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RSS订阅原创 feyman-skills
我以为我知道自己怎么写文章,直到我试图把这个过程写成 skill,才发现我以前那些"我就是这么写的"里有一半其实是混乱的 —— 不同情况下我用的是不同的方法,但我从来没区分过。它给我写了一段我从来没说过的"我的故事"。更扎心的是,这次对话里它反过来问了我一句:"你说的 skill,是指 Anthropic 的 Skills 系统,还是某种比喻意义上的'内功'?这两种人动机不一样,底层是同一件事 —— 把"我跟 AI 协作时永远在重复解释"的状态,切换成"我跟 AI 共享同一套思考方式"的状态。
2026-05-07 20:44:04
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原创 opus4.7最新更新
Auto Mode / ultraplan / ultrareview 这类改动，不是"AI 变聪明了 0.5%"，而是**"AI 能干的任务类型多了一大类"**。的东西：你告诉它"这件事你用 10 万 token 之内搞定"，它会看着倒计时规划工作节奏，快到额度时自己收尾。Anthropic 选择"安全 > 能力"。如果你之前让 AI 改 Word 的修订、调 PPT 的排版，结果经常是"看着对，实际字号错乱"。如果你经常让 Claude 帮你"查一下最新的××"、"综合几个网站的信息告诉我××"——
2026-04-17 06:09:57
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原创 对100年战争的建模
Phase 3 的设计特别有意思：把AI的输出匿名化——不告诉评审者哪些战争来自AI、哪些来自概率模型、哪些是历史——让人类专家盲评哪组"最像真的"。——在常规的军事对比之外，新增了宗教张力 × 宗教距离的交互项。所以当AI模式跑出1660万战争死亡、几乎命中历史的1670万时，这不是因为AI"背了答案"——它是从零开始，自己博弈出了一个和真实历史惊人相似的结果。不是一个上帝视角的AI预测战争，而是10个"赛博暴君"各自博弈——法国AI考虑法国利益，瑞典AI考虑瑞典利益，它们的交互中涌现出战争。
2026-04-16 23:36:00
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原创 用Claude Code的技巧和心得
当遇到bug尝试3次解决不了，停下来→root cause analysis→github and web search similar issue with solution → implement solution → still not work, must stop → for human check。对于可以实验和代码的，不是让ai讲，是让ai先做，总会在出错和解决的时候了解到更多信息和思考。（快速试错，不行就换，push一下ai，总会有让你眼前一亮的“啊哈”时刻：还可以这样？
2026-04-06 21:41:42
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原创 Claude Code多Agent架构实战：量化工程的「三权分立」（附完整设计图）
这套架构的设计过程本身也很有意思——我最开始只有一个模糊的想法"要不要搞多个 agent"，然后在和 Gemini 反复讨论之后才确定了"三权分立"的框架。Lag-1 特征：如果你忘了按股票代码分组再 shift，你的"昨天的收益率"实际上可能是另一只股票的今天收益率——数据能跑，结果是垃圾。：三权分立的核心价值——架构师只规划、SDET 先写测试、Dev 只写代码，职责隔离让每个 Agent 都能做好自己的事。整个架构受到软件工程里"职责分离"原则的启发：让每个 Agent 只做一件事，做到极致。
2026-02-18 06:21:59
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原创 量化作业翻车实录：为什么先用Gemini打磨，再让Claude Code执行？（亲测有效）
我和 Gemini 讨论了整个 rolling beta 的正确实现方式之后，当 Claude Code 给我看它的 Plan 时，我才能看出"手写循环"这个问题。如果一个问题完全超出你的知识范围，你也看不出 AI 的错误——所以学习本身无可替代。如果直接打开 Claude Code，让它"帮我写这个数据处理程序"——结果往往是：生成了代码，跑起来了，但你完全不知道它做的对不对。如果我跳过了这一步，直接让 Claude Code 写代码——代码可能跑通，测试可能通过，但金融逻辑是错的，而我完全不会知道。
2026-02-16 02:30:45
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空空如也
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