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I recently learned from one of @thdxr's tweets that people don't consider me a "build in public" person. So, I guess I need to change that. Today, I'm dealing with WebLLM and how to use it to do "AI" stuff in my app without blowing my bootstrapped budget for the app I'm building, Messijo.
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OK, all the beads are done. I made Claude Code do multiple passes and ended up with just 76 beads (14 Epics and 62 Tasks; I guess it's a pretty small project after all). You can see the conversation I had to make the beads here: https://t.co/SxreGjdLV6 I already gave you the two main prompts to make the beads, but for the further passes, I use: "ok now I want you to go back over the entire long markdown plan document and verify that we truly have captured ALL features, functionality, requirements, detailed, rationale, etc from the plan document in our beads. Use ultrathink. Also make sure that you have really correctly overlaid the entire dependency structure in all its nuanced complexity across all the beads." Here are those sweet, sweet beads, ready for implementation by the agent swarm.
OK, about two thirds done now. Should only take a bit longer, then I'll add more tests and try it out tomorrow.
这篇论文证实了我的一个直觉， 自从2022年底 chatgpt 爆火之后，越来越多的人出来创业。 全国超过41万注册的企业。 这些企业的特点非常一致： 注册资本更少、合伙人更少、管理层更少。 公司更轻、结构更简单。 论文还提到， AI 的发展， 最受益不是老牌大厂，而是这些新兴的小微企业。 一个人就是一家企业，不是一句口号，而是正在发生的事情。 如果你被裁员，我认为在这个时间点上， 真不是坏事，也不用继续上班了，可以去找小团队当合伙人，也可以自己成立一人公司。 因为我认为这个趋势只是一个开始，未来会有更多的一人公司， 未来小团队会有大作为。
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为什么不直接用 Claude Code/Cursor，而要从零开始做一个为自己量身打造的、极度极简主义的 AI Coding Agent，具体实现过程是怎样的？ 来自 @badlogicgames 的技术博客，详细介绍了名为 pi 的开源项目——一个他为自己量身打造的、“极度极简主义”的 AI 编程 Agent。他的观点可以总结为：在 AI 辅助编程工具日益臃肿的今天，回归“透明、可控、极简”才是资深开发者的终极诉求。 为什么要造这个轮子？ Mario 曾是 Cursor 和 Claude Code 的重度用户，但他逐渐对这些商业工具感到不满，主要原因有三点： · 功能臃肿：他形容 Claude Code 变成了“一艘只有 20% 功能有用的巨型飞船”。 · 不可控（黑盒化）：商业工具频繁更新 System Prompt，导致昨天能用的工作流今天突然失效。此外，工具往往隐藏了它到底向 AI 发送了什么上下文。 · 缺乏透明度：例如 Claude Code 的“Plan Mode” 通过不可见的子 Agent 运行，开发者无法看到 AI 具体在想什么，也无法干预它的决策路径。 pi 是什么？ pi 是一个基于 Node.js/TypeScript 编写的命令行（CLI）编程 Agent。 · 定位：它不是一个类似 Cursor 的 IDE，而是一个在终端运行的“Copilot”。 · 特点：极度“固执”且极简。它不试图通过复杂的 UI 来取悦用户，而是专注于高效的上下文管理。 核心设计哲学 A. “上下文工程”至上 Mario 认为，AI 编程的成败不在于模型有多强，而在于你能喂给它多精准的上下文。 · pi 引入了层级化的 AGENTS. md 文件系统。你可以在项目根目录放一个全局规则，在子目录放特定模块的规则。 · AI 会自动读取这些规则。这比每次都要在聊天框里重复“请使用 TypeScript”要高效得多。 B. 工具集的极简主义 与目前流行的 MCP 大而全的工具链不同，pi 只给了 AI 四个最基本的工具： · read：读文件。 · bash：执行 Shell 命令（这是最强大的工具，AI 可以通过它调用任何脚本、编译器或测试）。 · edit：修改文件。 · write：创建文件。 Mario 认为：只要能运行 Bash，Agent 就拥有了全世界，不需要额外封装复杂的插件。 C. 拒绝“魔法”，拥抱“可见性” · 没有隐式操作：用户能看到 Agent 执行的每一个步骤、调用的每一次 API。 · 手动挡的快乐：支持在一次会话中无缝切换模型（例如：用便宜的 GPT-4o-mini 做简单的代码扫描，遇到难题中途切到昂贵的 Claude 3.5 Sonnet 解决，无需打断上下文）。 阅读博客原文
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
最近天天刷西里森森的播客总结，启发很大。 我觉得让 AI 总结一个 2 小时的播客是不可能拿到好结果的 但是西里森森的可能不算总结，算脉络亮点梳理 所以看完之后印象深刻 建议大家都去关注她 另外想吐槽下这个主持人真的太爱说话了，说的比嘉宾多，我有点看不下去 😂
聊硅基 AI，看有机 Orange。
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