优势,Anthropic 管理层随即把代码能力升级为公司级战略全力押注。他认为 Anthropic 能这样快速下重注,核心在于技术一号位 Jared Kaplan 和 Sam McCandlish 本身就是联合创始人,技术上服众的同时也有权拍板,而 OpenAI 做不到这点,Ilya 在的时候也许行,但后来失去了决策权就走了。当时的 Anthropic 在产品方面几乎没有意识,Claude 3.5 半年内发了两个版本却用同一个名字,最终靠外界起的绰号「3.6」才勉强区分开来。

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杜冠魁
杜冠魁@duguankui·
@AYi_AInotes 虽然我对“一个周末就搞一个产品;三天就开发出一个APP”这种说辞比较敏感,但这个产品的创意真得很有意思。
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AYi
AYi@AYi_AInotes·
Damn,这个AI做的跑步App,真的绝了! 有人用Claude vibe code了一个周末, 把整个城市变成了真人版抢地盘游戏, 你跑过的每一条街道,都会自动变成你的领地, 别人跑同一条路,就能直接把你的地盘抢走, 传统健身App都是跑完给你看数据, 靠打卡 streak 逼你坚持, 这个App直接把动机拉到最满, 你会凌晨四点爬起来, 就为了抢下家楼下那条没人跑的街😁 最吸引我的不是这个App有多好玩, 是它从一个想法到能跑的完整demo, 只用了一个周末, 而且作者根本不是什么专业开发者, 以前你有一个好想法, 要写Pitch Deck,找团队,烧几十万, 花几个月才能做出一个原型, 现在一个普通人,用Claude两天就能搞定, 做完直接发X收反馈,行就继续,不行就扔, 这才是AI coding真正的恐怖之处, 它不是让程序员失业, 它是让idea的迭代速度,直接变成了周末级, 当然这个玩法早就有人做过了, INTVL在2024年就已经上线了一模一样的机制, 但这根本不重要, 重要的是现在任何人, 都能在48小时内克隆任何一个成功的产品, 然后加上自己的微创新, 健身App最没用的就是更好的数据, 最有用的是最烂的动机, 把跑步变成原始部落的领地战争, 比任何AI教练都管用一万倍, 以后再也不会有什么怀才不遇了, 你有任何想法, 周末做个原型发出来, 市场会立刻告诉你答案, 这就是2026年做产品的正确姿势, #AI #产品 #健身
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杜冠魁
杜冠魁@duguankui·
今天一天刚过半,但已经跟AI一起重构了Paperbase两个大模块: RAG由原来自己的抽象+实现,改为直接使用Microsoft.Extensions.VectorData和Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Qdrant。 Chat由原来MultiFunctionTools改为MAF SKILLS. AI Vibe Coding比得不是代码量,最终还是架构能力、产品经验。
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杜冠魁
杜冠魁@duguankui·
@tinyfool 哈哈,vibe code 时代,也会流水线化吧
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Tinyfool
Tinyfool@tinyfool·
@duguankui 就像现在可以用混凝土和机械盖摩天大楼,但是你也可以一个砖一个砖的自己垒一个猪圈
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Tinyfool
Tinyfool@tinyfool·
Vibecoding以后,我需要思考的更多,但是也正是因为代码都是ai写的,我才可以想更多。以前思考结构、ui、等等细节的时间跟思考代码怎么写,怎么debug的时间是冲突的。现在都是思考了。执行都是ai,这才是程序员回归了本质。 以前我们就既要做建筑师,又要做泥瓦匠,现在我们是纯粹的软件工程师了。
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杜冠魁
杜冠魁@duguankui·
@GeekCatX 看完你的帖子,赶紧去写一下今天上午重构的代码过程
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知识猫图解
知识猫图解@GeekCatX·
AI 时代最亏的那群人,就是既会写代码,又懒得发声的人。 你在深夜调 prompt、写脚本、跑自动化,把一个流程从 3 小时压到 20 分钟,第二天照样坐回工位,像什么都没发生。 另一个人,技术也许没你强,但他会把同样的经验拆成推文、案例、演示视频,发到 X,上热门、涨粉、接合作、拿客户。 最狠的地方不在于他比你更会做事。 而在于他比你更早明白:AI 时代,价值不再只属于“做出来的人”,也属于“说清楚的人”。 你以为自己输给了算法。 其实很多程序员,输给的是沉默。
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杜冠魁
杜冠魁@duguankui·
最近一个郭某在X上被人讨论,说说我的观点。我是个做产品比较踏实的人,但做的几个产品其实都是优秀的垃圾,架构设计优美、产品流畅,但没有市场的产品就是一个自嗨垃圾。而他做出了一堆AI工具,有人说是套壳的垃圾,我没深入看,不做评价,但他能被普通用户关注,赚到钱,还是欣赏他的生存能力。😀
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杜冠魁
杜冠魁@duguankui·
最近几天无脑用Opus 4.7 1M并且是MAX,感觉上claude不像前几天那么弱智了,是我的错觉,还是正确使用姿势?
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Polo1.4 贱🕊️
Polo1.4 贱🕊️@xiaojianjian567·
GitHub 45k星星优秀项目介绍:hello-agents Datawhale 出品,7天涨1200+,正在疯涨 这个项目是干什么的? 一句话描述:从零开始教你构建真正的 AI Agent,不是调 API 那种,是理解核心原理、系统设计、多智能体协作的那种。 它把 Agent 系统拆成了 16 个章节,从基础概念到实战项目,层层递进。学了之后你能从用 GPT 写文案的人变成能设计 Agent 系统的人。 核心技术特点 第一性原理教学。不教你怎么调 API,教你怎么从零构建 Agent 的心智模型——记忆模块、工具调用、自主规划、协议通信。 多智能体协作。从单体 Agent 进阶到多 Agent 分工、协作、辩论的系统设计。 涵盖所有主流框架。AutoGen、AgentScope、LangGraph、Coze、Dify——主流框架全部覆盖,不是 API 调用教学,是设计思路教学。 ReAct / Plan-and-Solve / Reflection 等经典范式,全部从原理到代码手写实现。 支持功能 16 个章节,5 个阶段:基础→单体→高级→实战→毕业设计。 配套完整代码仓,理论+实战结合,每一个知识点都有可运行的代码。 综合实战项目:智能旅行助手(多 Agent 协作)、赛博小镇(Agent 模拟社会)、DeepResearch Agent 复现。 额外章节持续更新:Agent 面试题、Dify 保姆级教程、GUI Agent 实战、环境配置、Skill 写法。 适合哪些人用? 第一类:想从AI 调用者升级为AI 系统设计者"的开发者。不是学怎么用 ChatGPT,是学怎么构建能自动工作的 Agent。 第二类:对多智能体系统感兴趣的研究者或工程师。多 Agent 怎么通信、协作、评估,这本书讲得很透。 第三类:想转行 AI 或者准备面试 AI 相关岗位的朋友。里面有专门的 Agent 面试题总结和答案。 学习路径:基础篇→单体篇→高级篇→实战篇→毕业设计。每一阶段都有代码,都有可跑的项目。 项目地址:github.com/datawhalechina… Polo的看法: 2025 年最容易被取代的人,是还在追新模型发布的人。 真正难被取代的,是能设计 Agent 系统、能让多个 AI 协作完成复杂任务的人。 大模型会越来越便宜,越来越开源。但怎么用这些模型构建可靠的系统,这个能力不会过剩。 hello-agents 这本书厉害的地方,在于它不教你追潮流,它教你建系统。
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杜冠魁
杜冠魁@duguankui·
做 Paperbase 的时候越来越觉得,以前那种”这个技术没搞过先别碰”的本能反应已经不太存在了。 AI 把调研成本打下来之后,二十年经验 + 敢试,比单纯的二十年经验值钱多了。
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杜冠魁
杜冠魁@duguankui·
@Philo2022 AI提高了开发者的能力下限,但AI的能力上限是由开发者能力决定的。上帝对世间的一切都是公平的,因此啊,真正的优秀的人不焦虑。
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Philo
Philo@Philo2022·
我每天使用 Claude Code 超过 10 小时。恕我直言,那些认为 AI 能一键写出高质量文章的,是真的不知道自己搞出来的东西有多垃圾。 也包括那些一键想生成个大型 App,动不动软件工程又死了,设计师又死了的
第二人格@Jay243033029583

@Philo2022 @RussiaAnti1 明天我用cc试试,前端设计一下

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