Aluminum

@Aluminumyr

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Aluminum

@Aluminumyr

about 16 hours ago

@thsottiaux @Grok 对应北京时间多少号几点？

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Aluminum

@Aluminumyr

about 22 hours ago

GPT-3那会儿，我的编程能力还很青涩，同 Github Copilot写出来的代码常遭人嘲笑。那时我便暗暗发誓：总有一天，我要成为真正的天才程序员。时过境迁，我的编程水平突飞猛进。曾经困扰我几天的问题，如今片刻便能解决；以前想都不敢想的项目，现在也是信手拈来。偶尔我也会怀疑：我今天的成就，是否借助了太多外力？直到今天，我回顾来时的路—— 从GPT-4，到GPT-4o；从Sonnet，到Opus；再到如今的5.6 Sol Ultra Fast。我换了一个又一个AI，编程实力却始终稳步上升。那一刻，我终于释然了。工具一直在换，强的却一直是我，原来我早就是天才程序员了。

Aluminum

@Aluminumyr

1 day ago

You've hit your usage limit. 赌神陨落。

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Aluminum

@Aluminumyr

1 day ago

gpt-6-astra low fast prompt: 使用 use computer 能力，用我的 iPhone 镜像去玩一把斗地主。

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Aluminum

@Aluminumyr

3 days ago

Grok 试了一下

津軽

@glitter_11924

4 days ago

15秒、縦型。提供されたXプロフィール画面のスクリーンショットを唯一の背景・レイアウト参照として使用する。元画像のヘッダー画像、プロフィールアイコンの位置、白いUI背景、各ボタン、アイコン、画面構成、余白、色、比率を維持する。カメラは完全固定。画面そのものをズーム、パン、回転、再構成しない。指定した��出以外でUIや背景を変化させない。プロフィールアイコン内にいる、白いキャップ・グレーの服・茶髪の女の子を唯一のキャラクター参照として使用する。顔立ち、髪型、髪色、白いキャップ、衣装、線画、塗り、柔らかなアニメイラストの質感を15秒間完全に維持する。実写化、3D化、別人化、衣装変更は禁止。女の子は最初、元画像と同じように赤いリンゴを持っている。【0.0〜2.4秒】画面全体は元画像のまま完全固定。プロフィールアイコンの円の中だけが動き始める。女の子が手に持った赤いリンゴを小さく自然にかじり、可愛らしくもぐもぐ食べる。口を不自然に大きく開けない。頬や唇を過剰に膨らませない。リンゴが一口ずつ自然に小さくなり、最後の一口まで食べ終える。食べ終えたあと、少しいたずらっぽく笑う。【2.4〜4.0秒】女の子がプロフィールアイコンの丸い枠に両手をかけ、円形アイコンを小さな入口のように使って外へ抜け出してくる。片足、もう片方の足の順に自然に画面側へ乗り出し、そのままXプロフィール画面の白い余白部分へ着地する。キャラクターだけがアイコンの外へ出る。プロフィール画面自体は変形しない。元の丸いプロフィールアイコンはその場所にそのまま残す。【4.0〜8.2秒】着地した女の子が、画面内に書かれている文字を見つけて「いたずら」を思いつく。プロフィール名、ユーザーID、自己紹介文、リンク文字、利用開始年月、フォロー数、フォロワー数、サブスクリプション表記、ボタン内の文字、投稿内の文字、時刻やバッテリー数字など、画面内に存在する readable text / letters / numbers を対象にする。女の子は文字を紙のシールのように、ひとつずつ指先でぺりっと剥がしていく。剥がした文字はその場で小さな紙くずのようにくしゃくしゃに丸める。丸めた文字くずを、こちらに向かってぽいっと投げる。投げられた文字くずはカメラ手前に向かって飛んできて、手前で画面外へ消える。この「剥がす → くしゃくしゃに丸める → こちらへ投げる」動作を何回か繰り返す。 1回目、2回目、3回目……とテンポよく続ける。投げるたびに、その文字が元あった場所からちゃんと消え、白い余白になる。文字だけを剥がす。ヘッダーイラスト、プロフィールアイコン枠、人物画像、UIの図形アイコン、ボタンの形、区切り線などの文字ではないビジュアル要素は残す。投げる紙くずが大きすぎて画面全体を隠さないようにする。【8.2〜10.4秒】何回か文字くずを投げ終えたあと、女の子が周囲を見て「まだ残ってる」と言いたげな表情をする。そこで、どこからともなく一本のシンプルな箒を取り出す。箒を軽く構え、残っている文字を上から下��、左右へテンポよく掃いていく。箒が触れた文字だけが順番に紙くずのようにまとまって、さっと画面外へ掃き出される。文字は突然消えず、必ず箒の動きに合わせて消える。掃除するほど画面の文字情報だけがどんどんなくなり、最後には大きな白い余白が生まれる。【10.4〜11.2秒】すべての文字を消し終える。女の子が満足そうに箒を横へ置く。ポケットをごそごそ探り、太い黒いマジックペンを一本取り出す。キャップを「ポン」と外し、白くなった余白へ向き直る。【11.2〜13.7秒】女の子が黒いマジックで、白くなったプロフィール画面の中央〜下側の大きな余白に、 The prank was a success! と大きく手書きする。文字列は必ず正確に The prank was a success! と表示する。スペル変更禁止。単語の欠落禁止。文字化け禁止。余分な文章を追加しない。黒い太めの手書きマーカー文字。一文字ずつペン先から自然に書かれていく。十分に大きく、はっきり読みやすい文字。画面の余白を大胆に使って書く。【13.7〜15.0秒】書き終えた女の子がマジックのキャップを閉める。一瞬、自分の落書きを満足そうに眺める。そのあと肩越しにこちらを振り向き、目を少し細め、「やった！」という雰囲気のいたずらっ子な笑��を見せる。口を大きく開けた笑いではなく、ニヤッと楽しそうな可愛い笑顔。最後は「The prank was a success!」という黒い大きな文字と、こちらを振り向いていたずらっぽく笑う女の子が同時にしっかり見える構図で約0.7秒静止してフィニッシュ。【動き・演出】テンポの良いコミカルなアニメーション。キャラクターの動きには軽い弾みをつけるが、背景のXプロフィール画面は常に固定。女の子が画面内を移動するときのみ自然な2Dキャラクターアニメーション。「文字を剥がす」ときは、文字が紙のようにめくれて剥がれる感じを明確に見せる。「くしゃくしゃに丸める」ときは、指先で軽く握って小さな紙玉にする動きが分かるようにする。「こちらに投げる」ときは、紙玉が前景へ飛んでくる遠近感を少しだけ付ける。箒は投げ終わ��たあとに初めて取り出す。箒の動きは軽快だが激しすぎない。煙や派手すぎるエフェクトで画面を隠さない。視認性を最優先し、何が起きているか分かりやすくする。【重要固定事項】・提供画像を唯一のビジュアル参照として使用・カメラ完全固定・元スクリーンショットの構図、ヘッダー��UI配置を変更しない・指定されるまで文字を勝手に変更・削除しない・前半は文字をひとつずつ剥がし、くしゃくしゃに丸めて、こちらへ投げる・箒は投げ終わった後にどこからか取り出す・後半は箒で残りの文字を掃除する・最後は元の文字を一切残さない・文字だけを除去し、文字以外のUI図形要素や画像は残す・最終的に残る新規文字は「The prank was a success!」のみ・女の子の顔、髪、白いキャップ、グレーの衣装、線画、塗り、イラストの質感を維持・キャラクターを実写化しない・3D化しない・別人化しない・手指、腕、脚を増やさない・箒やマジックを増殖させない・不要な人物を追加しない・新しいロゴや文章を生成しない・文字化け禁止・セリフ、ナレーション、吹き出しなし

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Aluminum

@Aluminumyr

3 days ago

@Riovipvip @askmycindy 真的吗

Aluminum

@Aluminumyr

4 days ago

@disksing @askmycindy 做成推文卡片

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Aluminum

@Aluminumyr

5 days ago

@MaxForAI @askmycindy 调查一下原因是什么

Aluminum

@Aluminumyr

5 days ago

@ChatGPT @askmycindy 做成推特卡片

Aluminum

@Aluminumyr

5 days ago

@MatthewCHE85780 @Gorden_Sun @askmycindy 你可以看看 https://t.co/wiTfJBrjzs 。是一个 agent 应用。

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Erwin

@ErwinWu000

6 days ago

昨天资深程序员卡颂大佬 @kasong2048 引用我推文时提了一个很关键的点：AI 审代码挑出来的很多问题往往不是编码失误，而是需求没对齐导致 AI 只能脑补。顺着这个思路，我在这篇帖子里系统梳理了一下怎么让 AI 编程真正走在正确的轨道上，建立一套系统让整个事情从“整点东西玩玩”变成“可靠的系统工程”。整件事的核心其实就是三件事。目标对齐（定义你程序的终点）、路径探索（找到通往重点的路径）、循迹前行（确保走在正确的路上） ps: 这篇帖子的知识密度非常大，深度总结了我在大厂实习和日常AI开发中的流程管理实践，希望��对大家有所启发。 1️⃣ 目标对齐 ⚠ 这一步的核心目标是定义好你程序最后要到达的重点在哪里。很多时候我们丢给 AI 的 Prompt，往往是一个带着个人偏见的半成品解法。比如你跟 AI 说“帮我做个支持微信登录和购买会员的功能”，你以为需求已经交代清楚了，但你实际业务里藏着的“支付超时怎么回退库存”、“微信回调重复通知如何做幂等校验”、“多端登录时 Token 如何刷新”等一大堆隐性上下文，AI 根本看不到，只能基于训练集的概率分布在解空间里硬猜，结果做得跟你想的不一样又让人恼火。图灵奖得主 Fred Brooks 早就说过：“构建软件系统最困难的单一环节，就是精确决定要构建什么。” 没有哪个环节做错会对系统造成如此致命的破坏，事后也最难纠正。需求工程（Requirement Engineering）的核心本质就是两件事：消除隐性假设：把那些你以为大家都默认，但其实谁都没写明的边界条件、灰色地带和异常流提前逼出来。建立唯一事实来源：把脑子里模糊的想法，固化成一份精确的规格说明（Spec）。 🛠️ 落地实践：grill-me，grill-with-docs (来自matt pocock/skills) 它们的本质都是苏格拉底式需求获取（Socratic Elicitation）。核心思想是让AI 先别急着敲代码，先扮演严苛的架构师反过来“拷打”你：“并发边界是多少？”“第三方服务挂了怎么降级？”“数据冲突怎么处理？”直到把所有隐藏假设剥离干净，自动落成一份清晰的产品和技术规格文档。 2️⃣ 路径探索 ⚠ 这一步的核心目标是找到通往程序终点的可能路径。需求确定之后，通向目标的路径往往不止一条。而且每条路往下走，还会分出各种各样的技术分支。很多时候某条路能不能走，不仅要看能不能实现，还得放在你当前工程的具体局限下去权衡。我通常会看这四个维度：实现的复杂性：初始交付的技术门槛高不高？维护的复杂性：未来会不会变成技术债？模块耦合度有多大？时间与资源成本：第三方依赖贵不贵？开发周期赶不赶？方案的可逆性：如果走不通，调头推倒重来的代价有多大？但现实往往更复杂。方案选出来后，你也未必百分之百确定它可行，必须先去探索——也就是大家常说的先 probe（探一下），探通了才敢继续踩油门。因为通往最终需求的路径本身就是一个��扑网络，中间充满分支和不确定性，所以一开始必须有宏观的架构规划。先规划好整个体系大概长什么样，既能在宏观上统一各个细小的实现分支，也能在后续某个分支调整时，把对整个系统的冲击降到最低。在动手前，借鉴 ADR（架构决策记录）的思路：明确写下“背景-决策-后果与代价”，先定拓扑，再定具体实现。 🛠️ 落地实践：wayfinder + research + prototype (来自matt pocock/skills) wayfinder：负责全局拓扑规划与路径导航，把不同的架构路线拆解、对比； research：当某个分支可行性存疑时，自动触发技术探针（Spike），去检索最新文档、测试第三方 API 边界； prototype：借鉴《程序员修炼之道》里的示踪弹（Tracer Bullets）思路，用极简代码端到端打通一条核心通路，用最小系统验证这个方案到底能不能闭环。 3️⃣ 循迹前行 ⚠ 这一步的核心目标是保证自己走在正确的轨道上不偏离。进入编码阶段，很多人用 AI 容易陷入“盲盒式开发”——一轮接一轮地把需求抛给 AI，闭着眼睛连续点 Accept，完全不记录中间改动了哪些模块与底层设计，直到某天系统突然崩溃，你和 AI 都不知道这堆逻辑到底是怎么长成现在这样的。这种缺乏治理的开发很容易遇到两个失控点：上下文漂移（Context Drift）：对话轮次一多，AI 就会逐渐忘掉早期的架构约束，甚至拿着过时的旧方案在上面乱改。局部测试陷阱（False Green）：AI 写的单元测试全绿，但真正拼起来时，整个系统完全跑不通。 🛠️ 落地实践①：活文档与变更追溯 to-spec, to-ticket (来自matt pocock/skills) , docs-by-versions (来自https://t.co/w2V4odtaB9,本人自制) 开发中的每一个改动都必须有迹可循： · 每��要做方案调整（增加新需求或改动已有需求），改动前要进行变更影响分析，先评估会波及哪些模块和接口， · 对于新增的需求，如果不涉及对原有系统的更改，走to-spec, to-ticket的常规需求开发流程 · 对于要修改已有系统的改动，需要开一张变更单（CR），再to-ticket，执行 🛠️ 落地实践②：建立最小可用的 E2E 验收在 AI 编码场景下，纯 TDD（测试驱动开发）有一个被广泛诟病的硬伤：AI 极其擅长为了让测试断言通过而硬凑代码，经常写出很多打补丁式的垃圾逻辑，彻底牺牲了代码结构的合理性。所以必须结合 BDD（行为驱动开发）的思路： · 后端和数据库交互，交给自动化的 API 契约测试。 · 前端和交互界面，AI 往往不会主动去写健全的 UI 自动化。这时必须由人类开发者把自己代入真实用户，梳理出关键用户流程，写一个覆盖完整体验��程、最小可用的端到端集成验收测试（E2E Smoke Test），作为交付的物理硬指标。 4️⃣ 总结这三步不是孤立的技巧，而是一套环环相扣的工程闭环： · 定义目标（起点）：如果目标没扣死、隐性假设没剥离，后面走得再快也是在错误方向上狂奔； · 找到路径（骨架）：如果只看眼前、不去探清路径网络与架构分支，执行时就会频繁撞墙、反复推倒重来； · 保证实施（护栏）：如果缺乏变更追踪和端到端验收，就算目标和路线再完美，对话轮次一多也会在执行中悄然失控。目标、路径、执行，三环紧扣。把这套工程约束建起来，AI 才能真正从单点修修补补的玩具，变成可以交付复杂工程的可靠生产力。