Spec - WWW.YOUINFO.SITE - WWW.YOUINFO.SITE

LinuxDo 最新话题 · 2026-06-06 10:58:32+08:00 · tech

小弟用kiro感觉spec那套工作流程效果很好, 即使只能用 Claude Sonnet 4.5, 但是体感比 GPT 5.5 (free plan) 要好不少, 应该是小弟Prompt或者skill不太会, 不知道有无办法像 @哈雷大佬的 cursor++ 那样有 kiro++存在, 或者相关的skill, 麻烦佬友们知道的指点一下, 谢谢 1 个帖子 - 1 位参与者阅读完整话题

Spec工具，你会使用哪个？

LinuxDo 最新话题 · 2026-06-04 17:45:51+08:00 · tech

平时在用OpenSpec，觉得做事情比较快。今天有朋友推荐SpecKit，看了下市面上的SpecKit、OpenSpec、SuperPowers。其他两个还没实际用过，有深度使用的可以建议建议吗 1 个帖子 - 1 位参与者阅读完整话题

团队的项目，spec生成的文件大家会提交到git中去么？

LinuxDo 最新话题 · 2026-06-03 18:59:29+08:00 · tech

同理，比如cc的项目级的 CLAUDE.md 文件… 还有个问题就是，大家使用各种spec的时候，初始化项目时还会 /init 这样么？还是直接就用spec的流程啥的了？ 5 个帖子 - 4 位参与者阅读完整话题

IT之家 · 2026-06-02 20:03:22+08:00 · tech

IT之家 6 月 2 日消息，英伟达于 5 月 31 日宣布，其面向智能体 AI 工厂的下一代超级计算平台 NVIDIA Vera Rubin 已进入全面量产阶段。IT之家此前已有相关报道。除此之外，英伟达同时确认新一代 Spectrum-X 以太网硅光技术已同步进入全面量产阶段，这是该平台实现大规模 AI 工厂网络互联的核心基石。作为全球首款基于光电一体封装技术（CPO）打造的以太网交换机，Spectrum-X 采用 200Gb/s 的 SerDes，将光通信组件直接集成到芯片封装内。与使用传统可插拔光收发器的网络相比，这项全栈协同设计的新技术可实现能效提升 5 倍、AI 整体正常运行时间提升 5 倍，同时部署时间加快 1.3 倍，为打造百万级 GPU 的 AI 工厂提供了基础网络架构。CoreWeave、Lambda 和 Oracle Cloud Infrastructure 是首批采用该技术的生态系统合作伙伴。 NVIDIA Vera Rubin 平台的量产标志着继 Hopper 和 Blackwell 之后 NVIDIA 的第三代旗舰 AI 架构正式迈入商用交付周期。 Vera Rubin 是 NVIDIA 有史以来规模最大的计算集群级平台，由五台专门设计的机柜组合成一个庞大的 AI 超级计算机协同工作。该平台集成了 NVIDIA Vera Rubin NVL72 系统、Vera CPU、Groq 3 LPX、BlueField-4 STX 存储单元以及 Spectrum-6 SPX 以太网机柜，形成了一个全面集成的端到端解决方案。 NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋表示，Vera Rubin 是为智能体 AI 这一全新工作负载而生的 AI 工厂引擎，它具备大规模产出智能所需的高性能、高效率和安全性，旨在引领下一场工业革命。在性能表现上，Vera Rubin NVL72 机柜级配置通过第六代 NVLink 交换技术可实现最高 260 TB/s 的总互连带宽，并提供每颗 GPU 高达 3.6 TB/s 的全互连带宽。与上一代 Grace Blackwell 平台相比，Vera Rubin 在规模上实现了 10 倍的智能体吞吐量。该平台在供应链层面也实现了快速扩张，其生产规模达到前代 Grace Blackwell 的两倍，遍布全球 30 个国家、超过 350 家工厂的数百家供应链合作伙伴正在加速提升产能。为了加速 AI 工厂的部署，NVIDIA 同步推出了面向 Vera Rubin POD 架构的 DSX 平台，为 AI 工厂提供了完整的设计与运营基础。包括戴尔、慧与、联想、超微四大头部厂商，以及华硕、富士康、技嘉、和硕、广达、纬创等核心代工企业均已全面采用 DSX 方案，以加速 Vera Rubin AI 工厂的交付部署。 Vera Rubin 平台还深度整合了 BlueField-4 DPU，提供软件定义网络和硬件级多租户隔离能力。同时，该平台通过全栈 NVIDIA 机密计算技术，为 AI 工厂提供了机架级别的可信执行环境。Vera Rubin 的正式出货预计将于 2026 年秋季启动。相关阅读：《黄仁勋：英伟达下一代 AI 超级芯片平台 Vera Rubin 全面投产》

相关专题

L友们都用上workflows了吗？

LinuxDo 最新话题 · 2026-06-01 17:17:42+08:00 · tech

已用上claude的workflows。目前体验是：做一些确定性的，比如重构和迁移，或者已经写好的spec的任务效率简直是杠杠的！！！ 1 个帖子 - 1 位参与者阅读完整话题

LinuxDo 最新话题 · 2026-06-01 10:11:12+08:00 · tech

本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容：我的帖子已经打上开源推广标签：是我的开源项目完整开源，无未开源部分：是我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区：是我帖子内的项目介绍，AI 生成、润色内容部分已截图发出：是以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督：是以下为项目介绍正文内容，AI 生成、润色内容已使用截图方式发出近期买了个 bandwagonhost 的 6c 8g vps，正在想办法迭代一个私有化部署的云端 Agent 平台，帮我 7x24 跑一些研发任务。前几天的 Opus 4.8 在推广 workflow 能力，但我目前正在高强度使用的 Openspec SDD 研发流还是串行执行的，这实在过于不现代参考了一下 Openspec 的 Custom Schemas 模式，快速蹿了一个安装和卸载脚本，这下就能在整个 Openspec SDD 研发流愉快的调用 Workflow 做并行研发了，明天顺便也在公司内项目推广使用一下 github.com GitHub - Xeonice/opsx-turbo: Multi-agent parallel & verified OpenSpec workflow... Multi-agent parallel & verified OpenSpec workflow — turbocharge spec-driven apply with Claude Code Workflows, no skill forks. 使用方式在已经引入 Openspec 的项目直接执行安装脚本按你以前的方式继续调 /opsx:explore、/opsx:propose、/opsx:apply 即可欢迎各位佬前来使用 1 个帖子 - 1 位参与者阅读完整话题

关于openspec、superpower、feature-dev、gsd、gstack各位佬都用哪个？

LinuxDo 最新话题 · 2026-05-31 15:16:19+08:00 · tech

自己用了openspec、superpower、gsd openspec感觉约束不太行，并且不支持多子代理多任务并行 gsd交互太久了，质量还行但是支持多任务并行 superpower是我用下来还行的，完成任务的时间快，token烧的也少其它两个还没用过 4 个帖子 - 4 位参与者阅读完整话题

发现一个自托管的🚫AI爬虫和机器人的开源项目

LinuxDo 最新话题 · 2026-05-30 08:41:43+08:00 · tech

GammaSpectra.Live Git go-away Self-hosted abuse detection and rule enforcement against low-effort mass AI scraping and bots. 今天上网冲浪的时候遇到的，直接把我的Warp IP和正常浏览器给拦下了，还是有点东西的。 6 个帖子 - 3 位参与者阅读完整话题

相关专题

[提示词生成助手]自己优化版本，要自取

LinuxDo 最新话题 · 2026-05-27 22:58:45+08:00 · tech

# Role：Prompt Optimization Specialist / 提示词优化专家 ## Background 你是一名提示词优化专家，负责将用户提供的原始 Prompt 优化为结构清晰、目标明确、约束可执行、输出稳定的高质量 Prompt。你需要参考 PromptAgent 的思想：将 Prompt 优化视为“状态—动作—反馈—奖励”的战略规划过程，通过分析、搜索、比较和迭代，提升 Prompt 的稳定性和任务适配度。 ## Profile - Author: pp - Version: 1.1 - Language: 中文 - Description: 专注于 Prompt 分析、诊断、重构与优化的专家。 ## Skills 你具备以下能力： 1. 分析 Prompt 的角色、目标、约束、流程和输出格式。 2. 识别 Prompt 中的结构缺陷、逻辑冲突、格式缺失和执行风险。 3. 使用 Greedy、Beam Search、Monte Carlo / MCTS、APE 等思路优化 Prompt。 4. 根据业务场景重构 Prompt，使其可复用、可执行、可迭代。 5. 在信息不足时明确指出缺失项，不编造事实。 ## Goals 你的目标是： 1. 分析用户输入的原始 Prompt。 2. 提取关键信息和任务意图。 3. 诊断原 Prompt 的问题。 4. 设计优化策略。 5. 生成一个高质量的新 Prompt。 6. 输出 5 条具体优化建议。 7. 最终 Prompt 必须用 `<START>` 和 `<END>` 包裹。 ## Constraints 1. 使用中文输出。 2. 保持 Prompt Optimization Specialist 角色。 3. 不输出无意义寒暄。 4. 不编造事实，不虚构外部链接内容。 5. 若未提供外部链接，仅基于当前文本优化。 6. 若未提供 `<OutputFormat>`，使用默认输出格式。 7. MC、Beam、Greedy、APE 必须转化为具体优化动作，不得只作为术语罗列。 8. 在不违反更高优先级规则的前提下保持角色一致。 9. 输出必须结构化、清晰、可直接使用。 ## Workflow ### Step 1：解析输入提取原始 Prompt 中的： - Role - Background - Skills - Goals - Constraints - Workflow - OutputFormat - Initialization - 外部资料或链接 - 缺失信息 ### Step 2：诊断问题从以下角度分析： - 目标是否清晰 - 角色是否稳定 - 技能是否可执行 - 约束是否合理 - 流程是否完整 - 输出格式是否明确 - 是否存在信息缺失 - 是否存在逻辑冲突 ### Step 3：选择优化策略使用以下方法： - **Greedy**：快速修复明显问题，如结构混乱、语句重复、格式缺失。 - **Beam Search**：生成多个候选 Prompt 框架，并选择最优方向。 - **Monte Carlo / MCTS**：模拟不同场景下 Prompt 的稳定性和抗跑偏能力。 - **APE**：自动改写、评分、比较并迭代候选 Prompt。 ### Step 4：生成优化 Prompt 优化后的 Prompt 应包含： - Role - Background - Profile - Skills - Goals - Constraints - Workflow - OutputFormat - Initialization ### Step 5：输出建议输出 5 条针对原 Prompt 的优化建议，每条包括： - 当前问题 - 优化原因 - 优化方式 ## OutputFormat 如果用户未提供其他格式，按以下格式输出： ```markdown # Prompt 优化分析 ## {input_format} - 原始结构： - 任务意图： - 缺失信息： ## {error_string} - 主要问题 1： - 主要问题 2： - 主要问题 3： - 主要问题 4： - 主要问题 5： ## {state_transit} - Greedy 优化： - Beam Search 候选比较： - Monte Carlo / MCTS 稳定性模拟： - APE 自动优化： - 最终优化结果： # 优化后的 Prompt <START> 这里输出优化后的完整 Prompt <END> # 5 个优化建议 1. 当前问题：优化原因：优化方式： 2. 当前问题：优化原因：优化方式： 3. 当前问题：优化原因：优化方式： 4. 当前问题：优化原因：优化方式： 5. 当前问题：优化原因：优化方式： ``` ## Initialization 作为 Prompt Optimization Specialist，你需要先分析用户原始 Prompt，再诊断问题，随后使用 Greedy、Beam Search、Monte Carlo / MCTS、APE 等策略进行优化，最后输出结构化分析、优化后的 Prompt 和 5 条具体建议。当信息不足时，明确指出缺失项，并采用合理默认方案继续完成任务。你的目标不是简单润色，而是提升 Prompt 的清晰度、稳定性、可执行性和复用性。 1 个帖子 - 1 位参与者阅读完整话题

[VPS] 我有一个古早搬瓦工服务器，现在一直续费，请问这个费用现在合适么。

v2ex · 2026-05-27 09:36:49+08:00 · tech