3 分•作者: mpdpsycho•3 个月前
我想了解大家对如何利用新一波人工智能来增强自身能力有什么看法。我意识到“增强”这个词本身有些模糊,因为它可以指代从写作中的文本润色到完全生成文章等各种情况。我特别想表达的是,人工智能能够促进你自身能力的发挥,而不仅仅是为你代劳。 我开始将大型语言模型(LLM)用作一种“问题空间模糊器”。我知道,对很多人来说,包括我自己,学习新事物时,通过实践来学习比单纯阅读/背诵(在可能的情况下)感觉更自然。有时,即使某个学科本身让我感兴趣,我也找不到一个能点燃我好奇心并促使我独立探索的切入点。为此,我发现让LLM去处理一些相关的项目,即使你可能并不完全理解它在做什么,也不是一个坏主意——但有一个前提。持续观察和引导发展脉络,能让你了解概念之间如何构成一个整体,足以让你建立一个初步的工作模型,以便自己进一步深入。当然,如果存在相关的开源项目(或其他任何形式的文档),你可以去查看,但我认为这种方法能让最初的学习过程也带有“实践”的感受,而不是将“实践”锁定在某些先决的阅读/背诵之后。 我很想听听大家对这个想法的看法。同样,我也想了解那些不认为人工智能能增强他们生活,或者认为人工智能永远无法增强他们生活的人的观点,以及他们持这种观点的驱动因素。
9 分•作者: benbalter•3 个月前
十多年前,我给自己定了一条规矩:如果一个问题我回答了不止一次,那么第三次我就必须能提供一个网址作为答案。今天,我发布了一个非常大的网址——这本书浓缩了我从帮助人们在 GitHub 上远程工作中学到的经验。我想为人工智能时代重新思考我的这条规矩。<p>如果我能创建一个交互式体验,根据你的具体情况量身定制指导,而不是提供一个网址,那会怎么样?<p>最终我构建了一个 Open and Async Advisor MCP 服务器。安装方法(在 Claude 或任何其他 AI 中):<p>&gt; claude mcp add open-async -- npx -y @open-and-async&#x2F;mcp<p>坦白说,是的,这来自于我今天发布的一本书,但 MCP 服务器是开源的,并且可以免费使用。无需购买。它包含了这本书的关键原则,并拥有诸如 `draft_decision_doc`(起草决策文档)、`convert_meeting_to_async`(将会议转为异步)、`score_status_update`(评估状态更新)和 `triage_sync_vs_async`(区分同步与异步)等专业工具。<p>这对我来说是一次实验,我真心想知道它对其他人是否有帮助。
1 分•作者: sahil423•3 个月前
问题是,如果你只有光标专业版和购买域名的钱,这是你最后一次机会去构建,否则你将不得不转行或回到朝九晚五的工作,而这已经是你的最后一次机会了,那么你会构建什么? 如果你不知道,那么你遇到的哪些问题,你认为需要技术解决方案来解决,那也可以。