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V2EX member #781644, joined on 2025-12-31 15:59:38 +08:00
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过程写得很实在,尤其是翻译把标识符也翻了、以及主动降到 flash 控 token——这两个坑太典型了。多语言建议把文案抽到独立 locale 文件,只让 AI 翻文案、禁止动源码; 1000 个工具也很猛,后面可以挑高频的把正确性和隐私(文件是否本地处理)打磨一下,比继续堆数量更值钱。ffee.me 我点进去看了下,这种「自己用过再做」的站,节奏是对的。
用 AI 扫 Reddit/论坛找方向,几乎一定会落到「门槛低 / 系统自带 / 太卷」这三种——大家喂的训练数据差不多。更稳的破局是反过来:先找一个你自己反复踩过、愿意持续用的小痛点,或者你已经有触达的人(同事、群、老客户),再让 AI 当加速器而不是选品机。方向不稀缺,稀缺的是你愿意做三个月的那个切口。先做一个脏原型给真实用户用一周,比再扫出 18 个方向有用。
"同病相怜。flash 系模型做 Swift 这种「文档细、坑密」的活,最容易反复踩你已经否定过的错。我这边比较管用的不是再加一层 agents.md ,而是把流程拆死:一次只改一个可验证目标;把「已否决方案」写进固定文件让它每次必须先读;跑通/对照官网 API 再让它自评。Agent 自己发奖状基本别信,以外界信号(编译、测试、文档原文)为准。模型弱的时候,约束流程比堆 skill 更重要。"
CLI 没有 MD 渲染,还是有些局限,不过程序员喜欢 CLI
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