14 篇博文 含有标签「AI」

传统学习的方式：先学，再用。学够了，才有资格动手。

AI 把这个方式颠覆了。现在是：先做，出了问题，再学。

最近我在开发一个电商智能体，也想借这篇文章讲一个判断：AI 的 Skill 会成为一种新的应用交付形态。

过去我们把功能做成 App，再交给用户。现在模型和工具越来越通用，真正拉开差距的，开始变成 AI 是否知道一件事具体应该怎么做。

Skill 交付的就是这部分：一个真正做过这件事的人，留下来的经验和方法。

我们过去比较模型价格，可能一直都算错了。大家习惯拿每百万 Token 的价格横向对比，但问题是，不同模型输出的 Token 根本不是同一种“计量单位”：完成同样一段文本，GPT-5.6 Sol 可能只需要 766 Tokens，Claude Opus 5 却需要 1170 Tokens，前者比后者少了约 34.5%。这意味着，Token 单价看起来更便宜的模型，完成同一个任务时未必真的更省钱。真正值得比较的，不是“一百万 Token 卖多少钱”，而是完成同一个任务究竟要花多少钱。到了 Agent 时代，模型还要连续调用工具、反复推理和自我纠错，单看 Token 价格就更容易失真，最终真正有意义的指标可能只剩一个：Cost per successful task，也就是每个成功任务的成本。所以下次再讨论谁家的模型更贵，不妨先问一句：你这一百万 Token，到底能做多少事？模型价格不能只看单价，也得算效率了，家人们。

8月13日，DeepSeek 官方 GitHub 上多了一个仓库，名字叫 DeepSeek Harness。

上周我让一个 coding agent 接了一个很小的活：修一个接口偶发报错。

我没给它太复杂的需求，就是一句话：“改这个点，别碰别的文件。”

结果它先改了 api.ts，又改了 routes.ts，再把 README 也重写一遍，最后还没跑通测试。

我当时就明白了，这不是模型不行，而是它没有“能持续正确做事的围栏”。

最近福州中考一检的作文题火了，题目是关于“玫瑰的热烈”与“蒲公英的自由”。

家长群炸锅的理由很简单：同一道题，AI 生成满分回答只要 10 秒，初三学生却要苦思冥想 40 分钟。

这就很有意思了。我们费劲巴拉考核的，究竟是孩子的思维能力，还是他们对套路的熟练度？

注：这里的小白直接默认一个小项目都没做过的那种，vs code没用过的情况下直接上cursor等AI工具开干那种，这类AI编辑器强大之处在于输入完提示词后自动生成项目结构，但很多小白在看到一堆陌生的文件和文件夹后会很懵😳。

下面以 Node.js 生态系统为例,挑几个最常见且最重要的文件以及常用的几个命令行详细解释⬇️

最近流行起来的 Claude Skill 是一项什么技术？本文带你一探究竟。

Claude Skill 是什么？

最近，Claude 背后的公司 Anthropic 推出了一个名为 “Claude Skills” 的新功能，让这款类似 ChatGPT 的 AI 助手可以更好地处理高度专业化、定制化的任务。简单来说，Claude Skill 是一组预先写好的操作指南和工具包，可以在需要时让 AI 加载使用。你可以把它想象成给 AI 准备了一本 “员工手册” 和一套 “工具箱”，当 AI 遇到某类问题时，手册会告诉它怎么做，每一步用什么工具，工具箱里的脚本和资料则帮助它动手完成任务。

在 Vibe Coding（即兴/氛围编程）和 AI 辅助编程日益普及的今天，我们写代码的速度越来越快，但随之而来的风险也越来越大。为了保持代码的健壮性和团队协作的顺畅，总结了每一位开发者（和 AI 助手）都应该铭记的“AI 编程八荣八耻”。

前几天算了一下，过去三个月，我大概欠了 ChatGPT 一万多美元。

不是订阅费，是小费。

事情是这样的：我每次让 ChatGPT 帮我做事，最后都会加一句——

"如果你的回答让我很满意，我会给你 100 美元小费。"

然后它每次都表现得特别卖力。

问题是，我满意的次数有点多……