LogoThread Easy
  • 探索
  • 線程創作
LogoThread Easy

Twitter 線程的一站式夥伴

© 2025 Thread Easy All Rights Reserved.

探索

Newest first — browse tweet threads

Keep on to blur preview images; turn off to show them clearly

查看全文：https://t.co/a5YYoMWU7i

查看全文：https://t.co/a5YYoMWU7i

独立科技网站 - 蓝点网 / 感谢关注 订阅频道：https://t.co/xzeoUEoPcU 联系方式：https://t.co/LJK1g3biPp

avatar for 蓝点网
蓝点网
Wed Nov 05 00:48:57
微软发布快速修复程序解决已经注册 ESU 的 PC 和 Windows 10 LTSC 仍然显示当前版本已经停止支持的错误消息。当然 LTSC 版本身也没有结束支持用户压根不需要执行任何配置，出现错误提示纯粹是微软部署问题，目前微软已经发布修复程序。

微软发布快速修复程序解决已经注册 ESU 的 PC 和 Windows 10 LTSC 仍然显示当前版本已经停止支持的错误消息。当然 LTSC 版本身也没有结束支持用户压根不需要执行任何配置，出现错误提示纯粹是微软部署问题，目前微软已经发布修复程序。

查看全文：https://t.co/a5YYoMWU7i

avatar for 蓝点网
蓝点网
Wed Nov 05 00:48:51
Cognition Labs 推出 CodeMaps：全新的代码表示方式 软件工程中有一个普遍痛点：理解复杂代码库很难！这不仅仅是新手工程师的困扰，即使资深开发者也常常花费大量时间在代码引用导航跳转上。根据 Stripe 研究，遗留代码维护已成为生产力最大的拖累，而现有 AI 编码工具往往依赖“通用智能体”，这些智能体能快速生成代码，但缺乏精准的上下文导航，导致工程师与代码的“脱节”。这种方法虽高效，却可能削弱人类的责任感和对系统的深刻理解，尤其在调试、重构或架构决策等高价值任务中。 核心概念：CodeMaps 是什么？ CodeMaps 是一种“首创的 AI 标注结构化代码地图”。它不是简单地生成代码，而是为特定任务创建“即时映射”，帮助工程师可视化和导航代码库。想象一下：当你打开一个代码库并输入提示（如“追踪客户端-服务器交互”）时，CodeMaps 会生成一个快照式的地图，标注文件、层级和系统间的关系，让你能直观地“跳跃”到精确的代码行。 与传统代码表示（如纯文本或基本图表）不同，CodeMaps 强调 人类-AI 协作。它使用 SWE-1.5 或 Claude Sonnet 4.5 等模型生成，确保输出尊重“零数据保留”（Zero Data Retention）原则，即不存储用户数据。地图支持两种视图：绘图式概览（便于快速浏览）和文本式“追踪指南”（提供深入解释），用户还能在提示中引用它（如 @ {codemap}），提升后续 AI 响应的准确性。借用 Paul Graham 名言强调：“你的代码是你对问题理解的体现。只有当代码在你脑海中时，你才真正理解问题。” CodeMaps 正是为了“开启你的大脑，而不是关闭它”。 如何构建 CodeMaps？ 构建过程相对简洁，但依赖代码的结构化分析： 1. 输入：在 @windsurf 中打开代码库，输入自然语言提示或选择自动建议。 2. 模型选择：快速模式用 SWE-1.5（适合日常任务），智能模式用 Sonnet 4.5（处理复杂场景）。 3. 生成：AI 分析代码结构（如文件间依赖、数据流），输出嵌套分组的地图。例如，在调试认证问题时，它会突出相关模块，并链接到具体代码行。 4. 交互：用户可展开节点获取更多上下文，或切换到线性文本视图。 和传统表示的区别 传统代码表示（如静态文档或基本 IDE 导航）往往静态且碎片化，而 CodeMaps 是动态的、AI 驱动的： · 精准 vs. 泛化：通用智能体给出答案，但不解释“路径”；CodeMaps 提供端到端的导航链条。 · 可视化与可解释：它融合图形和文本，减少认知负担，避免“vibeslop”（AI 生成的超出人类理解的低质代码）。 · 协作导向：促进工程师对 AI 输出保持问责，确保“理解即问责”。 帮助：提升代码智能任务 CodeMaps 在实际应用中表现出色，尤其在： · 入职加速：新工程师从 3–9 个月的“爬坡期”缩短，快速掌握遗留系统。 · 调试与重构：轻松追踪数据管道或安全漏洞，节省每周 5+ 小时的指导时间。 · 生产力提升：释放工程师专注于高价值工作，如架构设计，而非低价值导航。 · AI 增强：在 Devin 或 Cascade 等智能体中引用 CodeMaps，能显著提高任务解决准确率。 未来展望与开放问题 CodeMaps 被视为“人类可读的自动上下文工程”一步，未来可能演变为开放协议（如 .codemap 文件），允许其他工具集成，促进团队协作和学习。团队指出，它能“增强工程师的高价值工作，缓解低价值负担”。然而，潜在挑战包括大规模代码库的扩展、模型准确性保障，以及动态代码变更的处理，这些仍待探索。 文章地址

Cognition Labs 推出 CodeMaps：全新的代码表示方式 软件工程中有一个普遍痛点：理解复杂代码库很难！这不仅仅是新手工程师的困扰，即使资深开发者也常常花费大量时间在代码引用导航跳转上。根据 Stripe 研究，遗留代码维护已成为生产力最大的拖累，而现有 AI 编码工具往往依赖“通用智能体”，这些智能体能快速生成代码，但缺乏精准的上下文导航，导致工程师与代码的“脱节”。这种方法虽高效，却可能削弱人类的责任感和对系统的深刻理解，尤其在调试、重构或架构决策等高价值任务中。 核心概念：CodeMaps 是什么？ CodeMaps 是一种“首创的 AI 标注结构化代码地图”。它不是简单地生成代码，而是为特定任务创建“即时映射”，帮助工程师可视化和导航代码库。想象一下：当你打开一个代码库并输入提示（如“追踪客户端-服务器交互”）时，CodeMaps 会生成一个快照式的地图，标注文件、层级和系统间的关系，让你能直观地“跳跃”到精确的代码行。 与传统代码表示（如纯文本或基本图表）不同，CodeMaps 强调 人类-AI 协作。它使用 SWE-1.5 或 Claude Sonnet 4.5 等模型生成，确保输出尊重“零数据保留”（Zero Data Retention）原则，即不存储用户数据。地图支持两种视图：绘图式概览（便于快速浏览）和文本式“追踪指南”（提供深入解释），用户还能在提示中引用它（如 @ {codemap}），提升后续 AI 响应的准确性。借用 Paul Graham 名言强调：“你的代码是你对问题理解的体现。只有当代码在你脑海中时，你才真正理解问题。” CodeMaps 正是为了“开启你的大脑，而不是关闭它”。 如何构建 CodeMaps？ 构建过程相对简洁，但依赖代码的结构化分析： 1. 输入：在 @windsurf 中打开代码库，输入自然语言提示或选择自动建议。 2. 模型选择：快速模式用 SWE-1.5（适合日常任务），智能模式用 Sonnet 4.5（处理复杂场景）。 3. 生成：AI 分析代码结构（如文件间依赖、数据流），输出嵌套分组的地图。例如，在调试认证问题时，它会突出相关模块，并链接到具体代码行。 4. 交互：用户可展开节点获取更多上下文，或切换到线性文本视图。 和传统表示的区别 传统代码表示（如静态文档或基本 IDE 导航）往往静态且碎片化，而 CodeMaps 是动态的、AI 驱动的： · 精准 vs. 泛化：通用智能体给出答案，但不解释“路径”；CodeMaps 提供端到端的导航链条。 · 可视化与可解释：它融合图形和文本，减少认知负担，避免“vibeslop”（AI 生成的超出人类理解的低质代码）。 · 协作导向：促进工程师对 AI 输出保持问责，确保“理解即问责”。 帮助：提升代码智能任务 CodeMaps 在实际应用中表现出色，尤其在： · 入职加速：新工程师从 3–9 个月的“爬坡期”缩短，快速掌握遗留系统。 · 调试与重构：轻松追踪数据管道或安全漏洞，节省每周 5+ 小时的指导时间。 · 生产力提升：释放工程师专注于高价值工作，如架构设计，而非低价值导航。 · AI 增强：在 Devin 或 Cascade 等智能体中引用 CodeMaps，能显著提高任务解决准确率。 未来展望与开放问题 CodeMaps 被视为“人类可读的自动上下文工程”一步，未来可能演变为开放协议（如 .codemap 文件），允许其他工具集成，促进团队协作和学习。团队指出，它能“增强工程师的高价值工作，缓解低价值负担”。然而，潜在挑战包括大规模代码库的扩展、模型准确性保障，以及动态代码变更的处理，这些仍待探索。 文章地址

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 🔽

avatar for meng shao
meng shao
Wed Nov 05 00:45:15
在人工运营mvp的阶段里 只要是我靠内容引流的渠道 我从不做免费试用，也不做解答 有几个原因： 1、人工拉群消耗大量时间 2、一个产品还需要靠自己解释去寻找客户，说明人群出错了，真正付费的人是当下在使用其他解决方案，一眼看到了一个价值，而对它产生了期待。需要解释的用户绝对不是内测阶段应该要找的那波早期试用者 3、付出成本本身就是一种筛选，可以筛选掉很多没意义的用户，尤其是那些好奇的“竞争对手” 4、从这些付费用户里能检测产品满意度，他们认为有机会发展，大概率就会继续续费，因为门槛价格对于他们而言不是多少负担，所以你不需要担心因为用户没钱而导致续费差，从而质疑自己的产品不行 内测阶段只有一类人群会免费 那就是我主动定向邀约的测试 这是我对内测运营的理解 可以没多少人 但需要筛选机制

在人工运营mvp的阶段里 只要是我靠内容引流的渠道 我从不做免费试用，也不做解答 有几个原因： 1、人工拉群消耗大量时间 2、一个产品还需要靠自己解释去寻找客户，说明人群出错了，真正付费的人是当下在使用其他解决方案，一眼看到了一个价值，而对它产生了期待。需要解释的用户绝对不是内测阶段应该要找的那波早期试用者 3、付出成本本身就是一种筛选，可以筛选掉很多没意义的用户，尤其是那些好奇的“竞争对手” 4、从这些付费用户里能检测产品满意度，他们认为有机会发展，大概率就会继续续费，因为门槛价格对于他们而言不是多少负担，所以你不需要担心因为用户没钱而导致续费差，从而质疑自己的产品不行 内测阶段只有一类人群会免费 那就是我主动定向邀约的测试 这是我对内测运营的理解 可以没多少人 但需要筛选机制

Believing is seeing

avatar for Yangyi
Yangyi
Wed Nov 05 00:42:46
If you haven’t seen Canadian cigarette packaging, Google it now. It’s the most brutally effective anti-sales design you’ll ever see. 💀📦 I can’t even post it without triggering a warning. (Yes I got stuck at a Canadian airport)

If you haven’t seen Canadian cigarette packaging, Google it now. It’s the most brutally effective anti-sales design you’ll ever see. 💀📦 I can’t even post it without triggering a warning. (Yes I got stuck at a Canadian airport)

GP @a16z AI x Infra. 💙 Data, AI and dev tools. Portcos: @elevenlabsio @FAL @Ideogram_ai @mintlify @motherduck @usepylon @resend @reductoai @StainlessAPI

avatar for Jennifer Li
Jennifer Li
Wed Nov 05 00:37:18
downside of learning by doing: there's a lot of cool tricks with slurm job management i've been sleeping on

downside of learning by doing: there's a lot of cool tricks with slurm job management i've been sleeping on

Reasoning models coming (very) soon. Co-founder @pleiasfr

avatar for Alexander Doria
Alexander Doria
Wed Nov 05 00:35:16
  • Previous
  • 1
  • More pages
  • 959
  • 960
  • 961
  • More pages
  • 2117
  • Next