@snpsywl

@gushu 哦，不好意思，没留意。现在迁移不了了

别 Trae 了， 我劝你 Cursor 或者 Windsurf： https://ex.noerr.eu.org/t/1122796#reply1

摸鱼

这是开会神器啊

R1 实用性比较差，但凡用来改代码，讨论系统架构，优化产品业务，思考前景，都给你聊虚的，一点都不中用。

Tidal ，车队还有一个空位，几块钱人民币一个人每月，开了几年车了。有兴趣自行调研后回复我~

现在 lovable, v0 每天的免费试用额度都够做一个原型了

@oneisall8955 现在这些真的很卷了，静态网页也不复杂。所以基本一个 prompt 就能完成了，只是完善度可能 80%左右，但你看我发的，基本够落地页用了。

反而买域名，配置域名要更多时间。。

@wuyadaxian 是就好咯。。

设计规划可以看看这个： https://www.aiprotocolshub.com
把主流的 Function Calling 、ChatML 、MCP 、ReAct 等协议的标准、教程和实现示例都汇总了一下，还有测试工具

@kneo 谁不想偷懒啊

@CottLin 看第一第二张截图呀，用来面试别人，魔法打败魔法

aiprotocolshub.com

其实不只有 MCP 一种协议，我用上面的网站都整理起来了。LCEL 比 MCP 早很多



| 协议 | 主要优势 | 主要劣势 | 最佳使用场景 | 实现复杂度 |
| :--------------- | :------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------- | :------------------------------------ | :--------- |
| Function Calling | 标准化的函数调用格式强大的参数验证与多种 API 和工具兼容 | 依赖于准确的函数描述复杂参数可能出错需要额外的错误处理 | 工具调用、API 集成、数据检索任务 | 中等 |
| ChatML | 清晰的角色定义广泛的行业支持简化多轮对话管理 | 元数据支持有限无官方标准规范多模态内容支持不完善 | 聊天机器人、客服系统、多轮对话应用 | 低 |
| MCP | 支持复杂的多智能体协作灵活的智能体通信路由可扩展性强 | 实现复杂资源消耗较高调试难度大 | 多智能体系统、协作任务、复杂问题解决 | 高 |
| ReAct | 结合推理和行动能力提高复杂任务处理能力增强对环境的适应性 | 需要精心设计的提示模板可能陷入推理循环 Token 消耗较大 | 推理密集型任务、需要环境交互的场景 | 中等 |
| LCEL | 组件化和可重用性强强大的链式调用能力丰富的内置组件 | 学习曲线较陡峭依赖 LangChain 生态灵活性有一定局限 | 数据处理管道、复杂工作流、构建 RAG 系统 | 中高 |

@andy101wong 当然支持，直接一句话，自动写面试评价了，美滋滋

@brave256 托管的，前端菩萨 vercel

既然有 500 个，考虑一下投资 hika.fyi ? 我们对个人投资者也持开放态度

我还做了 RougeLike 扫雷呢。。

挺厉害的, 能坚持做~
我坚持做过一些事情就知道这有多难

不是, 你创业还有空做副业?