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同样用AI,有人产出满屏套话,有人却能做出让人愿意读完的东西。差别不在模型,而在你怎么喂、怎么改、怎么验收。这篇聊聊从“AI垃圾”到“AI精品”的实操思路。
Sphinx 是一个开源小工具,接进你现有的 AI 编程工作流,每次推代码上生产前弹出一份问卷,检验你是否真的理解这段 AI 写的代码。本文讲清它的思路、用法和背后的「理解债」问题。
想在自己电脑上跑大模型,却不知道手上的硬件够不够用?Llmspeed 把不同本地模型的推理速度做成可对比的在线体验,买硬件前先摸个底。
过去做软件要么爆红要么死掉,现在AI把中间地带撑大了:大量不追求独角兽、但能稳定赚钱的小项目正在涌现。这篇文章聊聊这种变化背后的逻辑,以及普通开发者怎么抓住这波机会。
借少年天才热点,给普通人一条可上手的AI工具学习路径:从日常任务到副业变现,附具体步骤和提示词。
从递归遍历到缩进输出,手把手带你用纯C写一个类似 tree 命令的目录查看器,顺便理解文件系统API和递归思维。
Lobby Domains 把 Chrome 内置的端侧 AI 拿来找域名,给独立开发者提供了一个新思路:不用调云端 API,也能让 AI 帮你筛出好记、好念、有含义的域名。
建筑与工程团队常被 CAD 和 Revit 的版本改动折磨,RevisePulse 尝试用 AI 自动找出图纸差异。本文拆解它的使用思路、适用场景和落地建议。
Barista 把 LLM Agent 引入类型状态规范合成,让「先初始化再调用」这类隐式规则变成可检查的规范。本文拆解它的思路、流程与落地价值。
最近网传“禁止教师用AI备课”其实是误读,政策鼓励的是合理使用、提升效率。本文不聊八卦,只给一线老师一套能落地的AI工具清单:从备课、出题到写评语,手把手教你每天省下2小时。
一个在 Hacker News 上亮相的开源项目,试图解决大模型最让人头疼的毛病——一本正经地胡说八道。它把记忆和推理拆开,让 AI 在本地记住事实、拒绝编造,本文带你搞懂它的思路和上手方式。
AI克隆最近很火,但实测下来效果远不如宣传。这篇整理实测中暴露的常见问题,以及普通人真正能用上的几个场景和避坑方法。