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Regarding YouTube AI moderation issue: Guys... I see all your messages, and replies, and DMs. I'm just a lowly pawn in their empire... there's not much I can do. But I have been messaging a few of my contacts there to try to raise the issue. Hopefully we can create change.
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Tbh I think Tsinghua, PKU and others should just expand, as it stands they're subsidizing top American/EU universities (which also should expand) by making them unreasonably attractive
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
Cursor 中构建功能与修复 bug 的实用流程 来自 @ericzakariasson 的分享，详细阐述了他使用 Cursor 进行软件开发的具体工作流。流程强调人类与 AI 的协作：AI 负责规划和生成代码，而开发者全程把关，确保代码质量。它突出“始终审查代码”的核心原则，避免 AI 过度自动化带来的风险。 核心步骤 Eric 的流程是一个循环过程，从理解问题入手，到代码生成、验证和优化。 1. 预热理解（使用高级模型）： 选择 Claude Opus 4.5 或 GPT-5.1-Codex 等更智能的模型，向其查询“即将进行的变更”。目的是快速把握相关代码的上下文，例如重构限流逻辑时，先确认涉及的文件和依赖。这一步帮助开发者设定预期，避免盲目规划。 2. 切换规划模式： 进入 Cursor 的“计划模式”，用相同模型描述变更需求。AI 会生成一个 Markdown 格式的详细计划，包括步骤、潜在影响和备选方案。计划可编辑，便于微调。 3. 互动迭代： 回复 AI 的跟进问题（如澄清边缘案例或优先级），逐步完善计划。这体现了“智能体”的协作性：它不是被动工具，而是主动提问以提升准确度。 4. 生成与初步审查： 使用 Composer-1 基于计划输出代码。同时，进行轻量审查：检查逻辑一致性、潜在 bug 和性能瓶颈。 5. 人工验证： 开发者亲自运行测试，确认解决方案在实际环境中有效。这一步强调人类判断的不可或缺性。 6. 后续调整： 如需进一步变更，@提及原有计划，切换回 Composer-1 的计划模式迭代。整个 2-5 步可循环，直至满意。 7. 深度审查与重构： 若 Composer-1 不足以解决问题，退回 Claude Opus 4.5/GPT-5.1-Codex 进行彻底代码审计。然后，重构优化：复用现有代码，或采用更高效的实现方式。最终，再次全盘审查。 关键洞见 · 模型混合使用：前期用 SOTA 模型理解复杂性，后期用 Composer-1 生成高效代码。这种“最佳工具适配”策略最大化了 AI 的优势，同时控制成本。 · 审查为王：帖子反复强调“always review the code”，因为 AI 生成虽快，但易忽略上下文或引入隐蔽错误。相比传统 CLI 编码智能体，Cursor 的可视化审查更高效。 · 适用扩展：适用于功能开发、bug 修复，甚至全软件开发生命周期。Bugbot 等工具可辅助，但核心仍是此循环。
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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Cartoonist, Engineer, PM, Partner @a16z investing in infra & AI Prev Product lead @HashiCorp, Founding Eng/PM @Transposit. Eng @AppDynamics. Opinions = own.
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