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我7天开发的费曼学习新知识+英语的AI工具今天上线了！名称：LearnSmart 地址：演示视频：附件背景：上个月在X发了一个贴，分享自己平时同时通过GPT上传PDF学习英语和新知识的技巧，获得了几十万关注。然后在某天刷小红书，刷到了海外神经学博士对着我这个方法引用和神经学原理说明，我转发了这个帖子，又再一次火爆。两者一共获得大概600万阅读。于是我开始用决定用公开构建 build in public的方式开发这个工具，并且分享构建流程 1.开发核心理念 2.原型设计等等开发过程：主要IDE是cursor， AI工具确实极大提升了开发效率，正常这个产品以我初学代码水平需要2周，在cursor帮助下用了一周但是过度依赖AI工具也有很多坑，后面会分享cursor的使用tips 后续计划： 1.除了可以上传PDF以外，支持B站视频，网站等作为学习资料 2.除了费曼学习以外，增加多种AI学习方法，比如AI生成测试题，问答题，选择题，flashcard 主要根据用户使用反馈迭代产品现在产品已经上线，欢迎大家使用和体验！有任何问题和反馈可以提交到产品的feedback，以及社媒留言。

Levi Yuan

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203,362 просмотров • 2 лет назад •via X (Twitter)

Наука и технологии Образование

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

Комментарии: 9

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Levi Yuan2 лет назад

能打开了，修复了下服务器和DNS配置

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Cloud2 лет назад

要是做不下去了，这个域名还可以拿来搞黄😂

Фото профиля Levi Yuan

Levi Yuan2 лет назад

哈哈哈，笑死我了

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lemonTree2 лет назад

用LLM给自己问题，问题驱动学习，这个思路很棒现实有一类人是人形提问机，他们是以 Ti 和 Ne 为主辅功能的 INTP，你试着让他们给你提问题，看看会不会把你问到怀疑人生😂

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0xFish⚛️2 лет назад

学了很多方法都抵不上懒惰

Фото профиля Roy

Roy2 лет назад

好喜欢这样的理念。我设想有这种功能：通过 Read Later 或者 RSS 工具收藏信息。接着从中挑选出需要进一步阅读和思考的部分，再用费曼学习法来学习。这样的工具，我会很喜欢。我也想做一个这样的。

Фото профиля Levi Yuan

Levi Yuan2 лет назад

好想法：

Фото профиля dogecion.bit

dogecion.bit2 лет назад

打不开

Фото профиля jr

jr2 лет назад

没做压力测试吧？

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#工程师学习前两天 Google I/O 大会上的这个沉浸式体验的 3D 地图实在太厉害了，推出了两个新产品 Aerial View API 和 Photorealistic 3D Tiles，可以让开发者使用 Google Earth 使用的同一 3D 地图源，以便提供超越传统地图的沉浸式体验，可以通过这篇文章来学习一下。 🤖

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Tw93

69,874 просмотров • 3 лет назад

在 GitHub 上发现一个开源的学习工具：Get It，可帮助我们通过多种方式深度学习 PDF 文件内容。自动在 PDF 文件上标注关键概念，还可转化为 3D 模型、动画演示、公式推导等可视化内容，同时生成一张知识图谱。 GitHub：内置四种工具：对话问答、闪卡记忆、选择题测验，还有一个「费曼模式」让我们反过来教 AI。每次练习结束，系统会从记忆、理解、结构、应用四个维度给每个概念打分，分数只升不降，能直观看到自己的进步。工具可直接用 ChatGPT 账号驱动，所有数据都存在本地，不上传任何服务器。支持 macOS、Windows 和 Linux，适合经常通过 PDF 文件学习的同学使用。

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GitHubDaily

54,832 просмотров • 3 месяцев назад

👏iOS课程已发布！全长接近2个小时。这是我们的第一个iOS开发教程，基于Cursor开发一款AI语音记账软件（AI能力基于Qwen Omni）。通过这个教程，你将会学习到： 1. 使用Cursor生成产品的原型图 2. 使用Cursor自动编写SwiftUI的代码，开发iOS应用 3. 使用Python框架Flask + Supabase编写后端，并且接入Qwen Omni的全模态模型来一起开发你的第一个iOS应用吧！完整教程地址：

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Yihui

66,321 просмотров • 1 год назад

最近陶哲轩在 2024 年第 65 届国际数学奥林匹克上，陶哲轩做了一次 AI 和数学的演讲，非常精彩，从数学使用计算计算机的历史开始讲起，一直讲到大语言模型，干货相当多，尤其适合对数学有兴趣的同学。（对数学没那么感兴趣的同学只想看 AI 部分的建议直接跳到 41 分的位置开始观看）先摘录几个冷知识： 1. 我们使用机器做数学计算已经有数千年，最早的机器辅助计算可能是罗马人，然后是中国的算盘 2. 二战时就有人肉“计算机”，计算弹道和其他任务，多位女孩子，因为男士们在打仗，所以那时候的计算基本单位不是GPU，而是kilogirl-hour——“千名女孩工作一小时的计算量” 3. 现在，数学家们使用一种现代化的证明辅助编程语言，叫做 Lean。在 Lean 中有一个核心的数学库，通过众包的方式开发的，本科数学课程中看到的内容，比如微积分基础、群论基础或者拓扑学等等，这些都已经被形式化了，所以你不用从公理开始。 4. 现在数学领域有一种团队协作证明复杂数学定理的工作流程，那就是先编写一个称为“蓝图”的详细证明计划，将整个证明分解为数百个小步骤。每个步骤可以单独形式化，然后再将它们整合在一起，这样你就可以将一个庞大的论证分解成许多小块。先编写这个蓝图，然后团队中的其他人可以对论据的不同步骤的不同部分进行形式化。去年，陶哲轩和几位同事一起解决了一个组合数学问题。这是一个组合学的问题。大约20人在短短三周内完成了，使用了蓝图工具，参与的人中有概率论专家，甚至还有一些并非数学家的人，他们是程序员，但在解决这些小型拼图问题上非常擅长。每个人都挑选了一个觉得自己能做的小任务，并完成了它。在数学领域，通常很难这么多人一起合作，一般最多可能五个人合作。因为在大项目上合作时，你必须相信每个人的数学都是正确的。但是，一旦超过一定规模，这就无法实现了。但现在借助 Lean 编译器，它能自动检查。团队成员无法上传任何编译不通过的内容，会被拒绝。因此，你可以与一些从未见过的人合作。最后是讲大语言模型，首先陶哲轩就打脸了 GPT-4 的论文（我猜是微软那篇《GPT-4，通用人工智能的火花》），论文中号称 GPT-4 能解决国际数学奥林匹克问题，但实际上，这个问题不是 2022 年国际奥数竞赛的原始问题，而是一个简化版本，并且他们测试了几百道国际奥数竞赛问题，成功率只有1%，论文里的这个是精心挑选的恰巧能做对的。并且陶哲轩提到了基于大语言模型的一些改进的方案：比如 CoT（Chain of Thought），也就是 LLM 做简单的算术运算都做不对，但是如果让它一步步解释，可能就对了。还可以教 AI 一些解题技巧，比如尝试简单的例子，反证法，尝试逐步证明等。比如让模型和编程语言或者工具连接，将大语言的输出结果交给 Wolfram 这样的专业数学工具或者 Python 这样的编程语言验证，并且迭代的进行修正和验证，直到得到正确的结果，这可以提升大语言模型生成的效果。即使借助这些手段，大语言模型还远远不能解决大多数数学问题，更不用说数学研究问题了！当然陶哲轩也没太过打击大家对于 AI 的信心，表示我们在 AI 上还是在不断的取得进展，还提到了他日常是怎么用 AI 的，比如说把 AI 当成灵感之源。 > 我曾遇到过一个问题，我尝试了几种方法，但都无法解决。于是，我尝试询问 GPT，你建议我使用什么其他方法来解决这个问题？GPT 给我提供了 10 种可能的方法，其中有 5 种我已经尝试过，或者明显没有帮助。的确，有几种方法并不实用。但其中有一种我还没尝试过的方法，那就是针对这个问题使用生成函数。当 GPT 建议我使用这种方法时，我意识到这就是我漏掉的正确方法。所以，将 GPT 视为一个交流伙伴，它确实具有一定的用处。还有使用 GitHub Copilot 帮他写代码，让它自动生成下一步的证明结果，Copilot 的智能提示有 20% 的概率能生成正确的下一步结果。 > 例如我使用的一个叫 GitHub Copilot 的工具，你只需要写下一半的证明，它就会尝试猜测接下来的内容。大概有 20% 的情况下，它能猜到接近正确的答案。然后你就可以说，我接受这个答案。好的，那么在这种情况下，我正在试图证明这个陈述。灰色的部分是 Copilot 给出的建议。结果发现第一行完全没用。不过第二行，尽管你可能看不清楚，却真的解决了这个问题。所以，你不能盲目接受它的输入，因为这些代码未必能顺利编译。但如果你对代码的运作方式已经有所了解，这将大大节省你的时间。这些工具正在变得越来越好。现在如果一个证明只需要一两行，它们就能自动完成。现在已经有了这样的实验，即通过迭代地让 AI 提供证明，然后让编译器进行反馈，如果编译出错，就把错误信息反馈给 AI。通过这种方法，我们开始能够验证四五步长的证明。当然，一个大型的证明可能需要数万行。所以，我们还没有达到能够立即得到一个正式证明的程度。但是，这已经是一个相当有用的工具。对于大家关心的问题： AI 在数学领域现在到了哪一个阶段？是否未来几年利用 AI 能直接解决数学问题？陶哲轩也给出了他的看法： > 我认为我们还远远没有达到这个阶段。如果我们专注于非常特定的问题，你可以定制专门的 AI 来处理一小部分问题。即便如此，它们也不是完全可靠的，但还是有用的。不过至少在接下来的几年里，它们基本上将是非常有用的辅助工具，超越了我们已经熟悉的暴力计算辅助。他还提到了一些可能的 AI 能在数学领域提供帮助的方向： - AI 能够非常好地生成有价值的猜想 > 比如，我们已经看到了关于结理论的例子，它们已经可以推测出两个不同的统计量之间的关系。因此，我们希望能够创建大量的数据集，输入到 AI 中，它们就会自动找出各种不同的数学对象之间的有趣联系。虽然我们还不知道如何做到这一点，部分原因是我们没有这些庞大的数据集。但我认为这是未来可能实现的一个方向。 - 批量或者说规模化的证明大量数学定理 > 现在，因为证明定理是如此繁琐和艰难的过程，我们一次只能证明一个定理，如果你效率很高，可能一次能证明两三个。但是有了 AI，你可以设想一下未来的情况，我们不是试图解决一个问题，而是处理一类类似的1000个问题，然后告诉AI，尝试用这个方法解决这 1000 个问题，然后报告结果，哦，我能用这种技术解决 35% 的问题。那么另一种技术呢？我能解决这个百分比的问题。或者如果结合这些方法，又能解决多少问题？你可以开始探索问题的空间，而不是一个接一个地解决问题。这是你现在根本无法做到的事情，或者是你需要几十年时间，通过数十篇论文慢慢搞清楚各种技术能做什么，不能做什么。但是有了这些工具，你真的可以开始做规模前所未有的数学研究。所以，未来将会非常令人兴奋。演讲环节结束前的最后一句话说的特别好： > 我们仍然会以传统方式证明定理。事实上，我们必须这样做，因为如果我们自己都不知道如何做这些事情，就无法引导这些 AI。但是我们将能够做很多现在无法做到的事情。这恰恰也是我们现在使用 AI 辅助编程的问题：如果我们自己都不知道如何构建软件，就很难引导好 AI 帮助我们生成高质量的代码。尽管 AI 在数学和编程领域变得越来越有用，但人类的洞察力和创造力仍然是创作价值的关键。原始 YT 视频：

最近陶哲轩在 2024 年第 65 届国际数学奥林匹克上，陶哲轩做了一次 AI 和数学的演讲，非常精彩，从数学使用计算计算机的历史开始讲起，一直讲到大语言模型，干货相当多，尤其适合对数学有兴趣的同学。（对数学没那么感兴趣的同学只想看 AI 部分的建议直接跳到 41 分的位置开始观看）先摘录几个冷知识： 1. 我们使用机器做数学计算已经有数千年，最早的机器辅助计算可能是罗马人，然后是中国的算盘 2. 二战时就有人肉“计算机”，计算弹道和其他任务，多位女孩子，因为男士们在打仗，所以那时候的计算基本单位不是GPU，而是kilogirl-hour——“千名女孩工作一小时的计算量” 3. 现在，数学家们使用一种现代化的证明辅助编程语言，叫做 Lean。在 Lean 中有一个核心的数学库，通过众包的方式开发的，本科数学课程中看到的内容，比如微积分基础、群论基础或者拓扑学等等，这些都已经被形式化了，所以你不用从公理开始。 4. 现在数学领域有一种团队协作证明复杂数学定理的工作流程，那就是先编写一个称为“蓝图”的详细证明计划，将整个证明分解为数百个小步骤。每个步骤可以单独形式化，然后再将它们整合在一起，这样你就可以将一个庞大的论证分解成许多小块。先编写这个蓝图，然后团队中的其他人可以对论据的不同步骤的不同部分进行形式化。去年，陶哲轩和几位同事一起解决了一个组合数学问题。这是一个组合学的问题。大约20人在短短三周内完成了，使用了蓝图工具，参与的人中有概率论专家，甚至还有一些并非数学家的人，他们是程序员，但在解决这些小型拼图问题上非常擅长。每个人都挑选了一个觉得自己能做的小任务，并完成了它。在数学领域，通常很难这么多人一起合作，一般最多可能五个人合作。因为在大项目上合作时，你必须相信每个人的数学都是正确的。但是，一旦超过一定规模，这就无法实现了。但现在借助 Lean 编译器，它能自动检查。团队成员无法上传任何编译不通过的内容，会被拒绝。因此，你可以与一些从未见过的人合作。最后是讲大语言模型，首先陶哲轩就打脸了 GPT-4 的论文（我猜是微软那篇《GPT-4，通用人工智能的火花》），论文中号称 GPT-4 能解决国际数学奥林匹克问题，但实际上，这个问题不是 2022 年国际奥数竞赛的原始问题，而是一个简化版本，并且他们测试了几百道国际奥数竞赛问题，成功率只有1%，论文里的这个是精心挑选的恰巧能做对的。并且陶哲轩提到了基于大语言模型的一些改进的方案：比如 CoT（Chain of Thought），也就是 LLM 做简单的算术运算都做不对，但是如果让它一步步解释，可能就对了。还可以教 AI 一些解题技巧，比如尝试简单的例子，反证法，尝试逐步证明等。比如让模型和编程语言或者工具连接，将大语言的输出结果交给 Wolfram 这样的专业数学工具或者 Python 这样的编程语言验证，并且迭代的进行修正和验证，直到得到正确的结果，这可以提升大语言模型生成的效果。即使借助这些手段，大语言模型还远远不能解决大多数数学问题，更不用说数学研究问题了！当然陶哲轩也没太过打击大家对于 AI 的信心，表示我们在 AI 上还是在不断的取得进展，还提到了他日常是怎么用 AI 的，比如说把 AI 当成灵感之源。 > 我曾遇到过一个问题，我尝试了几种方法，但都无法解决。于是，我尝试询问 GPT，你建议我使用什么其他方法来解决这个问题？GPT 给我提供了 10 种可能的方法，其中有 5 种我已经尝试过，或者明显没有帮助。的确，有几种方法并不实用。但其中有一种我还没尝试过的方法，那就是针对这个问题使用生成函数。当 GPT 建议我使用这种方法时，我意识到这就是我漏掉的正确方法。所以，将 GPT 视为一个交流伙伴，它确实具有一定的用处。还有使用 GitHub Copilot 帮他写代码，让它自动生成下一步的证明结果，Copilot 的智能提示有 20% 的概率能生成正确的下一步结果。 > 例如我使用的一个叫 GitHub Copilot 的工具，你只需要写下一半的证明，它就会尝试猜测接下来的内容。大概有 20% 的情况下，它能猜到接近正确的答案。然后你就可以说，我接受这个答案。好的，那么在这种情况下，我正在试图证明这个陈述。灰色的部分是 Copilot 给出的建议。结果发现第一行完全没用。不过第二行，尽管你可能看不清楚，却真的解决了这个问题。所以，你不能盲目接受它的输入，因为这些代码未必能顺利编译。但如果你对代码的运作方式已经有所了解，这将大大节省你的时间。这些工具正在变得越来越好。现在如果一个证明只需要一两行，它们就能自动完成。现在已经有了这样的实验，即通过迭代地让 AI 提供证明，然后让编译器进行反馈，如果编译出错，就把错误信息反馈给 AI。通过这种方法，我们开始能够验证四五步长的证明。当然，一个大型的证明可能需要数万行。所以，我们还没有达到能够立即得到一个正式证明的程度。但是，这已经是一个相当有用的工具。对于大家关心的问题： AI 在数学领域现在到了哪一个阶段？是否未来几年利用 AI 能直接解决数学问题？陶哲轩也给出了他的看法： > 我认为我们还远远没有达到这个阶段。如果我们专注于非常特定的问题，你可以定制专门的 AI 来处理一小部分问题。即便如此，它们也不是完全可靠的，但还是有用的。不过至少在接下来的几年里，它们基本上将是非常有用的辅助工具，超越了我们已经熟悉的暴力计算辅助。他还提到了一些可能的 AI 能在数学领域提供帮助的方向： - AI 能够非常好地生成有价值的猜想 > 比如，我们已经看到了关于结理论的例子，它们已经可以推测出两个不同的统计量之间的关系。因此，我们希望能够创建大量的数据集，输入到 AI 中，它们就会自动找出各种不同的数学对象之间的有趣联系。虽然我们还不知道如何做到这一点，部分原因是我们没有这些庞大的数据集。但我认为这是未来可能实现的一个方向。 - 批量或者说规模化的证明大量数学定理 > 现在，因为证明定理是如此繁琐和艰难的过程，我们一次只能证明一个定理，如果你效率很高，可能一次能证明两三个。但是有了 AI，你可以设想一下未来的情况，我们不是试图解决一个问题，而是处理一类类似的1000个问题，然后告诉AI，尝试用这个方法解决这 1000 个问题，然后报告结果，哦，我能用这种技术解决 35% 的问题。那么另一种技术呢？我能解决这个百分比的问题。或者如果结合这些方法，又能解决多少问题？你可以开始探索问题的空间，而不是一个接一个地解决问题。这是你现在根本无法做到的事情，或者是你需要几十年时间，通过数十篇论文慢慢搞清楚各种技术能做什么，不能做什么。但是有了这些工具，你真的可以开始做规模前所未有的数学研究。所以，未来将会非常令人兴奋。演讲环节结束前的最后一句话说的特别好： > 我们仍然会以传统方式证明定理。事实上，我们必须这样做，因为如果我们自己都不知道如何做这些事情，就无法引导这些 AI。但是我们将能够做很多现在无法做到的事情。这恰恰也是我们现在使用 AI 辅助编程的问题：如果我们自己都不知道如何构建软件，就很难引导好 AI 帮助我们生成高质量的代码。尽管 AI 在数学和编程领域变得越来越有用，但人类的洞察力和创造力仍然是创作价值的关键。原始 YT 视频：

宝玉

303,888 просмотров • 2 лет назад

反共这件事儿根本就不是问题。问题的核心是只肯嘴上反共、却一点儿都不愿意行动的中华蛆。除了甜党党员、甜党资助者，你们这些嘴上反共的中华蛆就是一群想躺在家、天上掉下一本美国护照的垃圾！中华蛆这个种族就是低劣的垃圾！一群烂泥扶不上墙的死妈中华蛆！！！学习编程的视频在这里，每人领一份儿、配合chatgpt使用，回头联系我的邮箱我们讨论怎么做更合适。 zaochun837@gmail.com MySQL 数据库学习。 HTML、CSS、JavaScript 网页前端 Node.js 教學，全端当您决定独立开发一个问答网站时，以下是一个可能的学习计划：第一阶段：准备工作和基础知识学习 HTML、CSS 和 JavaScript：学习 HTML 标记语言，了解如何创建网页结构。学习 CSS 样式表，了解如何设计网页的外观和布局。学习 JavaScript 编程语言，了解如何实现网页的交互功能和动态效果。掌握基本的 Web 开发概念：了解 HTTP 协议、Web 服务器和客户端之间的交互过程。学习如何使用浏览器开发者工具进行调试和排查问题。第二阶段：学习后端开发技术选择并学习后端开发语言：选择一种后端开发语言，例如 Python、Java、JavaScript（Node.js）、PHP 等。学习选择语言的基本语法和编程概念。学习后端框架和数据库：了解并学习选择语言的主流后端框架，例如 Spring Boot（Java）、Django（Python）、Express.js（Node.js）、Laravel（PHP）等。学习如何使用框架创建 Web 应用程序，并与数据库进行交互。学习数据库设计和管理：学习数据库基础知识，如关系型数据库和非关系型数据库的特点和应用场景。学习如何使用数据库管理系统（如 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等）进行数据建模、查询和管理。第三阶段：构建问答网站设计和规划：定义问答网站的功能和需求，包括用户注册登录、发布问题、回答问题、搜索功能等。设计网站的用户界面和交互流程。开发后端：使用所选的后端框架和数据库，开发网站的后端逻辑和数据存储功能。实现用户认证和授权功能，确保用户数据的安全性和隐私。开发前端：使用 HTML、CSS 和 JavaScript，开发网站的前端界面和交互功能。选择合适的前端框架或库（如 React、Vue.js、Angular 等），加速开发过程。测试和优化：进行单元测试和集成测试，确保网站的功能和性能符合预期。优化网站的性能、安全性和用户体验。部署和上线：配置服务器环境，将网站部署到云服务商或自己搭建的服务器上。确保网站的稳定性和可靠性，并监控运行状态。第四阶段：维护和更新持续改进：根据用户反馈和需求，持续优化和改进网站功能和性能。定期更新网站的内容和功能，保持网站的活跃度和吸引力。监控和维护：定期监控网站的运行状态和性能指标，及时处理和修复可能出现的问题。定期备份网站数据，确保数据安全性和可恢复性。以上是一个大致的学习计划，您可以根据自己的学习进度和实际需求进行调整和补充。在学习过程中，不断练习和实践是提高编程技能的关键，同时也可以通过阅读相关文档和参考优秀的开源项目来加速学习进程。祝您开发问答网站的顺利！

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Fuck Xi jinping Biden Newsom

108,229 просмотров • 2 лет назад

从一个想法到 App Store 只用了 20 天——我如何在不是全职程序员的情况下，用 AI 打造并发布一款 iOS 应用：JAM。如果你有一个创意，想把它变成真正的产品，现在的速度可以比你想象的还快。在这段视频里，我会告诉你，如何在完全没有传统编程经验的情况下，借助像 Cursor 这样的 AI 工具，仅用 20 天就从构思走到 App Store 上架。这是一份针对设计师和科技从业者的真实案例，展示了现代 AI 工具如何加速工作流程、验证产品创意，并在极短时间内完成可用原型。

从一个想法到 App Store 只用了 20 天——我如何在不是全职程序员的情况下，用 AI 打造并发布一款 iOS 应用：JAM。如果你有一个创意，想把它变成真正的产品，现在的速度可以比你想象的还快。在这段视频里，我会告诉你，如何在完全没有传统编程经验的情况下，借助像 Cursor 这样的 AI 工具，仅用 20 天就从构思走到 App Store 上架。这是一份针对设计师和科技从业者的真实案例，展示了现代 AI 工具如何加速工作流程、验证产品创意，并在极短时间内完成可用原型。

Bear Liu

51,673 просмотров • 1 год назад

AI发展真的已经势不可挡了吗？吴恩达倒是给出了一个反直觉的答案，他说：“AI发展并没有像宣传的那么夸张。但是不得不承认，编程这方面AI确实急速发展。” 那工程师们都要失业吗？其实也不是。在软件开发这个“写代码➔交付用户➔获取反馈➔调整方向”的循环中，当写代码变得越来越快时，效率提升的瓶颈转移到了产品经理身上，“做什么”AI似乎无能为力。我就在想，会不会在未来极端条件下，一个人+AI就可以实现软件开发的闭环，他既是工程师也是产品经理。果然，不会用AI的工程师不是好的产品经理。 #AI #吴恩达 #Stanford #core #Agent

AI发展真的已经势不可挡了吗？吴恩达倒是给出了一个反直觉的答案，他说：“AI发展并没有像宣传的那么夸张。但是不得不承认，编程这方面AI确实急速发展。” 那工程师们都要失业吗？其实也不是。在软件开发这个“写代码➔交付用户➔获取反馈➔调整方向”的循环中，当写代码变得越来越快时，效率提升的瓶颈转移到了产品经理身上，“做什么”AI似乎无能为力。我就在想，会不会在未来极端条件下，一个人+AI就可以实现软件开发的闭环，他既是工程师也是产品经理。果然，不会用AI的工程师不是好的产品经理。 #AI #吴恩达 #Stanford #core #Agent

傅盛

32,778 просмотров • 5 месяцев назад

教材太无聊？YouTube 听不懂？多邻国没有用？ Fluentide 可以真正帮你用有趣、轻松的方式学会英语。注册、社群，今天通通开放！它的原理是用 AI 把现实世界的新闻素材简化成你能听得懂的语言，并做成播客给你听。也就是所谓 comprehensible input，语言学家口中唯一有效的学习语言的方式。之前，人工的数量是有限的，素材的数量是无限的，不可能有人可以一直及时制作这种适合每个人的材料。有了 AI，给每个人定制适合自己的学习材料变得简单，学习英语不再是一件枯燥重复的事情。我的目标是让学习英语成为一种生活方式，作为你生活的一部分，而不是一件工作生活之外的一件苦差。我可以很自豪地说，我真正用 AI 解决了一个困扰大家的问题，语言学习从此变得不一样了。当然，我相信 Fluentide 的听力功能只是一个开始，我脑子里已经有一系列听说读写的产品可以帮助大家更轻松地学英语。了解我的人可能知道我是个外行，半年前才接触全栈开发，技术能力有限，所以欢迎有共同志向的人和我合作。今天 Fluentide 已经开放注册了，欢迎大家体验。付费用户可以自己选择话题，或者输入链接生成播客，并选择适合自己的难度。免费用户也可以也可以无限浏览、收听已经生成的全部上百篇播客。我保证其中有你能听得懂的。如果你暂时不想付费，也可以把想让 Fluentide 生成的关键词或链接留在评论区，我可以替你生成。 Waitlist 中近千名用户，过去一周近万的网站访问者，因为拥挤没加到微信的大家，今天都可以访问 Fluentide 的官网注册，或扫描企业微信二维码加入社群了。期待大家的反馈！

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Haoshan Hong

75,723 просмотров • 1 год назад

一个画布应用，被 AI 接管后，居然能开发各种应用程序了，用法越来越神奇了。视频是我用 Codex 调 tldraw cli，一句话生成3D地球，学习地理知识。还有人用它开发项目看板、Todo，还有各种复杂演示交互。在线教育演示工具又多了一个利器。

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向阳乔木

16,495 просмотров • 1 месяц назад

帮我拿了一个黑客松三等奖，得到一个大奖牌和 5000 块钱奖金。这两天新功能上线啦，在教程里面新增 Git 的教程，依然保持初心适合任何 Vibe Coding 的学习用户。课程里面所有的示例都是基于和 Agent 去用自然语言对话进行设计的，课程本身则用于了解 Git 的一些基础概念，能够帮我们解决什么问题，基于实际需求出发去学习功能，AI 实际操作对应的具体命令介绍只是用于辅助了解。相较于传统面向开发者的 Git 教程上手难度会低很多～

帮我拿了一个黑客松三等奖，得到一个大奖牌和 5000 块钱奖金。这两天新功能上线啦，在教程里面新增 Git 的教程，依然保持初心适合任何 Vibe Coding 的学习用户。课程里面所有的示例都是基于和 Agent 去用自然语言对话进行设计的，课程本身则用于了解 Git 的一些基础概念，能够帮我们解决什么问题，基于实际需求出发去学习功能，AI 实际操作对应的具体命令介绍只是用于辅助了解。相较于传统面向开发者的 Git 教程上手难度会低很多～

oil-oil

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学习AI最好的地方还得是YouTube！B站和小红书上的 AI 博主，和 YouTube 上的 AI 博主，认知差距可能比很多人想象得更大！ YouTube 上有大量官方团队、开发者和一线从业者直接发布的演示与实测；到了中文平台，很多内容已经经过翻译、剪辑和二次解读。即使知道 YouTube 上的一手资料更多，也不可能每天开梯子刷几个小时的英文长视频。我跑通了一个对国内用户非常友好的方案，就算是没有梯子、英语水平差的朋友，也能够很方便的用起来：通过airtap Airtap Ai，我给一个美国号码发了条 iMessage： “ 打开 YouTube，用英文搜索过去7天发布的 AI 实操教程。检查至少30条候选，筛选出15条最值得学习的视频。优先官方、开发者原创和完整实操，排除 Shorts、新闻、重复搬运、广告和交易投机内容。逐条核验标题、频道、时长、播放量、发布时间和链接，不确定的信息不要编造。用中文总结本周趋势，整理15条视频清单，并制定一份从零基础到实战的7天学习计划，每天不超过45分钟、每天有明确产出。最后列出3条高热度但被排除的视频和原因。完成后通过已登录的邮箱发送到 xxxxxx@xxxx.com，邮件主题为“本周 YouTube AI 教程学习清单｜日期。 ” 几分钟后，我在邮箱里收到了完整报告。 Airtap 实际搜索了约51条最近7天发布的视频，最终筛选出15条值得跟练的教程。返回结果分成了三层： 1️⃣ 本周 AI 教程趋势 2️⃣ 15条可以直接跟练的视频 3️⃣ 一份7天学习计划它还专门列出了3条播放量很高但没有入选的视频： - 约35.6万播放的“4个 AI Agent 改变99%生活” - 约12.2万播放的“从零构建 AI” - 一条主打“每月赚2700美元”的接单视频排除理由分别是：偏生活方式包装、偏娱乐叙事、偏变现营销，不适合作为系统学习的主线。整个执行过程还有个细节挺有意思。云手机里最初没有安装 YouTube App，Airtap 没有直接报错，而是自己改用 Chrome 打开 YouTube 网页版，完成搜索、时间筛选和内容整理，最后又把完整报告发送到了我的邮箱。想体验的可以去官网领取一个美国号码：一个号码有信息条数上限，不建议使用别人公开晒出的号码，自己领取一个新的即可。当然airtap不只是这一个实用的使用场景，只要你需要在手机上操作的行为，它都能帮你自动化的操作，比如：帮你点餐、帮你投简历、帮你读取X的信息流等等。 #justtextit #textyourapps #airtap

学习AI最好的地方还得是YouTube！B站和小红书上的 AI 博主，和 YouTube 上的 AI 博主，认知差距可能比很多人想象得更大！ YouTube 上有大量官方团队、开发者和一线从业者直接发布的演示与实测；到了中文平台，很多内容已经经过翻译、剪辑和二次解读。即使知道 YouTube 上的一手资料更多，也不可能每天开梯子刷几个小时的英文长视频。我跑通了一个对国内用户非常友好的方案，就算是没有梯子、英语水平差的朋友，也能够很方便的用起来：通过airtap Airtap Ai，我给一个美国号码发了条 iMessage： “ 打开 YouTube，用英文搜索过去7天发布的 AI 实操教程。检查至少30条候选，筛选出15条最值得学习的视频。优先官方、开发者原创和完整实操，排除 Shorts、新闻、重复搬运、广告和交易投机内容。逐条核验标题、频道、时长、播放量、发布时间和链接，不确定的信息不要编造。用中文总结本周趋势，整理15条视频清单，并制定一份从零基础到实战的7天学习计划，每天不超过45分钟、每天有明确产出。最后列出3条高热度但被排除的视频和原因。完成后通过已登录的邮箱发送到 [email protected]，邮件主题为“本周 YouTube AI 教程学习清单｜日期。 ” 几分钟后，我在邮箱里收到了完整报告。 Airtap 实际搜索了约51条最近7天发布的视频，最终筛选出15条值得跟练的教程。返回结果分成了三层： 1️⃣ 本周 AI 教程趋势 2️⃣ 15条可以直接跟练的视频 3️⃣ 一份7天学习计划它还专门列出了3条播放量很高但没有入选的视频： - 约35.6万播放的“4个 AI Agent 改变99%生活” - 约12.2万播放的“从零构建 AI” - 一条主打“每月赚2700美元”的接单视频排除理由分别是：偏生活方式包装、偏娱乐叙事、偏变现营销，不适合作为系统学习的主线。整个执行过程还有个细节挺有意思。云手机里最初没有安装 YouTube App，Airtap 没有直接报错，而是自己改用 Chrome 打开 YouTube 网页版，完成搜索、时间筛选和内容整理，最后又把完整报告发送到了我的邮箱。想体验的可以去官网领取一个美国号码：一个号码有信息条数上限，不建议使用别人公开晒出的号码，自己领取一个新的即可。当然airtap不只是这一个实用的使用场景，只要你需要在手机上操作的行为，它都能帮你自动化的操作，比如：帮你点餐、帮你投简历、帮你读取X的信息流等等。 #justtextit #textyourapps #airtap

WY

12,807 просмотров • 1 месяц назад

两个月前做了一个小工具，解决 Codex 开发 iOS App 后，远程真机测试不方便的问题。现在不需要电脑，任何地方都可以把 App 跑到真机上测试。这两个月我自己一直在用，也顺手打磨了很多细节。最近正式发布出来，欢迎各位大佬体验测试。只能说：真爽。使用地址：

两个月前做了一个小工具，解决 Codex 开发 iOS App 后，远程真机测试不方便的问题。现在不需要电脑，任何地方都可以把 App 跑到真机上测试。这两个月我自己一直在用，也顺手打磨了很多细节。最近正式发布出来，欢迎各位大佬体验测试。只能说：真爽。使用地址：

Warren

44,688 просмотров • 2 месяцев назад

提高个人学习效率的策略和技巧优化学习前的准备：在开始深入学习之前，首先要对学习内容有一个大致的了解，包括通过阅读摘要、目录等方式获取关键词和主要概念。建立知识框架：使用关键词和概念创建一个初步的知识结构，这个结构不依赖于任何特定的学习材料的顺序，而是基于你的先验知识和理解。积极整合：在学习过程中，不断地将新信息整合到你的知识框架中，这包括对信息的重组和重新分类，以确保它与你已有的知识相连贯。避免线性学习：避免按照材料原有的顺序进行线性学习，而是基于个人的知识框架，有选择性地学习那些能最大化提高理解和记忆的部分。提高信息相关性：通过与已有知识的关联，增加新信息的相关性，这样可以更容易地记住并应用新学到的知识。实践和应用：通过实际应用学习到的知识来加深理解和记忆，即使是简单或看似无用的练习也能帮助巩固学习成果。个性化学习路径：虽然大脑的基本结构相似，但每个人的学习风格和偏好可能不同。寻找和优化最适合自己的学习方法是关键。

提高个人学习效率的策略和技巧优化学习前的准备：在开始深入学习之前，首先要对学习内容有一个大致的了解，包括通过阅读摘要、目录等方式获取关键词和主要概念。建立知识框架：使用关键词和概念创建一个初步的知识结构，这个结构不依赖于任何特定的学习材料的顺序，而是基于你的先验知识和理解。积极整合：在学习过程中，不断地将新信息整合到你的知识框架中，这包括对信息的重组和重新分类，以确保它与你已有的知识相连贯。避免线性学习：避免按照材料原有的顺序进行线性学习，而是基于个人的知识框架，有选择性地学习那些能最大化提高理解和记忆的部分。提高信息相关性：通过与已有知识的关联，增加新信息的相关性，这样可以更容易地记住并应用新学到的知识。实践和应用：通过实际应用学习到的知识来加深理解和记忆，即使是简单或看似无用的练习也能帮助巩固学习成果。个性化学习路径：虽然大脑的基本结构相似，但每个人的学习风格和偏好可能不同。寻找和优化最适合自己的学习方法是关键。

Yangyi

118,234 просмотров • 2 лет назад

终于等到了 GPT 的拐点，人人都可以创建自己的 ChatGPT #设计AI 今天 OpenAI Dev Day 上的高光时刻，Sam Altman 发布了 GPTs 功能，即允许普通人创建自定义的 GPT 工具随即他就现场演示，用官方 Builder 创建一个创业导师 GPT 工具。他付出的劳动包括： - 定义工具的基本概念（一句话） - 对 GPT 行为的基本指导（一句话） - 提供一个基础的知识库（一个文本文件） - 花费 3、4 分钟 voila，这个创业导师 GPT 工具就创建完毕可以使用了！从产品设计角度而言，GPTs 帮助有想法、有资源、有需求的普通人跳过开发者和漫长的产品开发过程，直接把想法和 GPT-4 提供的人类知识库对接，直接输出立刻可用的个性化 ChatGPT。而且这些个性化 ChatGPT 还支持自然语言交互，跳过了提供界面和人机交互设计的设计师这就给很多自认为“创造者”的开发者、设计师们提出了一个新问题，如果人人都能创建自己的 ChatGPT，那么你作为“专业人士”、作为一个“创造者”，你脑子里有什么东西，可以拿出来创造一个你自己的 ChatGPT？嘿嘿……

终于等到了 GPT 的拐点，人人都可以创建自己的 ChatGPT #设计AI 今天 OpenAI Dev Day 上的高光时刻，Sam Altman 发布了 GPTs 功能，即允许普通人创建自定义的 GPT 工具随即他就现场演示，用官方 Builder 创建一个创业导师 GPT 工具。他付出的劳动包括： - 定义工具的基本概念（一句话） - 对 GPT 行为的基本指导（一句话） - 提供一个基础的知识库（一个文本文件） - 花费 3、4 分钟 voila，这个创业导师 GPT 工具就创建完毕可以使用了！从产品设计角度而言，GPTs 帮助有想法、有资源、有需求的普通人跳过开发者和漫长的产品开发过程，直接把想法和 GPT-4 提供的人类知识库对接，直接输出立刻可用的个性化 ChatGPT。而且这些个性化 ChatGPT 还支持自然语言交互，跳过了提供界面和人机交互设计的设计师这就给很多自认为“创造者”的开发者、设计师们提出了一个新问题，如果人人都能创建自己的 ChatGPT，那么你作为“专业人士”、作为一个“创造者”，你脑子里有什么东西，可以拿出来创造一个你自己的 ChatGPT？嘿嘿……

倪爽

348,541 просмотров • 2 лет назад

一个只有5分钟但是却让人收获良多的Ted视频：《如何给出高效反馈的秘诀》，良好的反馈大家都知道很重要，但是日常工作中，经常遇到下属、同事犯错误，不说又不利于其成长，说了又可能会得罪人，怎么样反馈比较好呢？视频给出了一个实用的提供反馈的公式，绝大部分情况都可以直接套用： 1. 从小的容易获得肯定的问题开始：开始反馈之前，提出一个简短但重要的问题，让对方知道要开始反馈了，以及制造一种主动接纳的氛围，让对方觉得是有自主权的，例如，“你有五分钟谈谈上次的对话吗？” 2. 摆事实和列数据：具体指出你所看到或听到的，避免使用模糊的词汇。例如，不是说“你不可靠”，而是说“你说11点之前给我发邮件，但我还没有收到”。 3. 事情造成的影响：明确说明事情对你产生的影响。例如，“因为我没有收到消息，我无法继续工作”。 4. 以一个问题结束：以问题结束反馈，如“你怎么看？”，这使得对话成为一个共同解决问题的过程。

一个只有5分钟但是却让人收获良多的Ted视频：《如何给出高效反馈的秘诀》，良好的反馈大家都知道很重要，但是日常工作中，经常遇到下属、同事犯错误，不说又不利于其成长，说了又可能会得罪人，怎么样反馈比较好呢？视频给出了一个实用的提供反馈的公式，绝大部分情况都可以直接套用： 1. 从小的容易获得肯定的问题开始：开始反馈之前，提出一个简短但重要的问题，让对方知道要开始反馈了，以及制造一种主动接纳的氛围，让对方觉得是有自主权的，例如，“你有五分钟谈谈上次的对话吗？” 2. 摆事实和列数据：具体指出你所看到或听到的，避免使用模糊的词汇。例如，不是说“你不可靠”，而是说“你说11点之前给我发邮件，但我还没有收到”。 3. 事情造成的影响：明确说明事情对你产生的影响。例如，“因为我没有收到消息，我无法继续工作”。 4. 以一个问题结束：以问题结束反馈，如“你怎么看？”，这使得对话成为一个共同解决问题的过程。

宝玉

98,400 просмотров • 3 лет назад

使用 Claude Code、Cursor 这些 AI 工具写代码时，很多人都是直接这样说：帮我开发一个 AI 聊天应用。瞬间能看到几百行代码生成，给人感觉确实很不错，若再让它加个登录注册功能，却发现所有代码直接重写。这就是 “氛围编程” 给大家带来的困扰，为此 GitHub 团队开源了 Spec Kit 这款工具，专门用来规范化我们使用 AI 工具的开发流程。让我们先用自然语言写清楚具体 “做什么” 和 “为什么”，然后再交给 AI 写代码。并且通过统一的规格模板和强制评审机制，把模糊需求逐步转化为高质量、可追溯的代码实现。 GitHub：整个开发过程都有完整的记录和追溯，即使六个月后回头看项目，也能清楚理解当初每个设计决策的来龙去脉。目前该工具开源不到一个月时间，便收获了 19.8k+ Star，已支持 Claude Code、Gemini CLI、Cursor 等 AI 工具。通过 uvx 安装后即可使用，提供了详细的教程文档，值得每位使用 AI 编程工具的同学看看。

使用 Claude Code、Cursor 这些 AI 工具写代码时，很多人都是直接这样说：帮我开发一个 AI 聊天应用。瞬间能看到几百行代码生成，给人感觉确实很不错，若再让它加个登录注册功能，却发现所有代码直接重写。这就是 “氛围编程” 给大家带来的困扰，为此 GitHub 团队开源了 Spec Kit 这款工具，专门用来规范化我们使用 AI 工具的开发流程。让我们先用自然语言写清楚具体 “做什么” 和 “为什么”，然后再交给 AI 写代码。并且通过统一的规格模板和强制评审机制，把模糊需求逐步转化为高质量、可追溯的代码实现。 GitHub：整个开发过程都有完整的记录和追溯，即使六个月后回头看项目，也能清楚理解当初每个设计决策的来龙去脉。目前该工具开源不到一个月时间，便收获了 19.8k+ Star，已支持 Claude Code、Gemini CLI、Cursor 等 AI 工具。通过 uvx 安装后即可使用，提供了详细的教程文档，值得每位使用 AI 编程工具的同学看看。

GitHubDaily

108,377 просмотров • 1 год назад

和AI Agent一起工作是一种什么样的体验？扣子空间详细体验评测（下面有邀请码）🧵↓ 字节跳动发布新一代 AI Agent 平台：扣子空间，Slogan为：在扣子空间，和 Agent 一起开始你的工作。也就是你可以像和真人协作一样，和AI一起完成特定任务。通过自然语言交流直接交付结果🫡 例如这个↓ 这个测试是模拟你通过AI来简化你的工作或者提高你的工作效率或者成果，例如假如你是一个幼儿园老师就可以通过AI生成一个交互式的英语学习应用。提高孩子们学习英语的乐趣。它支持调用MCP，这个测试调用了两个MCP，一个是图像生成一个是语音生成。扣子空间，它可以是： ✅「通用实习生」：可以处理各种基础任务，比如整理资料、写文案、查数据等。 ✅「领域专家」：针对具体行业或专业的问题（如法律、医学、设计等）有深入理解，能给出专业建议或完成复杂任务。你可以根据自己的需要选择不同AI来协助你完成任务。它不只是回答问题，AI还能主动帮你做事：比如生成报告、整理数据、写代码、规划日程等。支持两种工作方式：自动模式：AI自动帮你完成任务。协作模式：你可以一步步与AI互动，逐步推进任务，更适合复杂工作。

和AI Agent一起工作是一种什么样的体验？扣子空间详细体验评测（下面有邀请码）🧵↓ 字节跳动发布新一代 AI Agent 平台：扣子空间，Slogan为：在扣子空间，和 Agent 一起开始你的工作。也就是你可以像和真人协作一样，和AI一起完成特定任务。通过自然语言交流直接交付结果🫡 例如这个↓ 这个测试是模拟你通过AI来简化你的工作或者提高你的工作效率或者成果，例如假如你是一个幼儿园老师就可以通过AI生成一个交互式的英语学习应用。提高孩子们学习英语的乐趣。它支持调用MCP，这个测试调用了两个MCP，一个是图像生成一个是语音生成。扣子空间，它可以是： ✅「通用实习生」：可以处理各种基础任务，比如整理资料、写文案、查数据等。 ✅「领域专家」：针对具体行业或专业的问题（如法律、医学、设计等）有深入理解，能给出专业建议或完成复杂任务。你可以根据自己的需要选择不同AI来协助你完成任务。它不只是回答问题，AI还能主动帮你做事：比如生成报告、整理数据、写代码、规划日程等。支持两种工作方式：自动模式：AI自动帮你完成任务。协作模式：你可以一步步与AI互动，逐步推进任务，更适合复杂工作。

小互

27,254 просмотров • 1 год назад

在上个月，我分享了一个 Demo，很多人都来问我如何实现，我这里简单说下从前期生图到视频生成以及开发交付落地整个流程，希望能帮到你。主要用到的工具是即梦（图片生成）和可灵（视频生成）生成后的的视频可以通过配置图层混合来进行交付

在上个月，我分享了一个 Demo，很多人都来问我如何实现，我这里简单说下从前期生图到视频生成以及开发交付落地整个流程，希望能帮到你。主要用到的工具是即梦（图片生成）和可灵（视频生成）生成后的的视频可以通过配置图层混合来进行交付

Paidax

37,642 просмотров • 1 год назад