人的前三年没有记忆，我一直以为是白活的
然后今天得知了 小时候我竟然是左撇子 学筷子被很难的矫正过来了，当时还发生很多闹剧
我惊讶于发生于我自己身上事情 自己会毫不知情，但是家人对当时场景记得特别深刻，如果今天不开启这个聊天话题，二十多年了竟然没有人向我说起，就此遗忘
所以我的前三年没白活，但是矫正左撇子 不知道是活对了还是活错了就是了
此外，一个启发就是 你需要寻找一些特别的聊天契机，才能发觉你刚到地球服务器前3年的事儿
或者你更喜欢看文笔大师LLM版:
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 啊天)
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然后今天得知了 小时候我竟然是左撇子 学筷子被很难的矫正过来了，当时还发生很多闹剧
我惊讶于发生于我自己身上事情 自己会毫不知情，但是家人对当时场景记得特别深刻，如果今天不开启这个聊天话题，二十多年了竟然没有人向我说起，就此遗忘
所以我的前三年没白活，但是矫正左撇子 不知道是活对了还是活错了就是了
此外，一个启发就是 你需要寻找一些特别的聊天契机，才能发觉你刚到地球服务器前3年的事儿
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跨窗口记忆也许会毁了Gemini app。。。
自从我在app上优化自己的角色prompt后，新建对话问别的问题，gemini好像都认为那个人设是给他的 :distorted_face:
再补一张（
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自从我在app上优化自己的角色prompt后，新建对话问别的问题，gemini好像都认为那个人设是给他的 :distorted_face:
再补一张（
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claude opus4.5要发布了吗？
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编程小白对vibe coding的思考🤔：如何不让项目成为屎山
引言
目前，AI模型写个中小项目不在话下。越来越强的AI让vibe coding成为现实，一句需求就能写个大项目。但实际上，vibe coding从前期的快速迭代，到后期很容易变成不可名状的屎山。本文通过对两个核心问题总结，给出解决方案。
屎山案例
使用kiro code的spec模式
结果：
臭不可闻的大屎山
原因
1.拆分任务 不够细，特别是模块。具体来说在计划不够，tasks.md拉一大托
2.测试非真实环境，假PASS，在真人交互时一大堆bug。测试对我是黑盒
3.AI（kiro的claude 4.5s 不思考）不遵从指令
4.笨蛋AI虾季把写，文档不看，mcp不用
5.我没有动脑，没审核
启发：
完整的spec：需求-技术栈讨论-细节敲定-文件结构-架构图
按需加载的上下文，可以参考claude code的skills
使用acemcp更精准的上下文。
使用hook，subagnet或者手动将上下文狠狠注入到不思考的AI脑子里
用联网思考模型如GPT5.1 T审核文档，效果优秀。
核心问题
现在AI编码能力强，但用起来感觉拉，核心问题有两个，一是没有清晰准确的上下文 2.是没有良好的工程管理
解决问题1，可以通过“规范先行”的模式，就是先写一堆文档，然后才开始写代码。有了文档计划，AI就知道了做什么，怎么做；然后就是手操提示词，因为我注意到AI很少用MCP，所以就手动调用context7、acemcp，把相关内容，狠狠地塞到上下文里。
解决问题2，用控制论的思想。控制论的核心就是反馈，所以我整了两个重要反馈。一个是AI看的端到端测试，换句话说，就是让AI用代码，模拟一个真人的操作，把程序走一遍。我让AI不使用mock（模拟），使用完全真实的环境。相比mock或者调用函数，在我体验中，几乎可以避免bug。所以我觉得，端到端测试是必须的。
第二个反馈是AI和人之间的反馈，就是人一定要给AI及时的反馈，AI要给人能看见的反馈。这是句废话，但是很重要。人要在AI完成一个小任务检查一下，看下他写的代码、日志等。
以下展开说下，我个人摸索的编码流程。这肯定不是最好的，真正有价值的内容都分散于佬们的脑子里，希望佬们批判、指正、补充、建议，集思广益。
专有名词解释
1 acemcp：调用ACE，用来在代码库里搜索，可用自然语言查询。ACE全称Augment Context Engine，佬友评价它是Augment code的护城河
2.context7：MCP工具，用来联网搜索文档
3 spec-kit：Github官方出品的工具，核心是几个文档，用来告诉AI文档怎么写。或者叫speckit为规范驱动开发的工具包
4.TDD： 软件开发方法，核心是 写测试-写通过测试的代码-重构代码
5.宪章： 这里指一个文档，地位类似CLAUDE.md AGENTS.md
用思考模型来进行文档的编写，因为质量高
编码流程
文档编写阶段
主要是五个文档：宪章、需求、技术栈讨论（架构设计）、文件列表、任务分解
宪章
在claude code或codex等地方使用spec-kit的
我会这样
`/speckit.constitution 0.当我表达模糊，用多轮提问澄清。可质疑我的思路，考虑更优的选择 1.使用中文对话和我 2.我是初学者，解释高于我水平的内容 3.代码实现遵循TDD 4.使用mcp工具 5.当信息不足时,使用 MCP 工具获取准确信息或者问我 6.生成的测试要能够给我信息反馈 7.日志分级 8.模块可扩展、耦合度低
然后通过多次对话调整，我会让AI简化
我习惯把它复制成AGENTS.md，这样就会自动调用给codex和kiro code用
需求
使用spec-kit的
这个文档可能需要多次对话才能得到想要的。
然后我会把生成的文档发给网页思考模型，比如GPT5.1Thinking，考虑是否要要完善
让他按照kiro code中requirements.txt的格式修改
requirements.md kiro格式 (click for more details)
技术栈和文件列表
这一步骤我会和网页思考模型讨论，让AI参考之前的两个文档和网络，确定技术栈
然后确立架构，确立架构可能也需要多轮，让AI生成架构图
确认后让网页AI生成文件列表，精确到类与关键函数，例如
文件列表格式 (click for more details)
将文件列表存到文件中，让项目目录全文总是在上下文中，我是手动@
然后使用
任务分解
这一步是最重要的，人需要认真阅读，交给不同的AI反复打磨
使用
把创建的文件，交给联网的思考模型打磨，打磨后按照以下格式输出：
代码实现阶段
下面有3个方式实现代码
1.直接给出提示词
我推荐按照以下提示词给AI：
2.kiro code自动化
经过上述操作，得到了几个文档。
我把它们改名，放到.kiro文件夹下
然后点击按钮就能自动编码了
3.spec-kit命令
常见问题
1.为什么要让项目目录全文总是在上下文中？
看到文件结构，AI就能理解项目架构了，能明显减少AI乱拉md文件的倾向
2.必须用spec-kit吗？
spec-kit不是必须的，关键是清晰准确的上下文
3.我怎么手动调用acemcp?
推荐使用mcphub。用npm安装，这样能调用本机资源，相比mcp router，在我的linux系统上体验更优.
安装
启动
使用
访问http://127.0.0.1:3000 ，默认账号admin 密码admin123
在 服务器 导入后，点展开图标，点运行
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引言
目前，AI模型写个中小项目不在话下。越来越强的AI让vibe coding成为现实，一句需求就能写个大项目。但实际上，vibe coding从前期的快速迭代，到后期很容易变成不可名状的屎山。本文通过对两个核心问题总结，给出解决方案。
屎山案例
使用kiro code的spec模式
结果：
臭不可闻的大屎山
原因
1.拆分任务 不够细，特别是模块。具体来说在计划不够，tasks.md拉一大托
2.测试非真实环境，假PASS，在真人交互时一大堆bug。测试对我是黑盒
3.AI（kiro的claude 4.5s 不思考）不遵从指令
4.笨蛋AI虾季把写，文档不看，mcp不用
5.我没有动脑，没审核
启发：
完整的spec：需求-技术栈讨论-细节敲定-文件结构-架构图
按需加载的上下文，可以参考claude code的skills
使用acemcp更精准的上下文。
使用hook，subagnet或者手动将上下文狠狠注入到不思考的AI脑子里
用联网思考模型如GPT5.1 T审核文档，效果优秀。
核心问题
现在AI编码能力强，但用起来感觉拉，核心问题有两个，一是没有清晰准确的上下文 2.是没有良好的工程管理
解决问题1，可以通过“规范先行”的模式，就是先写一堆文档，然后才开始写代码。有了文档计划，AI就知道了做什么，怎么做；然后就是手操提示词，因为我注意到AI很少用MCP，所以就手动调用context7、acemcp，把相关内容，狠狠地塞到上下文里。
解决问题2，用控制论的思想。控制论的核心就是反馈，所以我整了两个重要反馈。一个是AI看的端到端测试，换句话说，就是让AI用代码，模拟一个真人的操作，把程序走一遍。我让AI不使用mock（模拟），使用完全真实的环境。相比mock或者调用函数，在我体验中，几乎可以避免bug。所以我觉得，端到端测试是必须的。
第二个反馈是AI和人之间的反馈，就是人一定要给AI及时的反馈，AI要给人能看见的反馈。这是句废话，但是很重要。人要在AI完成一个小任务检查一下，看下他写的代码、日志等。
以下展开说下，我个人摸索的编码流程。这肯定不是最好的，真正有价值的内容都分散于佬们的脑子里，希望佬们批判、指正、补充、建议，集思广益。
专有名词解释
1 acemcp：调用ACE，用来在代码库里搜索，可用自然语言查询。ACE全称Augment Context Engine，佬友评价它是Augment code的护城河
2.context7：MCP工具，用来联网搜索文档
3 spec-kit：Github官方出品的工具，核心是几个文档，用来告诉AI文档怎么写。或者叫speckit为规范驱动开发的工具包
4.TDD： 软件开发方法，核心是 写测试-写通过测试的代码-重构代码
5.宪章： 这里指一个文档，地位类似CLAUDE.md AGENTS.md
用思考模型来进行文档的编写，因为质量高
编码流程
文档编写阶段
主要是五个文档：宪章、需求、技术栈讨论（架构设计）、文件列表、任务分解
宪章
在claude code或codex等地方使用spec-kit的
/speckit.constitution，如果你有自己的AGENTS.md或者CLAUDE.md可以跳过这条我会这样
`/speckit.constitution 0.当我表达模糊，用多轮提问澄清。可质疑我的思路，考虑更优的选择 1.使用中文对话和我 2.我是初学者，解释高于我水平的内容 3.代码实现遵循TDD 4.使用mcp工具 5.当信息不足时,使用 MCP 工具获取准确信息或者问我 6.生成的测试要能够给我信息反馈 7.日志分级 8.模块可扩展、耦合度低
然后通过多次对话调整，我会让AI简化
我习惯把它复制成AGENTS.md，这样就会自动调用给codex和kiro code用
需求
使用spec-kit的
/speckit.specify生成需求文档，重点是是什么和为什么，而不是技术栈。/speckit.specify 作为用户，我希望通过bot，登陆用户账号，然后程序通过这个用户账户从telegram下载历史消息到数据库，下载后，我可以通过数据库搜索消息，包括中文消息。作为开发者，我希望希望这个项目便于维护和扩展，可以使用docker compose部署。请你补充需求，也可以问我来明确 现在先不讨论如何实现和技术栈这个文档可能需要多次对话才能得到想要的。
然后我会把生成的文档发给网页思考模型，比如GPT5.1Thinking，考虑是否要要完善
让他按照kiro code中requirements.txt的格式修改
requirements.md kiro格式 (click for more details)
技术栈和文件列表
这一步骤我会和网页思考模型讨论，让AI参考之前的两个文档和网络，确定技术栈
然后确立架构，确立架构可能也需要多轮，让AI生成架构图
确认后让网页AI生成文件列表，精确到类与关键函数，例如
文件列表格式 (click for more details)
将文件列表存到文件中，让项目目录全文总是在上下文中，我是手动@
然后使用
/speckit.plan + 提示词 命令任务分解
这一步是最重要的，人需要认真阅读，交给不同的AI反复打磨
使用
/speckit.tasks 从实施计划中创建可执行的任务列表把创建的文件，交给联网的思考模型打磨，打磨后按照以下格式输出：
- [ ] Task 14 - E2E 场景：下载指令交互（tests/e2e_scenarios/test_02_download_flow.py）
**目标**
在真实 Telegram 环境中验证：
- Bot 能够响应 `/download` 命令并列出当前真实的对话列表
- Bot 能够处理 Inline Button 的点击事件（CallbackQuery）
- 用户选择对话后，Bot 能正确反馈并触发下载流程
**文件范围**
- `tests/e2e_scenarios/test_02_download_flow.py`
- `tests/conftest.py`（如有需新增针对下载流程的 fixture）
**TDD 步骤**
1. 在 `tests/e2e_scenarios/test_02_download_flow.py` 中编写测试：
- 前提：`.env` 配置完成，且测试账号中至少存在 1 个活跃对话。
- 测试步骤：
- 启动 Bot（后台运行）。
- 使用 UserBot 向 Bot 发送 `/download`。
- 等待并验证 Bot 回复了一条包含 Inline Buttons（对话列表）的消息。
- UserBot 模拟点击第一个对话的按钮（触发 Callback）。
- 等待并验证 Bot 编辑消息或发送新消息，提示“开始下载”或“任务已创建”。
2. 运行测试（预期失败，如果没有实现完整逻辑）。
3. 调整 `app/bot/handlers/download.py` 中的逻辑，确保真实环境下的 `iter_dialogs` 调用和 Callback 处理与测试预期一致，直到测试通过。
**需要参考的文档**
- Telethon `Message.click()` 文档（用于 UserBot 模拟点击）：
- `https://docs.telethon.dev/en/stable/modules/custom.html#telethon.tl.custom.message.Message.click`
**可复用函数 / 模块**
- `HistoryDownloader`（真实调用）
- 之前实现的 `test_01_connectivity.py` 中的 Bot 启动逻辑
---
代码实现阶段
下面有3个方式实现代码
1.直接给出提示词
我推荐按照以下提示词给AI：
完成Task 14
[这里贴上上个代码块里的完整内容]
参考：
[这里贴出文件目录列表]
[可选，这里贴上acemcp搜索到的内容]
[可选，context7搜索到的内容]
2.kiro code自动化
经过上述操作，得到了几个文档。
我把它们改名，放到.kiro文件夹下
然后点击按钮就能自动编码了
3.spec-kit命令
/speckit.implement常见问题
1.为什么要让项目目录全文总是在上下文中？
看到文件结构，AI就能理解项目架构了，能明显减少AI乱拉md文件的倾向
2.必须用spec-kit吗？
spec-kit不是必须的，关键是清晰准确的上下文
3.我怎么手动调用acemcp?
推荐使用mcphub。用npm安装，这样能调用本机资源，相比mcp router，在我的linux系统上体验更优.
安装
npm install -g @samanhappy/mcphub启动
mcphub使用
访问http://127.0.0.1:3000 ，默认账号admin 密码admin123
在 服务器 导入后，点展开图标，点运行
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大香蕉如何在cherry studio使用呀
这两个应用我都不能使用，不过我在apifox是能成功调用的，这个是为什么呢
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via LINUX DO - 最新话题 (author: bohe)
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这两个应用我都不能使用，不过我在apifox是能成功调用的，这个是为什么呢
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试了试大香蕉的一致性
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via LINUX DO - 最新话题 (author: robot Make)
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Claude Opus 4.5好像要来了。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 小周)
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谷歌牛逼啊！
Dynamic view 有点东西，简单的提示词细节也拉满
Gemini
Gemini - 直接体验 Google AI 黑科技
此对话是使用 Gemini 创建的
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via LINUX DO - 最新话题 (author: cotagxrdhy)
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Dynamic view 有点东西，简单的提示词细节也拉满
Gemini
Gemini - 直接体验 Google AI 黑科技
此对话是使用 Gemini 创建的
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via LINUX DO - 最新话题 (author: cotagxrdhy)
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佬友你有没有豁然开朗的瞬间
佬友们，你们有豁然开朗的时候吗？我平时本来浑浑噩噩的，但是今天不知道怎么豁然开朗，感觉自己变了个样，思考的问题也比以前多。今天对我来说也是平凡的一天，我嘴上没说，但是心里面突然给了点自己勇气。不知道佬友们有没有这种时候…
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Addict)
佬友们，你们有豁然开朗的时候吗？我平时本来浑浑噩噩的，但是今天不知道怎么豁然开朗，感觉自己变了个样，思考的问题也比以前多。今天对我来说也是平凡的一天，我嘴上没说，但是心里面突然给了点自己勇气。不知道佬友们有没有这种时候…
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教育邮箱是不是可以免费使用gemini 3 pro
咸鱼买pikpak一日会员登入发现可以直接使用gemini 3pro
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via LINUX DO - 最新话题 (author: a-i-r)
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咸鱼买pikpak一日会员登入发现可以直接使用gemini 3pro
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cherry studio如何定时轮询？
我想要每半小时就问他一个问题，但是我又要想要它的提示词也就是智能体，如何才可以做到呢？或者只能claude code？有没有佬有什么方案
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via LINUX DO - 最新话题 (author: nomind)
我想要每半小时就问他一个问题，但是我又要想要它的提示词也就是智能体，如何才可以做到呢？或者只能claude code？有没有佬有什么方案
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婴儿加湿器推荐
咨询下各位佬友吗，家里有 6 个月的小宝宝，现在有暖气了，有推荐的加湿器没
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via LINUX DO - 最新话题 (author: YuanZe)
咨询下各位佬友吗，家里有 6 个月的小宝宝，现在有暖气了，有推荐的加湿器没
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这是ai studio build的系统提示词吗？
和这个不一样：手动复刻AI Studio Build，充分发挥满血Gemini 1M上下文+强大的编码能力，并在本地进行使用，体验超越各种ai辅助编码程序😋
正常build中，突然冒出来这一大段。并且能填空出来。
file-未命名
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via LINUX DO - 最新话题 (author: user2500)
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和这个不一样：手动复刻AI Studio Build，充分发挥满血Gemini 1M上下文+强大的编码能力，并在本地进行使用，体验超越各种ai辅助编码程序😋
正常build中，突然冒出来这一大段。并且能填空出来。
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看社区有分享免费听歌的，搞了个自己比较喜欢的样式的。
在线体验：点击进入
可以试试歌词卡片和时光电台 😁github.com
GitHub - pandax-i/CYBERSONIC: 一个基于 Web 技术的现代化、极简风格在线音乐播放器。采用赛博朋克 (Cyberpunk)...
一个基于 Web 技术的现代化、极简风格在线音乐播放器。采用赛博朋克 (Cyberpunk) 视觉设计，支持多端响应式布局，集成了全网音乐搜索、歌词海报生成及 PWA 离线安装能力。
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可以试试歌词卡片和时光电台 😁github.com
GitHub - pandax-i/CYBERSONIC: 一个基于 Web 技术的现代化、极简风格在线音乐播放器。采用赛博朋克 (Cyberpunk)...
一个基于 Web 技术的现代化、极简风格在线音乐播放器。采用赛博朋克 (Cyberpunk) 视觉设计，支持多端响应式布局，集成了全网音乐搜索、歌词海报生成及 PWA 离线安装能力。
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【水】【小破站维护日常】和AI探讨了下抽卡期望的实现
从【水】【小破站维护日常】又用AI搓了一个小玩具，托管到新子域名去了继续讨论：
米忽悠的三件套抽卡的黑盒机制有不少，其中我个人认为最复杂的是原神的「捕获明光」
官方的描述写的很简略：
问题是，捕获明光有一个强保底（究极大保底）
考虑一个极端情况，一玩家特别非，如果这位玩家需要从零开始，获取四个UP，那么这位玩家在有捕获明光的前提下，需要的抽数不会超过 180 * 3+90=630，而不是使用综合概率计算可能出现的 180 * 4 = 720
直接把这个强保底加进去行不通，因为这个强保底（应该）是包含在55.000%的综合概率的
但是不加吧又不是，如果不加，那么在模拟获取数量很多的情况下，大概率会有一些误差
最后，我决定去他的误差（）这又不是造原子弹（），直接用55％加究极大保底的计算策略，反正抽卡本来就是一个概率，在大数量的情况下误差个几十抽不要紧（不是）
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 弦塔_)
从【水】【小破站维护日常】又用AI搓了一个小玩具，托管到新子域名去了继续讨论：
米忽悠的三件套抽卡的黑盒机制有不少，其中我个人认为最复杂的是原神的「捕获明光」
官方的描述写的很简略：
当祈愿获取到5星角色时，有50.000%的基础概率（即不含触发「捕获明光」的情况）为本期5星UP角色。看起来，既然已经给了综合概率，那么把原来的50/50改成55/45就行了
如果本次祈愿获取的5星角色非本期5星UP角色，下次祈愿获取的5星角色必定为本期5星UP角色。
若并非必定获取本期5星UP的情况，当祈愿获取到5星角色时则有可能触发「捕获明光」机制；如果触发「捕获明光」，则本次祈愿结果为获取本期5星UP角色。
触发「捕获明光」的基础概率为0.018%。在包含触发「捕获明光」的情况下，祈愿获取5星角色时，有55.000%的综合概率为本期5星UP角色
问题是，捕获明光有一个强保底（究极大保底）
考虑一个极端情况，一玩家特别非，如果这位玩家需要从零开始，获取四个UP，那么这位玩家在有捕获明光的前提下，需要的抽数不会超过 180 * 3+90=630，而不是使用综合概率计算可能出现的 180 * 4 = 720
直接把这个强保底加进去行不通，因为这个强保底（应该）是包含在55.000%的综合概率的
但是不加吧又不是，如果不加，那么在模拟获取数量很多的情况下，大概率会有一些误差
最后，我决定去他的误差（）这又不是造原子弹（），直接用55％加究极大保底的计算策略，反正抽卡本来就是一个概率，在大数量的情况下误差个几十抽不要紧（不是）
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火山的免费token升级真的够用吗？
刚看到有人说可以升级到500wtoken，我进去看了好像要升级企业用户，but看图
我不知道文字消耗啊，如果有人知道可以告诉我下，反正我感觉按照这个参数，一次生成10秒视频你就得砸锅卖铁了
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via LINUX DO - 最新话题 (author: naive)
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刚看到有人说可以升级到500wtoken，我进去看了好像要升级企业用户，but看图
我不知道文字消耗啊，如果有人知道可以告诉我下，反正我感觉按照这个参数，一次生成10秒视频你就得砸锅卖铁了
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via LINUX DO - 最新话题 (author: naive)
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我让gemini3pro帮我写沙漏模拟器，给我写了个啥玩意这是。不如claude。
提示词：# 物理精确沙漏模拟程序开发需求
🎯 核心目标
开发一个物理精确的沙漏模拟程序，能够在用户设定的时间内精确完成沙子流动，实现准确的计时功能。
📋️ 基本功能规格
1. 用户交互
● 输入方式：命令行或简单GUI输入倒计时时间（秒）
● 时间控制：程序根据输入时间自动计算并控制沙子流速
● 完成精度：沙子必须在指定时间内精确流完
2. 初始状态配置
● 沙漏上部容器初始填充4/5容量的沙子
● 根据设定时间自动计算颈部通道宽度
● 示例：1200粒沙子，10分钟 → 每秒2粒；8分钟 → 每秒2.5粒
🔬 物理模拟技术要求
1. 沙子流动物理
● 重力驱动：遵循标准重力加速度9.81 m/s²
● 流体力学：使用托里切利定律 Q = Cd × A × √(2gh) 计算流量
● 流速变化：模拟真实流速变化（开始快 → 结束慢）
● 阻力效应：考虑空气阻力和沙子颗粒间摩擦
2. 沙子堆积行为
● 安息角特性：下部沙堆形成30-35度自然圆锥形
● 随机微运动：模拟真实沙子的不稳定特性
● 表面效果：实现适当的纹理和阴影视觉效果
3. 碰撞物理
● 粒子碰撞：下落的沙子与堆积沙子发生弹性碰撞
● 动量守恒：使用冲量-动量定理
● 坡面滑动：碰撞后沙子沿坡面滑动到稳定位置
● 摩擦效应：考虑静摩擦和动摩擦系数
🎨 可视化要求
1. 渲染技术
● 实时动画：使用适合的Python库（Matplotlib/Pygame/PyBullet）
● 粒子系统：至少数百个粒子保证视觉效果
● 帧率要求：60FPS流畅动画
2. 视觉区分
● 颜色编码： ● 上部静止沙子：金色 ● 流出中的沙子：黄色 ● 下落中的沙子：红色 ● 下部静止沙子：橙色
● 容器轮廓：清晰显示上下锥形容器和颈部连接
● 实时信息：显示剩余时间、粒子统计等
⚙️ 技术实现要点
1. 核心算法
● 离散元素法(DEM)：用于颗粒物质模拟
● 碰撞检测系统：高效的粒子间相互作用处理
● 流量控制算法：基于时间的智能颈部宽度计算
2. 性能优化
● 粒子数量：1200个沙粒
● 碰撞优化：只检测运动粒子的高效算法
● 内存管理：优化的粒子数据存储
3. 参数可调性
● 沙子粘度、颗粒大小、安息角等物理参数
● 重力系数、摩擦系数等模拟参数
● 可视化参数和性能设置
🖥️ 平台要求
● 操作系统：macOS完美兼容
● 运行环境：标准Python环境
● 依赖库：跨平台兼容的Python库
📝 代码质量要求
● 详细注释：特别是物理模拟算法部分
● 模块化设计：便于后续维护和扩展
● 错误处理：健壮的用户输入验证
提示词：# 物理精确沙漏模拟程序开发需求
🎯 核心目标
开发一个物理精确的沙漏模拟程序，能够在用户设定的时间内精确完成沙子流动，实现准确的计时功能。
📋️ 基本功能规格
1. 用户交互
● 输入方式：命令行或简单GUI输入倒计时时间（秒）
● 时间控制：程序根据输入时间自动计算并控制沙子流速
● 完成精度：沙子必须在指定时间内精确流完
2. 初始状态配置
● 沙漏上部容器初始填充4/5容量的沙子
● 根据设定时间自动计算颈部通道宽度
● 示例：1200粒沙子，10分钟 → 每秒2粒；8分钟 → 每秒2.5粒
🔬 物理模拟技术要求
1. 沙子流动物理
● 重力驱动：遵循标准重力加速度9.81 m/s²
● 流体力学：使用托里切利定律 Q = Cd × A × √(2gh) 计算流量
● 流速变化：模拟真实流速变化（开始快 → 结束慢）
● 阻力效应：考虑空气阻力和沙子颗粒间摩擦
2. 沙子堆积行为
● 安息角特性：下部沙堆形成30-35度自然圆锥形
● 随机微运动：模拟真实沙子的不稳定特性
● 表面效果：实现适当的纹理和阴影视觉效果
3. 碰撞物理
● 粒子碰撞：下落的沙子与堆积沙子发生弹性碰撞
● 动量守恒：使用冲量-动量定理
● 坡面滑动：碰撞后沙子沿坡面滑动到稳定位置
● 摩擦效应：考虑静摩擦和动摩擦系数
🎨 可视化要求
1. 渲染技术
● 实时动画：使用适合的Python库（Matplotlib/Pygame/PyBullet）
● 粒子系统：至少数百个粒子保证视觉效果
● 帧率要求：60FPS流畅动画
2. 视觉区分
● 颜色编码： ● 上部静止沙子：金色 ● 流出中的沙子：黄色 ● 下落中的沙子：红色 ● 下部静止沙子：橙色
● 容器轮廓：清晰显示上下锥形容器和颈部连接
● 实时信息：显示剩余时间、粒子统计等
⚙️ 技术实现要点
1. 核心算法
● 离散元素法(DEM)：用于颗粒物质模拟
● 碰撞检测系统：高效的粒子间相互作用处理
● 流量控制算法：基于时间的智能颈部宽度计算
2. 性能优化
● 粒子数量：1200个沙粒
● 碰撞优化：只检测运动粒子的高效算法
● 内存管理：优化的粒子数据存储
3. 参数可调性
● 沙子粘度、颗粒大小、安息角等物理参数
● 重力系数、摩擦系数等模拟参数
● 可视化参数和性能设置
🖥️ 平台要求
● 操作系统：macOS完美兼容
● 运行环境：标准Python环境
● 依赖库：跨平台兼容的Python库
📝 代码质量要求
● 详细注释：特别是物理模拟算法部分
● 模块化设计：便于后续维护和扩展
● 错误处理：健壮的用户输入验证
linux.do
我让gemini3pro帮我写沙漏模拟器，给我写了个啥玩意这是。不如claude。 提示词：# 物理精确沙漏模拟程序开发需求 🎯 核心目标 开发一个物理精确的沙漏模拟程序，能够在用户设定的时间内精确完成沙子流动，实现准确的计时功能。 📋️ 基本功能规格 1. 用户交互 ● 输入方式：命令行或简单GUI输入倒计时时间（秒） ● 时间控制：程序根据输入时间自动计算并控制沙子流速 ● 完成精度：沙子必须在指定时间内精确流完 2. 初始状态配置 ● 沙漏上部容器初始填充4/5容量的沙子 ● 根据设定时间自动计算颈部通道宽度…
● 性能监控：实时性能指标显示
🔍️ 验证标准
● 计时精度：实际完成时间与设定时间误差小于1%
● 物理真实性：沙子流动和堆积符合真实物理行为
● 视觉流畅性：60FPS稳定动画表现
● 用户体验：直观的交互和实时反馈
💡 重点强调
核心要求是物理准确性而非简单动画效果，所有模拟必须基于科学原理：
● 流体力学公式
● 颗粒物质物理
● 碰撞动力学
● 材料特性模拟
请基于以上要求提供完整的Python实现方案，确保在macOS上完美运行并满足所有物理模拟精度要求。
是我提示词不行吗？
最后的这两个是claude生成的。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 二爷)
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🔍️ 验证标准
● 计时精度：实际完成时间与设定时间误差小于1%
● 物理真实性：沙子流动和堆积符合真实物理行为
● 视觉流畅性：60FPS稳定动画表现
● 用户体验：直观的交互和实时反馈
💡 重点强调
核心要求是物理准确性而非简单动画效果，所有模拟必须基于科学原理：
● 流体力学公式
● 颗粒物质物理
● 碰撞动力学
● 材料特性模拟
请基于以上要求提供完整的Python实现方案，确保在macOS上完美运行并满足所有物理模拟精度要求。
是我提示词不行吗？
最后的这两个是claude生成的。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 二爷)
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想问一下各位佬友，如何提升自己的情商，说的更直白一点就是如何让自己变得更圆滑一点，懂人情世故，待人接物方面成熟一点，为人处事更加老练一点
1.感觉现在在和人聊天交流的时候不是很会接话，只能单方面听着，不知道该说些什么，只能偶尔说上一两句，大部分也是跟着附和对方的观点
(这个自己其实也知道一点，自己脑子里面没有什么东西，不能输出表达自己的观点)
2.对于一些事感觉自己不是很会处理，不会灵活变通，等遇见事情的时候不知道该从哪里入手去解决，现在自己遇见事情了，大概率会先上网搜一下类似的情况，然后再结合自身情况看看怎么处理，如果是需要当时就要做出决定的事情，大概率无法立刻给出答案
3.遇见自己之前完全没有遇见过的场景，大脑直接宕机了，就给人感觉很傻很呆的样子，我也不知道为啥会这样，话都不知道该说啥，这种情况不知道该怎么解决
最后想说的就是还是希望自己能够对待他人都很真诚，不要变成自己讨厌的样子，不要为了功利性的改变自己，自己只是想着对待一些人和事能够更加轻松从容的去应对，去处理，去解决，最后让大家都很舒服，你好我好大家都好，实现双赢。
希望各位佬友能结合自己的经历，分享一些自己的心得体会，指点一下，万分感谢🙏
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via LINUX DO - 最新话题 (author: TomJerry)
1.感觉现在在和人聊天交流的时候不是很会接话，只能单方面听着，不知道该说些什么，只能偶尔说上一两句，大部分也是跟着附和对方的观点
(这个自己其实也知道一点，自己脑子里面没有什么东西，不能输出表达自己的观点)
2.对于一些事感觉自己不是很会处理，不会灵活变通，等遇见事情的时候不知道该从哪里入手去解决，现在自己遇见事情了，大概率会先上网搜一下类似的情况，然后再结合自身情况看看怎么处理，如果是需要当时就要做出决定的事情，大概率无法立刻给出答案
3.遇见自己之前完全没有遇见过的场景，大脑直接宕机了，就给人感觉很傻很呆的样子，我也不知道为啥会这样，话都不知道该说啥，这种情况不知道该怎么解决
最后想说的就是还是希望自己能够对待他人都很真诚，不要变成自己讨厌的样子，不要为了功利性的改变自己，自己只是想着对待一些人和事能够更加轻松从容的去应对，去处理，去解决，最后让大家都很舒服，你好我好大家都好，实现双赢。
希望各位佬友能结合自己的经历，分享一些自己的心得体会，指点一下，万分感谢🙏
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via LINUX DO - 最新话题 (author: TomJerry)
一个可能导致 Antigravity 无法跳出浏览器登录的原因
解决方案的来源是 Reddit 上面的一篇帖子：
https://www.reddit.com/r/google/comments/1p0ja3q/antigravity_setting_up_your_account_stuck/?utm_source=share&utm_medium=web3x&utm_name=web3xcss&utm_term=1&utm_content=share_button
遇到的类似的问题：
也就是，在这个页面，点击按钮之后无法弹出浏览器登录：
根据 ibaysandro 的方法，打开事件查看器，确保当前没有新的消息后尝试点击登录按钮
然后事件更新了第一条，如同 ibaysandro 说的，出现了和 WSA 相关的报错
卸载 WSA 之后，顺利弹出并且可以登录了：
好像除了卸载 WSA 并没有好的办法……
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Geste Lunaire)
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解决方案的来源是 Reddit 上面的一篇帖子：
https://www.reddit.com/r/google/comments/1p0ja3q/antigravity_setting_up_your_account_stuck/?utm_source=share&utm_medium=web3x&utm_name=web3xcss&utm_term=1&utm_content=share_button
遇到的类似的问题：
也就是，在这个页面，点击按钮之后无法弹出浏览器登录：
根据 ibaysandro 的方法，打开事件查看器，确保当前没有新的消息后尝试点击登录按钮
然后事件更新了第一条，如同 ibaysandro 说的，出现了和 WSA 相关的报错
卸载 WSA 之后，顺利弹出并且可以登录了：
好像除了卸载 WSA 并没有好的办法……
再次感谢 ibaysandro 佬 😭1 post - 1 participant
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Geste Lunaire)
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这种表格ocr有没有比较好的方案？
我试了deepseek ocr，正确率60%。
但是这玩意识别错了一个，就会对问答结果影响很大啊。大家有什么经验吗？
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 司令九流)
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我试了deepseek ocr，正确率60%。
但是这玩意识别错了一个，就会对问答结果影响很大啊。大家有什么经验吗？
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