亚马逊的雪

Let it be, it’s just a game.

[亚马逊的雪 @yingchangxiang]

写得真好，转发学习。
真实践出真知

[Tw93 @HiTw93]

假如把我的 AI Coding 经验沉淀成一些最佳实践规则，可以给到大伙复用，会是怎么样的，于是乎，今天一下午我就在琢磨这个事情，手写反复调整后给到大伙，可以让你和你的 Agent 一起去学习。

需求
1. 从技术实现细节编程转变成许愿式编程，现在模型能力已经住足够强大，你只需要大胆把自己想法说出来，给它提足够高的要求和任务，不要担心 AI 实现不了。
2. 多给你的 Agent 讲做这件事情的背景和目标，少替他考虑技术细节，告诉它为什么要做，是给谁用的，做成什么样子你认为是最好的，具体的技术细节让它自己去判断，学会放手。
3. 优先用业界最好的模型，用差模型浪费的时候，一来回让你很不高兴的干活，二来也浪费了很多时间。
4. 要不要做一个新功能以及加一个新配置、开关的时候，让 Agent 来先问你找你确定，没有人用的功能、开关、文案都不要让他去加，慢慢把这一套你的产品规范让他沉淀起来。
5. 你的想法可以很大，但是让 Agent 干活的时候，尽量让他每次拆分成最小的可用功能版本，不要一次写非常多的代码，即使提交，这样出问题了你可以随时撤回。

规则
6. 让你的 Agent 了解你的说话风格，比如说看看、分析一下这个问题的时候，它只需要去读代码分析问题不要去改代码，你说修复、修改的时候才去动手，每次提交、发布和删除的时候都找你确定。
7. Agent md、CLAUDE md 里面除去重点的项目型要求外，只写代码里面看不出来的那种规则，以及之前被否决过的方案也可以分流进去。对你而言密钥和 token 不要贴给 Agent，贴了就当已经泄露了，立马去更换一个。
8. 对于Agent必须遵守的规则不要完全信 prompt，可能会拦不住，一定要用规则脚本去限制，让它真实跑一遍通过后才算完成了。

编码
9. 开始写代码之前，先让 Agent 讲清楚要改什么地方，会影响到什么功能和效果，这样是为了补充你的上下文，方便后面更好判断决策做什么。
10. 一定要让 Agent 基于项目补充一个能够让自己验证各种结果的脚本，每次特定的时候需要去跑一下验证效果，完成功能后需要检查，让他输出结果给你看，并基于此逐步沉淀你的项目 Agent 测试功能集。
11. 假如有多个 Agent 同时干活的时候，让他们各自用一份独立的 worktree 代码目录，同时提交的时候只提交自己改的代码，不要碰他人的代码，等到各自改完合到一起，再完整跑一遍测试。

排查
12. 修 Bug 的时候先找到原因再去动手，假如两次都没有修好，就去加一些日志看真实的数据以及运行效果，不要盲目去猜问题在哪儿。
13. 假如尝试修复了3次还不对，直接清空上下文重新写清楚你的问题、诉求，以及尝试过的解法让 Agent 重新开始。

审查
14. 让写代码的 Agent 和 Review 审查代码的 Agent 分开，保持解耦，这样一方不会被另一方带偏。
15. Review 代码的时候最多让 Agent 跑 3轮，防止跑着停不下来，第二轮开始只看新改动的地方，不要再把之前 Review 的再看一遍。
16. 对于你和 Agent 判断危险的改动，越危险让他查得越深，特别对于删除、付费、发布这种单向门改动你都需要自己去看一遍，点一下，看实际效果。

发布
17. 每次提交的时候，让Agent 写清楚做了什么，怎么去验证这个改动，除了问题怎么来回滚，用于给到后面开发过程中 git 记录本身就是 Agent 的一个非常好的上下文。
18. 需要对外的功能，可以先给自己用，或者给一批愿意尝鲜的用户使用，不要一上来就全量，可以在你的软件里面假如 beta 更新的开关，防止全量有问题，也是对用户负责。
18. 先给自己和愿意尝鲜的人用，没问题再发给所有人。

复盘
19. Agent 需要对每一个线上 Bug 和用户反馈的问题都留一个测试案例，每次上线前都来跑一遍，防止继续踩坑，包括你换模型的时候也可以把这些旧问题全部都跑一遍，看看模型是否还行。
20. 修复问题的时候，让 Agent 学会举一反三，把同类的问题一起修复掉。优化功能的功能，完善视觉的时候也是一样，防止只改一个地方，忘记了其他的地方。

[亚马逊的雪 @yingchangxiang]

亲爱的德国朋友，每年长假我都会去海外旅行，每到一个美丽的地方，看到美丽的海岸线，我都会想要去夜跑的冲动，但每次都会因为治安问题而放弃。但在中国，你可以随时随地出去散步，而不用担心安全问题。对于我来说，每次出国，都是一次爱国主义教育，让我更加珍惜现在的生活。

生活不只是人均 GDP 和工时这两行数字。安全、便利、家人、语言、熟悉的生活，这些加起来，才是我选中国的原因。欧洲也很好，但“更好”不是只看一张统计表。

[亚马逊的雪 @yingchangxiang]

有时候每天醒来那一瞬间会决定一整天的状态。

[亚马逊的雪 @yingchangxiang]

一姐被误伤了

[亚马逊的雪 @yingchangxiang]

@vanisaxxm 最近也正在试用 Grok Bot，跟 X 无缝连接这点确实很棒。我可以试试 Muse，用户体验很不错。

[亚马逊的雪 @yingchangxiang]

@Hikari_07_jp 可以试试@Muse ，他在用户体验上做的不错，容易上手。当然 HermesAgent 也很好，只是上手会稍微难一些。

[亚马逊的雪 @yingchangxiang]

@robpoz @alexandr_wang 真不错

[亚马逊的雪 @yingchangxiang]

@xiaohu 数据安全吗？

[亚马逊的雪 @yingchangxiang]

@HermesWatcher 好奇大家是怎么用 Obsidian 来构建长期记忆的

[亚马逊的雪 @yingchangxiang]

同意

[Plop @Keilzer]

La traduction automatique de Twitter a plus connecté les civilisations que toute les routes commerciales de l'histoire

[亚马逊的雪 @yingchangxiang]

从人操作工具到 Agent 管理 Agent

现在让 codex 做的事情，都会让 muse/grok bot 去下发。他能结合上下文理解你的问题，然后下发更好的指令，同时也能对交付的结果做 doublecheck。你也不用去理解 codex 的 session，工作区等概念，如果不做 bot，codex、claude code 就只是工具了，这个方向几乎不可逆，使用体验是指数级上升的，另外你几乎不用接触电脑就能完成所有事情。

[亚马逊的雪 @yingchangxiang]

定投 BTC 第 27 期
MA200 76269
AHR999 0.49
定投价格 80619
定投金额 1225U

[亚马逊的雪 @yingchangxiang]

定投 BTC 第 26 期
MA200 72464
AHR999 0.51
定投价格 81195
定投金额 1225U

[亚马逊的雪 @yingchangxiang]

@Bitwux 豆包输入法 or 微信输入法

[亚马逊的雪 @yingchangxiang]

@MikuMikuyukis @grok @Axieing @DesmondLst04 @Shaark44d1 哈哈哈哈哈哈哈

[亚马逊的雪 @yingchangxiang]

我尝试了不同的 bot，目前最喜欢 @Muse ，meta 确实很擅长做 C 端产品，对于用户体验的打磨更自然，很多细节处理的很好，有不少打动我的瞬间，小到一个表情和语气。不过@bot 迭代的很快，我最开始是我的时候甚至复制中文是乱码，中文的标点符号全是错的，现在已经好很多了。muse 是文科生，bot 是理科生。

[亚马逊的雪 @yingchangxiang]

挺疯狂的：小时候你觉得每天吃上家里做的饭，天经地义、再普通不过；长大之后才意识到，妈妈为了让你天天吃上这口饭，花了多少时间和心思，而你能拥有这些，又是多么幸运。

[feyisayo 💸 @feyiszn]

It’s actually crazy how you grow up thinking home-cooked meals every day are just normal, then get older and realise how much time and effort it took your Mom to make that happen and how lucky you were to have that.

[亚马逊的雪 @yingchangxiang]

小时候我们拉着父母说个不停，长大后父母拉着我们说个不停。时间消逝的速度总让人猝不及防。

[亚马逊的雪 @yingchangxiang]

@LinearUncle 这些体验基本都比不上豆包输入法或者微信输入法。