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分享一项基于结构耦合而非相关性的经验性制度检测研究。<p>关键发现：相关性可以保持在高水平，而结构依赖性却可能崩溃。信号能够在不同尺度上检测到刚性、过渡和混沌的制度。<p>黑箱引擎，仅提供结果。非预测性，无机器学习。<p>寻求对解释和相关文献的反馈。<p>仓库链接：https://github.com/johnoliveiradev/Multiscale-structural-regime-benchmark/tree/main/results/BTC%20vs%20ETH%2060%20days

我最近发布了一个小型的SaaS产品，整个过程大约花了24小时，主要是在学校假期期间完成的。这是我第一次将一个项目从构思到部署、用户引导以及真实用户的整个过程都亲自经历过。 该产品的目标用户是早期开发者，主要关注于减少在构建新应用时的初始设置和准备工作。它抽象掉了一些重复的早期决策和样板代码，这些往往会拖慢第一次构建者的进度，特别是在项目结构、配置以及“第一天应该具备什么”的方面。 目前我有少量活跃用户，但用户流失率相对较高，这表明可能存在以下几种情况： - 问题不够痛苦 - 抽象层次过早泄露 - 用户体验或引导未能传达价值 - 工具解决了一个在第一次使用后就消失的问题 我非常希望能得到一些技术反馈，具体包括： - 抽象层是否合理 - 心智模型是否与您启动项目的方式一致 - 产品在某些方面是否显得过于主观或限制性 - 什么因素会让您愿意长期保留这个工具 感谢您的阅读，欢迎直接、批判性的反馈。

我制作了一个小型的类似Wordle的游戏，目标是每天生成的SHA-256哈希值。<p>这个游戏故意不具备密码学上的现实性；目的是让人直观地理解雪崩效应和近似匹配的无意义性。<p>这只是一个快速的前端实验；代码尚未公开。<p>一切都在客户端运行；没有追踪；也不需要账户。

团队是如何利用增强型人工智能流程来开发、维护和扩展复杂代码库的？<p>我了解到的最好信息是，GitHub 仓库中包含一个关于代码应执行什么的“策划知识库”。<p>但我不太清楚如何将这些提示与代码库保持同步。<p>它们是否像 yacc 源文件一样，每次我们对仓库进行干净构建时，生成的代码都会被清除，人工智能再根据新的特性重新生成代码？<p>还是说我们定期让人工智能同时读取提示和代码，并从一个到另一个提出修改建议？<p>在这方面有哪些最佳实践？是否有 GitHub 仓库展示了世界级的实现方式？