📣 MkBoard更新了 0.1.20 版本,优化了多个Agent操作分镜的交互:
- 图片和视频生成时也可以继续插入、复制和整理分镜
- 缺失的图片和视频提示词会在生成前自动补齐
- 正在生成的分镜避免重复提交和误删
还要做自媒体的你下载体验,享受 Codex/ Claude Code + HyperFrames 做视频的绝妙体验: https://mkboard.app
📣 MkBoard更新了 0.1.20 版本,优化了多个Agent操作分镜的交互:
还要做自媒体的你下载体验,享受 Codex/ Claude Code + HyperFrames 做视频的绝妙体验: https://mkboard.app
Working with Claude Fable 5 一直在提醒我一个老道理:地图不是领土。提示词、技能和上下文是我给 Claude 的「地图」,而真正的代码库和现实约束才是「领土」。中间的差距就是各种未知。Fable 是第一个让我觉得,工作质量主要卡在自己能不能把未知说清楚的模型。
我把未知分成四类:
最好的 agentic coder 不是提示写得最细,而是已知自己的未知比较少,并且擅长提前把它们挖出来。
我把发现未知的做法按阶段整理了一下:
实施前
最划算的阶段。可以用 Blind Spot Pass 让 Claude 直接帮我扫 unknown unknowns;或者先 brainstorm + 做 HTML 原型,把 unknown knowns 说清楚;还可以让它 interview 我,或者给它 reference 代码让它学具体实现方式。最后再让它出一份 implementation plan,重点突出最可能需要调整的部分。
实施中
不管计划多仔细,未知还是会冒出来。我会让 Claude 维护一个临时的 implementation-notes.md,把因为 edge case 做出的偏差记录下来,方便后面迭代。
实施后
做 pitches 和 explainers 方便别人快速理解;最后让 Claude 给我出一套 quiz,我必须全对才合并代码,确保自己真的懂了这次改动。
整套流程我在做 Fable 发布视频的时候完整用过一次(我自己完全不熟悉视频领域),从 transcription、Remotion 到 color grading,一步步把未知挖出来,最后才做出成品。
模型越强,你就越是瓶颈。提前花点时间把地图和领土对齐,比后期发现问题再返工划算得多。

Thariq (@trq212) on X
哈喽 👋 你有想要自言自语的时刻么?不管是散步时,通勤时,或者任何脑中有话想说的时候? 试试 Yuho,用耳机或者蓝牙麦克风,对着它随时随地记录,然后未来像播客一样回听,同时记录了你的轨迹,当时拍的照片。AI 在后台自动帮你提取人物,事件,地点,主题,所有的数据只数据你自己。来试试吧?
🔗 https://apps.apple.com/cn/app/yuho-long-voice-journal/id6759682830
Windows 桌面截图批注工具,对标 Snipaste。核心特性:智能标注工具 —— 一步生成「红框 + 箭头 + 文字标签」组合。基于 Tauri 2 + React + Konva.js。 -

GitHub - chentao4183/StepMark: Windows 桌面截图批注工具,对标 Snipaste。核心特性:智能标注工具 —— 一步生成「红框 + 箭头 + 文字标签」组合。基于 Tauri 2 + React + Konva.js。 · Vibe 作品
Deterministic PDF/DOCX parser for RAG/LLMs — Rust core with byte-identical Python/Node/WASM bindings

pdfmuse · Vibe 作品