Low Coffee

🦀️

[Low Coffee @LowCoffee]

@qianshuixia2026 感觉ai味有点大

[goDavi（狗大V国际版） @corndogjpn2]

做为一个AI编程新人，想和大家分享一个日式小经验。

开发中，到了UI、文案调整这一步时，用自然语言沟通效率低下。要让AI准确知道你想改的UI元素，通常要截图做标记，这个过程很痛苦且浪费Token.

日本的公司，即使有FAQ页面，顾客仍然喜欢自然语言电话联系。为了提升沟通效率，他们往往给自己的FAQ页面都编上号，电话时直接报这个页面的号码。

你可以让AI在软件中加个快捷键，按了之后，就显示所有控件，文案，按钮的号码，后续就很好用了。

[Low Coffee @LowCoffee]

@jlxc2001 伤害不大

[Low Coffee @LowCoffee]

记下来

[Aron厚玉 @aronhouyu]

其实我现在依然觉得外贸是好做的

1个人，搞个官网，搞个whatsapp，注册个个体，开个外贸收款，就可以开始噶老外了

有什么买什么，五金，配件，机床，注塑，甚至是空调 电视机 和机械配件

一年不用多，溜溜达达的，搞几个客户就行，十几万还是可以搞到的

[Park @xparkzz]

我的工作台前端做的真的太好看了！

[小李爱分享 @kfhshl]

千篇一律的组件库看烦了？审美掉队，往往比技术落伍还让人焦虑吧。

Animal Island UI 把动森风格的治愈美学直接搬进了前端世界，基于 React 和 TypeScript 构建，用在个人站、博客或儿童产品上特别对味。

几个让人眼前一亮的点：
① 每个像素都由作者亲手绘制，绝不是扒官方素材充数
② React 和 Vue 双版本同步输出，团队内部不用再为框架吵架
③ 完美覆盖 PC 和移动端，别再拿“以后再说”当挡箭牌
④ Button、Card、Modal、Input、Select 这些基础组件一应俱全
⑤ 文档卷出天际——AI 一键生成手册、复刻提示词、像素级规范全给你备好了
动森风格的个人主页、儿童口语练习站、主题博客、安卓 UI 库，统统都能搞定。
🔗 预览：https://t.co/28S8L1khYi
🔗 GitHub：https://t.co/Z9bdBo9seg
⚠️ 注意：非商用学习随便用，商用前自己把授权搞清楚。

[王小庄 @BlockInsight214]

给本地 Agent 用的邮箱引擎：email-engine

Kadri-cloud 开源（Apache-2.0）：本地邮箱引擎，带 MCP 接口、DMARC 信任级别让你的本地 Agent 安全收发邮件，不用把邮箱交给云端

🔗 https://t.co/mkeMIHGAzp

[拾一 @__oQuery]

在上次旅游的时候，发现了记账和事后分账的一些痛点。所以回来之后，我就开始构思如何去设计一个完全由 AI Agent 驱动的记账软件。

图一是当时跑通的 agent 流程。

图二是正在开发的 app

[Marc Klingen @marcklingen]

Just learned about WalShadow

Very cool to see how @saisrirampur and team now natively integrate Postgres and @ClickHouseDB by natively replicating from physical WAL

200ms replication, close to native Postgres replicas; 50x faster than logical CDC

OSS: https://t.co/bqscVTjGnm

[麦麦提 @shengtang135754]

谈谈Harness Engineering，估计很多人还搞不明白。

Harness之前是Context Engineering
很多人刚弄明白harness就来了。
我们Agent分成了三个阶段

第一阶段:Prompt Engineering：告诉 AI 该怎么干。上半年大家都在讨论谁的提示词牛逼。
第二阶段:Context Engineering：把干活需要的资料给它。大概三个月前
第三阶段:Harness Engineering：给 AI 搭一个完整的工作台，让它能自己一直干下去。现在我们的现状。

模型本身干完一轮就停了。

Harness 则给它接上工具、记忆、任务循环和检查机制。它可以自己拆任务、调用工具、发现问题、重新修改，直到把事情做完。

用过 Codex、Claude Code 或 DeepSeek Harness，应该很容易理解这种区别：

以前我们研究的是怎么问，AI 才能答得更好。

现在研究的是“怎么让 AI 少问我，自己把活干完”。

Prompt 和 Context 管的是一轮对话，Harness 管的是整个工作过程。

下阶段都不敢想象变成什么样子了。

[关木 @ZeroZ_JQ]

我觉得传统企业做 AI 转型最容易犯的一个错，就是把员工想得太“理想”了。

不是每个人都充满好奇心，也不是每个人都有兴趣研究 AI、反复试 Prompt、判断结果、自己琢磨还能怎么优化工作。大部分人上班，说到底就是把自己的事情做完，拿一份工资，少出错，别给自己增加麻烦。

但现在很多企业做 AI，默认员工会主动探索、主动学习、主动把 AI 嵌进自己的工作里。这个前提本身就很危险。

因为 AI 不是发下去就会自然产生生产力的工具。它对人的主动性、判断力、好奇心要求其实很高。

所以真正难的不是“怎么教员工用 AI”，而是企业能不能设计出一种方式：即使一个员工没有很强的自驱力，也能自然地从 AI 里获得收益。

如果做不到这一点，AI 最后很可能只会成为少数积极员工的放大器，而不是整个组织的生产力工具。

[Low Coffee @LowCoffee]

@yfractal ai蹬就完了

[Low Coffee @LowCoffee]

对于没能基于duckdb做点啥 深表遗憾

[Hoyt Emerson @HoytEmerson]

DuckDB has a new storage format coming with its upcoming 2.0 release.

The main feature is that column metadata will be loaded lazily.

That means wide tables won't have all of its metadata and indexes loaded into memory. More than likely predicate pushdown will be involved.

That saves time and money.

[Low Coffee @LowCoffee]

@kenpusney @tison1096 还是比手搓 j2ee轻那么一丢丢 🥹

[Low Coffee @LowCoffee]

@tison1096 比起开箱即用的go 和 rust，gradle 算下来杂七杂八 确实不老少东西 😂 所以我也早早用脚投票了，

[LaPh @R0u9h]

これの最たる例がLinear
LinearはDBをクライアントのスナップショットとしてしか扱ってない
UIが読み込むDBは全てIndexedDBにある

この記事が凄く分かりやすい
https://t.co/wiAjzcwpoh

あとはNotionもWASM SQLiteを最大限活用している
https://t.co/Rtlt5uWfZY

[Jerry Y @ysw_Jerry]

PocketPi 适配 esp32-s3 啦 🎉

在这颗只有 512KB SRAM，8MB PSRAM，16MB Flash 的双核 240MHz MCU 上，跑上了完整的 PocketJS runtime

还有 Pi agent core harness，独立的 Apps 作为 guests 在上层运行

顺便还借着这次机会，完善了不同屏幕比例分辨率的适配，在 PocketPi 上开发 agent native apps 变得更加简单！

（可惜就差生态了🥲

[Low Coffee @LowCoffee]

@estheryoyoyo @op7418 首页刷到 严肃关注一下

[andyh @iandyh]

时雨堂是我创业的一个动力来源之一。