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🧪 Code & Art 工作室创始人,一枚数字艺术家,👽 独立开发者,🤖 钻研用户体验及系统设计。对了,喜欢吃 🥘 鸡公煲。
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10月前
关于我(About)

🤠 (20)08 年高中毕业后,创办了多个知名独立博客(I-Mee / Hugweb / DiggerPlus 等),以个人站长及独立开发者身份一路成长,(20)11 年,受亚洲地区最大的独立博客广告联盟 - 拿福能的邀请,参加了那一届的亚太地区博主盛典,那一年 21 岁。

🥊 随后开启职业生涯至今已有 12 年,前某大厂技术专家,目前深耕企业架构 / 系统设计 / 前端,开源爱好者,有自用的一套知识管理方法以及成体系的高效生产力工具集,痴迷于写代码、阅读、写作,目前正在执行自己的「NEXT 10 YEARS」计划,以此不断鞭策自己保持年轻和好奇心,始终做那个「折腾无止境的骄傲少年」。

👶 有一个可爱的女儿,对,就是你们口中的「女儿奴」。

🗨 想要了解更多的我,可以移步这里,因为你们好奇的这里都有:
🍴 Bio Link:bento.me
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xiaoa.name
2天前
Building a really cool thing.
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3天前
有了 Grok,从 X 「提取信息」这个事变得太容易,太爽了。
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19天前
Creator-Telescope 周刊上线(内测)
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Powered by Astro & Vercel.

WIP:订阅功能、自动摘要等,😄
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xiaoa.name
1月前
坦率地说,很久都没有在 AI 的应用层看到思想、技术、格局等有让人兴奋的、有想象空间的东西了,直到近日,看到 Anthropic 的 MCP,在此,请先允许我转发一条 EverArt 创始人 Pietro Schirano 的推,他的角度是从 Server 贡献者的角度,可能更有体感:

Today @Anthropic is releasing MCP, a framework that allows Claude to run servers, giving it superpowers and effectively turning the Claude app into an API.

We created some server that I think you'll love!

FileSystem: Claude can create, read, and edit files and folders locally.

因为显而易见的一些价值,🐧 MCP 社区已经受到大量开发者的关注:github.com

了解 Local First 思想亦或是以前了解过 LSP 协议的同学,也许会对 MCP 的设计和使用场景并不陌生,可以先简单理解为 MCP 的设计就是类似 AI 领域的 LSP,引入经典 CS 架构,带来无穷想象空间,通过标准协议把本地程序等直接服务化,只是调用方变成了 C/LUI 的客户端,围绕 AI 的整个端到端体验会直线提升。

单纯从技术角度而言,并没有太多高深的东西,胜在思想和野心,贵在格局。

这个让我又想起,前阵子做自动化工作流的 Local First 化设计,像此类生态的软件,想驱动其它本地程序,其实需要工程设计上做一些脏活累活,比如想在本地的工作流里发送一个钉钉群消息,这种除了会写代码的开发者还能搞搞脚本凑合用一下,普通用户基本上束手无策,这种生态割裂的痛点在本地优先的软件上体现地非常明显,用户体验非常差。

最终激起我的斗志,正在设计打磨一个协议类 Server 框架:Capybara【WIP】

🥕 github.com
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xiaoa.name
2月前
非常喜欢 J.Paul 大佬的松弛感以及他的 Flow based Programming.
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xiaoa.name
3月前
今日 Spark:AI 不是新东西,Multi Agent System 也不是,Agent 更不是,早在九几年就已经提出面向 Agent 的编程范式了,古老的 FIPA 协议标准,Java 世界里还有一位名字叫「Jade」的老同志,都提醒我们:不要骚操作,早就替你们踩过坑,铺过路了;只是今天在各种模型之上,这些事变得更加有价值了。CS 经典永不过时,就是这个道理。By the way,最近几年养成了从现实问题逐步寻根到学术领域,挖掘事实依据以及前人经验(标准)的习惯挺让我本人受益的,也推荐大家让 PARA 这种知识管理方法根深蒂固化,😄。
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xiaoa.name
4月前
个人认为学习或者阅读开源项目最令人兴奋的点在于,几乎所有称得上优秀的开源项目,抛开代码本身,其背后都凝聚了大量深度的思考以及 Cool idea.
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4月前
感谢钉钉。
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xiaoa.name
4月前
很高兴看到 LlamaIndex 在 Workflow 上的率先创新(www.llamaindex.ai),该思路使用 EDA 架构,不同于 LangGraph 基于图计算的设计;从本质原理来说,选用基于 FBP / Actor / 响应式范式的 Agent 编排框架结合图数据结构都是相对理想和可行的,我们在这个领域也在做深度的探索和实践,也欢迎 Star 我们开源的一个 FBP 框架 - Hlang。

GitHub - hlang-org/hlang: 🤖 A FBP-Inspired language for universal applications [Support AI-Orchestration].

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