Jim Liu aka 刘指导

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Jim Liu aka 刘指导

Jim Liu aka 刘指导

@jimnox

AI & Fullstack developer👨‍💻 | Working from home🏠

Guiyang, China Katılım Mart 2010
225 Takip Edilen292 Takipçiler
Jim Liu aka 刘指导
gpt-5.6-sol 在 high 下工作时间忒长了,我现在甚至想开到 medium……
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Jim Liu aka 刘指导
“长微博”
宝玉@dotey

我把那种号称省 Token 的 Skill 叫“电报体 Skill”。 我们小时候语文课要学电报文,老师先给出一件事,比如母亲生病,要让在外地工作的哥哥赶紧回家,然后全班比赛拟电文,看谁用最少的字把事情说得最清楚。 最后能精简到四个字:“母病速归”。但再精简成“母病”或者“速归”都不行,因为收到的人不明白该干嘛或者发生了啥。 那时候要写电报体是为了省钱,电报按字收钱,每个字都是钱。 这种“惜字如金”的技能,现在在 AI 圈子里以 Skill 的形式复活了。 GitHub 上有个叫 Caveman 的项目,2026 年 4 月上线三天就冲上 Trending 第一,目前攒了 8.7 万颗星。它的作者 Julius Brussee 是荷兰莱顿大学一个 19 岁的大一新生,做的事情极其简单:在 Claude Code、Codex 等 AI 编程工具的提示词(prompt)里加一段指令,让 AI 像原始人一样说话。删冠词、删客套、删连接词,只留技术要素。 项目 README 声称能省 65% 的输出 token。听起来很牛逼。但跟电报体一样,这是一个过渡期的产物,而且它在省钱这件事上的效果,远没有看起来那么大。 JetBrains 最近有个测试:《Does Speaking to Agents Like Cavemen Really Save 65% of Tokens? We Test》 blog.jetbrains.com/ai/2026/07/spe… 他们用 Claude Code 跑 SkillsBench 上的 86 个真实编程任务,装 skill 和不装各跑一遍,同任务、同模型、同预算,前后约 240 次计费试验,总共花了 106 美元。为了给 Caveman 最好的发挥空间,他们还强制它在每次回复中生效。 结果:输出 Token 只省了 8.5%。因为是强制开启,这 8.5% 已经是天花板,日常使用里它得自己判断要不要触发,只会省得更少。 为什么差这么远?因为 65% 这个数字来自聊天场景。你问 AI 一个问题,它回你一大段话,把客套和废话砍掉,确实能省一大半。 但智能体的 Token 消耗大头从来不是在聊天,工具调用、系统提示词、各种 Skills、MCP等等这些才是大头。 Caveman 优化的那部分,在整张账单里本来就是零头。好比公司要压缩差旅费,机票、酒店和打车一项没动,先把每天 2 块钱的矿泉水取消了。 电报体也不是没代价的,一句“Fixed auth. Tests pass.”看起来很省 Token。但它没告诉你修的是登录过期、权限校验还是刷新令牌;跑的是一个单元测试,还是完整测试套件;有没有改数据库;有没有留下兼容性风险。 这些信息不一定每次都要展开成小论文,但不能因为“说话像穴居人”就固定删掉。开发者看不懂 Agent 做了什么,只好追问。Agent 再读一遍文件、再跑一遍测试、再解释一次。前面省下的几十个 Token,很快会被新一轮工具调用吃回去。 电报体能工作,靠的是双方共享大量背景。“母病速归”只有四个字,收报人知道母亲是谁、家在哪里、为什么要回去。编程 Agent 处理的是不断变化的代码和陌生任务,共享背景没那么可靠。 语言越短,对默契的要求越高。啰嗦,有时候就是通信协议里自带的纠错码。 电报体后来怎么样了?没有人宣布废除它。长途通信的价格降到忽略不计之后,“母病速归”自然变回了“妈住院了,你买最早的票回来,到了给我打电话”。省字数是给按字计费时代做的优化,当价格降下去了,优化就没必要了。 Token 也一样,模型单价总体是在下降的,提示词缓存(prompt caching)能让重复读取的上下文便宜差不多九成。 真正能节约成本的是上下文管理和少走弯路。少加载些没必要的 MCP 和 Skills,用聪明一点的模型少一些返工,这都比电报体省钱多了。

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HowardSu
HowardSu@HowardSu·
@scavin 我前几天临时需要给同事部署一个单页工具,就是那种把excel里公式转成网页的东西,vibe coding很快就完成了,部署非常麻烦,一开始用edge one,也就是腾讯的那个服务,没一会就不能访问了,后来不得不实名开个一个云服务,这时候就很期待cloudflare page这样的东西能在国内有个copycat了
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Jim Liu aka 刘指导
Codex 现在不搞 5H 限制了,我的牌子也该重新设计了。 这回我打算参考 WoW 游戏里“打盾”的 WeakAura 设计思路,把“用量”和“时间”放在同一个维度里。如果“用量”跑得比“时间”快,那就说明该省一省,或者要准备好重置次数了;反之,就说明该努力蹬了,哈哈!
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Jim Liu aka 刘指导
@HowardSu 苏局谦虚了,主要是我现在离了 AI 就如同没了脑子,我只能花钱办事,订最贵的套餐,用最新的 LLM……
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HowardSu
HowardSu@HowardSu·
@jimnox 刘指导我现在也是付费上班,但是我用的是这个,
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HowardSu
HowardSu@HowardSu·
@jimnox 理解了,刘指导,还是富裕和贫穷的差距
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Jim Liu aka 刘指导
我一直对跨平台 UI 不感冒,因为我比较喜欢用上系统原生组件(至少原生设计语言)的 UI,而跨平台 UI 基本都是很中庸的模样。
宝玉@dotey

真佩服 Vercel 的挖坑速度,又开了个大坑,后面就看能不能填上了。 Native SDK 是一套用 Zig 语言构建原生桌面应用的开发框架,它想解决的问题是用声明式标记语言写 Native UI。 要我说,在 AI 时代之前,这类框架真的挺有价值的,写一遍到处能运行。 现在 AI 时代,不如同一套设计,让 AI “翻译”到不同平台,Mac 你就老老实实用 AppKit(SwiftUI 都没必要),既能保证性能和兼容性,又能避免去踩跨平台框架带来的各种坑。 当然只是我观点,仅供参考,下面是项目的介绍: 主流方案(Electron 之类)往往要把一整个浏览器打包进去,应用体积和内存占用都很夸张。Native SDK 的做法是保留声明式的写法,但把浏览器换掉,用自己的渲染引擎直接往操作系统窗口里画像素。 开发体验上,界面写在 .native 后缀的标记文件里,逻辑用 Zig 写,架构是 Model/Message/Update 的单向数据流,跟 Elm 那一套思路类似。状态变更只发生在一个 update 函数里,界面层只负责绑定和派发消息,不能直接改数据。这种约束带来一个好处:整个应用的行为是确定性的,可以录制一次操作、无头回放、逐帧对比状态指纹来做自动化测试。 框架自带了一套组件库(按钮、输入框、Tab、对话框、虚拟列表、图表等),默认就有排版和配色,拿来就能用。定制走设计 Token 体系,换一套 Token 就能换一套视觉风格。CLI 工具链也比较完整:native init 创建项目,native dev 热重载开发,native check 做静态校验(能检查标记文件里的数据绑定是否跟 Zig 的 Model 和 Msg 类型匹配),native test 跑无头 UI 测试,native build 出发布包。最终产物是几 MB 的单体二进制文件,不带解释器和运行时。 一个有意思的设计是它把 AI Agent 协作作为一等公民考虑:每个应用内置自动化服务器,Agent 可以读取无障碍快照、操控控件、断言运行时状态、截取确定性截图。CLI 还自带 Agent 技能文件,用 native skills list 可以查看。 平台支持方面,macOS 最成熟(Metal 渲染、原生菜单、托盘),Linux 和 Windows 可用但功能少一些,iOS 和 Android 处于实验阶段。WebView 作为可选项在桌面端也能混用。项目目前还在 pre-1.0 阶段,API 仍在变动,采用 Apache 2.0 开源协议。

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Jim Liu aka 刘指导
Codex 的 Pet 真好玩,曲别针如是说。 把高大状的微信头像做成了 Codex Pet,工作的时候可以解压。
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宝玉
宝玉@dotey·
1 年前 Vibe Coding 的日常
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Jim Liu aka 刘指导
Jim Liu aka 刘指导@jimnox·
过年啦!Codex 又重置了。 现在我就是 ROP:Reset-Oriented Programing,也叫 RDD:Reset-Driven Development😎
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