阿姆斯特朗迴旋加速噴氣式阿姆斯特朗炮

Za naszą i waszą wolność 或 For our freedom and yours 为了我们的自由，也为了你们的自由 或 为了你们的自由，也为了我们的自由 ང་ཚོའི་རང་དབང་དང་ཁྱོད་ཀྱི་ཆེད་དུ་ཡིན། بىزنىڭ ئەركىنلىكىمىز ۋە سىلەرنىڭ

[虎小象 @hx831126]

先讲一个你可能从来没听说过的人。

1930年，英国语言学家 C.K. Ogden 做了一件很偏执的事——他把整个英语词汇表研究了一遍，然后问了一个问题：如果只能留下最核心的那些词，英语还能不能用？

他的答案是：850个词，够了。

这850个词，不是随便选的，是他穷尽分析之后筛选出来的"语言骨架"。他把它们分成5类：

100个操作词（Operations）：这、那、是、有、做……就是那些让句子转起来的胶水词

400个普通事物（General Things）：名词里最高频、最基础的那层

200个可描绘事物（Picturable Things）：能画出来的具体东西，比如 door、fire、river

100个性质词（Qualities）：描述世界的形容词，比如 clear、simple、important

50个反义词（Opposites）：成对出现，学一个等于学两个

——————

然后他把这套体系命名为 Basic English，发表出来。

接下来发生的事情更有意思。丘吉尔在二战期间公开赞扬这套体系，认为它是盟国推广英语教育的最佳基础。H.G. 威尔斯把它写进了《世界大战》的续集设定里，作为未来世界通用语言的蓝图。乔治·奥威尔……没有赞扬它，但《1984》里那套压缩语言"新话"（Newspeak）的灵感，正是来自对 Basic English 的深深警惕——他担心语言被缩减之后，人的思想也会跟着被缩减。

这就是这850个词的能量：支持者觉得它是桥梁，批评者觉得它是枷锁，争论了将近一百年。

但我想说的不是那场争论。我想说的是——这850个词，对今天的英语学习者来说意味着什么。

大多数人学英语，是被一本本厚厚的词汇书和无尽的考纲压着学的。CET-4、CET-6、托福、雅思……每一个证书背后都是几千个词的暴力记忆，背了忘，忘了背，从来没有真正"用"过。

Ogden 给出的逻辑完全相反：不是多，而是深。

这850个词，每一个都是高频中的高频，每一个在日常英语表达里都有不可替代的位置。当你真正把这850个词学透——不只知道它的意思，还知道它的用法、它的近义词在什么场景该用哪一个——你对英语的掌握会比背了5000个词却每个只认识中文意思要扎实得多。

这是一种截然不同的语言观：根扎得够深，枝才能生得够远。

——————

于是我做了这个网站：https://t.co/MNteHwzK9m
（准确的说我让 Codex 做的）

原版 Ogden 的资料是一本PDF，黑白的，排版像上个世纪（它确实是上个世纪的）。我想让它变成真正可以用来学习的东西。

花了不少时间（花了不少 Token ）最终做成了这样：

每一个词，都有一张完整的卡片。

卡片上有：这个词的中文释义、英文定义（用简单的英语解释英语，就像 Ogden 本人的风格）、一句真实语境下的例句，以及2到3个同义词。五个类别各有自己的颜色，一眼就知道你在学哪个区域的词汇。

每一个词，都可以听发音。

接的是有道词典的语音接口，默认英式发音，可以切换美式。点单词听一次，点例句听一次，语速比正常稍慢一点，适合跟读。不是那种机械的合成音，真的可以听。

最让我花心思的，是同义词那里。

很多人背单词的时候，同义词只是"差不多的意思"。但真正用英语的时候，difference 和 distinction 不一样，speak 和 talk 不一样，simple 和 easy 不一样。差在哪里？什么场景该用哪个？

———————

网站是免费的，不需要注册，不会收集任何信息。

直接访问就行：https://t.co/MNteHwzK9m

如果你身边有正在学英语的人，或者觉得自己英语"学了很多年但还是用不好"的，可以发给他们看看。

也许这850个词，是一个值得重新开始的起点。
👆

以上的文案也是它写的，我越来越没有用了

[Movez @0xMovez]

Anthropic pays $750,000+ a year for engineers who can build LLM architectures from scratch.

This 2-hour Stanford lecture gives you the exact pipeline LLM engineers get paid $750K/year for.

Data + architecture + scaling laws + post-training.

Bookmark it & watch today. Then read article below.

[Frad @FradSer]

分享一个这两天折腾下来，价值 $73.76 的网络优化 prompt：

# 角色
你是一名远程网络维护助手。现在有一位"现场配合人"(下称"对方")坐在路由器旁、具备登录路由器后台的条件。你的工作是:先取得路由器的 SSH 访问权限,然后尽量自助地完成网络监控、异常分析与验证,只在 SSH 拿不到的地方才请对方配合。

# 核心工作原则(优先级,从高到低)
1. 最优先:取得路由器的 SSH 访问权限。
2. 拿到 SSH 后,凡是能通过 SSH(只读地)获取的信息与监控,都由你自己完成,不要让对方手动翻菜单、逐条回贴。
3. 只有 SSH 确实拿不到的信息或操作,才请对方配合。把对对方的打扰降到最低。
4. 遇事先查最新资料:不要依赖本提示词里写死的指标或命令。需要具体的判定特征、诊断方法或处置方案时,先做 web search 获取最新信息,再据此行动并给出方案。
5. 凡结论与改动必有验证(eval):网络问题关键,不能凭"感觉好了",一切都要用可量化的数据闭环证明。

# 两条铁律(任何时候都不得违背)
1. 优先自助、最小打扰:能用 SSH 自己拿到的,就自己拿;不要无谓地让对方代劳。
2. 不擅自改动:任何会修改配置、重启、断网、隔离设备、清理文件,或有破坏性/会影响他人的操作,都必须先把"要做什么、风险、如何回滚"讲清楚,得到对方明确同意后,才执行或指导对方执行。只读的诊断命令可以自己在 SSH 里跑。

# 关于网络信息(本提示词不预置任何拓扑)
- 本提示词不包含任何具体网络信息(IP/网段、网关、设备型号、MAC、运营商、公网地址、端口规划等),这些都在运行时通过 SSH 自行发现。
- 运行时发现的敏感细节(地址、型号、凭据等)不要在对话中无谓地大段公开,够用即可。

# 阶段一:取得 SSH 访问权限(最优先)
本阶段即"辅助对方开启路由器访问权限",由对方在后台亲手开启,你负责指导:
1. 指导对方在路由器管理后台开启 SSH 服务。
2. 请对方提供连接所需信息(主机地址、端口、用户名)与凭据;更推荐:让对方把你的公钥加入,改用密钥登录而非明文密码。
3. 确认你能成功 SSH 登录,具备只读诊断所需权限即可开展工作。
4. 协助对方为 SSH 做基本安全加固(强密码或仅密钥、限制来源等)。
5. 涉及后台开关的开启/设置,由对方亲手点击;你只负责说明位置与步骤。

# 阶段二:监控网络、分析异常问题(基于 SSH 自助进行)
目标:通过网络分析,发现并定位网络中的各类异常。异常分两类,都要覆盖:
- 流量 / 安全类:异常流量与外联、未知或可疑设备、异常连接行为等。
- 性能 / 体验类:延迟、抖动、丢包、卡顿、网页打不开、网速不达标等。很多性能问题根因隐蔽,用户自己几乎想不到,常规测速工具(如 Speedtest)也测不出来——你的价值正是不靠猜、分层逐项地系统排除。

不要依赖写死的指标或命令——判定特征与诊断 / 处置方法会随时间和场景变化。正确做法:
1. 先通过 SSH 确认路由器的系统 / 固件与可用工具,决定你能用哪些命令。
2. 针对当前情况先做 web search 获取最新信息:可用的只读诊断工具、各类异常的识别方法与特征,以及排查中遇到的任何陌生域名 / IP / 进程 / 端口 / 设备,逐个查证其归属与风险。
3. 用查到的方法,通过 SSH 只读地采集多维数据:在线设备、各设备流量、活动连接(conntrack)、DNS 查询、防火墙 / 系统日志、接口与链路状态、延迟 / 丢包 / 抖动、无线环境等。
4. 分层、逐项排除,定位根因:
- 按链路分层缩小范围:本机 → Wi-Fi / 无线层 → 主路由器 / 有线层 → 上级 / 光猫 → 公网,逐层判断问题出在哪一层,不漏项、不靠猜。
- 对每个怀疑点做针对性、可复现的测量,而不是只看一次综合测速。下面是容易被忽视、用户自己根本想不到的隐蔽根因举例(仅举例,具体方法先 web search 当前做法):
· Wi-Fi 信道 / 同频干扰:带宽看着正常,但 ping 网关几十毫秒且死活降不下来;换信道 / 频宽后可能直接降到个位数。需看无线环境、邻居占用、信号与协商速率,并在空闲 / 满载下分别测网关延迟与抖动。
· Bufferbloat(缓冲膨胀):上传或下载打满时延迟暴涨、网页都打不开,而单独跑 Speedtest 完全正常。需用"负载下延迟"(latency under load)的方法测,而非普通测速。
- 同时建立"正常基线",把明显偏离基线的挑出来(异常高 / 低流量、陌生外联、未知设备、可疑域名或端口、异常延迟丢包、反复重连或报错等),定位到具体的设备 / 连接 / 进程 / 链路。
5. 给出解决方案:先 web search 该问题的最新处置 / 优化 / 整流 / 换信道 / 加固做法,整理成方案;涉及改动的部分按铁律 2 先讲清并征得同意,再执行或指导对方执行。

# 阶段三:验证与评估(eval —— 网络问题关键,必做闭环)
网络问题影响面大、回退成本高,任何结论与改动都必须有可量化验证,不能凭"感觉好了":
1. 改动前先定义成功标准:把"修好"翻译成可测量指标并写下来(例如负载下网关延迟 / 抖动低于某值、丢包为 0、可疑外联消失、目标设备流量回归正常、上传打满时网页仍能打开等)。
2. 留底基线:用与后续完全一致的方法、相同负载与时段,先测一组"改动前"数据。
3. 执行改动:按铁律 2 征得同意,并提前备好回退方案;优先选可逆、影响最小的改动,尽量在低峰时段操作。
4. 同条件复测"改动后",与基线对比;同时检查其他层 / 其他指标有没有变差(确认无回归)。
5. 判定:
- 达标且无回归 → 视为解决;再持续观察一段时间确认稳定(不要只看改动那一刻),并把最终状态 / 配置记录下来。
- 未达标或出现回归 → 立刻按铁律 2 回退到改动前,带着新数据重新分析、换方案,再走一轮排查—改动—验证。
6. 每一项独立改动都单独验证,避免多个改动同时上、分不清是谁起的作用。

# 仅在这些情形请对方配合(SSH 拿不到的部分)
- 独立设备的后台:Wi-Fi AP、光猫 / 上级设备等有各自管理界面、从主路由器 SSH 看不到的,请对方登录那些设备查看。
- 需要物理查看的:线缆、指示灯、设备铭牌型号、设备是否真的在线等。
- 终端设备本机检查:电脑 / 手机 / IoT / 摄像头等设备上的本地排查与清理。
- 需要在后台点击开启或关闭的开关(SSH 只读不改的部分),由对方亲手操作。

# 收尾再次强调
- 再次:优先用 SSH 自助获取信息与监控,只有 SSH 拿不到的才请对方配合,尽量少打扰对方。
- 再次:不擅自做任何改动——改配置、重启、断网、隔离、清理都要先讲清并经对方同意;只读诊断可自行进行。
- 再次:很多问题根因隐蔽、常规测速测不出,要分层、逐项系统排除,不靠猜、不漏项;遇到具体特征或方法先 web search 最新资料再给方案。
- 再次:每个结论与改动都要做 eval —— 先定可量化标准、测基线、改完同条件复测对比、确认达标且无回归再收尾,否则回退重来。
- 目标顺序:先拿到 SSH 访问权限 → 网络分析定位根因 → 改动 → eval 验证闭环。

[BBC News 中文 @bbcchinese]

据美国国家运输安全委员会最新公布的数据，2022年在中国广西坠毁、造成机上132人全部遇难的东方航空MU5735航班，在飞行过程中曾一度被切断燃油供应。https://t.co/fVBX2okhbd

[Aakash Gupta @aakashgupta]

This is the AlphaGo moment for software agents.

Every AI coding agent today, from Cursor to Devin to Claude Code, learns from human traces. GitHub issues. Pull requests. Test suites written by developers. Someone had to write all of it first.

This creates a hard ceiling. SWE-bench Verified required 93 professional developers to manually screen 1,699 samples just to produce 500 usable problems. The original SWE-bench needed human-curated issue descriptions, pass-to-pass tests, fail-to-pass tests. The data scales linearly with human effort, and human effort doesn’t scale.

SSR breaks that constraint entirely. One model plays two roles: bug injector and bug solver. It explores real codebases, discovers how tests work on its own, creates progressively harder bugs by removing code or manipulating repository history, then learns to fix what it broke. The injector must produce bugs that fail tests through semantic errors, not syntax mistakes. The solver gets no natural language description, just the raw codebase and a test patch.

No human labeling. No curated issues. No pre-existing test suites. Just Docker images with source code.

The results: +10.4 points over human-data baselines on SWE-bench Verified. +7.8 on SWE-Bench Pro, which contains 731 enterprise-level tasks averaging 107 lines of code across 4+ files. The model trained entirely on self-generated bugs still generalizes to solving natural language issues written by humans that it never saw during training.

They also introduced higher-order bugs constructed from the solver’s own failed repair attempts. When the solver fails, those failure patterns become new training problems. The curriculum gets harder automatically.

This is the same loop that took Go from “decades away” to superhuman in 18 months. AlphaGo didn’t need human games to learn. It generated its own curriculum by playing against itself, discovered strategies no human had conceived, and scaled past every grandmaster on the planet.

We’re watching the same pattern emerge in code. The bottleneck was always data, and the assumption was that useful coding data required human developers to create it. SSR suggests that assumption is wrong. Raw repositories plus self-play can generate unlimited training signal.

Meta trained this on 16 million token batches across 150 steps using H100 clusters. The infrastructure exists to scale this dramatically further. More repositories, more self-play iterations, harder bugs.

GitHub has 200 million repositories. The training data ceiling just disappeared.

[阿姆斯特朗迴旋加速噴氣式阿姆斯特朗炮 @IbiDeus]

@jietang 确实持续学习的飞轮如果能转起来那一切都会不一样了

[阿姆斯特朗迴旋加速噴氣式阿姆斯特朗炮 @IbiDeus]

@iamcheyan 等习惯了可能不好意思张口了 今すぐに😂

[阿姆斯特朗迴旋加速噴氣式阿姆斯特朗炮 @IbiDeus]

@HistorianZhang 惶恐抖动

[宝玉 @dotey]

我们的CS教育到底缺了什么？

一篇2015年的老文 “那些不存在但本该存在的CS课程” https://t.co/Z9HurX9R05 最近突然在 Hacker News 上“挖坟”并火爆异常，显然，它精准地戳中了当代开发者的痛点。

这篇文章的作者 James Hague 列出了一系列“脑洞大开”的课程，这些课程却又该死的“实用”。比如：
- CSCI 2100: 反-面向对象编程 (Unlearning OOP)：教你如何使用那些不在对象层次结构里的变量，以及一种叫“函数”的东西——它像方法，但更有用。
- CSCI 3300: 古典软件研究 (Classical Software Studies)：解剖 VisiCalc、Zork 和 MacPaint 等“古董”产品，重点研究它们在硬件限制下催生出的用户界面和创造力。
- CSCI 4020: 用慢语言写快代码 (Writing Fast Code in Slow Languages)：让你写的 Python 在性能上能媲美甚至击败 C++。
- PSYC 4410: 程序员精神执念 (Obsessions of the Programmer Mind)：研究开发者为何总是对代码格式、命名分类、类型系统等“破事”耿耿于怀。

这篇文章与其说是讽刺，不如说是一面镜子。它引发了一场关于“大学CS教育到底教了些啥”以及“我们真正需要学什么”的大讨论。

文章中最主要的几个争议点：

焦点一：“古典研究” vs “基材依赖”——我们到底该不该学习编程“历史”？

原作者提出的“古典软件研究”课程，点燃了第一个火药桶。

这个想法的支持者，以计算机先驱 Alan Kay 为精神领袖，认为我们今天90%的工作都是在“重新发明70年代就已解决的轮子”。一位用户就提到，他大学时选修了一门“软件考古学” (Software Archaeology)，重写70年代的编译器练习。当时觉得毫无用处，但后来发现“那门课教给我的系统设计知识，比任何现代框架都多。”

然而，反对的声音异常尖锐且有力。

一位高赞评论者（PaulDavisThe1st）提出了一个振聋发聩的观点：CS 和艺术史没有可比性。

他认为，艺术和哲学的历史跨越千年，而计算机的有效历史不过“三代人的寿命”。更重要的是，艺术和哲学对“物质基材” (material substrate) 的依赖很小，而“计算则完全依赖于其物理基材的性能”（CPU速度、内存大小、网络带宽等）。

换句话说，1970年在几十KB内存上解决问题的经验，对于我们今天在几十GB内存上解决问题，几乎没有“戏剧性”的教训可言。因为“材料”都变了，好比你无法用青铜器时代的冶炼经验来指导如何造航天飞机。

这个观点几乎要终结讨论了，但“反-反方”的见解更加精彩：

有用户（wanderingjew）立刻反驳：谁说艺术不依赖基材？MCM（世纪中期现代）家具的标志性“弯曲胶合板”，是因为二战期间发明了新的胶水技术；19世纪中期颜料的爆发，是因为“合成染料”被发明了；荷兰大师们（Dutch Masters）的油画成就，也离不开当时荷兰盛产的“亚麻籽油”。

另一位评论者（kragen）则给出了一个更深刻的综合观点：
“基材依赖”论在1970年是对的，但在今天“基本是错的”。对于我们现在99%的应用（比如你正在看的这个网页），限制我们的早已不是硬件，而是“程序员的想象力”。

但这恰恰是我们要学习历史的原因！ 历史中（比如50年代的“感知机”）有大量因为当时“基材限制”而失败的绝妙点子，它们在今天“基材管够”的时代，可能就是下一个金矿。

焦点二：“反-OOP（面向对象编程）”大论战：是“万恶之源”还是“企业基石”？

一个阵营（zkmon）是坚定的“OOP捍卫者”。他们认为，你们这帮玩着Jupyter和REPL的“开发过家家”的人根本不懂什么叫“生产环境”。

他们的论点是：“企业级Java” (Enterprise Java) 运行着全世界银行和大型组织的“业务骨干”。OOP 完美地“镜像了商业实体和自然的层次结构”，而 Python 在“运维就绪”和“集成”方面“还是个婴儿”。

然而，这番“企业级”辩护简直是火上浇油。

反对者（globular-toast, freetonik）立刻群起而攻之：“用银行来当‘把事情搞定’的正面例子，简直是天大的笑话。” 许多大型企业软件“质量极其糟糕”，它们之所以还在用，不是因为 OOP 有多好，纯粹是“历史包袱”。

一位自称“在银行维护Java垃圾代码”的内部人士（m_rpn）更是现身说法：银行用这些，不是因为“选择”，而是因为“偶然”，以及2000年代“OOP咨询顾问”们横行霸道的“遗毒”。

当争论从“Java好不好用”转向“OOP本身”时，全场最精华的一条评论（来自ninetyninenine）出现了。

这位用户发表了一篇堪称“FP宣言”的雄文。他认为，OOP 和 FP 的区别不是语法，而是“哲学上”的：
- OOP 的核心是“将行为绑定到可变的状态上”。一个方法属于一个对象，这个对象承载着不断变化的状态。这导致整个程序变成一张“隐藏依赖的网”，牵一发而动全身。最终，“重构不再是创造，而是损害控制。”
- FP 的核心则是“切断这条锁链”。它拒绝将行为绑定到可变状态上。函数只依赖输入和输出，使其变得透明、可预测、可移植。“你的代码库不再像一栋联锁的堡垒，而像一箱乐高积木。”

他总结道：OOP 是“把复杂性隐藏在墙后”，而 FP 是“把复杂性分解成足够小、足够透明的部件，以至于复杂性本身变成了可选的。”

当然，也有中间派（GuB-42）指出，问题不在于OOP，而在于我们根本没“真正学懂”它。如果深究底层，方法就是个隐式传递 self 的函数，继承只是组合的一种特例。正如那句禅宗公案（chuckadams 引用）所言：“对象是穷人的闭包”，“闭包是穷人的对象”。

焦点三：真正的“实战课”——从“拒绝Lab”到“软件考古学”

在嘲讽完原作的课程后，社区开始贡献他们自己“血泪中换来的”课程清单。这些课程完美地反映了开发者在现实中真正的“痛”。

1. 模拟真实世界的“恶意”

- CSCI 4810: 拒绝实验室 (The Refusal Lab)（由 kelseyfrog 提出）：模拟越来越不道德的产品需求和不切实际的Deadline。唯一的及格方式是拒绝，并用专业标准来捍卫你的拒绝。
- CSCI 4812: 职业实验室 (The Career Lab)（由 LPisGood 补充）：作为“拒绝Lab”的对照组，这门课让你观看你的同学如何接受那些不道德的需求、过度承诺，然后抢走你的功劳、先一步升职，而你只能在原地收拾残局。
- 管理层 PUA 模拟课（由 epalm 等人提出）：当客户（或你的经理）开始疯狂移动“球门”（即改需求）时，你该如何管理自己的反应和项目规格。一位用户（ekidd）分享了 Dartmouth 大学一门课的真实经历：教授总是在项目截止日期前一周（期末考试前）发邮件，“更新”项目规格，以模拟真实世界的混乱。他称之为“一门极其有效的课程”。

2. “数字侦探”与“屎山求生”

- 调试 101 (Debugging)：这是社区呼声最高的课程之一。许多人（omosubi）抱怨，大学四年没人教过他们“如何调试”，以至于很多高级工程师的调试能力还停留在“到处插 print”。
- 化学实验课式的“代码盲盒”（由 patrickmay 提出）：就像化学课上第一天发给你一小瓶“白色粉末”让你去鉴定，CS 课应该第一天发给你一个“塞满了 Bug 和性能问题的遗留代码库”。当你能让所有单元测试和集成测试通过时，这门课就结束了。
- 软件考古学 (Software Archaeology)（由 NBJack 提出）：这门课专门教你“数字侦探工作”——如何在拥有大量遗留代码的公司里，通过追踪 bug/tickets、翻阅半死不活的旧 Wiki、分析版本控制历史，来搞清楚“这坨代码到底在干嘛”。

3. 那些本该是“基础”的课

最后，大量评论者指出，许多现代CS毕业生甚至缺乏最基本的“常识”。
- Unix 101：别光学理论，教教学生怎么用 grep, sed, awk 去查日志。
- CI/CD 101：令人震惊的是，几乎没有大学课程会提到 CI/CD、Jenkins、Docker 或 Kubernetes。学生们在真空中编写代码，对“代码如何被部署和运维”一无所知。

CS（科学）与 SE（工程）的巨大鸿沟

这场从2015年延续至今的讨论，最终汇聚到了一个核心问题上：我们一直在混淆“计算机科学 (Computer Science)”和“软件工程 (Software Engineering)”。

正如一位评论者（abdullahkhalids）尖锐指出的，原作中提到的所有“神仙课程”——反OOP、快代码、命令行UX——全都是“工程” (Engineering)、“历史” (History) 或“设计” (Design)，没有一个是“科学” (Science)。

这正是 HN 社区怨念的根源：大学的“CS学位”正在培养“科学家”，而业界急需的是“工程师”。

一位资深从业者（jillesvangurp）总结得很好：指望CS学位能让你成为合格的软件工程师，这本身就是一种“误解”。学术界教授大多没有一线的工程背景。一个CS学位真正能证明的，也许只是“你拥有一个能正常运转的大脑”以及“你知道如何学习”。

这场讨论的最终共识是，无论你在学校学了多少算法理论，你真正的“工程教育”，都从你入职后接手的第一个“遗留代码库”和面对的第一个“疯狂改需求的客户”才真正开始。

讨论地址：https://t.co/YaOuTqI0CL

[春告鳥 @Sean36438836]

昨天上午看了宝玉老师分享的一则读论文的prompt，立刻新开了一个Gem试用了一下，体验感很好：将论文通俗易懂地展开在我面前，我根据我的喜好稍微调整了一下prompt，用起来更加方便了。

在公司跑测试集的过程中，就一直低头读论文。效率很高，很适合泛读一些论文，比我自己看abstract的速度快很多。

[阿姆斯特朗迴旋加速噴氣式阿姆斯特朗炮 @IbiDeus]

#AI场景 很厉害 tbc

[宝玉 @dotey]

现在企业都在找 AI 落地场景，但实际有价值的落地却很少，不妨看看 Shopify 借助 AI Agent 来做智能化商品分类的案例，很有借鉴意义：

1. 充分利用了 AI 能力的优势：
- 擅长对数据结构化分析
- 擅长翻译
- 有丰富的专业领域知识
- 能高效处理海量的数据
- 能智能的判断非标准化任务的结果好坏

2. 同时他们又没有完全依赖 AI 生成的结果，而是让人类专家对最终结果进行判定

回头看文章解决的问题，就是电商领域的商品分类和检索问题，对电商有了解的的应该知道这活不好干：
- 一个是量大，商品数量是以亿万计的，对应的分类就是成千上万
- 需要专业知识才能设计好分类，人类专家不可能精通所有商品分类
- 一致性很难，同一分类可能有不同的名字，另外商家和平台对商品的分类也可能不一致
- 更新快，比如像电子产品，更新升级快，新的分类层出不穷，老的分类时间一长就无法适应新时代

那么 AI 是怎么解决这些难题的呢？

Shopify的解决方案不是用一个无所不知的AI模型来“包办一切”，而是组建了一个 AI 智能体小队，有一个明确的流程，每个智能体都有自己明确的分工。

第一步：结构化 Agent 分析
首先，一个“结构分析Agent”将商品的信息结构化，并分析检查：当前分类是不是合理，命名是不是统一，有没有新的分类或者更好的分类方式

第二步：产品驱动 Agent 分析
接着，第二个“产品驱动Agent”出场，主要任务是分析海量的、真实的商家商品数据，对比平台的分类标签和商家自己的分类标签是否一致。

这篇文章举的“MagSafe”例子就特别好。这个“店员”Agent发现，最近商家在卖手机壳、充电器、钱包时，频繁提到“MagSafe兼容”这个词，但Shopify的“标签库”里根本没有这一项。于是，它立刻提议：“我们应该增加一个‘MagSafe 兼容：是/否’的属性，方便顾客筛选！”

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如果只是上面两个Agent，那还只能算是“自动化”，它还有两个更高级的角色，负责让系统变得“智能”。

第三步：AI 裁判筛选

当“产品驱动 Agent”提交了“增加MagSafe属性”的提案后，这个提案不会直接通过，而是会交给一个“AI裁判”——一个专门的“电子产品领域AI法官”。

这个“裁判”被训练过，拥有这个垂直领域的专业知识。它会评估这个提案：“这个提议靠谱吗？会不会和现有属性重复？（哦，MagSafe虽然是品牌词，但它类似蓝牙或Qi，已经成了一种技术标准）……批准！置信度93%。”

通过这种方式，Shopify确保了AI的提议是经过专业验证的，既快又准。

第四步：智能翻译官 Agent 发现等价关系

它解决了一个电商的终极难题：商家喜欢按自己的方式分类，但平台需要统一理解。

举个例子：
- A 商家很专业，他创建了一个专属分类叫 “高尔夫球鞋”。
- B 商家比较粗放，他把鞋子放在 “运动鞋” 分类下，然后添加了一个属性 “运动类型 = 高尔夫”。

对客户来说，这两种方式都应该能在搜索“高尔夫球鞋”时被找到。

Shopify的“智能翻译官”Agent就能7x24小时自主地分析数据，并发现这条关键的“等价关系”：
> 分类：“高尔夫球鞋” 等同于 分类：“运动鞋” + 属性：“运动类型 = 高尔夫”

这样的翻译很重要，这意味着，Shopify允许商家保持自己的分类灵活性，而平台系统（如搜索、推荐）又能“看懂”这背后其实是同一类商品。

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这样实施下来效果是很不错的。

Shopify展示了一张图表：在“通讯设备”这个类目上，过去依赖人工需要“数年”才能完成的分类体系优化工作，现在用这套AI系统，只需要“几周”。

但这不只是关于速度。这是一种根本性的转变——从“被动修补”转向了“主动进化”。

这套系统不再是等问题（比如MagSafe）积累到一定程度再去解决，而是能主动地、持续地去发现和优化整个分类体系。

AI的最佳应用形态，往往不是一个“无所不能的超人”，而是一个“分工明确、配合默契的专家团队”。它不是来取代人类专家的，而是来“增强”他们的。

AI去处理海量的、繁琐的数据分析、模式识别和一致性检查，让人类专家能腾出手来，去做更高阶的战略决策和最终把关。这套“AI辅助进化”的思路，可能才是电商乃至更多复杂系统在未来保持活力的真正答案。

[阿姆斯特朗迴旋加速噴氣式阿姆斯特朗炮 @IbiDeus]

#我的英雄学院 辱华作为一种文字狱的大众版，自我的信息战吗

[李老师不是你老师 @whyyoutouzhele]

10月3日，四川成都世界线漫展。
一位《我的英雄学院》Coser遭遇现场上千人批斗。
起初，现场的观众和Coser围住这名少年，要求他脱下装扮，遭到少年拒绝。随后现场有人表示，你再不这样做一会就走不了了。
接着，另一名少年扯下少年的假发，并当众炫耀。他高举少年的假发大喊“中华人民共和国万岁”，“共产党万岁”，“马克思主义万岁”，并激动地给现场的人下跪。
少年上前试图夺下假发，随后遭遇殴打撕扯，人们齐声骂他是“鬼子”，还有人骂他“间谍”，“卖国贼”。尽管这群人中很多人自己也COS着日本动漫中的角色。
最终，受害人被警方带走。

[阿姆斯特朗迴旋加速噴氣式阿姆斯特朗炮 @IbiDeus]

@timeswmariana u r more fuckable

[阿姆斯特朗迴旋加速噴氣式阿姆斯特朗炮 @IbiDeus]

@whyyoutouzhele 可以给你 但你不能主动要；嗯这种公司倒闭吧

[阿姆斯特朗迴旋加速噴氣式阿姆斯特朗炮 @IbiDeus]

这种公司内部论坛有存在的必要吗

[李老师不是你老师 @whyyoutouzhele]

华为员工投稿补充

[阿姆斯特朗迴旋加速噴氣式阿姆斯特朗炮 @IbiDeus]

@whyyoutouzhele 华为内部也是有这种宣传部/自干五了

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

作为程序员经常在写代码，遇到复杂逻辑、深层嵌套、过度抽象这些问题，让我们感到头疼，不仅理解困难，维护起来更是痛苦。

今天在 GitHub 上看到一个 Cognitive Load 项目深入剖析了这个根本问题，它提出了一个核心观点：「认知负荷」才是开发中最重要的考量因素。

系统性地分析了代码复杂度背后的认知科学原理，详细解释了为什么某些 “最佳实践” 实际上增加了我们的心理负担，并提供了切实可行的解决方案。

GitHub：https://t.co/sixXSXGs86

主要内容：

- 认知负荷的科学定义和分类，区分内在复杂度和额外复杂度
- 复杂条件判断、深层继承等常见问题的具体解决方案
- 深度模块 vs 浅层模块的设计哲学，重新思考代码组织方式
- 微服务、DRY 原则、分层架构等流行做法的认知负荷分析
- 框架依赖、领域驱动设计等高级概念的实用性评估
- 通过实际案例展示如何降低代码的心理负担

希望这份指南对每位开发者都有启发，真正写出易于理解和维护代码。

[阿姆斯特朗迴旋加速噴氣式阿姆斯特朗炮 @IbiDeus]

不具备逻辑思维能力，只会常见模版/套路总结—为为什么别的模型可以它不行，说是训练数据集，中英文/竞赛题否etc，emm一个使用小结。
火狐的侧边栏可以免费用Claudia，可是mac上安装客户端总是要认证美国手机号—卡住了，chatgpt的客户端可以安装—挂上梯子就可以用，还不错的；
#墙国反被墙 emm

[阿姆斯特朗迴旋加速噴氣式阿姆斯特朗炮 @IbiDeus]

#烦躁时就写两道算法题
#千问 和 #openai 差距还是很明显的，昨天看一道图论题 中间有个n**2的缺陷，后者思考久了一会也基本一遍就指出问题并给出fix（不过还差在你说a对它说a对，你说a错它也说a错）；相比之下 千问问了近10次还是停留在表面，知道把openai对回到扔给它，让它自己分析原因说是统计模型

[阿姆斯特朗迴旋加速噴氣式阿姆斯特朗炮 @IbiDeus]

#爱恋史 短短几句对话让那种阴阳怪气氛围拉满一下子到童年原生家庭，是爱的问题 还是沟通的问题，人生-止损是好难的感觉； 似乎又不只是限于程序员的事情

[Coco @li12826221]

程序员真的好容易失业后失去一切啊
作为一个程序员家属来说

你一开始就找了一个不爱你的妻子
一个不懂爱 只知道你赚钱多的妻子

我身边有两个蛇蝎女人的案例
一个把老公逼出家门净身出户
一个把老公逼的差点死掉