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常用的购物app，京东，淘宝和拼多多的体验 1. 京东的加载事件最长，离谱的是重复点一个商品，详情页依然全部loading，我感觉完全没有用到客户端的优势 2. 淘宝流畅的多，有一种瞬间loading的感觉 3. pdd的最快，完全没有加载的感觉，很流畅淘宝和pdd我感觉架构可能类似，只是pdd的历史包袱小，活动啥的前端花活少，混合应用的大致性能优化策略（仅限前端） 1. 数据预加载 + 预渲染（用客户端绘制性能更好，这几个app基本都是原生渲染 2. SSR+流渲染（不确定pdd用了没 3. 混合应用就要利用客户端的计算和缓存能力，把尽可能少的 4. 信息流和详情页数据保持一致，可以复用去预渲染

花果山大圣

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Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

10 Kommentare

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花果山大圣vor 2 Jahren

社区里很少见到pdd的朋友出来技术分享&开源，可能内部不允许分享，所以只能自己大致猜一下，详情页都是原生渲染的，区别也很大

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Rocky-zhengvor 2 Jahren

目测pdd是点击详情页直接先把外部list对应的bitmap直接用来展示，随后才会去加载大图，人眼很不容易观察出相似图像的切换，我曾经在某游戏论坛做游戏查询页的时候用过这个方式，像京东和淘宝都会先展示一个空白占位图，这样由空白到有图片，哪怕只有0.1秒，人眼也是会形成一个差异感的

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魔都老猿vor 2 Jahren

我开着Proxy，淘宝完全没影响，京东基本就卡死了。

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花果山大圣vor 2 Jahren

京东更爱国一些

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拾一.ens18vor 2 Jahren

小红书电商也挺快的.

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隔离的小黄人vor 2 Jahren

大图和部分数据透传过去了应该，淘宝的才是正常的加载的情况，已经很快了

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wow666.ethvor 2 Jahren

真TM卷，我Amazon一样用的好好的，用户只关心有没有想用的东西

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花果山大圣vor 2 Jahren

不信

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Carlovor 2 Jahren

用了预渲染

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Rocky-zhengvor 2 Jahren

另一个可能就是pdd和淘宝京东不一样，pdd采用了单activity的模式，就类似于youtube安卓版点开视频详情页放大缩小的效果，使用多activity的模式几乎不可能实现

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苹果全新Siri AI演示视频感觉还是非常基础的升级，端侧模型+云端模型端侧负责处理手机本地的信息调用本机个人信息和感知场景云端复制处理和执行复杂任务，基于Gemini 模型定制的，而不是完全采用Gemini的模型演示感觉毫无激情可言😂 Siri 变成一个独立 App：能自然对话、记得你的上下文、跨应用替你动手，还能看懂屏幕上和镜头前的东西。照片、Safari、密码、快捷指令全都加了 AI。拍完的照片能重新构图，浏览器标签自动归类，弱密码一键改，快捷指令用一句话就能搭出来。

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写了三年原生App，上个月第一次用Flutter交付了一个项目。我再也不想回去了。一套代码跑iOS、安卓、网页、桌面端。热重载改完代码秒看效果，不用等编译。性能比我预期的强很多，硬件加速渲染，用起来不像跨平台框架该有的流畅度。最让我意外的是遇到问题几乎都有现成解答——174k stars 的生态就是这点好。唯一的坑：你只会JS的话，前两周学Dart会有点痛。你现在跨平台开发用什么？还是坚持写两套原生？ 🔗

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Vincent

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很多人吐槽自媒体们（包括我）只展示Gemini 3.0的前端能力，非常片面。确实是这样，在社交平台，视觉化的、尤其是能动起来的东西才能吸引注意力。但对于一个非程序员用户来说，前端能力很重要。我们日常的交互原型是用Gemini或者Cursor做的，临时给博物馆做个静态网站用的是Trae，我闺女科学课上的一些复杂概念我也会写个动态的演示页面，辅助讲解。下面是给我闺女做的演示案例，之前要用5～8轮才可以完成，用新模型一次就搞定了。

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陈言Linkc-Chen

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今天发现一个很酷很火的新工具：Devpod 有点类似 Github Codespaces，一键部署本地开发环境或者直接链接云端环境，然后可以直接使用你喜欢的任意编辑器进行开发。但是有以下特点： * 完全开源 * 完全本地开发 - 不需要任何云服务提供商 * 客户端 - 完全可视化的使用 * 多种编辑器支持看看下面这个视频感受一下它的功能，感觉还是非常强大的：

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Viking

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其实监控x上的信息的话，实用grok的定时任务非常好用。完全免费，不需要创建api的，直接原生支持的。 Grok 的定时任务是很多人忽略的一个功能，它可以结合 X 原生功能，Grok 能完美读 X List、Advanced Search、话题等，比第三方工具准多了。但是免费用户有限制（只能设置两个），Premium+ 基本够用（每天多个任务都没问题）。这里可以根据你自己账户的情况，可以先设定每天自动跑一个 prompt 任务，结果发送到指定邮箱。

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我真的没有拼多多

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Agent一次性能运行多少个子任务？Agent浏览器Fellou2 Fellou 呢？上个强度吧！ “跨境电商监控谈价任务：监控 SalesSmartly，回答用户的问题，引导用户完成下单，当用户询问价格的时候，按价格表给到报价，当用户询问物流时间的时候，根据物流时间表给到预计的配送时间，当用户砍价的时候，不能低于我们的底价，预计低价持续的和用户沟通，用户确认订单后立刻生成一个下单的 csv 表（包含：商品名称 + 商品数量 + 商品的单价）。” 再来几个离谱案例👇：产品推广、音频生成、Logo、Gmail自动回复、自动投简历。。。（1/5）

卡尔的AI沃茨

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这是我去年用远不如 GPT-6 Astra 的 Gemini 3 pro 做的自动建模 + 渲染 + 动画的开发核心验证的就是，因为 AI 有跨模态能力，所以渲染和动画不再依赖精确建模了，看效果和精确落地终于可以分开了（这是因为设计方案的前期我们为了效果而被迫建模费时间费精力最后只看2s，现在解脱/解放了智能可以消除掉不需要的，而不仅仅是把原有流程 AI 自动化

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-Zho-

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Reddit的联合创始人承认：我们最初的用户，基本上是伪造的。怎么伪造？就是他和另一个创始人Steve，用不同的用户名不断发帖。最开始那几个礼拜，网站上99%的帖子都是他们俩自己发的。先创造出一个“很多人在用”的假象。等真实的用户进来，看到一个热闹的社区，自然就留下了。这就是硅谷著名的增长黑客策略：“Fake it till you make it”。先用欺骗手段制造繁荣，再用繁荣吸引真实用户。这套玩法是不是很熟悉？从伪造用户数据开始，到后来审查言论、操纵信息流、人为设定“社区标准”。控制叙事的基因，从第一天就写在代码里了。一个社区的根基如果是建立在精心设计的假象之上，那么它后来所标榜的“开放”和“真实”有多少可信度？当一个平台从诞生之初就在操纵用户观感，我们又该如何看待它今天呈现给我们的内容？这仅仅是一个创业故事，还是一种系统性欺骗的开端？

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墓碑科技

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使用AI生成3D模型，最终利用comfyUI渲染输出成片的工作流全过程以下是GPT4总结的制作流程： 1. 文本到3D生成在LumaLabs使用Gini文本到3D：访问LumaLabs网站，选择Gini文本到3D功能，输入如“Naruto T-pose”的描述性文本提示生成3D模型。预览和调整：预览生成的3D模型，根据需要调整文本提示或使用提供的选项重新生成以获得满意的结果。 2. 导入和编辑模型导入模型到Blender：将生成的3D模型（如身体、头部和手部）导入到Blender中。调整模型位置和比例：在Blender中调整各个部分的位置和比例，确保模型的整体协调。组合和调整细节：将不同的部件（头部、手部等）组合成一个完整的模型，对模型的姿态、细节进行必要的调整。模型优化：对模型进行必要的优化，包括调整网格和重新拓扑（如果需要），以便于动画处理。 3. 动画和导出应用骨骼和动画：将调整好的3D模型导出为FBX文件，然后在Mixamo网站上应用自动骨骼绑定和选择动画。导入动画到Blender：将带有动画的模型重新导入到Blender中进行进一步的编辑和调整。 4. 进一步编辑动画循环设置：在Blender中设置动画循环，确保动画可以平滑地循环播放。相机和光照设置：调整相机角度和光照设置，以改善动画的视觉效果和氛围。渲染设置：调整渲染设置，包括分辨率和渲染引擎设置，以获得高质量的动画输出。 5. 最终渲染和后处理渲染动画：在Blender中渲染完成的动画，导出为视频文件。后处理：可选地，将渲染完成的视频导入到Comfy UI或其他视频编辑软件中进行后处理，添加背景、特效和其他视觉元素，以完成最终的动画作品。通过这些具体的小步骤，从文本描述到完成的3D动画的整个制作过程被详细地概述和解释，为想要学习这一流程的人提供了一份详细的指南。

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Yangyi

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人类的大脑适应性极强，即使被切除一半，儿童长大后仍然能够几乎正常运作。感觉输入可以重新映射到完全不同的大脑区域。这意味着我们的皮质结构高度统一，并且可以跨功能重复使用，就像 DNA 和蛋白质编码一样。其含义颇为玄机：智能或许并非依赖于某种特定的结构，而是依赖于一种通用的、可重复的架构。这正是现代人工智能试图捕捉的。如果这是真的，那么人工智能和生物智能之间的界限比大多数人意识到的要模糊。

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Kuse Workflow：AI生成工作流操作简单，功能强大。能力覆盖n8n的全部能力，有丰富的应用生态。但使用比n8n简单的多的多，不需要接触复杂的节点配置，通过语言描述需求，AI就能自动创建稳定可复用的工作流。工作流支持定时执行，支持事件触发执行。下方视频是我的一个自动化工作流：每天早晨8点自动从Reddit AI相关板块采集用户对AI产品的吐槽和诉求，从中提炼AI产品的需求点，并且自动写到我的Notion文档里。

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Gorden Sun

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朋友们我来了！！！今天用ChatCut 和Codex剪了两个视频！！下面这个分享视频也是chatcut给我剪的嘿嘿！也跟大家分享下怎么用～目前用下来觉得比较爽的点在于智能剪口播！非常丝滑流畅！而且张张嘴就能剪视频还是直接重塑了我手搓的工作流。。有几个我觉得用下来大家需要注意的 1.字体选择不是特别多，期待可以用自己安装的字体的一天 2.断句用起来不那么方便，我是直接把他的这个逐字稿改成了.md，然后调给他之后让他根据.md的断句来重新断（人工活 3.第一次的时候可以给他一个SOP，然后一步一步跟他磨合一下，等全部都磨合好了，就让他自己做一个skill，把这个流程全部都定下来后面就很爽了！目前我只尝试了我已有的视频类型，但是看起来应该还有很多其他的还没用上的功能哈哈哈

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Esther

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Claude Fable 5 重新开放了最近刚好有一个demo，就是看能不能用顶级模型做一个meme工厂 “ 就是我输入一个 Meme Coin 创意然后这个工具自动生成品牌 / 叙事 / 经济模型 / 营销方案支持中文全流程输出，可以反复优化迭代 “ 也是想尝试一下，做一个可以验证 Fable 5 长任务能力最终做出了一个能够简单跑的框架（我没有投入任何信息源，没有喂数据所以跑起来效果没有那么屌，不过我觉得后期再投喂一些案例，我觉得确实是可以落地的）说说我为什么用Fable 5 来测？因为这个任务本质不是写代码更像是说去测试AI的长链路规划能力测试它需要： 1/ 语义理解 2/ 叙事能力 3/ 结构能力 4/ 一致性 5/ 自我检查这刚好是 Claude Fable 5 主打的能力整体跑下来我觉得还算是可以的，毕竟我这种不会写代码不会设计的小屌丝，确实在Fable 5 上面使用得其乐融融的哈哈再说说我的TOKEN使用量吧：112.31K（按照官方的收费标准大概是在：$4.2）要是加上文本案例再接入一个AI对话的API框架我觉得应该费用还要再多出个大几十吧（个人猜测，毕竟投喂数据可能会比较烧tokens）总的来说的话我个人还是觉得这笔消费还算挺值得的，因为这本身在传统行业的话可能会是比较高的费用，AI真的弄挺好的说完Claude Fable 5的体验，那我不得不说我是在哪里体验的Claude Fable 5了我这次没有走官方通道，而是走的是我之前给大家分享的中转站 Zenmux ZenMux 因为他这几天又搞活动了，只要你账号的余额＞$0 你就可以免费体验Claude Fable 5 并且 Zenmux支持（不限于）： 200+ 模型统一入口无 RPM 限制 PK 模式可以直接做横评如果大家也想低成本体验一下 Claude Fable 5 我觉得当前使用Zenmux是最好的选择

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车九

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宝玉

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Fuck Xi jinping Biden Newsom

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kejun

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