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Well Zuckerberg tried to do this at smaller scale. He's got the compute, he's got the talent… he's got shit models that DeepSeek runs circles around with <300 people and <1% of his GPU fleet. As do Moonshot, Minimax and others. A lesson in here perhaps.
We're in a race. It's not USA vs China but humans and AGIs vs ape power centralization. @deepseek_ai stan #1, 2023–Deep Time «C’est la guerre.» ®1
不只是 Prompt 技巧：深度解析原生 “Plan Mode” 在 AI IDE 中的架构壁垒 ~ 来自 Flask 作者 Armin Ronacher 🚀 编程范式的演进：从“对话”到“智能体” AI 编程工具正在经历一场从 Chat 到 Agentic 的关键转型。 过去，我们习惯于侧边栏对话，AI 只是一个被动回答问题的助手。而现在，随着 Cursor 和 Windsurf 等工具的崛起，“Plan Mode”成为了新一代 AI IDE 的灵魂。它标志着 AI 不再仅仅是帮你写几行代码，而是能够像一名真实的工程师一样，开始承担跨文件、复杂逻辑的任务。 🧠 核心定义：什么是“计划模式”？ Armin 认为，计划模式是 AI 在执行任何写操作之前的独立思考阶段。 简单来说，当你提出一个复杂需求时，AI 不会立刻动你的代码库。相反，它会先生成一个详细的“蓝图”或“路线图”。它会明确告知你：为了达成目标，它需要读取哪些上下文，打算修改哪些文件，以及具体的实施步骤。这种将“意向生成”与“代码执行”解耦的设计，是计划模式的本质。 🏗️ 技术底层：为什么 AI 必须先写计划？ 这部分揭示了 AI 思考的科学原理。LLM 是按照顺序逐个生成 Token 的。 · 克服“走一步看一步”： 如果 AI 直接开始写代码，它在写第一行时往往还没完全想好最后一行怎么写，这极易导致逻辑断层。 · 利用“思维链”： 当 AI 先写下计划时，这些生成的文字就成了它后续写代码时的“外部记忆”或“思维轨迹”。这能显著降低 AI 的幻觉，提高复杂任务的成功率。 🔍 关键辨析：能否在“非计划模式”下实现计划？ 我们能不能直接在普通对话框里通过 Prompt 要求 AI “先思考再写代码”？ 他的结论是：虽然形式上可以模拟，但原生的“计划模式”在 IDE 中具有不可替代的底层优势。 · 深度集成： 原生模式下的计划不是简单的文字，它与 IDE 的工具链深度绑定。AI 能够实时感知文件系统的状态，而不是仅凭记忆。 · 权限管理： 原生计划模式允许用户在“原子级”步骤上进行拦截。用户可以允许 AI 执行步骤 A，但拒绝步骤 B，并要求它重新调整计划。 · 状态回滚： 如果执行过程中出错，原生计划模式提供了更清晰的上下文，让 AI 能够针对性地进行故障排查，而不是在混乱的对话中迷失。 🛡️ 交互革命：从“代码工”转变为“评审员” 计划模式彻底改变了人类开发者的角色。 在没有计划模式时，AI 可能会瞬间修改 20 个文件，你只能在事后满头大汗地去 Diff 代码。但在计划模式下，你在 AI 动手前就拥有了预审权。这种“先看方案，再点确认”的流程，极大降低了人类的审计压力，让开发者能够从宏观架构层面指导 AI，而不是在微观细节上纠结。 🌟 总结与展望 Armin Ronacher 的核心观点非常明确：计划模式不仅仅是一个 UI 功能，它是 AI 走向成熟工程能力的必经之路。 它解决了 AI 在处理大规模、高复杂度工程任务时的不确定性，并通过透明的计划流程重塑了人机信任。未来，优秀的编程工具不应只是“替你写”，而应是先“告诉你它怎么写”，然后由你这位“主架构师”来拍板。 原文地址
邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴
All AI agents will eventually become coding agents. It's like asking someone would they use a computer if they can just talk to it and have it do everything for you.
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我最近有个小困惑，用 Agent 干活（尤其 AI coding）到底真提效了吗？ 我自己的体感是这样的： 我基本只能单线程才能保持高效。一旦在不同任务/不同上下文之间切换，效率直接掉一截，脑子反复冷启动。 现在的 agent 做不到全自动。它跑到关键节点就得我确认：要不要继续？要不要改？ 结果变成一种很尴尬的节奏： 我不能彻底放手去做别的，因为随时要回来接管；但我也没法一直盯着它，因为那更浪费。 中间那段 agent 执行时间，像被卡在进度条里： 去做别的吧，怕错过；不做吧，又干等。 所以这到底是效率提升，还是把执行时间省出来了，却把注意力成本加倍了？ 想听听大家的真实用法：是怎么在 agent 跑的时候安排自己的？
行道途中。非求速成，惟求通达。 2023 年扎进AI ，打通Know-How，不少赚钱项目，踩过坑，也见过光。 围城里待得够久了，出来聊聊世界，聊聊技术、聊聊赚钱。
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30% of my working time is spent on logging into stuff. Passkey, 1Password, autocomplete, broken autocomplete, captchas, keychain, copy, copy code from email, get code from auth app, open YouTube and confirm…?!???!? Why can’t I open my MacBook and be logged in everywhere?
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