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凡人小北 (@frxiaobei)

@frxiaobei
行道途中。非求速成,惟求通达。 在真实业务与组织中持续验证 AI 的价值与边界。 个人 IP|商业与管理|AI 实战派
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恭喜 TypeScript 7 发布。 AI 时代最值得学的两门语言,我会选 Python 和 TypeScript。 对个人,C++/Python 出身,TS 也是我在 AI 时代认真补上的第一门语言。 对团队,2023 年初我让团队转向 Python,得以无缝快速地构建 AI 应用;上上个月开始,我们又开始快速掌握 TS。 接下来应用层的 AI 创新,TypeScript 很可能会大放异彩。
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招商银行是真能整活儿。 推出了一款 AI 工程师卡,送 Token。
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workbuddy 确实确实被低估了,身边很多同事和朋友都有付费, 如果要做个类比,可以算作是工作场景的豆包。 而我的可耻用法是把 workbuddy 当成了 skill store,在这里总能找到腾讯精选的 skill。比直接上 github 找到的质量高多了。 方法也很简单:在电脑上某个位置可以找到 workbuddy 安装的所有 skill(其他的桌面端产品方法类似),如果找不到的话就问问你用的软件。
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聊聊这个可能被大家低估的Agent场景。 今天去了腾讯活动的现场,当了下主持和评委。 也跟很多选手,还有腾讯云的几个大佬交流了一下。 还真的有点新东西冲击的,这个确实是我在过去之前没预想到的。 最核心的点,就是整个WorkBuddy在用户增长和规模上,完完全全超出了我的预期。 我们每天在聊Claude Code,在聊Codex,但如果你把目光放回到国内,你会发现,WorkBuddy,从3月到现在,居然已经干到了一个非常离谱的日活数据,这个数据我不太好透露出来了,但是基本是第二名的3、4倍以上。 而且它的用户构成不止是开发者,还有大量的HR、运营、行政这些非技术岗的人也涌了进来,并且真的在拿它干活。 今天的黑客松场景,也几乎都是金融、餐饮、外贸、法律等等各种非互联网行业。 坦率的讲,这个增长速度和用户结构,对传统的第一代办公产品和第二代云协同产品,我觉得可能确实会产生一些实质性的冲击。 我自己把办公产品大概分成三代。 第一代是Office那个时代,本地装个软件,干活全靠自己。 第二代是云办公这一波,多人一起协同干活,但活基本还是你自己干。 而这一代,以Claude Code、Codex这样的通用Agent为首,好像对传统的办公产品,形成了广泛的降维打击。 反正我自己的体感是,如果一个Agent能直接帮我把活干了,那我为什么还要打开一个让我自己干活的工具呢? 这个逻辑一旦成立,传统办公产品的使用时长就一定会被压缩。 而且更深一层的变化是,前两代的商业模式,都是卖软件给你用,比如office卖给你写文档,钉钉卖给你做协同,它们做好一个产品,所有人用同一套东西。 但这一代,卖的不是软件了。 它卖的是智能,这个智能可以辅助你去造最适合你的软件,给自己用。 你搓出来的东西,就是为你自己的场景量身定做的,不存在什么功能用不上或者缺了个我要的功能这种事。 这个对传统办公是巨大的冲击。 所以最近你能看到,很多很多的Agent产品,在WorkBuddy之后,批量改名活出新,要去抢这一块的东西。 比如Trae Work、QoderWork、Kimi Work等等。 这个场景绝对不可能放掉的,按腾讯云的话说,对他们来说,这可能,是十年一遇的机遇。 再加上,他们前几天推出的企业版,还有项目功能,野心已经展露无疑了。 这套东西一旦跑通,它吃掉的就不是某一个功能的市场。 它吃掉的是人在工作流里反复操作这个行为本身,然后再以这个行为,诞生全新一代的Agent办公场景。 几十年了,办公的这些模式。 我觉得真的该动一动了。
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Anthropic 这篇关于 Claude Code 在大型代码库的最佳实践,几个能直接抄作业的点: · CLAUDE. md 要分层。根目录那份只放整体架构和关键的坑,每个子目录再放各自的局部约定,Claude 进哪个目录就加载哪一份。 · 让 Claude 从子目录启动,不要从仓库根启动。它会自动往上回溯加载所有说明文件,反而上下文更准。 · 测试和 lint 命令按子目录切分。别让它改了支付服务就把整个仓库的测试全跑一遍,又慢又把上下文塞满无关报错。 · 装 LSP(语言服务器协议,比如 Python 有 pyright,TypeScript 有 tsser)。Claude 默认是 grep 字符串找代码,同名函数一搜几千个。LSP 能让它按符号本身定位,一步直达定义。具体接法是装一个 code intelligence 插件 + 对应语言的 language server 二进制文件,Claude Code 文档里有现成的。 · 每 3-6 个月审一次配置,新模型发布后再审一次。当初为旧模型写的规则,可能会反过来束缚新模型。 以及一个组织层面的提醒:哪怕不专门成立 AI 工具团队,至少要指定一个人负责管 Claude Code 的配置、权限、插件、CLAUDE. md 规范,不然大家各搞各的,好经验传不出来。
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What are best practices for running Claude Code at scale? New blog post on what we've learned from teams running it across multi-million-line monorepos, decades-old legacy systems, and distributed microservices:
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半年前我写过一个故事,结论是经验主义在 AI 时代会变成一种思维惯性,模型更新太快了,很多时候经验是锚住你脚的那块石头。 当时只是个项目插曲,一个十年经验的算法工程师被敢乱试的实习生打得措手不及。 没想到半年后,这位同事最后还是走到了被淘汰这个词上。 当其他人借助AI/AI coding产出成倍提升的时候,他还在原地踏步。人挺好技术能力也在,只是时代往前跑,他没跑。 最让我记忆深刻的是在数月前几十人的会上,他特别认真地说: “不能让 AI 帮你 coding,把核心能力让出去,你未来怎么竞争?” 我当时公开批评过,但心里也很清楚,你永远也无法叫醒一个装睡的人。 真正让竞争力消失的从来不是 AI,你越是不愿接触新的东西,越会被时代的平均速度悄悄甩得更远。 AI 没有偏向谁也没有要害谁,它就是继续往前。能不能跟上,是每个人自己的选择。 别抱着旧的护城河不放,一定要时刻保持拥抱变化的肌肉记忆。 时代真的变了。
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