念念不忘, 终有回响 构建 MCP-first 的应用框架: KLR-Pattern/nexusx 申明式数据构建框架: KLR-Pattern/pydantic-resolve 数据关系可视化工具: KLR-Pattern/fastapi-voyager

Joined July 2011
继续招兵买马,我们对工程师的要求其实很简单 1. 日常用 Linux 最少 5 年,日常用是你下班就要用,跟工作没关系,就是喜欢玩 Linux 2. 喜欢折腾底层工具,有过全栈开发经验,逻辑思维强大,不需要是 E 人,但是也不能像 I 人这样完全不沟通 3. 有一定的产品审美,产品强迫症,丑的东西无法忍受,全面拥抱 AI 来我们公司有什么优势? 1. 武汉十大最松弛的公司,双休不加班,因为我不加班 2. 春节全员带薪休假 17~18 天,因为我春节要自驾游 3. GPT Token 无限管饱,All in AI就要每天疯狂用 AI 目前只接受全职武汉,不接受远程。因为现在 AI 时代,远程要事无巨细的沟通,等远程的文案写完以后,还不如给 AI 做😂 感兴趣的大佬,欢迎投简历到我的邮箱,谢谢你们 [email protected]
懒猫微服完成第四轮融资 3000 万 感谢推特兄弟们一直以来的支持和包容 我们继续践行 100%保护用户隐私数据和 AI 离线计算的创业理想 过去的一年多已经卖了全球三十多个国家,今年我们的目标是服务全球四十个国家的用户 2026 年继续乘风破浪🌊
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这是我目前看到比较优秀的Ai作品了 像爱死机的其中一章…… 一个很完整的短片故事……
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鉴于 DS V4.1 Flash 模型在性能、费用、速度、总用时等各项指标上都全面超越了 V4 Pro。再以更高的价格、更慢的速度和更多的算力消耗给 DS 用户提供原有的性能较差的 V4 Pro 模型会不太合适。V4.1 Flash 正式上线之后,V4.1 Pro 上线之前,V4 Pro 模型的请求都会被路由到 V4.1 Flash,并按 Flash 的价格计费。
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按照我个人理解,这个前所未有的 150 个 HC 的招聘需求产生的原因是这样的:计算机领域的任何东西量变大之后,就会产生复杂度上巨大的增加,数据的量、机器/容器的量、训练任务的量、评测任务的量、Agent 环境的量、用户的量、请求的量,等等等等,都在急剧增加。这就产生了越来越大的复杂度,会让之前的后端系统逐渐不能完美满足将来的量的需求,所以需要大量扩招人来升级、维护和重写各种后端系统。
DeepSeek 社招资深后端/服务端工程师,新开放约 150 个 HC,好多好多新方向新系统新需求需要搞。简历建议直接扫码或邮箱投递,私信我简历的话会看但不一定能及时处理。
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优雅永不过时
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我们马上要成立公司了。作为一个编程语言团队,能融到钱非常不容易, 但是AI时代应该做更难,更hardcore 的事情,容易的AI自己就能搞定了。对Agent 和wasm 云端部署调度感兴趣的欢迎联系我们,我们也招产品经理,求转发! @moonbitlang
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🤓
声明:本人从未在互联网上支持过315水线,本人实际上是315水线十年黑粉,经过长时间的思考,我发现318.5才是004的水线,有时候做出决定很难,经过许多个日夜的思考,我决定加入318.5水线的粉丝团。至于315水线,祝它一切顺利。本人从未支持过315水线,也从未反对水线超过315,望周知!
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We’re still up.
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这个世界上让我快点开发的居然是懒猫微服用户 每天都一万遍, 说我们要 Omarchy, 要 Omarchy, 要 Omarchy 好好好,我已经安排工程师搞了, 最后一键给你们把 Omarchy 安排上 @dhh
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四个月以前我认为飞书多维表格是小企业信息化的救星。 现在我已经觉得这玩意拖累了小企业信息化进程了。
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成了!
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Evan (Yifeng) Wang
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DHH
@dhhAug 12
Release. The. QUATTRRRROOO!! First release candidate is out for testing. All goes well? We release FINAL on FRIDAY! github.com/basecamp/omarchy/…
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懒猫微服招兵买马,我亲自面试 1. 下班非工作时间日常用Linux,熟悉各种Linux命令行工具,折腾过很多Linux桌面环境和一些奇奇怪怪的工具 2. 对界面细节比较敏感,擅长复杂功能的界面布局优化(对UI的对齐、留白、间距有深刻认知) 3. 对自绘控件有研究,Qt/QML/Gtk/Vue/React 任一项即可 4. 有比较高的审美,过去做过的产品需要达到C端互联网产品审美的平均水平 5. 有自我项目管理的能力,做事麻利,遇到问题积极沟通,不憋在心里不沟通 6. 需要折腾过 golang/nodejs/python 后端,对网络原理有基本的理解 7. 工作需要100% AI Coding,有较强架构能力,不抵触AI编程 8. 对美术、摄影、字体、排版有好的作品的,加分 9. 做过一段时间项目经理和产品管理工作的,加分 大家可以读博客了解我和团队的过往 manateelazycat.github.io/ 武汉全职,双休不加班(老板不加班),工作氛围自由,GPT无限Tokens, 春节全员带薪休假 17 ~ 18天(取决于最后一个星期能否凑整),扁平化工作,领导都是一线战神出身(有点浮夸,哈哈哈) 欢迎大家投递简历 [email protected] , 欢迎各位亲朋好友转发传播,感谢感谢!
懒猫微服完成第四轮融资 3000 万 感谢推特兄弟们一直以来的支持和包容 我们继续践行 100%保护用户隐私数据和 AI 离线计算的创业理想 过去的一年多已经卖了全球三十多个国家,今年我们的目标是服务全球四十个国家的用户 2026 年继续乘风破浪🌊
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把我这两天写的关于跨平台的观点总结成一篇文章《跨平台真正难的是底层 API 兼容》 manateelazycat.github.io/202… 分享给大家,做过10多年PC操作系统,这次懒猫微服创业,客户端的兼容性从电脑、手机、平板到服务器、汽车、VR,跨的广度应该足够广 希望我的经验可以帮到你
真实的情况是,PC还是要坚持Electron的,虽然臃肿,但是这些臃肿其实就是多年积累下的跨平台兼容性,商业公司必选,无他,稳定 但是AI时代,手机端真的要用Native App各写各的,没有哪个技术可以做好跨iOS和Android的应用,因为苹果和Google谁也看不惯谁 很多人会说Flutter,就像大佬 @yetone 说的,恨一个人就给他介绍 Tauri 和 Flutter 😂
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慢工出烂活,欲速则一坨,为什么真正的能力不能速成? “慢工出细活,欲速则不达。” 这句老话描述的是一个常见规律:复杂事情需要时间积累,急于求成往往会失败。 但在现实中,还有一种更加讽刺的情况: 慢工也可能出烂活,欲速也可能直接变成一坨。 原因不是快慢的问题,而是一个组织根本没有具备完成这件事的能力。 很多时候,人们犯了一个错误:把“能力问题”误认为“资源问题”。 于是,当一个项目遇到困难时,解决方案往往变成: 缺人?加人。 缺时间?延期。 缺经验?继续做。 仿佛只要投入更多的人力和年份,一个原本不具备能力的团队就会自然成长为专家。 但真正复杂的能力,并不会因为日历翻页而自动产生。 --- 时间不会自动制造能力 一个成熟的工程团队,并不是因为某一天接到了一个重大项目,然后突然拥有了完成它的能力。 能力来自长期积累。 航空工业如此,芯片产业如此,汽车工业如此,任何复杂制造领域都是如此。 一个优秀的工程体系,需要经历: - 从简单项目到复杂项目的逐级训练; - 一次次失败后的经验修正; - 对材料、工艺、供应链的长期理解; - 大量真实项目中的判断积累。 真正重要的不是“做过多久”,而是“经历过多少次有效反馈”。 十年重复同一个错误,不等于十年经验。 十年持续解决越来越困难的问题,才叫十年积累。 --- 伪慢:只有时间,没有成长 很多失败项目中的“慢”,并不是真正的长期主义。 真正的长期主义是: 持续订单; 持续投入; 人才培养; 基础设施建设; 严格考核; 失败反馈。 而伪慢是: 项目延期了,所以再延期几年。 团队能力不足,所以再增加一些人。 技术没有突破,所以继续投入预算。 这种“慢”,只是让一个没有能力的组织拥有更多时间重复同样的问题。 它增加的是消耗,不是积累。 --- 伪快:用人力替代能力 另一种错误是“欲速”。 很多管理者认为: “这个任务很难,那就投入更多人。” 但复杂工程不是简单劳动。 100个普通工程师,并不会自动等于一个有二十年系统经验的总师。 因为真正关键的能力不是执行,而是判断: - 哪个方案风险最低? - 哪个技术路线应该放弃? - 哪些问题现在必须解决? - 哪些问题可以接受? - 如何在性能、成本、时间之间做取舍? 这些判断能力来自长期实践。 它无法通过增加人头复制。 --- 专业能力需要被长期喂养 真正优秀的团队,不是在面对最高难度任务时突然诞生的。 而是在过去几十年的项目中,被逐渐训练出来的。 一个健康的发展路径应该是: 先完成低难度任务。 在低风险环境中建立流程。 然后挑战中等难度任务。 培养系统集成能力。 最后才进入高难度领域。 这就是为什么成熟工业体系往往拥有完整的产品梯度。 它不是为了赚钱才做不同等级的产品,而是在通过不同难度的任务培养组织能力。 --- 最大的问题:把能力建设当成项目交付 很多失败案例背后,都存在一个共同误区: 他们认为: “只要给足预算,找到一个承包商,时间到了,东西自然会出现。” 但复杂能力不是采购来的。 你可以买设备。 可以买技术。 可以买零部件。 但你买不到一个组织几十年积累出来的工程判断力。 真正的工业能力,本质上是一套经过长期失败和修正形成的系统。 --- 所以,“慢工出烂活,欲速则一坨”真正讽刺的不是慢,也不是快。 它讽刺的是: 一个没有经过长期培养的组织,却希望通过增加时间或者增加压力,直接获得成熟能力。 真正的能力不能速成。 因为能力不是一个项目的结果。 能力,是无数项目留下来的结果。 一个组织什么时候能够解决复杂问题,不取决于它现在投入多少人、多少年。 而取决于过去几十年,它是否认真培养过解决复杂问题的人。
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我司很多年前就已经全栈了,一个功能一个人从头负责到底才能最大程度降低无谓的消耗。就算没有AI前端后端这种分法也不应该存在,联调的屎这么多居然嫌不够吃🤪
竟无言以对……
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世界に中国が存在しなければ、我々はOpenAIに毎月1000ドル払わされ、Codexに登録するためだけに破産のリスクを負わせられていたに違いない。 中国万歳。 中華人民共和国万歳。 AIがこんなに安いのは全て中国のおかげだ。 競争資本主義万歳!
OpenAIがGPT-5.6を最大80%値下げ
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Evan (Yifeng) Wang
@ewind_devJul 9
终于完成了!现在正式向大家介绍 PocketJS 解锁的新范式—根绝 flaky 的确定性 UI runtime! 为了在极其受限的嵌入式环境下运行,PocketJS 的 JS 直接跑在主线程,JS 的 eval 时机,强绑定屏幕硬件刷新时机。 此时,下一帧的状态,永远确定地由上一帧时的状态推演而来,中间无回调触发。
PocketJS is fun when it runs on real PSP hardware 👻 But our real design goal is more ambitious: a UI runtime where every frame is deterministic, replayable, and testable. New post: A UI runtime that can’t flake. pocketjs.dev/blog/ui-runtime…
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拼好码 AI 编程的高阶形态不是从零生成更多代码,而是根据需求反向搜索成熟工具链与成熟仓库,把已有能力编排成可验证的业务系统。 拼好码要求从“实现者心态”转向“整合者心态”:不是看到需求就让 AI 直接自研,而是先识别已有成熟能力、评估成熟度、设计适配边界,再用最少自研完成业务闭环。成熟生态承担通用复杂度,胶水代码连接业务流程,自研只服务不可替代的业务差异。 简单实践流程: 1. 写清需求:目标、输入、输出、约束和验收标准。 2. 反向搜索:让 AI 根据需求拆出能力领域,搜索官方能力、事实标准、工具链、成熟仓库、主流 SDK 和平台服务。 3. 评估候选:检查维护状态、许可证、文档质量、生产案例、生态兼容、替换风险和接入成本。 4. 选择组合:确定采用的工具链与仓库组合,并说明为什么不用其他方案、为什么不自研。 5. 设计边界:固定输入输出、数据模型、接口契约、错误处理、依赖隔离和回滚路径。 6. 生成胶水:让 AI 只写连接、适配、编排、配置、业务规则和测试,不重写成熟能力。 7. 验证交付:用测试、类型、schema、CI、脚本和检查清单验证结果,留下证据、替换方案和回滚路径。 能复用时不重造,能编排时不发明。
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