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- 热门主题：哈哈、测试、了一
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AI Vibe Coding 灵感编程 · Kiro应该N年没更新了吧？
已等待 892 分钟
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Jun-SF · 大家说下群名“学成文武艺，货与资本家”吧，文武艺都是什么，怎么摆摊，达成交易
已等待 741 分钟
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涵 · 群里有没有腾讯官方服务号的兄弟呀？手头有个公立单位的网管，有关他们单位的服务号出问题了。想找官方的人帮忙处理一下，很急。
已等待 661 分钟
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anhui · 文字搬运了一个视频，觉得里面的观点还是挺有意思的，原视频在这：https://www.youtube.com/watch?v=rmvDxxNubIg&t=24s
已等待 658 分钟
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AI Vibe Coding 灵感编程 · 和cc等区别是支持不同模型，类似Droid？
已等待 536 分钟
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AI Vibe Coding 灵感编程 · 不是apple， Google说了算？
已等待 490 分钟
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AI Vibe Coding 灵感编程 · Spec.kit好像是4步，计划任务执行，还有个啥来着？
已等待 291 分钟
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Ernest 何世友 · 消息是怎么走漏的...
已等待 210 分钟
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Nemo · 比如 你们分析过那种json套json么 怎么做的？ 手动中浏览器控制台中 let x = json JSON.parse(x.xxx) 么
已等待 147 分钟
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Nemo · 有没有可能这个是常识 大家都知道 所以没点赞呢[偷笑]
已等待 137 分钟
已解决
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胥克谦 · 具体指什么？
回复：马工用时 1.7 分钟
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详志(ip) · @胥克谦 你怎么搞多 agent 互动？手工？
回复：胥克谦用时 0.5 分钟
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详志(ip) · 不是，我问的是你怎么给不同的机器（或同一个机器上不同的 claude code 布置任务）
回复：dongxu(回复慢)用时 7.0 分钟
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CAI · 每天300刀？一个月花9000刀？
回复：胥克谦用时 1.6 分钟
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CAI · 怎么会怎么贵，我每天coding 12～14小时，一般一个月200美元的PLAN也是够用的
回复：胥克谦用时 7.7 分钟
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Jun-SF · 我最近开始用了一点腾讯文档感觉很好，我之前一直用Lark的，我个人感觉最近Lark 更新节奏慢，AI集成不够，大家什么感觉？
回复：AndyCall用时 57.7 分钟
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马工 · 瑞典人太政治正确了
我有个同事想问我老婆是不是瑞典人，不直接问，而是问”is your wife a Swedish-speaking person?"
回复：陈明用时 255.2 分钟
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马工 · 这个工作时间，是不是默认一周七天了？一天12个小时
为什么年龄这么重要，这个工作有什么部分是34岁或者41的人所做不了
回复：陈明用时 56.5 分钟
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mark花生 · 至于用做AI产品的经验沉淀卖课、做培训？卖课的本质是流量生意，不是内容生意。 除非你能像李X舟那样搞定巨大的流量渠道，否则你只是在透支自己的人脉。而且，现在市场上讲 AI 的，要么是大厂某明星产品的负责人，要么是高校教授，普通技术人的背书已…
回复：Jun-SF用时 59.0 分钟
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陈明 · 我都不知道是这些用VS code的AI IDE该怎么比了，感觉都一样，差别非常的细节要花时间
回复：马工用时 714.5 分钟
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linhow · 胥老师这个系统黑盒测试，预计什么时候开始？
这个过程到时候也给大家讲解一下，整个案例就完整了。
从设计入手，用验收收口，完整循环。
回复：马工用时 347.2 分钟
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陈明 · gemini理论上也可以？需要触发一下
回复：马工用时 481.5 分钟
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Nick@保利威视频 · 怎么感觉不太靠谱
回复：详志(ip)用时 268.8 分钟
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王欢.ai · cc经常会出现操作授权，要手动点 yes，这个怎么处理的
回复：谭嘉荣🔆Jaron用时 2.5 分钟
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不慌不忙不行 · 当然是 bypass 咯, 还能怎么办
回复：胥克谦用时 1.8 分钟
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马工 · 别看了， @DC 都不怎么推这个
回复：详志(ip)用时 1.9 分钟
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王欢.ai · coding有点窄，应该是development？
回复：杨攀🏂🎾#硅基流动用时 4.4 分钟
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王欢.ai · coding强调编码了，dev更强调全流程？
回复：杨攀🏂🎾#硅基流动用时 4.1 分钟
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王欢.ai · @小鱼儿 看眼这个？测试那块的工具
回复：Tao用时 260.5 分钟
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马工 · @云飞扬 你们现在怎么和AI攀亲戚？
回复：Ernest 何世友用时 55.6 分钟
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马工 · 维基百科也麻烦了
我发现google的ai overview比维基百科页面更友好
回复：Ernest 何世友用时 40.4 分钟
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马工 · 你的claude.md文件里有没有关于单元测试的详细指令？没有的话，问题就在你这里了
回复：Nemo用时 2.4 分钟
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陈关羽 · 布道师有没有文章让我学习下
回复：Nick@保利威视频用时 2.9 分钟
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Nemo · 我后来都是让AI写集成测试。。。 真正测试项目能不能跑。。。
回复：马工用时 21.1 分钟
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马工 · 你的验收标准写在哪里？我在prd里刻意要求验收标准
我告诉product owner，”你负责验收，这就是你的工作”
回复：Nick@保利威视频用时 3.5 分钟
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linhow · nick 方便直接分享 md 吗？方便大家直接拿去学习[破涕为笑]
回复：Nick@保利威视频用时 8.5 分钟
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linhow · 光靠 md/rule 肯定是不行的，还得看怎么用。从 nick 和胥老师的分享里面，都可以看到有清晰的一些“纪律”在约束。
回复：Nick@保利威视频用时 3.7 分钟
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linhow · 有 md 的测试实践吗？好像群里从来没人提过。。。我看工具方面就一个 lint 工具检测一下语法。
回复：小米-ClaudeCode深度使用者用时 53.2 分钟
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陈明 · 这玩意儿怎么可能测得了呢？
回复：Sayalic用时 10.9 分钟
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小米-ClaudeCode深度使用者 · 对呀 上次你那个开源项目怎么样了
回复：Nick@保利威视频用时 0.5 分钟
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薇冷 Violet · 对的, MD 中某一段是否被理解或者被忘记了, 比 CSS 变量到底起作用没有还要不可预测
回复：linhow用时 7.4 分钟
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王欢.ai · 都说新写非常快，改老的就慢。那有没有可能是老的东西本身的问题，而不是llm不确定性的问题
回复：Tao用时 7.8 分钟
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马工 · @胥克谦 你这多线程并发工作，要多少咖啡支撑？
回复：胥克谦用时 0.5 分钟
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马工 · 早饭呢？
回复：Tao用时 3.1 分钟
群内热议
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马工 · 70 条
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代表内容：大家还是要转变思维，把ai放下属管理。 看到下属犯错，想办法帮助他提升，或者安排其他人补全他，或者换人，而不是”哈哈，这人不行，还是我厉害”
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测试 · 24 次
代表内容：仔细学习了一下胥老师昨天的分享（文字/截图/视频等），觉得下面截图这段讲解非常重要， 1，高度重视prd架构 2，重视api 接口和契约， 3，开发 mock server， 4，精心安排分阶段和并行的开发计划。 5，上述工作多轮迭代和验证改进。 然后再启动各阶段编码：让 AI 队友开足马力。这个阶段自动化程度很高（很爽的：高并发任务连跑，代码和测试报告哗啦啦流淌，5 天 烧7 亿 token ），建立在上面这些工作充分的前提下。
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了一 · 18 次
代表内容：仔细学习了一下胥老师昨天的分享（文字/截图/视频等），觉得下面截图这段讲解非常重要， 1，高度重视prd架构 2，重视api 接口和契约， 3，开发 mock server， 4，精心安排分阶段和并行的开发计划。 5，上述工作多轮迭代和验证改进。 然后再启动各阶段编码：让 AI 队友开足马力。这个阶段自动化程度很高（很爽的：高并发任务连跑，代码和测试报告哗啦啦流淌，5 天 烧7 亿 token ），建立在上面这些工作充分的前提下。
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文档 · 18 次
代表内容：补充下：我对PRD定义发生了很大变化，过去人读的PRD向机器读转变，实际上我是prd架构一体化文档，因为跟AI顺带确认讨论点对应实现架构成本很低。 这样prd成型，架构也同时确定了，再根据这个文档输出专业架构文档，进一步到后续那些环节
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都是 · 20 次
代表内容：这是个常识：谁都能说上一嘴，谁都做不好的环节。 传统软件工程中，做好ut的都是百里挑一。ut 一直是传统软件工程的难点。所以 tdd 传统软件工程中鲜有成功案例，也是类似原因。
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对
用过openspec, 当你的需求全部在你心中的时候, 挺好
你自己翻看那一堆cloud md
大篇幅是没用的
有 md 的测试实践吗？好像群里从来没人提过。。。我看工具方面就一个 lint 工具检测一下语法。
Cloud md会发散调用其他md
这玩意儿怎么可能测得了呢？
可以说是原点
玄学
哈哈哈
其实没那么复杂, 我就关注它最终的输出物是不是我想要的
不是就让它改
也可以说是玄学，就是大魔仙里面到底做什么，我们也不是太清楚他的逻辑
管理学
@鸭哥 提出了ai agent管理学，但是后来就不深入了，天天写一些生活便利小app，玩物丧志
我打算接他的棒，把ai agent管理学发扬光大
Nick 你是用软件工程方法，把 LLM 这个不确定性内核输出约束起来了，得到确定性的结果。我觉得这就是 AI 软件工程的最大新特性。
这个任务最终还是得交给模型开发厂家
群里有谁的独立项目跑通过App Store上架流程的，我想研究研究
这个得找小米同学
我只是搞谷歌play苹果的没搞
苹果我上过几个app, 賺了200U, 扣完税不到100U
上架流程我感觉远比这个agent的调用更复杂[捂脸]
iOS以前还好, 现在不清楚
苹果的我想跑通一次，但是现在选题还没有，知道审核标准哪些上不了，起码能少浪费一点时间
还要有14天冷静期[捂脸]
好的，谢谢
你先上一次, 然后打回会告诉你哪些要改
别想一次搞定
了解再清楚还是可能被打回, 还是快速上审核比较重要
Chat History for Group Chat
Tao: 写代码不等同与做工程。是不是下属必须学会隐性的requirements呢？
比如一个senior拿到几页的PRD，可能只是30%的实际需求。剩下的70%是没有写的latent requirement，比如edge cases，performance程度，资源限制, 分层方式，模块化程度，技术路线, 可读性, 可维护性, 等等。这些关键的东西在seniors脑子那是瞬间心领神会的。而vibe coder这个“下属”不知道这些70% 的隐性(但重要)的需求，所以只能是一个“half-intern”。
脚得这是Vibe coding差强人意的一个原因。所以需要的是能把latent的东西变成一个persistent mental model的东西。 目前还没有看到解决办法，除了那些越写越膨胀PRD
马工: 这个问题讨论过很多次了。ai缺乏常识，或者说它的常识和人不同。这一点也可以用来描述一些geek程序员。
你把ai当怪癖下属管理，针对性的让其他人辅助他，complement他，约束他。
在你这个场景里，put human in the loop能解决绝大多数问题
马工: 至少我追求软件无人工厂，后来发现玩不转
Tao: 担心“put human in the loop”里的那个人，慢慢会变成“稀缺动物”的
"马工"邀请"MacTavish"加入了群聊
"马工"邀请"Tao"加入了群聊
"Tao"与群里其他人都不是朋友关系，请注意隐私安全
我正准备上架
以前上架过
没啥特别难的 不懂的就问ai 全程保姆
Hello 👋 我叫Pete, 在动视暴雪搬砖。网络民工。
感谢马工邀请
欢迎欢迎
做游戏么
搞运维的
欢迎
@啊花 等你文章
国内游戏的运维比较惨
[旺柴]
不知道国外的会不会好一点
@啊花 啥时候写文章
[旺柴]
哪里都惨
别卷啊哥
我也不在国外[呲牙]
欢迎[抱拳][抱拳]@Pete
汇报PPT整完了嘛 这个月得写了吧
[破涕为笑]
哈哈哈哈，就是要这样催
我之前和网易朋友除去吃饭, 随时电脑要开着. 就怕榜一大哥玩得不爽
哈哈哈[破涕为笑]
很多游戏都是靠几个大哥支撑起来
应该是游戏
c端做起来赚钱哗哗的， 看看游戏和直播就知道了
简单，让他做新业务就行
做成了是本事
做不成非战之罪
三角洲团队
看起是真的
是真的... 三角洲今年营收爆掉了
两个月前就开始通知办签证了
羡慕
羡慕
不要羡慕了，ai coding是人类历史以来最大的几个进化节点，这点年终奖根本不值得关注
哈哈
PUA没用有，还是羡慕[旺柴]
4*36倍年终=144，还冰岛团建，哈喇子流了一地
8*36=288
Md都是做游戏，差这么多嘛
我一个朋友说，他的另一个朋友从一个量化到另一个量化。直接2.4m，去跟老板谈离职，人家老板直接给涨到3m
别说了...
还有王法吗，我的眼里只有💰和不忿，以及嫉妒，md 同样都是网络民工
搞量化这么赚钱
钱生钱本来就是最快的啊
我朋友圈做量化和游戏的都是隔不久就换车
我一个发小已经准备又换他的法拉利啦
能活下来的量化都猛, 那些不赚钱的早倒闭了.
爆仓跳楼的也有
确实是厉害
我刚入行在香港见过
10年
方向转一转 往量化研究一下
听同事说已经不算啥
再倒前2年就是雷曼啦
嗯嗯
我现在是研究保险，明天往量化转转[擦汗]，羡慕了
得选对赛道才行
我在测试大模型买合约, 但目前看来也不太靠谱
@Nick@保利威视频 赶紧把你上次量化模拟盘发一下，让大家冷静冷静
否则再讨论下去群心不稳了，没法聚焦AI事业了
[偷笑]
对呀 上次你那个开源项目怎么样了
LLM写代码是开盲盒, 买合约也是开盲盒
是啊 打住
别说了, nof1不务正业, 第二期炒美股去了
我没有美股帐号
炒美股还得是老美的大模型 [偷笑]
难怪没人炒作了
哈哈哈
上次Nick开源就崩盘了
时间段非常吻合
[捂脸]
对的, MD 中某一段是否被理解或者被忘记了, 比 CSS 变量到底起作用没有还要不可预测
我们的职业生涯就要面对这个LLM不确定性了[旺柴]
MD只是上下文一部分，不确定性就这么大，其他环节叠加更加变化莫测
我要当唐僧了
你把ai当人看，就根本不会感叹不确定性了
llm比人确定多了
AI软件工程核心课题，就是解决从不确定性的LLM这里，拿到确定性任务结果
大家不习惯这个LLM不确定性，是还没有从program的确定性思维中走出来
我这个礼拜好像开始想通了这个问题
太逗了
我可能没太遇到幻觉或者不确定子性太多。 promot好不好、context够不够、task细分够不够，三个问题足够解决大部分场景了
都说新写非常快，改老的就慢。那有没有可能是老的东西本身的问题，而不是llm不确定性的问题
刚写完，就成老的了
所以，我确实在认真利用剩下的开发时间，想打磨出来靠谱复现的流程。
如果每个模块的API可以可靠复现，那就意味着程序是可维护的
脚得不一定够。看上面马工转的帖子⬆️
ai干活太费脑筋了，我搞个一小时就觉得必须休息下
@胥克谦 你这多线程并发工作，要多少咖啡支撑？
我站着，不需要咖啡[破涕为笑]
一天罚站十来个小时[破涕为笑]
这个简单, 我拿pro和你的max帐号换一下, 问题马上解决
其实，来二两二锅头就好了[阴险]
说明pro更人性化！
强制劳逸结合
没人遵循这些规律，都和打游戏上瘾一样欲罢不能
看微信完全不妨碍我工作。我天生的adhd
@杨泽昊 应该也一样，大脑不能有一分钟休息
我多年的习惯，不吃午饭，能站就站
中午吃饭就犯困
我两显示器➕笔记本➕ipad，一个屏幕一个cc，ipad看视频
感觉还挺休闲的
cc进程开多了确实累
典型adhd
我的CC中转不允许我买max，流量太大[破涕为笑]
早饭呢？
早饭当正餐吃
自介：一个Dev到CTO都做的技术型经营管理人，同时和几个伙伴在做multi-agent, multi-Objective的专能AI模型, 其中之一是AlphaOptima.Ai。 愿与群主马工@马工 和群友一起探讨AI Coding真谛