Peter Piekarczyk

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我現在花在人工智慧上的大部分時間都用來研究如何讓AI自主運行，無需任何人為幹預就能連續工作數小時。有時候效果很好，有時候卻完全失敗。我學到的最重要的一點是，你需要正確的測試案例來驗證工作的有效性：構建是否通過？這是一個很好的第一步。

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從零開始寫一個代理編排器比想像中要難得多。我的流程還不錯，但有很多隨機出現的極端情況需要考慮，因為代理商有時會失控。不過，有時候直接終止會話並重新啟動比再寫一百行程式碼要有效得多。

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我創建了一個名為「程式碼庫學習」的技能，它能幫助我以程式碼為權威來源，深入理解程式碼庫。這項技能會自動複製程式碼庫，並為你快速產生一個心智圖。雖然它會參考文檔，但為了確保萬無一失，它也會對照程式碼進行驗證。

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當你的朋友請你評價他那款「氛圍編碼」應用程式時

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OpenAI 和 Anthropologie 應該直接收購 GitHub，打破所有法律，用真正的生產代碼進行訓練，否則這些模型會毀滅社會。許多所謂的「員工級」模式的來源顯而易見，絕對不是來自那些受制於各種限制和多年維護的程式碼庫！在此之前，除非你想毀掉你的公司，否則請動動腦子😂

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Gemini 的 3D 打印模型製作能力真是太棒了！它一次就打印出了一個可以放在桌上的手機收納盒。我有很多手機用來測試，收納起來把我的桌子搞得一團糟😅

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作為一名 React Native 開發者（iOS 和 Android 平臺都適用），最糟糕的事情莫過於面對一堆亂七八糟的手機線纜。要想保持桌面整潔有序，所需的整理工作量足以讓近藤麻理惠都自愧不如。

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谷歌剛剛證明了一個提高搜尋提示準確率的簡單技巧：直接貼兩次就行了😂 <指令 + 輸入> <指令 + 輸入> 研究表明， Gemini Flash Lite 的準確率隨著重複使用從 21% 躍升至 97% 🤯 這與重複無關，而是與這些單向模型的運作方式有關。傳統上，較早的標記無法看到較晚的標記。因此，標記 #5 甚至在標記 #100 被處理之前就已經被凍結了。但是，如果您重複輸入提示訊息： [查詢 ABCD] [查詢 ABCD] A2 可以回顧第一部分的 D1，並給出更有力的答案。野東西這種方法對非推理模型非常有效。但對推理模型則效果不佳。

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每個 JavaScript/React 庫都旨在支持 80% 的性能極端情況。除此之外，就得靠你自己了。

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我老婆氣瘋了，因為我安裝了github.com/PeonPing/peon-ping…，現在她整天聽到的都是“工作工作”和“樂意效勞”的咕噥聲。

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