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wdzij
@wdzij
10年独立开发者 用 AI 做产品,用文字记录过程 我不想一觉醒来发现世界变了再问为什么
Joined June 2009
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wdzij
@wdzij
3 months ago
@fkysly
如果我上午看到你的帖子,我会说是我,但是我今天下午被封了,稳定用了1年多了😂,新注册一个账户1秒被封
wdzij
@wdzij
3 months ago
@Leviticus_Aru
我也有这个疑问,找了好多次都只能看到归档,找不到删除
wdzij
@wdzij
3 months ago
@dongxi_nlp
claude 100 、codex 200、 gemini 20
wdzij
@wdzij
3 months ago
@jakevin7
你如果愿意,我先砍自己一刀
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true jfn
@truejfn
wdzij
@wdzij
3 months ago
@sofish
如果直接开没有可以先开个20,然后改变套餐
wdzij
@wdzij
3 months ago
@wwwgoubuli
都说中转站卖的是注水的,到头来发现他们自己也玩注水这一套😂
wdzij
@wdzij
3 months ago
@starzq
经常飙韩语,可能是vpn的问题
wdzij
@wdzij
3 months ago
@phuctm97
Gemini 还不错
wdzij
@wdzij
3 months ago
@kepano
@RookieRicardoR
顺便说一句,我已经成为Obsidian的忠实粉丝了,我在小红书分享了很多Obsidian技巧🥳
wdzij
@wdzij
3 months ago
@kepano
@RookieRicardoR
给你点赞🥳
wdzij
@wdzij
3 months ago
@kepano
@RookieRicardoR
我刚才用我的文章试了一下,头图是可以抓到的,但是文章里面的图片确实都过滤了。 https://t.co/fQt79I8e5n https://t.co/DPdZVKbVaL
wdzij
@wdzij
3 months ago
@vikingmute
好办法,学到了,这种方式下是不是可以让页面结构像skills一样,带一个很薄的结构化头部,这样下次���用的时候也不用全部都读取了。我们管理查看也方便,AI重复调用也省token ?
wdzij
@wdzij
3 months ago
@arkuy99
@james_curtis_oh
🙋♂️
wdzij
@wdzij
3 months ago
@dingyi
我用了5年的前段时间也炸了一星期,最近恢复了
wdzij
@wdzij
3 months ago
@RookieRicardoR
看来适配的不全面,我刚才用 jina 抓了一下推文,会有很多其他信息在,用defuddle抓的话只有干净的推文内容。
wdzij
@wdzij
3 months ago
做 AI 编程的时候, 你大概率遇到过这种情况: 一个问题卡住了, AI 改了一遍又一遍, 改好���个坏了那个, 来回折腾,就是出不了这个坑。 我之前做 2.5D 游戏的遮挡系统,角色在场景里走的时候,前后遮挡关系不对。 Codex 改了 3 天半,196 轮对话,1883 次工具调用。 每次修好一个物体的遮挡,另一个物体又出问题了。 越改越乱。 卡了三天,我想找人帮忙看看,或者���一个 AI 来接手。 但问题来了:这三天到底发生了什么,我自己都说不清楚。 哪些方案试过了,哪些失败了,报错原文在哪,196 轮对话的关键信息散在七八个会话里。 去论坛求助?光解释上下文就得说半小时。 给另一个 AI 看?它又要从头问一遍"你想实现什么"。 我就想能不能把这堆乱七八糟的东西,自动整理成一份别人能看懂的文档。 于是写了一个 skill,叫 stuck。 它做的事是这样的: 先问你卡在什么问题上, 然后自动扫描你机器上的 AI 对话记录, 支持 Claude Code、Codex CLI、OpenClaw、Gemini CLI, 让你选哪几个对话跟这个问题有关。 选完之后它扫描那些对话, 提取报错原文、AI 试过的方案、每个方案的结果, 还会自动判断卡死的模式——是同一个错反复出现的死循环, 还是修好 A 坏了 B 的退化, 还是每次方向都不一样的发散。 最后把所有信息整理成一份 HELP_REQUEST.md, 输出之前还会自动脱敏, API key 和内部路径这些东西全部替换掉。 我拿自己的两个 Codex 对话跑了一次。 3.5 天、196 轮对话,变成了几页文档。 时间线上每一天 AI 做了什么、结果怎么样、在哪一步开始退化,全列出来了。 已经排除掉的 7 种方案也在。 把这份文档交给 Claude Code 看,它几分钟就找到了一个关键 bug。 scene-depth.ts 里三个判断条件全部返回了 "back",角色无论站在哪面墙前面,深度都按后排算。 Codex 改了三天都没发现这个,Claude 读完文档就直接定位到了。 这件事让我意识到,卡住的时候,最需要的不是换一个更强的模型。 是把问题说清楚。 一个 AI 花了三天搞不定的事情,���理成一份结构化的文档,另一个 AI 读完就能接手,问题出在哪里一眼就看出来了。 stuck 这个 skill 开源的,一条命令装好: clawhub install buzuweidao/stuck 装完之后跟 Claude Code 说"卡住了"或者"stuck",它就会启动这个流程。 AI 卡死了别死磕,生成一份文档,换一个 AI 接着看。强烈建议大家试试。
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wdzij
@wdzij
3 months ago
@PhyrexNi
@turingou
豆包很好用
wdzij
@wdzij
3 months ago
我 Claude Code 里最长的一次对话,跑了 2456 轮。 这个数字出来的时候我自己也愣了一下。 但回头想,那次效率并不算高。 说了很多,AI 还是会在某些地方绕圈子,我也会跟着它一起转。 和 AI 沟通,轮数多不等于效率高。 方式对,十句话能干完的, 方式不对,一百句还没说清楚。 我用了 200 多亿 token 后才想明白。 大部分人和 AI 说话是这个模式: 把所有的想法一口气说出去,然后等答案。 答得不对,再补充一遍,还不对,再说一遍。 就这样来回磨。 磨着磨着,对话越来越长,方向越来越乱,最后你已经搞不清楚当初让它做什么了。 问题出在哪?你以为自己说清楚了,但 AI 理解的需求,和你真正想要的,从第一句话开始就不是一回事。 我后来改成了反过来。 说完大概的方向之后,加一句话:"你需要了解哪些细节,才能帮我把这件事做好?"让 AI 来问我,而不是我一个劲儿往外倒。 AI会找到你没想到、但确实关键的细节,逼你把模糊的地方说清楚。 几轮下来,需求比你自己一个人想的还要清晰。 这时候再让它动手,跑偏的概率就低很多了。 但光把需求说清楚,还不够。 很多人的习惯是:需求刚说完,马上让 AI 开始干活。 结果干到一半发现方向不对,再回头改,来回折腾,时间全浪费在返工上。 我现在分成两步。 第一次对话只聊不执行,专门用来把需求和想法说透,确认没问题。 第二次才让它给出执行计划,我看一遍,觉得没问题,再开始干。 中间多出来的这一步看起来慢,实际上省了后面一大堆返工的时间。 还有一种情况,更让人崩溃:AI 明显跑偏了,但你继续跟它磨,越磨越绕,最后你也跟着它一起转圈子了。 本能反应是继续解释,但这玩意儿有时候是真的钻进牛角尖出不来,怎么说都转不过弯。 这时候,我的做���是引入第二个 AI,或者直接开一个新对话。 两种方式背后是同一个逻辑: 让 AI 从头看,而不在一个越来越长的上下文里继续绕。 新对话的好处是干净,没有之前那些乱掉的铺垫。 换一个 AI 的好处是视角不同,Claude 跑偏了换 Codex,Codex 跑偏了换 Claude。 Anthropic 做过一份研究,分析了大量对话数据之后,他们发现 prompt 质量和回复质量的相关系数是 0.925。 这个数字有多夸张——在社会科学领域,超过 0.7 就已经是强相关了,0.925 几乎是不可能出现的。 说白了就是:你跟 AI 说话说得有多好,它给你的答案就有多好。 Wharton 商学院有个研究发现,用"你是一个资深XX专家"来开头写 prompt,和不用相比,统计上没有显著差异。 真正有效的,永远是你对这件事理解得够不够深,问题能不能说清楚。 AI 放大的是你输入的质量,不是你掌握了多少技巧。 3 件事,今天就可以试。 第一,说完需求之后加一句:"你有什么问题要问我?"先让 AI 主动挖需求,不要急着让它动手。 第二,把需求确认和执行计划分成两次对话,第一次只聊不干活。 第三,AI 跑偏的时候,换一个 AI 问同样的问题,看看两个回答有什么不同。 强烈建议大家试试。
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