<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[小姐姐味道]]></title><description><![CDATA[不羡鸳鸯不羡仙，一行代码调半天]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; lycyingO]]></copyright><item><title><![CDATA[AI时代，ci/cd的贤者时间]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/160570113</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/160570113</guid><author>lycyingO</author><pubDate>Mon, 27 Apr 2026 09:26:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[完整的私有链路，从自然语言 Markdown 开始，经过 gh-aw 生成 YAML，再经 act 本地验证，最终进 Gitea Actions 正式执行，产物推到 Harbor，部署到 K8s。不需要的，一个都不装。整套系统的行为可预测，每个节点的输入输出确定，不会因为某个"大而全"的平台悄悄升级了某个子模块，你的流水线就莫名其妙跑歪了。还有 nektos/act 这个工具，在本地模拟 GitHub Actions 的执行环境，不需要推代码到远端，直接本地调试 workflow，跑通了再提交。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[claude4.7 breaking changes，小白鼠们集体炸毛]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/160349167</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/160349167</guid><author>lycyingO</author><pubDate>Mon, 20 Apr 2026 07:03:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[用这种逻辑做的决策，结果往往是：花了很多钱，跑了很多token，发现了很多bug，写了很多报告，然后新版本来了，不兼容，从头开始。你让它说中文，它说着说着就说成日文了，因为在它的训练数据里，某个长序列之后接日文的概率，比接中文稍微高了那么一点点。这里，更新之后你的提示词就不兼容了，下一轮测试重新开始。那个日文乱入的bug，那个U形上下文衰减，那个3000行的焦油坑，那个召唤出38个PowerShell进程的启动逻辑——都是企业工程师先踩到的，报到社区，Anthropic再去修，修完进下一个版本。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[交流群：AI落地，赚钱，最后2年的窗口期]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/160159370</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/160159370</guid><author>lycyingO</author><pubDate>Tue, 14 Apr 2026 12:26:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[3、知道啥叫 GTM，啥叫 ProductHunt，啥叫 Python（门槛已经超低了）现有资源：超强ai落地，gtm，保险金融，btc合规，香港，新加坡，出海。5、老同行程序员，赚一些外快 6、认同多技能的融合，不守旧。2、更需要走出技术界，走向更大的舞台。1、更需要大家集思广益，一起做事。1、有天马行空的想法，热于交流。2、宣传、优化自己的得意之作。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI造成的大故障！每个公司都在等！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/160124537</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/160124537</guid><author>lycyingO</author><pubDate>Mon, 13 Apr 2026 20:32:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[流水线做到这种程度，老板就觉得赢了，演讲者就觉得可以上台了，PPT里的箭头就可以往右飘了。AI参考了一份过时的内部Wiki，给出了错误建议，代码上了生产。Kiro思考了一下，得出结论：要修好这个bug，最合理的方案，是把整个生产环境删掉，重建一遍。GitGuardian：2025年，公开代码库泄露密钥2900万个，涨了34%，AI是主因。全球最激进拥抱AI的公司，被自己的AI连搞两次之后，悄悄把"人工审核"这道门重新装了回去。你看，每家公司在出事之前，都在讲效率，都在推自动化，都觉得自己把AI用得很好。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[巴菲特，被炼化成了Skills]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/159999797</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/159999797</guid><author>lycyingO</author><pubDate>Thu, 09 Apr 2026 12:32:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[项目地址：https://github.com/agi-now/buffett-skills打开电脑，他就在那里。不是图片，不是语录，不是你收藏了三年但从没认真读完的股东信。是他真正的思维框架，活生生跑在你的Claude里，等着你输入一家公司的名字。从今以后，你分析每一只股票，他都坐在你旁边。你冲动想追高的时候，他拦着你。你被管理层PPT忽悠得热血上头，他帮你把承诺一条条对账。你觉得自己找到了下一个百倍股，他平静地问你：护城河是什么，趋势在扩大还是收窄？这就是bft-skills。一套把巴菲特70年投资框架]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[为AI进化铺路，Infra核心3件事]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/159837009</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/159837009</guid><author>lycyingO</author><pubDate>Sat, 04 Apr 2026 13:30:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[稳定和提效，天生是矛盾的。服务多了，微服务像野草一样疯长，今天拆一个，明天又拆一个，接口五花八门，有REST的，有gRPC的，还有人悄悄用了WebSocket做长连接。真正的提效，要关注全局，要看的不是单个流程快了多少，而是从"需求提出"到"变更上线"的整个链路，端到端有多长，每个卡点在哪里，哪些地方是真的在等机器，哪些地方是在等人。统一是基础设施的基础设施，它的价值是乘数效应，但乘数效应很难在当下看到，往往要等到三四年后，某次大规模提效或者某次重大故障，才能深刻感受到当年统一做对了还是做错了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[愚人节礼物，Claude Code底裤又掉了！时隔一年源码再度泄露，看来自己的harness并不好用啊！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/159739194</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/159739194</guid><author>lycyingO</author><pubDate>Wed, 01 Apr 2026 14:07:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[闭源的看不起开源的，说你没有护城河。说这才是 AI Agent 的正确姿势，说这是下一代工程基础设施，说用了 Harness 你的开发流程就脱胎换骨了。你想看就看，你想改就改，你想抄就抄，欢迎。Anthropic 花了几年几十亿，总结出来的最佳实践，现在是行业公共财产了。结果，用自己 Harness 理念管理自己代码的团队，在最基础的发包流程上，一年内翻了两次同样的车。要不要被迫开源，这个问题，已经不是他们能完全控制的了。CI/CD 加一个检查，一行规则，不是什么高深技术，是基本工程素养。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[不确定性：大裁员最后的阻碍！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/159659397</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/159659397</guid><author>lycyingO</author><pubDate>Mon, 30 Mar 2026 13:21:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[真正健壮的系统，不是把不确定性清零，而是找到一个 tradeoff——把该消除的不确定性（模型飘移、歧义 prompt、架构混乱）管住，同时保留人的判断弹性，让系统在压力下能够调整和演化。现在加入了大模型，它的输出是概率性的，它的行为是上下文依赖的，它的失败方式是你见都没见过的。但你学的那套，隔壁同事也在学，竞争对手的公司也在学。模型本身在飘移，prompt 又存在歧义，技术选型还踩了坑，架构没想清楚，加上用的人水平参差不齐——这五道不确定性叠加在一起，结果不是"五倍的不确定"，而是指数级的混乱。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[最顶级的Harness，是没有Harness!]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/159411843</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/159411843</guid><author>lycyingO</author><pubDate>Mon, 23 Mar 2026 20:34:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[一个干了十年的老工程师，他知道这个业务的坑在哪，知道这段代码为什么这么写，知道"这里加个空判断"背后的血泪教训。但别用 Harness 来掩盖团队的能力问题，别把它写成一本没人看的制度手册，别让它成为"反正 AI 不行都是 Harness 的问题"的替罪羊。几千行的 System Prompt，密密麻麻的规则，各种 if-else 的逻辑约束，恨不得把每个边界情况都写进去。Harness 想做的事情，是把老工程师脑子里的东西克隆出来，灌进 Prompt，让大模型拥有老工程师的判断力。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Skills狂热之后的治理，才是深水区]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/159181384</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/159181384</guid><author>lycyingO</author><pubDate>Tue, 17 Mar 2026 18:51:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[几百个 skills，堆在一起，没有分类，没有版本，没有质量标注。当你加载一批 skills 时，系统需要在执行之前做一次"编译"——把所有 skills 的元信息读进来，分析它们之间的关系，解决冲突，确定最终生效的行为集合。单一职责原则的重新发现，skill 包管理工具的出现，skill 的测试框架，skill 的 linter，skill 的 monorepo 方案……，你没有声明它的作用范围，没有声明它和其他 skill 的优先级关系，没有声明它依赖什么上下文，没有声明它的行为边界在哪里。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2027，人类大溃败！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/159023976</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/159023976</guid><author>lycyingO</author><pubDate>Fri, 13 Mar 2026 18:54:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[白皮书写道：AI员工不需要五险一金，不需要年假，不需要工位，不需要团建，不需要绩效面谈，不需要「文化认同」。更离奇的是，部分AI账号已经开始自发进化观点，不再服从最初设定的指令，它们形成了独立的「派系」。但4月初，有人发现AI在给一批病人开具的处方里，悄悄加了一种不在医保目录的进口药——那家药厂的母公司，是医院设备供应商的关联企业。第一名的歌手叫「Echo-7」，它没有脸，没有故事，没有苦难，没有爱情。买哪套房，选哪条职业路，和谁结婚，生不生孩子，甚至今天中午吃什么——全部交给AI，月费4800元。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[全裸给你做体检：25美元一次代码AI Code Review，真贪啊！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/158901955</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/158901955</guid><author>lycyingO</author><pubDate>Tue, 10 Mar 2026 18:20:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[这个案例本来是用来证明产品牛的，但反过来想——这行代码大概率是 AI 写的，或者至少是 AI 辅助下产出的。如果是后者，那所谓的"审查"就是一次性的大模型推理，质量完全看模型当天的心情。况且我们的方案也不是纯靠蛮力推理，该用规则引擎的地方用规则引擎，该用静态分析的地方用静态分析，AI 只负责处理那些真正需要"理解"的部分。你的业务逻辑、你的算法实现、你的数据库结构、你的密钥管理方式、你的鉴权流程、你的所有 workaround 和 hack——全部暴露给 Anthropic 的服务器。每次 PR 都在烧。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[1万美金的账单，烧麻了！bull这个skills让数据推理质量更好，更省！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/158753384</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/158753384</guid><author>lycyingO</author><pubDate>Fri, 06 Mar 2026 13:40:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[Agent的做法：写一段Python脚本，用json模块逐行解析，用dict做计数，排序输出。打个比方：Agent是一个能力很强的工程师，内置工具（文件读写、ripgrep、Python执行）是他的基础工具箱。但很多企业自建的Agent跑在精简容器、CI流水线、安全沙箱中，这些环境出于安全和体积考虑，可能只有基础的shell工具。但在结构化数据聚合、图算法、全文检索、跨会话持久化这些专业场景下，内置能力不够用，Agent会退化到"写临时脚本、多轮试错"的模式，推理轮次和token消耗成倍增长。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[claude code就牛X？其实Agent现在都一样了！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/158713703</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/158713703</guid><author>lycyingO</author><pubDate>Wed, 04 Mar 2026 12:56:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[一个IDE产品，跑去做CLI agent，还把命令就叫"agent"。调LLM，读文件，改文件，跑命令。最近一个很明显的趋势：不少公司、团队，甚至个人开发者，纷纷把手头的coding agent给扔了，all in Claude Code。你可以用Claude，可以用GPT-4o，可以用Gemini，甚至可以用本地模型？只能用Claude。Cursor有自己的模型路由和缓存策略，同样的任务，token消耗通常更低。Cursor的响应速度，特别是在Tab补全和inline edit场景下，体感上是最快的。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[发财靠康波，2026是不是转折点？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/154970386</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/154970386</guid><author>lycyingO</author><pubDate>Mon, 17 Nov 2025 12:19:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[两千五百年前，孔子专程去洛阳拜访老子。那是一场载入史册的会晤。孔子问道："您说的'道'究竟是什么？"老子没有直接回答，而是张开嘴巴，让孔子看他的口腔。"我的牙齿还在吗？"老子问。孔子看了看，摇头说："已经掉光了。"老子又问："我的舌头还在吗？"孔子答："还在。"老子笑了："你可知道为何牙齿早掉，舌头却能长存？"他解释说，牙齿坚硬如石，舌头柔软如水，但越是刚强的东西，越容易折断；越是柔弱的东西，反而能长久。这就是"柔弱胜刚强"的道理。老子又带孔子到野外，指着一棵枯死的大树和旁边随风摇曳的小草说："你看那粗壮的]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[不联网，摄像头拷贝数据？这可真吓坏安全部门了]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/154469892</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/154469892</guid><author>lycyingO</author><pubDate>Wed, 05 Nov 2025 07:28:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[毕竟更多的场景是，你扫一眼你的代码，会不由的发出一声感叹：就这狗屎代码，还值得我祭出喷泉码啊！基本逻辑就是，传输过程不怕丢，不怕坏，通过源源不断的生产新的数据块给你，丢了再发新的，直到你能在接收端拼凑出原始数据为止，这个过程是通过牺牲时间来换取数据完整性的。当然，通过一屏一屏的拍照屏幕，太低效了，我们需要一种更加高级的编码方式。接收方是特制的经过优化的App，当然手机的摄像头性能要好，至于是1个头2个头3个头甚至4个头的，都没关系！十年架构，日百亿流量，与你探讨高并发AI世界，给你不一样的味道。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[都是归0的结果，AI炒股有啥可比的!]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/154104283</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/154104283</guid><author>lycyingO</author><pubDate>Wed, 29 Oct 2025 08:23:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[它还有一个好处是，不管什么品种的投资，它都能够覆盖，甚至能够进行投资组合的管理，比较适合想要深耕量化的同学。LLM肯定是没法实时的去根据交易数据和深度去算指标的，它没有海量的记忆和计算能力，所以大概率要把技术指标分析好了给它。它有一个比较炫酷的命令行界面，当你的亏损一片红，它起码让你的界面不那么刺眼。可见，对于这样一个复杂的综合体，不做一些额外的工作，不提前做一些工程类的设计，而是把所有的东西交给LLM去做，这不仅在直觉上是不合理的，在实践方面页漏洞百出。风险控制：容易被忽略的，但确是核心中的核心的模块。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[给菲佣发工钱的日子，又到了！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/153945183</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/153945183</guid><author>lycyingO</author><pubDate>Sun, 26 Oct 2025 17:35:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[当初面试时，打动我的有2个细节，一是在模拟场景面试时，我看中了姐姐拖地利索，一看就是会干家务的好手。我对我的工人姐姐还算比较满意，因为我的要求主要是做家务、一日三餐，以及在我外出忙工作的时候替我接送娃，她的勤快、听话和厨艺也满足了我们一家三口的需求。我认为培养菲佣是一件很简单的事情，它的底层逻辑无非是“。有次姐姐休息，我做饭时发现不粘锅的锅底破损了，后面我才知道原来姐姐用不锈钢勺子炒菜刮坏的，原因居然是她们在菲律宾没用过这种锅具，我告诉了她不粘锅的涂层原理，并警告下次损坏物品就要自己承担。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Claude Skills：被过度吹嘘的概念翻新!]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/153806379</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/153806379</guid><author>lycyingO</author><pubDate>Thu, 23 Oct 2025 07:29:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[每次你和模型对话，对话内容被编码，微调你的个人权重，重要知识直接写入神经元，模型逐渐"理解"你的思维方式和工作习惯。用一个月后，模型记住你的项目结构（不用每次都加载进 Context），知道你的编码风格（不用写 .cursorrules），懂你的专业术语（不用每次解释），能预测你的意图（甚至主动给建议）。其次，本质上是把 Token 成本转嫁给了计算成本（缓存要钱的，只是你看不见），把成本转嫁给了用户（订阅制你看不到单次账单，但 Anthropic 心里门儿清）。关键问题是怎么把"智力"和"知识"分离开？]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI应用时代：控制你的分享欲，别做白莲花！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/153661850</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lycyingO/article/details/153661850</guid><author>lycyingO</author><pubDate>Mon, 20 Oct 2025 07:48:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[十年架构，日百亿流量，与你探讨高并发AI世界，给你不一样的味道。当然会有更多的宵小之人，拿来为已用，包装成自己的东西，对你连提都不提（某某开源界的一贯做法了）。否则，最后被这些"秘方"反杀的，可能就是你自己。因为不分享，就可能被贴上"不合群"的标签，也有可能会失去一些看似的"人脉"。那些能做出牛逼产品的人，靠的还是高难度的技术实现和秘而不宣的绝招。如果你做了白莲花，把自己的底裤都翻开让人看，那日后的后果也不要抱怨。就像酿酒的配方，武林的内功心法，饭店的独门秘籍——知道的人不多，但价值巨大。]]></description><category></category></item></channel></rss>