海拉鲁编程客
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🖥️ 探索 Agent 的边界 📌 油管「海拉鲁编程客」 🌸 沦为程序员的段子手
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国庆在家做了个实验：把我做视频时常用的那部分流程拆出来，写成一个简单的视频编辑器。 它只跑在 Mac 上，程序本体压缩后约 2 MB。 这个体积夸张到什么程度，你拿着索尼 A7M4 给三上老师拍一张照片也得 70MB 的大小，接近 35 倍，苹果上最好用的视频剪辑软件 Final Cut Pro 4GB 左右，接近两千多倍的大小。而 FCPX 对我来说，并不比这个 2MB 的软件更好用。 麻雀虽小但五脏俱全, 2D、3D、常用特效、MCP 协议都支持, 甚至支持用 js 来写视频（你并不需要一个 chrome）。顺手移植了前几天风靡的 PDoom 视频。 以渲染 mexicat 的 PDoom 为例，我的 M2 Max 64GB的机器上测渲染 4K 60fps，带视频/音频/合成音效 + 各种炫酷的动效，4 个 worker 跑差不多153 帧每秒。（PS: 还有一些特性没有移植过来，但第一版的速度相当吓人） 做完这个实验有个感受：AI 在很长一段时间内恐怕依然取代不了专业程序员，但很多领域专家可能不再需要那么专业、那么通用的软件。 非 AI 时代，专业软件为了照顾所有人的需求，功能做得很全，学习门槛也就跟着上去了，而用户学完才能从这个通用且复杂的软件中总结出适合自己工作流。做视频时 打开 FCPX + Apple Motion , 经常因为这玩意要跳来跳去点点戳戳而学的很疲惫, 而每次剪辑都要做很多 setup，从做内容的角度上说，这部分就纯脏活累活。 我做的是 visual explain 类的视频，核心只有一件事：把问题讲清楚。再适当加一点真人讲解，让视频更值得被信任。这条流程里真正用得上的功能，只是那些大软件里很小的一部分。掌握 AE/FCPX 并不是我的目的，他只是服务于我内容的一个环节。 工具和限制决定了你能表达什么。现在可以反过来：先想清楚自己要表达什么，再让 AI 帮你造一个刚好够用的工具。 刚好够用就是这个时代的 AI 开发底色。 顶级的专业程序员暂时依然稀缺，但"专业而通用"的软件，可能不再是每个人的必选项。 欢迎来到新时代！
海拉鲁编程客37,669 Aufrufe • vor 23 Tagen
最近读代码仓库的活全部丢给 AI 干了, 预先让AI 生成详细的文档+图, 效果很好, 步骤如下 以 pi-mono 这个 13k 的仓库为例 1. 打开 opencode/claude code + MiniMax (official) M2.5 2. 输入如下的提示词, 回车 「我是一个不懂技术的产品经理, 我想通过 Mermaid 图表深度梳理一下业务。麻烦帮我分析一下这里面有哪些值得挖掘的点。帮我写几篇逻辑详尽的说明文档，放在 docs/explain/*.md 。文档里要大量运用 Mermaid 语法来可视化这些逻辑，越详细越好,越详细越好,越详细越好，哪怕我不懂技术也能一眼看清业务逻辑的走向。辛苦啦！」 3. 打开 vscode 安装响马老师 响马 开发的 markdown viewer extension 扩展, 提升阅读体验 一图胜千言, 几分钟看完!
海拉鲁编程客74,724 Aufrufe • vor 8 Monaten
git-story-film -- Skill 开源预告, 只需填入 Github 仓库就能帮你生成你的项目故事 比如 cc-switch 的故事 Jason Young
海拉鲁编程客12,035 Aufrufe • vor 1 Monat
tiktok 上有个 31W 的 Python 教学号 @pythonblyat5，怎么说呢，虽然咱也算有八年 Python 经验了，但依然被震惊了。。。。
海拉鲁编程客154,707 Aufrufe • vor 2 Jahren
最近使用 Kimi Code + K2.7 极速版辅助编码，分享一下使用体验。 背景: 来自大约 5w 行左右的 golang agent runtime 的重构。前期用 codex / cc 疯狂推代码之后进入了重构期。 用 codex / cc 压低代码行数，很难满足我想要的效果。比如 opus 4.8 反复背诵不知道从哪里学来的超过 300 行代码是不好的设计（我明明没有加这一条，记忆里面也没有），而超过 2000 行不能拆开的代码多了去了，这是本质复杂度。而 codex 在精简了一些之后反手又给我加了一些兼容代码。。。。 所以我回归了半自动的方案，用 kimi code 调研出报告，人工 review 之后开修，大致步骤如下 1. 选择一个切入点 /goal 请你使用 hai-architecture skill 帮我系统整理 nil, 按照当前代码，当前位置，问题点，解决方案表格罗列一下。 有些可能是 nil 本身过度防御，有的地方可能是设计上有更好的方向。请你系统梳理之后，整理到 docs/architecture/nil-review.md ，要详细，分好类和优先级，整 50个点给我 使用 /goal 是为了确保能捞 50 个点，使用 hai-architecture 是为了打开格局，看看是不是有些 nil 是不是因为更上层的设计问题。 2. 50个点的 markdown 看起来还是比较吃力的。可以做个简单的可视化优化一下咱们的阅读体验。 /skill:hai-visual-report docs/architecture/nil-review.md 做一下可视化 然后你就得到一个阅读体验比较好的问题清单，然后挑选一些问题开修就好了。 这里不得不吹一句，K2.7 极速版是真的快，两分钟可视化跑完（视频未加速），调研的时候没感觉有非常大的速度提升，到可视化报告这块速度很快，有明显的推背感。好处就是产出高了，坏处就是刷推少了。。。。。
海拉鲁编程客18,291 Aufrufe • vor 4 Monaten
OPENCODE 小技巧 #02：oh-my-opencode 用法 opus 编排，minimax 干活 最近切到 oh-my-opencode-slim ，默认配置和 Antigravity Auth 的集成的比较好，但也有一个缺点，并发探索代码仓库的时候会被限流 我的解法是用 opus 调度，把 omo 里面 librarian 和 explore agent 模型换成 MiniMax (official) coding plan 里 的 M2.1 模型 「@ explorer 帮我开几个 agent 探索咱这个 monorrepo 里面的依赖库有没有过时和统一的」 于是你就可以看到如下情绪价值和实用价值拉满的干活现场。
海拉鲁编程客24,973 Aufrufe • vor 9 Monaten
OPENCODE 小技巧 #03: 探索代码小技巧 X 算法平台正好开源，打开 opencode 咱直接咨询 「我需要调研几个业务核心问题，请你帮我汇总最后输出一个报告，注意，每一个点都要找到代码级别的证据支撑，得精确到行号。 1. 点赞 vs. 回复 vs. 停留，谁更值钱？ 2. “负反馈”的杀伤力有多大？ 3. 发多了会被限流吗？ 4. 做视频是不是有系统级优待。 请你帮我多开几个 explorer 进行调研」 这里有几个点需要注意 1. 「每一个点都要找到代码级别的证据支撑，得精确到行号」是为了防止 ai 出现幻觉为了押韵不择手段。 2. 「请你帮我多开几个 explorer 进行调研」是为了加速，默认官方的 free 模型并发可能会有限制，我建议大家使用 国产大模型 code plan 里面的 api key，比如我这里用的是 MiniMax (official) 的 key。 运行过程如视频（已加速） 结果在评论区。
海拉鲁编程客12,655 Aufrufe • vor 9 Monaten
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