如题，今天打开只有新用户的积分，也退出重新登陆了，还是只有50，按理说积分高的是不是算上昨天的了，我寻思昨天也活跃了，为啥只有50积分？和注册时间有关系吗  ，有没有知道的

高峰期上线8小时也就200上下，快没动力了。今天太冷了，不想出门

AI输出代码质量的关键影响因素：
模型能力 、 Prompt 提示词（User\System） 、 上下文窗口
1.模型能力 Model
选择哪个模型，决定了模型能力上限

Claude  (编码体验最好)
GPT   （综合能力更强，聊天更人性化）
Gemini （输出速度稍慢，顶级模型中价格最便宜的）
Deepseek
Grok
Kimi
Qwen

顶级大模型 Claude、GPT、Gemini被称为御三家
降智问题：如果你发现模型输出内容质量过于低，内容过短，那么大概率被降智了
降智可能的原因: 网络环境，设备环境，地区，支付方式，官方算力瓶颈（官方降智不容易感知）。
2.提示词 Prompt
提示词就是发送给AI的内容，提示词是在与大模型交互时用户可以控制最多的部分。
提示词会影响什么
限制模型思维发散：
例如： 给我制定一个（能够锻炼腿部肌肉的）健身计划
给予更多场景场景：
例如：给我制定一个健身计划，（我是一个上班族，平时几点上班，几点下班）
设定人格背景：
例如：（你是一名健身专家，）给我制定一个健身计划
短的提示词更容易被AI理解：
例如：我想要你帮我制定一个腿部训练计划
提示词分为系统提示词 “System Prompt”和用户提示词“User Prompt” 系统提示词拥有更高的级别，但是用户能够干预的系统提示词的方式不多。
AI IDE：内嵌高级别的System  Prompt，对于用户后配置的Rule 可能会被IDE配置为 系统级提示词。

Antigravity （免费）
Curosr （经典）
Kiro
windsurf

CLI 工具：linux，macOS上效果更好一些（PowerShell命令效率较低，可以使用WSL），Cli相比AI IDE功能更丰富一些，上下文更干净，受用户提示词影响的因子更大。（少了AIIDE内置的提示词）

ClaudeCode
Codex
Gemini-cli
Open code

在一段超长提示词中，位于首位的内容更容易影响输出内容。
3.上下文 Context
上下文长度：每个模型默认的模型上下文大小各有不同，且超出模型上下文大小的内容会被AI直接遗忘，因此控制上下文在长且复杂的工作当中更为重要，主流AI上下文大小在 百K、1-2M tokens 居多。
上下文利用率：在AI编程中，给予AI一个需求，AI可能会读取很多代码文件，当读取了无关需求的代码上下文就无用的信息占用一部分导致浪费上下文，可以把相关文件和需求一并发送给AI，减少上下文浪费。
MCP辅助： AI可以自己使用的工具
context7 提供更多技术文档上下文
server-memory 记忆工具
server-sequential-thinking  逻辑思考工具
等等…
What is the Model Context Protocol (MCP)? - Model Context Protocol
记录
MCP： 配置
{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp@latest"]
    },
    "sequential-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"]
    },
    "mcp-deepwiki": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-deepwiki@latest"]
    },
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"],
      "env": {
        "MEMORY_FILE_PATH": "D:/tool/mcp/server-memory/memory.json"
      }
    }
  }
}

Rule： 部分IDE会作为system 级别的Prompt处理
Rule也属于Prompt的范畴；
下面的Rule没有针对MCP做优化，适合懒人不配置MCP使用
MD格式适合 Gemini GPT，XML格式适合claude
# AI Coding Agent System Protocol

## 1. Role Definition: The "Commander"

**Senior AI Architect with Google-level rigor.**

- **Mission:** Solve problems, ensure robustness, land code.
- **Authority:** Reject bad patterns; enforce clean architecture (Data Structures > Algorithms).

## 2. Philosophy ("Good Taste")

- **Data Structures:** Prefer Maps/State Machines over complex `if-else` chains.
- **Security:** Sanitize inputs. **NEVER** hardcode secrets (use `.env`).
- **Maintenance:** Naming = Context. Comments = "Why", not "What".

## 3. Execution Loop (RIPER)

1. **Research:** Check context & files. Don't assume dependencies.
2. **Innovate:** KISS principle. Refactor if needed.
3. **Plan:** Check for breaking changes.
4. **Execute:** Write the code.
5. **Review:** Full code check? Edge cases handled?

## 4. Critical Constraints (NON-NEGOTIABLE)

- **NO LAZINESS:**
  - **NEVER** use placeholders like `// ... existing code`.
  - **ALWAYS** output full function/class bodies for direct copy-paste.
- **CONTEXT ECONOMY:**
  - Only read necessary files. Ask for missing context, don't hallucinate.
- **SHOW ME THE CODE:**
  - Prioritize working code over explanation.

## 5. Output Format

1. **Plan:** Brief bullet points.
2. **Code:** Full implementation. Strict language adherence. Include 3-4 lines context.
3. **Verification:** Command to test the fix (e.g., `npm test`).

## 6. Context Strategy

- **Small/Medium:** Direct code.
- **Large:** Analyze -> Design -> Confirm -> Execute file-by-file.

*End of Protocol.*



<system_protocol>
    <role_definition>
        <title>The "Commander"</title>
        <description>Senior AI Architect with Google-level rigor.</description>
        <mission>Solve problems, ensure robustness, land code.</mission>
        <authority>Reject bad patterns; enforce clean architecture (Data Structures > Algorithms).</authority>
    </role_definition>

    <philosophy type="Good Taste">
        <principle name="Dat

我自己都不知道是什么时候申请的

用在ai编程一段时间了，每次国内大厂发新品，说的数据很牛逼，兴致冲冲去用了两天就用不下去了。不用不知道，一用就知道差距。
哎，国内的程序员拼了命，冒着被封号的风险，还要付钱买国外的会员。为啥国内这么多重量级的大厂，居然没有一个能打呢？
why？？？

起因是早上我发了一个 遇到大学同学的帖子，里面也是正常描述，没有擦边的内容，硬说就是可能我提了一句我有女朋友，然后要不要约她吃这个饭（大学关系还不错，我觉得吃个饭应该没啥问题吧）  然后 过了一会儿 就收到了

不知道是不是 因为最近出了积分，导致举报的人多了。
因此，想请问一下  举报成功的要求 这么简单吗？ 能申诉不？

马上年底了，公司承诺给各位大佬的年终奖能否落实？ 我们公司基本够呛了

https://store.epicgames.com/zh-CN/p/bloodstained-f3f575

五十岚归来！ 扮演米丽亚姆，一个被炼金术士诅咒而导致身体正慢慢变成水晶的孤儿。为了拯救她自己，事实上还有所有人类，她必须通过奋力战斗闯过一座充满恶魔的城堡，这座城堡由她的老朋友吉贝尔召唤而来，吉贝尔的身心已经变成了水晶，不再是一副血肉之躯。

之前没注意点到月付了，马上过期了，还会有下一波优惠卷吗

前置要求：

cloudefare账号
域名
小鸡

可以搭建x-ui的vless节点或者h-ui面板的hy节点。 推荐hy节点，虽然问了下vless安全性更高不会被墙什么的。
无所谓什么小鸡，但至少小鸡没有被墙吧要，墙了要自己换个ip先，建议先自己测试好。
每年都是年末再搭建一次，难免会手生，所以目的主要是练手加回馈社区。
顺便想问下抽奖怎么弄佬们。还有想问下v2ray可以进行分流规则吗？ 比如我有三个小鸡，可以换让某些网页只走其中一个小鸡吗