想用那些传统工程工具，就用呗。这有什么好技术限制的？你要做流程图就在 mermaid 里做好把东西丢给 AI ，你要做甘特图就丢给 AI ，原型设计就在 figma 里做好然后用 figma mcp 接入你的 coding agent ，或是让 claude design 或类似的开源替代做一个原型，快速迭代再交给 coding agent 做成项目...

这有什么技术限制？你想用就用啊？

用原型快速迭代 UI ，这点很多项目都在做。甘特图... 甘特图不是用来规划任务待办的嘛？ UML 这东西对现在的模型没必要了吧，只要你用的是 frontier 级别的模型，你应该都不太需要控制的这么细了吧？

gemini 写代码菜不是一定程度上的社区共识吗() 你居然在用 gemini 写代码吗？
而且我感觉你描述的工作方式感觉十分原始啊()

cursor ，claude design 之类的工具，你可以直接在产出的 UI 上做批注吧，

而且现在用正经 coding agent 工具的，你基本只需要定义你要的目标，然后让他自己去做就行了吧，然后让他自己代码审查，测试，端到端测试，等你下一次跟他对话可能都是一两个小时甚至更久之后了。

当然，它做出来的东西肯定会飘，所以还是需要 human in the loop ，我一般会在 AGENTS.md 里定义核心原则，用 claude design 设计/迭代原型和需求，再用一些其他技巧确保它不会飘的太夸张，比如可以提前用 grill me skill 拷打自己的需求，让 AI 真的在项目上和你对齐。

而且如果你觉得甘特图，UML ，原型交互之类的东西更有帮助，你就直接把这些东西丢给 AI 不就行了吗？

@bush911 因为 anthropic 的 logo 长这样 "A\"，可不就是 A÷ 吗(

Anthropic 本身就非常政治化，他们非常讨厌中国，并且相信的是一种封禁为主的战略。就算中美政府不阻止 (虽然不太可能)，anthropic 也不会选择进入中国的。他们非常反对让中国使用大模型，也强烈反对让中国拿到 GPU 。

不只是被动合规，他们自己的博客就说他们会深度分析用户的请求，分析是不是中国背景的人/公司在蒸馏他们，定位到具体人，然后主动降智投毒。

Anthropic 在一众大模型 lab 里算是政治立场最鲜明的了。

可以租云服务器或用 api 入门，或是看你现在有什么用什么。可以从小模型入手，多玩会儿就知道你想跑的模型需要什么样的硬件了。

@flyingcrp 你不输入密码吗？还是你的密码和信用卡号不是机密信息捏

用 Python 的直接用 open ai 的 SDK 就行，绝大多数的大模型后端都支持 openai 的 sdk ，支持同一套标准，模型名字 base url 和 API key 一改就能无缝衔接。这包括什么 OpenAI, Gemini, deepseek, 智谱, 硅基流动，还有本地的推理引擎，比如 vllm ，ollama ，llamacpp 之类的。

单纯的与 llm 对话一个几十行一百行的 Python 单文件就能实现，一般不会单独写成项目，你上网搜 openai 的相关教程可能能找的到，或是直接让 ai 给你写个案例代码。如果你不熟悉 Python 记得顺便看一下包管理器，依赖管理，虚拟环境之类的东西。2025 年这套东西可以用 uv 解决，不过 ai 可能还不熟悉最新版本的 uv 。

纯对话的最小代码我没有，不过之前写过一个 gist ，向 LLM 提问 1000 次，让他生成随机数，但生成 0 的概率是 90%，运行结果是跑 1000 次之后所有的结果都是 0 (?)。62 行，配置一改就能换到其他大模型去。

https://gist.github.com/t41372/84f250d2ae3567332fc2b97ed4f868a8

关于 langchain ，我不推荐新手用 langchain ，他会让你的生活很痛苦。

很多奇怪的心理现象或想法其实在学术界都有研究，不一定是你自己的问题。如果不想或不能找医生的话，先试试问问 AI 。上面那个视频在我焦虑的时候给了我不少力量，可以看看

看医生。看医生之前可以先跟 AI 聊聊。如果想自癒就先跟 AI 聊。你必须要先知道问题的根源才能解决问题。很多奇怪


[别再躲你比你想象的强壮的多——Jordan Peterson [中英双字] -哔哩哔哩] https://b23.tv/Ucnqo5p

如何给予足够的上下文是目前的一个难题。过长且不相关的上下文对 AI 性能的影响很大，但上下文太少 AI 跟本不知道自己能做什么，什么才是最优解。

有时候我其实感觉，就算是你把真的人塞到 AI 对话框里，就用户和程序给的那点信息，其实根本没法做出好的决定。
但上下文长度基本等于成本，而且性能也会下降。只能寄望于大模型上下文能力的增强了

这种反带工具最佳实践毫无疑问是限内网访问，很多佬也不会用这种奇奇怪怪的 GUI 玩意儿，我自己也是 caddy + tailscale 纯内网访问。

但现在自部署相关的文章/视频有一大把都是用 nginx proxy manager 的 (国内外都是)，搞自部属的，刚入门的 用这个一堆... 这也很合理，nginx caddy 都没有 GUI ，而 nginx proxy manager 有。很多人会倾向有个 web ui 来管这个的...

最近我才遇到一个用这个的，还把源服务器 ip 漏出来了，随便扫一下就扫出了好多服务，甚至 ssh 用的还是密码登入... 这样的人很多... 起码得提醒他们一下吧...

@fuzzsh 笑死，当然没区别，我就是应届生🤡 也不是搞网络安全的

Mac 的话可以试试 OrbStack 。vm 基本就是 wsl 的体验，档案系统可以部分互通，可以直接 cd 到 mac 的目录下跑 linux 的命令。可以用 Rosetta 模拟 x64 。运行速度也很快，跑 docker 也比原版的 docker desktop 要快很多。

做同类项目但做的没你好的表示很慌...😢

感觉应该要等下一次他们搞 Arctic Code Vault 才行了，不知道要多久之后了 (如果有下一次的话)。我也没拿到，他们搞的时候我在 GitHub 上还没啥动静，挺想要的。

@liuzimin 去看看报的理由是什么呗。如果不是什么颜色或是破解之类的，我是觉得一个都不行...

高中的时候玩明日方舟，玩了几年，一分钱没氪但玩的挺开心。上大学后弃坑了，现在没玩了。

星穹铁道玩了快一年吧，2.0 版本入的坑，氪了几张月卡，前阵子很忙就比较断断续续了。绝区零我偶尔也玩，但不会在手机上玩。