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JokerHan
@JokerHanAI
AI Builder ⚡ Finance × AI × Systems Building an AI Playground 🎪
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Joined December 2010
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JokerHanAI
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Nora X
@NoraX2026
9 days ago
https://t.co/iqPT4XZc9J
JokerHanAI
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droidHZ
@hezhiyan7
28 days ago
https://t.co/fOaC3ebpij
JokerHanAI
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Ren
@FakeMaidenMaker
29 days ago
GitHub 上一个叫《Learn Harness Engineering》的开源课程最近上了 Hacker News 首页(155 分、5.1k stars), 主题是 AI coding agent 的可靠性工程——也就是 OpenAI 和 Anthropic 最近几个月一直在讲的 harness engineering。 https://t.co/y0BYMumpCA 作者是清华 SIGS 的开源团队 walkinglabs,课程内容 12 节 lecture + 6 个实战项目,全部围绕同一个压轴项目(一个 Electron 知识库 app),目前已经有 13 种语言版本。 核心讲的是这几条: 1、Harness Engineering 是新概念但绝不只是营销: OpenAI 2026 年 2 月在 Codex 官方博客正式提出,Anthropic 同期发了两篇配套工程文章。这门课是把这两家分散的工程内容系统整理成中文可读的体系,不是发明新东西; 2、核心论点是模型不是问题,环境才是: Anthropic 自己跑过一个对照实验,同样的 Opus 4.5、同样的提示词("做一个 2D retro 游戏编辑器"),没 harness 花 $9 跑 20 分钟出不来;有完整 harness(planner + generator + evaluator)花 $200 跑 6 小时跑出来一个能玩的游戏。差距不在模型,在环境; 3、Harness 的 5 个子系统: Instructions(agent 看什么)、State(已经做了什么)、Verification(怎么算完成)、Scope(一次只做一个 feature)、Lifecycle(会话起手和收尾); 4、最小起手 4 个文件: AGENTS.md(操作手册)、https://t.co/vGBn7j7LRZ(每次起手跑的环境检查脚本)、feature_list.json(机器可读的功能边界)、claude-progress.md(会话之间的进度交接)。这 4 个文件直接丢进你现有代码库就能用,不用读完 12 节课; 5、为什么 agent 总是搞砸(课程反复回答的几个问题): 一次想做 3 件事但 3 件都只做一半;说"done"但其实 test 跑不过;跨会话完全没有记忆,这次写到一半下次重头来;没有验证流水线就没有真完成(只有 test pass + lint pass + e2e pass 三件齐了才算); 6、6 个项目渐进式演进: P01 prompt-only vs rules-first 对照看差距、P02 把代码库改成 agent 能读的结构、P03 跨会话续接、P04 加运行时反馈控制范围、P05 让 agent 自验、P06 完整 harness 加可观测性; 7、压轴项目是个 Electron 知识库 app: 每个项目的答案就是下一个项目的起手代码——app 在演进,你的 harness 技能也在演进; 总结: "AI agent 工程师"这个角色正在从"会写提示词的人"变成"会搭 harness 的人"。 这门课本身不算硬核,但它把 OpenAI 和 Anthropic 两家工程博客分散的内容系统整理成了中文索引,对中文圈想入门这个方向的人来说,能省下读 5 篇英文工程博客的时间。
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JokerHan
@JokerHanAI
27 days ago
#新头像
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Royal Chris
@Ramires1006
¾ Verfied.
JokerHanAI
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宝玉
@dotey
29 days ago
https://t.co/5DaPyMKzWZ
JokerHan
@JokerHanAI
29 days ago
“最累的其实不是工作。 是你明明在拼命往前推事情,结果还得时不时发现一些‘小动作’。 同样的规则,别人可以例外。 同样的编制,别人可以直接进。 轮到你,就得严格按流程、按挂靠、按控制成本。 很多时候真正消耗人的, 不是工作量, 而是这种被区别对待后的无力感。”
JokerHan
@JokerHanAI
30 days ago
@karpathy
牛逼
JokerHanAI
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泊舟
@bozhou_ai
about 1 month ago
自学 Vibe Coding 看这三个开源项目就够,不用买课 很多 AI Coding 课程的素材都从这里来,原始版本反而更系统 1. Easy-Vibe DataWhale 出品的系统教程,5k stars。分三阶段:从 AI 编程小游戏入门,到产品创意 + Web 原型,再到桌面应用和多 Agent 协作。零基础友好,中文为主 https://t.co/l6AqSDDUCC 2. vibe-coding-cn 原 EnzeD/vibe-coding 的中文翻译版,11k stars。三块内容:Prompt 提示词、Skill 技能库、Workflow 工作流。强调规划先行、模块拆分、接口在前,把 vibe coding 从随性即兴变成可重复工程 https://t.co/cYzLgpb0i5 3. awesome-vibe-coding 最全的 Vibe Coding 资源 awesome list,4k stars。覆盖浏览器工具、IDE、移动端 App、插件、CLI 工具。所有主流 vibe coding 工具的总目录 https://t.co/oWP4NoWDGl 先把这三个读完,你对AI Coding 会有一个全新的认知
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JokerHan
@JokerHanAI
about 1 month ago
升职半年,工资0增长,任务量直接×2。 从项目交付、经营指标、团队管理到售前背锅,全都得管。 每天像同时打十场仗。 成年人崩溃的方式,就是一边开会一边想辞职。
JokerHanAI
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Lonely
@Lonely__MH
about 2 months ago
👋再见 Claude,你好 Codex! 由于 Claude 最近封号严重,大批开发者开始拥抱Codex更稳、额度重置勤快,且不封号 🚀发现一个Codex 宝藏教学视频,仅仅 38 分钟,教你从零开始玩转 Codex 覆盖版本安装、语音交互、GitHub、MCP、自动化测试、工作流搭建等等 全中文讲解,一看就会,上手即巅峰! ----------致谢--------- 视频来自:技术爬爬虾 传送门👉🏻:https://t.co/NZZOW0s3YG ----------致谢---------
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JokerHanAI
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Web3老吴
@laowu3677
3 months ago
马斯克03年在斯坦福,45分钟闭门演讲 不是泛泛而谈的成功学,是他亲自拆解如何从0创办一家公司 这场演讲,被在场的人称为创业者的教科书 因为那45分钟里,顺便讲了自己干的三家公司是怎么活下来的
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JokerHanAI
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柴郡🔔|Crypto+AI Plus
@0xCheshire
3 months ago
https://t.co/UZoIBHqBAs
JokerHan
@JokerHanAI
3 months ago
有点意思
CuiMao
@CuiMao
3 months ago
https://t.co/p8OlthhpJl
JokerHanAI
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宝玉
@dotey
4 months ago
有网友问为什么 Claude Code 比 Cursor 好? 我想从三个角度聊下这个问题:上下文、场景、数据飞轮。 【1】上下文:IDE 是优势,也是包袱 我估计很多人会有我相同的感受:完成同样的任务,同样的 Claude 模型,在 Cursor 里和在 Claude Code 里跑,效果可以差很多,既然模型是一样的,那问题多半出在上下文上面。 Cursor 最大的卖点是它把 AI 塞进了 IDE。你习惯了 VSCode,切过来几乎零成本,Tab 自动完成也确实做得好。 但 IDE 带来的问题是:它要帮你维护太多跟当前任务无关的上下文。你打开了哪些 Tab、选中了哪些代码、侧边栏展示了什么,这些信息都会被塞进和模型交互的上下文里。你以为它在帮你,其实它在分散模型的注意力。 Claude Code 是命令行工具(CLI),它只关心文件本身。没有 Tab 状态,没有 UI 元素,上下文干干净净。这不仅省 Token,更重要的是让 Agent 能聚焦在你给它的任务上。 【2】场景:当 Agent 成为中心,IDE 退居二线 CLI 有一个 IDE 没法比的优势:移植性。 你可以在本地用 Claude Code,可以在远程服务器上用,可以在 Docker 容器里用,可以直接集成到 CI/CD 流水线里。Anthropic 官方已经发布了 GitHub Action 和 GitLab CI/CD 集成,你在 PR 里
@claude
就能触发自动 Code Review、自动修复 Bug、甚至自动实现 Issue 里描述的功能。 Claude Code 已经不只是一个“编程助手”了,它是一个可以嵌入到任何工作流里的开发工具包(SDK)。 当 Agent 能力足够强的时候,你的日常工作模式会变。以前你需要打开 IDE,手动调整代码细节,现在你更多是在指挥 Agent:改这个文件、跑一下测试、修复报错。这个过程里,你不需要看到 IDE 的界面,你只需要一个能跟 Agent 对话的入口。 一旦习惯了这种方式,Cursor 引以为傲的 Tab 自动完成就没那么重要了。你不需要 AI 帮你补全下一行代码,你需要 AI 帮你完成整个任务。 场景还在继续扩展。已经有很多人用 Claude Code 做编程之外的事情:批量处理文件、生成报告、操作数据库、甚至辅助视频剪辑。当你的 AI 工作流是以命令行为入口的时候,编程只是它能做的事情之一。 包括 Anthropic 也推出了针对办公场景的 Cowrok,可以满足很多办公需求,甚至于不需要打开办公软件可以生成不错的 PPT。这些都是相同的趋势,人会越来越多的以 Agent 为中心,去指挥 Agent 操作软件,而不是直接打开软件,这个变化正在发生。 【3】数据飞轮:自家模型 vs 第三方集成 自家模型加自家工具形成的数据飞轮,可能是 Claude Code 真正的护城河。 Cursor 是一个第三方工具,它接入多种模型,Claude、GPT、Gemini 都可以用。 听上去很灵活对吧?但问题是,它要为每一种模型做优化:不同的系统提示词、不同的工具调用方式、不同的擅长领域。 Codex 喜欢写 Python,Claude 习惯用 Bash,每次模型升级,这些适配都要重新调整。维护成本很高,而且很难做到极致。 Claude Code 只需要考虑一件事:怎么把 Claude 模型的能力发挥到最大。它知道模型的所有技术细节,知道什么提示词效果最好,知道怎么拆分任务最高效。甚至 Anthropic 可以反过来,专门针对 Claude Code 的使用场景去训练模型。 这就形成了一个飞轮:用户用 Claude Code 产生真实的交互数据,Anthropic 用这些数据训练下一代模型,模型变强后 Claude Code 更好用,吸引更多用户,产生更多数据。Cursor 做不到这个循环,因为数据和模型分属不同的公司。 飞轮效应还体现在定价上。Anthropic 可以把 Claude Code 的订阅价格定得相对便宜,因为用户产生的数据本身就有价值,相当于用补贴换数据。 Cursor 的商业模式是赚差价:用户付月费,它去调 API,中间的差价就是利润。用户的 Token 用得越少,Cursor 赚得越多。它之前尝试过比较大方的包月方案,很快就扛不住成本了,现在改成包月加超额付费的模式。做 Agent 功能的时候,它就有动力去省 Token,但一省 Token 上下文就可能被截断,效果就打折扣。 这也是为什么同样的模型,Cursor 的表现不一定比得上 Claude Code。 【最后】 我得申明下,我有一段时间没怎么用 Cursor 了,上面这些对 Cursor 的判断是有滞后的,更多是一年前的 Cursor 印象。Cursor 也在做 CLI 工具,也在往 Agent 方向走。两者的形态边界在模糊。 但核心逻辑不会变:当编程的主要方式从“人写代码”变成“人指挥 Agent 写代码”,IDE 的重要性就会持续下降。原生为 Agent 设计的 CLI 工具,天然比从 IDE 里长出来的 Agent 功能更有优势。
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JokerHanAI
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宝玉
@dotey
4 months ago
https://t.co/QvNkWdwdRg
JokerHanAI
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Xiaowen
@ixiaowenz
4 months ago
回杭州,年前再也不用出差了。 我从事管理工作以来,就很少很少加班了,一方面克制自己过度参与具体工作,把自己占满成为团队瓶颈,一方面也确实是懒。 但最重要的,管理者既然成为管理者,就应该理解自己的价值都在撬动更大的组织价值上,服务好团队,舔好团队,但必要的时候匡正团队方向和认知,避免不必要的迂回和内耗,就能超过90% 平庸的人。 几次最重要的加班,都是为了抢关键的可以事半功倍的时间点,甚至无私的帮别人输出,都是为了更大的组织范围内能事半功倍不走歪路:关键决策前的汇报啊,关键时间点上的内外部培训潜移默化的拉齐认知,都是类似的。 为了这种事,我会自发去做远超职责要求的内容和质量,熬过很多夜。 除此之外,哪有什么工作值得我加班啊……嗯哼。
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JokerHanAI
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波妞PONYO
@ponyodong
5 months ago
https://t.co/3FaCkIRA8X
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