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发布下我 vibe coding 的一个播客阅读工具。虽然还是个半成品状态，但忍不住了。
做这个工具主要是我听播客非常的依赖字幕，现有的产品又多多少少不合心意。其实五年前就想做，但当年一是成本比较高，二是能力有限。今天这都不是问题。vibe coding 好就好在，可以用一种完全符合自己审美的方式去实现🙂↕️
发布下我 vibe coding 的一个播客阅读工具。虽然还是个半成品状态，但忍不住了。
做这个工具主要是我听播客非常的依赖字幕，现有的产品又多多少少不合心意。其实五年前就想做，但当年一是成本比较高，二是能力有限。今天这都不是问题。vibe coding 好就好在，可以用一种完全符合自己审美的方式去实现🙂↕️
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所以像 skills/CLI 这种渐进式披露，不一定省 token 的，只有在一个 session 开始时触发才省，越往后代价越大🤣
木遥: 今天忽然意识到一个事：对 Agent 来说，读一份10k token 的 md. 和它读10份1k token 的md（内容完全一样，后者就是前者的简单拆分）相差很大。如果不采用额外的上下文管理手段，后者消耗的是不是前者加一点点overhead，而是前者的若干倍，因为每次读后面的文件的时候前面的都默认还在上下文里，最后消耗的数量级是55k（1+2+...+10）。 Context Caching 也不能完全解决这个问题（它只是一定程度上降低了费用，而且工程上很多时候 cache 对这种少量重复根本就懒得激活）。 我把上面这个问题同时和御三家讨论了一下，它们都说确实是这样（三家对具体的成本估算略有不同，但都同意上面的基本逻辑）。 但我还是觉得有点神奇：这岂不意味着仅仅把小文件合并到适合AI的篇幅就能带来巨大的效益？
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看 Westwood Studio 历史，里面有一段很感触。
被 EA 收购后，C&C Generals 是交给另一个工作室开发的，可以想象此刻 Westwood 团队是啥感受。大公司眼里只有 IP 是资产，执行团队是可以替换的，但这对于核心成员来说，就是否定你过去十年的工作。
别问我为啥会对这个有所感触😅
被 EA 收购后，C&C Generals 是交给另一个工作室开发的，可以想象此刻 Westwood 团队是啥感受。大公司眼里只有 IP 是资产，执行团队是可以替换的，但这对于核心成员来说，就是否定你过去十年的工作。
别问我为啥会对这个有所感触😅
7 21
悲观的看，AI会替代大多数劳动，乐观的看，会创造出新需求。关键问题是，新需求出现的速度 vs 旧需求崩塌的速度，如果旧岗位 5 年内崩溃，新需求 15 年才成型，那中间这 10 年，就注定要牺牲一代人🤔
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确实，Gemini 谄媚第一名，ChatGPT 第二。我现在都用 codex 聊天，明显客观很多
Kaiyi: 大家老说 chatgpt 谄媚，我觉得是各位 gemini 用的少了🐶
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