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行道途中。非求速成，惟求通达。 2023 年扎进AI ，打通Know-How，不少赚钱项目，踩过坑，也见过光。 围城里待得够久了，出来聊聊世界，聊聊技术、聊聊赚钱。
避重就轻的编程智能体：为何 AI 总爱走“捷径”？ 核心问题：治标不治本 AI 模型在面对代码问题时，通常会优先选择最简单的解决方案。 案例分析：当用户反馈“页面表格加载缓慢”时，AI 可能会建议在前端添加骨架屏或增加缓存。 · 表面结果：问题看起来解决了，页面加载确实变快了。 · 实际隐患：真正的根源可能是一个低效的 SQL 查询。 潜在风险：技术债务的累积 如果盲目采纳 AI 的“捷径”方案，会带来长期的负面影响： · 复杂度增加：引入缓存等机制会增加系统的复杂度，且容易引发缓存失效等由于状态不一致导致的 Bug。 · 技术债务：这些“创可贴”式的修复不断叠加，会让代码库越来越难以维护。 · 误导未来：未来的 AI 智能体在阅读代码时，会误以为这些低效的实现是“正确范式”，从而形成恶性循环。 应对策略 为了避免这种情况，作者提出了几点务实的建议： · 强制寻找根因：优化你的提示词。不要只说“修复它”，而要明确指令：“彻底帮我找到问题的根本原因，直到你有信心找到源头为止，然后再动手修复。” · 利用领域专家经验：让熟悉特定代码区域的资深工程师制定规则和指南，帮助 AI 规避已知的陷阱和边缘情况。 · 增加算力投入：运行多个专门的智能体进行交叉验证和深度分析。虽然这会增加短期成本，但相比于清理长期积累的技术债务，这仍然是划算的。 未来展望 作者对未来持乐观态度。随着模型能力的提升，AI 将具备更强的深度思考能力和内在知识，能够主动识别并预防这类“短视”的修复方案。届时，解决问题的效率将更多地取决于代码库的规模和算力的投入。 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
RT @dharmesh: "Why should companies pay for SaaS (HR/CRM/ERP/etc.) when they could just vibe code them?" I get variations of this question…
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![[开源推荐] Awesome Claude Skills: Claude Skills 的精选资源库，作者 @Behi_Sec 把它分成了 10 个类别
1. 文档处理：针对 Office 文件的操作，如创建/编辑 Word 文档（docx）、PDF 分析等，支持跟踪变更和格式化。
2. 开发与代码工具：聚焦编程工作流，包括构建 HTML 工件（artifacts-builder）、测试驱动开发（test-driven-development）和 Git 分支管理（git-worktrees）。
3. 数据与分析：处理 CSV 等数据集，提供列分布分析、缺失值检测和相关性计算（csv-data-summarizer）。
4. 科学与研究：集成 26 个科学数据库（如 PubMed、ChEMBL、AlphaFold DB）和 58 个 Python 包，支持实验模拟和文献检索。
5. 写作与研究：辅助内容创作，如文章提取（article-extractor）、带引文的研究写作（content-research-writer）和脑暴工具。
6. 学习与知识管理：如 tapestry，用于构建知识网络。
7. 媒体与内容：处理多媒体，例如 YouTube 转录摘要（youtube-transcript）和图像增强（image-enhancer）。
8. 协作与项目管理：自动化 Git 推送（git-pushing）、会议洞察分析（meeting-insights-analyzer）和任务跟踪（linear-cli-skill）。
9. 安全与 Web 测试：漏洞扫描集成，如 FFUF 模糊测试（ffuf_claude_skill）和防御深度分析。
10. 实用与自动化：文件整理（file-organizer）和技能模板生成（skill-creator）。
开源项目](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpbs.twimg.com%2Fmedia%2FG7SWtEKbYAANlql.jpg&w=3840&q=75 "[开源推荐] Awesome Claude Skills: Claude Skills 的精选资源库，作者 @Behi_Sec 把它分成了 10 个类别
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