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分享 AI 工具、副业变现、认知成长,远离杀猪盘与传销,做清醒的长期主义者 各位,千万不要键政,尽量分享日常发现的工具

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代码AI的终局:我们从“写代码”变成了“审代码”的审查官 | blog 很多人以为用 Claude Code 等工具写代码,痛点在 AI 能不能写对。其实真正用深了的人才知道,瓶颈早已转移。 有开发者分享了用 Claude 彻底重构工作流的经历:他把
代码AI的终局:我们从“写代码”变成了“审代码”的审查官 | blog 很多人以为用 Claude Code 等工具写代码,痛点在 AI 能不能写对。其实真正用深了的人才知道,瓶颈早已转移。 有开发者分享了用 Claude 彻底重构工作流的经历:他把 AI 扔进 EC2 隔离,用 GitHub Issues 做看板,让 AI 自动领任务、写方案、敲代码,自己只在关键节点审批。 这听起来很爽,但硬币的另一面是:体力活消失了,脑力负荷却爆表了。以前是没时间写,现在是没时间审。面对 AI 一夜之间生成的大量代码,做 Code Review 成了最折磨人的瓶颈。 软件开发不是拼积木,而是复杂的权衡。AI 擅长单文件实现,但缺乏全局架构视角,极易导致架构漂移和过度 Mock 的低质测试。 所以,别指望把思考外包给 AI。它提高了代码产出速度,但没有提高平均质量。未来的关键,是如何建立自动化的架构质量度量和更严苛的 QA 体系。

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这个文档写的真好

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iLab GPT Conjure 是一套面向 GPT-image-2 的 AI 图片生成 WebUI 工作台,同时提供 CLI 供本地自动化使用。它支持 Codex Responses 与 OpenAI 兼容 API 两种接入方式,并内置公用图库、多
iLab GPT Conjure 是一套面向 GPT-image-2 的 AI 图片生成 WebUI 工作台,同时提供 CLI 供本地自动化使用。它支持 Codex Responses 与 OpenAI 兼容 API 两种接入方式,并内置公用图库、多类型 Chip 快捷引用、提示词模板、多任务并发、分页历史库和本地队列管理。 除了文生图、参考图生成和图像编辑工作流,还支持单任务多图输出、失败重试、公用图库分类管理、独立历史页面查看与筛选、以及 WebUI 中英双语切换。无论通过 API 模式稳定集成,还是个人本地 OAuth 模式快速调用,都能满足不同场景需求。 主要功能: - 支持 Codex Responses 与 OpenAI 兼容 API 接入,公开或团队使用推荐 API 模式; - 多任务并发、本地队列、分页历史库与结果归档; - 公用图库、最近参考图、颜色 Chip 与提示词片段 Chip 快捷引用; - 提示词模板库,支持新建、收藏、导入导出与一键插入; - 提供 WebUI 与 CLI 双入口,Python 3.11+ 环境即可启动; - 免安装一键包内置更新脚本,解压即可使用,数据全部保留在本地 data 目录。 支持 Windows、macOS 平台,可通过 Start WebUI 脚本或手动 uvicorn 命令启动,适合个人创作者、设计师及需要本地 AI 生图工作流的用户。

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https://b.ai/ 注册送100刀,赶紧冲
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前面在yihong老哥的评论区说想要学习ebpf, 这不已经开始看书了 https://binw666.github.io/learning-ebpf-translation/02-eBPF%E7%9A%84Hello%20World/02-eBPF%E7%9A%84Hello%20World.html, 目标是做到精通ebpf的拼写,快达成了

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傻逼了,除胶剂喷到了防盗门上,门一下子就花了,我特么的,问了原厂修补要500+,真的是智者千虑不如蠢者灵机一动…

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搞踢脚线和美缝一两个小时到手一两千,为啥大家不去学这个?非要去搞铁人三项,这里面难度很大么?

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犬子这个叫法是有由来的

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知道为啥装修的时候要盯着工人了

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这种家长真的是禽兽不如啊

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天上Claude,地上豆包
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大家在等待AI写代码的时候都会干嘛?

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现在高校举报投诉成风,导致老师现在都不敢给学生真实的建议了:
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Make X Great Again 少看垃圾,多看人话。 X 现在的问题,大家都知道: - 评论区一半是广告号和色情 bot,正常讨论被刷到底 - 想关注一个新人,分不清是真号还是水军 - 算法决定你看到谁,而不是你决定 - 看一个人聊过什么、最热几条是什么——只能手动翻几十层 https://github.com/foru17/make-x-great-again

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