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许多人可能熟悉保罗·格雷厄姆的“创造者的日程与管理者的日程”：https://paulgraham.com/makersschedule.html 我发现使用Claude Code后，我日常工作中的一个主要变化是，我的工作不再需要在创造者的日程中保持长时间的专注。 我可以指派代理人去处理某项任务，然后去做其他事情，想回来的时候再回来，任务就完成了。测试一下，接着指派下一个任务，去吃点零食。重复这个过程。 这样做有什么损失吗？当然，你不会与代码有那种深度的互动。但并不是所有的代码都需要这种深度。有些事情是可以委派的。

我看到和听到的最可靠的说法是：“这不是X，而是Y。”或者“这不是X，而是Y。”此外，当人类拼写错误，比如“IOUS”，而合成数字双胞胎错误地将其读作“I O U S”而不是“IOUs”时，有时一个词的重音也会错误。希望这些特征能够保留，因为它们至少能让我警觉到编辑不严谨的人工智能。

嗨，HN！我开发了ImageTextEditor——一个小型网页工具，用于编辑已经嵌入图像中的文本。<p>我的目标是保持工作流程的简洁：上传 → 选择文本区域 → 输入替换文本 → 生成。我专注于使编辑效果自然，通过去除旧文本并重建背景，而不是简单地覆盖新文本。<p>当前状态：[最佳效果]，已知限制：[难处理的情况]。<p>我希望能获得以下方面的反馈：<p>结果看起来“修补”的情况，<p>对于这样的工具，什么样的导出/定价模型比较公平，<p>你希望它能够很好处理的图像类型（截图、照片或横幅）。<p>感谢你的关注！

我花了6周时间构建了 www.nex.design，这是一个针对电子商务的人工智能广告代理。它能够发现病毒式社交广告，复制其经过验证的结构，并大规模生成可用于生产的创意内容。 背景：我来自微软，专注于算法和后端开发。没有Node.js或前端的经验。这是我与Claude Code作为主要编码伙伴一起完成的。 我学到了什么： 第1-2周：人工智能在冷启动方面表现出色。在几个小时内，我就搭建了一个可工作的tldraw画布、Cloudflare Workers、图像生成和身份验证功能。 第3-4周：遇到了上下文窗口的瓶颈。我发现了8个组件中有重复的fetch()调用，3种不同的信用验证实现，以及Stripe webhook之间的竞争条件。人工智能会根据你当前的要求构建东西——它并不考虑系统的整体架构。 第5-6周：与一位经验丰富的工程师合作。他并没有写太多新代码，而是删除了一些东西。代码库变得更小但更稳定。 我的生产力技巧：使用3个终端窗口，2个Claude实例在独立功能上同时工作，而我进行审查。并行化有助于提高效率，但也加剧了重复性问题。 关键见解：人工智能 + 经验丰富的工程师 = 10倍效率。人工智能 + 缺乏经验的开发者 = 3倍效率，但会带来技术债务。 向HN提问：你们如何处理人工智能辅助的前端工作？人工智能无法看到用户界面。它不会注意到按钮偏移了2px，或者在移动设备上间距看起来不对。有任何工作流程可以缩短这个视觉反馈的循环吗？ 欢迎尝试。如果有用，代码HN50（前100名享受50%折扣）和HN20（前1000名享受20%折扣）。 <a href="https://www.nex.design" rel="nofollow">https://www.nex.design</a>