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达尔文地雀
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🎓心理学/人机交互方向 gap中
👨‍🦱AI 探索者
在大厂和创业团队有几段 0-0.5的 aipm经验
在做点自己的东西
达尔文地雀
9天前
以前写prompt都奔着清晰易读有逻辑写,因为一直觉得既然大模型是拿人类的文本训出来的,能让大模型看懂的东西人也得能看懂

​前两天突发奇想 看到了一段前言不搭后语 有意义的连续文本不超过五个字的一段话 想看看把它丢给模型是什么样的

​结果出来没有预期之中,输入的那段文字那样的混乱
​反倒出来那种文艺作品里 闹市区中疯掉的先知的味道 很有些诗意和禅意
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达尔文地雀
20天前
过去是活劳动的东西(通过编程的形式组织信息), 逐渐变成死劳动的过程

莱森LysonOber: 快进到软件成为内容

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达尔文地雀
20天前
同问, 如果开源 能快速本地部署最好... 最近有这个需要, 但是不想自己写这个东西

超级果酱: 提问:关于如何进行prompt版本管理以及对跑完的实验结果进行测试,有什么好用的工具吗

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达尔文地雀
22天前

艾逗笔: #每日一个idea 可能对很多人而言,个人电脑的超级入口,应该就是 spotlight 应用了,也就是所谓的启动器。 通过快捷键 Ctrl + Space 唤起 spotlight 输入框,输入关键字,快速找到并打开本地的软件 / 文件。 Mac 电脑第三方 spotlight 领域的王者,以前是 Alfred,后来是 Raycast,我最近几年一直在用的是一款国产软件,叫 uTools。这类 spotlight 软件,除了支持最基本的本地资源查找与启动之外,都会带一个第三方应用市场,可以下载各类应用来定制你的工作流。比如使用 uTools,我复制一个英文单词,打开 uTools 输入框,自动识别到一个翻译插件,一键翻译成中文,非常丝滑。 上周 Anthropic 发布 MCP 协议之后,我觉得对于 spotlight 应用,是一个很大的机会。 先来梳理一下,实现一个 AI-Native 版的 spotlight 应用,应该怎么做: 1. 确定产品定位和技术栈。 选择 MacOS 作为主要切入点,用 Swift + SwiftUI 开发,体验更流畅(对齐 Afred 和 Raycast),也可以选择跨平台开发框架(Electron 或 Tauri),后面更好扩展到 Windows 和 Linux(参考 uTools) 2. 实现最基本的输入框控件。 在电脑居中弹出的一个长条形输入框,默认绑定到一个系统快捷键,比如 Command + Shift + Space,支持用户自定义快捷键(如果日常使用,一般会修改成 Command + Space) 3. 实现最核心的功能:关键词查找 + 快速打开本地应用 / 文件。 调用操作系统的 API 可以实现,但要考虑查找速度优化的问题。 4. 实现通用的 AI 问答 + 搜索功能。 用户输入一个 query,调用搜索 API 和大模型 API 进行回复,在一个新的窗口显示回复结果,支持追问。可以@本地文件做 RAG,省去了上传文件的步骤。 5. 实现第三方应用的查找与调用。 比如我在本地安装了一个 mcp-server-chatsum,在 spotlight 输入框提问:“今天上午大家都在聊啥”,spotlight 主动服务发现,或者由用户选择“chatsum”这个应用进行调用,通过本地进程通信实现数据交互。 6. 实现第三方应用商城。 在应用商城展示系统内置的,或者第三方上传的各类应用,这些应用可以是一个功能/函数/UI 控件(能直接在 spotlight 应用里运行/展示),也可以是一个 MCP Server,需要下载到本地运行,再由 spotlight 通过本地进程通信调用。 跟目前流行的第三方 spotlight 相比,一个 AI-Native 版本的 spotlight,在实现最基本的应用查找与启动功能之外,会有一些不同: 1. 原生支持 AI 问答 + AI 搜索,可以调用本地大模型,可以挂载本地文件做 RAG,效率更高。(Raycast 去年推出了 AI 问答功能) 2. 基于 MCP 协议扩展第三方应用,如果 MCP 生态能起来,spotlight 就是一个超级 MCP Client,对接海量的 MCP Server,在功能丰富度方面会有很大的优势。 spotlight 作为个人电脑的超级入口,是兵家必争之地。豆包 / ChatGPT / Perplexity 都推出了桌面版,有一个类似 spotlight 的输入框,可以调用他们自身的 AI 能力(但是不能查找/启动本地软件)。微信去年也推出了一个“小微助手”,可能体验不太行,被吐槽下架了。 虽然避免不了竞争,但我觉得 AI-Native 版 spotlight 依然是一个可以尝试的方向,不管是对小公司还是独立开发者。至少这是一个高频场景,做一个自己每天都在用的产品,何乐而不为。 从战略执行角度,也许可以找找差异点,比如先从成为一个 MCP Client 开始,大厂短时间内也许不会跟,做得早就是优势。

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达尔文地雀
25天前
我觉得里面就传达了三个大点
1. 他们要需要infra工程师, 来和他们开发新的浏览器(dia)以及, 一起做一个adk(arc开发工具包) 用来加速浏览器开发
2. 他们所畅享的这个新浏览器有哪些LLM功能? 还是 记忆(记住你在浏览器里面看过的信息)+action(给的示例是 textbox里面的一些动作 比如自动写邮件)+self-driving(类似claude的computer use)(其实这些点都有人用插件的形式实现了)
3. 他们要做的是, 把这些东西全部串起来, 让整个流程更加便捷, 可以设想一个场景: 你打开dia浏览器, 进去就是个对话框, 你说给xx发个信息同步下我的工作进展, 因为dia浏览器有你的gmail使用权限, ta可以发消息, ta还有你的过去在浏览器上办公的信息 所以也知道你大概要给这个人说啥 然后它就自己发了
我觉得arc这个团队感觉一直是这个理念, 把一些小的体验优化的点穿起来, 构建一个更舒服完整的体验;
arc本身就是这个的一个体现; 而这个新浏览器的命名dia(穿过的-, 完整的-)也是直接体现了他们的想法.

歸藏: Arc 团队的新产品网站终于上线了! 他们发了一个他们关于 AI 时代的产品交互思考来招聘。 想较于前段时间更成体系了还有演示,强烈推荐看看。 我总结了一下。 官网:https://www.diabrowser.com/ 1. 核心愿景 AI 不应该仅仅是一个应用或按钮 AI 应该是构建在浏览器之上的全新计算环境 这个环境应该是个性化的,深度集成到用户的工具和工作流程中 能够理解用户上下文并为用户完成工作 2. 关键技术基础 ADK (Arc Development Kit) 全新的浏览器开发方式 让工程师能在几天内完成原本需要数月的功能原型 四个核心组件: Memory: 安全地理解用户及其在线工作 Actions: 允许浏览器接入工具并执行任务 LLM 技术: 与其他组件混合匹配使用 Self-driving: 让 Dia 能完全接管大型任务 3. 创新交互示例 智能光标: 将个性化智能带入每个文本框 可以直接通过光标进行信息查询和补充 上下文感知: 理解用户正在处理的任务 可以跨标签页整合信息 能够理解并执行复杂指令 自动化任务: 可以模拟用户操作完成重复性任务 支持个性化的任务处理(如批量发送定制邮件) 无需特殊 API,直接在浏览器层面运作 4. 历史视角的思考 他们用爱迪生电灯泡的例子来类比当前 AI 发展: 单个发明(电灯泡/AI模型)本身并不能改变世界 只有当我们重建整个环境来适应新技术时,真正的变革才会发生 目前的 AI 按钮就像"更好的蜡烛",而不是真正的范式转换 Dia 试图创建一个完整的 AI 优先的计算环境 5. 产品理念 打破并重建浏览器的概念 使浏览器成为高度个性化的工具 主动理解用户需求并提供支持 创造真正以 AI 为中心的计算环境

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达尔文地雀
28天前
很喜欢即刻的小组件
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达尔文地雀
1月前
撑过了大半年的claude账号终于也被封了
感觉昨晚这次封号力度非常大,打击面极其广🙁
我的一些美好的品质要消失了🥲
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达尔文地雀
1月前
我测了几个case
这个prompt在优化游戏代码这个任务上,确实有用的
至少过去一个四轮交互的任务 用这个两轮可能就能达到同样质量

一泽Eze: 🤨 神级 Prompt 其实没那么神(刚好算是个合适的话题,蹭蹭热度哈哈) 早上看到卡兹克写的《17 岁高中生写了个神级 Prompt》,说是 claude 用了后,甚至能像素级复刻 Flappy Bird(视觉效果简直无敌),心想还能这样? —————— 💬 我也对比测试了,先说结论: 1. 不少人觉得“神”,其实是 Claude 3.5 sonnet new 神。全球顶级大模型,你不用这段 Prompt 依然也可以生成神级回复 2. 我没法用“神” prompt 复刻出像素级高仿的 flappy bird,神 Prompt 吹的有点过了 👉 你可以再想想,用了以后感觉生成质量好了,到底是: 1. 你对生成结果本身没有预期,对此本身就不了解,只是玩玩而已? 2. 你没用过几次 claude 3.5 sonnet new ,所以不知道裸 claude 本身就已经这么强了? ❓要不,选些你所专业的领域任务,先想好你要什么结果,再试试呢? 🔬以下是我的测试结果: P1 是文中的宣传效果,P2 是我神 Prompt 实际测试效果,P3 是不用神 Prompt 的直接提示效果 事实证明,不需要额外提示词,Claude 已经足以完美实现游戏机制的复刻。但对复杂视觉元素的设计,不是一段提示词能解决的。 文章应该是进行了选择性宣传。实际想实现这个效果,大概率是需要单独把设计资源链接告诉 AI,让它进行引用的。 —————— 不过,对于普通用户来说,如果把这个 prompt 预置在 chatbot 中,确实能在简单场景中是可以用更少的 input ,获得更“好”更长的输出,主要适合: 1. 在用户不熟悉的领域给予思考启发 2. 帮助用户做一些没那么高标准要求的事情 不过说实话,这种场景下,你让 AI “针对 xx,再 step by step 反思优化一下”,也能满足预期了 —————— 鼓励大模型进行 CoT 思考确实能获得不一样的输出效果,这是一个很实用的技巧。但目前不存在能够让大模型成为全能专家的通用型 CoT 提示。 如果说,“我觉得这 Prompt 真是神了”,大概率是因为用户本身也不熟悉该任务领域,对生成的结果没有自己的高预期标准。

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