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黄龙教主
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即刻当日记随便写写，反正也没人认识我
黄龙教主
4月前
准备二次创业 mark
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黄龙教主
7月前

Kenny_肯尼: 这几个月对Claude Code的逆向、架构分析的博客很多，但这篇依然写得很棒，作者vivek 过去几个月一直在使用和调试 Claude Code，并且编写了一个记录器，用于拦截并记录每一个网络请求。然后基于自己的使用经验以及截获分析的所有日志，对Claude code进行了深度的剖析。 《Claude Code 为什么这么牛！? 》https://ybzavo65ti.feishu.cn/wiki/V6yYwGPIfiEEywkvxkicbKQEnlf?from=from_copylink 原文比较多内容，我摘取其中一些关键的信息，有些地方我最近做agent也有共鸣 1. 保持简单：Claude Code在每个环节都选择了架构的简洁性。它避免了Multi-agent系统、复杂RAG（检索增强生成）搜索算法等可能引入的调试和评估复杂性。 只使用一个主循环和扁平的消息历史记录。在处理复杂任务时，它能够通过“克隆”自身来创建sub agent，但最多只有一个分支，这既能实现任务分解，又能确保代理始终关注最终目标，这里的sub agent本质是一个tool 2. 性价比：超过50%的重要LLM调用都使用了更小的模型（如claude-3-5-haiku），用于读取大文件、解析网页、处理Git历史记录和总结长对话。这些小模型比标准模型（如Sonnet 4、GPT-4.1）便宜70-80%，显著降低了成本。 3. LLM原生搜索而非RAG：拒绝了RAG，转而让LLM像人类一样，使用复杂的ripgrep、jq和find命令进行代码库搜索。这更符合LLM理解代码的优势，并减少了RAG带来的新且隐蔽的故障模式。 4. 明确的算法指导：为LLM需要执行的最重要任务编写详细的算法，包含决策点、启发式规则和示例。这有助于LLM结构化决策，避免指令冲突，而不是仅仅罗列一堆“该做”和“不该做”的规则。

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黄龙教主
7月前

Simon的白日梦: 腾讯开源的为视频生成环境/背景音的模型，效果超级好~comfyui已可用~！ HunyuanVideo-Foley: Multimodal Diffusion with Representation Alignment for High-Fidelity Foley Audio Generation 🧐 HunyuanVideo-Foley 是腾讯混元团队提出的 文本-视频到音频（TV2A）生成框架，通过多模态扩散和表征对齐（REPA），在音质、时序同步和跨模态一致性方面显著超越现有方法，实现高保真拟音生成。 ➡️链接：https://szczesnys.github.io/hunyuanvideo-foley/ comfyui插件：https://github.com/if-ai/ComfyUI_HunyuanVideoFoley ✨重点 ● 🎬 研究背景：现有视频生成虽视觉逼真，但缺乏音频严重影响沉浸感；传统 V2A 方法存在数据稀缺、模态不平衡和音频质量不足问题。 ● 📦 数据管道：构建 10 万小时多模态数据集，自动化标注并筛选高质量视频-音频对。 ● 🔗 核心创新： 多模态扩散 Transformer：双流时序融合 + 跨模态语义注入，缓解模态竞争； 表征对齐 (REPA)：利用自监督音频特征引导潜在扩散训练，提升稳定性与音质。 ● 🧠 架构设计：融合文本（CLAP）、视觉（SigLIP-2）、音频（DAC-VAE），先经混合 Transformer，再经单模态 Transformer，并通过同步特征调控。 ● 📊 实验结果：在 Kling-Audio-Eval、VGGSound-Test、MovieGen-Audio-Bench 等基准上，全面超越 FoleyCrafter、MMAudio、ThinkSound、Frieren 等 SOTA 方法。 ● 🎧 性能亮点：在音质（MOS）、时序对齐（DeSync）、跨模态一致性（CLAP 分数）上均大幅领先。 ● 🐠 案例展示：如珊瑚礁鱼群游动的水流声、火焰燃烧噼啪声、恐龙脚步与咆哮等，均展现了精确的声画同步。 ● 📚 论文与资源：提供 ArXiv 论文、模型、代码和实验样例，便于社区复现与扩展。

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黄龙教主
7月前

苍何: 做了一个基于飞书多维表格的 AI 早报系统，每天抓取全网AI科技信息，整理并自动发送到群聊。 以下是我的实现步骤： ✅1、搭建AI爬虫 使用这个开源项目：https://github.com/unclecode/crawl4ai，然后在Cursor中写脚本，选择情报源，然后调整对应格式，把服务部署在服务器。并开放API接口，供多维表格自动化和字段捷径使用。 ✅2、配置多维表格字段 主要包含日期字段、早报原始内容、DeepSeek 转换后内容、根据 ds 结果生成 3 个图片提示词、图片 ✅3、多维表格配置自动化工作流 在多维表格的上方选择自动化按钮，新建自动化流程。添加Action，发送 HTTP 请求到 AI 爬虫服务，获取早报信息；发送 HTTP 请求到微信助手，发送早报到微信群和朋友圈；在多维表格中自动新增一条记录 ✅4、微信助手 利用微信助手的能力，自动发送到群和朋友圈。 整个流程和效果可参考图片，另外听说现在多维表格独立了，可以在第三方平台使用，那能搞更多的事情了。使用链接：https://v2ig.cn/srs2Zi5kVY8/，官网的话在这：https://base.feishu.cn

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黄龙教主
7月前
黄龙教主
7月前
黄龙教主
8月前
我发现自己一直以来都有三个问题：
第一个是目光短浅，缺乏复利和长线思维 不相信很多事情是值得投入做的。
第二个是仗着自己有点小聪明，但又不是太聪明，眼高手低，总想走一些捷径。
第三个是太懒。
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黄龙教主
8月前

Simon的白日梦: 这篇vibe coding的经验文章很值得一看，里边对于很多常见问题有很独到的深入解答，例如：是先计划还是先coding，是小步迭代还是放飞AI，如何避免模型降智等等。 Claude Code: 一个半月高强度 Claude Code ：Vibe coding 是一种全新的思维模式 🧐在 Vibe coding 时代，开发者需警惕工具的束缚，真正的高效来源于适应与思考的平衡。 ➡️链接： https://mp.weixin.qq.com/s/fP3kU-O5mbSO8ZS04gowCw ✨重点 ●🚀 迭代速度：Claude Code 在短短一个半月内推出了多项新功能，极大提升了产品迭代速度，令开发者在竞争中感受到前所未有的压力。 ●🧠 思维模式转变：使用 Claude Code 需抛弃传统的 “随时准备接管” 的思维，更应信任 AI，减少干预以实现更高的工作效率。 ●🔄 同步问题：AI 在上下文理解上存在一定滞后，可能导致混乱，开发者需适应这种变化以优化与 AI 的协作。 ●🌐 全局认知：与传统编辑器不同，Claude Code 的命令行工具通过根目录建立对整个项目的认知，更深入理解项目结构。 ●🔍 边界认知：Claude Code 在复杂代码逻辑分析和项目框架搭建方面表现优异，但在需要 100% 准确性的任务中，仍需依赖 IDE 的重构功能。 ●📊 领域偏差：Claude Code 在不同开发领域（如前端和 iOS 开发）表现差异显著，受训练数据的限制，可能出现幻觉和过时 API 的问题。

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黄龙教主
8月前

周阿包: 哦买噶，飞书不要钱的逆天功能又增加了 这次飞书多维表格上线，新增的基于AI字段的爆款分析功能，太好用了 过去我们写稿，但凡遇到找选题、拆爆款，正常的流程是，先在内容平台上搜关键词，把爆款筛出来，然后找提取文案的小程序，把文稿扒下来 过程很麻烦，因为有些小程序，比如轻抖，它提取文案的精确度不行，错别字连天，稿子扒下来你自己还要再过一遍；后来同事送了我其他平台的会员，精确度还行，不过第三周就打不开了，一问才知道，平台卷款跑路了，tmd 但最新版本的飞书多维表格已经可以嵌入，爆款抓取，爆款筛选，爆款生成功能了，把某个达人主页的网页版链接输入后，就可以得到一个表格，里面覆盖了视频数据、文案、链接等等，针对长视频，还有AI总结功能，至于那些搞电商直播的，甚至可以在表格里直接生成AI文案 功能逆天，还没试过的快来免费体验一下，戳这里👇 https://v2ig.cn/srs2Zi5kVY8/

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黄龙教主
8月前