分类目录归档:随笔

疑问,是更好的提问方式

疑问,是更好的提问方式

我是一个比较反感“反问”的人。

总的来说,是因为我对于反问的感观不太好,特别是反问背后所表现出的挑战(这可能源自我是一个不那么自信的人)。反问带给我的感受更多的是“不认可”、“不信任”,从而激起我的反抗。反问,拥有一定的攻击性。

而疑问,则是一个更好的选择,特别是在人多、鱼龙混杂的时候,能够更好的隐藏自己的意图,将自己保护起来。反问则会更加暴露出你的倾向,并不适合自我保护,过于锋芒毕露。

提醒自己,不要做一个总是”反问“的人。

大部分中国人没有信仰

大部分中国人没有信仰

大部分中国人是没有信仰的。

你可能会问,中国人不是也去寺庙去拜佛,也到教堂去做礼拜。为什么说中国人没有信仰呢?

维基百科中,对于信仰的定义是“人事物或概念的坚定信念或信任。”,但对于那些去寺庙拜佛、去教堂礼拜的人来说,他们可能并不坚定的认为这些“神”的存在的,他们关注的也不是自己对于“神”的信仰,而是关注神到底能为自己解决多少问题?

这也是为什么我们发现,财神庙总是香火最旺。

推荐一个最近发现的好东西 — Save To Notion

推荐一个最近发现的好东西 — Save To Notion

这个工具是我在研究别人的的 Notion 工作流时发现的,一个支持从网页中提取核心数据的 Notion Saver 插件 —— Save To Notion官网

和绝大多数 Notion Saver 类似,Save To Notion 也支持直接存储一个书签到 Notion 当中,对于平时需要大量阅读的人来说,这是一个和其他产品无法形成差异化的 Feature。

但 Save To Notion 一个非常厉害的功能,是你可以在你的保存表单中,设置从网页中提取数据,它应该是采用了 XPath 来实现这个 Feature,你可以根据自己的需求,从页面中选择数据来提取,从而可以基于 Notion 完全实现一套自己的数据库。相比于其他 Saver,多了一步解析数据的能力,而这个能力,可以帮助你节约许多的时间。

Just Use IT!

Flomo 收购幕布 – Win-Win Game

Flomo 收购幕布 – Win-Win Game

Flomo 收购了幕布,这是个我难以相信的事情。但仔细想想,其实很合理,也很有价值。

作为幕布的原持有方,字节跳动面临着业务需要收缩,战略需要聚焦的现状,养着一个幕布团队没有太大的意义,只不过是因为之前和用户的协议所迫,不得不继续维护。能过将幕布卖出去,对于字节跳动来说,是利大于弊的。且字节跳动收购产品一般是来收购团队的,而在字节跳动的产品飞书当中,已经实现了类似幕布的能力,对于字节跳动来说,幕布的历史使命已经完成,继续留着只不过是鸡肋,刚好 Flomo 要收购幕布,就可以顺利成章的将其出售出去。

而作为幕布的收购方 Flomo,则更是一个好的选择,Flomo 本身的调性和幕布十分匹配,对于 Flomo 的用户来说是利好,对于幕布的用户来说,也不算差。而对于 Flomo 团队来说,Flomo + 幕布的组合,可以让其在知识管理上进一步拓展,挺好。

一个难得的 Win-Win 的收购。当然,对于我来说还是难以想象的,毕竟,都是字节收购别人家的产品,第一次碰到从字节收购产品的。

少楠厉害!👍。

2023, 松弛

2023, 松弛

2022 年,为了保持对自己的压力,我保持了为期一年的高密度更新。回过头去看,我觉得这些更新有价值,将我思维中的碎片都展现出来了。但同样的,这些碎片过于简单和不集中,可能对于绝大多数人来说,其实很难有比较大的帮助。对于我自己来说,也只是将我的思维碎片提前拿出来,而不是在我自己的脑海里发酵一下。

在 2023 年,我对自己的定位是松弛,不再逼自己去做一些事情(即使这些事情的确很好),而是更加随性,不强求,看命,看运。

ChatGPT-FeiShu 为什么能火?

ChatGPT-FeiShu 为什么能火?

复盘 – ChatGPT-Feishu 项目 之后,我的项目也经历了一些迭代,OpenAI 也将最新的 ChatGPT 所使用的 API 版本进行了开放,对于我们开发者来说,无疑是一场狂欢。

而在这个过程中,ChatGPT-Feishu 也收获到了不少的关注,用户越来越多,在这个时候,我开始思考 Why?

一方面,是 ChatGPT 本来就很热,毕竟是一个 AI 新物种,看起来比过去的各种 NLP 产品都更有意思。再加上各种媒体的渲染, ChatGPT 成功的出圈了。

另一方面,是 ChatGPT 在注册和使用上存在限制,大部分的普通人是无法直接使用的,所以使得 ChatGPT 又有了一些神秘感。这种限制使得我们这些能够将 ChatGPT 的能力提供出来的项目得到了更多的关注。

而最后,则是 ChatGPT 和企业协作场景的契合,如果你将 ChatGPT 接入到企业的聊天工具中(如飞书、企业微信),就可以让一个企业的人用起来 ChatGPT,且可以在不损失企业上下文的场景下使用,可以达到非常好的日常使用的效果。

说起企业协作的场景契合,让我想起了多年前的 ChatOps。我前几天去看,Hubot 项目已经被 Archive 掉了,真的是时代的眼泪💧。

OpenAI 的 API 使用的三种层次

OpenAI 的 API 使用的三种层次

随着 ChatGPT 的逐步推广,我看到了大量基于 OpenAI 的产品出现,如果要将其分层,我认为可以分为三层:

Connect 层:只是在使用 OpenAI 的 API ,并没有做太多的功能提升

比如我自己做的 ChatGPT-Feishu,其实就是在这个层次,更多是将 ChatGPT 和一些现成的应用进行连接,所以差异性不大,大家大多是在技术上卷一些新的 Feature。

在我看来,这个层次的卷动是非常有限的,因为现成的应用和场景就这些,大部分时候我们能做到的也就是将 ChatGPT 和现有的生态更好的结合,但没有什么本质上的变化。

Prompt Engineering 层:预制 Prompt,帮助用户问出好问题

当我们仔细去看社交网络上的那些 ChatGPT 的用法之后,其实你会发现, 大多数人对于 ChatGPT 的用法是非常简单粗暴的 —— 问一些过去问搜索引擎的问题。ChatGPT 会给你一个看起来还不错的答案。

这个问题背后其实是大部分人是问不出一个精确、明晰、易于理解的好问题的。

而 Prompt Engineering 层的产品则可以实现对于问题的解构,将一个复杂问题拆解为一套模板 + 一些用户可以理解和输入的内容,从而降低提问的难度。

这一层的应用更多是在卷不同的场景以及对于 Prompt 的优化,以实现更加精准和优质的返回内容,从而帮助用户解决问题。

Finetune 层:对模型进行微调,以符合应用和业务的场景

OpenAI 对于模型提供了 Finetune 的能力,开发者可以准备自己的数据集,将其上传至 OpenAI,由 OpenAI 对模型进行微调,后续开发者可以使用经过微调的模型来进行自动的补全。

这个层面大家卷的就是行业领域认知和干净的数据了,就回到了 AI 经典的行业落地场景了:收集行业数据 – 清晰数据 – 训练模型 – 实际应用。只是 OpenAI 将这件事的难度给降低了。对于开发者来说,可以更加低成本完成整个流程。

如果你只是玩票,那我觉得第一层和第二层都是不错的。但如果你打算正经做个事情,那么第二层可能是必备的基础。

纪念一下我遗失的 Kindle Voyage

纪念一下我遗失的 Kindle Voyage

我又双叒叕遗失了我的 Kindle Voyage。

上一次遗失,还是我在医院住院时,找不到了我的 Voyage,于是我买了一个 Kindle Oasis 2。但后来出院时又找到了我的 voyage,Oasis 进入吃灰状态。

相比于 Paperwhite、Oasis,Voyage 算是我最喜欢的阅读器了:他的体积刚刚好,可以直接放进口袋里(这也是为什么我总是带着 Voyage,以及为什么这一次 Voyage 会丢掉)。

丢失前我还在地铁上看【巨人的工具】

Voyage 我买于刚上大学的时候,彼时 Kindle Voyage 刚出,我便直接购买了最贵的 Voyage。从 2015 ,到如今的 2023 ,Kindle Voyage 陪伴我了 8 年时间,陪伴我走过了几百本图书的风风雨雨。

感谢 Voyage !感谢你的陪伴,让我的生命从不孤单。

接下来的日子里,就要让 Kindle Oasis 来陪伴我了(以及微信读书阅读器 2 代)。

走正道,可能有点慢,但更安全

走正道,可能有点慢,但更安全

我在开发 ChatGPT-Feishu 这个项目的时候,并没有选择使用网页版的 chat.openai.com 的服务来进行 Hack。我在社区里看到大量通过 Hack 的方式,来提供了 ChatGPT 的 API 能力。

不可否认,网页版的能力是要比其通过 API 的方式提供的产品能力更强(毕竟模型更新),但对于一个成型的产品而言,稳定是远比能力更强更重要的。能力更强,我们可以通过一些技术手段来实现 — 比如通过数据库来实现多轮对话,可能功能不够强,但确是一个明确可以演进的方向。

Hack 官方未开放的 API ,虽然可以使用,但也带来了极高的维护成本。你可能需要不停的去更新和维护未开放的 API 的实现方式,与官方斗智斗勇。

作为一个 Side Project,没必要做的那么累。

如何处理 Github Action 报出的 remote: Permission to xx x denied to github-actions[bot]  问题

如何处理 Github Action 报出的 remote: Permission to xx x denied to github-actions[bot] 问题

在帮 @MikeyWei 搭建 Beyond-the-World 的网站时,他希望我能够实现 Hexo 自动的部署能力,这样作为一个写作者,他可以只关注于写作(只需要复制粘贴 Markdown)本身,不需要去处理 Hexo 本身的配置问题。所以我便借助 GitHub Action 来实现自动部署,帮助他实现想要的目标。

不过,在执行过程中遇到了一个问题,Github 提示 remote: Permission to xx x denied to github-actions[bot]

GitHub 提示

但我使用的是 Github 默认的 Secret Token ,并没有手动配置,所以并没有发现有配置权限的地方。而过去同样方式又是可以的,所以可能的问题便是 Github 提供了新的配置,导致这个 Token 默认没有权限了。

我的配置文件

仔细研究后发现, Github 的确是新增了一个配置,在项目的 Settings – Actions – General 当中,新增了一个选项 workflow permissions。你可以通过直接修改这个选项,来为你的 Flow 提供默认的读写权限。

不过,由于我不是组织的管理员,所以没办法设置,所以我选择了另外一个方式,在 Action 的 yaml 中添加了 permission 的描述,为这个 Job 新增了写权限,默认的 Token 便拥有了写权限。

延展阅读

https://docs.github.com/en/actions/security-guides/automatic-token-authentication#modifying-the-permissions-for-the-github_token

ChatGPT 与聊天软件的结合

ChatGPT 与聊天软件的结合

ChatGPT 与聊天软件的结合会是一个不错的爆点。因为机器人的出现,可以让你在不丢失上下文的同时,完成你的工作,这样的形态会帮助 ChatGPT 快速的完成拓展。

网页版的 ChatGPT 虽然更强,但终归还是可以通过 API 来体验到的,但集成在各种工作的上下文当中,可以帮助机器人达成更强的能力。

对于 ChatGPT 来说,飞书、Slack、Telegram、Discord、Teams 来说,都有一定的空间可以用来做一些事情。

值得你去进行一定的投入。

ChatGPT,为独立开发者提供了更多可能

ChatGPT,为独立开发者提供了更多可能

独立开发者很大的一个问题是能力范围有限,但有了 ChatGPT,你可以成为一个更强大的独立开发者。

自立的这条 Tweet 给了我灵感。

作为一个独立开发者,我们其实会面临很多不同场景下的需求,比如我们需要写软件的更新日志、写用户教程、做活动推广,这些对于独立开发者来说,都是需要耗费精力才能完成,有了 ChatGPT,我们(可能)可以快速获得一个80分的对应角色的人,我们可以问他们各种需要的能力,从而来提升我们做事的效率。

AI 不会让专业的人失业,但的确可能会让半吊子失去了工作。但对于 AI 的用户来说,真的是科技普惠众生了。