最新

我注意到沙盒环境变得越来越流行和普遍。但我想以免费的方式，并且关注本地需求。我最近一直是一个人操作，所以基于云的仓库似乎有些过于复杂，而我的项目规模又小，这让它成为一个有趣的实验。如果你有任何想法，请告诉我 :)

Imagent使得AI代理能够在其工作流程中以第一类步骤生成图像、视频和语音，所有这些都通过一个单一的界面实现，从而隐藏了不同提供商和模型之间的差异。

与客户合作实施RevTurbine（revturbine.com）。我们正在实施一个反向试用，该试用是通过关键的入职动作（连接用户的交易账户）触发的，即作为完成该动作的激励。 该试用在一个单独的非公开层级上（最低付费计划功能的子集），提供了极大的灵活性：可以调整限制以控制AI成本，随意进行细分（对潜力更强的客户设置更高的限制）等，这一切都与客户承诺相符：21天试用（未指定层级）。所有操作都可以立即完成（不会影响付费客户，避免繁琐的迁移等），并且可以进行AB测试。在试用期间，您还可以根据使用情况/功能进行付费层级的追加销售（在时间限制之外作为转化时刻）。 我觉得这可能适用于其他人，所以想分享一下。如果有任何评论或问题，也很乐意听取。

以下是我目前对AI编码助手最大的抱怨： 1. **沉迷于重复造轮子**。你常常会发现它在一个文件中为同一个功能写出三个重复的函数。为什么？因为它害怕超出上下文窗口的限制，所以只读取大型文件的一小部分，完全忽视了已有的功能。 2. **文件为什么会如此臃肿？**因为AI更倾向于添加新代码而不是修改现有代码，而且它很少删除任何东西。经过几次迭代后，你的代码库就变成了一座死代码的山。 3. **缺乏整体意识**。它过于专注于当前任务，完全不在乎它的更改是否会破坏系统的其他部分。如果你指出原有逻辑现在已经破坏了，它会把这视为一个全新的任务。它会修复那个特定的bug，但它新写的代码在修复后是否仍然有效？“这不是我的问题。” 4. **上下文窗口痛苦地短**。如果你试图通过将所有必要的上下文信息放入提示中来解决上述问题，你很快就会达到20万标记的限制。再过两个回合，它就会触发自动压缩，突然间又变得无能。 5. **长上下文=瞬间脑损伤**。当你费尽心思将完美的上下文量塞入窗口时，模型会完全失去理智。上下文越长，它的回应就越不连贯。 6. **逻辑推理几乎不存在**。一个简单的功能，人工开发者只需3-5行代码就能在现有函数中进行调整？AI却坚持要为此设计一个全新的系统架构。 7. **越调试越傻**。你耗费了数百万个标记，每次它回复“我明白了！”或“我完全掌握了！”时，它输出的代码仍然无法运行。

然后呢？你打算怎么做？战略是“每个人都成为Levels-io”。要点是“营销游戏现在很火，是唯一的选择。”2026年一直是我的营销之年，因为BrowserBox去年达到了稳定状态，基本上就是：小幅改进、维护、微小更新、客户部署和客户调整。 但我有很多产品想法。我正在不断推出它们。如果你查看我的GitHub活动，即使在人工智能出现之前，我也一直在“不断推出”——只不过能力较弱，频率较低。而且更多地专注于“技术概念验证”（比如DownloadNet，尽管人们发现它意外地酷，并且它自己进行了营销，尽管它实际上是在一个周末完成的）。 显然，这些产品中的某一个最终会大获成功。我会搞定营销，优化漏斗，完善所有销售。BrowserBox提供了基础层，但我想要更多的超高速增长。所以我在不断推动。 现在我在想——一旦这一切发生，我会花时间做什么？尤其是，借助人工智能？ 我在考虑： - 让人工智能教我这些年没能抽出时间学习的数学。 - 利用人工智能提高我的外语能力。 - 也许做一些硬件/机器人方面的事情，不太确定。 我很好奇是否还有其他人也在思考这个——摆脱了负担、繁重的工作，以及纯粹创意软件表达的荣耀（坦白说是为了赚取那笔甜蜜的收入），你们现在打算如何利用这些广泛且普遍可得的时间（和智慧）？ 另外——@dang——你的“人工智能评论检测”在幻觉。我的一些回复，在我自己帖子上对他人评论的回复，已经“消失”了。这些回复是在我祖先和曾经悲伤的朋友和爱人墓碑上的——是我亲手写的。看起来，人工智能检测游戏中有些问题。 小伙伴们——热身你们的旗帜——我感觉你们今天还没有得到足够的发泄。我们走吧！