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V2EX  ›  Zhuzhuchenyan  ›  全部回复第 1 页 / 共 15 页
回复总数  295
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@royzxq Vibe Coding 大体分为两种使用方式
Vibe 敏捷和 Vibe 瀑布,大体上就是模仿人类的敏捷开发范式或者瀑布流开发范式
许愿式开发就是 Vibe 瀑布但是不给出具体需求和约束,只给出结果的 Vibe 方式
昨天亲测支付成功,浦发银行 VISA + Google Play 支付,改免税州地址,全局美国 IP 代理,只需要发卡人名字正确就可以
13 天前
回复了 TimG 创建的主题 程序员 存储表结构 RAG 与 Skill 哪个更优?
@Dav1s 因为还有维护 llms.txt 的成本,所以每次框架大版本更新的时候都要重新检查是否更新了 llms.txt 。
对于不更改整体文档结构的小修小补,不涉及到 llms.txt 的更新频繁点也无所谓。
13 天前
回复了 TimG 创建的主题 程序员 存储表结构 RAG 与 Skill 哪个更优?
对于更新频率很低的文档查阅类的需求,现在我们团队都是统一用 https://llmstxt.org 提供的实践来让 agent 自行查阅了
更新比较勤的框架基本都自带了,例如
https://angular.dev/llms.txt
https://reactflow.dev/llms.txt
内网的话完全可以克隆一份当前版本的支持文档,在内网部署后更改 llms.txt 的链接即可
这套方案的优势就是不依赖外部工具,前提是文档本身质量很高,并且更新频率不能太高。
你如果按周限额统计的话
plus 一周 85 刀
一个月用满 340 刀
按 20 刀来算倍率就是 0.06

要是能经常用满周限额的话肯定是 plus 比中转便宜的
进去做工具和数据是吧,工具程序员和数据分析可是在游戏开发行业的鄙视链底层了
适合想转行的
使用 gpt5.5 medium 无法复现
https://i.v2ex.co/Rg2U8uxL.png
很多搞 GPU 租赁的平台
几个大的公有云都有 GPU 实例 B200 B300 都有
太贵的话,外网有很多小商家也做 GPU 租赁,都是按小时计费的,玩几天要不了多少钱就
6 月 30 日
回复了 ycyppq123 创建的主题 MacBook Air m5 macbook air 用什么散热器
小风扇对着键盘吹就行了
亲测能起到改散热 90%的效果
https://developers.openai.com/showcase
基本都是 demo 的程度
我们的实践是,对单个需求开发的 spec 不能被合入主仓库
由 spec 产生的代码本就是对 spec 的精细化翻译,如果团队成员无法从代码了解功能的话基本上过不了 review

我看你问题里说的可能是面向一整个系统的包含多个子项目和子任务的 spec ,这种我们一般不跟随 repo 走,有专门的团队化文档和其他工具维护整体规约和进度,同时暴露一些接口给 ai 工具参考调用即可

Spec 进入 git 管理还有一个问题是,我们必须要对 spec 进行维护。比如说功能 1 的 spec ,明天功能 1 变成了 1.1 ,我们要么增量添加 1.1 的 spec ,要么修改功能 1 的 spec ,对团队成员造成了额外的负担。有点像 ORM 时代每次数据库变更都要写的 migration 一样,
6 月 27 日
回复了 matthewgao 创建的主题 Claude Code ClaudeCode 稳定的美国出口 IP 都能被封
搜一搜 claude code 遥测数据都有啥你就知道了,ip 只是风控模型的一个维度罢了

- platform, platformRaw, arch, nodeVersion
- 终端类型
- 已安装的包管理器和运行时
- CI/CD 检测、GitHub Actions 元数据
- WSL 版本、Linux 发行版、内核版本
- 版本控制系统类型
- Claude Code 版本和构建时间
- 部署环境
- 运行时间、rss 、heapTotal 、heapUsed
- CPU 使用率和百分比
- 内存占用详情
- 正在使用的模型
- 会话 ID 、用户 ID 、设备 ID
- 账户 UUID 、组织 UUID
- 订阅等级 (max, pro, enterprise, team)
- 仓库远程 URL 哈希 (SHA256 前 16 位)
- 代理类型、团队名、父会话 ID
6 月 25 日
回复了 Dewchame 创建的主题 问与答 为什么 gpt5.5 连高考英语都能错这么多呢
@k4x7UW92WE8 你说那个 pdf 链接么,这个是我自己的源,公布出来更有信服力一点
6 月 25 日
回复了 Dewchame 创建的主题 问与答 为什么 gpt5.5 连高考英语都能错这么多呢
2026 年下半年了,还是请拥抱更好的 AI 使用方式,特别是对于牵扯到长文本图像识别的任务
使用 Codex ,以 2026 全国一卷为例子
1. 把图片卷子重写成 Latex 格式并检查,得到结果 https://rr.yyhutil.com/dataset/questions.pdf
2. 禁用联网工具完成卷子的客观题格式,输出同样是 Latex
3. 把答案复制到 codex 目录(不在 1 ,2 两步骤复制到目录防止作弊),根据答案批改,最终得到结果: https://rr.yyhutil.com/dataset/answers.pdf

最终答案
https://i.v2ex.co/4eq6KS2l.png

现在这个时间点最前沿基准模型的能力应付这种考试还是没有丝毫难度的,如果遇到问题,请首先检查自己使用 AI 的能力
HuggingFace 公开权重的模型:AutoTokenizer.from_pretrained(...)
Deepseek: https://api-docs.deepseek.com/quick_start/token_usage#calculate-token-usage-offline
gpt: https://platform.openai.com/tokenizer
豆包我还真没找到
苹果给果子芯片的耐温指标是比 Intel 时代更高的
配合上 MacOS 消极的风扇策略就会导致这个结果,特别是短时间突发负载基本不会动风扇
一般情况不会有问题,想自己调整的话装一个 macs fan control 手动控制就好
全栈还是要去外企
很多外企里的小团队的程序员基本都是全栈,讲 ownership ,一个人端到端负责一个或者多个小产品线
因为大家都是全栈所以面试主要考广度和项目,不会在一条路线上深挖
Cloudflare Tunnel 内网穿透到公网
不要钱
完美符合你的要求,毕竟网络抽风也没事
最近面的几家都对这个呈现开放态度
有一家手撕的时候明文告诉我可以使用 AI 插件,重点是看和面试官的交流
我反问的时候问了这个公司面试官关于 Vibe Coding 对面试流程的改变
他大概意思是,现在他们司技术面试更重点考察项目的真实经历,同时你能 Vibe ,他能 Vibe ,肯定也会挑更会 Vibe 的人
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