过年了

刚刚才发现买的是浦东不是虹桥的票，sb了…

昨天被nihui老师当面翻出了这张上古图片
我自己都要翻半天

https://fixupx.com/stv_lynn/status/1844702657757519930?s=46

FixupX

Steven Lynn (@Stv_Lynn)

我来了！欢迎报名

Quoting Dinah (@dinah_zhang)

10.26来上海参加我们的开源圆桌，能看到 @wey_gu @Stv_Lynn @repsiace @yinmin1987
报名传送门 https://www.slidestalk.com/m/2101

https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-sdk-cpp-v3/issues/7

震撼首发

GitHub

你们任总知道华为云的业务这么辣鸡吗? 😅 · Issue #7 · huaweicloud/huaweicloud-sdk-cpp-v3

华为的 14级 15级 16级们, 你们写的 SDK, 自己用过吗! 问问自己, ReadMe 写成以后是不是再没更新过? 没写过 bash 或者 pwsh 吗? 你用 // 表示注释? cmake -DCMAKE_POSITION_INDEPENDENT_CODE=ON .. // 用以生成动态库 再不济自己复制黏贴跑一下看看有没有报错呢. 示例代码使用未声明的变量: 杂鱼! GCC 都比...

路边看到辆cybertruck

大型项目里i18n简直是大坑

在刚刚发布了 republic v0.2.0 ，一个派生自 lightning-ai/litAI 的最小 agent 框架。在几个月前，它的 0.1.0 版本其实是一个 prompt 模板引擎，支持插入代码片段完成拼接等任务。

我希望能够在这个项目中探索关于之前关于无尽的打孔纸带设计时候的一些想法，所以第一时间的改造集中在提供 tape/anchor/handoff 语义之上，在这个过程中我只做最后设计的决策，实现由 codex 完成，代码调教最终由我前段时间上线的 https://github.com/psiace/skills 中的 friendly-python 完成。最后也会先以自己/朋友项目循环利用的形式做一些端到端的验证和改进。

或许能够有一些有趣的实践沉淀下来，或许不会，反正总归人还是应该投入精力在创造上。昨天和漩涡聊天，『一切的恐惧都来源于火力不足』，至少现在火力的焦虑没有了，可能验证怎么样高质量地稳定出货是一个比较有意思的事情。

项目地址：https://github.com/psiace/republic/
前情提要：https://psiace.me/zh/posts/reinvent-the-punch-tape/

看到元宝神操作之后的豆包现状

达成成就：在第二天下班
好消息是项目快生了，亲手精雕细琢一点点变可用还是很兴奋的

调 Agent 比调人要快
https://fixupx.com/ixiaowenz/status/2017888306173038799?s=46

FixupX

Xiaowen (@ixiaowenz)

最近阅读了不少 SKILL 描述。

SKILL里的每一个流程节点、每一条判断分支，都是聪明人用血泪换来的最优解。

他们愿意对机器迭代一千次，却对人类说一次就累。不是不想教，是教了也不学，学了也不用，用了还问你"为什么要这么麻烦"。

💰也是护城河
当你还在为马斯洛夫需求底下几层忙活的时候就很难做出现象级产品

最近因为前同事突然火了导致我的X突然多了一波虚空流量，甚至还有看黄的号私信，很无语

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有要用的可以点一下链接，9折折扣，目前用下来还没有 token 焦虑过，Max Plan 也比 Kimi 的便宜不少

Minimaxi

MiniMax-与用户共创智能

MiniMax 成立于 2021 年 12 月，是领先的通用人工智能科技公司，致力于与用户共创智能。MiniMax 自主研发多模态、万亿参数的 MoE 大模型，并基于大模型推出海螺AI、星野等原生应用。MiniMax API 开放平台提供安全、灵活、可靠的 API 服务，助力企业和开发者快速搭建 AI 应用。

最近写各种项目 + 跑 OpenClaw 非常烧 token，算下来也是不少钱

GPT Plus 每个月都续 - 20刀
MiniMax Coding Plan Max - 119元
Kimi for Coding - 49元 这个月试试水
GLM Coding Plan - 好像 49 元
Windsurf - 15刀 偶尔用用
Trae - 订了没怎么用，多少刀忘了
研发经费 跑 Opus - 每周 100 刀

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#优质博文 #AI #前端
Vercel 的最新研究表明，在针对 Next.js 16 开发的最新评估中，他们发现将 8KB 的压缩后的文档索引塞进 AGENTS.md 文件比使用 skills 效果更好，因为 skills 无法可靠地触发。

原文如下，还挺符合直觉的。

我们原本以为技能测试能够解决编码代理学习框架特定知识的问题。但在构建了专注于 Next.js 16 API 的评估系统后，我们发现了一些意想不到的情况。

直接嵌入 AGENTS.md 中的 8KB 压缩文档索引实现了 100% 的通过率，而即使有明确的指令告知代理使用技能，技能的最高通过率也仅为 79%。如果没有这些指令，技能的表现甚至不如完全没有文档。

AI 编码代理依赖于会过时的训练数据。Next.js 16 引入了诸如 'use cache' 、 connection() 和 forbidden() 等 API，而这些 API 并不包含在当前的模型训练数据中。当代理不了解这些 API 时，它们会生成错误的代码或回退到旧的模式。
反过来也可能出现这种情况，即您运行的是较旧的 Next.js 版本，而模型却建议使用项目中尚不存在的较新 API。我们希望通过让代理访问版本匹配的文档来解决这个问题。

author Jude Gao Software Engineer, Next.js

Vercel

AGENTS.md outperforms skills in our agent evals - Vercel

A compressed 8KB docs index in AGENTS.md achieved 100% on Next.js 16 API evals. Skills maxed at 79%. Here's what we learned and how to set it up.