ບົດຄວາມຍາວ: ເຫດຜົນທັງໝົດທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງບັນທຶກ.
- ພາສາຂອງ Prompt ເປັນຕົວກຳນົດວ່າເຈົ້າກຳລັງລົມກັບຂໍ້ມູນຝຶກຝົນຂອງຈັກກະວານຂະໜານໃດ
ເລີກແປ Prompt ເປັນພາສາອັງກິດເພື່ອປະຫຍັດ Token ໄດ້ແລ້ວ! ເປັນຫຍັງຍິ່ງແປເປັນອັງກິດ AI ຍິ່ງມັກຕອບກັບດ້ວຍຄຳວ່າ "給到" ແລະ "質量"? ບົດຄວາມນີ້ລວມງານຄົ້ນຄວ້າໂມເດວພາສາຈາກ ACL ເຂົ້າກັບປະສົບການໃຊ້ງານຈິງ ເພື່ອອະທິບາຍວ່າເປັນຫຍັງ "ຄົງສັບເຕັກນິກເປັນຕົ້ນສະບັບ + ອະທິບາຍຄວາມຕ້ອງການດ້ວຍພາສາແມ່ + ລະບຸຈຸດຍຶດພາກພື້ນໃຫ້ຊັດເຈນ" ຈຶ່ງເປັນວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການຫຼຸດຕົ້ນທຶນການແກ້ໄຂໄປມາ.
- ໃຫ້ AI ເປັນ Mentor ຂອງທ່ານ: ວິທີທົບທວນຕົນເອງດ້ວຍ /insights ຂອງ Claude Code ແລະ Computer History ຂອງ Codex
ຖ້າທ່ານໃຊ້ທັງ Claude ແລະ Codex ແລະເປີດ Computer History ໄວ້ ມີສອງເຕັກນິກນ້ອຍໆທີ່ຊ່ວຍໄດ້ຫຼາຍ: ໃຫ້ Codex ໃຊ້ Computer History ເປັນ mentor ປະເມີນຜົນງານຫຼ້າສຸດຂອງຂ້ອຍ, ແລ້ວໃຊ້ /insights ຂອງ Claude Code ສ້າງລາຍງານທົບທວນ ສະຫຼຸບຕັ້ງແຕ່ພາບໃຫຍ່ຮອດລາຍລະອຽດນ້ອຍໆ ເພື່ອໃຫ້ເຕີບໂຕຕໍ່ເນື່ອງ.
- ແນະນຳ Deckhand: ປ່ຽນ Claude Code ໃຫ້ເປັນຄອນໂຊນຄວບຄຸມ AI ພາຍນອກຂອງທ່ານ
Deckhand ແມ່ນປລັກອິນແບບ open source ສຳລັບ Claude Code ທີ່ເພີ່ມແຖບເຄື່ອງມືໄວ້ເໜືອຊ່ອງປ້ອນຂໍ້ມູນ: ສົ່ງຕໍ່ໜ້າວຽກໃຫ້ Codex, Cursor agent, agy ແບບ read-only ເພື່ອຂໍຄວາມເຫັນທີສອງ, ໃຊ້ Sub5 ສົ່ງ sub-agent ອອກໄປເຮັດວຽກແບບຂະໜານ, ພ້ອມທັງສະແດງຕົວຊີ້ວັດການນຳໃຊ້ ແລະ ປ່ຽນໂມເດວ. ບົດຄວາມນີ້ອະທິບາຍວິທີການຕິດຕັ້ງ, ການນຳໃຊ້ແຕ່ລະຟັງຊັນ, ການໄຫຼຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດທີ່ພົບ.
- ເຊົາ Fan-out ແບບບໍ່ຄິດ: ສະຖາປັດຕະຍະກຳຈັດສັນ 4 ຊັ້ນຕົວຈິງດ້ວຍ Claude Haiku 5.5
Claude Haiku 5.5 ທັງໄວ ແລະ ລາຄາຖືກ, ແຕ່ການໂຍນທຸກໜ້າວຽກໃຫ້ມັນແບບຂະໜານກັນນັ້ນ ມີແຕ່ຈະເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນຜິດພາດ, ອະຄະຕິໃນການກວດສອບ ແລະ ຄວາມສ່ຽງ Supply Chain ເພີ່ມຂຶ້ນ. ບົດຄວາມນີ້ຈະມາແຍກໂຄງສ້າງຫຼາຍຊັ້ນທີ່ໃຊ້ Fable ຕັດສິນ, Opus ຈັດສັນ, Sonnet ກັບ Haiku ລົງມືຂຽນ, CI ກວດສອບ, ແລະ Opus ກວດຮັບວຽກ, ພ້ອມທັງວິເຄາະວ່າໜ້າວຽກແບບໃດກັນແທ້ທີ່ຄຸ້ມຄ່າກັບການ Fan-out.
- ເຊົາໂຍນ SOP ໃຫ້ AI Agent ໂດຍກົງໄດ້ແລ້ວ: ໃຊ້ RFC 2119 (MUST/SHOULD/MAY) ເພື່ອຄວບຄຸມພຶດຕິກຳຂອງ Agent ຢ່າງຊັດເຈນ
ການຍັດ SOP ຂອງມະນຸດໃສ່ LLM ໂດຍກົງ ມັກເຮັດໃຫ້ Agent ເຮັດວຽກຖືກເທື່ອໜຶ່ງ ແຕ່ພັງໄປສາມເທື່ອ. ບົດຄວາມນີ້ຈະສະແດງວິທີໃຊ້ MUST, SHOULD, MAY ຕາມມາດຕະຖານ RFC 2119 ມາຂຽນ System Prompt ແລະ Agent Skill ຄືນໃໝ່ ເພື່ອກຳນົດຂອບເຂດຂໍ້ບັງຄັບເດັດຂາດ, ຄຳແນະນຳຢ່າງເຂັ້ມງວດ ແລະ ການຕັດສິນໃຈຕາມຄວາມເໝາະສົມ ພ້ອມຫຼັກການນຳໃຊ້ຕົວຈິງ 3 ຂໍ້.
- AI Agent ແທ້ຈິງແລ້ວກໍຄືທີມ Agile ທີມໜຶ່ງ: ຖອດລະຫັດ 5 ແນວຄວາມຄິດຫຼັກຜ່ານຊີວິດປະຈຳວັນຂອງ Software Engineer
ປຽບທຽບກັບຊີວິດປະຈຳວັນຂອງ Software Engineer ດ້ວຍປະໂຫຍກດຽວ ເພື່ອຖອດລະຫັດ 5 ແນວຄວາມຄິດຫຼັກຂອງ AI Agent: Prompt, Context, Harness, Loop, Graph ເຊິ່ງກົງກັບຫົວຂໍ້ Ticket, ສະພາບແວດລ້ອມການພັດທະນາລະບົບ ແລະ ມາດຕະຖານ, Loop ການທົດສອບ ແລະ Workflow diagram ຂອງ PM.
- ເຮັດໃຫ້ຄຳຕອບຂອງ AI ອ່ານງ່າຍຂຶ້ນ: ASD-STE100 ທີ່ Karpathy ແນະນຳ
Karpathy ແນະນຳໃຫ້ໃຊ້ ASD-STE100 ໃນການໃຫ້ AI ອະທິບາຍສິ່ງຕ່າງໆ ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການເຂົ້າໃຈຜິດ ແລະ ຄວາມກຳກວມ. ບົດຄວາມນີ້ພ້ອມແຈກ prompt ສະບັບພ້ອມໃຊ້ ທີ່ສາມາດເພີ່ມໃສ່ global CLAUDE.md ຫຼື AGENTS.md ໄດ້ທັນທີ.
- ໃຊ້ຫນ້າອັນບໍລິສຸດເພື່ອສ້າງ blog "dynamic + article" ຫຼາຍພາສາ
ຂ້ອຍເຮັດໃຫ້ເວັບໄຊທ໌ຂອງຂ້ອຍເປັນ "dynamic + article" blog ຫຼາຍພາສາ: ເນື້ອຫາຖືກຈັດການດ້ວຍ Markdown, ການແປພາສາແມ່ນສໍາເລັດເມື່ອການປະກາດ, ຫນ້າຄົງທີ່ຖືກສ້າງຂຶ້ນໃນລະຫວ່າງການກໍ່ສ້າງ, ແລະຕົວທ່ອງເວັບແມ່ນຮັບຜິດຊອບສໍາລັບການອ່ານແລະປ່ຽນພາສາ. ບົດຄວາມນີ້ຈະທໍາລາຍຮູບແບບເນື້ອຫາ, ທໍ່ຮ່ວມກັນ, ການຄ້າລະຫວ່າງການໂຫຼດຕາມຄວາມຕ້ອງການແລະ SEO, ແລະສິ່ງທີ່ແນ່ນອນດ້ານຫນ້າທີ່ບໍລິສຸດຈະຊ່ວຍປະຢັດ.
- ຮູບແບບອອກແບບສະຖາປັດຕະຍະກຳສຳລັບຫຼາຍ layout ແລະຫຼາຍ theme
ຈະອອກແບບ frontend ແນວໃດໃຫ້ຮອງຮັບ 100+ themes ແລະຫຼາຍ layouts ໂດຍບໍ່ໃຫ້ logic ສະເພາະຂອງລູກຄ້າໄຫຼເຂົ້າໄປໃນຄອມໂພເນັນຮ່ວມ? ບົດຄວາມນີ້ຈະອະທິບາຍການແບ່ງຊັ້ນ core / view / theme leaf, ການຕັ້ງຄ່າແບບກຳນົດປະເພດ, ການທົດສອບຄວາມຄົບຖ້ວນຂອງກຸ່ມ theme ແລະການໂຫຼດ theme CSS ຕາມຄວາມຕ້ອງການ ພ້ອມກັບຂໍ້ແລກປ່ຽນຂອງແຕ່ລະຊັ້ນ.