阿兹特克小羊驼

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阿兹特克小羊驼

阿兹特克小羊驼

@AlpacaNotes

AI画匠,Prompt Kiddie、球迷(勇士&马刺@ NBA,利物浦@英超) 休憩于科技与人文的十字路口 探寻科学、思想与生活的张力

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阿兹特克小羊驼
阿兹特克小羊驼@AlpacaNotes·
我现在感觉,用 AI 编程有点像在开车。 你先设定一个目标,然后这个 AI agent 就在你的配合下,把你往那个方向带。中间会不会抛锚,就看这个"车"本身靠不靠谱。 目前我的体验是,GPT-5.4 算是一辆比较稳的车。你主要要做的是握住方向盘,不用太担心它半路掉链子,或者突然把你带沟里。整个过程里,你更多是在掌控方向,而不是在救火。 但你还是需要一张路线图。这个路线图可以自己定,也可以让它帮你规划。它在这方面其实做得不错,能帮你把路径梳理清楚,还能提前指出一些可能踩坑的地方,给出一些有参考价值的提醒。 所以这个过程,本质上还是人和 AI 的协同。人不是被替代掉的,而是角色变了。比如有时候"地图"本身是有问题的,可能过时,或者和现实情况不一致,AI 就可能把你带到一些奇怪的地方。这种时候就需要人出来修正路径。 大多数时候,人要做的其实很简单:握好方向盘,处理偶发情况。正常驾驶里,真正的紧急情况并不多。更重要的是你和这辆"车"之间有没有形成默契,这个需要时间去磨合。 对我来说,我和 GPT-5.4 的磨合是比较顺的,用起来很自然。和 Claude 的磨合就比较差,基本谈不上形成协同,体验也不太理想。
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图拉鼎
图拉鼎@tualatrix·
X 最新版本有「👎」的按钮了。
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Mr Panda
Mr Panda@PandaTalk8·
我宣布个事, 我的时薪是1000$/小时。
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阿兹特克小羊驼
阿兹特克小羊驼@AlpacaNotes·
@valarzai 那些高水平的专业都有自己对AI的预期,一旦发现AI达到了他们的预期,还是比较open的。只是投入产出的问题会影响他们的选择。 能成为高水平人士,通常对技术还是持开放态度,他们的那些技能也不是爹妈给的,多是后来学出来的,学习的本能还是存在的。
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Vincent
Vincent@valarzai·
@AlpacaNotes AI目前赋能加成的成分多些,优秀的专业人士是愿意接受AI的,只是需要找到适合的结合点
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阿兹特克小羊驼
阿兹特克小羊驼@AlpacaNotes·
只能说并非所有的专业人士都会拥抱AI,但是他们使用AI的比例并不低。 很多人对工具只是拿来主义或者实用主义,他们没有那么强的动机去主动开发适配自己的玩法,所以用得不好就不用,这也是人之常情。 至于因为自己强而不愿意使用AI的大佬,目前除了有实力随意驱使牛马去做杂活的,真不多见🤪
Mr Panda@PandaTalk8

越是非常专业的人士,比如科学家、工程师、会计师这些人, 大多数是不愿意使用AI 的。 这是一个非常有意思的现象, 研发LLM的那些科学家们,可能还会比较排拆的使用他们自己开发的LLM。 可能原因是: 他们的专业能力很好, 完全掌握自己的技能并且高效的解决问题本身就是他们的强项, AI 并不能给他们带来更大的效率提升,相反还会影响他们的发挥。

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阿兹特克小羊驼
阿兹特克小羊驼@AlpacaNotes·
@geniusvczh 我主要在编程过程中根据需要创建专属的skill,懒得去找别人的来套用。感觉只是添加了一个普通的函数,只是有AI参与而已
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geniusvczh
geniusvczh@geniusvczh·
在我看来,skill只是一个概念,用skill并不意味着要用claude的那套coding convention 。如果他能在system prompt的skill目录里选中他想要的skill,这就意味着你自己来index也是有一样的效果的,并没有什么魔法在里面🤪
响马@xicilion

在说一个暴论。skills 就是 ai 时代的低代码,看起来很美,但最终还是阶段性产物。确定性流程是自动化的基础,每个环节稳定性 90%,十个环节稳定性就是 34.9%。

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阿兹特克小羊驼
阿兹特克小羊驼@AlpacaNotes·
昨天中午开了个cursor,结果遭遇了bug(用了几次之后,总是显示high load),一怒之下申请退款了。 到晚上他们就发布新模型,而且跑分很不错,也算是完美错过吧🥹。但是以cursor bench为标准,不知是否有点太自嗨了。 如果口碑好的话,我还是很乐意开回来的。( 不过我得搞清楚昨天经历了什么)
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Cursor@cursor_ai

Composer 2 is now available in Cursor.

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Mr Panda
Mr Panda@PandaTalk8·
越是非常专业的人士,比如科学家、工程师、会计师这些人, 大多数是不愿意使用AI 的。 这是一个非常有意思的现象, 研发LLM的那些科学家们,可能还会比较排拆的使用他们自己开发的LLM。 可能原因是: 他们的专业能力很好, 完全掌握自己的技能并且高效的解决问题本身就是他们的强项, AI 并不能给他们带来更大的效率提升,相反还会影响他们的发挥。
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阿兹特克小羊驼
阿兹特克小羊驼@AlpacaNotes·
这段话非常的impressive 我去年有段时间,使用AI到一种失控的状态(为了消耗点kiro送的sonnet3.7),疯狂地vibe coding,编出来一堆完全看不懂的东西,越到后面越不知道自己在干嘛。 随后没多久,我用AI来做一些之前专业的项目,然后简直是如有神助,我才发现和AI加起来真是太能打了😅
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宝玉@dotey

x.com/i/article/2034…

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Kevin Ma
Kevin Ma@kevinma_dev_zh·
把 Claude 从 Pro 提到了 Max 100,然后把 Codex 一周的额度,从昨天到今天两天时间直接把它干完了。🤣
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阿兹特克小羊驼
阿兹特克小羊驼@AlpacaNotes·
作者在开发方面也是基于规范化文档推进项目,我感觉这几点基本上与我不谋而合。 我在开发中的大部分注意力都在与AI对齐认知,让时不时让AI整理一下文档,核查更新一下开发计划。在大多数时候,我所做的就是在对话框中输入“继续”🤣 另外,这种做法需要选择合适的模型,我感觉GPT-5.4对这些规范化文档的遵守程度较高,但Gemini-3.1-pro嘛...偶尔用一下还行🤪 --- AI 指令配置 (AGENTS.md) 作者分享了他的 AGENTS.md 规范,这是他所有 AI 任务遵循的底层逻辑: 规范化文件管理: 强制创建 /spec/ 文件夹并按序号排列需求文档,同时用 progress.md 记录进度。 自动化测试: 要求 Agent 在交付前使用浏览器插件(dogfood)模拟真实用户操作并检查错误。 知识对齐: 显式要求 Agent 优先参考最新的官方文档而非仅凭模型权重中的旧知识。
Ding@dingyi

可以看看 Ben 最新的文章,他的 newsletter 应该是全网最好的 AI newsletter 了,没有长篇大论,每期超多有价值的链接(我自己的 newsletter 也是😂) 他的技术栈: 1. Opus 4.6 做 plan 和 design,GPT 5.4 做执行 2. CLI 使用 Droid 和 Pi,因为可以在同一个对话里 GPT ←→ Claude 随时切换 3. 终端使用 Ghotty + Cmux,编辑器用 Zed bensbites.com/p/how-and-what…

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Ding
Ding@dingyi·
说个暴论,到今天还整天把 Claude Code 挂在嘴边,觉得它是最好的,呵呵,和新手只买小米和奔驰入门级差不多。
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Kg
Kg@dannykkg·
上次看到X产品经理用固定词汇搜一个人的post,发现了一堆。我就用 哈哈 搜了一下自己,也发现了一堆。以后还是少用这个习惯词了,不然回头一搜,给我当成了机器号刷流量就麻烦了。😂
Kg tweet media
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