主要是局域网内的设备用，大概得登录5-10个claude code，感谢佬友的解答 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
刷音符看到别人的 命中率都是97-99，不知道为啥我的命中率好低啊，我是大概92左右，大概有哪些方面原因？求指教 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
agent 是智能体的意思，什么是智能体呢，为啥不叫AI了啊，也不叫大模型了，其实这并不是孤立的概念，AI中文就是人工智能，英文全称：Artificial Intelligence，其实就是计算机科学的一个分支，用来研究开发模拟，延伸人的理论方法技术和应用研究。大模型是ai具象化的技术产品，大模型还分了LLM语言大模型、VLM视觉大模型、MLLM多模态、技术上又出现了很多细节，比如混合专家模型-MOE。 MCP 是定的ai识别的上下文协议，用来，调用外部的服务器，返回固定内容信息的一个规则，大家都用这个规则，不就方便了ai调用外部工具获取信息了。方便打通不同企业数据库和ai的交互。 tools 就是工具的意思，这里和mcp紧密相连，tools泛指一类工具，遵循的上下文协议也未必是mcp。方便ai通过这个工具进行获取信息。 plugin是插件的意思，就是个扩展包，这不是ai独有的概念，浏览器有插件，任何应用都可能有插件，一个插件里面东西就多了，可以包含skill，agents，hooks，mcp severs等内容。 prompt是提示词的意思，大模型学的东西多了，大模型要在知识汪洋中预测你想要的下一个词，简直不要太难，那么就帮她缩小范围降低幻觉，那就是定人物，定任务范围，定目标，这样将结合以上的信息，进行数据处理，就大大降低了，大模型胡说八道的可能性。大模型本身就是个统计学问题，根本不具备任何智慧，和反思能力，并非动态进化的，而是提前通过人类社会无数的现有文档，向量化，然后通过多维向量的训练出来的，一个具备无数维度的数学矩阵，通过通过上下文的切割成token又称词元，一个词元就是一个数字，多个词元就组成了一个数学矩阵，将这个数学矩阵扔到transform架构的数学矩阵中。我也不知道是不是百亿参数是不是也决定了词元的数量呢，会影响回应呢？ workflow就是工作流，针对一项工作设计的工作流程，使其完成特定的任务，取代繁重的工作。 hook钩子的意思，什么是钩子啊就是，当执行到特定情况或者涉及特殊判断的时候就会触发的程序，相当于一个钩子，勾住了你的工作流，在特定情况下触发，进而保证进程的稳定和顺利。 skill技能的意思，技能可以是一个md说明的工作文档，也可以是md说明文档加一些小程序、或者一些模板的综合体，目标就是让大模型能按你的md说明文档进行工作。 harness就是一个工作台，工作台上啥也有，自由搭配，想用啥就用啥，比如有plugin、tools、prompt、workflow、hook、skill、和设定好的agent。 AI / 人工智能 └── 大模型 / LLM / VLM / MLLM └── Agentic System / 智能体系统 ├── Prompt：给模型的指令 ├── Context：当前任务上下文 ├── Memory：可长期保存或检索的历史信息 ├── Tools：模型可调用的外部能力 │ └── MCP：连接 tools / resources / prompts 的标准协议之一 ├── Workflow：预设流程 ├── Hook：生命周期触发器 ├── Skill：可复用能力包 ├── Plugin：可安装扩展包 └── Harness：运行框架 / 执行外壳 agent 是配置了 instructions、tools，以及可选运行行为的 LLM MCP Server 可以向 AI 应用暴露 resources、prompts 和 tools。这样不同 AI 应用和不同外部系统之间就不用每次都重新写一套私有接口。 Tool：一个具体能力 MCP Tool：通过 MCP 协议暴露出来的 tool MCP Server：把一组 tools / resources / prompts 提供给 AI 应用 Agent：根据任务需要决定是否调用这些工具 plugin 可能包含 tools、skills、agents、hooks、MCP servers 等内容。简单说，plugin 是“打包和分发能力”的方式。 prompt 帮模型缩小范围，降低幻觉。这个是对的。OpenAI 文档也把 prompt engineering 描述为编写有效指令，让模型更稳定地产生符合要求的内容。 大模型本质上是通过大量数据训练出来的神经网络，它没有人类意义上的主观意识，也不会在普通对话中自动修改自己的模型参数。它的回答来自当前输入、上下文、训练得到的参数，以及推理时的生成过程。我们看到的“推理”“反思”“自我检查”，更多是模型在特定提示、上下文或工具流程下表现出来的能力，而不是人类式的自我意识。 Token：文本被切分后的处理单位。 Token ID：token 被映射成的数字编号。 Embedding：token ID 进入模型后对应的向量表示。 Parameter：模型训练出来的权重和偏置。 Context window：一次输入/输出能处理的 token 上限。 Training tokens：训练时看过的数据 token 数量。 Vocabulary size：分词器支持的 token 种类数量。 文本会先被 tokenizer 切成 token，再映射成 token ID。模型会把 token ID 转成向量表示，也就是 embedding，然后送入 Transformer 网络中计算。Transformer 通过注意力机制和多层神经网络，结合上下文预测后续 token。参数量指的是模型内部训练出来的权重数量，和输入 token 数不是同一个概念。 Workflow 是预先设计好的流程。它强调“步骤固定、路径清楚、可控性强”。比如先读订单，再判断退款规则，再调用退款接口，再发送通知。workflow 里可以用大模型，也可以不用大模型。它和 agent 的区别是：workflow 的路径主要由人或程序提前写好；agent 的路径更多由模型根据目标和中间结果动态决定。 Anthropic 对这个区别说得很清楚：workflows 是 LLM 和工具通过预定义代码路径编排；agents 则是 LLM 动态决定自己的流程和工具使用。 这个方向对。Anthropic 的 Agent Skills 文档也把 skill 描述为模块化能力包，包含 instructions、metadata 和可选资源，比如 scripts、templates，Claude 会在相关任务中自动使用。 另一个官方指南也说 Skills 可以是由 instructions、scripts、resources 组成的文件夹 Context：这次对话/这次任务临时放进来的信息。 Memory：跨会话保存、以后还能拿出来用的信息。 Context 是模型当前这次任务能看到的信息，比如用户问题、系统指令、聊天历史、检索到的文档、工具返回结果等。Memory 是被长期保存、之后还能被取出来的信息，比如用户偏好、项目背景、历史决策、常用规则等。Memory 不是模型参数本身发生了变化，而是系统把相关历史信息保存下来，在需要时重新塞回 context。 5 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
op 原本持有两个手机号 X 和 Y 。 X：常用，入网约 5 年，绑定了几乎所有的平台，包括银行和京东。 Y：备用，基本没绑定任何平台，入网 10 年以上。 最近新办了手机号 Z ，准备弃用手机号 X ，遂把所有平台的手机号从 X 迁移到 Z ，包括 taobao 、weixin 、meituan 以及各种收件地址。 由于银行要求绑定手机号入网至少一个月，因此绑定失败，转而都绑定在了号码 Y 上。 由于很少使用京东，准备注销京东账号，也就顺手绑定到了号码 Y 上。 现在过去了小半年，发现新手机号 Z 几乎没有贷款和营销的电话短信，而手机号 Y 反而每天三五个贷款和营销的电话短信，不堪其扰。
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我刷dy等短视频平台都刷到一堆 倒卖 土区plus的，大量刷到也就大概1周前开始吧，所以大概也是1周前开始大量出现倒卖的吧。结果，就一周哈哈哈哈哈。 只能说，倒狗恶心，涨价属于纯活该。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
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我是想记录一下每天都做了啥，大概记录一下，能够在日历去记录 Google 搜了一下推荐滴答清单，结果要会员😂 有没有类似的软件 兄弟们
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2022 年，大概 6 月份的时候，刚吃完晚饭没多久，突然感觉左下腹疼痛，也不是剧痛（可能我忍痛能力比较好，之前得了 [缠腰龙]我也是坚持了一个星期，直到从后背到前胸，胸前水泡看着不对劲，才去的社区医院）。我以为是肠胃胃疼，睡了一觉第二天不怎么难受了，但还是有一点感觉，这样坚持上班了两个星期，后来回想一下，之前在公司 其实外卖饮食比较重口，而且不经常喝水，小便有些红，感觉那时候其实已经在预警。 后面总是感觉头有点晕，就去医院，现在想想，如果我头不晕，我感觉我都不会去医院，检查就 4mm，在输尿管卡着，估计卡了好几天，积水，加肌酐升高到 100 多。后来做了软镜，是真的贵，2w 多吧，医保之后3千块不到，而且材料上说是进口的，鬼知道。术后插j管、两个星期后还要拔管，有的人天生输尿管小的话，估计要带一两个月。拔管之后要我住院一天，可能是因为全麻的原因。 后来网上搜索，别人说 7mm 以下其实可以自己排除，其实我当时如果知道是结石的话，我多喝点水，蹦蹦跳跳完全有机会出来的，毕竟都到第三个狭窄处了，但拖的时间长了，肌酐高了，还是做手术了。 之后隔了差不多3 个月，检查发现又有小结石了，大概 5mm，我没在意，不大不疼。一年多吧，我陪同事割阑尾，顺便检查的，发现已经涨到了 11mm 了，我开始检查喝水，然后每天晚上都要起夜一两次，现在知道还是睡前少喝水，7 点之前基本别喝了，尤其睡眠不好的，起夜是很难受的。 又过了一年的今天，想着不放心这颗石头，去了鼓楼医院，自助开单的（前几天去人民医院，只能说现在生病的人真多，根本排不上，大家去这些医院，一定要 8 点到医院签好到，不然要排队等很久），发现已经涨到 14mm了，感觉一年长 3mm 其实不是很大吧。 检查结果：轻度积水，尿潜血弱阳，尿蛋白弱阳，肌酐 83，平均血红蛋白有点高。这样拖下去感觉不太好啊，感觉有点摩擦到肾脏组织了，目前医保断了，我太难了，那个软镜手术太贵了。 还有 南京有哪家医院 治结石比较好，中医西医都可以，我都不排斥的，有没有医生佬友，或者相同经验的佬友，给点建议，如果能先把结石化小点，然后碎石打掉，更好，省点钱，谢谢 ！ 血常规 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
之前申请了没回应就没管了，今天早上突然发短信说要到期了，绷不住了，380亿根本用不完，发出来给佬友们用了。 API密钥： tp-cosfmo0z12t2es33d00puiz0wm1sxom2zwm1jcgtj63fuhcu 兼容OpenAl API协议: https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/v1 兼容Anthropic API协议: https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/anthropic 免责声明：本人之前没用过小米的模型，好不好用自行甄别 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
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大家好，我这边是做广告招牌、门头招牌、发光字、灯箱、标识标牌这类业务的。 现在想做一套线上系统，初步想法是： 一套系统，两种入口： * 客户在微信里可以通过小程序使用； * 手机端最好也能有一个独立 App ； * 小程序和 App 共用同一套后台数据。 目前需求还没有完全确定，所以想先在这里了解一下，这类系统如果找人开发，大概需要多少钱，报价范围一般是多少。 我们现在想到的功能大概如下。 ⸻ 一、客户端功能 客户进入小程序或 App 后，可以： 1. 查看企业介绍； 2. 查看广告牌产品、门头招牌、发光字、灯箱、标识标牌案例； 3. 选择需求类型，比如门头招牌、楼顶广告牌、发光字、灯箱、标识系统等； 4. 提交定制需求，包括尺寸、材质、安装位置、预算、期望完工时间； 5. 上传门店照片、现场照片、参考图； 6. 填写联系人、电话、微信、安装地址； 7. 提交后等待客服报价或联系； 8. 查看自己的需求、订单或工单状态； 9. 查看师傅上传的安装前、安装后照片； 10. 如果需要，也可以查看完工视频； 11. 确认验收，或者提交售后问题。 ⸻ 二、公司后台功能 后台这边希望可以： 1. 查看客户提交的需求； 2. 将客户需求转为订单或安装工单； 3. 补充报价、安装要求、预计安装时间； 4. 分配安装师傅； 5. 管理产品、案例、客户资料； 6. 查看工单状态，比如待处理、待派单、待安装、安装中、待验收、已完成、售后中； 7. 查看师傅上传的图片、视频、备注； 8. 审核完工结果； 9. 导出工单记录； 10. 统计订单量、完工量、师傅任务量、客户来源等数据。 ⸻ 三、师傅端功能 师傅最好也能通过小程序使用，不一定要单独做 App 。 师傅登录后可以： 1. 查看分配给自己的安装任务； 2. 查看客户姓名、电话、地址、安装要求； 3. 更新任务状态，比如已接单、出发、到达、安装中、已完工； 4. 上传安装前照片； 5. 上传安装中照片； 6. 上传安装后照片； 7. 上传短视频，如果一期需要的话； 8. 填写备注、异常说明、材料变更说明； 9. 提交完工，等待后台审核。 ⸻ 想请教大家几个问题 1. 这种系统如果做一版可用的 MVP ，大概需要多少钱？ 2. 如果小程序 + 后台先做，独立 App 后面再做，报价大概会差多少？ 3. 这种项目适合找个人开发、外包团队，还是软件公司？ 4. 哪些功能适合一期做，哪些功能可以放到二期？ 5. 如果涉及图片、视频上传，后续存储和服务器成本大概怎么估算？ 6. 有没有类似项目的开发经验可以参考？ 我现在不是特别懂软件开发，所以想先了解一个大概的市场价格范围，避免一开始需求没想清楚就被报得太高，或者报价太低后面做不出来。 欢迎有经验的朋友给点建议，也欢迎做过类似系统的开发者简单说一下大概报价区间。谢谢。
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