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William.AI
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💻世界500强AI开发
🐒达摩院facechain agent开发者
📝算法小学生
⛷️马拉松、滑雪
😈ENFJ ENTJ
William.AI
6天前
【Agent 计‮机算‬组成‮比类‬关系】

AI Agent (整体) = The Program (程序)
LLM = CPU (中‮处央‬理器)
Prompt = Instructions (计‮机算‬指令)
Context = RAM (内存)
Long-Term Memory = Disk Drive (磁盘)
Tools = I/O Devices (输入/输‮设出‬备)
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William.AI
11天前
刚开始跑半马的时候,被问到是被谁激励着呢?
大迫杰么,还是大正。
我说都不是,其实真正激励着我的是国家一级登山运动员、纪录片导演、极限旅行家 —— 峰哥亡命天涯。

所以第一次跑半马目标就是比这个老b登快。
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William.AI
17天前
非班时间的git记录
9月份在沉浸式恋爱
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William.AI
19天前
Claude Code 加载skill的时候把上下文加载到了用户提示词里,而不是系统提示词。挺有意思。
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William.AI
19天前
最近x上的独立开发者网红levelsio在中国旅行,其感悟先抑后扬,比较写实。

最开始是遇到了些麻烦,比如不能用x,revolut不能绑支付宝微信。然后充电宝没有ccc,安检被没收。

但是紧接着迎来一系列发现:

发现哈苏被大疆收购,想起沃尔沃被吉利收购,就像日本公司八十年代收购711 、哥伦比亚影业。
发现瑞幸门店和销量已经超过星巴克,但也发现西方人被拿来营销,标榜高质量。
还发现中国有自己的Lululemon 、alo,叫maia物美价廉。(maia我确实没听过)
发现酒店空调可以开到5度,
发现共享充电宝,觉得这模式如果发生在欧美会被偷走。

还有就是:
当求助在中国如何买肌酸的时候,有粉丝评论说自己2010年在上海吃坏东西(粉丝大概就是肌酸觉得太便宜了吧)
然后levelsio说那是十五年前的中国,现在非常不一样了。

11月17日levelsio还肯定了中国和美国的创业环境。
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William.AI
22天前
前两年读的孙子兵法,就是华杉解读的版本。
记着跪着读完的(当然更多跪的是孙子兵法这本书本身),印象最深的就是说兵法不要百战百胜,而要一站而定。
而且对于战争来说“善战者,无智名,无勇功”。打仗要是高筑墙,广积粮,缓称王;要“结硬寨,打呆仗”。是假如能够以十倍兵力围困,也尽量不要去攻打。

所以 华杉老师之前是诈降,然后这次是 有备而来吗?
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William.AI
27天前
我作为程序员的成就感是被codex破坏的。(我的体验是codex比cc好用)
最近开发项目,包括skill,mcp,livekit等技术不算简单。开发过程是我写技术方案给codex去读,然后等,codex执行完了我再去做验收,总是能实现的不错。现在真的不太需要我来写代码了。确实有种淡淡的荒诞感。

而codex咸鱼拼单18.5一个月,代码已经不值钱了,值钱的是写方案、做架构、爱思考和学习的人脑。

園長Brian: 老程序猿們可以很容易接受copilot和cursor,但是卻很難接受claude code 為什麼呢 因為claude code破壞了我們原本在工作中吸取的成就感,並讓我們原本寶貴的經驗,最佳實踐,語法習慣都變得一文不值! 我們的工作從「照顧好每個技術細節」轉變成了「奮力寫好小作文and send it to machine」 程序員的至少50%的工作可以直接把產品經理在issue tracking上的文字拷貝粘貼到claude code而完成 這使得產品經理距離做半個程序員只差「對命令行的恐懼」和「不知道編譯錯誤也可以拷貝至claude code」這兩米遠 這太難受了 提升效率人人願意,但這種革命性的巨變真的很難轉變過來 我只能說,可能有些人真的會被淘汰 ====== 以下是給攻城獅的建議 第一,心態顛倒過來,容易做的其實難做,難的其實容易 會編程的反而不敢嘗試,不會編程的,反正不會編程,全交給cc,出了問題只會歸因為溝通不到位,反而做得又快又好 既然失敗的成本是如此之低,為什麼不多嘗試呢 第二,工作時間一律開著cc,即使是你在寫代碼,也可以問cc問題,像pair programming 他有你的上下文,回答問題又快又准,我經常問他,xx功能在哪個文件第幾行?完成這個重構麻煩嗎?如果遇到邊界情況會怎樣? 時間久了,你倆就熟了,你就更放心讓他幹,手動檔慢慢過度到自動檔 第三,別怕溝通耽誤時間,因為cc比人細心,照顧細節的事反歸他不歸你 plan/develop/test,比重明顯變化了,你未來的時間都在做plan和test,所以,強迫自己更擅長plan和test吧 ====== 以下是給產品經理的建議 第一,學會git,這是你打入攻城獅內部的最硬核的部分,沒辦法繞過 第二,把事情說清楚的基礎是「取名字」 你要告訴cc,這個東西叫什麼,日後你們才能方便溝通。有點像那句老話,會取變量名的程序員一定是好程序員 第三,絕對不要學編程,反過來要cc把代碼解釋給你聽 第四(這條我一般不教別人),混用GPT 5 Pro做計劃,再把計劃粘貼給cc;或者把cc的計劃交給GPT 5 Pro修改,再粘貼回去,這將大大改變你的世界 好了 今天的我特別囉嗦,是因為我正在飛機上,沒網玩不了cc

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William.AI
1月前
用Sub agent解决使用MCP时加载过多tools到上下文的问题。

Manus的方案

Main agent:负责统筹和规划
Sub agent: Sub agent和主agent上下文隔离。Sub agent 只将处理好的结果返回给Main agent

Manus的策略是三层的架构,(目测也是类似于Sub agent的原理)

第一层 用function calling调用一系列简化的tool,这些tool会被加载到上下文,然后判断要使用哪些第二层,第三层的tool。因为把工具简化了,所以不需要加载太多上下文。

第二层 在沙箱里,把MCP CLI化 通过--help来看使用哪些工具,(这种设计也要LLM参与的,其实也是Sub agent了)。

第三层 处理返回值很长的API,把api结果简化处理,不要返回给主上下文。(同Sub agent的思想)

使用Sub agent可解决使用MCP时加载过多tools到上下文的问题。

Anthropic的方案

Anthropic给出的上下文建议中,也是上下文隔离的Sub agent策略

Sub agent架构提供了另一种绕过上下文限制的方法。与其让一个智能体试图维护整个项目的状态,不如让专门的Sub agent在清晰的上下文窗口中处理特定的任务。Main agent负责协调高层计划,而Sub agent体则执行深入的技术工作或使用工具查找相关信息。每个Sub agent可能进行广泛的探索,使用数万个或更多的词元,但最终只返回其工作的精简摘要(通常为 1000-2000 个tokens)。
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William.AI
2月前
LLM上下文管理越来越像计算机内存管理?
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William.AI
2月前
一、Claude Skills有巨大的遐想空间
Claude Skills是面向AI的知识管理。是未来AI数字员工的标准工作流程。是一人公司的重要知识管理工具。是人力杠杆。

二、Claude Skills的推出不如Claude MCP发布时引起的轰动。觉得原因有三。
1.Claude Skills没有什么带来什么立竿见影的便利性,还需要用户去编写Skills,去优化skill.md的内容。
2.Claude Skills没有什么重大的技术、交互上的创新。(渐进式披露算是创新,但不算复杂)
3.在C端,用户没有大量的SOP去沉淀。prompt已经能解决大量的C端需求。Claude Skills没那么重要。

三、Claude Skills适合的场景
标准化的工作流程:Claude Skills是SOP的沉淀,适合拿来做Claude Skills的一定是标准化的工作流程。在B端和重视个人管理的C端,skill能发挥重大作用。

四、Claude Skills发展的限制
复杂的skill依赖mcp/tool/api生态,要有更多的工具给skill使用。

五、实现类似Claude Skills没有技术难度。skills不是技术上的创新也不能算是应用方式上的创新。是Anthropic率先推出和总结的AI使用方法。

基于以上,我觉得skill很好用,但其威力需要累积和发酵才能被大多数人发现。
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