鬼点簿

Odyseey.

[鬼点簿 @All_in53]

Prompt Engineering 解决表达问题。
Context Engineering 解决理解问题。
Harness Engineering 解决控制问题。
Agent Runtime 解决执行问题。

Prompt 是指令。
Context 是认知。
Harness 是轨道。
Runtime 是发动机。
Goal 是目的地。

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Minimax M2.7 进行Harness PPT的制作，属于不可用的模型。

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Agent OS Best pipeline:
身份定位
+ 适用边界
+ 最高优先级
+ 核心方法论
+ 上下文获取协议
+ 任务分流
+ 标准流程
+ 检查点
+ 异常处理
+ 验证机制
+ 交付格���

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@PandaTalk8 最顶级的认知，是在生产端

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Vibe coding众多概念各自其位的理解

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OpenAI ChatGPT 5.4 Thinking 模型给出的判断质量，我不知道是不是 sota，但是对我而言实在是惊��。
#OpenAI #ChatGPT

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35 岁

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@dontbesilent 一样的判断。音频文件只能通过妙记导出ogg 格式。再存入Claude code项目文件里。而且，一定会先自动妙记处理，而非让用户选择使用妙计总结，这一点糟糕。

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@oran_ge Cursor +skills，做成网页版ppt结构，然后在截图到ppt里。是有效的实践方法。

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@KaMiaoRich @HotmailfromSH 不是用EV去评估，而是用 遍历性。

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@imwsl90 把暴论去掉，是完全💯事实

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在所有类 Claude Code CLI 里掘金，这是新的大航海时代。

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@TechFlowPost 还是活着抵达终点了，放烟花。

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@dotey 宝玉老师，真是顶级的「缝合怪」，把文字元素和构图设计完美注入 slide 中。自己逐步实践了一遍，这个程度的可控性，算是PPT 生成的 Aha Moment了.

[鬼点簿 @All_in53]

在看了 feishu 企业级应用后，下一个判断：中国最有可能成为 palantir 的公司，是飞书团队。

[鬼点簿 @All_in53]

看了阿里国际站到公司的出海服务产品演示，ai native 被阿里深度实践着，看到那些被自动化的流程操作，在我看来不是人机交互流程体验上的优化，该视角，还是太���类中心主义了，人类就是AI在现实世界里的agent ，这个描述更接近真相。

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@feltanimalworld 使用 期望方向（Desired Trajectory），而不是传统提示词的goal目标，确实感觉到了不一样，有种过程路径规划的实感。

[鬼点簿 @All_in53]

@feltanimalworld 但在推文中，我产生了 用意图intention，和目标purpose的 混淆。感觉 intentions 是purpose 的一阶导。回答结构上的那个 想要

[鬼点簿 @All_in53]

@feltanimalworld 问题要被解决，一定要回到结构上，不然问题就会持续的生成，人们应付的始终是结构性缺漏带来的杂事。整个思考和 develop a company as a product 的理念有交集，autorun

[鬼点簿 @All_in53]

Trade your mind for idols, and you become the idiot.