Otázka: Jak můžete posoudit, zda je člověk velmi dobrý v používání umělé inteligence? Odpověď: Podívejte se na peníze, které utrácí za umělou inteligenci, zda dokáže překonat 300 dolarů měsíčně - Pokud přesáhne 300 USD, znamená to, že si předplatil spoustu produktů AI, pak je alespoň zažil a myslí si, že tyto produkty jsou účinné - Pokud může i nadále utrácet peníze za umělou inteligenci, znamená to, že díky umělé inteligenci získala vyšší hodnotu - Výpadek AI má pocit, že je ohrožena jeho normální práce a jeho pracovní režim se změnil, nemluvě o odhlášení z odběru užitečné AI - 300 $ znamená, že si možná otevřel nějaké prémiové předplatné, což je geekovský signál vysoké poptávky Nevěřím, že používám API balíček za 20 dolarů nebo dokonce prostituci zdarma, ale stále říkám, že AI používám dobře a hodně cvičím Je možné, že chápe jeden aspekt, ale je naprosto nemožné to pochopit v mnoha aspektech Abych byl upřímný, stojí stovky dolarů měsíčně, než agent vypracuje účet

23 let výuky chatGPT midjourney stable diffusion 24 let vyučoval comfyui dify coze 25 let výuky DeepSeek office Vibe Coding Podíval jsem se na to a 60% lidí v této třídě byli ti samí lidé 😂 Obsah se mění a mění se popisek a název znaku Recept je ale stejný Investiční tok platformy 199 pro její zvětšení Nebo můžete vydat vlastní knihu a udělat lekci Každopádně, největším prahem pro učení ostatních, aby začali, může být stáhnout si obličej Učitelé se 40 body jsou všude Kurzy za tisíce juanů se dobře prodávají Nemyslím si, že je rozumné říkat, že lidé nepoužívají FOMO AI Zdá se ale, že není moc 😂 lidí, kteří ji umí skutečně používat

47 tipů pro používání Claude Code Pokud jej sesbíráte, budete v pořádku

Copywriting a zvukový model jsou příliš silné O čem ještě Guo Degang mluví o dynastii Ming......

Neptejte se mě, jak vibruji kód Dám vám sadu podnětů, které si můžete odnést, děkuji

Pokud chcete vytvořit něco, co se může stát virálním, musíte zasáhnout alespoň následující body - Mu Qiang: Sdílím tuto věc, aby mě ostatní pochopili a cítili, že jsem znalý - Zábava: Sdílím tuto věc s ostatními, abych se spolu cítil šťastný - Sociální uznání: Sdílím tuto věc jako hodnotnou pro ostatní a získávám sociální uznání - Skutečná hodnota: Sdílím tuto věc a mohu vydělat peníze nebo získat pozornost - Konvergence hejna: Všichni ostatní se dělí a nevypadám nepatřičně Ať už se jedná o obsah nebo produkt, čím více prvků zasáhne, tím je pravděpodobnější, že se stane virálním Pokud může také tvořit řetězec zájmů, může se rozšířit ve větším měřítku Výše uvedené je z pohledu sdílení motivace, ale sdílení je trychtýř a ostatní ho musí nejprve vidět a pak pochopit, než ho budou sdílet a šířit Takže se musíme nejprve zviditelnit Existují však určité rozdíly mezi tím, když chcete být odhaleni, a tím, když se chcete podělit Většina expozice závisí na komentářích a logika stimulace komentářů se také liší od stimulace sdílení

Přidán Opus 4.1 s Readdit pro hledání příspěvků a nalezení dvou MCP, které zmiňují vylepšení ClaudeCode: Zen a Serena Ale každý má úplně jiný názor, někomu se to moc líbí, někdo si myslí, že je to úplně zbytečné Myslím, že AI je taková, když může dávat dobré výsledky, lidem se to líbí, ale když je výsledek 0, lidé to nenávidí (protože je to ztráta času) Pokud má produkt s umělou inteligencí hrstku lidí, kteří říkají, že je skvělý, stojí za to ho vyzkoušet Vyzkoušel někdo tyto dva MCP? Komentujte zážitek!

Každý může dělat malý projekt VibeCoding, jako je tento -- Reddit Content Listener Ve skutečnosti jej lze použít k nalezení výukových materiálů, přenášení překladů a nalezení oblíbených příspěvků pod určeným subredditem, abyste se mohli postupně seznámit se stylem tohoto subredditu a bylo snazší lépe psát výbušné články Jednotlivci jej používají jako zdroj informací nebo jej dokonce používají k učení angličtiny, agentury jej používají k hledání inspirace pro obsah, značky jej používají ke sledování událostí jiných značek a já to dělám hlavně pro další krok obsahového marketingu na redditu, abych vybudoval zdroj informací pro svého agenta Reddit, který dokáže automatizovat výzvy Omezený interní testovací kód: RDDT-TDGIA-DIZ [Skutečná uzavřená beta, knihovna byla jednou smazána haha]

Dovolte mi podělit se o další myšlenku, jak vydělávat peníze z nezaměstnanosti pro migrující pracovníky Použití vibecodingu k vytvoření klientského programu pro iOS je vytvoření takové kostry Co je kostra, například klasifikované galerie, jako je například klasifikovaný poslech zvuku Jedná se o seznam, který obsah dobře kategorizuje a usnadňuje uživatelům jeho nalezení Vyjde kostra a stačí nenahradit obsah Nyní je vibecoding velmi rychlý a je snadné vám pomoci upravit se a kontrola plagiátorství v obchodě s aplikacemi je také obtížnější, což je ekvivalentní změně kůže AI Vše, co musíte udělat, je uspořádat obsah a vše zabalit Poté otevřete sedmi-pšenici nebo tak něco, abyste zkontrolovali klíčová slova ASO Prostě jděte nahoru a je to pryč Produkt je zdarma, plný reklam a trvalé členství za 8 juanů jde na reklamu Co můžete dělat s tímto starým přítelem v moderní době, nebo udělat nějaké kurzy pro celebrity, nemyslete si, že je to pirátství, je to v pořádku Můžete se dokonce zapojit do Li Kui Li Gui, otírat slova značky jiných lidí, nezáleží na tom, jestli si to stáhnete jako odpad, nechte je to odinstalovat, jak chcete Někdo již dříve použil nástroj pro generování vibecoding AppConnect a používá jej k nepřetržitému vytváření obsahu na policích a tento proces nezabere mnoho času Uděláte to první den, můžete dát jeden na police za 3 dny, a pak můžete dát novou žádost na police za 3 hodiny, budete to dělat se 180 aplikacemi, a tam vždy bude dlouhý ocas, který může zachytit pořadí klíčových slov Najděte něco, co dokáže spustit svazek, a pak investujte do seriózní optimalizace a optimalizace V éře umělé inteligence existuje příliš mnoho takových arbitrážních příležitostí a neexistuje nic, co byste nemohli dělat a přitom se učit Nejdůležitější je věřit v sebe a věřit v umělou inteligenci a nezveličovat potíže se sebou samým Do it 20 přirozeně najde cestu ven a zkušenosti

Podíval jsem se na Prompt101 sdílený Anthropic Jsou dvě, o kterých si myslím, že se s vámi mohu podělit a posílit jejich použití: První se nazývá Předvyplnicí odpověď. Co > dělat: Ve volání rozhraní API zadejte začátek přímo pro odpověď modelu. > Proč: Jedná se o platnou techniku pro vynucení výstupu modelu specifických struktur, zejména JSON. > příklad: V části "asistent" požadavku rozhraní API přímo vyplňte levou složenou závorku { , aby model pokračoval s úplným objektem JSON. Toto předvyplnění je snazší vést model tak, aby reagoval na váš výstupní vzor, protože LLM jsou textový solitaire Druhým je Prompt debugging, který využívá funkci "Extended Thinking" (Extended Thinking / Zápisník) > Role: Jedná se o výkonný nástroj pro ladění. Když je tato funkce zapnuta, model explicitně zobrazuje svůj myšlenkový proces nebo návrhovou tabuli. Jak používat >: Analýzou záznamů o myšlení modelu můžete pochopit, kde se setkal s obtížemi nebo nepochopením. Tyto poznatky pak můžete přeměnit na jasnější pokyny krok za krokem, které se zpevní do vašich výzev, díky čemuž budou samotné výzvy účinnější a efektivnější. To je vlastně myšlenka, kterou Yulong sdílí již 23 let, to znamená, že když výstupní efekt výzvy nesplňuje očekávání, je nutné komunikovat s modelem, aby se potvrdilo, která část výzvy má v chápání modelu sémantické zkreslení. Variací této myšlenky je také tištěné myšlení. Výše uvedené je to, co jsem se dozvěděl, a z videa se mohou dozvědět další informace 👇