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刚给 AI 发了任务（较简单），还没等我起身接水喝，已经干完了。。。 拿产品 Orchard 的优化和新功能实现试用了一下 @cursor_ai 2.0，印象最深刻的就是 Composer 模型，真的好快！质量也不错的。
🔖 Building · Sharing ✨ Zipic · TimeGo · KeygenGo · HiPixel · Orchard · Prism
How to cut the energy cost of AI by a factor of 10,000:
Professor of computer science at UW and author of '2040' and 'The Master Algorithm'. Into machine learning, AI, and anything that makes me curious.
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🖥️ Indie Maker 🛠️ 星球「海哥和他的小伙伴们」 📌 油管「海拉鲁编程客」 🌸 沦为程序员的段子手/猫咪
12/100 慢即是快 不管你用的是 Codex / Cursor / Claude Code / Trae——记住这条：慢，即是真快。 AI 用得对，拿到稳定 x10 很现实；但很多人为了 x50 / x100，到处发明“捷径”。快是幻觉，欲速则不达，技术债只会越滚越大，最后效率反而被反噬，AI的魔力转圈圈。 与其一脚油门，不如坚持可控节奏（cadence）： 先澄清需求（Spec）→ 设计接口（API）→ 小步提交（Small Commits）→ 持续重构（Refactor）。 按这个节奏产出的代码，可维护（Maintainability）/ 可验证（Testability）/ 可扩展（Extensibility）都在线，越到后期越快，这才是真正的“快”。 把返工率从 30% 压到 5%，体感速度常常比“名义提速 2 倍”还快； 对新手来说，从 60% 降到 10%，研发节奏会肉眼提速好几倍——因为你少走了绝大多数回头路。 我的习惯是：每次让 Codex 写代码或拆文档时，趁“冷却时间”做 60 秒微复盘： - Prompt 有没废话？能否去冗、更结构化？ - 设计是否多此一层？有没有更直接的接口？ - 是不是命中了 AI 的能力边界？有没有方案突破一下？ - 这段代码可能留下什么技术债？命名/拆分/魔法数立刻顺手改一处。 ---广告时间--- 最近开了知识星球「海哥和他的小伙伴们」 - （链接在评论区）。 如果你是 - 「想学 AI编程的产品经理/产品负责人」，想顺手做一些开发工作。 - 「没有深入使用 AI 的程序员」，想了解一线 AI 编程程序员是怎么看每个 AI 工具的功能，快速上车。 - 「想学 vibe coding 小白」，想研究一下怎么做个能用的项目，更快学会编程新范式。 那么我的星球可能对你有比较大的帮助。 另外，前一百名附赠和海哥 1v1 手摸手远程会议畅聊 AI，之前的会员聊完甚至还有加钟的需求
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不一定是卖员工买GPU吧 本身他们也在疯狂投资，似乎是不缺钱 更多是优化一些部门，转到AI为主未来业务部分！ 但是博主的这是大家新一轮创富的巨大机遇的判断是对的…
学AI找小互，找小互，上 https://t.co/4PVaHEr5r3 ...