分類 AI 下的文章

之前開啓了一個項目,要做游戲内部知識庫,去年用 rag/ragraph 做游戲知識庫發現出來的結果不怎樣,轉頭去做了其他的應用

後來大概分析出幾個問題

  1. raw data 其實不適合直接進入 vector database
  2. 不同應用場合需要不同配套措施
  3. 本地的 ollma 不堪負荷,使用了 cc subproc 效果就好很多,哪怕用 qwen 都比其他好

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參考文件:Claude Code Best Practices — 創建 Skills

一、權限規則設定

Claude Code 提供多層級的權限控制,避免 AI 誤操作關鍵檔案或執行危險指令。

1.1 啟動模式

# 自動核准模式(適合信任環境)
claude --enable-auto-mode

# 跳過所有權限檢查(僅限開發測試,請勿用於正式環境)
claude --dangerously-skip-permissions

說明:
--enable-auto-mode 適合本機開發或受控 CI 環境,讓 Claude Code 無需每次詢問即可自動執行操作,大幅提升效率。--dangerously-skip-permissions 則完全繞過所有安全檢查,僅建議在完全隔離的測試環境中使用,切勿在正式伺服器或有敏感資料的環境中啟用,否則可能造成不可逆的系統變更。

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你以為 AI 只是幫你寫報告、生圖片的小助手?Karen Hao 的《AI 帝國》會告訴你:醒醒,這早就不是技術問題了,這是一場權力重新分配的遊戲。

Karen Hao 是少數能把 AI 產業寫得像地緣政治分析的記者。她在《AI 帝國》裡做的事情很簡單——把那些矽谷巨頭包裝在「讓世界更美好」底下的東西,一層一層剝開。

剝開之後你會看到什麼?

資料的壟斷、算力的軍備競賽、還有一套「我來制定規則,你來遵守」的權力邏輯。

這跟歷史上的帝國擴張,本質上沒有區別。只不過以前搶的是土地和石油,現在搶的是數據和晶片。

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