Aaron Wang

slowwalker1112

[lifcc @mylifcc]

每个软件工程师都该懂的 10 个 System Design 概念：

Load Balancer：流量分发
Caching：Redis + Cache Aside
CDN：静态内容加速
Database Replication：高可用
Sharding：水平扩展
Message Queues：Kafka / RabbitMQ
Rate Limiting：接口保护
Circuit Breaker：故障隔离
Health Checks：服务探活
Observability：Logs + Metrics + Traces

[Eric 在搞钱 @shizhiang1]

https://t.co/uljsRNBnR2

[lumxss @bkdgiffug]

GitHub上有个英语学���指南，44000收藏，我去看了一眼，有点东西。

核心就一句话：你以前学英语的方式，从根上就错了。

① 不背单词
② 不刷题
③ AI+科学方法
④ 像学母语一样习得
信不信由你，反正这思路跟我一直说的一样。
🔗 https://t.co/0unt20ybSE

[蛋蛋(Bill) @MyEgg_AI]

你只有泡过的女人多了，才能真正明白：最让女人抵抗不了的男人，究竟是什么样子的。

不是高颜值，也不是身材好，更不是年入百万、千万。这些东西对女人来讲，新鲜感撑死就半年，短的可能三秒就没了。

但如果你想让一个女人长期在你身上为你投入、为你着迷，说白了，靠的就是你的手段和方法。

第一招：制造专属反差

女人只是表面上矜持，但她的骨子里其实还是喜欢“坏男人”的。女人不是讨厌男人坏，她只是讨厌这个男人对谁都坏。

说白了，女人要的就是你只对她一个��那种特别的“坏”。兄弟，只要你的人品上没有什么大毛���，你越是对外表现得高冷正经，私底下只对她一个人耍流氓，这种反差感对女人来讲，就是致命的诱惑。

两个人相处的时候，兄弟，你一定得“骚”起来，该撩就撩，什么情绪价值都给到。不是要你像猴子一样上蹿下跳，而是在外面，任何女人只要稍微靠近你，你就表现得有点社恐、有点不自在；只有面对这个女人时，你才释放天性。

就这种专属感，对女人来讲，她完全抵抗不了。

第二招：制造在乎感

会撒娇的男人确实好命，但你们记住，撒娇不等于粘人。最高级的在乎是什么？就是我今天确实特别忙，但我依旧抽出时间想你。

比如忙了一整天之后，睡觉之前给她发个信息：“突然好想你，但是今天太忙了，都没有时间好好地跟你讲讲话。”

兄弟，你但凡只���会这一句，女人看到之后不但不会生气，反而会更加上头。她脑子里会想：“原来他没有找我，是因为在忙正事。他这么忙都能抽空想我，我对他来讲果然还是很重要的。”

兄弟们，这一招要学的不是跟女人时刻保持在线、随时回复，而是在忙碌的时候想起她、惦记她、在乎她，并且能够让她感受到。

第三招：制造神秘感

不要去当那张一览无余的白纸。绝对不要聊你过去谈过多少次恋爱。就算她主动提起这个话题，你也必须表现得不感兴趣。

更不要在她面前承诺遥远的未来。比如她和你讨论以后结婚之类的话题，兄弟，你可以倾听，但不必表现出过度的热情。

你的态度应该是：“我很享受我们的现在，但未来是走出来的，不是谈出来的。”

这种不确定的感觉，会让女人不停琢磨：“这个男人究竟是怎么想的？他会不会一直陪在我身边？”

兄弟们记住：让人猜不透的，才会让人一直去猜。

第四招：制造距离感

千万不要做那个 24 小时围着女人转的卫星。你一个星期至少有两三天的时间，是完全属于你个人的。

和朋友去聚会，发展你自己的个人爱好，甚至可以去短途旅行。关键在于，你一定要让女人看到你丰富多彩的生活。你可以发个朋友圈展示一下，你的世界没有她依然可以过得很快乐。

这个操作会带来双重效果。第一，会给女人制造危机感，她脑子里会想：“原来这个男人的世界这么热闹。”

第二，会激发出她强烈的好奇心，让她忍不住想去了解你的其他面。这个时候，她对你的探索欲直接拉满。

你们要记住：如果你们之间的距离感没了，那么新鲜感自然也没了。

第五招：沉没成本

兄弟们，这可不是让你去算计女人的钱，而是让你引导女人在情感上对你进行投资。

聪明的做法，就是让这个女人为你花钱时，花得有成就感。给你们举个例子：今天你们在外面逛街，你试了一件很好看的衣服，穿上之后确实也特别帅气。这个时候，你让她来买单。

她付钱时，脑子里想的不是“我今天又花钱了”，而是：“我眼光真好，我把这个男人打扮得这么帅气。”

这种“养成系”的成就感，会让女人更加乐意为你付出。

但在这里你们要记住一个原则：一个女人如果对你斤斤计较，一分钱都舍不得为你花，那就说明她根本没有把你放进未来。这个时候及时止损，才是对自己最大的负责。

今天讲的这五招，招招都是攻心术。看似讲的是技巧，其实底层讲的就是人性：人对专属感的渴望，对稀缺感的关注，对神秘事物的探索欲，以及���自身投入的事物加倍珍惜。

看到这里，我相信很多兄弟已经学会了。当然，我给兄弟们提供的只是一种聊天的思维方式，具体情况还要具体而定。你不能生搬硬套，否则效果只会适得其反。

[Fang @FLMdongtianfudi]

刷到这个“让女生对你彻底上瘾的致命技巧”。

这种“”恋爱厚黑学”，对某些女性特别管用

《一约得吃》：两性圈被疯传的约会系统论
🔗：https://t.co/O11KElUuSC

[Aaron Wang @slowwalker1112]

看看马哥谈怎么去AI味

[金尘马 @jinchenma_ai]

去 AI 味不是一套提示词或者一个开源的 skill 就能够解决的。

想要 AI 味去得越干净，写的东西越像自己，就要给自己打造一套可迭代的、复利的写作系统。 https://t.co/lSQahwtod2

[猫叔的职场笔记 @haowue]

目前最大的机遇：

1. 解决孤独感

AI充斥一切，人们越来越渴望真实人际连接和小型社交。

2. 为需要花钱的智能体构建

它们获得虚拟卡和预算，需要人构建支出控制、欺诈保护、收据系统。

3. 为淹没在AI输出中的人构建

每个人生成无限草稿，瓶颈转向审查和选择，构建决策层。

4. 为倦怠经济构建

人们期待永远在线、持续优化，反弹向休息、缓慢、'足够'转变。

5. 验证人类身份

深度伪造破坏信任，每个约会应用、市场、视频通话需在2年内验证人类身份。

6. 为物理世界构建

手工业、硬件、机器人，AI终于要到达的领域。

7. 接电话的智能体

每个本地企业下午5���后漏接电话，语音智能体预约工作月价值数千美元。

8. 为老年人构建

7000万+婴儿潮一代想保持健康、敏锐、互联。

9. LLM搜索争夺战

成为被引用的答案是新的SEO。

10. 为新近自动化的人构建

律师助理、分析师、营销人员，工作刚变化需快速重新学习。

11. 座位定价崩溃

软件从50美元/座位改为按结果付费，掌握结果计费赢得品类。

12. AI赋能

95%企业仅用ChatGPT，需有人引导其他95%。

13. 为大家厌恶的代理构建

企业月付1000美元给讨厌的代理，智能体做80%工作颠覆模式。

14. 2011软件的行业纵深

牙医、HOA、承包商都该AI原生重建。

15. 复活死软件

数千个被弃用应用有真实用户，智能体能维护团队做不了的，买下复活。

16. 曾经太小的市场

500龙虾渔民从不值组队，现在周末就是真实生意。

17. 智能体雇智能体

影子经济形成，需要托管、声誉、机器纠纷解决。

18. 反AI溢价

一切被生成，人造和模拟成身份象征，人们愿意付更多。

19. 分发优先

任何人都能做产品，受众是护城河，媒体公司第一，产品第二。

20. 大学的重新发明

MBA还有意义吗？

21. 更多自由时间的世界

AI做繁琐工作，问题变为人如何用这些小时，这是文明规模市场。

22. 回归物理世界

屏幕充满'垃圾'，人们渴望真实、亲手操作、本地、模拟。

23. 照护浪潮

人口快速老龄化，数千万照顾父母，全部负担落在无支持的家庭。

24. 长寿转变

人想健康活到100岁，整个产业围绕主动管理个人生物学成形。

25. 住房和无根问题

人们买不起安定下来，稳定家庭基础的整个理念待争夺。

26. 精神饥渴

制度空心化，对意义、仪式、归属感的需求爆发成新形式。

继续构建

[财经世界观 @CaijingView]

什么是“顶级复盘”

[Adrian Punk @AdrianPunk115]

很多人看到 FDE，第一反应是“学几个 AI 工具，然后找一份高薪工作”。

但真正有价值的地方，其实���把自己训练成一个能把 AI 变成业务结果的人。里面最值得关注的是路径 C：自己完成真实交付。

现在 AI 最大的问题不是没人会用模型，而是大量人停留在 Demo 阶段。能把一个模糊需求拆开，找到业务痛点，设计方案，跑通流程，拿结果验证，再沉淀成模板，这套能力本身就是资产。

未来几年，懂模型的人会越来越多，懂业务的人也不少，但能站在两者中间，把技术翻译成价值的人，会越来越稀缺。
所以 FDE 可以看成一个很好的训练场：接触真实行业 → 学会发现问题 → 完成 AI 改造 → 沉淀方法论 → 复制到更多客户。
最后留下来的不会只是一个岗位名称，而是一套解决问题的能力。如果现在想进入 AI 行业，又不想卷纯技术研发，FDE 确实是一条值得研究的路径。先别急着找职位，先找一个真实问题，用 AI 帮别人省下一笔成本、提高一点效率，这可能就是你的第一份 FDE 作品。

[Adrian Punk @AdrianPunk115]

https://t.co/C3sEAMGsu1

[Adrian Punk @AdrianPunk115]

想要找FDE工作的普通人，强烈建议去看这本书：

《前线部署工程师：人工智能时代的客户价值交付秘籍》

它的核心是把 FDE 当成企业 AI 落地的交付角色，按一条赚钱链路来写：
找对问题 → 赢得客户 → 激活部署 → 守住续约 → 扩大收入 → 规模化复制

https://t.co/2CB69NeG6z

[Florian.C @FinnTsai88]

个人 Agent 很好做，公司 Agent 才是地狱难度。
权限边界、记忆归属、Skill 如何变成组织资产、失败后谁接管……这些才是真正卡住落地的地方。

YC 自己用 QM 跑财务、法务、工程，还拿它开发自己，已经是最好的实践样本。

[Hanako @hanakoxbt]

agents → tools → loops → graphs → autonomous systems

Google just put all five in one free course. most people stop after the first one.

2 hours 17 minutes, taught by a Developer Relations Engineer at Google Cloud. no signup, no paywall.

39:45 - build your first agent
56:10 - connect MCP tools
1:14:34 - four loop patterns for running it
1:23:01 - turn those loops into a graph
2:05:00 - wire the whole thing into one autonomous system

the progression is the point. one agent is a demo, an agent with tools does work.

loops let it keep going. graphs let several of them coordinate.

only the last step runs without you in the room.

most people are still tuning the prompt inside step one.

worth more than most paid agent bootcamps.

bookmark and watch it today, then read the full graph engineering breakdown below

[CodeRabbit @coderabbitai]

You're still on the hook for code your agent wrote. CodeRabbit stands between the agent and prod, catching the logic errors, security holes, and regressions before they merge.

[Yanhua @yanhua1010]

目前我的agent harness使用情况：

1. claude模型使用原生的claude code，因为Athropic禁止第三方工具使用其订阅配额（虽然有一些解法，但都不太完美）

2. gpt模型使用codex，或许后续可以考虑迁移pi

3. deepseek和grok模型接入pi

很多人选择π是因为它提供商中立、极简且深度可定制，推荐一份Meta工程师推荐的pi配置⤵️

https://t.co/zcqnOosVJ8

[riba2534 @riba2534]

https://t.co/2yQtvxkRsB

[猫叔的职场笔记 @haowue]

Claude 工程师团队已经放弃了 Markdown。

不是因为 Markdown 不好用，而是 AI 进化太快，它跟不上节奏了。

过去 AI 输出 10 行笔记用 Markdown 刚好，现在一次生成 1000 行计划、复杂流程图、代码审查，密密麻麻的文字谁看得完？

Markdown 最大优势'易于手工编辑'现在完全用不上了。

HTML 才是 AI 时代的真正沟通工具：彩色表格、SVG 流程图、可交互原型，拖拽排序、参数调试、一键导出，分享链接即用。

三个最实用的用法：代码审查生成彩色 diff、项目规划生成交互式看板、参数调整生成 Prompt 调优器。

代价是多花 token、生成慢 2-4 倍，但体验提升 10 倍完全值得。

本质上是人机协作的升级。

[AI Frontliner @AIFrontliner]

Andrew Ng just dropped a 3-hour course on how to become an AI Engineer in 2026:

• 00:00 - How to build agentic AI systems
• 04:25 - Future of AI engineering
• 23:38 - AI Prompting full course
• 2:52:17 - Creating an app with AI in 30 minutes

This 3-hour watch could replace 10 AI engineering courses on the internet.

Watch it today, then read the 12- month path to becoming an AI Engineer in the article below.

[AI Edge @aiedge_]

99% of people using Claude are prompting it WRONG.

Anthropic just published how to actually prompt the Claude 5 family. Fable, Opus, and Sonnet each need a completely different approach.

Here's how to use Claude the right way:

Universal rules that apply to all 3:

→ Don't port over old prompts. Skills and system prompts built for older Claude models can actually make Claude 5 worse. Start fresh.
→ Match effort to the task. Low/medium for quick stuff, high as your default, xHigh+ for anything genuinely hard, Max only when quality is non-negotiable.
→ Say exactly what you mean. These models are literal now. They won't silently assume you meant something broader.
→ Effort level doesn't shorten responses. If you want brevity, ask for it directly.

Fable 5 (long, autonomous, expensive):

→ Tell it why, not just what. Give it the bigger picture: "I'm working on [task] for [who]. They need [outcome]. With that in mind: [request]."
→ Keep instructions short. Over-engineering the prompt makes a model built to find its own approach perform worse.
→ Set explicit checkpoints, or it'll set its own. "Pause only for destructive actions, real scope changes, or something only I can provide."
→ Give it a memory file. One lesson per note, updated not duplicated, wrong notes deleted.

Opus 5 (the daily all-rounder):

→ Stop telling it to "double-check" or "verify." It already does this. You're just burning tokens.
→ Ask for brevity explicitly, its defaults run long now.
→ Constrain scope clearly. It will expand a task on its own if you're vague.
→ For review work: ask for full coverage first, then filter. Telling it to "only flag serious issues" upfront makes it miss real problems.

Sonnet 5 (fast, cheap, the workhorse):

→ Raise the effort for anything complex. At low/medium it scopes work exactly to what was asked, sometimes too literally.
→ It calibrates its own response length based on task complexity, unlike Opus.
→ For frontend work: give it a concrete spec or design skill. Vague instructions just shift it to a different fixed style, not a better one.
→ It responds well to explicit tone instructions ("warm, collaborative, acknowledge my framing before answering").

I haven't seen anyone else talk about these principles - bookmark!

[AI Will @FinanceYF5]

有人发现了一条 Claude Code 提示词，效果堪比时薪300美元的资深工程师。🤯