sentinelK 最近的时间轴更新
@kop1989 @kop1989smurf
三转
2023-05-31 10:44:55 +08:00
我本将心向明月,奈何明月照沟渠。
2023-05-30 23:28:35 +08:00
sentinelK

sentinelK

V2EX 第 631792 号会员,加入于 2023-05-30 20:41:02 +08:00
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kop1989的三转小号
由 VSCode 的发行说明引起的安利: vscode-pokemon
程序员  •  sentinelK  •  149 天前  •  最后回复来自 magicdawn
10
梦境之二
随想  •  sentinelK  •  217 天前  •  最后回复来自 iClass
1
发现了一个 bug,回帖偶发会扣除 5.02 铜币
反馈  •  sentinelK  •  221 天前  •  最后回复来自 gpt5
5
最近被管理员移动帖子不太正常
反馈  •  sentinelK  •  221 天前  •  最后回复来自 ferock
7
sentinelK 最近回复了
5 小时 23 分钟前
回复了 qianyidui5 创建的主题 机械键盘 大伙都用的是什么键盘?什么价格,手感如何?
Niz 静电容,劣势是相比机械键盘,手感衰退会比较快。

所以目前有个替代品种出现,磁轴。打算等大厂跟进后买一把试一试
5 小时 35 分钟前
回复了 SilenceLL 创建的主题 程序员 大家有没有一些关于 vibe Coding 的最佳实践
我个人理解,有三个维度:

1 、上下文供给
影响 vibe coding 效率,最大需要解决的问题就是如何最高效率的提供上下文(也就是既有信息)
目前商用产品上能解决到整个 workspace 都是上下文(类似 cursor 、Copilot 等)
还有文档、知识库等的读取。

2 、需求阐述技巧
比如如果这个对话出现事实错误,就不要试图纠正,而是重新开启一个对话等等。

3 、接入更多能力
比如 MCP ,来拓展 AI 的功能边界。


至于说实际实践,其实每个企业都不一样,因为每个企业的上下文环境,保密要求等都不同。
恰恰不是,如果是 AI 生成、审核,就不会有这些问题了。

出现的问题普遍在于:
1 、大公司团队单打独斗,各扫门前雪。
2 、产品线过于冗长,导致开发、维护产品需要考虑的上下文超过人脑极限。
3 、出现过于弱智的问题上到生产环境(比如没有 trycatch )

以上这些恰恰是目前的统计学 AI 所擅长的。
1 、有远超人脑范围的上下文解析与兼顾能力。
2 、产出虽有波动,但水平稳定。
3 、没有指责问题。
这种乌烟瘴气的东西发在技术相关节点就不合适了吧……
@livid
因为设计图的元素关系和 UI 代码结构不是一比一对应的。
网页与 native 应用的 UI 代码结构又不一样。

这就导致设计图和代码实现之间的统计学最优解不太明显。
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