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💎いよいよ明日開催💎 「Pharfaite Showcase4」 出演者第三弾発表·.⟡ 【 出演モデル 】 河野亜季子(@akiko_kono317) 阿久津こてつ(@kotenanoda4) 加賀かなみ(@kaga_kanami) 壇あやこ(@ayako_dan_) sumi(@nyan01w) 琴里ここ(@kotoricoco_) 計12名のモデルが登場🩵 #フレッシュ撮影会# #pharfaite_sc#

哈哈，居然到了 Waza Skill 设计思路分享的第三弹，今天给大伙分享我是如何设计 /think 这个技能的，也就是在写代码之前做方案设计用的。 我使用 Claude Code 有两个非常有意思的设置，第一个是 /model opusplan, 也即默认做计划会使用 opus 最强模型，然后去执行使用普通 Sonnet 模型，这样可以帮助我的 Max 省点儿用在更需要地方。 第二个是我其实默认执行会用 alias c="claude --dangerously-skip-permissions"，这个不建议技术小白用，我用是由于我知道他在做什么，以及主要是我懒得缘故。 然后回到正题，那么 /think 怎么让最牛的模型执行更好一点呢？继续回到模型本身，其实模型不喜欢表态，但是我更喜欢能表态给你最优方案的工程师，所有我做的第一件事就是，开头就要求模型必须有立场，说清楚什么证据能推翻这个立场，并且明确禁掉了"There are many ways to think about this"这类正确但无用的废话，给 2-3个选项没问题，但必须有明确推荐，而且必须包含一个最小化选项。 然后方案并不是想出来就ok了，第二部会让他自己反驳自己，什么情况下这个方案会有问题，假如有办法修复，那就补充到方案里面重新呈现，假如直接打破了方案，他会直接高数在哪些情况下为什么不行，这样至少交到你手里的方案是你心知肚明的。 对于前提验证也会做得比较细，先确定解决的目录代码位置对不对，我还真出现过他出方案拿着一个不对的路径在出，然后查旧的技术方案文档避免重复造轮子，然后去搜索 Github 看看有没有人也处理过类似的问题，这三步做完才开始想办法，防止一开始就建立在错误的前提上。 这里也会有复杂性分级，超过8个文件或者服务新增会明确告知规模，超 3 个组件交换数据会画ASCII 图找环，所有 API key 和第三方依赖在方案阶段就列清楚，防止白忙，也防止引入不靠谱的方案。 最后还有一个硬性规定，方案里面不允许出现TBD、TODO、"以后再说"、"类似第 N 步"这种东西，因为又回到 AI 的性格，给了这个东西执行的时候很容易出现少做或者多瞎想，相当于不要给AI任何退路，导致效果不好。 最后方案的输出也有要求，做什么、不做什么、选了哪一个方案什么理由，3-5个决策依据，明确的未知项，/think 决不写代码，用户批准后再进行。 这里我做 Think 技能的时候，也是参考我认为好的技术专家是怎么来做技术方案的，详细分析调研后的最优技术方案，决策果断，不留尾巴，被否定了立马去优化方案本身等等。 假如你有更好的方案设计经验想沉淀，欢迎给 Waza 来提升

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🟩浦田直也 Cover Song Project🟩 4ヶ月連続リリース🎧 ついに完結‼️ 連続配信ダウンロードキャンペーン 実施中✨✨✨ ➡️ “第一弾” CHAGE and ASKA「PRIDE」 “第二弾” 竹内まりや 「駅」 “第三弾” Do As Infinity「陽のあたる坂道」 “第四弾” 小泉今日子「優しい雨」 “第五弾” シャ乱Q「シングルベッド」 #浦田直也# #CoverSongProject#

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浦田直也 Cover Song Project “第三弾” Do As Infinity「陽のあたる坂道」 2023.7.21 配信STARTしました🎧 ▶️ #浦田直也# #CoverSongProject# #第三弾# #陽のあたる坂道# #DoAsInfinity#

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