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周末随性编码完成了这个游戏, 一行代码都没有写, cursor + Three.js + Claude sonnet 3.7 + next.js, 在 cursor agent 模式里多点几次 apply 就行了! 实时躲避, 物理反馈, 大家快来试试吧. localhost:3000

174,690 views • 1 year ago •via X (Twitter)

12 Comments

HylaruCoder's profile picture
HylaruCoder1 year ago

啊, 卧槽, three.js 官方来点赞了. 🤯🤯🤯🤯

CodeRabbit's profile picture
CodeRabbit1 year ago

AI-first pull request reviewer with context-aware feedback, line-by-line code suggestions, and real-time chat.

HD's profile picture
HD1 year ago

@threejs 每颗像素都由 react 精心渲染, 突破了 Nvidia 性能天花板

HylaruCoder's profile picture
HylaruCoder1 year ago

@threejs 为了精心渲染, 每个像素都渲染了两次 为了精心渲染, 每个像素都渲染了两次

XiaoPeng's profile picture
XiaoPeng1 year ago

@threejs 又骗我 Site can't be reached

🛠 lanford33 🛠's profile picture
🛠 lanford33 🛠1 year ago

@threejs 玩过了,真厉害!就是难度可以提高点

HylaruCoder's profile picture
HylaruCoder1 year ago

@threejs 只能等 sonnet 4.0 了

淋着's profile picture
淋着1 year ago

@threejs 我还真信了

AI geesehoward's profile picture
AI geesehoward1 year ago

@threejs 你看看我AI学的像吗?

HylaruCoder's profile picture
HylaruCoder1 year ago

@threejs 时间太长了, 我怀疑用的是 deep research

colmugx's profile picture
colmugx1 year ago

@threejs 能让 cursor 写一下究极手和倒转乾坤吗

HylaruCoder's profile picture
HylaruCoder1 year ago

@threejs 还不行, 得等 sonnet 4.0 训练王泪的数据

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Qwen3-Next-80B-A3B 实测! 能跟头部模型对打吗? 直接说结论, 能完成我这个大象牙膏测试的一部分, 已经很厉害了, Python 杯子倒水那个测试表现也可圈可点. 来看测试中暴露出来的问题: 首先这个模型生成的样式特别多变, 可以看测试中生成的前端页面的样式和布局, 几乎每次都不一样. 所以实际使用中, 可能会存在稳定性的问题, 建议 prompt 中多做约束, 避免模型过度发挥. 不过这并不全是坏处, 如果拿这个大模型写文, 反而可能会超常发挥, 每次写出来的东西都不一样, 不会呆板. 另外目前发现最大的问题是, 给到模型一大堆数据, 让模型整理一个网页, 结果模型偷懒了, 直接把代码和数据省略掉了, 这个应该还是 GPT-4 时代的问题 (24年上半年) 出现了. 这里猜测可能是高稀疏性专家混合模型或者多词元预测造成的问题, 这两个都会在生成中选择最经济的生成模式, 因此可能会倾向于生成"此处代码省略"这样的代码来替代原本要生成一大堆代码的场景. 召回倒是没太大问题, 鞭炮连锁爆炸那个测试, 虽然模型没有成功写出来, 但是最长的一次还是生成了1100行代码, 我仔细看了下, 基本都考虑到了我 prompt 中要求的逻辑, 只不过实现的代码有 bug 跑不起来而已. 综合来讲, 我觉得这应该是 100B 以内的模型无敌手了, 考虑到定位可能是个新的技术试验模型, 所以期待千问推出更大规模 (例如400B-A15B) 的模型, 带来更好的性能. 测试 prompt: #Qwen3Next #大模型竞技场 #Qwen3

karminski-牙医

30,709 views • 10 months ago

OpenAI 和 Anthropic 新出的模型写代码实测来啦! 本次测试包括: OpenAI-OSS-120B OpenAI-OSS-20B Claude-Opus-4.1 Gemini-2.5-pro (凑数的) Opus 放这里去比的确不讲武德. 所以主要拿 Gemini-2.5-pro 跟它对打. 我主要的意思是告诉大家, 不要用不太行的模型写代码. 只会浪费你的时间去调试并且积累屎山 (x). 每个模型各运行至少6次, 取最好结果给大家录屏. 从测试结果看 Claude-Opus-4.1 出乎意料的稳. 他对空间理解远超任何模型, 说A放在B上面就能做到A放在B上面. 其他模型得不断抽卡才能偶尔抽到. 不知道 Anthropic 是怎么做到的. 牛逼. 要不是实在是太贵了, 真的建议用它来写代码. 我测试了6次就干进去了2刀. OSS-120B 和 20B 我觉得有点摸不到头脑, 甚至 20B 生成起来我感觉代码更稳定? OSS-120B 随机性非常大, 在这个测试里面 OSS-120B 甚至反复抽卡8次, 都没有 OSS-20B 抽卡 2 次的效果好. 这里我的猜测是 120B 每次激活专家量很少, 而总专家数量又多, 导致每 token 随机到相同专家的概率会特别小, 进而表现不是那么稳定. 而 20B 则好一些, 4/128 VS 4/32 专家. 我一会也会再测下, 看我的猜测对不对. 总之这次快速测试结论如下: Claude-Opus-4.1 > Gemini-2.5-pro > OpenAI-OSS-20B >? (存疑) OpenAI-OSS-120B OpenAI-OSS-120B 用起来要谨慎, 写代码特别不稳定. OpenAI-OSS-20B 在这个参数量大小下反而挺好. #opus41 #oss120b #OpenAIOSS

karminski-牙医

55,324 views • 11 months ago

OpenAI刚刚开源的这个东西,感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。 现在大家都在卷模型写代码有多强,但其实真正的瓶颈早就不是生成了。 一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent,再多就会注意力崩溃,生产力直接归零。 有了Symphony,直接把这个上限干到了几十个。 它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。 你开一个任务,它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。 自己写代码,自己跑测试,自己做交叉Review,damn! 全部搞定之后,会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿,安全和性能专项审查通过,改了UI就自动录好操作视频。 所有验证全过了,才会出现在你的Human Review队列里。 以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。 以前你是监工,盯着Agent一步一步写代码,上下文切到吐。 现在你是老板,只需要看最终的结果。 满意就点合并,不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。 记住兄弟们,永远不要手把手指挥Agent,永远不要替它干活。 这可不是啥实验室概念,OpenAI自己已经这么干了。 三个工程师,五个月,写了一百万行代码,0行人工写的。 产品已经有几百个内部用户,每天都在迭代。 我觉得他们最厉害的不是模型,是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。 现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明,而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。 我觉得未来最好的工程师,再也不是写代码最快的人,而是那些最会写规则,最会设计反馈回路,最会给Agent搭舞台的人。 现在Symphony已经开源了,它甚至不是一个成品。 是一个17k token的完整SPEC。 你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent,十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

AYi

63,168 views • 2 months ago