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长期更新

缘起

虽然看过很多好文章, 但一直没找到整理的地方, 后续再找时也不方便. 最近翻 github 时看到了陶文整理的今日阅读文件, 记录每天看到的优秀文章, 贴下链接, 附一两句简单的评论, 感觉是一个不错的方案

一方面, 阅读经历本身不涉及关键隐私, 分享好文可以创造信息. 另一方面, 也可以作为外人了解我们的途径. 没有明显坏处但成本低有收益的事, 是可以做一做的.

故有此页面

历史汇总

2026-07-27

  • 对于重要/紧急四象限,区分口诀为: 重要看收益,紧急看损失.做事有规划,止损要及时

2026-07-26

  • claude提示词
    • 这个github仓库收集了每一个大模型的提示词,20万字,占百万字上下文的4%,还能接受。知乎回答中有具体分析
    • 看起来记忆系统也是通过提示词实现的,如果后续有业务需要,可以参考

    这20万字符的系统提示词里只有八分之一在讲Claude是谁
    剩下那 88%组成是这样的。

    工具的 JSONSchema 定义,53,196 字符,27.1%。
    记忆文件系统的操作规程,44,787 字符,22.8%。
    搜索加版权合规,16,660。
    代码执行环境 11,880。图片搜索 6,389。artifacts 里怎么调 Anthropic API,6,281。
    技能清单 6,550。引用格式 2,567。
    把所有因为某个工具或某个产品入口而存在的段落加起来,170,217 字符,86.7%。

2026-07-09

2026-07-07

2026-06-19

2026-06-11

2026-03-30

  • 大模型的表现(智能程度)首先由训练材料决定:训练的语料越多,表现越好,比如 Python 的语料遍地都是,大模型因此极其擅长解决 Python 问题;训练的语料越少,大模型表现就越差,简直跟智障一样,没什么用处
    • 以下语言:Brainfuck、Befunge-98、Whitespace、Unlambda 和 Shakespeare,平均答题正确率仅为3.8%,即100道题可以答对3.8道。相比之下,它们处理 Python 问题的正确率可以达到90%。
    • 来自阮一峰的博客分享
    • 原始研究地址: https://esolang-bench.vercel.app/
    • 推论: AI编程下,由于无法使用新语言能力,框架本身会迅速固化。

2026-01-19

2026-01-14

  • 蒋炎岩老师的wiki
    • 南京大学计算机学院副教授,现任南京大学计算机学院教学委员会委员,曾主持多个国家级项目和课题,四次获得软件工程/计算机系统领域 CCF-A 类国际会议的 Paper Award,还有 ACM China Rising Star Award、中国高校计算机专业教师奖励计划、南京大学 “我最喜爱的老师” 等
    • 算一个入口,虽然记上来了也不会看,但先收藏再说
  • CS自学指南
    • 「一本计算机的自学指南,也是对自己大学三年自学生涯的一个纪念」
    • 该学就学,看完给孩子看

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https://www.yaozeyuan.online/2026/01/01/what-read-today/工作相关/
作者
姚泽源
发布于
2026年1月1日
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