一周热榜

我非常好奇过去几年人们与人工智能的体验。ChatGPT大约在三年前推出，我想知道它是如何影响你的工作效率/你对自己工作效率的看法的。 我写了很多代码，并且是Cursor的粉丝，尽管有时我觉得人工智能的帮助是负面的，我应该更加谨慎地使用人工智能。尤其是在调试时，它对我并不太有效。我无法将“思考”外包给它。否则，我打算继续每月支付Cursor 20美元的费用加上使用费。我也订阅了ChatGPT，每月支付20美元。我没有为其他工具付费，也没有在半日常的基础上使用其他工具。 1. 你从事什么工作？ 2. 人工智能对你有帮助吗？ 3. 哪些工具最有帮助？ 4. 哪些工具让你失望最大？

在过去三个月里，我每周都学到了一种新技巧，以便让我当时使用的任何大型语言模型（LLM）产生更好的输出。这是我的职业，但许多HN的用户有比这更有趣的职业。 就我而言，最近我才意识到让LLM先撰写和完善一个计划文档（plan.md）架构的重要性，然后将该文档拆分为可测试的阶段，最后逐步实施每个阶段。 事后看来，这似乎是显而易见的。但我花了太长时间才明白这应该是我的方法。我之前是自己逐步进行，没有为LLM制定一个总体的计划文档。 你花了太长时间才学会的职业技巧是什么？

嗨，我是Sam，Mastra的联合创始人兼首席执行官，Mastra是一个TypeScript代理框架。我写了一本关于构建代理的书，想和HN的朋友们分享一下。 这本书叫做《构建AI代理的原则》。目前它有34章，148页，涵盖了大语言模型（LLMs）、提示、代理、工作流、RAG、评估、多代理、追踪、部署、MCP、工具使用以及其他一些主题。 这里的背景是，去年十月我们开始着手Mastra时，对AI工程几乎一无所知，只能在构建的过程中不断学习。 在一月份，我们开始参加当地的AI聚会。我们遇到了许多曾经和我们处于同样境地的人。我们不知不觉中从学生变成了老师。每当某个解释似乎能够被理解时，我们就会回家把它记录在我们的文档或博客中。 有一天，我的联合创始人Shane对我说，如果你写一本关于这些内容的书怎么样？ 我最初持怀疑态度，但尝试写了一个大纲后发现这很自然。因此，我花了接下来的几个周末，把我们的帖子整理成书的形式，并填补其中的空白。令人惊讶的是，这个过程很顺利。初版有92页，分为27个非常简短的章节。 我们原本打算把它命名为《AI工程的原则》，但一位创始人朋友说服我使用“代理”这个词，所以最终定名为《构建AI代理的原则》。 我们收到的第一个反应是惊讶。我们在之前参加的聚会上分发了这本书。 我们开始看到人们在社交媒体上发布书评。几位创始人朋友告诉我们，这本书改变了他们的代理架构或界面设计。一位从工程师转行的摄像师来到我们的办公室，拍摄了一部迷你纪录片。 人们经常问我们如何保持书籍的更新。我们其实并不太清楚。然后MCP和吉卜力工作室的事情发生了，我们知道需要更新书籍。 我在五月坐下来又写了一个周末，最终增加了50页。除了MCP和图像生成，还有很多关于网页浏览、工作流流媒体、代码生成、代理RAG的内容需要写。我们将书籍重新出版为第二版。 人们最常评论的一个地方是我引用了泄露的Bolt.new系统提示的部分摘录。这是许多人第一次看到生产级的提示。 这本书最近变得相当受欢迎。我们在AI聚会和会议上分发了数千本，甚至在LinkedIn（这个地方）上也引发了病毒式传播。 在实际操作方面，我是在Notion中写的书，然后粘贴到一个叫Vellum的桌面应用中，它可以生成ePub和PDF。亚马逊的KDP允许你上传这些文件并出版你的书（他们会为你打印）。拥有良好的持续集成/持续交付（CI/CD）流程很有帮助，文档和博客帖子作为内容管道中的中间产物也起到了作用。这意味着在写作时我可以从一个温暖的缓存中提取内容。这个过程感觉是O(n)而不是O(n log n)。 希望你们喜欢阅读，也请告诉我你们的想法！（你可能更想下载这本书，在你喜欢的阅读器中阅读，而不是使用GitHub的PDF阅读器） 我很快会开始第三版的写作，想知道哪些主题感觉缺失，如果有任何内容显得过时等等。

只需上传一张全景图像，该工具会将其分割成多个 3:4 的 1080x1440 部分。<p>注意：这是一个分支，原版将其分解为 4:5（1080x1350）——较旧的 Instagram 帖子尺寸，并改进了用户界面 :)<p>代码遵循 GNU 通用公共许可证 v3.0，托管在：github.com/Kuberwastaken/panosplitter

我和我的朋友之所以制作这个，是因为我们想以一种更有趣和互动的方式来学习。我们认为可以围绕这个项目建立一个社区？而且肯定还有很多工作要做。我们非常好奇你们的想法，以及我们可以在哪里改善学习体验。