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Latest posts
Last updated about 3 hours ago
Linux 上的游戏网络加速
about 3 hours ago
（ Fedora 44 ） 我遇到的问题 - UU 本来今年二月用的 UU 加速器的 steamdeck 插件没啥问题的，最近再启动发现用不了了，估计是插件和...
Claude 新一轮大规模封号
about 4 hours ago
我的 Claude 今天被封号了，大家的还好吗？ 上一波 指控 DeepSeek 蒸馏，Claude 进行了大规模封号 这次指控阿里 Qwen 蒸馏，又来一波？？ 💔
国区上架 2 天， app 日活破 700 了🎉
about 5 hours ago
我写的VirPulse从公测到现在差不多 6 天的时间，收获了 1212 个注册用户，昨天上架国区的，今天的日活已经 721 了，看来我的软件还是解决了一部分人的需求的☺️
今晚是怎么了？ Claude 注册一个封一个
about 6 hours ago
连着 3 个邮箱 3 个账号都被封号，都是注册上去一句话没说，一个小时后就直接 suspended 了。 不知道 A\在搞什么，有人碰到同样问题了吗？今天大量封号
不用 Python 也能搞 AI Agent —— 一个纯 Go 实现的 SDK 和 Agent 平台
about 6 hours ago
之前看到不少人说搞 AI Agent 绑定 Python ，想试试用 Go 能做到什么程度。 起因是 OpenAI 开源了 openai-agents-python，觉得设计挺好的，就拿当时刚出的...
AI 的生活减支： 家庭物体录入快速索引？
about 7 hours ago
每次搬家的时候，我都发现我买了太多的东西，总是记不住我东西，但要解决一些问题，例如修理加湿的时候不知道我家里的某些杂物是不是可以足够修理完成，我有没有买 502 、双面胶等等 这时候我要重新买了重复的东西去解决这样的问题 这样一来又费钱又费时间 我在想可以在大扫除的时候，把家里的所有物体都拍照录入到 AI 数据库修理，修理家私的时候直接问 AI 我家里的哪些物品和工具可以修理这个问题，这是不是很有用的功能？
用了 4 个月的 Claude 今天被 suspended
about 8 hours ago
用了 4 个月相安无事，今天也是很平常的一天。一个小时前连续收到三封内容完全一样的邮件：Hello,An internal investigation of suspicious signals associated with your account...
现在很多技术活，是不是已经开始被 AI 吃掉一部分了？
about 8 hours ago
最近自己用 Claude / Codex 做内部工具，感触越来越明显。以前很多我一定会排给技术同事的活，现在会先让 AI 搓一版。比如一个后台页面、一个数据导入导出、一个小报表、一个简单手机端页面、一些测试和文案调整。不是说 AI 做得多完美。但很多内部工具，本来目标也不是“代码多漂亮”，而是先能跑、能验证、能把重复活压下去。我以前写过几年代码，后来创业做跨境，这些年更多是在公司里哪儿漏补哪儿。站在我这种半技术老板的角度看，这件事其实挺明显：前端、测试、设计、客户端，甚至一部分后端的执行型工作，肯定会被压缩。不是今天明天立刻没岗位。但很多“需求说清楚以后照着做”的活，会越来越危险。国内可能还会慢一点。一方面很多团队还没真正把 Claude Code /...
从模型蒸馏想到， AI 模型的护城河可能并不深
about 9 hours ago
经常看到某家 AI 公司在公开场合上蹿下跳、各种举报投诉中国公司蒸馏了自己家的模型，由此想到可能目前 AI （即使是闭源）模型的护城河其实并不深。若属实，可能很快就会看到目前这种 AI 狂热的泡沫破裂时刻。
我给 codex 做了一个外挂知识库--codex-brain
about 9 hours ago
先把地址放上，开源地址： https://github.com/yinshaojun001/projectbrain 最近做了一个小工具叫 Project Brain ，MVP 阶段，想发出来听听大家意见。 起因挺现实的：组里有同学要离职，我不得不接手一些支付相关的活儿，第一个需求就是在抖音支付的原有代码上做一整套流程修改。 接手之后才发现，真正麻烦的不是代码本身，而是代码背后的上下文。支付流程怎么走的、哪段代码对应哪份文档、某个字段为什么要这么传、历史上踩过哪些坑、改一个地方会不会牵连回调和退款链路……这些东西散落在各处：有些在代码里，有些在外部文档里，有些在历史经验里，还有一些可能只存在于上一个同学的脑子里。 我平时用 Codex /...
完了完了又续费了，付费上班第二年
about 10 hours ago
染上 Token 了，这辈子完了。https://imgur.com/a/1zHfAlMhttps://imgur.com/a/vIV5g4m
分享一些 RAG 工作的排查经验
about 10 hours ago
RAG 项目有一个很奇怪的倾向：系统一旦答错，大家首先怀疑的总是模型。 这当然可以理解。模型是整套系统里最显眼的部分，也是最容易替换的部分。换一个模型，输出立刻就会变化；调整一下提示词，当天就能找到几个更好的答案。相比之下，整理文档、检查版本、设计测试，看起来既慢又不够聪明。它们很少在演示里制造惊喜，更多时候只是让一些错误不再发生。 但是呢，生产系统的质量，恰恰是在这些“稳”中体现的。要我说，一个 RAG 项目的工作大概是 50% 评测，40% 整理数据，8% 接入业务，最后 2% 才是模型训练。...