一个没有常识、活在自己世界中的中二病人（话痨）的自留地。
该频道不专注于 Daily 或 News，而是一个记录我当前关注和思考内容的地方。
1. 随机事项：每月为自己安排一些有趣的活动。（大概率🐦🤣）
2. 同步内容：我会收集在其他平台上发布的内容。
3. 私人笔记：没经大脑的学习笔记以及一些个人随想。
4. ACG 内容：浓度高的部份还是挪到 另外一个频道 @tomoko_acg。
5. 内容转发：在这个频道上转发的内容并不必然代表我个人的立场。
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1. 随机事项：每月为自己安排一些有趣的活动。（大概率🐦🤣）
2. 同步内容：我会收集在其他平台上发布的内容。
3. 私人笔记：没经大脑的学习笔记以及一些个人随想。
4. ACG 内容：浓度高的部份还是挪到 另外一个频道 @tomoko_acg。
5. 内容转发：在这个频道上转发的内容并不必然代表我个人的立场。
理科 LLM 和 文科 LLM
理科LLM 擅长逻辑推理，比如找bug，做数学题，钻研漏洞和写防御性代码。很明显，OpenAI 走的是这一条路，它的关注点是 matter。
文科 LLM 擅长处理和人相关的问题，比如写 GUI，做报告，关心可维护性，甚至是优雅的系统设计。 Anthropic 走的是这一条路，它的关注点是 mind。
做产品（比如写软件）毫无疑问两者都要，但却远远不够。你可以轻易地把这两个模型排列组合，可以得到一个看起来像模像样，但完全是 slop 的产物。
为什么？因为人有一种超能力：感知 quality。我们可以轻易地感知到，这个产品背后有没有真实的人，这些人是否在乎这个产品。
举个例子，当你使用微软的产品，比如 Teams，你可以非常明显的感受到微软不在乎你。相反，当你使用 Telegram 时，哪怕它也有很多 bug，但你知道他们是在乎自己的产品的。
再比如，当我收到一个 PR 时，我能非常快速感知到这个 PR 到底是 slop 还是 认真思考的结果。当我 review paper 时，我能立马感受到这个 paper 到底是在推进人类知识，还是在刷业绩。
Quality 是超越 mind and matter 的。它无法被具体 define，也自然无法被纳入训练集。也许这是人类最后的 moat。
理科LLM 擅长逻辑推理，比如找bug，做数学题，钻研漏洞和写防御性代码。很明显，OpenAI 走的是这一条路，它的关注点是 matter。
文科 LLM 擅长处理和人相关的问题，比如写 GUI，做报告，关心可维护性，甚至是优雅的系统设计。 Anthropic 走的是这一条路，它的关注点是 mind。
做产品（比如写软件）毫无疑问两者都要，但却远远不够。你可以轻易地把这两个模型排列组合，可以得到一个看起来像模像样，但完全是 slop 的产物。
为什么？因为人有一种超能力：感知 quality。我们可以轻易地感知到，这个产品背后有没有真实的人，这些人是否在乎这个产品。
举个例子，当你使用微软的产品，比如 Teams，你可以非常明显的感受到微软不在乎你。相反，当你使用 Telegram 时，哪怕它也有很多 bug，但你知道他们是在乎自己的产品的。
再比如，当我收到一个 PR 时，我能非常快速感知到这个 PR 到底是 slop 还是 认真思考的结果。当我 review paper 时，我能立马感受到这个 paper 到底是在推进人类知识，还是在刷业绩。
Quality 是超越 mind and matter 的。它无法被具体 define，也自然无法被纳入训练集。也许这是人类最后的 moat。
我现在很想买 switch 版的法环重来一次了，他们联机模式好多提示😭
法环 - 黑暗弃子艾斯缇 - 全靠大哥毫无美感的战技复读
@niracler:
@niracler:
发布视频
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发布日期:2026-09-17 14:43:28
估计要国庆才能玩😩 。现在 B 站都不敢打开，怕剧透了
PS. 整整一年了
PS. 整整一年了
https://blog.mkacg.com/2026/09/11/ai-coding-agent-workflow/
我用AI Coding除了说自己需要的功能，一般会指定它用的语言，指定用什么基础结构之类的，或者工作流，实现方式。
如果我拿不准我会告诉AI我要的实现方式，然后强调跟他说“不用顺从我的想法，你现在是专业的软件工程师，可以给出你客观的建议和解决方案”，看看有什么新的灵感。
如果想要照抄或者魔改别人的东西，会把代码发给它，先让它通读解析，告诉我里面的流程是啥，它是怎么实现的，站在客观角度评价一下这个实现方法是否有改进空间等等，然后自己再判断。
在这个层面上来说，AI编程是挺好用的。 我的感觉就是让他当一个只会写代码和读代码的传统意义上的“码农”，偶尔可以让它给一点建议，但软件核心内容还是得你自己决定，不然很容易最后你和AI都搞不清楚这玩意是啥了。
我用AI Coding除了说自己需要的功能，一般会指定它用的语言，指定用什么基础结构之类的，或者工作流，实现方式。
如果我拿不准我会告诉AI我要的实现方式，然后强调跟他说“不用顺从我的想法，你现在是专业的软件工程师，可以给出你客观的建议和解决方案”，看看有什么新的灵感。
如果想要照抄或者魔改别人的东西，会把代码发给它，先让它通读解析，告诉我里面的流程是啥，它是怎么实现的，站在客观角度评价一下这个实现方法是否有改进空间等等，然后自己再判断。
在这个层面上来说，AI编程是挺好用的。 我的感觉就是让他当一个只会写代码和读代码的传统意义上的“码农”，偶尔可以让它给一点建议，但软件核心内容还是得你自己决定，不然很容易最后你和AI都搞不清楚这玩意是啥了。
开一个帖子，需要收集各种大开脑洞的 AI 应用场景的例子
（现在感觉自己已经是 ALL in AI 了，很难跳脱出来找到让我觉得兴奋的了
（现在感觉自己已经是 ALL in AI 了，很难跳脱出来找到让我觉得兴奋的了
有不少值得一读的好文章：
https://read.limboy.me/
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