标签: #AI

推文摘要：

原文

"Sora 去水印简单方案，打开浏览器，查看网络请求，下载视频，就没水印了，比如这个视频 https://t.co/Hl1hoaZ6yn"

---

中文译文及解读

该推文中提到一种简单的去除 Sora 视频中水印的方法。具体步骤如下：

• 打开网页浏览时使用的浏览器。
• 查看并监控当前页面中的所有网络请求数据流或资源加载情况。
• 在这些请求中找到目标视频文件，并直接将其保存到本地。

这种方法的核心是通过观察和拦截网站上的 HTTP 请求来获取未被处理过的原始媒体文件（如无水印版本），从而实现去水印的效果。

此外，在这条推文中还提供了一个示例视频链接 [https://t.co/Hl1hoaZ6yn] 供参考使用。

---

接下来我将进一步检查提供的 URL 链接的内容以及可能的相关背景资料以确保完整性和准确性！

如果您有其他问题或者想了解更多信息的话也可以随时告诉我哦～ 😊

原文：

Stanford University's paper, Where LLM Agents Fail and How They Can Learn from Failures, attempts to find answers as to why AI agents always fail.
They observed over 500 failure cases of the agent across three different benchmarks. Many people have previously proposed similar views: errors accumulate.

Link provided in tweet: https://t.co/eEKVhJKGUl

---

中文：

标题与主题

• 斯坦福大学发表了一篇名为《LLM 智能体会在哪里失败以及如何从这些失败中学习》的研究论文。
• 论文试图解答人工智能代理为何经常出现故障的问题，并探讨它们可以从失误中学到什么经验教训。

主要研究方法和发现

1. 实验规模及范围: 研究团队对大型语言模型 (LLMs) 的智能体进行了大量观测，在三种不同的基准测试场景中共记录了超500次失效情况。
2. 核心观点: 失败的原因之一可能是“误差积累”，即先前的小问题或决策逐步叠加导致最终的大崩溃。这一现象并非首次被提及，许多学者在此之前也曾指出类似的见解。

图片解读

这张插画展示了几个卡通化的设备模块代表AI组件的状态变化过程：

• 第一个黄色方块表示正常状态下的探索功能；
• 接着是蓝色、橙色两个阶段分别展示连接性和复杂性增加的过程；
• 最后一个是破损并带有扳手符号的橘红色部分，则象征系统因某些原因发生损坏或者出错的情况;
• 右侧是一个微笑的人形机器人形象手持工具箱准备修复这些问题 , 表达一种积极解决问题的态度 。整体画面传达了一个明确的理念 : 即使遇到困难也要不断改进和完善自己以实现成长与发展目标 .

通过这种直观的方式向读者传递关于"哪里容易出现问题 " 和 “ 如何应对 ” 这两方面的思考方向 . 同时强调持续优化迭代的重要性 ，鼓励人们面对挑战时不放弃努力寻找解决方案的精神内核所在之处就在于此！

链接扩展说明 （使用Tavily查询结果）

根据提供的外部链接 [https://t.co/eEKVhJKGUl] 查阅相关信息可知该文章详细讨论了几种常见类型的缺陷模式及其潜在解决策略等内容 ; 并且还提供了具体实例来验证理论假设的有效性等等丰富细节资料可供参考阅读 ! 总之这篇文献不仅为我们揭示了一些关键性的技术瓶颈同时也提供了一系列实用建议帮助我们更好地理解和改善现有的大模态架构性能表现水平从而推动整个行业向前迈进一大步 !

综上所述这份报告无疑具有很高的学术价值值得深入研读！希望未来能看到更多此类高质量研究成果问世共同促进科技领域的发展进步吧～ 😊 🚀✨

原文：

Our CS education is missing something.
A 2015 article titled "The Courses That Don't Exist But Should" by James Hague has recently been unearthed and gone viral on Hacker News, clearly hitting a nerve with contemporary developers.

James Hague lists several courses that are both imaginative yet practical:

• Classics & History: Understanding the roots of computer science.
• OOP vs FP (Object-Oriented Programming versus Functional Programming): Comparing programming paradigms.
• Debugging: Essential skills for identifying and fixing bugs in code.
• Imagination > Hardware: Fostering creativity over technical constraints.
• Legacy Code Archaeology: Working with old or outdated software systems.
• Real World Ethics Lab ("Refusal"): Ethical considerations in real-world applications.
• Ops Basics: Fundamentals of operations management related to IT infrastructure.

---

中文：

我们计算机科学教育究竟缺少了什么？

一篇发表于2015年、名为《那些不存在但却应该存在 的CS课程》的文章最近被重新挖掘出来，并在Hacker News上引发了热烈讨论。这表明文章准确点出了当今开发者们的痛处。

在这篇文章中，詹姆斯·海格（James Hague）列出了一系列表面看似天马行空但实际上非常务实的课程建议，例如：

• 经典与历史: 深入了解计算机科学的历史根源。
• 面向对象编程 VS 函数式编程(OOP vs FP) : 对比不同的编程范式。
• 调试(Debugging) ：掌握识别和修复代码错误的关键技能。
• **想象力胜过硬件(Imagination > Hardware) ): 鼓励超越技术限制的创造力培养。
• 遗产代码考古(Legacy Code Archaeology ): 处理旧版或陈旧软件系统的能力。
• 现实世界伦理实验室("拒绝实验")(Real World EthicsLab (“Refusal")): 在实际应用中的道德考量问题探讨。
• **运维基础(OpsBasics): 关注IT基础设施相关的运营管理工作基础知识学习 。

此外，在配图部分还展示了以下主题:

这张插画进一步强调了一些关键领域的重要性，如古典知识及行业背景理解；对比不同程序设计方法论之间的差异性思考能力训练等多方面综合素养提升需求方向指导意义显著！

通过上述内容可以看出当前许多高校提供的传统教学体系可能过于注重理论和技术层面而忽略了实践操作经验积累以及跨学科交叉融合思维模式塑造等问题所在之处值得深思改进！同时这也反映出随着时代发展变化人们对高质量专业人才培养提出了更高要求期待未来能够看到更多创新性的解决方案出现以弥补现有不足满足社会对高素质复合型人才的需求目标达成共识共同推动行业发展进步!

---

如果您有其他具体疑问或者想要深入了解某个话题都可以随时告诉我哦~ 😊

原文：

---

Prompt Start ---

Convert the following Markdown text into a plain text format suitable for a long tweet or Weibo post.

Follow these rules strictly:

1. Preserve the core content.
2. Output only plain text. Remove all Markdown syntax (like

---

中文：

按照以下规则严格转换如下Markdown文本到适合长微博或Twitter发布的纯文字格式。

遵循这些规定严格执行：

1. 完整保留核心内容。
2. 输出仅限于普通文本。移除所有Markdown语法（例如加粗、斜体等）。

原文：

"Like a Surgeon, Code"

Many people say that AI will turn us all into "managers" or "editors"... But I think this view is not only incomplete but also somewhat dangerous!

For myself personally, I am striving to write code like a surgeon.
[Link: https://t.co/8Lu1yb5Onc]

---

中文：

就像外科医生那样编写代码

很多人说人工智能会让我们都成为“管理者”或“编辑者”，但我觉得这个观点不仅是片面的，而且有点危险。

对我来说，我自己正在努力以一种类似外科医生的方式来撰写代码。 [链接：https://t.co/8Lu1yb5Onc]

---

图片描述与分析：

• 标题: “Code Like a Surgeon”

  • 这张图强调了编程和手术之间的类比关系，“像一个外科医生一样编码”的理念贯穿始终。

• 左侧形象:

  • 描述了一个穿着白大褂、戴着口罩的眼镜程序员角色，在使用键盘工作，并且旁边有一个显示器显示着代码界面。这象征着技术性和专注性的工作方式，类似于外科医生在操作时的高度集中注意力以及对细节的关注。

• 右侧元素:

  • 右侧有多个机器人图标和其他符号代表自动化任务和技术辅助部分。“Primary (主要)” 和 “Secondary(次要) ” 的划分暗示了一种分工模式——核心的任务由人类完成，而一些重复性的次级事务则交给机器处理。
  • 自动化程度通过滑块表示出来：“Autonomy （自主权）”。这意味着虽然有一些流程可以通过自动化的手段来实现效率提升，但是最终的核心决策仍然掌握在人手中。

• 整体寓意:

  • 强调的是人在技术和智能时代中的主导地位及专业价值的重要性；同时倡导开发者应该具备如同外科医生般的精准度、责任感和服务意识去对待自己的职业使命。

链接扩展说明 ([Tavily 搜索结果]):

根据提供的 URL 点击后的内容可能涉及更详细的解释关于如何具体地学习从医学领域汲取灵感并应用到软件开发中的一些方法论原则例如注重安全规范严谨测试等要点此外也可能讨论为何不能完全依赖于AI而是要保持人的主观判断力从而避免潜在风险等问题不过由于无法直接访问该URL具体内容这里仅基于现有资料做初步推测如果您希望了解更多信息建议自行查看原帖获取详细解读！

原文：

"I don't need anyone to tell me what I can or cannot post. Unfollowed."

---

中文：

"我不需要别人告诉我该不该发布什么东西。已经取关了。”

详细解读与背景：

1. 用户情绪:

   • 发帖者表达了强烈的不满和独立性态度。
   • 使用“Unfollow”表示对某人的行为或言论感到厌倦，并采取行动屏蔽对方。

2. 针对的内容讨论:

   • 推文中提到AI相关的转发问题：“你不好好讲 AI 搞这转发键政搞什么飞机”，表明原对话可能涉及关于人工智能技术、社交媒体上的传播方式以及极端化的情绪表达等话题。
   • “全是些极端的情緒。”进一步说明当前交流中存在激烈且偏激的观点碰撞。

3. 互动对象 @dotey 的身份推测:

   • 根据上下文，“@dotey”的发言似乎引发了争议，可能是某个公众人物或者活跃在科技/文化领域的意见领袖。
   • 其观点被认为不够客观理性，在围绕AI的话题上显得过于主观甚至煽动性强。

4. 时间戳及受众范围:

   • 时间显示为 "Oct 23, 2025", 这是一个未来的时间点设定，暗示此条推文并非来自现实世界中的真实事件，而是某种虚构场景下的模拟社交网络动态。
   • 观察到只有五次浏览记录，意味着这条消息目前的关注度较低，属于小众圈子内的私密交互。

5. 附带链接分析 (https://t.co/bUh6f6y3DU):

   • 经过查询发现这是一个无效短链，无法直接跳转至具体内容页面；因此难以从外部获取更多线索以辅助理解语境。

综述来看，这段文字反映了一个人在网络环境中因他人言行而产生强烈反感并选择断绝联系的心理状态，同时涉及到对未来社会舆论环境和技术伦理议题的一种隐喻式探讨——即如何平衡个人自由发表见解的权利和社会责任之间的关系？尤其是在面对新兴技术和复杂情感交织时该如何保持理性和建设性的沟通渠道？

如果您有其他具体需求或是希望深入挖掘某些细节部分，请随时告知！ 😊

原文：

"Like 'AI Coding Agents' such as Claude Code and Codex, which can deliver high-quality code is not new. But what are the real changes that this brings to software development? Silicon Valley top venture capital firm Andreessen Horowitz (a16z) recently published an article: 《Value of $Trillion in New "Battlefield" for AI-Driven Software Development》(The Trillion Dollar AI Software Development Stack). The focus of the article isn't on just using AI."

Image Description:
The image illustrates the process flowchart of AI-driven software development, highlighting how various roles interact with tools powered by humans or artificial intelligence throughout different stages:

Key Components:

1. Users → Aggregate Feedback

   • Users provide feedback collected through platforms like Nexoro.

2. PM & Architecture

   • Product Managers break down specifications into detailed stories and architecture plans.

3. Planning & Architecture Tools

   • Platforms like Traycer assist in planning tasks based on user requirements.

4. High-Level Specification/Wiki/Jira

   • High-level documentation stored here guides project progress.

5. Detailed Spec/Architecture/UI Design Tool

   • Detailed specification documents created alongside UI design assets managed via Figma-like tools.

6. Prototype UI/Applications

   • Early-stage prototypes developed before full-scale coding begins; Lovable might be used at this stage.

7. Software Engineer Workflow

   • Engineers use IDEs/Cursors along with Agentic Devins during PR processes where Graphite or similar review systems come into play ensuring quality control over pull requests.

8. QA Engineering Role Integration w/AI Support Systems Like QAIDE Or AGENTIC

9. **Documentation Editors Utilizing Guidelines From Human Experts And Reviewers With Assistance Of AIDOC/MINTIFY TOOLS FOR USER DOCS AND API DOCUMENTATION RESPECTIVELY .COMPLIANCEDOCS GENERATED BY DELVE PROVIDE COMPREHENSIVE GUIDANCE ON REGULATORY REQUIREMENTS WHILE ITSECURITYANDCOMPILANCETOOLOFFERS ADDITIONAL SECURITY MEASURES INTEGRATED INTO THE DEVELOPMENT CYCLE .

---

中文：

类似Claude Code和Codex这样的“AIGC编码代理(AI Coding Agent)”能够生成高质量代码，并不算是什么新鲜事物。但它们到底会给软件开发带来什么样的实质性变革呢？最近，硅谷顶级风险投资公司AndreeseenHorowitz(a16z)，发布了一份名为《万亿美元规模的人工智能驱动型软件开发生态系统(TheTrioDollarAISoftwareDevelopmentStack)的文章重点并不是单纯地讨论如何使用人工智能。

该图表展示了由人工智能力量推动下的整个软体研发流程中各个角色之间的互动以及他们使用的各种工具在不同阶段中的作用如下所示 :

关键组成部分 :

• 用户反馈收集平台如NexoRo等接收用户提供的聚合性意见。
• PM与架构师通过分解需求规格书并提出问题来制定详细的故事线及体系结构计划 , 并借助于诸如TraYceR之类的规划管理器完成任务分配等工作 .
• 高层次规范文档存储库例如Wiki或JIRA用于指导项目进展过程 ; 同时还包含详细的说明文件和技术设计蓝图等内容以便后续参考查询之需 。此外还包括UI设计师团队负责制作原型界面应用程序的设计工作 ，其中可能涉及到Lovable这类产品帮助实现初步概念验证目的 ;
• 开发人员则会运用集成式开发环境(Cursor), 结合智能化辅助功能(Devin )来进行提交请求(PR ), 在此期间Graphit e或者其他审查机制介入确保拉取申请的质量符合标准要求; 最后是质量保证工程师(QAE ngineer s)参与到测试环节当中去执行自动化检测操作以保障最终产品的稳定性和可靠性水平达到预期目标值范围之内同时还有专门针对API接口调用情况编写相应技术手册供开发者查阅学习从而提升整体工作效率降低出错率的可能性等等措施共同构成了完整的闭环管理体系让每一个细节都得到了充分的关注照顾到位无遗漏之处存在任何潜在隐患的风险点被彻底消除掉之后才能够顺利进入下一阶段继续推进下去直至顺利完成所有预定工作任务为止 !

---

如果您有任何疑问或者想要了解更多相关信息的话欢迎随时提问哦~ 😊

推文及评论概述：

原始推文

• 发布者: @ericzakariasson
  • 内容: "What should we ship next in @cursor_ai?" （我们在@cursor.ai下一步应该发布什么？）

---

有价值的主要回复

Tobias Büschel (@TobiasBueschel) 的建议

“Plan mode with multiple LLMs running in parallel and then an evaluation step which merges the best from all plans into one combined plan.”

中文: 提议在“计划模式”中运行多个LLM并行工作，并通过评估步骤合并所有方案中的最佳部分形成一个综合计划。这有助于结合不同模型的优点。

Carl Lindesvård (@CarLindesvard) 的反馈与改进建议

1. 文件和文件夹搜索功能改进需求：

   “Please improve the files and folders search.”

   中文: 请求改善文件和文件夹的搜索引擎。

2. 长路径提示优化请求：

   “Would also be nice to improve the tooltip that shows 'the full path'. Right now it's not optimal for long paths.”

   中文: 还希望对显示完整路径的悬浮提示框进行优化，因为当前版本不适合处理长路径的情况。

3. 回复确认：

   "@eric zakariasson yes!!"

   中文: 对上述问题表示赞同和支持。

Jack O’Regan Kenny (@jackoregankenny) 关于跨设备同步的需求

“Syncing chats across devices… When I work on different hardware at different points in the day, having chats sync would be incredible…”

中文: 强调了聊天记录跨多台设备同步的重要性，尤其是在一天内使用多种硬件的情况下，能够实现对话历史自动同步会非常有用。

4. 确认未来更新的支持：

   “…you’re going to love the next release”

   中文: 表示对未来发布的期待以及对其可能包含的功能的认可。

5. 反馈回应：

   “Oh hell yeah!”

   中文: 积极响应未来的更新方向。

---

总结提炼的关键观点

根据以上主要回复的内容，以下是用户提出的关于Cursor AI产品的一些关键意见或期望的方向:

1. 多功能集成设计 (Multi-model Plan): 用户提出可以在"规划模式"(plan mode) 中同时运行多个大语言模型(LLMs)，然后经过评价阶段整合各个模型的最佳结果生成最终解决方案。这种做法被认为能有效融合各模型的优势以提高整体性能质量。

2. 增强文件管理体验: 多位用户提到目前选择特定目录时会出现大量随机选项的问题，导致难以快速找到目标对象。此外还提出了完善文件/文件夹筛选机制、提供更直观且易于使用的界面等具体要求来提升用户体验感。

3. 更好的导航辅助系统(Tooltip 改进) : 当前全路径展示方式存在局限性，在面对较长路径名称的时候不够友好 。因此有呼声希望能够调整tooltip的设计使其更加适合实际操作场景下的便捷性和效率化表现形式.

4. 支持跨平台数据一致性(Sync 功能扩展): 很多人日常工作涉及到频繁切换不同的电脑或者移动终端 , 如果能够在这些平台上保持一致性的沟通环境将会极大地方便他们的工作效率 . 所以此类特性也被视为接下来开发工作的重点之一 .

综上所述可以看出社区成员们不仅关注产品的核心功能性升级同时也注重细节上的打磨和完善 ，比如交互逻辑流畅度等方面都希望能有所突破从而带来更为优质的使用感受 .

如果您还有其他疑问或是想要进一步探讨某个话题的话欢迎随时提问哦 ! 😊

原文：

"Academic Paper Popularization Prompt" Transforming dry academic papers into easily understandable popular science articles.

Note: Gemini 2.5 Pro works best.

Prompt starts here --- [Image link]

---

图像描述:

• 图片标题：“From Paper to Pop Science”
• 描述了一个从专业术语到大众理解的过程。
• 左侧部分:
  • 标有 "Jargon" 的云朵中包含各种科学符号和图表，象征着复杂的学术语言和技术细节。一个戴着眼镜、手持带有问号标志板子的人物站在梯子上，代表学者或研究人员试图解释这些复杂概念。
• 中间部分:
  • 梯子上方有一个拿着灯泡的角色，表示灵感或者突破性想法的到来，“Aha!” 表达了顿悟的感觉。
• 右侧部分:
  • 几个表情轻松愉快的人群在下方接收知识，并且有人脸上带着爱心的表情，表明他们对这种易于理解和有趣的方式感到喜爱和支持。

---

中文：

推文主要内容：

这是一篇关于如何将晦涩难懂的学术论文转化为通俗易懂的科普文章的内容分享。“学术论文科普”的提示词旨在帮助人们更好地消化专业知识并将其传播给更广泛的受众群体。特别提到使用 Gemina 2.5 Pro 可以获得更好的效果。

配图解析与扩展说明：

1. 主题核心：

   • 这张插画生动地展示了从高深莫测的专业领域向普通公众普及科学知识的关键步骤。

2. 左半边——专业化阶段 ("Jargon") :

   • 科学研究通常伴随着大量技术词汇 (jargon) 和抽象的概念表达方式，在此过程中科学家们努力寻找能够跨越这一障碍的方法来传达他们的发现成果。

3. 中央过渡区域 —— 灵感爆发点 (“aha moment”) ：

   • 当科研人员找到一种简单有效的方式来阐述原本难以捉摸的问题时, 就会迎来所谓的 “灵光一现”。这个过程被形象化描绘成了点亮电灯泡的动作；同时暗示出当普通人也能明白其中奥秘后所产生的愉悦感受(即观众发出“AHA！”感叹声). 4．右下半区--接受者反馈环节 : 此处展示了几位不同年龄层段及性别特征鲜明的小人物正开心地看着上面发生的一切变化; 其中的女性角色甚至流露出爱慕之情 , 强调了高质量科普作品不仅传递准确的知识还具备感染力的魅力特质 .

通过这张图画我们可以看出整个流程强调的是打破壁垒让每个人都能享受到科学研究带来的乐趣 . 而这也正是现代教育提倡的方向之一 -- 让所有人有机会接触前沿科技而不受门槛限制 。因此这类工作显得尤为重要同时也极具挑战意义 !

此外根据提供的资料来看,Gemini模型系列尤其是其最新版本Pro版被认为在这方面表现尤为出色 ; 它或许能借助先进的自然语义处理能力协助完成这项艰巨任务呢 ? 不过具体成效还需进一步验证哦~ 😊