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Ana Sayfaya Dön

让 AI 学会 senior dev 的极致偷懒 — ponytail ponytail 是一个专为 Claude、Cursor、Codex、Devin 等 AI 编码工具打造的规则集 + 插件。 它让你的 Agent 彻底改变思考方式:最好的代码,就是不用写的代码。 已斩获 60k+ stars。 装上它,AI 不再卷废代码,只输出极致必要。 代码量平均减少 54%(最高 94%) Token 成本降 20%,速度提升 27% 安全零妥协:永不砍验证、错误处理和边界防护 懒人决策梯:先判断是否需要、是否已有复用、标准库/原生是否够用,最后才写最小实现 想让 AI 高效不废话,就用它。

34,664 görüntüleme • 27 gün önce •via X (Twitter)

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Benzer Videolar

AI淘汰程序员? 想多了。 硅谷投资大佬Marc Andreessen点破了一个真相。 AI编程不会消灭程序员,它在重新定义这个职业。 程序员的工作不再是逐行敲代码。 现在的工作,是同时指挥10个AI编码机器人。 跟它们争论,调试它们的输出,修改需求,逼它们拿出正确结果。 但这里有个圈套。 如果你自己不懂怎么写代码,你根本无法判断AI给你的东西是对是错。 编程的下一个层次,不是写脚本。 是监督写脚本的AI。 今天最顶尖的程序员,整天在不同终端之间切换。 管理多个编码机器人,修复错误,优化指令。 讽刺吗? 你仍然需要极其扎实的基本功。 没有基本功,你连AI在犯傻都看不出来。 工作的本质变了。 现在是跟AI机器人辩论,调试AI生成的代码,理解为什么程序跑不起来,或者为什么不够快。 AI确实简化了工作。 但只有真正懂代码的人,才能判断这种简化是否正确。 程序员不会消失。 他们正在变得比以前强大10倍、100倍,甚至1000倍。 生产力的巨大提升,这才是真正的价值所在。 任务在变,工作性质在变。 但最终负责的,永远是人。 人类依然在监督过程,评估结果,纠正错误,并做出最终判断。 未来的程序员不是被AI取代。 他们被AI升级了。 所以,还是得老老实实学习怎么写代码,理解代码。 因为当AI搞砸的时候,只有人知道为什么。 这种能力的跃升,才是真正的革命。

墓碑科技

58,901 görüntüleme • 5 ay önce

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

63,210 görüntüleme • 2 ay önce

【Vibe Coding 实战心法】为什么你的 AI 搞不定 Polymarket 套利?揭秘跨模型“组合拳”开发流! 告别死磕,掌握这套 AI 协作流,让 0 基础编程效率翻倍 最近很多同学私信我,问得最多的一个问题就是:“我也想搞 Polymarket 的自动套利,思路都有了,但让 AI 写代码时总是报错,改来改去还是跑不通,是不是我不适合干这个?” 说实话,不是你不适合,而是你“打开方式”不对。 今天我就把压箱底的经验拿出来,简单给大家避个坑。这不仅适用于 Polymarket,也适用于任何你觉得“AI 搞不定”的复杂项目。 一、 认清现实:AI 模型也是“偏科生” 首先,大家要有一个认知:目前的 AI 模型水平参差不齐,且各有所长。 有的擅长逻辑推理(像数学教授); 有的擅长快速生成模板(像熟练工); 有的擅长创意交互(像设计师)。 当你盯着一个 AI(比如只用 ChatGPT 或只用 Cursor 默认模型)死磕一个报错,就像是逼着体育老师教高数。如果一个问题你让 AI 尝试了 3 次以上还无法解决,立刻停手!不要死磕! 解决方案是:换人(换模型),或者换脑子(找外援)。 二、 核心策略:跨平台“组合拳” (The Cross-Platform Flow) 既然单一模型搞不定,我们就要学会像“包工头”一样指挥不同的 AI 协同工作。 我目前的Vibe Coding 黄金工作流是这样的,每一个环节都有明确的目的: 🟢 Google AI Studio 产品雏形 (Frontend/Visuals) 用法: 我通常先用 AI Studio 来开发前端界面。它的上下文窗口大,且视觉理解能力强,能迅速把我要的 UI/UX 甚至简单的交互逻辑给“画”出来。 🔵 Cursor (Auto Mode) 基础逻辑 (Logic/Functionality) 用法: 拿着前端的架子,转战 Cursor。利用 Cursor 的 Auto 模型开发后端的基本逻辑和功能模块。这是“盖楼”的阶段,让代码先跑起来。 🟣 Claude Code 深度优化 (Optimization/Fixing) 用法: 遇到顽固 Bug 或者逻辑不够优雅时,我会把代码喂给 Claude Code。它的逻辑推理能力目前是顶尖的,非常适合做“外科手术”式的修复和性能优化。 🟠 OpenAI Codex 最终审核 (Auditing) 用法: 最后,我会用 Codex 类的能力进行代码审查(Code Review),查漏补缺,确保安全性。 总结: AI Studio 画皮,Cursor 铸骨,Claude 注入灵魂,Codex 最后的体检。一定要交叉使用,跨平台学习,这是解决复杂问题的关键。 三、 遇到死局怎么办?让 AI 去“抄作业” 在做 Polymarket 这种特定项目时,你经常会遇到像 redeem(赎回)或 clob(中央限价订单簿)对接这种深水区。 很多时候 AI 搞不定,是因为它没见过最新的文档或特殊的 SDK 写法。这时候你哪怕把 Prompt 写出花来也没用。 我的“必杀技”: 如果 AI 持续报错,我给它的指令不再是“修复这个 Bug”,而是: “去 GitHub 上搜索关于 Polymarket redeem function 的最新 Python 实现方案,阅读并分析别人的代码,学习它是如何处理签名的,然后回来修改我的代码。” 让 AI 学会自我迭代: Search(搜索): 找现成的轮子。 Learn(学习): 理解别人的逻辑。 Iterate(迭代): 应用到你的项目中。 你不让它学习,它就是迟迟搞不定;一旦它学会了参考,效率是指数级提升的。 四、 结语:Vibe Coding 的终局 我看待 AI 编程的视角很简单:我不生产代码,我只是需求的搬运工。 现在的困难只是暂时的。我相信在不久的将来,我们现在的这一套“组合拳”流程也会被自动化取代。 未来的终局是: 你只需要提出一个需求(“帮我盯着 Polymarket 上的美国大选赔率做套利”),AI 会自动去寻找文档、自动写代码、自动测试、自动部署。 但在那一天到来之前,掌握这套“跨模型协作 + 引导式学习”的方法,就是你在 AI 时代最大的竞争壁垒。 PS : 还要学会PUA,不停的让AI换角色PUA,比如PM、CTO 、CEO 、顶级量化交易员等等。 最后如果还不解决问题,告诉你一个终极大招,骂,使劲骂!

比特币橙子Trader

13,225 görüntüleme • 6 ay önce

Linus Torvalds 发飙了。 他在开源峰会上公开吐槽,每次听到有人吹嘘“现在 99% 的代码都是 AI 写的”,他就忍不住生气。 为什么? 因为按这个逻辑,这些家伙 100% 的代码其实都是“编译器”生成的。 但他们怎么从来不这么说? 其实是一个道理。 老爷子在台上开始唠家常: “我是写机器码长大的。” 注意,不是汇编语言,是真正的数字。 他到现在都记得,在 6502 芯片上,LDA 指令对应的十六进制是 A9。 当年他花了好长时间才意识到,天天人肉算跳转偏移量,简直蠢透了。 后来,人类发明了汇编器; 再后来,有了编译器; 现在,有了 AI。 这些工具都很好用,AI 正在改变编程,但它绝没有改变编程的根本。 至于 AI 带来的“效率神话”? Linus 给出对比: “AI 很棒,它能把你的生产力提升 10 倍。” “但当年编译器的出现,把人类的生产力提升了 1000 倍!” 所以,这不过是又一次常规的工具演进。 事情的本质从未改变: 以前,优秀的开发者写出好代码,差劲的开发者写出 Bug。 现在,懂系统的人能用 Prompt 调教 AI 写出好代码; 而不懂系统复杂度的人,用 AI 攒出来的代码,最后一定会崩溃。 现在科技圈很流行“氛围编码”(Vibe Coding)。 就是用 AI 啪啪生成一个一次性项目,爽一把就扔。 Linus 说,这种玩具项目,AI 的确是神器。 但如果你想做点严肃的东西,做一个需要长线维护 35 年的系统(比如 Linux)。 你得懂你的 Prompt。 你必须看懂 AI 吐出来的每一行代码,甚至去盯它最底层的汇编结果。 祖师爷浇了盆冷水: AI 可以替你省去体力劳动。 但如果你连它写了什么都看不懂,那你永远只是在制造一次性垃圾。

墓碑科技

67,575 görüntüleme • 28 gün önce

17岁的Kai Trump(特朗普孙女),一句话戳破了整个美国教育系统最虚伪的谎言。 她在播客里说,现在高中所有人都在用ChatGPT写论文,老师都气炸了。 但她问,为什么不呢?学生就该用世界给你的资源。 学校不该禁止它,该教大家怎么把它变成自己的优势。 最讽刺的是,她自己GPA4.0,是实打实的优等生。 所以这根本不是什么作弊的问题,纯粹是代际认知的鸿沟。 老一辈把手写论文、死记硬背当成“真学习”。 但对凯这一代AI原住民来说,ChatGPT就像他们小时候的计算器、图书馆、Google一样,是默认的基础设施。 当年禁止学生用计算器学乘法的老师,现在看来可笑至极。 今天禁止学生用ChatGPT写论文的老师,十年后也会是同一个笑话。 其实真正危险的从来都不是AI, 是教育系统一边假装AI不存在, 一边逼着学生偷偷摸摸用它。 结果就是,会用的学生偷偷把效率拉满,不会用的还在熬夜抄书。 没有人教他们怎么提出高质量的问题,怎么验证AI的幻觉,怎么把AI的输出变成自己的深度洞见。 而这些,才是未来10年最值钱的能力。 我相信AI不会让学生变笨, 它只会放大差距。 会用AI的人,一个人能顶以前一个团队。 不会用AI的人,会被时代甩得连尾灯都看不见。 我们的教育还在教学生怎么在没有AI的世界里生存, 但他们未来要面对的,是一个AI无处不在的世界。 所以这种拒绝变革的教育,最终只会培养出一批“在AI时代不会用AI”的人。 这才是对下一代未来最大的作弊。

AYi

700,499 görüntüleme • 2 ay önce

Claude团队的工程师,已经彻底抛弃Markdown了。 不是Markdown不好用, 是AI变得太快,它已经跟不上了。 以前AI写10行笔记,Markdown刚刚好, 现在AI能一次性输出1000行计划、复杂流程图、完整代码审查, 密密麻麻的纯文字墙谁有耐心看得完? 作者自己都说,他从来没完整读完过100行以上的AI生成MD文件。 更要命的是:现在都是AI写,我们只看不改。 Markdown最大的优点“易手动编辑”,现在已经彻底没用了。 而HTML,才是AI时代真正的沟通语言, 它能做到的事,Markdown想都不敢想: • 直接生成带颜色的表格、SVG流程图、可点击的原型 • 加滑块调参数、拖拽排序任务、实时预览Prompt效果 • 改完一键导出成代码或Prompt,喂回给AI继续迭代 • 发个链接别人点开就能看,不用下载任何工具 作者直接放出了20个现成示例: 从代码审查的彩色diff, 到可拖拽的任务看板, 从动画参数调试器, 到一键生成的幻灯片。 每一个都是能直接用的生产力工具。 最爽的三个用法,现在就能抄: 1. 代码审查:让AI把PR生成带注释的彩色diff+模块调用图 2. 做计划:生成带时间线、风险表、流程图的交互式项目页 3. 临时工具:让AI写一个Prompt调参器,改完直接复制结果 当然它也有缺点: 多花一点token,生成时间长2-4倍,版本控制不如MD干净。 但作者说:体验提升了10倍,这些代价完全值得。 本质上不是格式之争,而是人机协作方式的升级。 因为Markdown是给人写给人看的, 而HTML是给AI写给人用的。 随着当AI越来越聪明,我们需要的不再是文字墙,而是能互动、能操作、能思考的界面。 现在打开Claude,输入“帮我做一个HTML文件……”,你会打开一个全新的世界。

AYi

1,396,002 görüntüleme • 2 ay önce

埃隆·马斯克断言: 编码将在今年彻底死亡。不是“进化”。是死亡。 到今年12月,AI 将不再需要任何编程语言。它直接吐出机器码——那种二进制优化程度,远超人类逻辑所能触及的极限,没有翻译层,没有编译步骤,只有纯粹的、赤裸的执行。 马斯克原话:“你甚至都不用再费心去写代码。”代码从来就不是目的。它只是摩擦,是我们被迫支付的“人类税”——因为机器不懂人话。现在,AI 已经学会了流利的人类语言,这笔税,彻底取消了。再把这一切接入 Neuralink:没有语法,没有键盘,没有屏幕。 马斯克:“从想象直接到软件。”一个念头,就能变成可执行代码。你脑海中浮现一个结果,系统瞬间为你架构、优化、编译成现实。我们不是在“自动化编程”。我们是在把编程这个概念从宇宙中抹除。整个职业瞬间坍塌成一个念头。几十年的训练、无数行代码、无数个通宵——瞬间变得毫无意义。从“idea”到“成品”的距离,归零。你不再“构建”。你只需“想象”,它就具现。这不是渐进式进步。这是彻底的相变。人类一万年来“创造”的方式,在这一刻过时了。欢迎来到新世界。在这里,限制你的不再是技能、资源、时间…… 而是你能不能足够清晰地“看见”你想要的东西——然后让机器把它生出来。 我认为事情实际上可能会在今年年底之前就发生转变,到时候你甚至都不用再费心去写代码了。AI 会直接生成二进制代码,而且它生成的二进制会比任何现有编译器优化得更高效。所以你只需要说:“针对这个特定结果,生成最优化的二进制代码。”——这样就直接绕过了传统编码流程。 没错,这其实只是一个中间步骤,但我估计到今年年底,这个步骤很可能就彻底不需要了。

🌹MIDNIGHT🌹ROSE🌹

99,254 görüntüleme • 5 ay önce