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Cloudflare Workers 可观测性团队负责人 Boris Tane 发布了一篇关于 Claude Code 使用心得。
他的整个工作流程有一条守则:在你审过并同意书面计划之前,Claude 不准动一行代码。
大多数人的用法是:给 prompt、看输出、修错误、重来。这个循环在简单任务上行得通,在复杂功能上会让你花三倍时间收拾烂摊子。真正的问题不是 Claude 写错语法,是它在你还没确认前提的情况下,已经在错误的方向盖了十五分钟的东西。
他的方法是:先让 Claude 深读代码库并写成 inline 注释——不是在聊天里解释,是在错的地方直接写「不对,改成这样」。
这个循环跑一到六次,直到他满意,才说「全部实现」。
文章如下:
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「慢知识的护城河」
大家都知道科学是集体成就。
引力波是几千人花几十年搞出来的。AlphaFold 背后是整个 DeepMind 团队。没人会说这些是某个天才单打独斗的结果。
但科技公司在招 AI 研究员的时候,赌注恰恰相反。
《Nature》刚发的评论揭了一个数字:入职约五年、论文引用量排在前列的年轻研究员,隔年跳去业界的概率,是同期普通学者的 100 倍。
100 倍。不是两三倍。
这不是个人选择的问题,这是结构性的抽血。
一个顶尖 AI 教授,全薪大概 20 到 40 万美元。听起来不少。但 Google、OpenAI 给的 total comp,可以到 100 到 300 万。同一个人,做的是类似的工作,薪资差了一个数量级。
业界的逻辑很直接:只要有一个「10x 工程师」,就不用养十个普通的。而且现在连这个逻辑都在进化——如果 AI 能替代中低阶的工程师,那就更应该集中资源抢顶尖的人。
问题是,这个逻辑把一件事搞反了。
你可以把学术界想成土壤,业界是在上面盖房子。
土壤的工作是慢的,是不预设应用场景的,是允许失败的。它产出的是可以被反复引用、被开放批评的知识,而不是一个被商业目标驱动的产品。
把土壤里最肥沃的那部分挖走盖房子,短期房子盖得更好,但长期你的地基在慢慢空洞化。
我自己在 PhD 最后这年同时在处理这个问题:论文要发表,但也面对业界 offer。
那个选择不只是薪
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🔹 「AI 成本已跌破临界点,不用就是浪费」
NVIDIA Blackwell + 开源模型让推理成本直降90%(Baseten医疗案例),Together AI语音查询成本降6倍。當AI執行成本遠低於人力,自動化從「可選項」變成「必選」。 → 必然性:经济引力 — 成本优势已大到无法忽视
💼 工程师/产品经理:立即审计现有工作流程中所有高频率、低复杂度任务,用低成本AI代理替换
🔗
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Qwen3.5-plus 真香
1. 你要的是「接近前沿能力,但 output 不想付到 GPT-5.2 那麼貴」:qwen3.5-plus 的 $2.4/1M output 對比 GPT-5.2 的 $14/1M output,非常香。
2. 需要更強的 agent/中文穩定性/多模態/長上下文(尤其要 1M)
3. 它本身就是託管版、預設 1M、帶工具。
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2026 年 2 月 16 日,你站在悬崖边。
一边是旧世界的余晖(依靠信息差赚钱、依靠重复劳动生存),一边是新世界的晨曦(依靠创造力、依靠人机协作、依靠能量掌控)。
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没人告诉你
其实现在最香的版本是用KIRO
到闲鱼买个号,70人民币狂刷opus 4.5。
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现在是哪股热就吹哪股
opencode 有什么变强了吗???
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没人说实话的吗??
智谱 glm 4.7 的API 真的垃圾到爆。全是幻觉....
夸的人真的全拉黑得了。服了。
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我最近在用一個免費的英文寫作練習工具:劍橋出的 Write & Improve。
寫完直接貼上去,它會立刻指出可以改進的地方,還會跟著你的程度調整回饋。
想把英文寫得更學術、更自然的,可以試試。
link:
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[2025 AI 大模型荒野生存周报]
别写代码了,去“召唤幽灵”!
Karpathy 最近那篇总结真的看焦虑了。这周我把那堆碎片化的信息拼成了这张“生存地图”。
1. 智能不再是圆柱体,而是“尖刺” 🌵
别再指望模型是全能超人了。2025 是“锯齿状智能”的时代。它可能在写数学推导时像个天才,转头在写请假条时又像个小学生。
接受这种随机性,是迈向 10x 战力的第一步。
2. “技能”注入灵魂,“协议”安装手脚 🧠🦾
这周最火的争论莫过于 Skill vs MCP。其实没那么复杂:
- Skill 是你教 AI 的“独门秘籍”(怎么重构、怎么写出符合你公司审美的 UI)。
- MCP 是你给 AI 的“万能插座”(读数据库、翻 Notion、刷 GitHub)。
3. 程序员的职业地震:10x 鸿沟是真实的 🌊
如果你还在纠结怎么写一个 React Hook,而不是在思考怎么编排一套 Agent 工作流,那你可能正站在鸿沟的另一边。
现在的核心竞争力是 Context Engineering。代码只是副产品,你的“意图编排”才是硬通货。
4. 属于我们的“开源说明书” 🛠️
这周存了 Z Code 的视觉编排、CC Switch 的快速切换,还有那个像 App Store 一样的 skillsmp。
现在的工具迭代快到没时间写文档,最好的说明书就是你昨天刚跑通的那份
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更新一下自已的介绍.
TradingView 5 年策略作者|专注「公平回测、真实有效」
社区 5,000+ followers, tradingview以华人来说不错.
大量被tradingview社区认可的公开有效strategy.
零未来函数、零回测作弊.
最多认可的strategy 有2.6K boost.
会一直分享 代码、工具和交易观察
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挖到一个有趣的指标
看起来不错。
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今天研究了一下在 Cursor 做了一個“像 Claude skills 一樣”的技能系统.
其實可以很簡單.
只要把圖中的文字為prompt再給GPT5.2 agent. 就可以用上Skills能力. 太聰明了.
#videCoding
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这样的清算, 好像不买1/3的仓位 有点过不去.
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看好ASTR.
可以做beta, 1.1 : 1 多ASTR 空MNT/OP
ASTR-3.07%
MNT-0.87%
OP-5.86%
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建议多用coinglass.
交流 心得 : )
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当每个人都认为自己强过巴菲特时,
就是要先停一停,
看一下市场情况.
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在这一轮「合规美元上链 + 再质押」的长潮里,
一张能 现领息、又能被 水位推高 的船票。
LDO 折价挂在水面下,注水闸门却已擡;剩下就交给 TVL、水位和 cap 把船往上擡。
LDO-1.43%
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