[链接] 这个的 4B 模型带御姐音色

以下的博文的作者是 Andrej Karpathy。他是 AI 领域公认的大神。曾经在特斯拉当 AI 总监，负责自动驾驶的核心系统。他也是 OpenAI 的早期成员，参与过 ChatGPT 这类技术的基础工作。还在美国斯坦福大学教过著名的计算机视觉课。现在他在创业做 AI 教育。

建议使用 Claude Code，并在 Claude Code 内使用 DeepSeek 模型，这是目前性价比最高的组合。原因如下：DeepSeek 非常便宜，且 V4 Pro 模型质量很靠谱。DeepSeek不限流，也不会忽悠你去买 Token Plan，用多少算多少。DeepSeek的缓存命中率出奇的高，命中时的费用只有...

在不同的 AI 那里得到相差较大的结果是合理的。因为每个 AI 模型的训练语料都不同，如果你问多个 AI 一个带有主观看法的问题，得到的却都是相同结果，那才出问题了。

AI 在构建播放器时确实需要使用图标，但由于没有被指定使用哪个图标库，它本着尽量不依赖外部不存在资源的原则，用了最简单的办法，也就是使用了 emoji。解决这个问题最好的办法是你给它指定一个图标库。明确告诉它哪个图标库可以使用，它就会在这个基础上为你寻找适...

豆包显然搞复杂了。Cloud Code 停止在给你起网站服务的地方挂掉了，应该说明这个网站服务的服务器，也就是这个 Next 可能启动不正常，它一直没有收到 Next 成功启动以后的返回结果。

typescript-lsp@claude-plugins-official 这个插件是 Anthropic 的官方发布的。官方发布的插件呢，有很大一部分都是需要走MCP远程调用的，所以如果你不是使用 Anthropic 的API端点的话，那这个插件就是大概率不工作的。

[链接]Claude Code 凭借其出色的任务调度与交付质量，已成为众多开发者的核心编程工具。然而，Claude 系列模型的调用成本相对较高，对于日常高频使用场景而言，长期开销不容忽视。

你之所以能在 Apifox 看到流式输出，是因为每个 message 都是通过 SSE 接收的。但在浏览器上直接发起 HTTP 请求时，浏览器并没有对该请求进行 Server-Sent Events 的支持，所以你看到的是非流式的完整的 response 的返回体。

以下的博文的作者是 Andrej Karpathy。他是 AI 领域公认的大神。曾经在特斯拉当 AI 总监，负责自动驾驶的核心系统。他也是 OpenAI 的早期成员，参与过 ChatGPT 这类技术的基础工作。还在美国斯坦福大学教过著名的计算机视觉课。现在他在创业做 AI 教育。

在 Claude Code 启动器中配置 DeepSeek V4 模型的自有密钥。只需填入 API 密钥即可一键启用，无需修改环境变量或搭建中转服务，即可在 Claude Code 中享受 DeepSeek V4 的极致性价比。[链接]

在 Windows 和 macOS 上免安装使用 Claude Code[链接]

而大语言模型只会变得越来越好，AI 只会变得越来越强。这是马太效应，好的 AI 就会变得越来越厉害。所以推荐你花3分钟学一下 Claude Code 怎么用。

不知道你使用的是哪种数据库。通用的做法是使用位标志（bit flag），即把多个状态放在一个整数字段里。使用位标志在各种数据库中都受支持，因为最终在数据库里存的只是一个 int 值，而 int 天生非常适合建立索引。

不知道你指的是黑盒测试还是白盒测试，我默认猜你说的是黑盒测试。黑盒测试的话，其实也不用太担心，因为大语言模型的特性决定了它对人类很擅长的那种一眼看懂的操作，在大语言模型的能力上属于模糊区间——不准的。目前的大语言模型在有明确语义的文字信号系统（比如...

所谓的 AI coding、vibe coding、Agentic coding 本质上就是一个客户端程序。它把用户（即您）提出的需求与当前项目的上下文一起发送给大语言模型的服务器。服务器收到需求后不一定能立即搞定，会返回需要的补充信息。客户端再把服务器要求的内容整理后再次发送给大...

有的，是有方法论的。核心的关键： 指个方向，然后让AI去想。AI遇到不确定的地方就来问你，直到AI想出来的跟你的需求同步一致。这样想过之后，AI的输出效果会特别好。 这个方法论是 Andrej Karpathy 提出的。 下面是操作的视频

大语言模型的 Token 消耗跟你的项目目录空不空其实没有关系。它主要取决于： 1. 你给它的指令是不是精准，以及 2. 在跟你沟通的过程中是否有足够的上下文。

人工智能极大地解放了生产力，但"打字"这件事本身仍是一项时间成本。日常有微信语音输入法、豆包语音输入法等多种选择，但它们都存在一个共同的盲区：不了解使用者当前工作的项目上下文，无法做出真正贴合语境的转录。