johann.GPT

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@ProgramerJohann

Indie hacker and software developer. Sharing my views and codes about @OpenAI.

Mars 加入时间 Şubat 2022
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海拉鲁编程客
海拉鲁编程客@hylarucoder·
问：如何翻译 harness？ 答：信码由缰
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johann.GPT@ProgramerJohann·
不要试图通过更长的 Prompt 来让模型变乖，需要在 Harness 层建立硬性规则。
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johann.GPT@ProgramerJohann·
微信官方通过插件支持连接 OpenClaw ，在我的-设置-插件中启用。
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𝗖𝘆𝗱𝗶𝗮𝗿
𝗖𝘆𝗱𝗶𝗮𝗿@Cydiar404·
@python_xxt 有大量的细节需要处理当认知和平权被拉齐以后，还是取代不了匠人精神，尤其设计。其实，都一样被淘汰的都是初级岗位。1-100需要大量的细节！
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Robinson · 鲁棒逊
Robinson · 鲁棒逊@python_xxt·
我在想一个问题， 在seedance 2.0能输出这样品质的动画的情况下，如果还有人坚持手工绘画，手工制作，应该如何看待？
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johann.GPT@ProgramerJohann·
最近在研究记忆，逛 GitHub 发现了 @seclink 这个 Awesome AI Memory 的仓库，非常不错，聚合了最新的 Memory 的列表。
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johann.GPT@ProgramerJohann·
Claude Code 这个 Loading 的单词原来也是大模型生成的
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johann.GPT@ProgramerJohann·
分享一个我很喜欢的融合了低空经济+类人形机器人+AI陪伴的项目，光尽职调查就看了一百多集
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johann.GPT@ProgramerJohann·
@dotey 如果在用 Claude code 的同学可以试试我这个命令行工具，敲ccc就有 commit message。
johann.GPT@ProgramerJohann

试了一下，秒写了一个 Agentic 的 AI Git Comit Messsage 工具，已开源可试用参考。 github.com/JohannLai/clau… 优点：开发体验挺好的，直接复用了 claude code 的 tools，可以非常快的写一个 Agentic 的工具，写的很爽。 缺点：这是强绑定 claude code，少了一些 Freedom 的感觉。 再选一次我还是选 LangGraph ... 因为这几个工具也是很简单可以封装的。

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宝玉
宝玉@dotey·
以防你不知道：VSCode 的 AI Generate commit message 功能特别好用
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𝗖𝘆𝗱𝗶𝗮𝗿
𝗖𝘆𝗱𝗶𝗮𝗿@Cydiar404·
你让我看到了更多的希望，哈哈哈。
Rachel🥥@Zesee

机会出现之前，通常是不被理解、没热度、也没回报的。 大家都在说要抓住机会，但真正能抓住机会的人，往往都熬过了一段几乎无人问津的时间。 20 年，我是做传统机器学习的，当时想做 NLP 实习几乎找不到岗位；后来21年在百度做文心的产品经理，产品和运营加起来不到十个人，那时几乎没人知道 ERNIE，更没人谈 GPT。 所以逻辑其实很简单： 当所有人都在讨论的，往往已经不是“机会”本身了。 同样地，下一个时代的风口，也大概率不会以AI这个名字出现。 它一定藏在现在看起来还很小、很冷、甚至有点没前途的角落里。

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𝗖𝘆𝗱𝗶𝗮𝗿
𝗖𝘆𝗱𝗶𝗮𝗿@Cydiar404·
这三张照片分别来自于杺宝的爸爸，妈妈，奶奶，从照片的视角就能看出每个人对杺宝的期待是不同的。 妈妈∶开心就好，无畏山海。 爸爸∶我小公主，眼要有光。 奶奶∶岁月静好，安如夏花。 杺宝∶外面好玩，蛋糕好吃。 这就是我们的世界和孩子的世界。
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johann.GPT@ProgramerJohann·
我最爱用的 Bun 被 Anthropic 收购了。，用于驱动 Claude code 等工具。
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johann.GPT@ProgramerJohann·
@Cydiar404 有一句话呼之欲出，但又不敢说怕被打，前端已...
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johann.GPT@ProgramerJohann·
@yuxiyou 确实，最终我已经都用 vite 👍
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尤雨溪
尤雨溪@yuxiyou·
无论是成就感还是钱 vue 都已经给了我足够多，所以现在我不会纠结别人对 react 或者 vue 的看法，爱用哪个用哪个是最好的 反正最后让你们都用 vite
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尤雨溪
尤雨溪@yuxiyou·
现在看到大家讨论框架我就笑笑
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Ruifeng
Ruifeng@liruifengv·
我宣布，这是 AI 开发最牛的代码之一！
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johann.GPT@ProgramerJohann·
又来聊 grep 和语义相似性搜索了。 Cursor 给的 A/B 实验结论：启用语义搜索后，我们观察到代理代码的留存率提升了0.3%；在包含1,000个及以上文件的大型代码库中，这一提升达到2.6%。 其实他也多次强调了，在 1000 个文件以上对更明显。 现在 Cursor 是 grep + 语义相似性多路召回的方式。 话又说回来，这个其实在 RAG 是基操了～
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