AI 之后,我开始需要项目管理工具了
以前写代码之外还要填任务、报进度,项目管理对我是一份额外负担。现在借助 AI 并行推进多个个人项目,又能让 Codex 通过 MCP 顺带维护任务和验证记录,这笔账终于变得划算了。
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以前写代码之外还要填任务、报进度,项目管理对我是一份额外负担。现在借助 AI 并行推进多个个人项目,又能让 Codex 通过 MCP 顺带维护任务和验证记录,这笔账终于变得划算了。
家人想用 docx 题目刷题,亲戚又提出企业培训的需求,知序就这样做了起来。由此想到,一人公司能否借助 AI 降低开发成本,更灵活地为小客户做普通软件。
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,上下文工程还要处理材料的选择、压缩、排序、隔离和淘汰。从调用怎样装配系统指令、用户任务、检索材料和工具结果说起,区分 RAG、Memory 与 Tool Result 的作用,再讨论长任务怎样保存状态、继续执行和验证效果。结合踩坑,说明为什么扩大窗口或堆入更多材料未必能改善结果。
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。
从 D2 现场分享和一个 NestJS 后端项目的验证耗时说起,讨论 AI 编程为什么让工具链性能变得更重要。AI 写代码、跑验证、读取错误再修复,test、lint、build 的延迟会限制循环。结合测试迁移、统一工具链和反馈速度的取舍,说明怎样找到值得先优化的环节,以及为什么迁移应有数据支撑,不能只为追逐新工具。
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。
分享经过实测的 gpt-image-2 商业封面与微缩视觉提示词,包含信息视觉图像、电子元器件微缩海报、观念叙事型 Logo 和东方留白花卉图鉴。每组保留完整模板、测试输入和生成样例,说明怎样替换主题并组织主体、文字与留白,适合 PPT 封面、报告插图、自媒体头图、科技行业视觉和知识卡片,也记录各类图像的适用边界。
分享经过实测的 gpt-image-2 城市海报与艺术壁纸提示词,包含清冷油墨风壁纸、极简线条城市海报和城市拼音主题海报。保留完整模板、测试输入与生成样例,说明怎样替换城市、文字和主题,适合旅行视觉、桌面或手机壁纸、空间装饰画与城市收藏图。使用城市类模板时先核对地名、拼写和地标关系,再检查构图是否适合长期观看。
分享经过实测的 gpt-image-2 技术图解与信息图提示词,包含手绘知识图解和 Mermaid 信息图重构两组模板。保留完整提示词、测试输入和生成样例,说明怎样组织标题、主链路、关键判断与辅助信息,适合架构总览、机制拆解、流程说明和报告配图。复杂系统先压缩重点,再把剩余细节留给正文,避免一张图塞进所有内容。
分享经过实测的 gpt-image-2 诗词文化与东方叙事海报提示词,包含纪念碑谷气质、印象派信息图、几何情绪窗口和东方奇幻人像四组模板。保留完整提示词、测试输入与生成样例,说明怎样把诗词、主题和人物资料转成视觉叙事,适合诗词鉴赏、文化封面、章节页和主题海报。读者可以替换输入,比较不同构图、文字层级与画面气质。
按用途整理经过实测的 gpt-image-2 提示词,覆盖技术图解、信息图、商业封面、微缩视觉、文化海报和城市壁纸。每组链接到完整模板、测试输入、生成样例和适用边界,并说明怎样替换主题、资料或 Mermaid 源码。还介绍用 imgasset 保存生成记录的做法,以及文字校对、资料核验和长期复用时需要注意的问题。
从图片压缩工具 tinify-cli 到 AI 生图与压缩一体化工具 imgasset,记录一套博客配图工作流如何从临时脚本沉淀成可复用的 npm CLI。
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。
从 Hexo 个人博客迁移出发,介绍墨屿 InkIsle 的背景、设计取舍、实现方案、迁移结果、使用方式和未来开源计划。
从 AI 对上下文完整性的依赖出发,重新讨论前后端分离、产品层全栈、同构框架和业务域团队在新时代的默认选择。
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。