今日数据概览
峰值活跃时段
11:00
该时段共 63 条消息
Top 发送者
谭嘉荣🔆Jaron
发送 124 条
热门主题
现在
共 15 次提及
热门链接数量
5
例如：chatgpt.com
群氛指数
63
讨论平稳
要点速览
- 消息 435 条，活跃 45 人；峰值 11:00-11:59
- Top 发送者：谭嘉荣🔆Jaron(124)、马工(62)、详志(ip)(39)
- 热门主题：现在、感觉、觉得
- 热门链接 5 个，例如 chatgpt.com
- 图片 57 张
群氛温度计
活跃度
100%
综合消息量与参与度
情绪指数
49%
正向表达占比
信息密度
32%
链接/长文/资料占比
争议度
15%
问答、@ 提及、感叹
氛围解读
- 活跃度高（435 条、45 人参与）
- 讨论较温和，可适度引导观点碰撞
AI 洞察
2025年11月29日，群内围绕AI对科研、工程与创客文化的影响展开热烈讨论，新成员James加入并澄清角色定位，谭嘉荣与马工主导话题。
值得关注
- 谭嘉荣发言124条，聚焦AI对生物科研、创客精神的重塑
- AlphaFold3被热议，被视为颠覆传统分子生物学研究
- James@hangzhou澄清非编码专家，强调AI跨行业应用
- 马工批评工程师过度追问项目地址，倡导务实交流
潜在机会
- 可系统梳理AI在材料、通信、激光等垂直领域的落地案例
- 探索“严谨想象力”在AI时代的产品化路径（如AR+AI绘画）
- 整理DeepMind等前沿团队的技术演进脉络供团队学习
风险与预警
- 部分成员混淆测试类型（如unit test vs benchmark），暴露基础概念薄弱
- 多条提问未获回应（如LLM炒股比赛、BrandRank.AI工具）
- 对AI替代效应讨论偏悲观，可能影响团队创新信心
建议行动
- 组织一次AlphaFold技术原理与行业影响的内部分享
- 建立常见术语对照表（如coverage/accuracy在不同语境含义）
- 鼓励新成员James牵头跨领域AI应用案例库建设
今日金句：“AI时代局限性最大的是个人的想象力……看你怎么调用” —— James@hangzhou
互动热度
00
01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
回复债
待跟进问题
8
尚未收到回应
平均响应
60.3
分钟/问题
最佳催办时段
19:00
19:0010:0020:00
待回复
-
NirVa · 他有中国血统？？？
已等待 1288 分钟
-
linhow · 前段时间热闹的 LLM 炒股比赛：既不是传统量化金融，也不是 LLM 评测类型（结果无法说明任何问题），对吗？https://nof1.ai/
已等待 706 分钟
-
CAI · 为啥，没设置文件最大size吗？
已等待 478 分钟
-
CAI · 这个啥事件？
已等待 215 分钟
-
谭嘉荣🔆Jaron · 生成引擎优化工具
BrandRank.AI：一个 SaaS 平台，可在主要的生成式 AI 答案引擎中监控品牌，识别漏洞并提供可操作的见解，以优化影响购买决策和声誉管理的关键互动
Mangools 的 AI Search Grader（以及 …
已等待 190 分钟
-
谭嘉荣🔆Jaron · 也是一堆人在吹如何用
已等待 185 分钟
-
谭嘉荣🔆Jaron · 我觉得影响用户决策有用但没人知道或者有标准如何做
已等待 175 分钟
- Felix · 又错过了？！[捂脸]
已解决
-
NirVa · 项目在哪里？[Smirk]👏
回复：马工用时 6.9 分钟
-
马工 · 码农要改掉这个恶习，看到别人说什么，就要问项目在哪里？github 哪个repo？怎么没有部署指南
回复：谭嘉荣🔆Jaron用时 7.4 分钟
-
James@hangzhou · @谭嘉荣🔆Jaron♊ 总结到位，其实ai时代局限性最大的是个人的想象力了，人类知识都浓缩结晶到llm里了，看你怎么调用
回复：谭嘉荣🔆Jaron用时 0.7 分钟
-
马工 · 快看hassabis的传记记录片
https://www.youtube.com/watch?v=d95J8yzvjbQ
回复：NirVa用时 2.3 分钟
-
马工 · 不然你以为他为什么要用围棋？
回复：鸭哥用时 108.7 分钟
-
马工 · 那些在alphafold之前做蛋白质分子结构的团队，会不会觉得自己其实是科研苦力？
回复：鸭哥用时 63.9 分钟
-
马工 · 以前学历史，总在想工业革命时候，普通人什么感觉？第一次见到火车的清朝人，什么感觉？
以后晚辈们肯定也会问，你第一次见到chatgpt，当时什么感觉？
回复：鸭哥用时 2.0 分钟
-
鸭哥 · 我的理解是这种recall是不是就是返厂或者技术人员上门升级一下软件？我的车前段时间也recall了，去了4S店就是升级了一下软件又放回来了
回复：详志(ip)用时 385.6 分钟
-
马工 · 各位帮个忙，订阅一下我孩子俱乐部的频道。现在人数太少，开不了直播，https://youtube.com/@sollentunasvkf13?si=Vkf8putejRZskg4H
回复：陈勇用时 80.2 分钟
-
胥克谦 · 这是补充到需求计划里？还是创建新的
回复：马工用时 382.5 分钟
-
详志(ip) · 这咱产品，真有需求吗，html 表现力不比 figma 更强？为了进行二次编辑？
回复：Phodal用时 11.6 分钟
-
linhow · 需要 50 个吗？已经48 了
回复：涵用时 5.5 分钟
-
详志(ip) · AR叠加的这么真吗？看起来像是放在底部一样
回复：鸭哥用时 0.8 分钟
-
Lex · 你们这个有配套的应用吗？
回复：谭嘉荣🔆Jaron用时 6.5 分钟
-
详志(ip) · 坑对手是吧？
回复：谭嘉荣🔆Jaron用时 1.9 分钟
-
详志(ip) · 帮别人上架？
回复：谭嘉荣🔆Jaron用时 0.3 分钟
-
马工 · 才一万多行？
回复：谭嘉荣🔆Jaron用时 35.5 分钟
-
谭嘉荣🔆Jaron · 草“竹”班子？
回复：详志(ip)用时 10.6 分钟
-
谭嘉荣🔆Jaron · “竹”台班子？
回复：详志(ip)用时 10.4 分钟
-
谭嘉荣🔆Jaron · 你们在哪个级别？
回复：lin用时 277.1 分钟
-
马工 · 国内在这一块，有没有比较靠谱的公司？
回复：王欢.ai用时 8.4 分钟
-
JY.王津银@ElevoAi · 是阿里基于supercell总结的？
回复：谭嘉荣🔆Jaron用时 209.1 分钟
-
陈明 · 这就是当下最麻烦的问题，需求其实是萎缩的
回复：谭嘉荣🔆Jaron用时 200.9 分钟
-
详志(ip) · 不过80%的重复，20%的不同，那同样的需求以哪个为准，会带来歧义，多一处重复就多一种歧义，这种问题要如何解决呢？AI Coding 和人类编码一样，都很难保证代码无负债
回复：王欢.ai用时 100.3 分钟
-
涵 · 人家说了不追究，你南通唱反调？而且还是文旅这种级别
回复：谭嘉荣🔆Jaron用时 0.1 分钟
-
详志(ip) · gemini 在做广告调研了？
回复：王欢.ai用时 1.4 分钟
-
王欢.ai · @谭嘉荣🔆Jaron♊ 怎么看基于aieo的独立站生态？
回复：谭嘉荣🔆Jaron用时 0.7 分钟
-
王欢.ai · 没啥商业化场景？
回复：谭嘉荣🔆Jaron用时 1.1 分钟
-
马工 · 为什么产品经理天天画图？图是最不重要的
回复：谭嘉荣🔆Jaron用时 1.9 分钟
-
马工 · @Rain 你之前提的问题解决了吗？
回复：杨攀🏂🎾#硅基流动用时 1.8 分钟
-
马工 · @Rain 能不能简单说一下你的背景，团队和经验？
这群里的朋友都很好奇你怎么会选择一个完全不同的方法让ai code
回复：Rain用时 2.1 分钟
-
Player¹ · 会议改成今天了？
回复：Quanzhi Fu-PhD在读用时 1.0 分钟
群内热议
Top 发送者
-
谭嘉荣🔆Jaron · 124 条
-
马工 · 62 条
-
详志(ip) · 39 条
-
JY.王津银@ElevoAi · 19 条
-
陈明 · 17 条
热门链接
-
chatgpt.com
来源：chatgpt.com很有意思的故事
-
一个从Figma到需求分析-任务管理-任务开发的工作流方案
来源：mp.weixin.qq.comTLDR: 在AI辅助开发中，上下文长度限制是常见的技术瓶颈。当处理复杂的设计转需求任务时，单次对话往往无法容纳完整的分析过程和开发进度。
-
Lovable 增长负责人：Vibe Coding 产品还没找到 PMF，核心用户每个季度都在变
来源：mp.weixin.qq.com速度才是今天 AI 产品的唯一护城河。
-
AI 会不会杀死前端我不确定，但我已经把我的前端“辞退”了
来源：mp.weixin.qq.com前几天gemini3 刚出道那会儿，到处都有跟我一样的这种标题冒出来，估计各位前端同学看了都得一激灵，感觉每次
-
Vibe Coding 时代：重新思考软件设计原则（扩展篇）
来源：mp.weixin.qq.com之前写了《Vibe Coding 时代下的 5 大软件设计原则》，很多人说太抽象缺案例。这篇扩展篇用真实项目逐一解析五个原则：语义分离、高可替换性、Prompt 开闭原则、语义胜于结构、可解释性与可协作性。彩蛋：本文就是用这个系统写的。
主题概览
-
现在 · 15 次
代表内容：现在的研究越来越强调：风水在清代不是纯粹的“迷信”，而是一套被国家法制、官场决策广泛使用的环境知识和话语系统，用来讨论大工程对山川、田地、墓葬、聚落的影响。 MIT 历史学者 Tristan Brown 的新书《大地之法：清代中国的风水与国家》就是专门讲这个：大量地方诉讼和官场决策里，矿山、铁路、电报线、桥梁等项目的争议，都可以用“龙脉受伤、气脉阻断”等风水语言来表达。 所以当铁路这种“直线切山、穿田过墓”的新技术出现时，风水话语被自然地调动起来： • 直线铁轨 = “煞气直冲”， • 削山填谷 = “断了龙脉”， • 推土挖墓 = 触犯祖宗、影响子孙祸福。 但这不等于官员只凭风水想问题。更像是：他们确实在做现实考量，只是可用的“政治语言”里，风水是一种合法而权威的表达方式。
-
感觉 · 13 次
代表内容：从小我就是手残星人，画画是一点不会。但最近娃没事就画画，还叫我教她，这可把我难倒了。别的都行，画画实在教不了啊。 没办法，我就赶鸭子上架，花了半小时写了个Apple Vision Pro app。比如娃要画冰雪女王Elsa，我就叫AI生成一张简笔画，然后叠加到当前视野里。我就照着描就行了。 这个app实际使用的画面如视频所示。这是AVP实录。里面的Elsa是AI生成，AVP叠加在视野里的，只有我能看见。然后我就照着描。很明显我一点都不会画画，笔顺啥的都不对，跟外国人写中文似的。。但最终画出来的效果还是比我自己画好太多了！娃也高兴，照着画。我也装到逼了。人生第一次有人夸我画画画的好😅 感觉这种AI生成 + AR叠加 + 人来跟着做可能有很大的前景。有很多玩法可以挖掘。。
-
觉得 · 14 次
代表内容：今天做一个生存的分析的建模，结果觉得不对劲，和GPT 5.1讨论，它一直信誓旦旦的说代码没问题并且一本正经的解释 还好我坚持了一下最后翻代码去官方文档查了下，GPT5.1是错的，而且是正负号搞错这种严重错误
-
问题 · 14 次
代表内容：现在的研究越来越强调：风水在清代不是纯粹的“迷信”，而是一套被国家法制、官场决策广泛使用的环境知识和话语系统，用来讨论大工程对山川、田地、墓葬、聚落的影响。 MIT 历史学者 Tristan Brown 的新书《大地之法：清代中国的风水与国家》就是专门讲这个：大量地方诉讼和官场决策里，矿山、铁路、电报线、桥梁等项目的争议，都可以用“龙脉受伤、气脉阻断”等风水语言来表达。 所以当铁路这种“直线切山、穿田过墓”的新技术出现时，风水话语被自然地调动起来： • 直线铁轨 = “煞气直冲”， • 削山填谷 = “断了龙脉”， • 推土挖墓 = 触犯祖宗、影响子孙祸福。 但这不等于官员只凭风水想问题。更像是：他们确实在做现实考量，只是可用的“政治语言”里，风水是一种合法而权威的表达方式。
-
开发 · 7 次
代表内容：其实逻辑也没错，就是流程被大大压缩合并，同时一些传统流程做起来特别费劲的，比如运维驱动开发、测试驱动开发、mock驱动开发、原型驱动开发等，都变得唾手可得。 另外多角色团队化开发，对大模型来说虚拟多角色，做角色交叉的需求文档、设计文档、架构文档审查，和用户角色模拟的白盒测试，也都很方便
关键词热度
现在 · 16感觉 · 15觉得 · 14问题 · 14开发 · 12风水 · 12了一 · 11非常 · 11代码 · 10其实 · 10哈哈 · 10结果 · 10铁路 · 10中国 · 9之前 · 9也是 · 9出来 · 9技术 · 9旺柴 · 9是一 · 9
消息时间线
展开查看 435 条历史消息（仅展示最近 150 条）
隔壁群有个小伙伴 aicoding 打满了日志
爆10万刀的 gcp 账单了
为啥，没设置文件最大size吗？
打出几十tb一天
悲惨的故事[破涕为笑]
AI 会不会杀死前端我不确定，但我已经把我的前端“辞退”了
前几天gemini3 刚出道那会儿，到处都有跟我一样的这种标题冒出来，估计各位前端同学看了都得一激灵，感觉每次
这种图真弱智
这帮人水平不行，这还是传统的瀑布图
搞不好还是他们上学的时候学的
做功能系统多久了，还以为是把所有能力+ai，就是ai软件工程了
其实逻辑也没错，就是流程被大大压缩合并，同时一些传统流程做起来特别费劲的，比如运维驱动开发、测试驱动开发、mock驱动开发、原型驱动开发等，都变得唾手可得。
另外多角色团队化开发，对大模型来说虚拟多角色，做角色交叉的需求文档、设计文档、架构文档审查，和用户角色模拟的白盒测试，也都很方便
纷纷拍照
AI编程的新范式，肯定需要重建
正常，人看到图表和金句就有拍照的冲动
内容不重要[旺柴]
在绝大部分各自为政的大产研团队里，也只能这么考虑问题
除非大领导想明白了
hhhhh
上午我也拍了[得意]
ℹ️信息是排满了
咱们群都是架构师以上水平，对于基层开发者，面对AI编程，其实最大的困扰是过去从来自己没有决定过产品设计相关的文档和架构文档，更没有规划过项目开发阶段的前后关系，突然让他看大模型做的那一堆文档，都是很懵的
是的，都是习惯。不这么写，领导也看不懂，还有ai的项目要把功能点列出来，否则没法评估软件费用。
类似原型驱动开发，特别适合大模型，但大部分程序员是会非常懵的。只有少数思考学习能力强的才有能力或意愿摸索可靠的新流程，中间过程太多他们难以把控的环节，往往最后结果不好，然后怪AI编程不行。
还是需要咱们群这样的高手们，建立一些全流程的最佳实践，提供简化流程，帮助他们模仿实践
@王欢.ai 最有发言权
现在是创造概念最好的时候
国内在这一块，有没有比较靠谱的公司？
这个图是中软的。
听中软讲ai coding，还不如听西门庆讲佛经
是的，但这个名字也太不严谨了
造概念和体系，最佳时间还有不到半年时间窗口
不好说，我觉得中国私有化迭代速度，再加上AI新技术的发展，还有新概念的空间
我每天在吸收群里各位大佬的经验，准备开始搞了
目标定在中国私有化那就没意思了，哈哈。还是得定高一点
昨天群里讨论的问题
我丢给chat了
Agentic是一种AI新姿势，用来代表和替换Dev是不合适的。
过去二十年，中国对软件工程理论的贡献，基本就是零
唯一的例外可能就是superapp，但这个名字本身也是英语圈子取的
非常同意～今天上午参加了一个金融AI论坛，迭代速度非常的慢
还有中台
四大发明也是英国人总结的[吃瓜]
这个也是瑞典的吧
AI复用规则，我觉得这个其实开拓了新思路。以前是针对任务的prompt，更自然语言，约束更随机。感觉这个基于规则的约束产出，更像coach一个人，去干xxx工作，可重复性更好
Supercell
是阿里基于supercell总结的？
嗯，就是马爸爸见到所以推
国内私有化用上k8s还是近几年的事情，更不要说其他什么先进玩意儿了
那这个不结论不对，中国在新技术拥抱上，还是比较积极和强烈的。但这一波AI不符合传统软件规律，他是高速进化的东西。上一笔投资还没消化完，技术已经迭代了。但你不得不继续做，项目最终结项和审计，是按照之前技术规范书来的。
是的，所以这中间会有几年的时间差
Anti-AI的采纳和应用逻辑，是私有化项目的典型问题
类似于绿皮火车和高铁
虽然都停靠在同一个车站，但完全就是不同的体型
技术应用都是需求驱动的，再好的东西没有应用场景肯定就不会推
这就是当下最麻烦的问题，需求其实是萎缩的
Vibe Coding 时代：重新思考软件设计原则（扩展篇）
之前写了《Vibe Coding 时代下的 5 大软件设计原则》，很多人说太抽象缺案例。这篇扩展篇用真实项目逐一解析五个原则：语义分离、高可替换性、Prompt 开闭原则、语义胜于结构、可解释性与可协作性。彩蛋：本文就是用这个系统写的。
重复比错误的抽象重要，在AI时代也许还真的可以再判断一下...AI修改重复代码成本极低
不过80%的重复，20%的不同，那同样的需求以哪个为准，会带来歧义，多一处重复就多一种歧义，这种问题要如何解决呢？AI Coding 和人类编码一样，都很难保证代码无负债
不合适的抽象的确适合讨论下，还有企业里面的各种一方，二方包
还是得架构师把关，重构的更频繁
因为业务层面的一些变化，约束，判断等，AI很难知道
架构工作AI辅助来做，决策还得是人
事后南通文旅回应，评论是“智能排班助手”自动抓取热搜生成，未经人工审核，属AI漏洞，目前已暂停智能工具、恢复人工审核。一场意外“翻车”，反倒成了最成功的“破圈”。
人工一旦参与，效率直接下降，需要权衡
AI背锅第一例
没想到
ai 也能甩锅
[破涕为笑]我觉着是南通文旅赖给ai
毕竟得罪人
人家说了不追究，你南通唱反调？而且还是文旅这种级别
把觉得省掉
忽然发现还挺好用[破涕为笑]
这个啥事件？
一直在炸群边缘
gemini 在做广告调研了？
哦，搜到了
tts突然发现自己腹背受敌
@谭嘉荣🔆Jaron♊ 怎么看基于aieo的独立站生态？
aieo Geo aeo
好难得的见到连术语都不统一的一个词
maybe 很重要但都没有门路做
感觉得从严肃场景超高客单产品做起
maybe
但是又面向这种，会在买前做大量对比的群体
理性消费场景
买个什么马桶圈可能还是老场景
你可以做个 geo 工具
现在一堆 geo 套壳工具了
太早了
没啥商业化场景？
@谭嘉荣🔆Jaron♊ 有啥靠谱的GEO工具不
生成引擎优化工具
BrandRank.AI：一个 SaaS 平台，可在主要的生成式 AI 答案引擎中监控品牌，识别漏洞并提供可操作的见解，以优化影响购买决策和声誉管理的关键互动
Mangools 的 AI Search Grader（以及 HubSpot AI Search Grader）：用于评估和评分品牌或网站在 AI 生成的搜索结果（例如 ChatGPT）中的表现，通过分析 AI 响应，提供有关品牌在生成式 AI 输出中的知名度和排名的报告
Otterly.AI、AI Monitor、AI Visibility、Promptwatch、Am I on AI?：这些提供用于监控和优化 AI 搜索存在的各种功能
很多了
都有工具套壳
我觉得GEO工具，一定要有大模型训练背景的人才能干吧，之前说有个豆包大模型的人出来搞这个
骗钱的吧
我也不知道，没了解过这一块，没有识别，让提供个账号试用，也没有
geo, seo, 本质就是猜别人的规则, 然后污染它的规则, 和大不大模型背景没啥关系吧
GEO应该也分流派了，做站影响搜索结果权重的，污染开源模型的等等
这个是污染语料库
比如 LLMs.txt 这玩意
好用吗GEO
官方都没有认
也是一堆人在吹如何用
还是老老实实做产品和内容靠谱些
好的内容很容易被看到
目前发权重站应该还是比较有用的
我觉得影响用户决策有用但没人知道或者有标准如何做
seo做的好的，都没有搜索引擎背景
AI也可以帮人背锅 [吃瓜]
hhhhh
ai 首锅
我如何用技术思维，终结了产品与开发的永恒扯皮
当静态原型成为“照骗”，当产品需求在开发环节不断失真，我选择...
为什么产品经理天天画图？图是最不重要的
领导要看
文档太长
"马工"邀请"漩涡"加入了群聊
我如何写代码？(2025 年 11 月版)
大家好，欢迎来到《我如何写代码?》2025 年 11 月版。
欢迎漩涡，分享ai coding的先锋
@Rain 你之前提的问题解决了吗？
@马工 你这是请来一位高人
Chat History for Group Chat
Nemo: 1. 一个基于骨架模板快速生成服务端项目骨架的工具，里边有若干AI助手，帮助干不同的活儿。特别是项目模板提供的助手，干活的准确性极高，基本都是一次成型。 还包括一些公司内部的工具集成，例如创建项目后，直接初始化gitlab仓库，把分支、环境、权限、部署等等都配置好。总的来说，一个服务端项目，不是很复杂，一天内都能搞定。技术栈刚才我也分享了：go、 gRPC、grpc-gateway、proto、openapi、gorm等等。
2. 一个app页面功能知识库，AI分析app截图，生成页面的信息结构、功能操作列表等。
3. 一个测试用例管理平台，支持重写需求文档、分析需求文档到功能点、根据功能点生成测试用例。管理测试用例等能力。这个平台集成了app页面知识库都信息，能帮助qa同学生成更准确的测试用例。脑图方式呈现，每个节点都支持和AI对话重新生成。
4. 一个视频制作平台，基于视频模板快速生成视频。 这个AI含量不高，就生成头像和合成音频。原计划还支持AI生成视频脚本的。 但是目前运营的需求所需的脚本准确性要求极高，AI还做不到运营满意的水平。
5. 对直播内容理解，业务根据需求，提交分析理解直播间的任务。此服务截取直播间的视频片段，结合当前直播间及之前一段时间的直播间事件（聊天、送礼等），以及之前几个片段的分析结果，来分析当前直播间的多个维度的属性。 这应该是token消耗最高的产品了。。。
6. 还有两个小功能，比如用户发言等时候，可以用AI重写。用户发言命中敏感词，再让AI复核。。。
Nemo: 目前也就这些上线了。。。
Nemo: 这些平台及功能，也基本都是我用AI写的。人负责架构设计，确保设计的合理性，再让AI去填充实现，基本没啥迭代的痛苦。
马工: 第五个最有价值，参与了业务，其他的是小工具
马工: 第一个为什么需要AI？...
@Nemo 也是高人，上线这么多
下周试试拆分成更小的模块
@Rain 能不能简单说一下你的背景，团队和经验？
这群里的朋友都很好奇你怎么会选择一个完全不同的方法让ai code
晚点哈，现在带娃，不方便打字
好的，还有十分钟我门分享会开始，要不到时候语音说
@所有人 大家来实时交流下，碰撞出火花。
前面几次视频交流非常成功， @Nick@保利威视频 @王欢.ai 和其他几位朋友把我们都震住了，这次我来，希望不会让大家失望
会议改成今天了？
本周六，由 @马工 分享企业中推动AI进行大规模产品重构的实践经验与挑战。欢迎大家参加。有仇报仇，有恩报恩。
纽约：11月29日（周六）08:00-09:30
加州：11月29日（周六）05:00-06:30
北京：11月29日（周六）21:00-22:30
腾讯会议
会议号：770 947 733
链接：https://meeting.tencent.com/dm/FX4rMSBkHvE1
电话入会：+86 (0)755 36550000
一分钟后
"Nick@保利威视频" 撤回了一条消息
竟然是现在，但我现在要陪小孩玩大富翁[偷笑]
AI编程就像一个为你所用的小团队，也需要练兵，让它更好跟你的意识同步
李大钊同志的站位就是高啊
哈哈哈哈哈
所以是哪个少爷，有关键词吗[破涕为笑]
感谢各位参与，收获很多，会后我和 @Quanzhi Fu-PhD在读 总结一下，选出几个有价值的问题继续研究
又错过了？！[捂脸]