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我正在尝试找出使用Claude Code的正确有效方法。到目前为止，我的体验并没有与社区中许多人所赞誉的相符。 通常，它要么生成复杂的实现方案，而简单的方案显然存在，要么生成的代码充满了错误——尽管它自信地声称是正确的。我在想是不是我没有正确使用它。 以下是我当前的工作流程： - 我首先与Gemini交谈，逐步澄清和完善我的需求和设计。 - 我请Gemini总结所有内容，然后我会审查并修订该总结。 - 我将最终版本粘贴到Claude Code中，使用计划模式，请它生成实施计划。 - 我审查计划，进行调整，然后让Claude Code执行它。 - 长时间等待…… - 审查Claude的输出并清理混乱。 对于重构和修复错误，我通常会提前编写一些测试。但对于新功能，我往往不会。 这常常让我感觉像是在打开一个战利品箱——50%的时间它表现得不错，另外50%的时间则相当糟糕。我真的很想了解如何正确使用它，以实现人们所描述的那种神奇体验。 另外，我使用的是专业版，通常不会达到速率限制——主要是因为我需要手动进行大量的准备工作和后期处理。我对那些快速达到速率限制的人很好奇：你们是同时运行很多任务吗？机器可以轻松并行处理，没错——但我不知道如何让自己以那种方式并行工作。

我在考虑深入研究 Retool，但不确定这是否是最佳选择。<p>我已经熟悉 Hubspot 和 Salesforce，并且知道如何通过点击和代码来操作这两者。<p>我想学习一些与 CRM 密切相关的内容，尤其是那些许可证费用昂贵的。

我很快就要搬到旧金山了，我尝试使用人工智能模型来寻找合适的住房。如果你还没有尝试过这样的事情，建议你试试看。你可能会意识到人工智能仍然不是那么可靠。 我想参加旧金山的人工智能聚会，但我现在不知道自己为什么要去 :|

人工智能工作负载的增长速度超过了支持它们的基础设施。训练大型模型现在需要大量的计算周期。将它们部署用于实时任务则涉及显著的延迟、成本和能耗。这些挑战影响了初创企业、研究实验室和大型企业。 一项新的英国专利提出了一种技术解决方案。它不依赖于未来的硬件或理论突破，而是引入了一种新颖的、受量子启发的数据处理设备，旨在利用现有的计算系统提升性能。 在这篇博客中，您将探讨Abhishek Upadhyay的专利人工智能处理设备是如何工作的，为什么它适应当前硬件的挑战，以及它在实际应用中提供的最大价值。 专利概述：实用创新，量子启发设计 英国知识产权局于2025年5月授予工程师和研究员Abhishek Upadhyay设计号6443785。该设备引入了一种混合系统，将人工智能与量子计算架构启发的设计策略相结合。 它利用量子计算的概念——如可适应的数据通道、基于状态的评估和动态优先级调整——并将其应用于经典硬件。 最终结果是一个处理设备，可以根据实时条件改变其数据的解释、路由和处理方式。这种适应性在人工智能必须应对多样化、快速变化的工作负载的计算环境中至关重要。 核心能力及系统操作方式 传统数据处理系统遵循固定的程序。它们根据预定义的逻辑处理传入的信息，而不考虑数据类型或负载的变化。这种刚性在数据变得不可预测时会造成性能差距。 Upadhyay的设备引入了一种不同的方法。它使用人工智能模型根据被处理数据的性质和格式来指导内部操作。系统不会锁定在静态指令序列中，而是评估输入并选择优化的路由和内存分配策略。 主要特点包括： - 针对结构化和非结构化数据的上下文感知资源分配 - 基于输入变化的实时操作重新优先级调整 - 无需手动重新编程的人工智能决策层控制系统行为 - 与标准计算平台兼容，避免对量子硬件的依赖 这些特性支持高吞吐量处理，而不增加功耗或计算规模。 应用领域：可以产生可测量差异的地方 该设备针对响应性、效率和灵活性至关重要的环境。这些领域是传统系统在实时混合数据工作负载下难以维持性能的地方。 部署场景的例子包括： - 医疗诊断：实时处理心电图或成像数据流。 - 制造自动化：使用自适应视觉模型检测产品线中的异常。 - 财务预测：使用密集的多维输入建模波动市场。 - 可持续能源系统：使用嘈杂的、时间敏感的数据预测资源波动。 在这些领域，效率和低延迟处理直接影响准确性、安全性和成本。该系统动态重新配置其行为的能力使其非常适合在边缘计算、诊断实验室和嵌入式控制系统中处理人工智能工作负载。