Kodare på låg nivå kan inte vara medvetna om problem på hög nivå i koden, så de kan bara instruera AI att åtgärda ytliga buggar, men kan inte riktigt uppnå "learning by doing" från en högre arkitektonisk nivå. Då försöker den här uppmaningen bara lösa det här problemet. Låt LLM ta emot ditt problem på "fenomenskiktet", men tänk verkligen på det på "kodfilosofilagret", och slutligen, felsök och analysera det i det "arkitektoniska essensskiktet". Bra frågor, har bra svar? Men hur kan Xiaobai ställa bra frågor? Så det är en död cirkel. Sedan kan du använda den här prompten för att prova.

Entreprenörer bör definitivt kolla in OpenAI:s tidiga interna e-postmeddelanden. 1. Innan företaget inte hade några killer apps, var genier som Ilya också tvungna att gnugga geniknölarna för "rapporter" och uppdatera sitt Dota25v5-projekt med "nya framsteg" varje vecka. 2. Grundare bör ständigt skapa spänningar, "vi är oroliga för att konkurrenterna kommer att nå AGI först, och denna trend blir mer och mer uppenbar" - be om pengar. 3. Musk, finansiären är inte snål med PUA, "problemet är topptalangerna" - kommer du att rekrytera? 4. Viktigast av allt är att GPT är nästan helt oväntat.

Om du vill ha någon fantastisk effekt, låt ClaudeCode undersöka källkoden för Telegram. Detta källkodsbibliotek är ett universitet, ett palats och en grupp människor som leker UIKit med blommor. Högpresterande fotoväljare, ultimat rullningslist med cellmultiplexering. För att få sidan att fungera bra när tangentbordet dyker upp, får de faktiskt animeringskurvans parametrar för systemtangentbordet att dyka upp i omvänd ordning, och sedan justera dem 1:1...