我看codex对话一直在说apply_patch被系统拦截，一问才发现会话被加了内部规则，但是我从来沟通都说的中文，根本没加过这个。多了以下限制 Always use apply_patch for manual code edits. Do not use cat or any other commands when creating or editing files 不知道是codex最新版自带的上下文，还是上游中转给注入的。 导致一直在试环境，原地绕圈。 查了一下： 好像是codex自带的？每个会话最开始都有。但是我已经开了完全访问了，之前这一个会话都正常，今天下午突然开始抽风。 又是codex的bug？ 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
建议论坛的编辑器是不是可以考虑增加一个工具条？ 一个好处是提供一个隐形的约束和规范，可以统一大家的帖子的格式。
codex的带的约束感觉有点强，稍微写个去水印的都不让搞，有什么prompt可以绕过吗，或者有什么焚决莫 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
我用同一个约束一模一样的，感觉claude的回答真的就像一个人一样，codex我就算是写的比claude的约束还要多都不太行感觉，还是claude能给我提供慢慢的价值的。 没有捧一踩一啊，各有各的优点每个人想用哪个就用哪个。手动狗头 7 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
一直很好奇开源项目的 License 的约束力。如果你基于别人的项目做了一个产品，然后闭源商用，那你这个 License 有啥用？比如你用了一个 GPL 项目，然后闭源，那也没人知道。别人也不知道你侵权。 所以 License 就是一个君子协定？
一直很好奇开源项目的 License 的约束力。如果你基于别人的项目做了一个产品，然后闭源商用，那你这个 License 有啥用？比如你用了一个 GPL 项目，然后闭源，那也没人知道。别人也不知道你侵权。 所以 License 就是一个君子协定？
一直很好奇开源项目的 License 的约束力。如果你基于别人的项目做了一个产品，然后闭源商用，那你这个 License 有啥用？比如你用了一个 GPL 项目，然后闭源，那也没人知道。别人也不知道你侵权。 所以 License 就是一个君子协定？
一直很好奇开源项目的 License 的约束力。如果你基于别人的项目做了一个产品，然后闭源商用，那你这个 License 有啥用？比如你用了一个 GPL 项目，然后闭源，那也没人知道。别人也不知道你侵权。 所以 License 就是一个君子协定？
一直很好奇开源项目的 License 的约束力。如果你基于别人的项目做了一个产品，然后闭源商用，那你这个 License 有啥用？比如你用了一个 GPL 项目，然后闭源，那也没人知道。别人也不知道你侵权。 所以 License 就是一个君子协定？
最近踩了好几个 regression 的坑，感觉都是 AI 脱离上下文约束，把老问题给改出来了 我怀疑是不是要求 AI 输出的时候写上注释更好一些。 大家有什么好的最佳实践么？ 还是就加强 spec 和文档维护？
最近踩了好几个 regression 的坑，感觉都是 AI 脱离上下文约束，把老问题给改出来了 我怀疑是不是要求 AI 输出的时候写上注释更好一些。 大家有什么好的最佳实践么？ 还是就加强 spec 和文档维护？
最近踩了好几个 regression 的坑，感觉都是 AI 脱离上下文约束，把老问题给改出来了 我怀疑是不是要求 AI 输出的时候写上注释更好一些。 大家有什么好的最佳实践么？ 还是就加强 spec 和文档维护？
最近踩了好几个 regression 的坑，感觉都是 AI 脱离上下文约束，把老问题给改出来了 我怀疑是不是要求 AI 输出的时候写上注释更好一些。 大家有什么好的最佳实践么？ 还是就加强 spec 和文档维护？
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最近踩了好几个 regression 的坑，感觉都是 AI 脱离上下文约束，把老问题给改出来了 我怀疑是不是要求 AI 输出的时候写上注释更好一些。 大家有什么好的最佳实践么？ 还是就加强 spec 和文档维护？
最近踩了好几个 regression 的坑，感觉都是 AI 脱离上下文约束，把老问题给改出来了 我怀疑是不是要求 AI 输出的时候写上注释更好一些。 大家有什么好的最佳实践么？ 还是就加强 spec 和文档维护？
美国聚变创业公司 Xcimer Energy 宣布，其位于私营设施内的“凤凰（Phoenix）”激光系统已于当地时间周三正式点火运行，公司称这是目前全球最大、由私人拥有的激光装置 。Xcimer 正试图在国家点火装置（NIF）实验基础上，将惯性约束核聚变从实验室技术转化为具备商业潜力的新型发电方式 。 Xcimer 的技术路线以美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室的国家点火装置为蓝本，该装置在 2022 年 12 月首次实现聚变反应释放的能量超过点火所需能量，被视为核聚变研究的重要里程碑 。在 NIF 实验中，研究人员利用 192 束激光瞄准一个比铅笔橡皮头还小的燃料靶，激光首先打在一个金制靶腔上，将其汽化并转化为 X 射线，再由 X 射线压缩内置燃料小球，使其中原子发生聚变并释放能量 。 相比之下，Xcimer 认为，通过采用更强大、结构更简化的激光系统，有望在保持或提高聚变能产出的同时，降低系统复杂度与成本，从而为商业化铺路 。根据公司规划，其未来的聚变电站设计将配备两台可发射微秒级激光脉冲的主激光器 。这些脉冲将通过一套类似“能量压缩”的光学系统，引导并在纳秒级时间尺度内将能量传递至燃料靶上，从而在极短时间内完成燃料压缩，提高产生可用聚变反应的概率 。 此次上线的凤凰系统被视为迈向聚变电站道路上的关键中间步骤 。该系统采用“准分子放大（excimer amplification）”技术，这类激光在半导体制造中已有应用，但凤凰系统的功率显著提高 。Xcimer 向媒体介绍称，这台氟化氪（KrF）激光在满功率运行时可输出超过 1 千焦的能量，其激光放大核心长度达到 38 米 。公司认为，就私人拥有的激光系统而言，凤凰目前处于功率与规模的全球前列 。 不过，凤凰距离商业电站所需规格仍有不小差距 。Xcimer 预计，一座真正的商业聚变电站需要的激光总能量可能超过 12 兆焦，远高于凤凰目前的输出能力 。因此，凤凰更多是为后续更大规模系统提供技术验证平台，包括激光放大、脉冲整形、光学传输以及燃料靶相互作用等关键环节 。 在时间表方面，Xcimer 计划先在 2028 年完成一套原型系统的建设与测试 。在此基础上，公司将继续开发更大型的综合系统，目标是让整套装置实现“能量持平”，即输出至少与输入相当的电能水平 。按照公司当前设想，首座商业规模聚变发电厂有望在 2030 年代中期启动建设 。届时，如果技术与经济性能够达标，惯性约束聚变可能成为新能源版图中的一支重要力量 。 目前，全球聚变领域竞争日益激烈，多家初创公司都在探索不同路线和工程实现路径 。在此背景下，Xcimer 通过凤凰系统打响“全球最大私人激光”的头炮，既是技术实力展示，也是在向资本市场和政策制定者传递信号：惯性约束聚变正从实验室逐步走向工程化与产业化 。不过，从千焦级实验装置迈向兆焦级商业电站，仍意味着漫长的工程迭代与资金投入，凤凰的成功点火只是这一进程中的关键起点之一 。 查看评论
各位 V 友，如果完全不加限制，Agent 会在你的项目里用最野的路子给你码代码，格式乱飞。 分享一下我们在团队中使用 Markdown 规则约束 Antigravity 2.0 的经验。通过多层级目录规则继承机制，能够按目录模块给 AI 分配对应的命名、库引用、安全白名单限制，极大地减轻了 Code Review 的负担。 附上了我们实测非常好使的几个约束模块，欢迎吐槽： https://aidevhub.net/blog/google-antigravity-custom-rules-tuning
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