#自媒体运营频道 #@yunying23
小红书知识库更新
更新内容如下图
打开链接即可
https://g8ekpu7h0l.feishu.cn/wiki/JU7KwfZkuiJmlzkRc5ZcOwwrnxd
小红书知识库更新
更新内容如下图
打开链接即可
https://g8ekpu7h0l.feishu.cn/wiki/JU7KwfZkuiJmlzkRc5ZcOwwrnxd
👍1
我猜对了。从 cursor 团队最新的访谈来看，priompt并不是被废弃了，而是因为太有价值而转到了内部开发。
访谈看附图和链接。
JSX-声明式 prompt engineering，我感觉是一条对的路，但目前没有什么让我特别满意的工具。
我自己需求强的话，可能会搓一个然后开源出来。先备忘在这里。
===
访谈。
https://mp.weixin.qq.com/s/9kD3Po6Xb2ms0ppkPF2VuQ
===
之前我对priompt库动向的猜测贴：
https://m.okjike.com/originalPosts/66de7b4cb52098c56d63a836?s=ewoidSI6ICI2NjQ5NmRhYmUzZjdlZTNjZjhhZWViYzQiCn0=
访谈看附图和链接。
JSX-声明式 prompt engineering，我感觉是一条对的路，但目前没有什么让我特别满意的工具。
我自己需求强的话，可能会搓一个然后开源出来。先备忘在这里。
===
访谈。
https://mp.weixin.qq.com/s/9kD3Po6Xb2ms0ppkPF2VuQ
===
之前我对priompt库动向的猜测贴：
https://m.okjike.com/originalPosts/66de7b4cb52098c56d63a836?s=ewoidSI6ICI2NjQ5NmRhYmUzZjdlZTNjZjhhZWViYzQiCn0=
在坡也呆了快两年了，一个小观察：“用不用WhatsApp”是判断外部协作效率的首要指标。
新加坡的白领蓝领工作都比较认真，劳动力也充足，加之数字化水平不低，所以外部协作的主要掣肘就是远比国内低效的沟通，这个问题在和银行等规模企业打交道的时候尤为明显，两三天不回邮件的事情时有发生。所以别人问我该找什么样的律所/会计，我的回答就是 “能加 WhatsApp 的”。当然能加v的更好。
其实细想下，IM就是日常协作敏捷化的必备，尤其在 AI 介入工作流后，在相关工具链中加入 AI-Native IM，或者围绕 IM 去搭人机协作环境应该是不错的选择。
新加坡的白领蓝领工作都比较认真，劳动力也充足，加之数字化水平不低，所以外部协作的主要掣肘就是远比国内低效的沟通，这个问题在和银行等规模企业打交道的时候尤为明显，两三天不回邮件的事情时有发生。所以别人问我该找什么样的律所/会计，我的回答就是 “能加 WhatsApp 的”。当然能加v的更好。
其实细想下，IM就是日常协作敏捷化的必备，尤其在 AI 介入工作流后，在相关工具链中加入 AI-Native IM，或者围绕 IM 去搭人机协作环境应该是不错的选择。
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
深度学习之父杰夫·辛顿，刚刚拿到了2024年的诺贝尔物理学奖。
时下最火的OpenAI、谷歌AI、KimiGPT都出自他的徒子徒孙之手，影响力之树覆盖全球，真正的桃李满天下。刚好在小破站里看了解读他有多牛逼的视频，梳理的很完整：
这位传奇英国人自1986年发表“神经网络”论文后，引起了一时风潮，但是只有他始终坚持了这条道路。
那时的硬件、软件条件均不能引发AI的澎湃发展。
杰夫·辛顿备受冷落，拿不到研究经费，直到加拿大高等研究院给了他50万美元的支持，让他结束了漂泊的访学生涯，得以安顿下来召开研讨会，培育深度学习方面的计算机人才。
50万美元经费对整个学科极具重要性。所以杰夫·辛顿虽然出生于英国，被世人认为是加拿大科学家。
辛顿研究团队有一些著名的博士后学生，随后都成为了人工智能领域的杰出领袖。
伊利亚·苏茨克维：OpenAI首席科学家，ChatGPT
亚历克斯·格雷夫斯：长短期记忆网络（LSTM）
鲁斯兰·萨拉赫丁诺夫：曾担任苹果AI研究总监
杨立昆：积卷网络之父，纽约大学教授，Meta（前facebook）首席人工智能科学家
彼得·戴杨：强化学习领域先驱
马斯克·韦林：微软研究院阿姆斯特丹实验室负责人
祖宾·加拉玛尼：领导谷歌AI大脑团队
余凯：百度深度学习研究院创建者之一
小破站的那支视频很值得看，还包含了这些徒子徒孙间的恩怨情仇，技术路线之争。
时下最火的OpenAI、谷歌AI、KimiGPT都出自他的徒子徒孙之手，影响力之树覆盖全球，真正的桃李满天下。刚好在小破站里看了解读他有多牛逼的视频，梳理的很完整：
这位传奇英国人自1986年发表“神经网络”论文后，引起了一时风潮，但是只有他始终坚持了这条道路。
那时的硬件、软件条件均不能引发AI的澎湃发展。
杰夫·辛顿备受冷落，拿不到研究经费，直到加拿大高等研究院给了他50万美元的支持，让他结束了漂泊的访学生涯，得以安顿下来召开研讨会，培育深度学习方面的计算机人才。
50万美元经费对整个学科极具重要性。所以杰夫·辛顿虽然出生于英国，被世人认为是加拿大科学家。
辛顿研究团队有一些著名的博士后学生，随后都成为了人工智能领域的杰出领袖。
伊利亚·苏茨克维：OpenAI首席科学家，ChatGPT
亚历克斯·格雷夫斯：长短期记忆网络（LSTM）
鲁斯兰·萨拉赫丁诺夫：曾担任苹果AI研究总监
杨立昆：积卷网络之父，纽约大学教授，Meta（前facebook）首席人工智能科学家
彼得·戴杨：强化学习领域先驱
马斯克·韦林：微软研究院阿姆斯特丹实验室负责人
祖宾·加拉玛尼：领导谷歌AI大脑团队
余凯：百度深度学习研究院创建者之一
小破站的那支视频很值得看，还包含了这些徒子徒孙间的恩怨情仇，技术路线之争。
Cloudflare Worker 小技巧 🎮
首先我的 server 技术栈是这样的：
- Hono + Cloudflare Worker
- Turso + Drizzle ORM
- AI SDK + OpenRouter
项目里的 prompts 越来越多，找了一圈没发现什么好用的 prompts 管理工具，就想着能不能回归原始，用 md 直接管理 prompts。
调研了下 wrangler 其实是用的 esbuild，理论上纯文本的内容应该很容易处理，果然，官方是有这个示例的（链接见最后）。
简单来说就是加一个 rules 如图一，如果 wrangler.toml 本身是表数组写法的话，可以看第二张图。
然后引入的时候这样写：[图三]
注意这里我尝试了，暂时还不支持 tsconfig 的 alias 配置，构建会报错。
关于类型，如果用的 ts，默认会找不到 md 的类型，只需要加一个全局 type 即可。最简单的解法是项目根目录新建 `global.d.ts`，然后加入如下代码: [图四]
重启 TS 服务器即可。
以上~
希望对你有帮助，最后 Prompt Happy 啦😜~
首先我的 server 技术栈是这样的：
- Hono + Cloudflare Worker
- Turso + Drizzle ORM
- AI SDK + OpenRouter
项目里的 prompts 越来越多，找了一圈没发现什么好用的 prompts 管理工具，就想着能不能回归原始，用 md 直接管理 prompts。
调研了下 wrangler 其实是用的 esbuild，理论上纯文本的内容应该很容易处理，果然，官方是有这个示例的（链接见最后）。
简单来说就是加一个 rules 如图一，如果 wrangler.toml 本身是表数组写法的话，可以看第二张图。
然后引入的时候这样写：[图三]
注意这里我尝试了，暂时还不支持 tsconfig 的 alias 配置，构建会报错。
关于类型，如果用的 ts，默认会找不到 md 的类型，只需要加一个全局 type 即可。最简单的解法是项目根目录新建 `global.d.ts`，然后加入如下代码: [图四]
重启 TS 服务器即可。
以上~
希望对你有帮助，最后 Prompt Happy 啦😜~