月底看账单之前:AI 编码一个月花了多少、换来了什么?洞察台看成本,复盘台看交付
一句话答案:只看 Token 是记账,配上交付才是复盘。厂商账单往往只有总数;要说清「钱花在哪」,需要按 Agent / 模型 / 工作区拆开看消耗,并且费用只认 Agent 自报金额、不按 Token 瞎估;要说清「换来了什么」,需要把任务数、已交付、代码增减行等硬指标本地统计出来,再配上可点开核 ...
AI让写代码变快,但交付成本没降
用AI生成一个完整的认证流程,包括数据库结构、API路由和单元测试,不到半分钟就能完成。把一个混乱的组件重构成干净的React Hooks,也只需要一段提示词。写代码这件事,看起来已经接近免费了。
但一个“简单”功能从开发到上线仍然要花三周。这中间的落差,几乎每个用AI写代码的团队都遇到过。问题不在... ...
只用一个 Claude Code,有必要上多 Agent 工作台吗?Caravel 适合谁、不适合谁的 1 分钟自检
一句话答案:多 Agent 工作台不是人人都需要。如果你一次只做一件事、一个终端就够,继续用 Claude Code 或 Codex 的命令行就好;当瓶颈从「AI 写得慢」变成「我管不过来」——同时推进两个以上项目、常开好几个 Agent 终端、记不清谁在跑谁在等你、想让 Agent 放手改但合并权 ...
当同事变成AI的复读机
技术讨论里,有一种回复越来越常见:你抛出一个问题,对方隔了几秒,发来一段结构工整、面面俱到的文字,列了三个权衡,末尾还附上推荐方案。你追问其中一点,又等来一段同样工整的回应。来回几次,你意识到自己不是在和同事讨论,而是在和一个套着人皮的聊天窗口对话。
如果我想和AI辩论,我自己会打开浏览器,十秒钟就... ...
Codex 接入 KiCad 配置实录:用 kicad-mcp 连接原理图与 PCB 编辑器
本文基于 Huaqiu-Electronics/kicad-mcp 与 Codex 官方 MCP 配置,整理 Windows 接入 KiCad 的完整流程,涵盖 IPC、uvx、config.toml、启动顺序、只读验证、故障排查与安全使用边界。 ...
奇摩有话说:用WorkBuddy做制度文件签收追踪
一、文件发下去了,为什么总有人说"没收到" 制度文件(员工手册、考勤办法、信息安全规范)的发布,看着是行政动作,实际是一件要留证据的事。发到群里,消息被刷走;发到邮箱,附件没人点开;打印张贴,三个月后被新通知盖住。等到要做体系审核、要处理一起劳动争议、要证明"我们确实告知过",才发现手上只有"已发送 ...
大模型学习笔记 05:模型的上限,常常先被训练数据决定
讲大模型时,参数规模很容易成为主角,训练数据反而像一项不起眼的准备工作。读到这一章我才更明确:模型能接触到哪些语言、知识、风格和偏差,首先由语料决定。数据不是训练前的杂务,它本身就是模型行为的一部分。 数据清洗远不止删掉脏话 一个常见流程包括来源登记、格式解析、语言识别、质量过滤、近重复检测、隐私处 ...
让 LLM 输出不再失控:用 Pydantic 校验大模型输出
你在 prompt 里写了 "请返回 JSON",模型返回的大概率不是一段干净的 JSON,而是一段话:开头一句"好的,这是抽取结果",中间一个 ```json 围栏,结尾还跟一句"希望对你有帮助"。 字段本身也未必靠谱,比如工作年限写成"五年",期望薪资写成"15k左右",偶尔还漏掉一两个 key ...
奇摩实战笔记:用WorkBuddy做供应商证照到期管理
一、先说场景:证照过期,往往是"没人盯"而不是"忘了" 供应商的营业执照、ISO 体系证书、原厂授权书、行业资质(安防、涉密、建筑智能化等),平时几乎没人看,出事的时候全在合同里。一家做系统集成的公司,手上常年几十家供应商,每家三五份证照,到期时间散落在邮件、微信群和纸质档案盒里。 等到投标要用、验 ...
你的WorkBuddy不好用,大概率是这些配置没设置好
大家好,我是晓凡。 很多小伙伴装好 WorkBuddy 的第一反应,就是赶紧丢个任务进去,看它干活利不利索。 我一开始也这样,用了小半个月,总觉得不对劲:任务跑着跑着就断了、文件不知道存哪儿了、总感觉不够聪明,回复又臭又长,口吻还特别官方。 后来才发现有一堆基础设置,我压根没设置好。 今天把这些设置 ...
一文搞懂 Agent 工具机制:从 Schema 到 Tool Calling
《一文搞懂 Agent 工具机制:从 Schema 到 Tool Calling》 一、什么是 Agent Tool? 在 Agent 系统中,Tool(工具)是大模型与外部环境交互的桥梁,让原本主要负责理解和生成文本的 LLM,能够读取文件、执行代码、搜索信息,甚至操作其他软件。 例如,用户要求: ...
AI 信息碎又重复,InBrief 如何收拢?
作为 InBrief 作者,我说明它如何把新闻、大厂博客和社媒社区讨论收进一个按时间排列的列表,每2小时更新,追踪370多个信息源,经LLM过滤、打分和去重,输出中英双语摘要,以减少重复、转述失真和碎片化。文章也交代了它的限制与不适合的人。 ...
MemT-1.0 拆解:33 倍状态压缩怎么算的
MemT-1.0 把记忆做成前向传播里一块固定大小的矩阵状态:Nano 为 10 层×16 通道×256×256 ≈ 10.5M 元素,FP32 约 40 MiB,且与历史长度无关。33/66/130 倍不是压缩技术升级,而是同一份 40 MiB 除以随 token 线性增长的 KV cache——... ...
奇摩来教你:用WorkBuddy做IT变更评审与回滚核查
一、变更管理的老问题:不是没人审批,而是审批没内容 IT 变更出事,很少是因为"没人签字"。真正的问题在于签字那一刻,审批人手里只有一句"升级数据库版本,预计 30 分钟"——影响范围多大、谁受影响、失败了怎么退,全靠口头补充。 很多企业里变更单就是一个自由文本框,提交人写多写少全凭自觉。审批人不是 ...
AI 编程:从能跑到真懂
用 AI 写代码的晚上,常常出现两种截然不同的结果。一种是我一口气做出好几个功能,代码跑通了,但回头一看,其中一半我说不清是怎么实现的。另一种是我花几个小时卡在一个小问题上,最后学到的东西反而比前面一整晚都多。两次都算有产出,两次都得到了能跑的代码,但真正留下的东西完全不同。
我几乎每天都在用 AI... ...
生产级 AI Agent 的 Tool Use 与 Function Calling 容错重试架构 (生产高阶进阶实战)
本文针对生产环境下 LLM Tool Use 与 Function Calling 出现的 JSON 幻觉、结构破损、工具超时及下游限流等极端故障,设计并落地了一套基于 Java 17 与 Spring Boot 3.x 的生产级自愈容错架构。核心包含 Self-Correction 智能修复机制... ...
大模型学习笔记 04:从 Transformer 到 LLaMA,架构选择会改变什么
看到不同模型的架构表时,大家通常先问“哪个更强”。但我读这一节时更强烈的感觉是:架构其实是一组工程取舍,表达能力、训练稳定性、推理速度、显存和长上下文,很难同时做到极致。 先看解码器模型的骨架 自回归语言模型通常堆叠多层 Transformer 解码器。每层用因果自注意力读取已出现的 token,再 ...
大模型备案&算法备案,小团队做Ai合规,最小成本是什么
大模型&算法备案指导报价一览表 大模型备案 大模型备案4w,每增加一个模态+1.5w 单个大模型备案4万,不区分模态类型 大模型登记 大模型登记2.5w,每增加一个模态+1w 单个大模型上线登记2.5万,不区分模态类型 算法备案 算法备案6000,每增加一个模态1000 算法备案一个6千,加一个模态 ...
让工业历史数据“进化”出可执行公式:PySR 的落地场景与边界
当工业大数据攒了几年,企业却发现:数据躺在数据库里,既喂不活黑盒模型,也撑不起生产和经营决策。问题不在数据量,而在工具,需要能从历史数据里直接提炼出可解释公式的方法。 ...


