Hover Ruan @hoverruan

把人生分成季节的观点不能同意更多，但和野心无关 这个 idea 最原始的来源是印度婆罗门教，将人生分成四期 学生，居家世俗成就，归隐山林修行，以及舍弃一切财富超越生老病死 其实如果反编译一下这个四住期，这是一个兼容多种尺度的四阶段：接受框架 生成结果 交还传承 释放框架 放在一天内，一年内，一段关系 或者一个事业 都是这样的季节性的春夏秋冬，是人生和地球的自然韵律 传统智慧里充满这样的折射 比如说天主教晚上祈祷词里的 have a peaceful death. 比如人学会感恩往往是在成功之后，和感恩节的时段在周期上同构 比如冬天的意义不在于冷而在于超越生死 比如人临终前最关心的事情实际上是缺失了某些季节的折射 比如许多对人生所谓的对意义的寻求，许多时候就是走完不同的春夏秋冬后的自己 有许多人一生都走不完一个完整的季节周期，因此缺乏意义 信息密度较大 可加书签后自行用 AI 慢慢展开

indigo @indigox

2 months ago

有野心的人应该把人生当"季节"过，而不是每天平衡好每件事。几年重仓工作、一段认真的健身、一两年数字游民、然后是家庭生活、接着择机开启新事业 or 产品 ——伟大成果要的是不被打断的连续冲刺，不是每日适度调和✨ 要达到这种状态，首先得有不怕失败的资本，另外得有超级专注的能力 …

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Yes, and this applies to so much more than bad code. The entire 80s, 90s, and 2000s are full of movies about how worthless people's co-workers are, and how meaningless most corporate jobs are. Everyone has a million stories about how nobody at their job knows anything: how they have multiple coworkers who don't do anything and never get fired, or they're so bad at their job that they just create more work for everyone else. And we all have met dozens or hundreds or thousands of people who confess that they and all their co-workers checked out a long time ago, and they do the bare minimum to get by. Yet somehow, after doing the math on this and realizing this is millions and millions of people we're talking about, when the topic of AI comes up, it is somehow being compared to the brightest minds of our age Instead of the millions of people that everyone knows are there. Smart and talented and dedicated people who work anywhere are likely to have MORE work than they did before AI. But that's not who you should be comparing AI to when you talk about worker replacement. The bar for replacing some massive percentage of knowledge workers is basically sitting on the ground because a massive number of those workers checked out a long time ago. They don't care about their job, are not improving at their job, and honestly only do the work at all whatsoever because they're being paid for it. The only thing stopping AI from replacing the vast majority of this group of people is integration issues. Basically, the piping and wiring to properly connect an AI to all the different systems that a person uses and to be able to switch between them and get tasks done. These issues are currently being solved, and once that happens, we're about to see a massive change to the knowledge workforce. danielmiessler.com/blog/i-think-a…

tobi lutke @tobi

3 months ago

A huge amount of the Anti-AI code sentiment massively overestimates the quality of human code outside of a very small set of open source and high quality company codebases. Human Slop is everywhere and can trivially be improved on by any opus level model.

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推荐这篇文章，Flask 作者 Armin Ronacher 追踪 Pi 的 bug 发现了一个让人不安的事实：新版 Claude 模型（Opus 4.8、Sonnet 5）的工具调用在退化——不是变好了，是变差了。而且他找到了根因：RL 后训练过度适配了 Claude Code 自己的工具 schema，导致替代工具 schema 越来越"离群"。这是所有自己做 agent harness 的人都需要读的文章。 更好的模型，更差的工具调用 一个奇怪的 Pi issue 让我在过去两天掉进了一个深坑。简短版：新版 Claude 模型有时会在调用 Pi 的 edit 工具时，给嵌套的 edits[] 数组加上多余的、编造出来的字段。不是 Haiku 或什么小模型——是 Opus 4.8。编辑本身通常是正确的，但参数不匹配 schema，因为模型发明了不存在的 keys，Pi 拒绝工具调用并要求重试。 这不完全意外——模型偶尔会发出格式不正确的工具调用，特别小的模型。但让我意外的是，这在 Anthropic 的新模型中变得更糟了。Opus 4.8 和 Sonnet 5 都表现出这个问题，而之前的旧模型不这样。换句话说，这个模型家族的 SOTA 模型在某个特定工具 schema 上不如它们的旧兄弟。 工具调用就是文本 如果你没有花太多时间看 LLM 工具调用的内部机制，需要理解的重要一点是：工具调用不是魔法。模型收到一份转录文本、一个系统 prompt 和一个可用工具列表。服务器把这些搅成一个带有特殊标记 token 的大 prompt。因为模型用那个格式的示例训练和强化过，它在生成过程中某一点会发出被 API 或客户端解释为"用这些参数调用这个工具"的东西。 细节是：嵌套数组里面的 JSON 是序列化在 XML 标签里面的。基本顶层字符串参数在线显示，而对象数组通过 JSON 序列化实现。这很重要，因为当模型在一个几百 token 的转义字符串后面要决定 } 还是 ,"..." 时，这正是最高熵的点。 失败 Pi 的 edit 工具支持在一个调用中做多个精确字符串替换，所以参数里有一个 edits 数组。在失败的案例里，模型产生了这样的条目：额外加了 requireUnique: true、oldText2、newText2。反复测试中我看到了一整批编造出来的尾随 keys：type、id、kind、unique、requireUnique、matchCase、in_file、forceMatchCount、children、notes、cost，甚至一个 event.0.additionalProperties 在里面。 最烦人的是，实际 oldText 和 newText 负载在我检查过的无效调用里是字节级正确的。模型确实产生了正确的调用，然后在对象末尾加了垃圾。 这个失败也高度上下文依赖。全新的单轮"编辑这个文件"prompt 完全不会复现。有 agent 历史——模型读过文件、诊断了问题、然后写了多行编辑——就能复现。而且不是所有转录都会这样。打开 strict 工具调用在我的运行中完全消除了问题。 为什么在变差 我最强的假设是这不是随机退化，而是训练 artifact。 旧 Anthropic 模型训练时，它们训练了一些工具，但那个训练还没有 Claude Code 这样用户交付的 harness 作为明显目标。现代 Anthropic 模型大概率不同，因为它们的后训练包括了 Claude Code 或一个看起来非常相似的 harness。模型学到了在那个环境下什么样的工具调用是成功的。它也会学到那个环境容忍什么错误。 Claude Code 自己的工具相对扁平。普通 edit 工具不是 Pi 的嵌套 edits[] 形状，更接近 file_path、old_string、new_string 和一个可选 flag（replace_all）。看 Claude Code 的客户端非常有启发：它包含格式错误工具用的重试路径、参数别名、类型强制转换、Unicode 修复和未知 key 过滤。换句话说，Anthropic 自己的客户端似乎期望和接受相当数量的 slop，并修复它，大部分是静默的。 如果强化学习发生在这样的 harness 里，或一个模拟里，那么稍微格式不正确的工具调用仍然可以完成任务并得到奖励。harness 完全吸收了错误，几乎不存在惩罚"发明一个别名"、"加一个多余字段"或"用一个相近的参数名"的梯度。 更糟的是，模型可能变得极强地适应了标准 Claude Code edit 工具的形状。一个不同的 harness 可以提供语义相同但 schema 不同的工具。这样的工具会越来越离群。训练得更好的模型可能实际上更难对付你，因为它的先验更强。 这不算太意外，但这是一个变迁。Opus 4.5 发布时，它适应其他 edit 工具的能力异常好。我当时相当确信我们在一条好路上——模型只要指令好，更可能适应任何种类的工具形状。现在我有些担心我们在哪条路上。替代工具 schema 可能不只是不熟悉。它们可能被优化特定、宽容的工具生态的后训练隐式惩罚。而且那个生态没有文档。 Slop Harness Claude Code 是闭源的，但我们可以看压缩后的代码。老实说，它对输入数据非常宽容。 首先，Claude Code 检查模型可见文本里是否有泄露的 lucumr.pocoo.org/2026/7/4/bette… #Claude #Agent #工具调用

Because you asked so nicely, we’re starting by bringing Kimi K2.7 to GitHub Copilot with more to come. Learn more ➡️ github.blog/changelog/2026…

Oren Melamed @OrenMe

4 months ago

I was waiting for this kind of message from @GitHubCopilot since they moved to AICs Let the games begin… I foresee many interesting offers coming from @GitHubCopilot in the near future On my wish list - open weights models

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@PenngXiao 国内折腾订阅 Claude Code 和 Codex 不太方便，在这个前提下，pi 接入各个 provider、切换模型是比较方便的。而且架构简单，定制自由度较高

修改了一行业务代码，单元测试失败了，让 glm-5.2 帮忙修复测试，结果它把业务代码回滚了，这是什么操作？用 deepseek v4 pro 很快就解决了，价格只有 1/5

最近写博客的决策流程图是这样的。😂

@vongosling @ApacheRocketMQ @BytedanceTalk However, the docker version is still stuck at 4.6.0, the example on the home page is still 4.5.0, so please update

调度系统设计精要 draveness.me/system-design-… 历时 2 个月，全文 2 万字，深入调度器的设计与实现，源码级分析 Linux、Go 和 Kubernetes 调度器从无到有，从简单到复杂的演变过程。#面向信仰编程

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A visual guide on troubleshooting #Kubernetes deployments bit.ly/2s0oe53

各国家货币的“元”后面的小数有0位、2位、3位（七个国家）和4位（智利和乌拉圭）：currency-iso.org/dam/downloads/…

#AirOnGNews url.googol.im/2NKrjxc 在HTTP2的环境里，还有必要用GraphQL么？ GraphQL一个目的是解决API调用创建多次连接的问题，而这个问题在HTTP2的到了更根本的解决。这篇文章讨论除了连接，GraphQL解决的其它问题，以及HTTP2某些特点对GraphQL也有帮助。

新的博客文章《微信的历史》：上周，香港的《南华早报》有一个长篇报道，介绍了微信如何变成中国用户最多的手机 App。 我读了很有收获，就结合维基百科和其他公开的资料，总结了一份微信的发展史。ruanyifeng.com/blog/2018/08/w…

终于有一个看起来靠谱的解决方案了 x.com/_rsc/status/96…

Russ Cox @_rsc

9 years ago

Go += Package Versioning. research.swtch.com/vgo-intro. #golang

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Let's encrypt 的通配符（wildcard）证书今天上线了。从此，所有子域名开启免费的 HTTPS ，就轻而易举了。community.letsencrypt.org/t/acme-v2-and-…

Gogland EAP 10 is Out: Go 1.9, Better Remote Debugger, and More blog.jetbrains.com/go/2017/06/27/…

「从腾讯与联通的流量“大王卡”，谈谈我们对“网络中立”这件事有多么无知」- ift.tt/2s8WUMj #junyureads

同事总结的“中国程序员容易发音错误的单词”列表：github.com/shimohq/chines…

What is #Reactive? Read Reactive Programming vs Reactive Systems @jboner & @viktorklang - @lightbend lightbend.com/reactive-progr…

Why facebook create yarn: code.facebook.com/posts/18400756…