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终于有这么一本读物了，几个 AI 大佬研究员一起出了一个详细讲解扩散模型原理的论文 我翻译了一个双语版本，链接放下面了👇 可以非常全面的理解现在图像和视频模型的基石扩散模型，具体内容有： 第一章：概览生成模型的定义、重要性与谱系，为统一理解奠基。 第二章（VAE 视角）：以变分推断连接到 DDPM，用潜变量与重构/去噪目标解释训练与采样。 第三章（EBM/Score 视角）：从能量模型到 NCSN/Score SDE，以分数匹配和连续时间 SDE 描述生成动力学。 第四章：采样即沿时间反向求解 ODE/SDE，用扩散漂移向量场逐步逼近数据分布。 第五章（NF 视角）：从正规化流到 Flow Matching，以可逆变换/流场学习统一“概率随时间运输”的思想。 第六章：以微积分的换元公式为统一底座，并以“条件化技巧”把难题化为回归，实现稳定可控的训练。 第八章：在 ODE 框架重审 DDIM、DPM-Solver，澄清与经典数值法的关系并解释快速采样原理。 第九章：系统化更优数值积分与误差控制，加速迭代采样同时保持保真度与稳定性。 第十章：提出一致性模型等“流映射”思路，直接学习任意时刻到任意时刻的解映射以少步生成。 第十一章：扩展一致性轨迹与 Mean Flow，以学习整条轨迹（积分）实现单步或极少步高质量生成。
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![来自六个月硬核使用 Claude Code 的实战优化指南
来自一篇 Reddit 帖子，作者是一位拥有7年软件工程经验的开发者，分享了其在过去6个月中，使用 Claude Code（CC）进行大规模软件重构的亲身经验。具体而言，作者单枪匹马地将一个超过30万行代码（LOC）的内部Web应用，从过时的技术栈（React 16 JS + Material UI v4）迁移到现代框架（React 19 TS + TanStack Query/Router + MUI v7）。作者强调，AI工具虽强大，但需通过结构化工作流、精确提示和人工监督，方能实现高质量、一致性的输出。
核心内容与关键见解
作者构建了一个完整的生态系统，包括技能（skills）、钩子（hooks）、文档管理和自动化工具，以解决Claude在长任务中常见的痛点，如上下文丢失、代码不一致和调试难题。以下是主要优化策略：
1. 技能自动激活钩子：Claude默认不会主动调用预定义技能，作者开发了钩子系统（如UserPromptSubmit Hook和Stop Event Hook），通过关键词触发（如文件路径或内容模式）强制注入技能提醒（如错误处理规范）。这确保了技能在大型代码库中的一致应用，显著降低了代码变异。
2. 开发文档系统：针对Claude“半途遗忘”问题，每项大任务前生成专用文档（如[task-name]-plan.md、-context.md和-tasks.md），并通过斜杠命令（如/create-dev-docs）实时更新。这些文件充当外部“记忆”，支持会话恢复和自动压缩，维持任务连续性。
3. 后端调试自动化：使用PM2进程管理器监控7个微服务日志。Claude可自主执行 pm2 logs <service> 命令，快速定位并重启故障服务。这将手动日志追踪转化为AI驱动的实时诊断，提升了调试效率。
4. 错误零容忍管道：钩子追踪文件编辑、运行构建检查（如TypeScript错误），并在检测到风险模式（如异步调用）时触发自审提醒。作者曾尝试自动格式化（Prettier），但因 token 消耗过高而弃用，转而强调预防性质量控制。
5. 文档与代理演进：简化根目录CLAUDE. md，仅保留项目核心信息；仓库级文档则模块化引用技能。引入专职智能体（如strategic-plan-architect用于规划、build-error-resolver用于修复），每个智能体有明确角色和输出规范。斜杠命令进一步简化重复提示。
6. 提示最佳实践：作者建议从规划模式入手，避免模糊指令；若输出不佳，补充上下文重试。核心教训是：AI需人类直觉辅助，尤其在复杂决策中。
帖子地址：](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpbs.twimg.com%2Fmedia%2FG4gwhN4awAAl0sJ.jpg&w=3840&q=75 "来自六个月硬核使用 Claude Code 的实战优化指南
来自一篇 Reddit 帖子，作者是一位拥有7年软件工程经验的开发者，分享了其在过去6个月中，使用 Claude Code（CC）进行大规模软件重构的亲身经验。具体而言，作者单枪匹马地将一个超过30万行代码（LOC）的内部Web应用，从过时的技术栈（React 16 JS + Material UI v4）迁移到现代框架（React 19 TS + TanStack Query/Router + MUI v7）。作者强调，AI工具虽强大，但需通过结构化工作流、精确提示和人工监督，方能实现高质量、一致性的输出。
核心内容与关键见解
作者构建了一个完整的生态系统，包括技能（skills）、钩子（hooks）、文档管理和自动化工具，以解决Claude在长任务中常见的痛点，如上下文丢失、代码不一致和调试难题。以下是主要优化策略：
1. 技能自动激活钩子：Claude默认不会主动调用预定义技能，作者开发了钩子系统（如UserPromptSubmit Hook和Stop Event Hook），通过关键词触发（如文件路径或内容模式）强制注入技能提醒（如错误处理规范）。这确保了技能在大型代码库中的一致应用，显著降低了代码变异。
2. 开发文档系统：针对Claude“半途遗忘”问题，每项大任务前生成专用文档（如[task-name]-plan.md、-context.md和-tasks.md），并通过斜杠命令（如/create-dev-docs）实时更新。这些文件充当外部“记忆”，支持会话恢复和自动压缩，维持任务连续性。
3. 后端调试自动化：使用PM2进程管理器监控7个微服务日志。Claude可自主执行 pm2 logs <service> 命令，快速定位并重启故障服务。这将手动日志追踪转化为AI驱动的实时诊断，提升了调试效率。
4. 错误零容忍管道：钩子追踪文件编辑、运行构建检查（如TypeScript错误），并在检测到风险模式（如异步调用）时触发自审提醒。作者曾尝试自动格式化（Prettier），但因 token 消耗过高而弃用，转而强调预防性质量控制。
5. 文档与代理演进：简化根目录CLAUDE. md，仅保留项目核心信息；仓库级文档则模块化引用技能。引入专职智能体（如strategic-plan-architect用于规划、build-error-resolver用于修复），每个智能体有明确角色和输出规范。斜杠命令进一步简化重复提示。
6. 提示最佳实践：作者建议从规划模式入手，避免模糊指令；若输出不佳，补充上下文重试。核心教训是：AI需人类直觉辅助，尤其在复杂决策中。
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来自六个月硬核使用 Claude Code 的实战优化指南 来自一篇 Reddit 帖子，作者是一位拥有7年软件工程经验的开发者，分享了其在过去6个月中，使用 Claude Code（CC）进行大规模软件重构的亲身经验。具体而言，作者单枪匹马地将一个超过30万行代码（LOC）的内部Web应用，从过时的技术栈（React 16 JS + Material UI v4）迁移到现代框架（React 19 TS + TanStack Query/Router + MUI v7）。作者强调，AI工具虽强大，但需通过结构化工作流、精确提示和人工监督，方能实现高质量、一致性的输出。 核心内容与关键见解 作者构建了一个完整的生态系统，包括技能（skills）、钩子（hooks）、文档管理和自动化工具，以解决Claude在长任务中常见的痛点，如上下文丢失、代码不一致和调试难题。以下是主要优化策略： 1. 技能自动激活钩子：Claude默认不会主动调用预定义技能，作者开发了钩子系统（如UserPromptSubmit Hook和Stop Event Hook），通过关键词触发（如文件路径或内容模式）强制注入技能提醒（如错误处理规范）。这确保了技能在大型代码库中的一致应用，显著降低了代码变异。 2. 开发文档系统：针对Claude“半途遗忘”问题，每项大任务前生成专用文档（如[task-name]-plan.md、-context.md和-tasks.md），并通过斜杠命令（如/create-dev-docs）实时更新。这些文件充当外部“记忆”，支持会话恢复和自动压缩，维持任务连续性。 3. 后端调试自动化：使用PM2进程管理器监控7个微服务日志。Claude可自主执行 pm2 logs <service> 命令，快速定位并重启故障服务。这将手动日志追踪转化为AI驱动的实时诊断，提升了调试效率。 4. 错误零容忍管道：钩子追踪文件编辑、运行构建检查（如TypeScript错误），并在检测到风险模式（如异步调用）时触发自审提醒。作者曾尝试自动格式化（Prettier），但因 token 消耗过高而弃用，转而强调预防性质量控制。 5. 文档与代理演进：简化根目录CLAUDE. md，仅保留项目核心信息；仓库级文档则模块化引用技能。引入专职智能体（如strategic-plan-architect用于规划、build-error-resolver用于修复），每个智能体有明确角色和输出规范。斜杠命令进一步简化重复提示。 6. 提示最佳实践：作者建议从规划模式入手，避免模糊指令；若输出不佳，补充上下文重试。核心教训是：AI需人类直觉辅助，尤其在复杂决策中。 帖子地址：
专注 - Context Engineering, AI(Coding)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 🔗 信息卡提示词 🔽
