我起了个项目，代码已经写了可能几万行了， 现在让它补写项目愿景、开发规范、和下一步计划
特意使用了 5.6-sol Ultra 模式，
结果后它给我写了一坨，像是免责声明的东西，罗列了各种列表……我看了几段，感觉头皮发麻。
我重新修改了一下提示，让它不必巨细无遗，只说纲要、具有指导性的就行……
然后它又生成了风格还是一样的东西，几乎没变，然后我发彪了，让他在我之前手动写的版上改：
我靠，这是把我前面认为不合格，重做的那版又恢复了？？？真是浪费我 token!!!
你写的这个，是给人看的吗？我一看就头疼。。能说人话？，你要是给人介绍这个项目，会这样来说？？？？
撤销吧，在原版的基础框架上修订！
这个对话继续进行，但发现有些我觉得不说也可以对齐，不会有问题的，它偏偏就不往我想要的方向去，硬要我明确指出，感觉对话很费劲，，
我很快放弃了这个对话，开了个新的，和它说话的声音也变小了。。。
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default996 1 day ago
可能已经有上下文污染了，这时候的 ai 超级倔强，简直气死人。这时候你可以问它为什么要坚持做 xxx ，它就会告诉你因为他读取到 xxx ，所以 xxx
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version 1 day ago  1
不要在一个会话下切换模型..容易出问题..就是会丢上下文.包括你项目的 agents.md
不知道服务什么时候清空缓存 kv...所以差不多都新建对话会好些..codex 新的通知模式导致你容易用同一个来对话...日常用 极高就够了. |
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lujiaosama 1 day ago
对一个概率机发脾气没啥用。直接一开始就全局约束它少罗里吧嗦，少整那么防御性设计
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EvanClausen 1 day ago via iPhone
一直出问题直接开新的对话就好了，如果反复改不好可能是上下文脏了。
对 AI 发脾气除了浪费感情和 Token 暂时没有发现其他的好处 |
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edgeedge OP |
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yidinghe PRO 大模型之所以参数那么多，就是为了更好的模拟人类。回顾这几年的进程，最开始是模拟人的语言（记得螺丝炒肉吗），然后是模拟人的推理，到了现在，已经开始进入模拟人的情绪阶段了。不要觉得我危言耸听，参数达到万亿级别之后再继续往上堆，大模型对情绪的模拟将会更加细致。
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dnfQzjPBXtWmML 1 day ago
LLM 本质还是个续写模型，输出过的内容 LLM 就会执果索因，无条件为自己输出过的内容各种找补
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version 1 day ago
@edgeedge 日常开发是没怎么丢..切换的时候会丢.可能是 bug 吧...现在没有重置活动的...如果开发强度高 20x 只能每天开极高了...一个问题几十分钟时正常的...一个小功能开发先弄开发文档...再让他按开发文档来写目标执行完..这样基本 1 小时完成...这样几个项目同时进行..会舒服很多
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codehz 1 day ago
虽然现代 ai 都做了对用户粗鲁行为的规避对齐，但是你真的用粗鲁的语言还是会影响效果的（）
而且由于注意力机制，你打一堆!!!还不如好好说话，具体给出修改意见 |
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Bootis 1 day ago 1
真有对着 AI 哈气的程序员啊
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sir283 15h 26m ago
我都是直接换个新会话，这种东西没必要一直在一个会话里聊。
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wu67 15h 26m ago
反正我用 claude 三天两头就会遇到这种倔驴情况.
就像是那种 (明明能走直线的路, 也有路不是过河, 他偏要绕几段路再到目的地一样的) 写代码... |
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Authorization 14h 58m ago
claude workflows 挺好用。
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ainyyy 14h 27m ago
最近 gpt 就是非常犟,明确告诉他的约束,改了 3 次就是不按要求来. 问就是你说的对.然后改一堆无关紧要的东西.
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moefishtang 13h 49m ago
@Bootis 差不多的，例如对着员工哈气的领导 x
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XIAOemma 13h 15m ago
骂也需要 token
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Elliota 13h 11m ago
思考强度拉到最高 同样会提高对代码的潜在风险的敏感度 思考强度拉下来试试
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rm0gang0rf 13h 6m ago
@XIAOemma 真实~哈哈哈哈
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meteora0tkvo 12h 57m ago
它是有记忆的哈哈，即使你开一个新的对话，它也会记住上一个对话的大致内容。
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brsyrockss 11h 5m ago
你快从人类进化成哈基米了,底层代码向下迭代中
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sm1314 10h 1m ago
有论文分析过，越粗鲁准确率越高
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edgeedge OP @yidinghe 有道理，，就说 AI 要学会像人类一样推理/决策，学人类的情绪化可能也是不可缺少，，想起之前有看到过这方面文章，，进一步搜索了一下，确实有学术研究：
安东尼奥·达马西奥 ‘躯体标记假说’ https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/16197997/ |
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edgeedge OP |
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sm1314 6h 40m ago
@edgeedge https://arxiv.org/abs/2510.04950 非常粗鲁：准确率 84.8% 非常礼貌：准确率 80.8% 去年的研究了，对象是 gpt4o
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edgeedge OP @sm1314
“……与预期相反，不礼貌的提示表现始终优于礼貌的提示，准确率从非常礼貌提示的 80.8%到非常粗鲁提示的 84.8%不等。这些发现与之前的研究结果不同，之前的研究表明粗鲁会导致较差的结果，这表明新型 LLM 对语气变化的反应可能有所不同……” 笑不活……不过这篇文章貌似也没正式刊印。 |
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