寫東西只為了抒發,一切隨緣不為流量
有事找 @finalfantasty
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Oxide 公司使用大语言模型(LLM)的核心原则:以责任感(Responsibility)为首要价值,强调人类对 LLM 生成内容承担最终责任,LLM 只是工具,人类判断必须始终在回路中。
- 严谨性(Rigor):LLM 可辅助思考,但不能替代清晰思维
- 同理心(Empathy):需考虑读者或作者的人类感受
- 团队协作(Teamwork):避免 LLM 使用破坏团队信任
- 紧迫性(Urgency):不能为追求速度牺牲其他价值
LLM 作为阅读者/研究者:
擅长阅读理解和文档摘要,可用于轻量级研究任务。但需注意数据隐私(Data Privacy),确保上传文档不会被用于模型训练;研究结果需验证来源,不可盲目信任。
LLM 作为编辑者 vs 写作者:
作为编辑器效果良好,可在写作后期提供结构和措辞反馈;但作为写作者问题较多——生成内容陈词滥调,破坏真实性和读写之间的社会契约,Oxide 员工应尽量避免用 LLM 写作。
LLM 作为代码工具:
- 代码审查(Code Review):可辅助但不能替代人工审查
- 调试(Debugging):可作为"橡皮鸭"激发思路
- 编程(Programming):适合实验性/辅助性代码,核心系统代码需谨慎;LLM 生成代码必须经过自我审查(Self-review)后再提交同行评审
LLM 反模式(Anti-patterns):
- 禁止强制使用 LLM 的行政命令(LLM Mandates)
- 禁止将 LLM 拟人化(Anthropomorphization),因其无法承担责任
https://rfd.shared.oxide.computer/rfd/0576
- 严谨性(Rigor):LLM 可辅助思考,但不能替代清晰思维
- 同理心(Empathy):需考虑读者或作者的人类感受
- 团队协作(Teamwork):避免 LLM 使用破坏团队信任
- 紧迫性(Urgency):不能为追求速度牺牲其他价值
LLM 作为阅读者/研究者:
擅长阅读理解和文档摘要,可用于轻量级研究任务。但需注意数据隐私(Data Privacy),确保上传文档不会被用于模型训练;研究结果需验证来源,不可盲目信任。
LLM 作为编辑者 vs 写作者:
作为编辑器效果良好,可在写作后期提供结构和措辞反馈;但作为写作者问题较多——生成内容陈词滥调,破坏真实性和读写之间的社会契约,Oxide 员工应尽量避免用 LLM 写作。
LLM 作为代码工具:
- 代码审查(Code Review):可辅助但不能替代人工审查
- 调试(Debugging):可作为"橡皮鸭"激发思路
- 编程(Programming):适合实验性/辅助性代码,核心系统代码需谨慎;LLM 生成代码必须经过自我审查(Self-review)后再提交同行评审
LLM 反模式(Anti-patterns):
- 禁止强制使用 LLM 的行政命令(LLM Mandates)
- 禁止将 LLM 拟人化(Anthropomorphization),因其无法承担责任
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2025年了人们还在为 LLM 写的 demo 而疯狂 🤷♂️。昨天在 X 上大致看了下,全都是没有什么价值的噪音信息,无法通过这些 hype 了解 Gemini 3 对一个认真使用 AI 辅助编程的开发者来说有什么提升。我倒是不想夸 Anthropic, 但 Claude 每次更新的时候 SNS 上的声音似乎都更冷静一些,多数分享都与新模型在具体实践、开发工作流中的变化有关,而且总会催生出一些新的技巧,有种一群 Nerd 在一起学习探讨的氛围,我很喜欢。
https://t.me/ningxueye/677
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zxt-tzx/substack-archives-downloader
🔗 https://github.com/zxt-tzx/substack-archives-downloader
#github
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像我就没啥好总结的。能活到年底,我觉得我很屌了。
https://diygod.cc/2025/
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