jybox's recent timeline updates
现在似乎能占个前排
Feb 12, 2014
jybox

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🏢  Ex LeanCloud
V2EX member #15969, joined on 2012-01-23 22:25:42 +08:00
6 S 46 B
Web 后端、容器平台、Coding Agent 开发者,关注智能合约与 GPG 等去中心化系统;独立博客作者;Apple 设备用户;皮蛋豆腐的主人。
做了个 CLI 工具用 AI 来剪辑 vlog 效果意外地还不错
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    分享创造  •  jybox  •  Apr 15  •  Lastly replied by kokojack
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    在 Obsidian 里实现类似 Notion 的 Database 体验
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    分享创造  •  jybox  •  Apr 1  •  Lastly replied by hafuhafu
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    时代变了: Vibe Coding 何必要看到代码
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    分享创造  •  jybox  •  Nov 28, 2025  •  Lastly replied by jybox
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    因为有两台电脑 我需要一个跨设备的 git stash
    git  •  jybox  •  Feb 27, 2025  •  Lastly replied by hzzhzzdogee
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    TokenSubs: 为你的独立项目接入基于 ERC20 的订阅付费
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    分享创造  •  jybox  •  Oct 17, 2024  •  Lastly replied by imlonghao
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    根据自己的使用场景为 M1 的 MBA 设计了一组性能测试
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    MacBook  •  jybox  •  Jan 11, 2021  •  Lastly replied by Jim142857
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    jybox's recent replies
    你这样主要是不方便收费呀,如果是从你的合约中转一下(同一个交易里发给商户,不托管资金),就能直接自动收手续费了。当然对用户来说主要是多了一个预授权的步骤,稍微麻烦一点。

    (我用这个思路做了一个链上订阅的收款服务 https://tokensubs.io
    10 days ago
    Replied to a topic by fallshuang 职场话题 如何出 ai 时代的软件面试题目?
    如果是从头用 AI 做一个题目,感觉很难评估 —— 每个人用 AI 的习惯都不一样,都觉得自己的是最好的,但其实很难比较。

    我有个想法是给面试者一个「运行了一半的 Session 」,面试者可以查看之前的聊天记录和 AI 写的代码,然后继续完成这个项目或解决中间的遇到的问题,这样更能考察面试者使用 AI 的能力,包括应对自己不熟悉的情况的能力。当然这个「题目」设计可能就要花一些功夫了。
    我也是那种会准备得非常充分的(尤其在出行和电子产品相关的),但我有时候就想自己准备这么多真的有必要么,很多时候比如电量这些容错空间其实非常大,没有解决不了的事情,而且也花不了几个钱。
    12 days ago
    Replied to a topic by Gomoku2024 问与答 github 新仓库你如何定义版本?
    按照 SemVer 1.0 之前( 0.x )表示可以随便改 API ,对兼容性没有承诺。

    我觉得这是一个非常好的区分点,即 1.0 是对于 API 稳定性的一个承诺,如果还会频繁地做不兼容改动就不要升到 1.0 ;反过来如果已经有大量用户依赖,实际上已经需要考虑兼容性了,那么也应该升到 1.0 而不是继续 0.x 。
    12 days ago
    Replied to a topic by Yesr00 MacBook Pro 你们的 MBP 套壳么?
    MacBook 金属材质,贴纸回头不要了直接用那种残胶去除剂可以处理得非常干净(我之前也换过贴纸,没什么问题的)
    13 days ago
    Replied to a topic by Rrrrrr 程序员 AI 现在智力的上限
    @sentinelK 智力即压缩。同样全世界的信息,模型体积越小说明智力越高。当然实际情况是模型并没有掌握同样的全世界的信息,但总归还是可以用压缩比来度量智力的。
    @galenzhao 债务是存在于人和人之间的,对于每一笔来说就是付款人和参与者之间,所以截图上我欠每个人的金额才会不一样。
    虽然网上舆论如此,但你可以自己搜一下,目前没有任何一个去泰国正常旅游的中国被绑到园区,一个都没有。
    你说的两种模式好像也没冲突呀?现在各家都是介于两者之间的混合机制。

    你说的「定时整合用户的对话数据利用大语言模型分析」现在有个时髦的说法叫「做梦」,就和人每天睡觉一样,定时整理记忆。
    做了个对比苹果芯片的网站 https://mmac.hinas.io/#chips
    我本来以为 M1 应该是很多年前的东西了,但实际上最新的 M5 的跑分也只是 M1 的 177% 而已。
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