Post #552
411
Channel Public Channel
DP - Subscribers
- 1.01K
- Photos
- 151
- Videos
- 3
- Links
- 491
Showing posts older than #553 · Back to latest
Older Posts 20 shown
Post #551
320
Forwarded from DPS Main
Daily Productive Sharing 1301 - Model Context Protocol (MCP) explained: An FAQ
Andrew Qu 说 MCP 协议和 AI 模型的关系就像厨师和厨房：
- 厨师决定要做什么（AI 代理）
- 厨房决定有哪些工具和食材（MCP 服务器）
- 厨师只能使用厨房公开提供的内容
1. MCP 不是一个库或 SDK，而是一个规范，就像 REST 或 GraphQL，但它是为 AI 代理设计的。
2. 模型仍然依赖其训练所得的知识和推理能力，但现在可以通过 MCP 服务器访问专用工具来填补知识空白。
3. 当模型需要引用库存时，不是凭空猜测，而是直接查询真实的库存系统。
4. 核心在于：通过安全的方式，让 AI 有效访问你的系统，从而扩展其能力。
5. MCP 增加了一层：你的工具托管在应用之外的独立服务器上。
https://letters.acacess.com/daily-productive-sharing-1301
Andrew Qu 说 MCP 协议和 AI 模型的关系就像厨师和厨房：
- 厨师决定要做什么（AI 代理）
- 厨房决定有哪些工具和食材（MCP 服务器）
- 厨师只能使用厨房公开提供的内容
1. MCP 不是一个库或 SDK，而是一个规范，就像 REST 或 GraphQL，但它是为 AI 代理设计的。
2. 模型仍然依赖其训练所得的知识和推理能力，但现在可以通过 MCP 服务器访问专用工具来填补知识空白。
3. 当模型需要引用库存时，不是凭空猜测，而是直接查询真实的库存系统。
4. 核心在于：通过安全的方式，让 AI 有效访问你的系统，从而扩展其能力。
5. MCP 增加了一层：你的工具托管在应用之外的独立服务器上。
https://letters.acacess.com/daily-productive-sharing-1301
Post #550
321
Numpy 的创始人 Travis Oliphant 讲述了如何创建这个库的由来：
1. 早在1999年他就创建了 NumpyIO，用于分析医学图像数据，后面又陆陆续续写了一些类似的工具包；
2. 当时还是高中生的 Robert Kerna 帮他封装了 windows 安装包，一下子就把 Scipy 推火了；
3. 2001年，Eric Jones 邀请他一起把类似的科学计算工具打包成 Scipy；
4. Numpy 的点子就诞生于 Scipy conf 上。当时哈勃望远镜的团队需要处理大量图像数据，正在寻觅趁手的数据。
5. 他当时还在申请 tenure track，系里的意见是他花了太多时间在开源上，建议他多做研究多教学。结果他一意孤行，花了更多时间在开源上，创建了 Numpy。
6. 后来在 CalTech 的一个学术会议上展示 Numpy，结果获得全场所有人的起立鼓掌。
7. 当然他的 tenure track 没有被获准 😂
https://youtu.be/-xhai2iu_QY
YouTube The early days of scientific Python with Travis Oliphant Most people know Numpy and Scipy as cornerstones of modern data science and machine learning, but fewer know the open-source story behind how they came to be.
In this mini-documentary, Travis Oliphant reflects on the journey; from building early C extensions… 1. 早在1999年他就创建了 NumpyIO，用于分析医学图像数据，后面又陆陆续续写了一些类似的工具包；
2. 当时还是高中生的 Robert Kerna 帮他封装了 windows 安装包，一下子就把 Scipy 推火了；
3. 2001年，Eric Jones 邀请他一起把类似的科学计算工具打包成 Scipy；
4. Numpy 的点子就诞生于 Scipy conf 上。当时哈勃望远镜的团队需要处理大量图像数据，正在寻觅趁手的数据。
5. 他当时还在申请 tenure track，系里的意见是他花了太多时间在开源上，建议他多做研究多教学。结果他一意孤行，花了更多时间在开源上，创建了 Numpy。
6. 后来在 CalTech 的一个学术会议上展示 Numpy，结果获得全场所有人的起立鼓掌。
7. 当然他的 tenure track 没有被获准 😂
https://youtu.be/-xhai2iu_QY
- 😁 1
- 🫡 1
Post #549
340
三个 Google AI Pro 的邀请，可以免费使用 Gemini + NotebookLM + Jules + 2TB Google storage 四个月：
g.co/g1referral/CZC3P4FP
g.co/g1referral/CZC3P4FP
Post #548
367
DPS Build 自从用上了 Claude Code 之后，agent 的表现越来越好。只要提前配置好 agent，然后设定任务之后，Claude Code 就能一直跑下去。就像打游戏挂了代理似的。 当然 Claude Code 一直跑在终端里或者 IDE 的插件里，似乎没法在远程跑起来。直到 Vibe Tunnel 这一项目的出现。简单来说，这个工具可以让你从浏览器里接入远程的终端。举个例子，在你家里的电脑上配置完之后，你就可以在手机的浏览器里看到家中终端里跑的 Claude，这真是 Claude Code 最方便的用法。…
前 Apple 的工程师做了一个随时随地写代码的工具，获得了 YC 的资金
https://www.ycombinator.com/companies/vibe-code-go
https://vibecodego.com/
Y Combinator Vibe Code Go: Code from your phone | Y Combinator Code from your phone. Founded in 2025 by Chris Nolet, Vibe Code Go has 1 employees based in . Vibe Code Go is hiring for 1 roles in engineering. https://www.ycombinator.com/companies/vibe-code-go
https://vibecodego.com/
Post #547
410
横向对比了61种 agentic coding tools，各种场景：
他觉得最好用的还是 cursor
https://x.com/johnrushx/status/1958363431922500053?s=46
X (formerly Twitter) John Rush (@johnrushx) on X I've tried all (61 😵💫) AI Coding Agents & IDEs
[Emergent, CodeRabbit, Anything, Zed, Factory, Cursor, Windsurf, Wrapifai, Copilot, Lovable, Bolt, v0, Replit, MarsX, Canva, Devin, Github Spark, Figma Make, Cline & more]
The most complete list ever made… 他觉得最好用的还是 cursor
https://x.com/johnrushx/status/1958363431922500053?s=46
Post #546
436
Post #545
947
读了这个帖子，就觉得这个世界还是充满希望的。
不满意现成的搜索引擎，Wilson Lin 直接手搓了一个基于神经网络的搜索引擎：
1. 可以更好地理解搜索意图，而不是简单地匹配关键词
2. 耗时两个月，总花费不超过一千美金
3. 不满意现成的工具，直接写了一个 CoreNN，还开源了
当然这哥们也不是一时之勇，早在几年前就把 HackerNews 的所有帖子都扒了下来，然后做了分析。
另外，他的文笔也很不错，清晰详细。
https://blog.wilsonl.in/search-engine/
不满意现成的搜索引擎，Wilson Lin 直接手搓了一个基于神经网络的搜索引擎：
1. 可以更好地理解搜索意图，而不是简单地匹配关键词
2. 耗时两个月，总花费不超过一千美金
3. 不满意现成的工具，直接写了一个 CoreNN，还开源了
当然这哥们也不是一时之勇，早在几年前就把 HackerNews 的所有帖子都扒了下来，然后做了分析。
另外，他的文笔也很不错，清晰详细。
https://blog.wilsonl.in/search-engine/
- ❤ 2
Post #544
342
Post #543
456
试试在每个 prompt 里加上 KISS，有奇效
Post #542
455
DPS Build 举个实际的例子，最近在处理一个不同版本文件的对齐问题： 1. Claude Code 先写了一个最原始的版本，就是拿 regex 暴力匹配，速度很快，但是效果凑活； 2. 我意识到问题之后，问它要不要先建立一个 hierarchy tree，这样对齐效果可能会好不少？它说可以试试； 3. 刚好在 X 上看到 docetl 这个项目，验证了我的思路，不过他们用 LLM 来提取 hierarchy tree。我把论文和 repo 都丢给 Claude Code ，让它学习。 4. 它很快借助 docetl 写了一个新版本，然后提供了…
写算法还是要紧紧盯着，可不敢再用 subagent 乱来了，动不动就 overengineer。昨天烧了 $100 写，今天烧了 $130 删，还没改完 😂
当然确实试了很多新想法，要是没有 Claude Code，也不可能在两天内试了这么多思路
当然确实试了很多新想法，要是没有 Claude Code，也不可能在两天内试了这么多思路
Post #541
457
DPS Build 讨论下为什么我觉得在 agentic coding 的帮助下，专注某个领域深入做的小团队更有希望。 之前在某个特定文本搜索分析的公司呆过，我们有一个不小的搜索团队，但就是搞不定。当然这也不是我们独有的问题，因为国内另外几家同领域的公司也搞不定。这几家都是走 vc 模式做组合 saas 的公司。 但是我们都知道北京有家小公司做得很棒，要不用他们的产品，要么想收购它。那家公司其实就靠老板一个人写算法，其他都是销售之类的。但老板深耕这个领域多年，本来是在业界，后来跑出来写搜索算法。据说老婆孩子都在国外，他的…
小而精的公司典型 -- Explosion：
1. spaCy 的创造者，以一己之力颠覆了之前 NLTK / Stanford NLP 等工具的地位，而一开始只靠 Matthew Honnibal 一个人；
2. Ines Montani 加入后，大大加快了商业化道路和整个网站的视觉，没记错的话，她好像是前端出身；
3. spaCy 依旧是开源，他们一开始靠 prodigy 这款做企业端的商业化，现在好像还有一些定制化的服务。
https://explosion.ai/about
1. spaCy 的创造者，以一己之力颠覆了之前 NLTK / Stanford NLP 等工具的地位，而一开始只靠 Matthew Honnibal 一个人；
2. Ines Montani 加入后，大大加快了商业化道路和整个网站的视觉，没记错的话，她好像是前端出身；
3. spaCy 依旧是开源，他们一开始靠 prodigy 这款做企业端的商业化，现在好像还有一些定制化的服务。
https://explosion.ai/about
Post #540
306
举个实际的例子，最近在处理一个不同版本文件的对齐问题：
1. Claude Code 先写了一个最原始的版本，就是拿 regex 暴力匹配，速度很快，但是效果凑活；
2. 我意识到问题之后，问它要不要先建立一个 hierarchy tree，这样对齐效果可能会好不少？它说可以试试；
3. 刚好在 X 上看到 docetl 这个项目，验证了我的思路，不过他们用 LLM 来提取 hierarchy tree。我把论文和 repo 都丢给 Claude Code ，让它学习。
4. 它很快借助 docetl 写了一个新版本，然后提供了 benchmark：准确率提高了 10%，速度慢了100倍。主要慢在请求 llm API 上；
5. 我又问它，有没有可能把这几个方案结合起来，回到上面说的第二点？这样可以取得性能和效果的平衡？
6. Claude Code 又帮我实现了这个方案，但是基于 regex 的实现性能上还不是最优；
7. 最后我问 Claude Code 能不能在性能和效果上取得平衡，又尽可能避免 overfitting，要不要 vector similarity？ 它说这方案可能速度上会有影响，但可以试试看。
8. 任劳任怨的 Claude Code 和我讨论了详细的开发和测试步骤，预估需要四周时间才能完成。
最后的测试结果出乎我和 Claude Code 的预估，只用了一个晚上时间就全部完成。看了下消耗的 token，差不多$10。而只有开始阶段我和它反复讨论，后面就是 planning + subagent，全程基本无干预。
如果要我自己纯手写四个算法 （三个库），再加上各种测试的话，恐怕没一周搞不定这些。
https://github.com/ucbepic/docetl
1. Claude Code 先写了一个最原始的版本，就是拿 regex 暴力匹配，速度很快，但是效果凑活；
2. 我意识到问题之后，问它要不要先建立一个 hierarchy tree，这样对齐效果可能会好不少？它说可以试试；
3. 刚好在 X 上看到 docetl 这个项目，验证了我的思路，不过他们用 LLM 来提取 hierarchy tree。我把论文和 repo 都丢给 Claude Code ，让它学习。
4. 它很快借助 docetl 写了一个新版本，然后提供了 benchmark：准确率提高了 10%，速度慢了100倍。主要慢在请求 llm API 上；
5. 我又问它，有没有可能把这几个方案结合起来，回到上面说的第二点？这样可以取得性能和效果的平衡？
6. Claude Code 又帮我实现了这个方案，但是基于 regex 的实现性能上还不是最优；
7. 最后我问 Claude Code 能不能在性能和效果上取得平衡，又尽可能避免 overfitting，要不要 vector similarity？ 它说这方案可能速度上会有影响，但可以试试看。
8. 任劳任怨的 Claude Code 和我讨论了详细的开发和测试步骤，预估需要四周时间才能完成。
最后的测试结果出乎我和 Claude Code 的预估，只用了一个晚上时间就全部完成。看了下消耗的 token，差不多$10。而只有开始阶段我和它反复讨论，后面就是 planning + subagent，全程基本无干预。
如果要我自己纯手写四个算法 （三个库），再加上各种测试的话，恐怕没一周搞不定这些。
https://github.com/ucbepic/docetl
Post #539
286
讨论下为什么我觉得在 agentic coding 的帮助下，专注某个领域深入做的小团队更有希望。
之前在某个特定文本搜索分析的公司呆过，我们有一个不小的搜索团队，但就是搞不定。当然这也不是我们独有的问题，因为国内另外几家同领域的公司也搞不定。这几家都是走 vc 模式做组合 saas 的公司。
但是我们都知道北京有家小公司做得很棒，要不用他们的产品，要么想收购它。那家公司其实就靠老板一个人写算法，其他都是销售之类的。但老板深耕这个领域多年，本来是在业界，后来跑出来写搜索算法。据说老婆孩子都在国外，他的乐趣就是研究算法，每天游游泳，改改算法，完全是他自己的节奏。
我们后来还拿到过他们算法的一些 slides，想自己造轮子，很长时间都没效果。后面我走了，也不知道结果如何。
为什么有了 agentic coding 会更有希望呢？ DeepMind 的创始人 Demis Hassabis 在最近的访谈中谈到一个具体的例子：不少学术论文里会提到一些新算法，但是只给伪代码，之前要复现这些算法的话，要花几天甚至几周的时间。现在好了，直接把论文丢给 AI，很快就能复现算法，顺便把测试什么都写了。这样一来，算法开发的效率大大提高。
所以嘛，我觉得，有了 agentic coding 之后，深耕一个领域是很有可能做成一人公司的。
https://overcast.fm/+AAeZyCkkrCw
overcast.fm #475 – Demis Hassabis: Future of AI, Simulating Reality, Physics and Video Games — Lex Fridman Podcast Demis Hassabis is the CEO of Google DeepMind and Nobel Prize winner for his groundbreaking work in protein structure prediction using AI. Thank you for listening ❤ Check out our sponsors: https://lexfridman.com/sponsors/ep475-sc See below for timestamps,… 之前在某个特定文本搜索分析的公司呆过，我们有一个不小的搜索团队，但就是搞不定。当然这也不是我们独有的问题，因为国内另外几家同领域的公司也搞不定。这几家都是走 vc 模式做组合 saas 的公司。
但是我们都知道北京有家小公司做得很棒，要不用他们的产品，要么想收购它。那家公司其实就靠老板一个人写算法，其他都是销售之类的。但老板深耕这个领域多年，本来是在业界，后来跑出来写搜索算法。据说老婆孩子都在国外，他的乐趣就是研究算法，每天游游泳，改改算法，完全是他自己的节奏。
我们后来还拿到过他们算法的一些 slides，想自己造轮子，很长时间都没效果。后面我走了，也不知道结果如何。
为什么有了 agentic coding 会更有希望呢？ DeepMind 的创始人 Demis Hassabis 在最近的访谈中谈到一个具体的例子：不少学术论文里会提到一些新算法，但是只给伪代码，之前要复现这些算法的话，要花几天甚至几周的时间。现在好了，直接把论文丢给 AI，很快就能复现算法，顺便把测试什么都写了。这样一来，算法开发的效率大大提高。
所以嘛，我觉得，有了 agentic coding 之后，深耕一个领域是很有可能做成一人公司的。
https://overcast.fm/+AAeZyCkkrCw
Post #538
283
死命压榨 Claude，估计第一个月实际消耗会突破 $1500 吧 😂
Post #537
305
Post #536
331
极其赞同这一点，很多时候还是需要人来决策。
比如这几天拿 Reflex 写一个 landing page，后面接了一个 Tally 表单搜集反馈。部署完之后，一直会有 websocket 报错，但其实这个 landing page 没有接后端。所以让 Claude 试着改成静态页面：
1. Claude 先暴力直接从 Reflex app 暴力提取 html，改了好几次轮之后，可以用了。但我想这么搞没法复用，要不让 Claude 找更好的方式？
2. Claude 接了 context 7 mcp 读了 relfex 文档之后，发现有个 export 功能，可以导出 html。我想这条路有希望，结果导出一看，还是会有 websocket 报错，以为 Reflex 默认是动态的，不支持静态页面，即使导出的还是会请求 websocket。
3. Claude 尝试将 Reflex 生成的 js 代码提取出 html ，但是因为有些动态生成的效果，即使用 mcp 浏览生成的页面也无法很好地提取；
4. 最后我的思路是，写了一个 dummy api，然后拿 reflex 生成的 html 去请求这个 API。既提高了 html 的生成效率，而且保证效果不受影响，又避免了不断请求 websocket 的报错。
https://x.com/leerob/status/1952411010368753670?s=46
比如这几天拿 Reflex 写一个 landing page，后面接了一个 Tally 表单搜集反馈。部署完之后，一直会有 websocket 报错，但其实这个 landing page 没有接后端。所以让 Claude 试着改成静态页面：
1. Claude 先暴力直接从 Reflex app 暴力提取 html，改了好几次轮之后，可以用了。但我想这么搞没法复用，要不让 Claude 找更好的方式？
2. Claude 接了 context 7 mcp 读了 relfex 文档之后，发现有个 export 功能，可以导出 html。我想这条路有希望，结果导出一看，还是会有 websocket 报错，以为 Reflex 默认是动态的，不支持静态页面，即使导出的还是会请求 websocket。
3. Claude 尝试将 Reflex 生成的 js 代码提取出 html ，但是因为有些动态生成的效果，即使用 mcp 浏览生成的页面也无法很好地提取；
4. 最后我的思路是，写了一个 dummy api，然后拿 reflex 生成的 html 去请求这个 API。既提高了 html 的生成效率，而且保证效果不受影响，又避免了不断请求 websocket 的报错。
https://x.com/leerob/status/1952411010368753670?s=46
Post #535
430
和字节的朋友聊天，问他们用不用 Trae？
答曰，他们内部连豆包都禁止使用。
一下子好像明白了什么🤔
答曰，他们内部连豆包都禁止使用。
一下子好像明白了什么🤔
Post #534
423
试了试拿几个模型从截图生成 html：
1. Claude Sonnet 和 OpenAI GPT-4o 都不太行，很多细节都忽略了，给更多的细节截图也没用；
2. Gemini 2.5 Pro 表现惊艳，第一次尝试就能复原大部分细节，然后一点点给出指令，基本可以复原截图到 90% 以上
3. 补充一点，如果不知道怎么写 prompt，直接让模型帮你写。我试了试，比我自己写的好得多。😂
1. Claude Sonnet 和 OpenAI GPT-4o 都不太行，很多细节都忽略了，给更多的细节截图也没用；
2. Gemini 2.5 Pro 表现惊艳，第一次尝试就能复原大部分细节，然后一点点给出指令，基本可以复原截图到 90% 以上
3. 补充一点，如果不知道怎么写 prompt，直接让模型帮你写。我试了试，比我自己写的好得多。😂
- 👍 2
Post #533
462
自从用上了 Claude Code 之后，agent 的表现越来越好。只要提前配置好 agent，然后设定任务之后，Claude Code 就能一直跑下去。就像打游戏挂了代理似的。
当然 Claude Code 一直跑在终端里或者 IDE 的插件里，似乎没法在远程跑起来。直到 Vibe Tunnel 这一项目的出现。简单来说，这个工具可以让你从浏览器里接入远程的终端。举个例子，在你家里的电脑上配置完之后，你就可以在手机的浏览器里看到家中终端里跑的 Claude，这真是 Claude Code 最方便的用法。
https://letters.acacess.com/weekly-202/
当然 Claude Code 一直跑在终端里或者 IDE 的插件里，似乎没法在远程跑起来。直到 Vibe Tunnel 这一项目的出现。简单来说，这个工具可以让你从浏览器里接入远程的终端。举个例子，在你家里的电脑上配置完之后，你就可以在手机的浏览器里看到家中终端里跑的 Claude，这真是 Claude Code 最方便的用法。
https://letters.acacess.com/weekly-202/
