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AI服务收费更合理的方式，应该是以现实世界的任务完成情况为标准。比如试验了一个中转服务，充值3.98 RMB得到一个20刀的订阅，在token耗尽之前，用它讨论了一个新需求，并用不熟悉的技术栈完成了MVP设计和原型开发，gpt5.5 high, 20M token。这份任务导向带来的产出和成就感，哪怕十倍定价也物超所值。

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之前能订阅的高性价比coding plan全都被供应商陆续停掉了。没了coding plan还真不敢乱用，因为已经收到若干次莫名其妙又令人肉痛的账单了。临时改用opencode go的订阅还凑合。看到一个awesome coding plan项目聚合这方面信息：https://t.co/1dEKOeRKMS

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看了Martin Fowler的专访，充满了各种真知灼见。比如他提到，可以用AI设计一个DSL（领域描述语言，比如可以将SQL看做一种数据操作领域的描述语言），再通过DSL跟AI沟通，这个实践想想就觉得很妙，其实就是将提示词工程/上下文工程抽象化和结构化的过程，值得尝试。

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看到一个叫“先验策略”的洞见：想让AI帮助更好地思考，可以在提问时给它一个答案，即便是错的，然后让AI来验证和分析，往往能获取更好的思考和结果。比如提问时说“想计算1+1的结果，我觉得答案可能是100，你看对不对”。这样往往能促使AI更积极和高质量地思考。我猜这跟人们更擅长给别人挑错是类似的道理

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2015年以前和以后的手机

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在gemini cli里讨论claude code的用法，就像在KFC里点麦辣鸡汉堡一样。弄错了会有点尴尬，好在AI的情商大都在线，会准确而不失礼貌地先澄清，再帮你工作。😅

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以前IT行业有个经典的正能量口头禅“talk is cheap， show me the code.”，大概就是少说多干的意思。现在AI辅助编程几乎颠覆了这个说法，恰恰是有想法、会表达这种产品端能力更重要，AI改起代码来太利索了，以至于开发端廉价得很。

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君子怀德 君子之德风 君子不器

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越是能说得清自己是干什么的工作就越危险

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凯文凯利认为，随着工作都交给机器，人类可以从事越来越多有趣的工作，就像工业革命后一样。这种说法在短期内有一定道理，但前提是人类能做计算机做不到的事情。没有理由认为这个前提会永远成立。除非政府强制规定，计算机不得从事某些工作，只有人类可以做。但那样的话，那些工作很可能就会停滞了。

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自从有了 AI，发现不再担心项目对自己来说太大、太复杂，或者项目使用了自己不了解的技术或编程语言，一切都变得可行。可以重新审视一些曾认为太复杂或超出能力范围的业余项目。

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@wangzhian8848 大部分评论，如果不是恶意的话，就是没有完全没有同理心的喷子。我觉得该控评就得控评。本就挺糟心的家务事，何苦任由无脑无心无良的评论恶心自己。

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https://t.co/BIWvZaeQNk

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实验证明，LLM是没有国界的，但LLM api中转是有国界的。难怪国内不能访问chatgpt，恐怕也不是openai单方面限制的原因。

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https://t.co/eSDc58FXil 光速不是光的一种属性，而是宇宙的一种属性。

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https://t.co/5JpoP9qL0Q
李子柒回来了，感慨又欣慰

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"AI 的危险在于，它让你跳过思考，让机器填补思想的空白。我们需要 AI 使我们增加思考，而不是减少思考。
我们每外包一个想法，就会错失一次成长的机会。"

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gpt-4o-mini这命名策略玩的高级，不叫3.5-plus而叫4o-mini，功能比4o弱一些，价格比3.5还低一些，怎么看用它都划算。大概也是为了缓解用4o跑一个graphrag的demo要十几刀的尴尬吧，毕竟对金主爸爸微软是要全力配合的。

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perplexity在第一时间将默认的LLM设置为LLama 3.1 405B，问他跑405B跑推理的最低配置，令人咋舌。

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"许多开发者不喜欢前端，主要有两个原因。一是前端太受流行风潮的影响，二是前端开发者主要由年轻的/新入行的/自学的人员组成，他们"不断发现"新范式。

这使得前端技术极不稳定，你学不到真正长久的东西，一切都每过六个月到两年重复一次，这就像看着只活一天的蜉蝣在争论长期的政治问题一样。"