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摘要： 工作 工作要分为两部分, 上半年忙碌充实, 下半年迷茫懒惰 "迷茫懒惰" 是伴随我一生的诅咒, 一旦失去挑战, 失去兴趣, 我就会迷茫, 就会懒惰 对待爱情, 对待工作都是一样的, 这可能是我跳槽频率这么高的一种解释 我接受不了做平庸的无聊的事情 可是, 一个问题是: 如果每一次对自己的工作评价都是 阅读全文

摘要： 本文总结了作者近期（2025年11月至12月）的主要项目动态，涵盖多个技术领域。核心内容包括：利用前沿AI模型（如Gemini 3、Nano Banana、Tripo 3.0）制作创意内容的“今日3D”平台；一个名为“神的孩子们”的沉浸式叙事体验；以及一系列开源技术工具，如轻量级云代码实现MiniCC、高性能Agent基础工具Agent-Gear、Webhook转发器Webhooker、终端动画项目Curl-Resume和基于Claude Code的自动化代码审查GitHub Action模板。 阅读全文

摘要： agent-gear: LLM Tools 开发的瑞士军刀 ​#LLM#​ #Agent#​ #AI#​ #Rust#​ #Python# Repo agent-gear在线文档 背景 最近在开发minicc​ , 在为minicc提供tools时, 发现一件怪事. 整个项目的有效代码 2千行, t 阅读全文

摘要： BLOG迁移: 从Halo + CF Tunnel 到 Hugo + github + Cloudflare page 背景 前一段时间, 我的blog数据丢了 其实算不上彻底丢了, 原始的blog内容还存储在思源笔记上, 甚至发布记录都有, 所以本质上的数据确实没有丢 过去blog是用docker 阅读全文

摘要： Antigravity Coding流程的思路很好, 专门做了一个review模式, 在完成plan之后, 可以comment , 继续修改plan, 在完成walkthrouth之后, 同样也会review. 非常有价值. browser use 做的非常出色, 能够直接和浏览器交互, debug 阅读全文

摘要： 在线查看: https://ai-coding-showcase.pdjjq.org/ Attention "写代码"的门槛非常低, 收益非常的可观 Anthropic是怎么使用Claude Code 写代码 != 产出高质量软件 需求的实现成本/难度 下降? 不要为LLM的发展焦虑, 但不要做 c 阅读全文

摘要： Agent之殇 速度, 效果, 成本 这三者不可能同时达成. 速度 增加任务并发度 使用更小的模型 效果 使用超量的上下文 使用紧凑高密度的上下文 使用超量的SubAgent 使用更好的模型 成本 少的上下文 少的模型调用次数 廉价的模型 阅读全文

摘要： Cheap Context and Expensive Context Repo Cheap Context SubAgent的Context是廉价的而且是一次性的 或者可以称之为 intern context 像实习生一样非常的廉价, 执行一次性任务, 而且受限于传入上下文的限制, 显得有些笨 在 阅读全文

摘要： 推荐位 * [杭州][嵌入式/算法/安全架构/项目经理][社招] 宇树科技 * [北京/杭州] [前后端/QA/算法] [全职] Vast3D - Tripo * [杭州][前端、测试、运营、产品][全职、可远程] OmniBox 新增的招聘方 * [上海/北京] 头部量化私募天演资本招聘：C++/ 阅读全文

摘要： 本文探讨了AI编程的实践方法，重点分析了任务划分、上下文依赖与问题确定性对AI编码效果的影响。文章将任务分为四类：高依赖高确定（如修复BUG）、高依赖低确定（如架构设计）、低依赖高确定（如算法实现）和低依赖低确定（如产品demo），指出AI更擅长处理依赖低、确定性高的任务。 核心观点是：AI编码表现不佳常因上下文信息不足或指令不清晰。上下文包括项目背景、业务逻辑、代码结构等，需充分提供；指令应明确问题描述、解决步骤和验证方式，避免模糊需求。文章强调，高质量的信息输入和清晰指令是提升AI编程效果的关键。 阅读全文