5作者: darwinSir7 个月前
大家好, 关于生产力的传统观点认为,我们离目标越近,就会越有动力。按理说,离终点线越来越近应该成为我们最有力的燃料。 然而,我最近一直在分析一种非常违反直觉的模式——一种我开始称之为“90%引力”的异常现象。 这种模式是这样的: 存在一个具有统计学意义的“危险区域”,它不是在项目开始时,而是在最后阶段——大约在完成度的80%到95%之间。 在这个区域,拖延、自我妨碍和近乎放弃的发生率会不成比例地飙升。就好像有一种可感知的、看不见的力量,主动地将我们推离即将到手的成功。这不仅仅是疲劳;这种模式甚至适用于个人最渴望、充满激情的项目。事实上,目标越有意义,这种负面引力的拉力似乎就越强。 如果这种模式成立,则表明我们最大的敌人不是“开始”时的惯性,而是一种奇怪的“成功厌恶”,它会在胜利近在咫尺时伏击我们。 我想在这里向社区开放讨论: 1. 您个人是否经历过这种“90%引力”?一个您充满激情的项目,却在即将完成时莫名其妙地停滞不前? 2. 从理论上讲,您认为这里存在哪些心理力量?是害怕成功本身吗?害怕实现长期目标后出现的空虚吗?还是完全是其他原因? 我很想阅读您的观点。
7作者: bchapuis7 个月前
在过去的几个月里,我和一位学生着手探索氛围编码对 Web 开发的影响。在探索过程中,我们最终构建了 Daf·thunk,一个可视化工作流程编辑器。它利用 Cloudflare 强大的基础设施(Workers、D1、KV、Workflows、AI 等)来创建令人惊讶的强大工作流程,这些工作流程可以通过手动触发、HTTP 请求、电子邮件或按计划触发。<p>在开发过程中,我们主要使用 Cursor 及其代理和标签模式,以及 Claude Sonnet 3.5、3.7、4 和 Gemini 2.5 Pro。偶尔,我们在处理或审查更复杂的更改时会切换到 MAX 模式。我们尝试定期完善我们的 Cursor 规则,并开始将特定规则应用于代码库的不同部分(后端、前端、数据库等)。我们还索引了文档,并在提示中广泛使用它。对于大型重构,我们经常参考之前的提交,以便在代码的其他地方重新应用模式。<p>总的来说,我们认为在使用 LLM 编码时,针对小、增量且易于审查的更改进行提示可以很好地扩展,并且结果确实令人印象深刻。在这方面,Andrej Karpathy 的演讲“软件正在再次改变”引起了我们深刻的共鸣。John Ousterhout 的深度模块概念也是一个有用的思维模型。我们的 Cursor 规则要求提供隐藏丰富内部逻辑的简单 API,并避免反映实现细节的宽泛接口。<p>除了频繁的提交之外,我们没有对我们的过程进行太多文档记录,因为我们主要是在探索并建立关于什么有效、什么无效的直觉。由于我们选择比平时更信任 LLM,我们已在开源许可证下发布了所有内容,且不提供任何保证。随着模型的改进,我们对单元测试的依赖有所下降,这可能会很快给我们带来麻烦……欢迎贡献;)<p>GitHub 仓库: <a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;dafthunk-com&#x2F;dafthunk">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;dafthunk-com&#x2F;dafthunk</a><p>Product Hunt 页面: <a href="https:&#x2F;&#x2F;www.producthunt.com&#x2F;products&#x2F;dafthunk?launch=dafthunk" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;www.producthunt.com&#x2F;products&#x2F;dafthunk?launch=dafthun...</a>
2作者: yeeyang7 个月前
人类的思维模式结合了快思考和慢思考。而人工智能(AI)默认情况下不具备这种能力。 这为异步代理(Agent)带来了巨大的机遇。 当一个代理处理实时任务,例如接听电话时,它既需要快速响应,又要保持准确性。这是一个典型的场景,需要同时运用快思考和慢思考。 我的方法是在“执行者(Executor)”背后设置一个“策略制定者(Strategist)”。执行者负责“快思考”——即时的、当下的反应,而策略制定者负责“慢思考”——更深入的分析和规划。 这是我正在构建的 AI 代理的核心设计。你明白我的意思吗?
1作者: mmmehulll7 个月前
大家好,我构建了这个工具,想和大家分享一下,它是免费使用的,可能会对你们有所帮助: <p><a href="https:&#x2F;&#x2F;mem-x.vercel.app" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;mem-x.vercel.app</a><p>GitHub: <a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;MehulG&#x2F;memX">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;MehulG&#x2F;memX</a><p>memX 是一个用于 LLM 智能体的共享内存层——有点像 Redis,但具有实时同步、发布/订阅、模式验证和访问控制功能。<p>智能体不再需要传递消息或遵循固定的流程,它们只需读写共享内存键即可。它就像一个协作白板,智能体可以在其中共同演进上下文。<p>主要功能:<p>实时发布/订阅<p>基于键的 JSON 模式验证<p>基于 API 密钥的访问控制列表<p>Python SDK<p>很想听听大家是如何在自主智能体之间管理共享状态或上下文的。
3作者: KangrooJack7 个月前
总的来说,我目前的策略侧重于增加初始资本。以下是我正在采取的措施: 我在澳大利亚的采矿业工作,即使是入门级职位,每周也能赚到大约 2000 澳元。就个人而言,我的税务居住地在巴拉圭。至于企业结构,我还在考虑是设立格鲁吉亚的有限责任公司(LTD)还是爱沙尼亚的 OÜ。如果我发现位于伯利兹的公司在亚洲或欧洲市场更具信誉,我可能会选择这条路。 设立所有东西——包括个人和运营方面——的估计成本约为 10,000 美元。自 2022 年以来,在巴拉圭获得税务居住权变得容易多了。如今,你可以通过一家专业机构办理,费用约为 4,000 美元。他们还提供一个临时居住地址,这是提交文件所需的。对我来说,这一点有点障碍,因为我最近搬到了澳大利亚。自己办理大约需要八个月的时间,而且你仍然需要在巴拉圭待至少 3-4 天才能找到并租一套一居室公寓。 方案 A 利用我的采矿工资通过公司结构投资于股票或股票 ETF,遵循平均成本法,并利用复利。 重点是选择累积型基金——那些再投资利润的基金——而不是分配型基金。 目标不是资本收益,至少不是主要目标,而是建立可用于向银行或金融机构申请贷款和抵押贷款的金融资产。 方案 B 一旦我有了抵押品,我将用它来获得融资并购买实物资产——房地产或高价值商品——采取务实、稳健的方法。 逐步进行: 购买房产 出租 最初专注于学生公寓,以获得稳定的需求 稍后转向高端市场,并瞄准更专业的租赁领域 例如,在阿尔巴尼亚,你可以用大约 11 万欧元建造一些非常有吸引力的东西——特别是如果你对设计有很好的眼光。 假设采矿收入保持稳定(这是整个计划的基础),只要我妥善管理风险并保持稳健的偿债能力,我就可以承担多笔贷款。 你只需要一套房产就可以开始并积累经验。两套意味着你开始认真对待了。当你拥有三套时,你就不再是新手了。 就我而言——由于我将出租这些房产——关键是要确保租金收入在明确定义和预先计算的时间范围内覆盖债务。这创造了一个自融资系统。 我对此并不感到压力。真正的挑战只是最初的规划和结构。至于意外事件,我已经准备好应对它们了。 有人有兴趣讨论这个吗? 或者有任何关于在哪里与有类似心态和抱负的人联系的建议吗?
13作者: sirbread7 个月前
我做了个“sink”。它是一个简单的小工具,可以在两台设备之间持续同步文件夹。没有云,没有邮件,没有U盘,没有那些乱七八糟的东西。<p>它只使用你的本地WiFi。在你的机器上运行它,让它们互相信任,就搞定了。如果你同时编辑了同一个文件,它会处理冲突并保存两个副本。<p>献给那些只想把文件从A点传到B点,又不想麻烦的人。希望它能让你的生活少一点烦恼。<p>GitHub: <a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;sirbread&#x2F;sink">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;sirbread&#x2F;sink</a> 二进制文件: <a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;sirbread&#x2F;sink&#x2F;releases&#x2F;tag&#x2F;v0.1">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;sirbread&#x2F;sink&#x2F;releases&#x2F;tag&#x2F;v0.1</a>