不不不，我还是会花一个星期的（

公司数据放家里电脑，你们 IT/HR 不会跳起来吗（

我们 org 的测试服务器费用一个小时就不止 7 千美金了。

组策略改更新地址域名，百分之百好用。不光不能自动更新，连联网安装驱动都能干掉。要手动更新的时候把组策略关掉就能恢复。

@marcong95 升级和自动更新没关系，你的需求是更新，我们的需求是禁止自动更新，只手动更新。

要不要试试 Win10 ，快停止更新了（还是已经停止了来着

> 目前提效更多的是一些体力活，比如命名、预测相似的逻辑等
> 生成速度的我感觉很慢，深度思考更慢，几十秒到几分钟不等
我用的 cursor 的预测，性能非常好，很多时候只要改掉一个地方马上就会举一反三帮我改其他地方。
深度思考的话我现在用的 gemini 2.0 flash exp ，主要是贪免费。

昨天突发奇想要做一个识别视频里文字位置的项目，直接问 AI 怎么做，AI 告诉我 tesseract 能搞，花了一个晚上让他帮我用 Python 写了个脚本，ffmpeg 读视频转图片，喂给 tesserocr ，拿到数据处理完写入 json 。然后再让他帮我用 lua 写了个某软件的插件，读取 json 然后操作文件。

今天这脚本已经进生产了。我是一点儿也没认真读代码，具体细节实现全是 AI 写的。Python 和 lua 我都不懂，全靠写注释和伪代码然后让 AI 自己转成代码，跑起来炸了就把错误信息扔回去让 AI 自己想。

这不是说程序员的能力就不需要了。扎实的功底依然是玩转 AI 的前提要求。比如 AI 抓 ffmpeg 的 stdout ，然而 ffmpeg 的 log 都是写 stderr 的，然后就 blocking pipe 了，这种 AI 发现不了，得你自己发现了处理。剩下的那些没有技术含量但又非常花时间手写的地方才是 AI 发挥本事的地方。

对普通用户来说内核是操作系统版本的一部分，没事不乱升级系统的话内核也不会多动。

思考模型和非思考模型的区别（

@sagaxu

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一眼带毒老毛桃。

向 elon musk 学习，人家直接站在总统办公桌旁边，想怎么样就怎么样。
你又做不到站在最高领导人旁边，又要操最高领导人才能操得动的心，就很难了。

@TigerS 数学方面我就不清楚了。这种情况的话最好就是多个模型换着用。
比如现在流行让 R1 专门负责思考，做一些规划上的东西，规划完了以后切到 sonnet 根据规划的文档去写实际代码。

不记账，反正钱除了日常开销都交房贷了。

缺点：completion 要小钱钱，一个月 20 刀。
爽是真的很爽，各种无缝补完，我脑子里想的啥，打个开头，就给我自动写完了。

@TigerS Claude 质量普遍是更好的，cursor 默认就是用的 Sonnet ，唯一要担心的就是价格。
Claude 3.5 Sonnet 是 3&15/M ，对比 Gemini 2.0 Flash Exp 是完全免费，就算用正价版的 Flash 也只有 0.1&0.4/M ，价格差距是 30 倍。要是要我自己掏钱，那我选便宜点的，顶多反复多问几次。