AI提示词技巧
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盯住这3个数字，你的Cursor用量能省30%、效果反而更好
盯住这3个数字，你的Cursor用量能省30%、效果反而更好 你有没有发现，有时候给Cursor的信息越多，它反而越答不到点上？ 明明把整个文件都贴进去了，回答却开始跑偏；明明加了一堆背景说明，模型却像没看见一样，给你一个驴唇不对马嘴的方案。 我最近把这个困惑拿去研究了一周，最后发现问题出在一个大多
AI工具测评
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ChatGPT为什么有时快如闪电、有时慢如蜗牛？答案藏在一个叫MRC的协议里
ChatGPT为什么有时快如闪电、有时慢如蜗牛？答案藏在一个叫MRC的协议里 你有没有遇到过这种情况： 同样是问ChatGPT一个问题，昨天下午问"帮我写一封邮件"，0.5秒不到字就开始往外蹦；今天上午同样的操作，转圈转了快10秒，你已经去倒了杯水回来，它还在"思考"。 你第一反应可能是：是不是我的
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太空算力新棋局：Anthropic包下SpaceX Colossus 1，马斯克系地面+轨道双路径加速落地
# 太空算力新棋局：Anthropic包下SpaceX Colossus 1，马斯克系地面+轨道双路径加速落地 就在今天，Anthropic和SpaceX/xAI突然官宣合作：Anthropic将使用SpaceXAI Colossus 1数据中心的全部算力，这意味着超过300MW功率、超过22万块N
AI应用案例
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我用Claude API搭了一个AI资讯监控机器人，踩了这几个坑才跑稳 上周有人问我每天是怎么跟上AI行业节奏的。 我发了一张Telegram截图给他——密密麻麻的推送消息，每条都有标题、一句话摘要、分类标签和原文链接。他问：这是什么工具？ 我说，是我自己搭的。 他问多久搭好的。我说：搭起来只用了一
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Perplexity 自研 ROSE 推理引擎：从 API 调用者到 AI 基础设施掌控者的关键跨越
# Perplexity 自研 ROSE 推理引擎：从 API 调用者到 AI 基础设施掌控者的关键跨越 你有没有过这样的体验：用 Perplexity 搜索一个复杂的技术问题或市场分析，答案几乎瞬间弹出，不仅逻辑清晰，还附带可靠的实时引用和来源链接；而把同样的问题扔给直接调用 GPT 或 Clau
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Cursor 3.3 新功能实测：用好 context 用量统计，你的额度能多撑一个月
Cursor 3.3 新功能实测：用好 context 用量统计，你的额度能多撑一个月 你有没有遇到过这种情况： 和 Cursor 聊到一半，它突然开始说胡话——明明你前面已经说过"不要动 utils 文件夹"，它转头就给你改了；或者反复犯同一个错误，你纠正三次，第四次它又原路返回。你怀疑是模型变笨
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Cursor 3.3终于让我"看见"了自己在哪里烧token——4种任务实测报告
Cursor 3.3终于让我"看见"了自己在哪里烧token——4种任务实测报告 你有没有遇到过这种情况： 和Cursor聊着聊着，它突然开始"变笨"了。刚才还能精准补全的代码，现在给出的答案开始答非所问；明明上下文里提过的变量名，它又问了你一遍。你重启了一下，好像又好了——但你根本不知道为什么。
AI工具测评
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凌晨赶方案，ChatGPT转圈20秒——背后是1万张GPU在"堵车"
凌晨赶方案，ChatGPT转圈20秒——背后是1万张GPU在"堵车" 凌晨两点，你在赶一份明早要交的方案。 打开ChatGPT，输入问题，按下发送——然后就是那个让人抓狂的转圈动画。5秒、10秒、20秒……你开始怀疑是自己的WiFi出了问题，切换到手机热点，还是一样。 你以为这是"服务器不够用"的问
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AI超算的“隐形杀手”：OpenAI开源MRC协议，如何让10万+ GPU不再“等网”
AI超算的“隐形杀手”：OpenAI开源MRC协议，如何让10万+ GPU不再“等网” 当你花大价钱租了成百上千张H100或B200卡，兴冲冲启动一次前沿模型训练，却发现GPU利用率始终上不去，一半时间卡在网络同步上“干瞪眼”——这种经历，许多进阶开发者都不陌生。算力贵，但网络瓶颈更让人抓狂。传统高
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Cursor 3.3 终于告诉你：你的 Agent 为什么跑到一半就开始胡说八道
Cursor 3.3 终于告诉你：你的 Agent 为什么跑到一半就开始胡说八道 你有没有遇过这种情况： 一个 Agent 任务开跑，前几步干得漂漂亮亮，你心想"这次稳了"——然后到了第七八步，它开始答非所问，把已经改好的文件又改回去，或者循环调用同一个工具出不来。 你第一反应是：模型变笨了？还是
