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结束了，最后投入了18.5小时，其中立项3小时，初步验证1小时，AI Coding14.5小时。后续这个项目会转交给正式程序员做
截图挑选了一些交流过程中暴躁的片段，哎，都过去了
整个过程就像蒙着眼睛，拿着筷子，夹起水晶杯堆金字塔，随着项目规模膨胀，筷子长度还会从1米变成10米，20米，太糟糕了这个体验，深刻体会到什么叫无能狂怒。
文档更新了这14.5个小时里的流水线进度，包括Prompt详情，卡点问题的解决和被解决，怒喷AI，和解到放弃等等。
https://whjlnspmd6.feishu.cn/wiki/TjZEwOXKCiI78Uk3dg6ce9Venah?from=from_copylink
最后有一份来自这次非正式黑客松的总结，有点长：
1. 上下文看似制约，其实不是制约的本质，因为真正的项目其复杂度是远超2万甚至200万Token上线的。所以当我从windsurf和Cursor切换到cliine，并拉满上下文后，确实短期解决了项目的瓶颈，推进了一大步，但终究无法应对越来越膨胀的代码。真正的制约是你能否有效管理项目中的各类概念，并井井有条地向AI分配任务。但如果你能做到，你就不是小白了。
2. AI coding不仅仅需要需求描述清楚，更需要清楚的是代码逻辑。所以小白一般在刚开始最快乐，在中间能稍微解决，在后期逐渐崩溃。因为小白真的对各类概念一无所知。看起来是一个“为什么文字底部不能加色块”的问题，会衍生类、CSS、HTML渲染、JS执行等等一系列陌生的概念，你会发现技术的学习还是绕不开。
3. AI很擅长后端逻辑，因为他是清晰，明确的，我花在后端上的实际差不多仅占1/10。但AI不擅长UI、样式，因为这是和人的审美相关的。偏偏审美又是模糊的，很容易陷入甲方的五彩斑斓黑陷阱。
4. 在工具选择上，我只用过Cursor，Windsurf，cline。windsurf交互体验比Cursor好，但这两个都是订阅制，都会千方百计减少上下文记忆以节约成本。cline交互没那么好，但可以全量上下文ALLin，就是太贵了。14个小时烧了我15美金。
5. AI在处理小需求小项目的时候仍然很值得信赖，爬虫、批量化、数据分析等等，依旧可以解决大量重复性工作。
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今天是2024世界智能制造博览会的第二天，第一块的机器人展区非常有意思，有很多相关的企业展示出了各种形态的机器人，机器人这个概念其实也不局限于人形了，各种形态的都可以叫做机器人。
这次活动宇树科技的机械狗也在现场，去年的时候我曾经跟着博士生学长一起做过一段时间机器狗的姿态控制，用的都是强化学习的方案。现在Linux系统里仿真训练，然后再在真实的机器上进行测试。
对于这些机器人，最为关键的技术之一就是他们的关节模组制造，这直接影响着机器人的自由度，精确度等等。
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今天去给微软中国的AI团队做了个分享，again，我又在想「我怎么配」。
但是没想到内容确实还挺受认可，原来做好自己喜欢干的事就能给大家带去启发，甚至微软中国的VP都来了，很有趣的体验
我的小助理一直在用ai写公众号，商业相关，目标人群是线下门店的小老板们。
用Claude大概10分钟出一篇，然后一键排版。 最近一周，经常出上万阅读的文章，前天跑出来一篇10w+阅读的文章😳
感觉跑通了，问她是怎么调教的提示词。 结果发我的提示词，简单到让我有点不相信。 只能说，Claude是真牛逼！
Anthropic 说 2025 年将是 Agentic 系统年
所以发了一个 Agents 综述的文章，介绍了他们构建 Agentic 系统的一些发现。
原文地址：https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents
非常适合入门看，这里是大致的笔记：
1. 代理系统的基本概念
- 工作流(Workflows):通过预定义的代码路径编排LLM和工具
- 代理(Agents):LLM动态指导自己的流程和工具使用
2. 何时使用代理系统
- 建议从最简单的解决方案开始
- 仅在必要时增加复杂性
- 需权衡延迟和成本与任务性能的关系
3. 框架使用建议
- 常见框架:LangGraph、Amazon Bedrock、Rivet、Vellum等
- 建议开发者从直接使用LLM API开始
- 使用框架时需理解底层代码
4. 主要构建模式
A. 基础构建块:增强型LLM
- 具备检索、工具使用和记忆能力
- 通过Model Context Protocol实现工具集成
B. 工作流模式:
- 提示链(Prompt chaining):将任务分解为连续步骤
- 路由(Routing):对输入分类并导向专门任务
- 并行化(Parallelization):
- 分段:将任务分解为并行子任务
- 投票:多次运行获取不同输出
- 编排者-工作者(Orchestrator-workers):中央LLM分配任务
- 评估者-优化者(Evaluator-optimizer):循环评估和改进
C. 代理模式:
- 可自主规划和操作
- 需要环境反馈
- 适用于开放性问题
5. 实践应用领域
- 客户支持:结合对话流程和工具集成
- 编码代理:可验证且结构化的问题领域
6. 工具设计原则
- 注重工具文档和接口设计
- 考虑模型使用便利性
- 进行充分测试和迭代
7. 核心建议
- 保持设计简单性
- 确保透明度
- 精心设计代理-计算机接口(ACI)
- 仅在简单方案不足时增加复杂性
这篇文章为开发者提供了构建代理系统的实用指南,强调了从简单开始、逐步优化的方法论。
1. 今晚发布的闪极 AI 拍摄眼镜，名叫“拍拍镜”，很可爱，很好记。首批共创版 999 元，5万台，1.15- 春节前发货，搜闪极小程序购买。
2.电池加到了450mAh，是 meta 的三倍，重量不变。通过增程环设计加到 6500mAh，实现了全天候无限记录
3.意外的是软件野心很大。因为全天候记录，所以做到个体全部多模态数据全天保存，要做个体数据的AI 云盘，实现数字分身和人类数字永存计划。
4.LOHO 合作，保证了眼镜的时尚款不断迭代。节前会有透明版。
5.国内接 10 多家模型，海外版接 GPT。总之，这个价格可以直接冲。软件部分能实现 6 成就很牛逼了。
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6. 如果你一定要硬撑着用AI完成一个中等规模复杂度的项目。那么建议你同步学习代码，先搞懂逻辑，然后试图读懂代码，磨刀不误砍柴工，这样绝对，绝对比你黑灯瞎火对着AI指挥要来得快。当然这个过程一定很痛苦。
7. 最后是一些普适的AI编程建议：有进展了，千万用Git随手保存，就当它是PPT | 尽可能各个能力封装模块化 | 有较大更新后让他写进Readme中，后面可以拿这个给他看 | 一开始可以说复杂需求，后续尽可能一次描述一个小需求 | 邀请他追问细节 | 认真阅读他的每一步操作，不求看懂代码，至少看懂逻辑 | 可以让他在敲代码前先给出分析和逻辑说明，也可以让他在有更新后写入Readme，这些都可以放到预置的Prompt里 | 提前思考好你的项目逻辑（我指技术实现部分），在外部文档上敲下来，而不是在打开AIcoding的那一刻才开始思考。
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