娃执意要带智能手表去学校，她之前已经因此被处罚过一次了（记过）。 我跟她讲了半天大道理，让她不要漠视规则，结果她回了我一句，你不是还翻墙吗，这不也是违法的事情吗，凭什么让我遵守这些规则呢？ 我没话说了。
娃执意要带智能手表去学校，她之前已经因此被处罚过一次了（记过）。 我跟她讲了半天大道理，让她不要漠视规则，结果她回了我一句，你不是还翻墙吗，这不也是违法的事情吗，凭什么让我遵守这些规则呢？ 我没话说了。
娃执意要带智能手表去学校，她之前已经因此被处罚过一次了（记过）。 我跟她讲了半天大道理，让她不要漠视规则，结果她回了我一句，你不是还翻墙吗，这不也是违法的事情吗，凭什么让我遵守这些规则呢？ 我没话说了。
娃执意要带智能手表去学校，她之前已经因此被处罚过一次了（记过）。 我跟她讲了半天大道理，让她不要漠视规则，结果她回了我一句，你不是还翻墙吗，这不也是违法的事情吗，凭什么让我遵守这些规则呢？ 我没话说了。
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折腾nas，发现二手玩客云改装的系统五脏俱全，可以带动一个qb去保种，连接一个硬盘连nas费用都省去了，还要啥自行车啊 8 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
老门东→钟山→梧桐大道→先锋书店 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
奥特曼杀疯了,以后gpt-5.5 token用不上了咋办 一起来戒token吧，古法编程成就大道！ 14 个帖子 - 13 位参与者 阅读完整话题
体重开始失控 不再学习新东西 一有时间就瘫着 开口就是大道理 天天怀念过去 对孩子只会说教 动不动对别人发脾气 啤酒肚越来越大 对新事物一脸嫌弃 开始钓鱼 开始喝功夫茶 中年男人最大的悲哀其实不是变老。 反而是人还没老，心态已经老了。 14 个帖子 - 13 位参与者 阅读完整话题
大道至简的胜利, 一个神级skill推荐, 忘掉brainstorming吧 - 开发调优 - LINUX DO 之前在这个帖子末尾留了个坑，现在来填上 先叠甲, 这篇文章我主要指的是 superpowers 和 GSD 这两个框架, 我知道站里的佬友们也做了一些很优秀的框架, 我对此非常的respect. 本文的核心不是为了批判, 主要是为了分享一些观点, 希望和大家一起探讨。 1. 现有框架的一个巨大的bug 这些十几万star的编程框架竟然没有一个有做过benchmark上的实际对比, 注意这可是以提升编程效率和质量为目标的框架, 却没有任何证据能证明这些框架比简单的提示词有更好的效果, 我之前在网上翻了半天, 真的没找到有人做个严谨的实验对比, 来证明框架的效果. 有佬们如果有看过具体的评测文章, 可以贴出来我们一起学习一下 正面例子如 PI 这个coding agent 在 他的博客 末尾所述, 一个最简单的coding agent也能在benchmark上取得不错的效果. 想要证明一个东西的效果, 我感觉我们还是需要一些严谨的对照实验吧。很多框架带来的只是虚假的热闹, 具体落到实际项目上能否产生正向的影响，还需要更多的证据。 2. 为什么这些框架大多是过度设计的 核心出发点： AI的上下文非常宝贵 , 所以： 不应该让太多和代码无关的东西占据上下文. 之前深度使用了GSD, 刚上手时觉得很厉害, 流程一大堆，文档一大堆，调研一大堆, 随便问个小问题, context都被用掉了一半. 一个下午用掉了平常10天的token量, 最后产出东西会发现不一定能完全符合你的需求, 因为他在对需求这最重要的一步做的不够深入. 另外这些框架的skill很多一看就是AI生成的，长篇大论，一大堆废话，看着就头大，这些skill有没有经过人工的review都很难说，仔细看都有很多可以精简的地方。 比方说如果你想让模型按照TDD来开发, 你并不需要搞个上千字的skill给模型讲一遍什么是TDD, 什么红绿灯, 你只需要告诉模型"按照TDD来开发", 这就足够了, TDD是一个很经典的概念, 在他的知识库里，他是知道什么是TDD的, 不需要再浪费prompt去解释它。 之前在 grill-me 的帖子中，我就实际验证了, 简单的prompt反而能实现更好的效果。 3. 模型需要复杂的约束吗? 好的模型不需要过多的约束, 这就像如果你是老板，你底下有一个非常非常牛逼的程序员, 那你就不需要给他太多的指导, 不然就变成内行指导外行了 差的模型也不需要过多的约束, 因为模型本来就笨, 注意力本来就不集中, 再给他脑子里塞一大堆上下文, 只会让他的小脑瓜转不过来，丢三落四, 对于差的模型，更需要精简而清晰的指令. 就像你让一个小孩帮你做事, 肯定是一次只给他一个清晰的指令, 让他做一件小事, 效果是最好的 4. 复杂的框架并不一定适合你 AI发展到现在, 一切软件都趋向于定制化, 学习框架的成本可能高过让AI给你定制一套简单解决方案的成本. 看看GSD，没个半天时间都看不明白怎么用 5. 复杂的框架，长期来看大概率会成为绊脚石 随着模型更新，模型的长程执行能力也在持续增强，不用任何框架，一句话让模型跑几个小时早已不稀奇（可以参考GLM5.1上线时的报告） 从长期发展来看，随着AI能力变强，我们给他约束应该是越来越少的，这是AI软件发展的大势所趋，越来越多的能力会内化进模型，上层只需要薄薄的封装即可。回到编程上，也许我们提供最少的原则性的约束(如TDD)和适应项目的规范，可能就足够了 总结 “simple but work” 是一个非常值得追求的事情。 8 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题
AI 方向：AI 应用开发工程师、AI 增长运营、AI 内容运营/编辑、AI 短剧编剧、AI 平台销售经理 AIGC 影视：AIGC 短剧导演、剪辑师、分镜师、后期（ 7 岗） 技术研发：后端开发（ Go/DSP ）、广告算法工程师、产品工程师、云服务工程师 广告与投放：投放优化师、素材设计师、程序化广告运营 产品/运营：产品经理、TT 内容运营、社媒运营、业务运营专家 销售商务：电话销售、海外广告销售、商机拓展、飞书销售经理/总监 财务税务：财务 BP 、总账会计、税务经理、资金专员等（ 14 岗） 其他：法务 BP 、翻译、行政、HR 实习生 感兴趣的朋友欢迎投递或私聊了解详情！ 投递链接: https://webeye.jobs.feishu.cn/s/XBwJ8-KFB6w
最近发现一个神奇skill. mattpocock 的 /grill-me github.com/mattpocock/skills grill-me/SKILL.md main --- name: grill-me description: Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me". --- Interview me relentlessly about every aspect of this plan until we reach a shared understanding. Walk down each branch of the design tree, resolving dependencies between decisions one-by-one. For each question, provide your recommended answer. Ask the questions one at a time. If a question can be answered by exploring the codebase, explore the codebase instead. 内容非常精简，只有几句话，但效果出奇的好. 它的作用就是在你提出需求的时候，不断的质问你，和你理清需求. AI编程的第一原则就是 清晰准确的描述需求 . CC自带的 plan 中的提问功能, Superpowers里面的 brainstorming , 其实都是在做这个事情, 和你理清楚需求再做计划. 需求越清晰, 执行效果才会越好. `griil-me` 也是在做这个事情, 通过对你刨根问底的深入追问来理清需求. 对需求和做计划时慢一点，实现时才能快一点, AI编程时请记住 慢就是快! 实测 /grill-me > /brainstorming > /plan , grill-me的提问是最多的, 远多于另外两个工具. 实测对比 为了对比grill-me和brainstorming, 我对这两个skill问了一个非常复杂的项目级重构, 大概需要处理几十个文件的移动和重构, 非常多需要确认的细节(某个文件要挪到哪里/跨模块如何处理依赖/如何处理循环依赖/测试要不要跟着重构/某些函数要合并/哪些模块要解耦) grill-me问得非常详细, 问了我差不多20个问题, 花了半个小时, 后者只问了七八个问题. 最终用grill-me的计划, 执行起来一遍过, 100+测试全通过 brainstorming跑起来比较唬人，又是调研又是subagent，但最终产出的计划文档并没有grill-me好 具体表现在前者会生成更加详细的操作步骤, 并且看起来就非常的清晰, 而后者生成的计划文档步骤更少, 更糙一点 grill-me 这个skill的prompt非常的精简，所以能把尽可能多上下文空间留给后面的逻辑, 这一点本身就是巨大的优势 当然也有缺点, 逻辑比较简单，只做了提问，甚至问完都不会自己把文档写下来. 所以请大家问完问题之后，务必让他 写入到计划文档md . 然后清空上下文之后再执行这个计划, 这样才能保持最干净的上下文 建议grill-me生成之后再让他review一遍, 或者让brainstorming Review一遍 交叉验证, 我交叉验证的时候发现grill-me的计划中漏处理一个文件, 不过问题不大 关于AI编程框架, 晚点我会再开新贴分享一个最近思考的暴论 5 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题