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高端工作机会：腾娱互动 招 光环-MMORPG玩法策划（华夏）【P6-P7】 ----- 光环-MMORPG玩法策划（华夏） 腾娱互动 · 深圳 > 职位描述 1.参与游戏项目整体规划，负责游戏系统设计、关卡设计、任务设计等； 2.根据项目需求，编写详细的游戏策划文档，包括游戏规则、玩法、界面布局等； 3.与美术、程序等部门密切合作，确保游戏设计的顺利实施，保证项目进度和质量； 4.分析游戏数据，调整游戏平衡性，优化玩家体验，提升游戏口碑和留存率； 5.跟踪并研究市场上的热门游戏，了解行业动态，为游戏创新和优化提供有益建议； 6.参与游戏测试，收集玩家反馈，针对问题进行调整和优化； 职位要求 1.5年以上游戏策划经验，有成功上线游戏项目经验者优先，有SLG、国战MMO产品经验优先； 2.热爱游戏，对游戏市场有敏锐的洞察能力，了解MMO类游戏的玩法和设计特点； 3.熟练使用办公软件，如思维导图、Excel、PowerPoint等； 4.良好的学习能力及抗压能力，能够迅速掌握新技能，适应不断变化的行业环境； 5.具备出色的沟通和协作能力，能够与团队成员有效沟通，共同推进项目进度； 6.有较强的逻辑思维能力，能够独立分析问题，对游戏设计有独到见解； ------ 报名地址详见：https://t.co/SgMGfxMeo4 搜索
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![[开源推荐] Claude Diary: “写日记” + “反思”，提取经验更新记忆，让 Claude Code 像人类一样持续学习和自我进化
运作机制：模仿人类的学习闭环
系统巧妙地借鉴了认知科学和 AI 领域的学术成果（CoALA 架构和斯坦福的 Generative Agents 论文），通过以下三个步骤实现记忆的固化：
1. 记录 (Capture / Diary)
· 动作：通过 /diary 命令（手动或在长会话压缩时自动触发），让 Claude 总结当前会话的关键点。
· 内容：包括完成了什么、设计决策、遇到的挑战、用户的明确偏好以及代码审查（PR）的反馈。
· 存储：保存为 Markdown 格式的日记文件。
2. 反思 (Reflect)
· 动作：通过 /reflect 命令，让 Claude 阅读过去的日记，寻找重复出现的模式或违规行为。
· 目的：从具体的“流水账”中提炼出通用的“原则”。例如，从一次具体的“代码命名错误”中，提炼出“并在未来避免此类命名冲突”的通用规则。
3. 更新记忆 (Update)
· 结果：将提炼出的规则以精简的单行列表形式，自动更新到用户的系统指令文件（~/.claude/CLAUDE.md）中。
· 意义：这意味着在未来的所有会话中，Claude 都会“记得”这些新学到的规则。
实际应用场景
作者分享了他在使用该工具一个月后的实际收益，非常有参考价值：
· Git 工作流：AI 学会了作者喜欢的原子化提交风格和分支命名规范。
· 代码质量：通过反思 PR 评论，AI 学会了避免特定的反模式。
· 测试习惯：AI 学会了先运行针对性测试以获得快速反馈，再运行完整测试套件的策略。
· 自我纠正：当 CLAUDE. md 中的规则被忽视时，反思机制会识别出违规行为，并强化相关指令。
阅读原文](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpbs.twimg.com%2Fmedia%2FG7ofbLBaQAE-fv9.jpg&w=3840&q=75 "[开源推荐] Claude Diary: “写日记” + “反思”，提取经验更新记忆，让 Claude Code 像人类一样持续学习和自我进化
运作机制：模仿人类的学习闭环
系统巧妙地借鉴了认知科学和 AI 领域的学术成果（CoALA 架构和斯坦福的 Generative Agents 论文），通过以下三个步骤实现记忆的固化：
1. 记录 (Capture / Diary)
· 动作：通过 /diary 命令（手动或在长会话压缩时自动触发），让 Claude 总结当前会话的关键点。
· 内容：包括完成了什么、设计决策、遇到的挑战、用户的明确偏好以及代码审查（PR）的反馈。
· 存储：保存为 Markdown 格式的日记文件。
2. 反思 (Reflect)
· 动作：通过 /reflect 命令，让 Claude 阅读过去的日记，寻找重复出现的模式或违规行为。
· 目的：从具体的“流水账”中提炼出通用的“原则”。例如，从一次具体的“代码命名错误”中，提炼出“并在未来避免此类命名冲突”的通用规则。
3. 更新记忆 (Update)
· 结果：将提炼出的规则以精简的单行列表形式，自动更新到用户的系统指令文件（~/.claude/CLAUDE.md）中。
· 意义：这意味着在未来的所有会话中，Claude 都会“记得”这些新学到的规则。
实际应用场景
作者分享了他在使用该工具一个月后的实际收益，非常有参考价值：
· Git 工作流：AI 学会了作者喜欢的原子化提交风格和分支命名规范。
· 代码质量：通过反思 PR 评论，AI 学会了避免特定的反模式。
· 测试习惯：AI 学会了先运行针对性测试以获得快速反馈，再运行完整测试套件的策略。
· 自我纠正：当 CLAUDE. md 中的规则被忽视时，反思机制会识别出违规行为，并强化相关指令。
阅读原文")
[开源推荐] Claude Diary: “写日记” + “反思”，提取经验更新记忆，让 Claude Code 像人类一样持续学习和自我进化 运作机制：模仿人类的学习闭环 系统巧妙地借鉴了认知科学和 AI 领域的学术成果（CoALA 架构和斯坦福的 Generative Agents 论文），通过以下三个步骤实现记忆的固化： 1. 记录 (Capture / Diary) · 动作：通过 /diary 命令（手动或在长会话压缩时自动触发），让 Claude 总结当前会话的关键点。 · 内容：包括完成了什么、设计决策、遇到的挑战、用户的明确偏好以及代码审查（PR）的反馈。 · 存储：保存为 Markdown 格式的日记文件。 2. 反思 (Reflect) · 动作：通过 /reflect 命令，让 Claude 阅读过去的日记，寻找重复出现的模式或违规行为。 · 目的：从具体的“流水账”中提炼出通用的“原则”。例如，从一次具体的“代码命名错误”中，提炼出“并在未来避免此类命名冲突”的通用规则。 3. 更新记忆 (Update) · 结果：将提炼出的规则以精简的单行列表形式，自动更新到用户的系统指令文件（~/.claude/CLAUDE.md）中。 · 意义：这意味着在未来的所有会话中，Claude 都会“记得”这些新学到的规则。 实际应用场景 作者分享了他在使用该工具一个月后的实际收益，非常有参考价值： · Git 工作流：AI 学会了作者喜欢的原子化提交风格和分支命名规范。 · 代码质量：通过反思 PR 评论，AI 学会了避免特定的反模式。 · 测试习惯：AI 学会了先运行针对性测试以获得快速反馈，再运行完整测试套件的策略。 · 自我纠正：当 CLAUDE. md 中的规则被忽视时，反思机制会识别出违规行为，并强化相关指令。 阅读原文
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
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