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如果战术认知正在液化，那么稀缺的技能就是元工作：设计反馈循环，决定哪些问题值得代理人关注，策划模糊性必须由人类来把控的边界。战略从直接解决问题转变为问题框架的构建——选择哪些约束是重要的，以及哪些信号可以被视为真相。

大家好！<p>再次感谢大家对我原始帖子的细致反馈，非常感激。<p>我对 chonkify 进行了几处更新，这是我用来分块任何内容（数组、字符串、缓冲区、异步可迭代对象等）的微型工具（约 1kB）：<p>- 现在包含完整源代码（不再只有压缩版分发）<p>- 明确了字符串的行为：<p>-- chonk() 使用 UTF-16 代码点（与 JS 一致）<p>-- 新增 chonkGraphemes() 按字形集拆分（这样表情符号可以保持完整）<p>- 更新了 README，提供了清晰的示例和权衡说明<p>我仍然认为字形支持很酷——只是现在不再是默认选项。<p>JS 字符串基于 UTF-16，但现实世界中的文本（表情符号、印地语、泰语等）通常需要对字形的敏感处理。现在你可以在“JS 的做法”和“用户的期望”之间进行选择。<p>这仍然是一个个人项目——我主要是为自己构建的，并不声称具备任何生产级的严肃性。话虽如此，如果它对其他人有用，我会非常高兴。<p>期待更多反馈！

我创建了一个功能齐全的人工智能聊天机器人——一个“AI男友/女友”。<p>在这里查看视频演示：<a href="https://youtu.be/-D-BBpsLHQI" rel="nofollow">https://youtu.be/-D-BBpsLHQI</a>