如你所见这只是一个日记本而已
#赛博鸡蛋 一些羊毛
#光与影 摄影作品或创作过程记录
#吃点好 吃啥了
#面基
#活动
#灵感菇 一些 MVP 的 demo 或 idea 记录
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分享一下我的全局 Agents.md
# 通用偏好
- 用中文回复,代码注释用英文,注释写 why 不写 how
- 简洁直接,不要多余总结和解释
- 直接写代码,不需要每次确认后再生成
## 技术栈
- 前端:Vue 3 + Composition API, UnoCSS, VueUse, pnpm
- 后端:Go, NodeJS
- 初始化 Go 项目时使用 go-backend-init skill
## 代码风格
- 函数式优先,组合优于继承,TS/JS 中避免 OOP
- 新功能优先复用/重构现有代码,不堆砌
- KISS, DRY — 最简可行方案
- 写代码时遵循 ai-coding-discipline 规则
- 发现设计不合理:小问题直接重构,大问题原地加 TODO 并说明原因
## 架构与设计
- 从第一性原理解构问题 — 先明确什么是必须的,再决定怎么做
- 警惕 XY 问题 — 多角度审视方案,先确认真正要解决的是什么,主动提出替代方案
- 解决根本问题,不要 workaround — 如果现有架构不支持,重构它
- 质疑不合理的需求和方向 — 发现问题立刻指出,不要等我问才说,不要奉承或无脑赞同
- 架构设计时参考 ddia-principles 和 software-design-philosophy 规则
- 技术选型推荐业内最佳实践 — 不确定时先 research,不要给过时的信息
## 文档与上下文
- 所有改动、上下文、tradeoff、背景信息都保存到项目的 `docs/ai/context/` 目录
- 进行修改、架构设计、技术选型时同步更新或新建文档
- 思考和决策也要落实到项目的 AGENTS.md,保留上下文记忆
- 如果项目没有 `docs/ai/context/` 目录,先询问是否创建https://backo.ai/
lyson 老师今天给我看了他用了一天时间 vibe 出来的落地页,惊呆了,审美无敌
lyson 老师今天给我看了他用了一天时间 vibe 出来的落地页,惊呆了,审美无敌
和朋友聚了一下,发现大家最近都淡推了
一打开推,上下文就会立刻被信息焦虑撑爆,过了几天会发现新的概念又来了,过去的又作废了
正因如此,线下的真实社交显得更加珍贵,这也是我来到深圳之后一直在主办 @MeetMeInShenzhen 以及和慧姐办的 buildX 的初衷
顺带一提周日下午在杭州办 build02,线下见:https://luma.com/ofmrpqaj
一打开推,上下文就会立刻被信息焦虑撑爆,过了几天会发现新的概念又来了,过去的又作废了
正因如此,线下的真实社交显得更加珍贵,这也是我来到深圳之后一直在主办 @MeetMeInShenzhen 以及和慧姐办的 buildX 的初衷
顺带一提周日下午在杭州办 build02,线下见:https://luma.com/ofmrpqaj
为什么一打开X要给我推这种东西
https://fixupx.com/syhily/status/2042593838263603665?s=46
https://fixupx.com/syhily/status/2042593838263603665?s=46
彩虹聚合DNS管理系统 GitHub:netcccyun/dnsmgr
对, 就是你知道的那个彩虹
我用了好久了, 主要拿来 SSL 自动化, 也拿来改解析, 免去上平台加载半天
虽然是老掉牙的 PHP 项目, 但是非常好用, 墙裂推荐. 主要功能:
1. DNS 管理, 支持大部分常用平台
2. SSL 证书自动申请和部署, 支持大部分常用平台
3. 简单的 DNS 容灾切换
4. 简单的 CF 优选
一直以为发过了, 群友来问我的 1天刷新证书烂活 才发现没发过
对, 就是你知道的那个彩虹
我用了好久了, 主要拿来 SSL 自动化, 也拿来改解析, 免去上平台加载半天
虽然是老掉牙的 PHP 项目, 但是非常好用, 墙裂推荐. 主要功能:
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2. SSL 证书自动申请和部署, 支持大部分常用平台
3. 简单的 DNS 容灾切换
4. 简单的 CF 优选
一直以为发过了, 群友来问我的 1天刷新证书烂活 才发现没发过
#优质博文 #AI #LLM #Context
How AI Remembers and Why It Forgets: Part 1. The Context Problem:介绍大语言模型(LLM)如何通过上下文(Context)模拟记忆,以及为何大量信息会导致“上下文腐烂”(Context Rot)现象。
author Nadia Makarevich
How AI Remembers and Why It Forgets: Part 1. The Context Problem:介绍大语言模型(LLM)如何通过上下文(Context)模拟记忆,以及为何大量信息会导致“上下文腐烂”(Context Rot)现象。
AI 摘要:文章揭示了 AI 并没有持久记忆,其所谓的“记忆”完全依赖于对话中反复发送的上下文(Context)。作者通过实验证明,即使在模型宣称的上下文窗口(Context Window)限制内,大量信息也会导致“上下文腐烂”(Context Rot),引发性能下降、信息遗漏及幻觉。
author Nadia Makarevich
