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宝玉
Prompt Engineer,致力于学习和传播有关 AI、软件工程和工程管理的知识。
上下文工程中,Agent要借助工具和环境交互获取数据补齐上下文

dontbesilent8月14日 05:13
突然理解了 claude code 和 comet 是咋回事了,为什么 agent 出现在 CLI 和浏览器这两个位置,变成了主流的选择
agent 出现的位置很重要!
开发者喜欢用 claude code,是因为自己的代码可以通过 CLI 控制,代码实际上就是和大模型沟通的上下文,有了代码,我就可以少说话,而且 agent 的工作直接改写了我电脑里面的文件
但是我今天折腾了一圈,发现做自媒体的人就用不上,因为做自媒体的人,电脑里面压根没有东西,核心内容都在 app 和浏览器里面
但是 claude code 又难以获取浏览器和 app 里面的东西,所以核心问题不在于我用 sonnet 还是 opus,而是这个 agent 不应该出现在命令行里面
这个 agent 应该出现在浏览器里面!比如抖音一直吹的抓取小红书数据的 coze 工作流,直接用 comet 就完事了
对于做自媒体的人来说,comet 才是真正的 claude code,因为自媒体人的 agent 必须出现在浏览器
以前的 dia 浏览器相比而言,就显得很蠢,那个不是 agent,是 LLM
如果只是在浏览器里面插一个 LLM,我觉得几乎没有意义
9.24K
计算机科学自学教程 TeachYourselfCS
如果你是一个自学成才的工程师,或者从编程培训班毕业,那么你很有必要学习计算机科学。幸运的是,不必为此花上数年光阴和不菲费用去攻读一个学位:仅仅依靠自己,你就可以获得世界一流水平的教育💸。
互联网上,到处都有许多的学习资源,然而精华与糟粕并存。你所需要的,不是一个诸如「200+ 免费在线课程」的清单,而是以下问题的答案:
你应当学习 哪些科目,为什么?
对于这些科目,最好的书籍或者视频课程 是什么?
在这份指引中,我们尝试对这些问题做出确定的回答。


Deedy21 小时前
《自学计算机科学》是学习计算机科学的最佳资源。
经过两周的氛围编码,非技术人员感到痛苦。"我真的希望我能懂技术。我就是不知道该如何继续。"
理解计算机科学的任何深度大约需要在9个主题上花费1000小时。

70.93K
许多朋友都在关心 ChatGPT 团队版(Team)和企业版(Enterprise)的使用限制,现在官方发布了两篇新的常见问题解答(FAQ)文章,对此进行了解释。
* ChatGPT 团队版 - GPT-5 和 GPT-4o 的使用无限制,但具体到不同模型版本有如下限制:
* 每天 200 次 GPT-5 思维(Thinking)请求
* 每周 2800 次 GPT-5 思维迷你(Thinking mini)请求
* 每月 15 次 GPT-5 Pro 请求
* 每 3 小时 500 次 GPT-4.1 请求
* 每天 300 次 o4-mini 和 o3 请求
* ChatGPT 企业版 - GPT-5、GPT-4o 和 GPT-4.1-mini 的使用无限制,但具体到不同模型版本有如下限制:
* 每周 200 次 GPT-5 思维(Thinking)请求
* 每月 15 次 GPT-5 Pro 请求
* 每周 20 次 GPT-4.5 请求
* 每 3 小时 500 次 GPT-4.1 请求
* 每天 300 次 o4-mini 请求
* 每天 100 次 o4-mini-high 请求
* 每周 100 次 o3 请求
* 每月 15 次 o3-pro 请求
FAQ 文章中还提到,目前 GPT-5 思维(Thinking)模型的限制是临时性的,实际上比上面列出的长期限制要更高一些。

Tibor Blaho8月14日 03:17
关于 ChatGPT 团队和企业版的限制,大家都在问 - 有 2 篇新的常见问题解答文章
- ChatGPT 团队 - 无限使用 GPT-5 和 GPT-4o,每天 200 次 GPT-5 思考请求,每周 2800 次 GPT-5 思考迷你请求,每月 15 次 GPT-5 专业请求,每 3 小时 500 次 GPT-4.1 请求,每天 300 次 o4-mini 和 o3 请求
- ChatGPT 企业版 - 无限使用 GPT-5、GPT-4o 和 GPT-4.1-mini,每周 200 次 GPT-5 思考请求,每月 15 次 GPT-5 专业请求,每周 20 次 GPT-4.5 请求,每 3 小时 500 次 GPT-4.1 请求,每天 300 次 o4-mini 请求,每天 100 次 o4-mini-high 请求,每周 100 次 o3 请求,每月 15 次 o3-pro 请求
常见问题解答文章提到,GPT-5 思考请求的限制暂时高于上述长期费率

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这一点确实:少在Prompt里面说不要做什么,而是应该做什么。大模型这点和人很像,越是不让做的越是容易被吸引注意力

素人极客-Amateur Geek8月13日 23:50
当你想让模型禁止或者不要的时候,
尽量不要直接写!!!
尽量不要直接写!!!
尽量不要直接写!!!
我这里简单讲几种方法:
1、实在要写,不要超过两条
2、把不要,变成要。不要写病句——你要逐句检查,保证每句话前后的铺垫、起转和衔接
3、禁止内容从禁止出现到多次出现。有些事情说一次是记不住的。在我上学的时候,我的日语外教老师说,日本公司有个特别的地方,会不厌其烦的交代一个简单的事情,是为了不让你忘记,哪怕最微末的事情,多次提及也会被记住。你可以在开篇禁止,中间禁止,有关联的地方禁止,最后也禁止。
4、禁止是不要做,那就增加一步,把一件事一次完成,变成两步,在最后加一句话,让你完成上面的动作后,请询问我是否有禁止项,我将会把禁止项发送给你,然后我们开始对禁止项进行筛查,局部修改时,保证其他信息不变。
5、把禁止项目放在第一步。
6、确定你的禁止项是否能禁止。比如你没有给文案确定风格,结果文本出现了AI味儿,那你禁止他用AI口吻也没用,他自己也不知道自己用什么口吻讲!
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小公司 manager 权力还是大,换个地方也许不是坏事

迈克 Mike Chong8月13日 23:22
笑死了,朋友的真实故事:印度老板没有绿卡,AI焦虑传播后开了我朋友,真·大减速运动
坐标美国某创业十多年依旧没起色的小公司:
现在代码写的太爽了,用 Claude Code 或者其他工具。然后感觉很多时候 manager 就是多余的,自己当 manager 控制这些 AI 写的东西比他管理的好。所以朋友把这个事情跟印度经理说了一下,说你要担心一下你的绿卡,说确实是这个样子,有这个风险,要改变一下管理方式我觉得。然后他说知道了,然后第二周印度经理的老板就跟我朋友宣布,把我的这个朋友开除了。
😂 这真的是不择手段的大减速运动,也符合我目前对印度人的一贯认知:办公室政治斗争第一名,但是做事情的水平难说…
真心得学习一个
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只要现在 AI 还是这样模拟人类写代码的方式开发软件,然后上下文窗口长度不能一次塞入整个项目代码,那么别说 10 年,多少年 AI 都没法替代架构师。
但要是 AI 采用的是全新的适合 AI 开发软件的开发模式,或者代码库整个都能塞入模型性能和成本都可控,那么还要架构师干嘛?
不过也不必焦虑,这样的变化不是一天两天突然发生的,如果你密切关注,并且保持学习跟进,那么真发生了也能很快切换过去,成为第一批掌握使用 AI 快速架构快速构建的人。
搞软件开发这行的,本身就得持续学习,与时俱进,学习架构设计是绕不过去的,一方面现在 AI 辅助编程时很实用,另一方面这些架构设计的能力也可以应用到其他领域。比如说将来 AI Agent 开发项目能力很强,但还是需要有人去管理这些 AI Agent 更好的协作,那么就还离不开架构设计去协调这些 Agent。
58.83K
人工智能热潮,正在演变为一场泡沫吗?
随着科技巨头的股价持续攀升和惊人 IPO 的卷土重来,互联网泡沫时代的回声正愈发响亮。
作者:约翰·卡西迪
2025年8月11日
您正在阅读的是约翰·卡西迪在《纽约客》关于经济与政治的每周专栏《金融版》。
上周,当芯片制造商英伟达的首席执行官黄仁勋在白宫与唐纳德·特朗普会面时,他有理由心情大好。英伟达的芯片被广泛用于训练生成式人工智能模型,其大部分芯片都在亚洲生产。今年早些时候,该公司承诺将增加在美国的产量。周三,特朗普宣布,承诺在美国生产产品的芯片公司将获得其政府正准备实施的一系列半导体高额新关税的豁免。第二天,英伟达的股价创下历史新高,市值达到 4.4 万亿美元,超越了同样在人工智能领域投入巨资的微软,成为全球市值最高的公司。
欢迎来到人工智能的热潮时代,或者我该称之为人工智能泡沫?距离那场巨大的互联网泡沫破裂已经过去超过四分之一个世纪了。在那期间,数百家亏损的互联网初创公司在纳斯达克上市,许多科技公司的股价飙升至天价。2000 年 3 月和 4 月,科技股暴跌;随后,许多(但远非全部)互联网初创公司倒闭。过去几个月,华尔街一直在讨论当前的科技股飙升是否正沿着相似的轨迹发展。在三月份发表的一篇题为《25年后:科技泡沫破灭的教训》的研究报告中,高盛的一组投资分析师认为情况并非如此:“尽管近年来对科技股的热情急剧上升,但这并未构成泡沫,因为价格上涨是由强劲的利润基本面支撑的。” 分析师们指出了所谓的“七巨头”公司(字母表、亚马逊、苹果、Meta、微软、英伟达和特斯拉)的盈利能力。从 2022 年第一季度到今年第一季度,英伟达的收入增长了五倍,其税后利润增长了十倍以上。
高盛的报告还提供了一堂有益的历史课。报告指出,在 1995 年至 2000 年间,以科技股为主的纳斯达克指数上涨了五倍,在市场顶峰时期,一个广泛使用的估值指标——市盈率(P/E)——突破了 150 倍,这是前所未见也至今未再出现的水平。相比之下,从 2020 年 3 月到 2025 年 3 月的五年期则相对温和。诚然,纳斯达克指数大约翻了一番,市盈率也大幅上升,但远未达到三位数。
作为一个曾大量撰写关于互联网泡沫兴衰文章的人,我发现高盛的部分分析很有说服力。许多人要么已经忘记,要么年纪太小不记得互联网时代所达到的极端程度。在投机狂热的逻辑中——从十七世纪荷兰的“郁金香狂热”到 的崛起——贪婪、FOMO(错失恐惧症)和博傻理论最终会共同驱逐谨慎、常识和金融引力。早在三月份,华尔街就充斥着大量的 FOMO 和趋势跟随行为,但尚未达到九十年代末的水平。然而,五个月过去了,互联网泡沫时代的回声正变得越来越响亮。
以帕兰提尔技术公司(Palantir Technologies)为例,其人工智能软件被五角大楼、中央情报局(C.I.A.)和美国移民及海关执法局(ICE)使用,更不用说还有许多商业公司。在黄仁勋访问白宫前几天,帕兰提尔发布了一份积极的财报。根据雅虎财经数据库的数据,到周末,市场对该公司的估值已超过其过去十二个月收益的六百倍,以及同一时期销售额的一百三十倍左右。即使在九十年代末,这样的数字也会令人侧目。
惊人的首次公开募股(IPO)——互联网时代的另一个特征——也正在卷土重来。七月底,为互联网开发者制作软件并在其产品套件中增加了人工智能功能的 Figma 公司,在纽约证券交易所发行股票,发行价为每股 33 美元。交易开始后,股价跃升至 85 美元,当天收于 115.50 美元——比发行价上涨了 250%。看着这一市场动态,我想起了 1995 年 8 月 9 日,制作了网景导航者(Netscape Navigator)网页浏览器的网景公司上市。其股票定价为 28 美元,一度升至 75 美元,收于 58.25 美元。按百分比计算,这一跃升幅度小于 Figma 股票的首日涨幅,但它通常被描述为互联网泡沫的开端。
值得注意的是,自 Figma 的 IPO 以来,其股价已回落至 80 美元以下。这可以被解读为理性占了上风的迹象,但考虑到其股价仍比发行价高出一倍以上,其他私有的人工智能公司将被鼓励进入股市。专门研究 IPO 的研究公司 Renaissance Capital 列出了八个著名的候选者:OpenAI、Anthropic、Cohere、Databricks、SymphonyAI、Waymo、Scale AI 和 Perplexity。这些公司几乎都是独角兽企业:它们在与风险投资家和其他早期投资者的融资交易中,估值已超过 10 亿美元。但是,根据研究公司 Tracxn 的数据,在全国范围内,大约有七千家规模较小、知名度较低的人工智能公司,其中超过一千家已经从外部支持者那里获得了 A 轮融资以资助其运营。
早期资金的唾手可得意味着,形成互联网泡沫式繁荣的一个必要条件已经具备。此外还有三个条件:投资者对一项突破性技术的兴奋——生成式人工智能显然有潜力影响经济的广大领域;由渴望赚取 IPO 组织费用的投资银行家组成的华尔街生产线;以及宽松的政策。上个月,特朗普政府宣布了一项“AI 行动计划”,旨在消除部署新技术的障碍,并阻止各州出台“繁重”的人工智能监管法律。与此同时,美联储似乎正准备在下个月降息,这可能会给市场再添一把火。
然而,现在和九十年代之间也存在一些重要差异,其中之一是,线上经济不再是一片广阔的开放平原,让有进取心的个人可以提议建造空中楼阁。它是一个垄断资本主义的堡垒,科技巨头主宰着地平线。在互联网时代的早期阶段,小型初创公司可以合理地期望利用先发优势,获得早期吸引力,并创建持久的商业模式。而在人工智能经济中,似乎许多回报将流向那些有能力构建和维护大型人工智能模型,并能利用其市场力量和金融实力来抵御或收购潜在竞争对手的顶级公司。强有力的反垄断政策或许可以阻止这种情况的发生,但正如《华尔街日报》上周报道的那样,政府推行此类政策的承诺现在正受到与总统关系密切的游说者和权势人物的威胁。如果投资者认定垄断是人工智能驱动经济的未来,那么股市的结果很可能是现有行业巨头将获得更多收益,而非形成一场基础广泛的泡沫。
当然,所有这一切都是不确定的。人工智能热潮仍处于基础设施建设阶段——训练大语言模型、建造数据中心等等。人工智能应用才刚刚开始在整个经济中扩散,没有人确切知道这项技术将具有多大的变革性和盈利能力。在这种环境下,许多投资者正在遵循历史悠久的淘金策略——购买“铲子制造商”和“大型矿主”的股票。但历史告诉我们,即使是这种策略也远非没有风险。在一篇发布在金融新闻平台 Seeking Alpha 上的有趣分析中,一位署名为 KCI Research 的分析师将英伟达与思科系统(Cisco Systems)进行了比较,后者是 1998-99 年间股价呈抛物线式上涨的公司之一。正如英伟达的 GPU(图形处理单元)现在被广泛认为是人工智能基础设施的必备组件一样,思科的路由器和其他网络设备曾被视为互联网建设的基本组件;在一段时间内,对它们的需求似乎是无限的。和英伟达一样,思科也是一家创新且利润丰厚的公司。但是,在 2000 年 4 月,其股价下跌了近 40%,一年后下跌了约 80%。四分之一个世纪过去了,它的股价仍未恢复到 2000 年初创下的高点,尽管最近已经接近了。
英伟达与思科的比较,有力地提醒了我们传奇股票分析师本杰明·格雷厄姆的一句名言,他也是沃伦·巴菲特的导师:短期来看,股市是一台投票机,但长期来看,它是一台称重机,衡量的是公司产生的现金流。具有讽刺意味的是,英伟达与思科的类比也无意中展示了“短期”可以持续多久,以及预测其终结日期是多么危险。该分析发表于去年二月。自那时起,英伟达的股价又上涨了 150%。♦

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Claude Sonnet 4 现在上下文窗口长度 1M Tokens 了

Claude8月13日 00:05
Claude Sonnet 4 现在在 Anthropic API 上支持 100 万个上下文令牌——增加了 5 倍。
在一次请求中处理超过 75,000 行代码或数百个文档。

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宝玉 已转发
群里看到一个挺震撼的小事,讲出来你可能也会有点恍惚。
网友半年前搞了个小项目,他当时手上有堆 MCP 工具的资料,干脆搭了个网站,把它们整理出来。
一开始手动维护,还挺认真。后来工具更新越来越快,他顶不住了,就写了个 Agent,专门去 GitHub 上扫。
新项目一出,就扒下来,分类整理,自动更新到网页。
然后他转身去忙别的事了。半年没管这个站。
反转来了,前几天他无聊随手 Google 一下,发现:
自己那个早就忘掉的网站,直接排在谷歌搜索第一。
重点是他这个站压根没干过 SEO,就靠一个很笨的 Agent,在那里不停地、规律地把事情做完。
故事讲完了,但是给我们留下了很大的思考空间,我突然有点明白了:
很多时候,我们以为 AI 要很聪明,但这个案例提醒我,其实光是持续这件事,AI 就已经做得比我们好了。
大部分人有个通病,很难长期坚持一件事情。但 AI 不一样,节奏稳定得吓人。
比如这个故事,你给它一个方向,它就能把一件很小的事做到不可忽视的程度。甚至你都忘了它,它还没忘记它的任务。
说多了还真有点小小的感动,那个被人遗忘的 Agent,还在执行最初的任务,没停过。
现比的 Claude Code、Trae Solo 这些新一代 AI coding 工具就在干这事儿,给它个任务,它能一直咕哒咕哒往前推。
这不就是我们最需要 AI 做的事吗?
我们来负责探索,它用来坚守初心、一点点推进,知道跑完了我们原本放弃的那条路。
这或许就是我理想中的人和 AI 共生的最美好的样子。
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