低レベルのプログラマーはコード内の高レベルの問題に気付くことができないため、AI に表面的なバグを修正するように指示することしかできず、より高いアーキテクチャ レベルから「実践による学習」を真に達成することはできません。 次に、このプロンプトはこの問題を解決しようとしているだけです。 LLMに「現象層」で問題を受け取ってもらい、「コード哲学層」で実際に考え、最後に「アーキテクチャ本質層」でトラブルシューティングと分析を行います。 良い質問には良い答えがあるのでしょうか? しかし、シャオバイはどうすれば良い質問をすることができるのでしょうか? つまり、それは死のサイクルです。 次に、このプロンプトを使用して試してみることができます。

起業家は、OpenAI の初期の内部メールをぜひチェックしてください。 1. 同社にキラー アプリがなかった前は、Ilya のような天才も「レポート」に頭を悩ませ、毎週 Dota25v5 プロジェクトを「新しい進捗状況」で更新する必要がありました。 2. 創業者は常に緊張感を生み出すべきで、「競合他社が最初に AGI に到達することを心配しており、この傾向はますます明らかになってきています」 - お金を要求します。 3. マスク、金融家はPUAにケチない、「問題は優秀な人材だ」 - 採用しますか? 4. 最も重要なことは、GPT はほぼ完全に予想外であることです。

素晴らしい効果が必要な場合は、ClaudeCodeにTelegramのソースコードを調査させてください。 このソースコードライブラリは、大学、宮殿、そして花でUIKitをプレイする人々のグループです。 高性能フォトピッカー、究極のセル多重スクロールバー。 キーボードがポップアップしたときにページをうまく機能させるために、彼らは実際にシステムキーボードのアニメーションカーブパラメータを逆にポップアップさせ、それらを1:1に揃えます...