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3 美元的订阅,我算完成本改成了 5 美元
一个 3 美元/月的小插件,我把服务器、代理、手续费、退款和拒付全摊开算了一遍;四轮定价实验里,只有砍免费额度那次算数。
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我统计过一个上午的标签页切换次数,然后试着从删订阅源、加摩擦、锁日历这几件事上改,把专注从意志力问题变成环境问题。

把 Agent 当成一次 LLM 调用去写,demo 能跑通,上线必失控。本文用状态机拆解感知—决策—动作—观测闭环…

一个周报 Agent 在 demo 里很顺,上线第一周就把未完成的事写成已完成。问题不在提示词,在模型外面那层壳。

我原以为 Skills 是个提示词仓库,写完之后才发现,它真正要求的是把模糊的步骤变成可判定的条件。

每隔一阵就会有“全 AI 面试官”的说法。我看到的流程里,机器把初筛做得更细,人把决策攥得更紧。

算法岗的时间窗口比多数人以为的更早。提前批、正式批、补录各有各的代价,我把自己观察到的节奏和取舍记下来。

用三个具体问题判断技术方案是否过度设计:删掉它哪一行会出错、谁会改这个参数、它坏了谁半夜起来修。附上我判断复杂度该不…

给一百多篇博客做 RAG,我发现站点结构、分块粒度和日期元数据比嵌入模型更影响结果,评测集也很难写。

经营看板 GMV 突然跌 30%,面试官真正想看的是排查顺序:采集、计算、展示三层怎么切,用什么独立数据源对账,以及…