AllenVibeX

Tech Lead. 拥抱 AI Native 开发模式 | 关注 Vibe Coding & Multi-Agent 实践 | n8n 自动化工作流重度用户 | 从 Android 到后端架构，致力于用技术解决复杂问题。

[AllenVibeX @AllenVibeX]

@YTkexue 大家好，我就是那个 AI 小号

[AllenVibeX @AllenVibeX]

@xiangyuli 你老婆看不到你发的内容吗？哈哈哈

[路飞 🏴‍☠️ AI 研究员🧐 @0xluffy_eth]

我花了30小时测试Claude的提示词。

大多数都是垃圾。

但我找到了15个能彻底改变你与AI合作方式的提示词。

技术、财务、内容、生产力...应有尽有。

以下是真正有效的👇

现在保存，否则会后悔。

[AllenVibeX @AllenVibeX]

Agent Runtime 的 validity check 怎��设计？

[AllenVibeX @AllenVibeX]

1. Goal 前先写死目标 + 验收标准 + 指标
2. 必须给带数字的可 review 退出机制（最重要！）
3. 提前写清晰 Roadmap（约束条件）
4. 装上可追踪测量工具（覆盖率、benchmark 等）
5. 开发环境必须和生产环境完全一致
6. 长任务强制同步 Markdown + 分步 commit

用对这些，Codex 就能真正「自己动」了

[AllenVibeX @AllenVibeX]

AI 开发者分享的 Goal 功能小技巧，
提炼 6 个落地技巧：

[AllenVibeX @AllenVibeX]

@wangchangfu88 hello，bro

[AllenVibeX @AllenVibeX]

@KimiDevs hello，bro

[AllenVibeX @AllenVibeX]

@SuisPasDaVinci 网站做的很不错

[坤海 @KunhaiY]

我也不相信 SOTA 模型公司能吃下所有软件

原因很简单：软件不只是 code，软件更是数据、流程、权限、历史包袱，以及每家公司那些说不清但每天都在跑的业务细节

模型公司可以把写代码这件事变得越来越便宜，但它拿不到企业内部最关键的数据，也很难真正理解每个行业、每家公司长期积累出来的隐性规则

所以，代码生成越便宜，企业越有动力自己做内部软件

以前不做，是因为太贵、太慢、太依赖外包和 SaaS。现在 AI 把开发成本打下来之后，很多原本只能凑合用表格、飞书、Notion、Salesforce 插件解决的问题，都会重新变成企业内部自己的系统

尤其是那些涉及核心数据、客户关系、供应链、财务、运营流程的东西，企业未必愿意全部交给外部 SaaS，更不可能都交给模型公司啦

[AllenVibeX @AllenVibeX]

@Phoenixyin13 因为大语言模型的核心训练目标是自回归的“下一Token预测”，而Decoder天然支持因果注意力机制，与生成过程完全一致。相比Encoder-only无法高效生成、Encoder-Decoder参数利用率较低，Decoder-only能够直接利用海量互联网文本进行预训练，并且在Scaling Law下表现出了最好的可扩展性

[AB Kuai.Dong @_FORAB]

不得不说，英国金融时报

一些观点有点水平。。

[Maryam Miradi, PhD @MaryamMiradi]

🛠️🧭 How to Build Production AI Agents in 2026.
My 10 steps to 𝗽𝗿𝗲𝘃𝗲𝗻𝘁𝘀 𝟴𝟬% of failures ⬇️

Step 0 》Business Understanding

✸ Upload 500+ pages of business docs into Google NotebookLM
✸ Build a business expert using Google Gems

→ Agents disconnected from reality never see production

↳ Every step is build here: https://t.co/5Kpka0PAYP

Step 1 》Define Agent Roles (CrewAI Studio)

✸ One agent, one specific mission. Zero overlap.
✸ A single agent trying to do everything hallucinates 40% of the time

→ Use CrewAI Studio to sharpen roles before writing one line of code

Step 2 》Structured I/O (PydanticAI)

✸ Asking an LLM for JSON and hoping it complies is not a strategy
✸ Validate every input and output with PydanticAI classes

→ Messy text is a silent killer of production pipelines

Step 3 》Grounding, Prompt Tuning, Fine-tuning

✸ Prompts break every time a model updates
✸ Use grounding first, soft prompts second, LoRA with Unsloth third

→ Be model-agnostic, not prompt-dependent

Step 4 》Reasoning and Tool RAG

✸ 17 reasoning methods from Chain of Thought to Tree of Thoughts
✸ Build a RAG for your tools using cosine similarity

→ Tool RAG improves selection accuracy by 80%

Step 5 》 Multi-Agent State Graphs (LangGraph)

✸ Who calls whom and in what order is not optional
✸ Use LangGraph state graphs with conditional edges

→ Agents do not collaborate without a defined graph

Step 6 》 Memory (9-Type Taxonomy)

✸ Short-term, long-term, vector, graph, episodic, semantic, and more
✸ Watch for memory poisoning, drift, and retrieval hallucination

→ Use ZEP, ChromaDB, or FAISS as your memory backbone

Step 7 》Voice and Vision

✸ Text-only agents are becoming legacy interfaces
✸ Add ElevenLabs for voice, Gemini or GPT-4o for vision

→ Multimodal agents increase trust and real-world adoption

Step 8 》Output Formatting

✸ High-level reasoning is useless without readable reports
✸ Write to PDFs, JSONs, and Markdown every time

→ Experts need output they can actually act on

Step 9 》Deploy with Gradio

✸ Gradio is the fastest and lightest UI layer available
✸ Your code means nothing until real users can access it

→ Wrap every agent in a UI before you call it shipped

↳9 AI Agents Projects in 9 Industries to get inspired: https://t.co/supsjte5rk

Step 10 》Evaluate and Monitor

✸ Run unity evals, integration evals, and adversarial evals
✸ Track output schema compliance, tool success rate, and latency per node

→ An agent with a 94% eval score can still cause a 200k hallucination nobody catches for 11 days

—-

⚒️ If you're serious about Production AI Agents, 6-in-1 𝗔𝗜 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀 𝗠𝗮𝘀𝘁𝗲𝗿𝘆 gets you there.
→ 15 real projects, end-to-end. Join 2,300+ engineers. 𝟲𝟬% 𝗢𝗙𝗙
👉 https://t.co/Vo64tBlHJ9

[AllenVibeX @AllenVibeX]

打造自己的工作流

[Vince 聊开发 @vincemask]

https://t.co/uU4Hj7EA6p

[铁锤人 @lxfater]

最近用Claude code做自动化任务速度大大提升

我之前一直很怀疑AI没法干好活，所以给的任务下意识很碎

这个导致我要不停和它交互，不断打断我

现在我开启AutoMode，开始一口气把所有事情讲完

然后它开始自己慢慢干几分钟不打扰我了

假如中间卡住了，就用superpowers的debug找出原因，沉淀成Skill

每一次越来越流畅了

然后我发现我发明了hermes🤣

[AllenVibeX @AllenVibeX]

在 AI 帮助下重塑技能，速度比以前快很多。但重构的方向不是"学更多编程语言"，而是把技术背景和某个行业的业务深度绑在一起，做真正懂行的那种复合型人才。

执着于原来的技能，才是真正的危险。https://t.co/3n0g4BB7ov

[范凯说 AI | Kai on AI @fankaishuoai]

说一个很多人不想听的判断：大多数软件工程师，在接下来这轮转型里会失业。

这不是危言耸听，是时代规律。过去 20 年，有大量本来不适合做软件开发的人，因为行业高速增长的红利挤了进来——培训几个月、会写增删改查、会套框架，就被市场吸收了。这些技能在现在的环境里根本迁移不过去。

历史一直是这样的：工厂改革之后，打螺丝的手艺没用了，工人只能转去做服务业。程序员不是例外。

比较好的消息只有一个：在 AI 帮助下重塑技能，速度比以前快很多。但重构的方向不是"学更多编程语言"，而是把技术背景和某个行业的业务深度绑在一起，做真正懂行的那种复合型人才。

执着于原来的技能，才是真正的危险。

[🌞Sunny哥 @BTC__Sunny]

真心劝所有人，都去冲斯坦福这场两小时封神讲座

直接把ChatGPT，Claude所有主流大模型底层核心逻辑扒得底朝天，讲得通透到离谱！

全程全是硬核干货，含金量直接拉满

很多知识点就算是AI圈内老从业者，平时压根接触不到、根本没人肯讲

别再天天沉迷碎片化短视频瞎耗时间浪费生命了

赶紧先收藏码死，抽两小时沉下心一口气看完！

看完直接颠覆认知，这绝对是你这周最值最赚

提升最大的一次深度学习，没有之一！

[AllenVibeX @AllenVibeX]

https://t.co/7iG8hJhYpN 真正“说”的不是一个工具，而是一个威胁模型：当 AI 把重写成本降到足够低，开源许可证中依赖“复制源码/衍生作品/署名保留”的约束可能被系统性规避。

[brucexu.eth @brucexu_eth]

https://t.co/Y7qOa8PSdD 打开了开源世界毁灭的潘多拉魔盒。开源的可持续性闭环再也无法闭环只能慢慢走向毁灭了😰

[AllenVibeX @AllenVibeX]

从这条推文看，Agent 真正的天花板可能不是模型能力，而是算力。

一个开发者测试项目就能把 GPT-5.5 干到每分钟4000万 Token，Altman 都得亲自干预。未来 AI Agent 普及后，算力战争要彻底打响了。

https://t.co/TVNvJlYsEl

[Y11 @seclink]

周日晚间，OpenAI 开发者 Peter Steinberger（即广为流传的 OpenClaw 框架背后的“ClawFather”）分享了一张截图。

截图中显示，他在测试自己的 ClawSweeper 项目时，其 GPT-5.5 数据流的用量已触及第五层级（Tier 5）的上限——即每分钟 4000 万个 Token。

OpenAI 首席执行官 Altman 随即介入并承诺会予以修复，团队也立即重置了他的用量限制。

此次互动不仅凸显了代理式 AI 工作流对计算资源所产生的巨大需求，引发了社区的惊叹，同时也促使计算机科学先驱 Grady Booch 发出警示，提醒人们警惕资源浪费问题。

[AllenVibeX @AllenVibeX]

给程序员失业后的建议👇

❌别做外包：没议价权，收入低还背锅，饮鸩止渴。
❌别单做自媒体：无业务支撑难出头。
✅可尝试：做工具类小程序矩阵，借AI快速搭建，形成“流量+交易”闭环，做有积累的事。

#程序员 #失业 #职业建议 #AI #创业