Channing

💻 软件工程师 | 10+年经验

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[Channing @Channingonmove]

@QuantumTransf 我觉得leetcode主要考察怎么识别pattern并进行泛化的能力，而架构设计那一块，主要考察怎么把各种组件组合起来，同时基于实际场景进行决策的能力。这两方面的能力对解决问题都很重要。

[Channing @Channingonmove]

最近越来越觉得，和 AI 对话，最重要的能力不是提问，而是命名。

维特根斯坦说：“语言的边界即世界的边界。”

以前读这句话，觉得它很哲学。
现在用 AI 多了，反而觉得它很实用。

很多时候，我们不是不知道自己想要什么。
而是说不出来。

比如你让 AI：

“帮我写得高级一点。”

它当然能写，但这个指令其实很模糊。
“高级”到底是什么意思？

是更克制？
更文学？
更商业？
更像咨询报告？
更像苹果发布会？
还是更像一个长期做内容的人随手写下来的判断？

一旦你把这种感觉命名出来，事情就变了。

“写成投研报告里的冷静判断。”
“写成乔布斯式发布会文案。”
“写成公众号开头的强钩子。”
“写成小红书标题党的传播语感。”
“写成一个产品经理复盘失败项目时的语气。”

你会发现，AI 突然变聪明了。

但其实不是它变聪明了。
是你的语言变清楚了。

命名的本质，是把一个模糊的感觉，从混沌里拎出来。

在有限的上下文窗口里，好的命名会极大提升信号纯度。

它不是在“补充细节”。
它是在给模型一个认知坐标。

所以我越来越觉得，AI 时代的表达能力，会变得非常重要。

不是那种华丽辞藻的表达能力。而是准确命名的能力。

你能不能给一种模糊感受命名。
能不能给一个复杂现象命名。
能不能给一个隐约存在、但还没有被说清楚的问题命名。

命名，就是把混沌压缩成可调用的指令。

谁能更准确地命名，谁就能更有效地调用 AI。

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@jiaotuke 每周让Claude扫描一次就差不多了。

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Mark一下

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@Mimiwftt 你每条关于市场的推文真的都是在教东西的，🫡

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@lixinbao_X 聊起来

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@wildwind0 @yucheng 总结得不错，另外我觉得后端的部分更多还体现在架构设计那部分。

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@yucheng 之前也写过一篇类似的文章，有兴趣的可以看下。https://t.co/9gTIpiIhxo

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https://t.co/p9ddwkcVex

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https://t.co/7FFMR3zzkZ

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有没有人觉得ChatGPT生成的图片有点糊，有没有什么解决方案呢？

[Channing @Channingonmove]

我觉得，养育孩子的过程，其实就是自己重新成长一次。
当孩子紧张地告诉我们，明天班级有个演出时，我们会温柔地告诉他：“紧张很正常，每个人都会这样，大人也一样。”孩子听了，心里顿时就踏实了。
回想自己小时候，却很少和父母分享这些情绪。他们也似乎从未留意，更不会主动开导。于是我一直把“紧张”当成一种不正常的缺陷。每当聚光灯打到身上，我就本能地抗拒、紧绷，最后把自己弄得筋疲力尽，甚至把事情搞砸。
现在陪着孩子一起面对这些，我才慢慢学会：原来接纳自己的不完美，才是真正的成长。

[Channing @Channingonmove]

@Yanz314 这都能有几千的曝光，系统啊

[Channing @Channingonmove]

AI 刚出现时，人类用图灵测��来检验它们是否具备了一定程度的人类智能。
而如今，有些 AI 产品的回答却仿佛在反向进行图灵测试——检验提问者是否还拥有足够的人类智能。

[Channing @Channingonmove]

用 App 时每一次冒出「这什么破设计?」的瞬间,背后几乎都能对应到这十条原则里的某一条被违背了。
这是 Jakob Nielsen 在 1994 年提��的十大可用性原则(Usability Heuristics)。三十年过去,它依然是产品设计和可用性评估里最通用的一把尺子。我给每条都配了一组「反例 vs 正例」的界面对比,一张图讲清一条,往下翻 ↓