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目标人群为程序员、设计师、产品经理、运营管理等不同职能。
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早期做 Coding Agent 都比较喜欢将本地代码库进行向量化,结合 IDE 上下文,提前构建一份“高质量上下文”,再交给大模型去推理。这种方式延续了很久,为了加速响应,甚至会在本地部署一个小模型,用于做 tab-tab 的决策。

Claude Code 出来之后,整个流派就发生了变化,开始倾向于转到 Terminal 编程,cc 的行为特别像人类工程师 debug 的过程:看代码 → grep → 试改 → 跑命令 → 报错 → 再查 → 再改 → 直到跑通。

它对代码仓库的理解是比较片面的,但这并不影响它解决问题。通过最小试错的方式,一边做任务一边理解全貌,这个操作反而更符合直觉。

一个巨石应用在运转的时候发生了错误,我们不需要对巨石应用有全面了解,只需要根据报错特征,修复当前的报错问题就好了。

有个库叫做 CodeGraph,它支持跟 Claude Code 协作,首先将仓库代码进行向量化,然后提供 MCP 给 cc 调用,以替代 cc 的 grep 操作。它的核心目标是节省 token,从数据看,确实可以节省大概 20%+ 的 token,但效果大概率会有折扣。

CodeGraph 这类方案,存在几个比较难搞定的问题:1)代码是活的,图谱很容易过期,而 grep 永远是新的;2)很多时候并非找不到代码,而是改得对不对,得去改、去执行、去验证,CodeGraph 只解决了查找问题;3)一大堆的图谱数据交给 LLM,它能不能正确消化?要知道 LLM 也是不稳定和有幻觉的。

不过度依赖“看得很准”,才开始动手。 一边做,一边修正,一边逼近答案。这就是 Claude Code 的编程哲学。
openclaw爆火这么久,再一次证明了AI Agent就是程序员的最大护城河,非程序员连发现和定义问的能力都没有。
这么多非程序员用上了openclaw,能调用可以调用的一切工具,
结果你看看他们较劲脑汁产出的东西,日常的应用场景和工作,也只有上小红书和微信里洗稿,以及在上爬新闻读评论。
一个经过标准训练过的科班程序员,最大的优势是known unknown,拥有一个知识体系,如果对于不知道的事情,知道该如何学习和检索,从哪里入门,有哪些实现,如何从architecture角度了解,
而非程序员连他们自己什么东西不知道都不知道,整个世界是一个巨大的unknown unknown。
因为知识的壁垒,程序员和非程序员的认知差距将会无限制扩大,
我预测,未来除了程序员以外,其他所有工作都会消失。

@https1024
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中科宇航力箭二号遥一运载火箭首飞成功。

力箭二号的总指挥杨浩亮对媒体测算,目前力箭二号不回收状态下的单位成本已与SpaceX猎鹰九号回收状态下的成本基本持平。
“未来实现集束式回收后,成本有望下探至SpaceX的一半。” 杨浩亮表示。
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推荐一个开源工具 NewsNow,专门用来优雅地阅读实时热门新闻。内容按国内、国际、科技、财经等分类聚合,来源覆盖微博、知乎、抖音、GitHub、华尔街、Hacker News、V2EX 等主流平台,一眼就能把当天热点扫清。
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@https1024
ddl 选手终于在最后一天突然想起来要报名
或者有没有已经入选的朋友可以带我玩🙋‍♂️