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At last this is being systematically studied

At last this is being systematically studied

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

avatar for Teortaxes▶️ (DeepSeek 推特🐋铁粉 2023 – ∞)
Teortaxes▶️ (DeepSeek 推特🐋铁粉 2023 – ∞)
Mon Nov 03 00:57:21
高级上下文工程在编码智能体中的应用 Human Layer 创始人 @dexhorthy 以个人经历和实际案例为基础，强调从原型到生产级代码的转变，核心在于优化 LLM 的“上下文窗口” —— 即模型输入的信息质量和结构。 背景：上下文工程的起源与 AI 编码的演进 Dex 追溯了“上下文工程”一词的起源：早在2022年4月，他发布了一份“12 Factor Agents”宣言，探讨可靠 LLM 应用的 12 条原则。2024年6月，该术语被更广泛推广。他引用了今年 AI Engineer 大会的两场热门演讲：Sean Grove的“The New Code”，强调规格（specs）而非代码本身是未来软件的核心；以及斯坦福大学的一项研究，分析10万名开发者的数据，发现 AI 编码虽能加速原型，但在大规模企业或遗留代码中往往导致重工，甚至适得其反——复杂任务下，AI 生成的代码可能增加 50% 的返工率。 Dex 的观点是：当前模型还无法完全取代人类编写复杂系统代码（如涉及竞态条件、关机顺序的 Go 语言应用）。因此，上下文工程的目标是“榨取”现有模型的最大价值：通过精心设计输入，提升输出的正确性和效率。 核心挑战：为什么传统 AI 编码失败？ · Naive Prompting：简单地与代理反复对话（如“不对，重来”），容易耗尽上下文窗口，导致模型迷失方向或产生“噪声”（无关信息）。 · 上下文瓶颈：LLM 本质上是“纯函数”——输出质量仅取决于输入。编码智能体的循环过程（搜索文件、理解流程、编辑代码）会快速填充窗口，造成信息过载、遗漏或错误。 · 团队痛点：AI 生成的20,000行代码 PR 难以审查，导致团队脱节。Dex 分享个人经历：与顶尖 AI 编码者合作时，他被迫放弃逐行审阅，转而依赖规格来“放手”。 目标设定：适用于大型复杂代码库、解决真实问题、无“垃圾”代码、生产级输出，并最大化 tokens 利用率。 关键策略：从压缩到工作流程的重构 Dex 提出“一切皆上下文工程”的理念，优化四个维度：正确性（无坏信息）、完整性（无缺失）、大小（控制噪声）和轨迹（保持方向）。他避免了低效工具（如简单的/slashcompact 命令），转而采用以下高级方法： 1. 有意压缩（Intentional Compaction）： · 非简单重启，而是创建“进度文件”（progress file），记录关键摘要（如文件路径、变更意图、测试计划）。这比原始代码短得多，便于后续代理继承上下文。 · 公式化思考：有效 tokens ≈ 总 tokens（~170k） - 噪声 tokens。Dex 引用 Jeff Huntley 的 “Ralph Wigum as a Software Engineer” 文章，证明循环运行相同提示（而非随意迭代）能显著提升结果。 2. 子智能体（Subagents）的上下文控制： · 用于隔离任务，如“查找信息流”而不污染主上下文。子智能体返回结构化响应（e.g., 文件名+行号），避免“电话游戏”式的信息失真。 · 挑战：非确定性系统易混乱，因此需精确提示父智能体如何指导子智能体。 3. 频繁有意压缩与三阶段工作流程： · 研究阶段：使用开源提示模板，生成系统概述（文件、数据流、问题定位）。输出简洁，便于智能体快速定位。 · 规划阶段：要求智能体列出所有变更（文件、代码片段、验证步骤），形成“实施计划”。计划通常比代码短，易于人类审查。 · 实施阶段：基于计划编码，保持上下文利用率<40%。每步完成后更新计划，重启新窗口。 · 整体循环：研究 → 规划 → 实施 → 人类审查 → 迭代。Dex强调：审阅200行计划远胜于2000行代码，能及早捕获错误，并维持团队“心智对齐”（mental alignment）——代码审查的核心价值。 这些提示模板开源，可在 GitHub 找到。Dex 坦言：这不是“魔法”，需仔细阅读和调整。 实践案例：从 Rust 修复到 WASM 集成 · Rust 代码库修复：Dex 与另一 YC 创始人 Vibhav（BAML创建者）合作，一次性修复30万行 Rust 代码库的 bug。过程记录在75分钟播客中，最终 PR 被 CTO 悄然合并——证明适用于遗留系统，无需重工。 · 复杂问题解决：与 Boundary CEO 合作，7小时内生成/编写35,000行代码，添加 WASM 支持，相当于1-2周工程工作。验证了策略在生产环境的可行性。 启示与未来展望 Dex 的核心洞见：代码错误源于上游——坏研究可酿成数千行坏代码，坏计划则放大数百倍。因此，优先投资规格和系统理解，而非纠结代码细节。他的团队（3人）一个月内消耗大量 API 信用，但节省了大量工程时间：实习生首日即发2个 PR，第8天达10个；Dex 本人两个月未打开非 Markdown 文件。 展望：编码智能体将趋于商品化，但团队转型（拥抱规格优先、频繁审查）才是难点。Human Layer 正协助从6人 YC 初创到千人大企实现这一转变。 视频地址：

高级上下文工程在编码智能体中的应用 Human Layer 创始人 @dexhorthy 以个人经历和实际案例为基础，强调从原型到生产级代码的转变，核心在于优化 LLM 的“上下文窗口” —— 即模型输入的信息质量和结构。 背景：上下文工程的起源与 AI 编码的演进 Dex 追溯了“上下文工程”一词的起源：早在2022年4月，他发布了一份“12 Factor Agents”宣言，探讨可靠 LLM 应用的 12 条原则。2024年6月，该术语被更广泛推广。他引用了今年 AI Engineer 大会的两场热门演讲：Sean Grove的“The New Code”，强调规格（specs）而非代码本身是未来软件的核心；以及斯坦福大学的一项研究，分析10万名开发者的数据，发现 AI 编码虽能加速原型，但在大规模企业或遗留代码中往往导致重工，甚至适得其反——复杂任务下，AI 生成的代码可能增加 50% 的返工率。 Dex 的观点是：当前模型还无法完全取代人类编写复杂系统代码（如涉及竞态条件、关机顺序的 Go 语言应用）。因此，上下文工程的目标是“榨取”现有模型的最大价值：通过精心设计输入，提升输出的正确性和效率。 核心挑战：为什么传统 AI 编码失败？ · Naive Prompting：简单地与代理反复对话（如“不对，重来”），容易耗尽上下文窗口，导致模型迷失方向或产生“噪声”（无关信息）。 · 上下文瓶颈：LLM 本质上是“纯函数”——输出质量仅取决于输入。编码智能体的循环过程（搜索文件、理解流程、编辑代码）会快速填充窗口，造成信息过载、遗漏或错误。 · 团队痛点：AI 生成的20,000行代码 PR 难以审查，导致团队脱节。Dex 分享个人经历：与顶尖 AI 编码者合作时，他被迫放弃逐行审阅，转而依赖规格来“放手”。 目标设定：适用于大型复杂代码库、解决真实问题、无“垃圾”代码、生产级输出，并最大化 tokens 利用率。 关键策略：从压缩到工作流程的重构 Dex 提出“一切皆上下文工程”的理念，优化四个维度：正确性（无坏信息）、完整性（无缺失）、大小（控制噪声）和轨迹（保持方向）。他避免了低效工具（如简单的/slashcompact 命令），转而采用以下高级方法： 1. 有意压缩（Intentional Compaction）： · 非简单重启，而是创建“进度文件”（progress file），记录关键摘要（如文件路径、变更意图、测试计划）。这比原始代码短得多，便于后续代理继承上下文。 · 公式化思考：有效 tokens ≈ 总 tokens（~170k） - 噪声 tokens。Dex 引用 Jeff Huntley 的 “Ralph Wigum as a Software Engineer” 文章，证明循环运行相同提示（而非随意迭代）能显著提升结果。 2. 子智能体（Subagents）的上下文控制： · 用于隔离任务，如“查找信息流”而不污染主上下文。子智能体返回结构化响应（e.g., 文件名+行号），避免“电话游戏”式的信息失真。 · 挑战：非确定性系统易混乱，因此需精确提示父智能体如何指导子智能体。 3. 频繁有意压缩与三阶段工作流程： · 研究阶段：使用开源提示模板，生成系统概述（文件、数据流、问题定位）。输出简洁，便于智能体快速定位。 · 规划阶段：要求智能体列出所有变更（文件、代码片段、验证步骤），形成“实施计划”。计划通常比代码短，易于人类审查。 · 实施阶段：基于计划编码，保持上下文利用率<40%。每步完成后更新计划，重启新窗口。 · 整体循环：研究 → 规划 → 实施 → 人类审查 → 迭代。Dex强调：审阅200行计划远胜于2000行代码，能及早捕获错误，并维持团队“心智对齐”（mental alignment）——代码审查的核心价值。 这些提示模板开源，可在 GitHub 找到。Dex 坦言：这不是“魔法”，需仔细阅读和调整。 实践案例：从 Rust 修复到 WASM 集成 · Rust 代码库修复：Dex 与另一 YC 创始人 Vibhav（BAML创建者）合作，一次性修复30万行 Rust 代码库的 bug。过程记录在75分钟播客中，最终 PR 被 CTO 悄然合并——证明适用于遗留系统，无需重工。 · 复杂问题解决：与 Boundary CEO 合作，7小时内生成/编写35,000行代码，添加 WASM 支持，相当于1-2周工程工作。验证了策略在生产环境的可行性。 启示与未来展望 Dex 的核心洞见：代码错误源于上游——坏研究可酿成数千行坏代码，坏计划则放大数百倍。因此，优先投资规格和系统理解，而非纠结代码细节。他的团队（3人）一个月内消耗大量 API 信用，但节省了大量工程时间：实习生首日即发2个 PR，第8天达10个；Dex 本人两个月未打开非 Markdown 文件。 展望：编码智能体将趋于商品化，但团队转型（拥抱规格优先、频繁审查）才是难点。Human Layer 正协助从6人 YC 初创到千人大企实现这一转变。 视频地址：

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meng shao
Mon Nov 03 00:56:35
📢 一个免费的高DR的外链，虽然是nofollow的

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avatar for Fox@MkSaaS.com
Fox@MkSaaS.com
Mon Nov 03 00:56:03
When I was a kid, I thought trading cards coming in random booster packs was cool. I even built a profitable eBay business selling MtG singles. My first ever. But these loot boxes are becoming worse and worse. And also kinda stupid. Cash grabs with no deeper purpose. Skibidi.

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Arvid Kahl
Mon Nov 03 00:50:39
They all build in public and tell their stories, not just showing numbers. They have been doing that since they were nobody at $0 MRR, not afraid to fail in public and get humiliated. People follow other people and want to watch their journey/story, not just the numbers.

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avatar for Tony Dinh 🎯
Tony Dinh 🎯
Mon Nov 03 00:49:17
如果人类的记忆和ai的记忆合并 或许大脑也会主动的进行防御以抵抗记忆入侵 个体会出现一种看不清自己是谁的混沌 每个人都被外部灌入了不知名的数据 明心见性感觉会更加困难了 如果这些数据又是被寡头垄断而非去中心化的 那么世界或许将成为寡头的殖民地 下一场世界大战估计就是因为ai引发的不同派系的战争了 我对ai短期乐观长期悲观的态度是很难改变的了

如果人类的记忆和ai的记忆合并 或许大脑也会主动的进行防御以抵抗记忆入侵 个体会出现一种看不清自己是谁的混沌 每个人都被外部灌入了不知名的数据 明心见性感觉会更加困难了 如果这些数据又是被寡头垄断而非去中心化的 那么世界或许将成为寡头的殖民地 下一场世界大战估计就是因为ai引发的不同派系的战争了 我对ai短期乐观长期悲观的态度是很难改变的了

Believing is seeing

avatar for Yangyi
Yangyi
Mon Nov 03 00:49:13
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