- #每天一个知识点# 对 qoder 刮目相看,他的识图生图综合能力,体感已经第一梯队了,甚至比 Codex 要强,速度也很快。0 赞 · 4 评论
- 最近在想一个问题:
独立开发者在开始做一个产品之前,到底怎么判断这个想法值不值得继续?
我自己经常遇到的情况是:
一个想法刚冒出来的时候,好像挺有用;但真要开始做,又会不确定——到底是真需求,还是只是我自己觉得需要?有没有人已经做过?别人现在是怎么解决的?如果先不写代码,能不能用更低成本的方式验证一下?
所以我整理了几张「机会判断卡片」,不是项目推荐,也不是说哪个一定能做,只是把一个方向拆成几块看:
需求为什么可能存在、现在有什么替代方案、这个方向可能哪里不成立、以及最小的验证动作是什么。
想听听大家的真实感受:这种东西对独立开发者有没有用?哪条最虚也可以直接说。
文档在这里:
【ecn4pfr7oq1u.feishu.cn】
1 赞 · 0 评论 - 会用 AI coding 工具的人,第一步不是写 prompt。
很多高手会先做一件事:把项目里的隐性规则翻出来。
同样的指令说了三次,就沉淀成项目规则;
哪些文件不能碰,写清楚;
当前任务只改相关文件,不许顺手重构;
测试命令、部署禁区、失败方案,都提前留给 AI 看。
这件事也没那么神,本质都是一件事:
把人脑里默认知道的项目边界,变成 AI 也能读懂的规则。
这其实很像带新人。
新人不是不会写代码,而是不知道:
哪些地方不能动,
哪些改动必须跑测试,
哪些历史坑不能再踩,
哪些“顺手优化”其实会炸。
AI coding 工具也是一样。
它可以写得很快,但如果不知道项目边界,就很容易把修问题变成打补丁,把小改动变成顺手重构。
分水岭,可能不是谁更会写 prompt。
而是有人能把团队的工程判断、项目边界、踩坑记录,沉淀成一套 AI 真的能照着走的系统。
否则规则文件再厚,也只是另一份没人认真遵守的 README。1 赞 · 0 评论
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