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好久没撸滑块验证码了，
昨天刚好给朋友帮了个忙
技术栈: python playwright+ddddocr
浅谈一下感受:
1.DeepSeek在代码生成上也很强，给出的90%的代码是可用的，再加上10%的自身经验，编码到调试成功，40分钟搞定
2.经验很重要，之前处理过滑块验证码，所以我知道模拟滑动需要遵循两个原则:
1.需要模拟随机移动距离
2.先快后慢的滑动原则
引出一个话题: 我不看好自主探索的agent，
在很长一段时间客户都不会买单
我更看好:有经验的人+模型 输出的agent，以硬编码形式存在的agent
为什么不看好?
1. 模型自主探索消耗大量算力资源，绝大多数任务下ROI是不划算的，所以在商业上是很不划算的一件事
2. 由于模型的不稳定性，也就决定了这种模式无法做 标准化/高频/重复的事情，在商业上 没有高频和重复就没有高的商业价值
3. 模型会干和让模型怎么干是有区别的，给个主线任务，模型拆分N个子任务完成，即使技术上能做到，但由于每个人需求中的差异性，会导致用户不断与模型进行N多轮次的对话，就拿这次任务来讲，如果没有要求模型 以python playwright+ddddocr 再加上告知模型注意处理的几个点，如果纯靠模型自主探索，可能需要花费和你长的时间，还不一定能行得通
昨天刚好给朋友帮了个忙
技术栈: python playwright+ddddocr
浅谈一下感受:
1.DeepSeek在代码生成上也很强，给出的90%的代码是可用的，再加上10%的自身经验，编码到调试成功，40分钟搞定
2.经验很重要，之前处理过滑块验证码，所以我知道模拟滑动需要遵循两个原则:
1.需要模拟随机移动距离
2.先快后慢的滑动原则
引出一个话题: 我不看好自主探索的agent，
在很长一段时间客户都不会买单
我更看好:有经验的人+模型 输出的agent，以硬编码形式存在的agent
为什么不看好?
1. 模型自主探索消耗大量算力资源，绝大多数任务下ROI是不划算的，所以在商业上是很不划算的一件事
2. 由于模型的不稳定性，也就决定了这种模式无法做 标准化/高频/重复的事情，在商业上 没有高频和重复就没有高的商业价值
3. 模型会干和让模型怎么干是有区别的，给个主线任务，模型拆分N个子任务完成，即使技术上能做到，但由于每个人需求中的差异性，会导致用户不断与模型进行N多轮次的对话，就拿这次任务来讲，如果没有要求模型 以python playwright+ddddocr 再加上告知模型注意处理的几个点，如果纯靠模型自主探索，可能需要花费和你长的时间，还不一定能行得通
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AI coding 的产品中:
我们认为目前 “code by chat”的模式无法与真是环境交互，所以需要“code by Process的解决方案”.
第一性原理:“做比说好”
#cursor #Trae # AI编程 #AI工作流
我们认为目前 “code by chat”的模式无法与真是环境交互，所以需要“code by Process的解决方案”.
第一性原理:“做比说好”
#cursor #Trae # AI编程 #AI工作流
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