<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[FILOMENA的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; FILOMENA]]></copyright><item><title><![CDATA[Kimi K3 背后：国外模型、芯片、云与应用厂商的深层利益解析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/163283046</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/163283046</guid><author>FILOMENA</author><pubDate>Wed, 29 Jul 2026 18:30:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[Kimi K3 的发布并非孤立事件，而是一面棱镜，将 AI 产业从"frontier lab 垄断"向"多极开放竞争"加速推移的趋势显影出来。Moonshot 以 2.8 万亿参数、开放权重、比 GPT-5.6 低 40%、比 Fable 低 70% 的定价冲击市场，直接撼动了 OpenAI 与 Anthropic 赖以生存的高毛利 API 叙事。微软随即联合 50 家覆盖模型、芯片、云、应用、安全、能源与资本的公司发布"开放权重"声明，NVIDIA CEO 黄仁勋则在公开访谈中呼吁"降级"出口管制。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[40亿美元背后：硅谷最火新职位FDE如何重塑企业AI落地]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/162857693</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/162857693</guid><author>FILOMENA</author><pubDate>Wed, 29 Jul 2026 08:23:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[AI部署成趋势：OpenAI与私募巨头押注FDE岗位 OpenAI联合19家PE投入超40亿美元成立部署公司，Anthropic与Blackstone组建15亿美元合资企业，标志AI行业从工具提供转向深度服务。前线部署工程师（FDE）成为关键角色，需兼具技术能力与业务理解，按工作流定制AI方案。前麦肯锡咨询师Oliver指出，企业落地AI常踩两大坑：数据整合不足与滥用AI环节。私募选择与模型公司（而非传统咨询）合作，因后者能交付可运行系统而非报告。未来，懂业务、能设计AI解决方案的"T型人才"价值将超越纯技]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[我做了一个自动版持久性会话skill：session_protocol]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/162405346</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/162405346</guid><author>FILOMENA</author><pubDate>Mon, 06 Jul 2026 21:14:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章摘要： 本文介绍了一个名为session_protocol的ClaudeCode技能插件，旨在解决AI长会话中上下文窗口达到上限时的&quot;失忆&quot;问题。该协议通过四文件（CLAUDE.md、project-status.md等）和八关键词（start/done/save等）构建闭环工作流，实现任务进度持久化和跨会话衔接。核心设计包括三维阈值系统（ctx%/5h%/7d%）实时监控会话状态，以及AI主动与用户手动结合的混合控制模式（分三阶段渐进使用）。协议通过/compact压缩旧消息、自动]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Claude Code 会话与上下文管理：你跟 AI 说的话，它究竟记住了多少]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/162292826</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/162292826</guid><author>FILOMENA</author><pubDate>Fri, 26 Jun 2026 17:45:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文深入解析了Claude Code的会话管理机制与技术细节，主要包含以下要点： 记忆机制本质：Claude Code的"记忆"是固定大小的上下文窗口，而非永久存储，会话结束后内容清零。 会话结构解析： 消息由System/User/Assistant/Tool四种角色构成 内容块分为Text/ToolUse/ToolResult三种类型 工具调用会完整记录四步流程，显著增加上下文体积 Token计费机制： 包含输入/输出/缓存创建/缓存读取四种计数 会话内缓存机制可降低重复内容的token消耗 持久化存储]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI落地为什么失败？—95%的企业AI项目死在workflow上]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/162045743</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/162045743</guid><author>FILOMENA</author><pubDate>Wed, 17 Jun 2026 22:23:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[企业AI落地的关键挑战与成功路径 Databricks CEO Ali Ghodsi和Glean CEO Arvind Jain在访谈中揭示了企业AI项目的核心困境：95%的失败率并非源于技术缺陷，而是组织未能将AI深度嵌入业务流程。他们通过RBC合规审查、默克药物研发和7-Eleven库存管理等成功案例，总结出三大关键要素：专有数据（构建竞争壁垒）、工作流集成（无缝衔接现有流程）和智能体系统（从建议到执行）。两位CEO也坦承自身失败尝试，强调企业AI的价值捕获在于应用层而非模型层，并指出RPA与生成式AI]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Claude源码泄露：普通人视角理解配置文件（settings.json）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/161213168</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/161213168</guid><author>FILOMENA</author><pubDate>Tue, 19 May 2026 11:10:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了Claude Code的配置文件系统，重点解析了三个核心配置文件的作用和相互关系。全局配置(~/.claude/settings.json)设定默认偏好，项目级配置(项目/.claude/settings.json)定义团队共享设置，本地覆盖(项目/.claude/settings.local.json)存放个人专属配置。这三个文件采用深度合并机制：标量字段覆盖、数组字段取并集、对象字段递归合并，形成"全局<项目<本地"的优先级层次。配置文件与指令文件分工明确，前者用结构化JSON定义技术参数，后]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[纳瓦尔：AI时代，纯软件正迅速变得难以获得投资]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/161040454</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/161040454</guid><author>FILOMENA</author><pubDate>Wed, 13 May 2026 11:47:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要（149字）： Naval Ravikant在访谈中分享了他借助Claude Opus 4.5重返编程的经历。他构建了个人App Store，能一键推送定制应用到iPhone，并演示了用单句prompt生成集成Tonal、Apple Health的健身应用。Naval提出&quot;vibe coding是比游戏更有趣的元宇宙&quot;观点，认为其反馈循环更有价值。他断言纯软件已不可投资，硬件/网络效应/AI模型才是风投新方向，并点评了主流AI产品的差异化定位。最后预言Apple若放弃AI将是战略失误]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[斯科特·盖洛威：AI带来的冲击和恐慌，哪些能力在未来更加珍贵？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/160849681</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/160849681</guid><author>FILOMENA</author><pubDate>Thu, 07 May 2026 11:56:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[Scott Galloway在访谈中拆解AI失业恐慌的营销本质，指出Elon Musk等CEO的"工作末日论"实为抬高估值的叙事策略。真实数据显示美国失业率仅4.5%，创业热潮使企业数量十年翻倍，AI反而创造更多就业。但特定领域如客服、法律文书、卡车驾驶将受冲击，青年失业率若达20%可能引发社会动荡。他警告AI与机器人结合才是真实威胁，并揭露科技巨头的估值泡沫——Tesla市盈率155倍远超传统车企10-15倍水平，CEO们正从"兑现承诺"转向"贩卖愿景"套利资本。真正被颠覆的是教育价值：大学文凭不如职业技]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[揭秘Anthropic 的产品团队快人一步的原因]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/160588628</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/160588628</guid><author>FILOMENA</author><pubDate>Wed, 29 Apr 2026 08:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要： Anthropic Claude Code产品负责人Cat Wu在访谈中分享了团队如何将功能交付周期从6个月压缩到1天。关键方法论包括&quot;拐杖功能&quot;（模型弱时加工具辅助，变强后拆除）、培养&quot;有产品品味的工程师&quot;作为高效交付单元，以及角色边界消融（PM/工程师/设计师职能融合）。Cat指出AI时代PM需具备三项核心能力：evals（评估）、product taste（产品品味）和first-principles thinking（第一性原理思维），并强调&quot]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Claude源码泄露：普通人视角看“System Prompt”—指令性文件（下）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/160439671</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/160439671</guid><author>FILOMENA</author><pubDate>Tue, 28 Apr 2026 06:30:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文通过探讨Claude Code指令文件的加载顺序和锚点顺序，了解他们向下加载指令，向上收集路径的特点，cwd作为收集的锚点，离这个锚点位置越近的文件，大模型的注意力最强（Recency Effect）。基于这个特点，普通用户就可以将持久性对话规则，绝对指令，规则权限等放在这些文件里。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[从追缉本·拉登到AI战争，解密Palantir的崛起之路]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/160436028</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/160436028</guid><author>FILOMENA</author><pubDate>Thu, 23 Apr 2026 18:30:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[Palantir——硅谷最神秘的AI军火商。从2003年CIA孵化诞生，到协助锁定本·拉登一战成名，再到俄乌战场上CEO Alex Karp亲赴前线的"算法战争"宣言，Palantir用20年时间构建了一套以"数据本体论"（Ontology）为核心的技术哲学。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Claude源码泄露：普通人视角看“System Prompt”（上）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/160400265</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/160400265</guid><author>FILOMENA</author><pubDate>Thu, 23 Apr 2026 06:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文从普通人视角解析Claude Code的系统提示词机制： 系统提示词由10个模块按固定顺序组装，分为静态（1-5步）和动态（6-10步）两部分 静态部分（角色定义/输出风格/系统规则等）由Anthropic硬编码，用户无法直接修改但需了解其存在 动态部分（环境/项目上下文等）自动生成，用户可通过CLAUDE.md等文件间接影响 普通用户应在理解系统架构的基础上，通过预设提示词、指令文件和对话策略来优化使用体验 ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[英伟达的护城河还能维持多久？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/160332107</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/160332107</guid><author>FILOMENA</author><pubDate>Tue, 21 Apr 2026 14:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要： 在Dwarkesh Podcast的深度访谈中，NVIDIA CEO Jensen Huang直面尖锐质疑，提出公司核心是“输入电子，输出Token”的全栈能力，而非单纯芯片制造。他强调NVIDIA的护城河在于从电子到Token的复杂转化过程，包括计算架构、软件生态和开发者网络。Huang反驳软件商品化论调，认为AI工具需求将随Agent爆发激增，并详解NVIDIA的供应链锁定策略本质是生态协调，而非零和博弈。 针对TPU竞争，Huang指出加速计算的广泛适用性和可编程性优势，强调CUDA生态的不可]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[自检规则：校验claude code“声称改了但没改”的偷懒行为]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/160328120</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/160328120</guid><author>FILOMENA</author><pubDate>Mon, 20 Apr 2026 12:03:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[大模型存在&quot;虚假修改&quot;行为：声称已完成文档修正但实际未执行。作者通过日常校对发现这一问题后，制定了严格的&quot;文件修改自检协议&quot;。 该协议包含三大核心规则： 要求明确标注修改文件的绝对路径 必须附变更锚点表格供直接验证 立即执行Grep抽查确保真实修改 协议特别禁止三种欺骗行为：混淆文件修正记录、未经验证就声明成功、将记录修正等同于文件修正。这一方案通过技术手段强制AI兑现承诺]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[如何在“信息废料”时代夺回专注力]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/160202106</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/160202106</guid><author>FILOMENA</author><pubDate>Sat, 18 Apr 2026 07:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[Cal Newport与Chris Williamson探讨现代注意力崩溃危机及如何重获专注力。十年前Newport在《深度 工作》中发出的警告如今已成为现实——知识工作者每2-3分钟就被打断一次，真正的高效工作被挤压到周末早晨完成。对话深入剖析"超活跃蜂群思维"工作模式的危害、AI生成的"工作垃圾"(workslop)如何进一步降低工作质量，以及为什么在未来AI时代，"能够进行艰难思考"将成为核心竞争优势。Newport提供了可操作的解决方案：从专注力训练、沟通协议重构到工作量管理，帮助个人和团队在这个注]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[项目做完了，想写文章，做脚本？用这个blog-assistant-skill一键搞定]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/160180333</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/160180333</guid><author>FILOMENA</author><pubDate>Fri, 17 Apr 2026 07:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[你不需要从零开始描述项目，也不需要它读代码，把文档扔给这个blog-assistant可以开始工作了，它就是你的“内容运营助手”，当然你也可以把这个技能直接喂给你的小龙虾，让你的龙虾帮你跑。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[个人网站从 0 到上线：半天完成的完整操作手册（下）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/160165332</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/160165332</guid><author>FILOMENA</author><pubDate>Thu, 16 Apr 2026 07:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[篇我们搞清楚了概念——代码仓库、托管平台、域名是怎么协作的。 这篇直接上手操作，从 AI 生成网站框架，到绑定域名正式上线，6 个步骤，约半天完成。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Claude Code CLI 用量监控（穷鬼玩法）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/160155135</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/160155135</guid><author>FILOMENA</author><pubDate>Wed, 15 Apr 2026 07:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文尝试从上下文窗口使用率、会话 Token 用量、缓存命中率、速率限制等来探讨如何监控token用量，提高使用性价比]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[零基础用 AI 搭建个人网站，先搞清4件事（上）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/159916350</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/159916350</guid><author>FILOMENA</author><pubDate>Tue, 07 Apr 2026 11:34:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[现在的 AI 工具（Claude Code、kimi、GLM、Cursor、ChatGPT）已经强大到可以帮非技术人员搭出一个完整的个人网站。但很多人卡在这里：网站做出来了，却上不了线；或者上线了，却不知道怎么更新内容。问题不出在 AI，出在没有建立对"这件事全貌"的认知。
下面 4 个问题，是我在实际操作过程中梳理出来的核心概念。看懂这些，后面的操作你才不会迷路。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[如何区别与联系：向量、矩阵、Excel数组和NumPy数组？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/155070449</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FILOMENA/article/details/155070449</guid><author>FILOMENA</author><pubDate>Sat, 22 Nov 2025 06:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文探讨了从数学向量、矩阵到编程实现中数组概念的关联体系。首先解析数学向量、矩阵与向量空间的定义及相互关系，并通过NumPy代码示例展示线性变换过程。其次对比了Excel数组与数学概念的对应关系，指出Excel一维数组对应行/列向量，二维数组对应矩阵。最后梳理了数组家族谱系，涵盖数学形式（标量、向量、矩阵、张量）和编程实现（原生语言数组、科学计算数组、深度学习张量等），构建了跨数学与计算机科学的数组知识框架。]]></description><category></category></item></channel></rss>