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4 天前
回复了 wxiao333 创建的主题 程序员 公司开始全面 vibe coding 之后感觉更累了
看起来贵司是没有调研过 vibe coding 的 workflow 导致认为 vibe coding 就是跟 AI 聊天导致的问题

上下文这个是通过 beads 数据库解决的,所有的 commit 和 LLM 的 plan 都会存里面,这样即使上下文 compact 了也会自动取数据库里的东西,能明白某个函数当初为什么这样设计,现在我们改动会如何影响那个设计

人为调试,这点看起来是因为用 prompt 根 LLM 说不通所以懒得搞了直接人工上,实际上你应该把你调试的过程,用 LLM Prompt 一步一步实现,请 LLM 帮你去调试,例如加日志,启动测试环境等等,最终把这个过程萃取成 skills

幻觉问题,很显然你们没有任何 rules ,LLM 可以随便撒谎,不做 fact check

垃圾代码,你需要一个插件去让 LLM 精简代码,参考 https://github.com/anthropics/claude-plugins-official/blob/main/plugins/code-simplifier/agents/code-simplifier.md ,然后在 PR 阶段用 LLM review ,可以有效避免因为概率问题导致的 oneshot miss
codex 5.2 让你体验一下代码之神的感觉
13 天前
回复了 xwhxbg 创建的主题 副业 副业,帮留学富哥/富姐写作业
@Chicagoake 是的,临近假期,很多小学/中学/大学老师都有刷网课的需求,据我观察目前他们都喜欢用 QQ
13 天前
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@timespy 感谢提醒,我都忘了这茬了
13 天前
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@uberarctic 这是巨佬!
13 天前
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@Chicagoake 这说到我今年寒假准备帮人刷网课赚钱了,到时候看看小红书有没有单子
@FynnRelx 难怪 CEO 去住豪华酒店了,可惜裁了的人怕是回不来了
@Leeeeex AI 不能凭空跑 skills ,例如你要排查一个项目的 bug ,并不是你拍脑袋请 AI 读所有代码然后就自动有 skills 了
LLM 本质上是向量空间搜索,如果把全世界的代码可能当做一个海,LLM 想要从海里捞出来你想要的那条鱼(代码),为了提高效率,需要你提供上下文( RAG ),这一步相当于告诉 LLM 你要去哪一片海域更容易捞到我要的金枪鱼,其次提供 skills ,类似渔网/渔船,即你告诉 LLM 不要试图用手抓鱼也不要试图用原子弹炸鱼,我们最好就是渔船拖网去抓金枪鱼,然后你就祈祷 LLM 能在你指定的哪一片海域用你指定的工具,稍微发挥下能抓到你要的那条金枪鱼
@nealHuang Skills 是比较宽泛和弹性的,比如我举例中,如果 AI 根据 skills 运行,发现运行链路没问题,它可以自由开始根据代码进行推断,甚至可以加打印,重新部署测试,适合排查类的任务,因为此类任务中通常需要根据每一步查到的信息进行决策
skills 也不像 rules 需要你提前想好去写好,skills 可以通过你指挥 LLM 做一次任务,然后请 LLM 自己从做的事情中去抽取出来
优点是前期投入很小,弹性很大,很容易修改,即使不具备专业知识也可以指挥 LLM 修改
缺点是不如 rules 稳定,有时中间自由发挥导致出现问题
@thinkwei2012 现在区别只有激情,也许可能有创造吧,至少我没达到,你说的学习迁移能力,LLM 早已实现
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