探索 AI 极致确定性用法：用偏移量替代子串，描述而非直接执行
rickasaurus · x · 2026-08-28
作者提出了一套在 AI 应用中追求最大确定性的开发原则：避免返回子串而是返回偏移量，减少值传递增加索引引用，让 AI 描述所需动作而非直接执行。这些原则旨在提高 AI 工作流的可控性和可复现性。
所属事件:工程实践：以最大化确定性方式使用 AI 的技巧(2 条相关)→
「编程与Agent」频道最新
- 开源 Mandate：让 AI Agent 拥有统一经济账户 — RichardsonDx · 2026-08-28
- AI Agent 投资方向：长推理与低电压推理栈 — RichardsonDx · 2026-08-28
- Google 发布 WikiSkill：将智能体经验编译为持久知识 — google · 2026-08-28
- 论文：从 ACE 视角看如何为 LLM 智能体生成优质数据 — Xingshan Zeng · 2026-08-28
- 用 vibe coding 在 Three.js 生成程序化树木，30+ 树种即将开源 — jamestagg · 2026-08-28
- AI 编程工具如何改变开发者工作流：实测一周回顾 — vista8 · 2026-08-28