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机器如人,人如机器?
昨天,李继刚在即刻发了一条动态:
我给这条动态点赞了,因为前几天我也有类似的感觉。那时候,我要用一个不熟悉的 Shadcn 组件,直接在 Cursor 上面让 Claude 实现我要的需求,写完我才反应过来,如果这个功能是 AI 在我完全不会的情况下写出来,那还算是我开发的功能吗?显然不能算。
如果我把这个功能归功于自己开发,并且在社交媒体上宣传「我10秒钟做好xxx功能」,那么是不是我和 AI 转换角色了?AI 成了大脑,它在思考,而我成了那个「工具」,做着重复性工作——不断按 tab 键,然后发布社交媒体。
如果热衷于把 AI 的生产成果当作自己的成果,会发现掉入即时满足的陷阱:
- 表层理解:过度依赖 AI 生成代码,导致对问题的理解停留在表面
- 能力退化:解决问题的思维肌肉因为缺乏锻炼而逐渐萎缩
- 虚假自信:AI 生成的代码让我们误以为自己已经掌握了某项技术
其实深度使用 AI 编程后,很容易发现 AI 可以完美实现单一的功能,但是对于复杂的需求是无能为力的,它需要人类的大脑来规划、拆分。比如,最近我用 AI 做自动翻译和校验的脚本,一旦脚本超过500行,就跟屎山一样,我改不动,AI 也改不动。
“AI 有局限性”是互联网上的共识,也就是说,人类需要保持自己的专业性,才能真正指挥好 AI。如果连基本功都丢失了,满足于即时反馈,结果很可能变成我们和 AI 的角色互换。
因此,我也在即刻写下一句话,与君共勉:
开源项目
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一个效果很好的 AI 图像修复工具,支持多种修复功能:
- 图像上色
- 低光照增强
- 水印移除
- 物体移除
- 积雪移除
- 去雾
- 去模糊
预训练模型权重可以从 HuggingFace 下载,开源仓库提供了完整的训练和推理代码。
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一款支持40+语言的JSON翻译工具,作者开源了完整的 AI 辅助 PRD 文档 + 基于 Next.js 的源码,对于不会用写代码但是想开发产品的朋友有很大参考价值。
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又出来一个新的授权库。Better Auth 是一个框架无关的 TypeScript 认证(和授权)库。它开箱即用地提供了一套完整的功能特性,并包含一个插件生态系统,能让你用最少的代码在短时间内添加高级功能。
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这个 React 组件用于将 Markdown 渲染为漂亮的社交媒体图片。此外,该项目还包括一个内置的 WEB Editor,一键部署后,可以当做 Markdown 转海报图片在线编辑器使用。
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MinerU 诞生于 InternLM 的预训练过程中,是一个高质量的 PDF 转换工具,它能够:
- 保留原 PDF 文档的完整结构(包括标题、段落、列表等)
- 智能提取各类内容(包括文字、图片及其说明文字、表格及其标题和数学公式)
- 自动格式转换
- 内置智能 OCR 功能
- 支持多种输出格式,如 Markdown、JSON 等
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给 Claude 也加上思维链,回答会把推理过程也显示出来,精准度也变得更高了。
使用方法:
- 从 model_instructions 文件夹复制最新版本的思考协议
- 在 Claude.ai 中创建新项目
- 将指令粘贴到自定义指令部分
- 安装浏览器扩展(支持 Chrome,Firefox 版本在开发中)
工具推荐
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这个有意思,用你的 GitHub 信息生成一张收据。
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让你像 Figma 一样可视化的设计你的 React UI,在本地运行,还集成了Tailwind CSS。
出海教程/技术教程/资源分享
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GitHub Actions 进阶:如何通过用户输入自定义工作流参数
作者:我GitHub actions拿来用的最多的除了自动部署外,就是拿来跑爬虫,手动设置一些规则,点个按钮就能有一个国外IP的爬虫,对于一些对国内请求限频而不限国外请求的来说很好用,而且可以开任意多个,约等于一个分布式爬虫集群了(剩余使用时长足够的话)