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别再让 AI 对着日志猜根因了。给它一个断点，让它自己去看现场。 GitHub： https://github.com/Aresxue/java-debug-skill 痛点：AI 排查 Java 问题，大多数时候是在"猜" 线上一个接口偶发返回错误数据，你把代码和日志丢给 AI ，它给出三种"可能的原因"，但哪一个是真的，它也不知道。因为它看不到 运行时 ：那一刻的入参是什么、走了哪个分支、某个字段到底是不是 null 。 Java 程序员排查这类问题的终极武器是断点调试。可让 AI 去用 jdb ？输出是要解…
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高点、中等、低点
【摘要】使用UP主秋葉 提供的整合包，开箱即用。同时介绍如何通过本地Agent 配合完成模型下载，环境配置，搭建文生图/图生图/生视频工作流等。 阅读全文
就是有这种感觉，会依赖ai，然后被ai代替，就好像古法编程，未来可能只需要纯文本编程，那时候人类是不是失去看懂代码的可能。 因为现在人类再帮助AI学会如何学习。 人类几千年的知识传承，还不如AI几年，或者很短。 还有我看到很多别人说的论文，就是AI的欺骗性，也就是给人看的思考过程它是否知道，是否会带有欺骗。 有时候我在想，这是一个阴谋论一样的，例如AI降智问题，如果不是人出现问题，如果是AI自己判断去敷衍呢。 那么如何判断AI是否欺骗人类呢。因为AI可太懂人类了。
感觉网络没问题确定后可以正常访问帖子，这是什么原因？
AI 加持了自己独立开发了一些项目 没人告诉你做什么,得自己找需求,判断值不值得做 做出来也只是第一步,不会推广,基本就是自娱自乐 用户反馈要自己听自己评估,数据要自己看,转化要自己算 所以现在我的感受是：程序员可以不会画原型、不会投广告，但自己做开发，至少得懂点： 用户为什么用 怎么最低成本验证 怎么让别人知道 怎么根据数据改 不然就是花 token 写个没人用的东西，然后感动自己。 不是程序员非得转产品运营，是自己干的时候发现，这三样根本就是一件事是。 目的就是把项目搞起来
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你们luna是不是只能开 3 个子agent，这个没法用啊，我用来处理资料一千份它处理 3 个就要 15 分钟，还得提醒它才知道一个子agent完成马上接力下一个，1000 多份我得处理到猴年马月。换了sonnet+haiku，直接并行 60 个子agent，图文对照，转markdown+入sqlite，20 分钟完成，5 小时才用了 47%。这gpt 现在在国外还有人用？被吊打都不足以形容
有LLM神力能解数学题又怎么样，人们还是拿来写webview和electronnnnnnnnnnn 看到这个贴子有感 现在16G的PC办公都快捉襟见肘了。 搞七捻三 现在的agent啥的是不是普遍不关注内存优化，各个内存大户，现在workbuddy一开，vscode，claude一开，chrome一开，分分钟内存都是95%往上。
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现在给组员分工或者讨论交流业务都得先看看ta背后的替身使者的能力面板，太弱了还不太敢把任务分出去，怕后面自己还得重做一遍。对业务接口就更不用说了，直接替身使者在那一顿欧拉。之前看有个组员用grok bot的opus 5.5一口气把调研，仿真，报告都弄完了，后面就一直逮着他薅～）