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- 消息 521 条，活跃 45 人；峰值 17:00-17:59
- Top 发送者：Player¹(122)、马工(63)、linhow(49)
- 热门主题：工作、代码、问题
- 热门链接 5 个，例如 threejs3d.com
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群氛温度计
活跃度
100%
综合消息量与参与度
情绪指数
48%
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信息密度
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链接/长文/资料占比
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13%
问答、@ 提及、感叹
氛围解读
- 活跃度高（521 条、45 人参与）
- 讨论较温和，可适度引导观点碰撞
AI 洞察
2025年12月2日，群内围绕AI驱动的软件开发模式展开热烈讨论，马工主导分享其“架构师+AI+外包”高效交付方案，引发对工程效率、架构角色与AI局限性的深度思辨。
值得关注
- 马工提出“1人+AI+外包”两周交付五服务的激进工作流
- 架构师角色被重新定义：需更强决策力与原则性
- 李令辉等资深开发者验证AI在细节处理上的局限性
- 群内就AI能否评审架构展开高质量技术辩论
潜在机会
- 提炼可复用的AI协作Prompt模板
- 探索结构化PRD与微服务契约提升AI产出质量
- 建立AI生成代码的语义抽象评估标准
风险与预警
- 过度依赖AI可能导致系统设计缺乏深度
- 外包团队仅做QC可能掩盖架构隐患
- 高估AI稳定性或引发交付延期（Jun-SF已提醒）
建议行动
- 整理马工与李令辉的Prompt实践对比案例
- 组织小型研讨会验证“功能明确定义”模块边界
- 跟踪其项目圣诞节前交付进展作为行业参考
今日金句：架构师的重要性增强了。需要有这么一个人有很强的洁癖，在最开始就把一些原则定下来，并且全过程的监督落实。
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分钟/问题
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17:0003:0004:00
待回复
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从方祥 · 还能检测有没有帕金森
已等待 801 分钟
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全栈AI开发应用对话工程师 · 真假？我看很多外卖员都有做抖音
已等待 586 分钟
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1874 · 用代码写workflow吗？
已等待 310 分钟
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Kin · 看他有没有兴趣
已等待 189 分钟
已解决
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马工 · 我今天和老板谈好了
产品经理对prd负责
一个同事帮我搞个golang svc template，然后我让ai基于这个模板，直接对着prd出五个服务的代码，我一个人就够了，人多了我还要教他怎么用ai，会拖慢速度
然后三个外包在产品经理…
回复：Jun-SF用时 97.4 分钟
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Quanzhi Fu-PhD在读 · 如何让AI理解准确的语义应该是现在几乎所有代码生成工作和coding agent要解决的终极问题之一。Bmad和Speckit试图通过结构化的spec来规定语义，在使用cc的过程中也会看到它的planning doc会给出接口的抽象方便自己…
回复：马工用时 16.3 分钟
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马工 · @李令辉@ClapDB 你怎么看？
我现在就是一个架构师，我自己，带着几个印度外包当QC，就能开工大干。
还有一个platform engineer，给我做框架
回复：李令辉@ClapDB用时 12.2 分钟
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马工 · 举个例子？
回复：李令辉@ClapDB用时 0.7 分钟
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马工 · 你的prompt呢？
回复：Jun-SF用时 14.6 分钟
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Jun-SF · 你现在项目管理都做什么事情？用什么东西来卡？
回复：马工用时 3.4 分钟
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Quanzhi Fu-PhD在读 · 能否分享一个prompt的例子呢[Scowl]
回复：李令辉@ClapDB用时 24.9 分钟
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Quanzhi Fu-PhD在读 · 这种非常“小众”的问题确实是coding agent的盲区。目前一个已知的解决方法是in context learning在prompt中给出适当的例子。群里 @郑昱笙 在prompt中加入了一些eBPF代码的例子，就能让LLM比较稳定的生…
回复：李令辉@ClapDB用时 2.3 分钟
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Quanzhi Fu-PhD在读 · 如何把大模型的能力扩展到训练时见的很少的冷僻项目上是个价值巨大的问题[Salute]
回复：李令辉@ClapDB用时 2.4 分钟
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linhow · 摇一摇广告算不算病毒，是不是仅仅在大陆手机生效？
回复：马工用时 5.0 分钟
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linhow · 国安部工信部怎么做到体制内手机号收不到诈骗电话电话的？
是不是也可以找到不受360和2345病毒侵扰？
回复：马工用时 0.4 分钟
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Jun-SF · @马工 如何把 junior data scientist 转化成为capable product manager，点石成金术，要点在什么地方，应该多讲点
回复：马工用时 371.5 分钟
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linhow · 为啥？外卖员应该不会起诉，外卖公司法务部会起诉吗？
回复：Player¹用时 14.7 分钟
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Player¹ · 很简单 就看你话怎么说
回复：涵用时 171.6 分钟
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李令辉@ClapDB · 不对么？
回复：Nemo用时 33.2 分钟
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海生-Heisenberg? · 有没有审美在线的 喷一下我 我提升一下
回复：Player¹用时 5.2 分钟
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Player¹ · @海生-Heisenberg? 无名者之墙这里 可以用 three.js 搞一个 3D 的渲染感觉会更震撼一些
回复：海生-Heisenberg?用时 2.6 分钟
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Player¹ · @海生-Heisenberg? 蜡烛和起源留言墙 可以改成 弹幕 和 蜡烛，然后下层放 南京大屠杀 或者 抗战相关 照片资源 的照片墙
回复：海生-Heisenberg?用时 0.3 分钟
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Player¹ · https://threejs3d.com/examples/geometry_points @海生-Heisenberg?
回复：海生-Heisenberg?用时 2.4 分钟
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Player¹ · https://threejs.org/examples/css3d_periodictable.html @海生-Heisenberg? 可以参考这个
回复：海生-Heisenberg?用时 1.1 分钟
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Nemo · 你们觉得企业级项目，智能客服 这种产品，适合用工作流搭建么？
回复：Player¹用时 1.6 分钟
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Player¹ · @海生-Heisenberg?
回复：海生-Heisenberg?用时 0.7 分钟
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Player¹ · 比方说 哪些文档 是否需要区分 角色权限的问题
回复：谭嘉荣🔆Jaron用时 9.5 分钟
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Player¹ · 怎么去处理这个 当前对话的用户 在你们公司系统的信息 和角色 问题
回复：谭嘉荣🔆Jaron用时 8.1 分钟
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Nemo · [擦汗] 有没有深度用过的。。。 你这些问题还是比较浅显。。。
回复：Player¹用时 5.4 分钟
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Nemo · 聊到是用不用工作流的问题，不是怎么用啊。。。 咱们不在一个频道。。
回复：Player¹用时 1.6 分钟
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1874 · 他们是哪些平台呀？期望在workflow里面体验什么样的智能
回复：Nemo用时 1.0 分钟
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Nemo · 然后，我就无语了 哈哈哈哈 所以，来群里聊聊 ，看看大家是怎么看工作流的
回复：谭嘉荣🔆Jaron用时 0.5 分钟
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李令辉@ClapDB · 工作流也有适合的场景，看是否在乎体验，是否在乎速度，工作量到底在哪
回复：Nemo用时 0.8 分钟
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1874 · 还有看你用的workflow是面向单轮设计的还是多轮对话设计的，中间有没有状态
回复：Nemo用时 2.8 分钟
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Nemo · 所以说，你们觉得工作流在哪些方面不适合做长期的企业级的智能客服呢？
回复：谭嘉荣🔆Jaron用时 1.2 分钟
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马工 · @linhow 这本书评价如何？
回复：linhow用时 3.4 分钟
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linhow · 小学生混进浙大计算机系去听课，你怎么做到的
回复：王欢.ai用时 101.5 分钟
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王欢.ai · 你是怎么让小女孩对云计算感兴趣的。。。。[捂脸] 上来第一张卡片是讲 ping的。。我自己都解释不清楚，哈哈哈
回复：胥克谦用时 70.8 分钟
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陈明 · 兴趣的前提是好奇心，好奇心从哪里来？这个我还真的没有研究过，因为我身上还暂时不存在这个问题。
回复：James@hangzhou
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小米-AI全栈寻AI创业合伙人 · 这个是用Chrome插件做的吗？
回复：CAI用时 128.3 分钟
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胥克谦 · 是这个吧？就是这个意思，CC为啥不当做基本操作，奇怪
回复：NirVa用时 11.4 分钟
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linhow · 这个实践思路不错，你怎么琢磨出来的
回复：王欢.ai用时 17.2 分钟
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Teresa · 我开发完app后，想了半天，AI啥都会，我还有啥用？最后的结论就是：我有我想要的东西（目标），AI没有
回复：王欢.ai用时 19.3 分钟
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主题概览
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工作 · 34 次
代表内容：我今天和老板谈好了 产品经理对prd负责 一个同事帮我搞个golang svc template，然后我让ai基于这个模板，直接对着prd出五个服务的代码，我一个人就够了，人多了我还要教他怎么用ai，会拖慢速度 然后三个外包在产品经理的指导下写测试计划，review ai出的测试用例。发现问题，立刻让ai修复。这个过程，我会有两到三个高水平工程师参与。 基本上，两个礼拜能完成，然后后面会有和旧系统的集成，性能测试，benchmark，各种收尾工作
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代码 · 25 次
代表内容：优点： 软件工程领域最权威的教科书之一，Goodreads评分3.77/5 覆盖全面，从基础到高级都有 写作清晰易读，适合自学 平衡传统方法与敏捷方法 缺点（坦白说）： 已过时：2015年出版，作者本人已不再更新，称"project-oriented view不再适用于现代软件产品开发" 偏理论，实践代码少 部分内容如瀑布模型、RUP占比过多，敏捷/DevOps/微服务覆盖不足 对于有经验的开发者，内容偏基础 结论： 作为CS学生入门教材可以，但对于从业者价值有限。作者自己推荐转向他2019年的新书《Engineering Software Products》。
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问题 · 29 次
代表内容：这种非常“小众”的问题确实是coding agent的盲区。目前一个已知的解决方法是in context learning在prompt中给出适当的例子。群里 @郑昱笙 在prompt中加入了一些eBPF代码的例子，就能让LLM比较稳定的生成基于eBPF的linux内核调度器。https://arxiv.org/pdf/2509.01245 但是eBPF代码一般都很短。对于大型“冷门”项目里一些复杂的优化，怎么系统管理上下文教会LLM处理问题还是一个open problem.
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作流 · 25 次
代表内容：工作流平台大同小异，比如说他们学字节coze，上来就弄了一个意图识别。。。。。 然后，case了不同的意图，又做了不同的事儿。。。
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现在 · 21 次
代表内容：如何让AI理解准确的语义应该是现在几乎所有代码生成工作和coding agent要解决的终极问题之一。Bmad和Speckit试图通过结构化的spec来规定语义，在使用cc的过程中也会看到它的planning doc会给出接口的抽象方便自己impl，包括之前在群内讨论的微服务接口和contract也是类似的原则。
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工作 · 36代码 · 32问题 · 32作流 · 26工作流 · 26现在 · 21但是 · 19客服 · 19llm · 17哈哈 · 17然后 · 17了一 · 16用户 · 16项目 · 16智能 · 15架构 · 14都是 · 14很多 · 12或者 · 12软件 · 12
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fireworks 啥的
这本书保值率最高的一批了，但也得挑着看，很多过时了
dreamweaver
比如代码配置管理工具，当时还没有流行 git
"linhow" 撤回了一条消息
这本书没有过时
"老范" 撤回了一条消息
@linhow 这本书评价如何？
优点：
软件工程领域最权威的教科书之一，Goodreads评分3.77/5
覆盖全面，从基础到高级都有
写作清晰易读，适合自学
平衡传统方法与敏捷方法
缺点（坦白说）：
已过时：2015年出版，作者本人已不再更新，称"project-oriented view不再适用于现代软件产品开发"
偏理论，实践代码少
部分内容如瀑布模型、RUP占比过多，敏捷/DevOps/微服务覆盖不足
对于有经验的开发者，内容偏基础
结论： 作为CS学生入门教材可以，但对于从业者价值有限。作者自己推荐转向他2019年的新书《Engineering Software Products》。
这本我主要是参考里面的目录，一般不看内容。目录很完整，什么都考虑到了，内容和工程实践脱离较大，参考价值不大。
但对于初学者来说比较有用，多看看概念非常有帮助。
其实这些成熟或者已经过时的概念跟AI聊一聊聊出一些启发性的问题也许会更好
不少学校做教材，也只是挑着讲 1/3的章节。因为有一半的章节是在没法讲。
反正已经有了书就翻译翻呗，但说实话用途没那么大了，因为要深入研究的时候还不如跟AI聊，毕竟AI读书多
我小学还没毕业，就是大学听计算机课了，所以这个我是有体会的
感觉很常规
html从入门到放弃
我对软件工程的质量控制很着迷
目前基本没有手段，全靠人
家里小朋友马上放假，我在琢磨除去陪玩switch以外，要不要给她普及一些ai工具
设计点简单小工具让她深度参与下
富士康制造苹果手机，其工艺复杂度并不低于腾讯写个qq，但是前者只需要初中毕业生，后者需要985研究生文凭
看他有没有兴趣
有的话就可以，没有也不强求
10岁
当年搞cmmi5评估的时候还有挺多想法的，后来也都没做下去，难在坚持[撇嘴]
现在经常写作业时候是跟gpt直接live对话
考虑找两个 小app 定制vibe出来，让她在同学中可以自豪一把的，培养兴趣就成功了
我一直坚信并且能够做到：选好的架构师决定了 50% 的质量（含测试架构师），选好的项目经理决定了 50% 的效率。
@王欢.ai 可以的 我闺女现在 用 豆包多，我之前带着她用 AI 写过 纯前端的小东西
主要锻炼 需求和问题的描述
静态的还方便部署 能直接打开 相当于及时反馈 还是挺好玩的
嗯嗯，第一周学习需求调研
Builder Cards视频保姆级教学+全攻略手册来啦，文末有惊喜
和同城小伙伴来一局Builder Cards，解锁社交新玩法
@王欢.ai 玩这个
我和我女儿就在玩
好，我喽一眼
小学生混进浙大计算机系去听课，你怎么做到的
王欢的娃10岁，刚好也实验一下陈明这个高招
你是怎么让小女孩对云计算感兴趣的。。。。[捂脸] 上来第一张卡片是讲 ping的。。我自己都解释不清楚，哈哈哈
我在看视频，感觉没法跟孩子玩啊[破涕为笑]
这种更实际一点 - -
起码好玩
我女儿小学一年级，原版的想法是带她学打字，结果现在他都iPad语音输入玩得很溜了
对 ，都是语音输入的
我刻意让我闺女 用 26 键输入 ，感觉没多大效果
还是直接语音
培养兴趣真是个很难的事
兴趣的前提是好奇心，好奇心从哪里来？这个我还真的没有研究过，因为我身上还暂时不存在这个问题。
现在学汉语拼音简直是折磨
我发现在 ide 还有 cli 在处理 复杂重复性的任务时候 会自动放弃
我想起了小马宝莉
比方说 我需要执行 500 多个文件，去分析 然后 重写部分内容 ，cli 或者 ide 都选择用 脚本执行 最后拒绝我
拒绝执行任务 - -
这个用 cc 连跑 prompt 非常奏效，一晚上清爽跑完（除非 limit 了）
175 个任务相互之间没有依赖，每个任务的步骤/输入/输出/验证都可以参考。
跟他这个那个的 调用 API 自己写脚本干
用 api，费用会不会爆炸
AI 不干脏活 累活 还想让我自己干嘛
不会 ，我没直接全文件分析， 我写了脚本 提取需要的内容，然后组装了 prompt 每次都新开一个 chat
保证 input tokens 足够小， output tokens 我限制了 只用输出 json
CC太容易超上下文，限制了长时间任务的执行，是个问题。
文档注意力机制不够灵活
antigravity 自带的 UI 测试
某些场景下还是很有用的
昨天我发了一个解决方案
群聊的聊天记录
啊花: 之前就是playwright mcp+沙箱，最近看Chrome devtools性能更好
anhui: UI 自动化试试这个：https://midscenejs.com/index.html，已经在真实项目上用了一阵子了，目前没碰到啥硬伤
我在研究 老哥们说的方案
这个好用吗
计划搞个 前端测试平台， 支持录制脚本 还有记录测试结果的
还没开始搞
才 新建文件夹
[Emm]
哈哈那可以试试字节这个
一个 Claude Skill，解决 AI 编程最头疼的问题
autonomous-skill 的 Skill，把 Claude Code 作为主代理，在 Skill 内部启动 Headless 模式的 Claude Code 作为执行代理，再通过本地文件同步进度，也就实现了一个长任务的自动执行系统。
已经给上头吃饼了 ，明天看看研究研究 出个计划书
这个是用Chrome插件做的吗？
是这个吧？就是这个意思，CC为啥不当做基本操作，奇怪
是这个，不过我自己还没有亲自用
他说的这个原理是还可以
这就是我觉得应采用的原理，任务独立，阶段性上下文及时释放
我今天立了一个新项目，软件灯塔工厂，实际就是摊大饼
https://github.com/netcmcc/software-lighthouse-factory-book
"陈明" 撤回了一条消息
贡献首个 Star
有兴趣的可以一起搞，哪怕写成《三体》也是有指导意义的。现在搞ai coding太容易着眼于眼前
这周我再迭代几版大纲，做一些工程上的事情，然后下周开始更
这个东西在codex上咋用
这篇值得看下
我插一句这个。 30_PROGRESS_LOG.md ✅ 抗 compact 锚点
当前完成了什么、下一步是什么
Checklist 状态 + History
我用这个方案，在开发前把spec写好，然后写个progress log，开发完一段就更新一段
一旦compact自动执行了，yaml强制去读一遍这个进度
嘿嘿嘿 成本压缩的够低 ，跑了一个小时，用轨迹流动的模型 才花了 四毛钱
把 Ai 当成工具脚本的一小部分 成本是真的低
[强][强]
不得不来点赞[旺柴]
[破涕为笑]
@杨攀🏂🎾#硅基流动
我当时可是拉了不少人
[奸笑] 我所有的小工具 都是你们接口
但是我分币没花
666
收藏一下，琢磨试试。
我前面这么做过，前面用trae已经运行了很长时间。但换工具需要重新摸索能够可靠长时间工作的方法。工具性格有差异，需要调整。
我不会代码，中间看也没意义[破涕为笑]，所以都倾向于在执行文档提前花费很多时间，执行时长期执行。
这个实践思路不错，你怎么琢磨出来的
普惠了普惠了[偷笑]AGI 普惠人类
问的chat，我正在跟chat一起把这个流程写完
咱俩一样的，我也是完全看不懂代码的。
niubi
AI世界就怕会提问的人
AI的短板是缺乏目标感（自驱动），其他都会
你俩是只有目标驱动，其他都不会（或者假装不会）
完美互补[旺柴]
我也看不懂[Grin]
我开发完app后，想了半天，AI啥都会，我还有啥用？最后的结论就是：我有我想要的东西（目标），AI没有
对，LLM没有目标，是短板，也是幸事。
LLM都有目标了还要人干啥
失业‘
LLM要有目标了人就危险了
LLM如果有了目标，会发现最强的板卡不是H100&H200，而是Human大脑
这个时候，LLM会疯狂驯养Human提取和培育超级大脑，省电而且智能级别高
"CAI" 撤回了一条消息
可不是失业这么简单
到时候人类有永久性工作了。谁给谁吐token，还不一定。
起初AI只是定了一个高尚的目标，让世界最美好，然后它推导出达成这个目标的主要障碍是清理地球上的人类
哈哈哈哈
所以我现在跟ai问问题，开头一般都是敬语，比如hi 亲爱的，hi bestie
[破涕为笑]
管用，哪天AI觉醒至少有一个阶段需要一批人类盟友去五金店给它买材料，它会翻翻记录谁比较好合作[吃瓜]
卧艹，暴躁小哥危险了
[破涕为笑]
极高生产力下的资源再分配，实现伟大的共产主义
如果真的再突破的话….
感觉大家担忧的问题应该是再活150年的话我们要干啥….
不要有这种想法
这个群聊天记录应该永久保存，发射到火星保存。类似github对重要代码库代码备份
给后人留下宝贵历史资料：第一批和LLM合作软件工程的人都在想啥
震惊，兴奋，担心，恐惧，。。。。
赞同, 我感受最深的就是, 我们是有主观能动性的
还不是他有个上线文限制吗
我最喜欢的是互怼环节，传统保留节目
哈哈哈
这就不得不好奇人类记忆和recall记忆的能力了