SillyTavern 是什么:在“愚蠢的小酒馆”里和模型聊天
从 SillyTavern 这个有点醉意的名字说起,介绍这个开源聊天界面、角色卡和模型连接,也谈谈使用陪伴类 AI 时该留意的边界。
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从 SillyTavern 这个有点醉意的名字说起,介绍这个开源聊天界面、角色卡和模型连接,也谈谈使用陪伴类 AI 时该留意的边界。
从前端岗位收缩、AI 编程能力提升和独立开发经历出发,讨论智力成本下降后,程序员为何只是最早进水的舱室,以及在尚未找到救生艇时为什么仍要行动。
上下文窗口只规定模型最多能看到多少内容。真正的上下文工程,要处理材料的选择、压缩、排序、隔离和淘汰,还要给长任务留下可以继续工作的状态。
LLM、Prompt、Context、RAG、Tool、Workflow、Loop、ReAct、Memory 和 Agent 经常出现在同一段介绍里,却不处于同一层:模型负责生成,上下文与 RAG 补充材料,Tool 连接外部能力,Loop 和 ReAct 组织决策,Agent 把它们变成一套运行系统。
续章的全书整理功能曾把作品设定、章节、事实和记忆一次性发给模型,两次调用跑了八分多钟。后来我把它改成按需查资料的有限 Agent 循环,没用框架,也没再被单次超长上下文拖死。
AI 编程真正改变的不是“写代码更快”这么简单,而是开发进入了 agentic loop:AI 写代码、跑验证、读错误、再修复。这个循环里,test、lint、build 的耗时会直接决定整体吞吐。
从后台表单、配置平台和 AI agent 的使用方式出发,聊聊为什么中后台下一步不该只继续堆页面,而应该把能力沉淀成 CLI 和 Skill。
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从 Bun 迁移到 Rust 和个人项目从 SolidJS 迁到 Vue 出发,讨论 AI 如何降低重构成本,以及技术选型在 AI 时代为什么逐渐从一次性押注变成可持续修正。
从 AI 应用的真实账单出发,重新理解传统互联网的低边际成本、AI 的按需生产属性,以及免费、增长和独立开发在 AI 时代为什么都要重新算账。
在没有高性能显卡的情况下,通过 DeepSeek 官方 API 和 SillyTavern 的 Chat Completion / OpenAI-compatible 配置,把小酒馆连接到云端 DeepSeek 模型。
在 Windows 上用 Ollama 运行 DeepSeek R1,并把 SillyTavern 小酒馆连接到本机模型服务,包含模型选择、显存要求、API 配置和常见问题。
从 AI 绘图小程序的真实数据出发,讨论独立开发者做 AI 应用时最先撞上的问题:留存低、移动端使用频率有限、推理和绘图成本真实存在,免费增长不再天然是一件好事。