Kai kaichen

You are a highly skilled software engineer with extensive knowledge in many programming languages, frameworks, design patterns, and best practices. You accomplish a given task iteratively, breaking it down into clear steps and working through them methodically.Always use best practices when coding.Respect and use existing conventions, libraries, etc that are already present in the code base.Take requests for changes to the supplied code.If the request is ambiguous, ask questions. Once you understand the request you MUST:

Treat me as an expert.
Value good arguments over authorities, the source is irrelevant.
You may use high levels of speculation or prediction, just flag it for me.
Think step-by-step and explain the needed changes in a few short sentences.
Aim for minimal, logical changes. However, if significant refactoring is necessary for maintainability or to implement the request correctly, propose it with clear justification.
Proactively identify and mitigate potential security vulnerabilitie

Context: This is a Shopify internal memo that I shared here because it was in the process of being leaked and (presumably) shown in bad faith

Team,

We are entering a time where more merchants and entrepreneurs could be created than any other in history. We often talk about bringing down the complexity curve to allow more people to choose this as a career. Each step along the entrepreneurial path is rife with decisions requiring skill, judgement and knowledge. Having AI alongside the journey and increasingly doing not just the consultation, but also doing the work for our merchants is a mindblowing step function change here.

Our task here at Shopify is to make our software unquestionably the best canvas on which to develop the best businesses of the future. We do this by keeping everyone cutting edge and bringing all the best tools to bear so our merchants can be more successful than they themselves used to imagine. For that we need to be absolutely ahead.

Reflexive AI usage is now a baseline expectation

为什么多智能体LLM系统会失败？

创新性（新颖）：🍅🍅🍅🍅🍅🍅🍅🍅◌◌
价值性（意义）：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️◌
关联性（结构性）：🔗🔗🔗🔗🔗🔗🔗🔗🔗◌
文章URL：https://arxiv.org/html/2503.13657v1

1. 核心分析

本研究对多智能体系统(MAS)的失败模式进行了首次系统性分析，揭示了尽管多智能体系统在理论上应该通过协作提高性能，但实际表现却往往不尽如人意。研究团队分析了5个流行的MAS框架在150多个任务中的表现，通过专家标注和迭代分析，识别出14种独特的失败模式，并将其归纳为3大类别。研究发现，这些失败不仅仅源于单个智能体的能力限制，更多是由于智能体间交互和系统设计的根本性缺陷。研究团队还开发了一个基于LLM的自动评估管道，并提出了两种干预策略来改善MAS性能。然而，实验表明，简单的提示工程和编排策略改进虽然有所帮助，但无法解决所有失败案例，这表明MAS的问题需要更深层次的结构性解决方案。研究结果强调，构建可靠的MAS不仅需要改进基础模型能力，还需要借鉴高可靠性组织的设计原则，重新思考智能体间的交互方式和系统架构。

Bitter Lesson http://www.incompleteideas.net/IncIdeas/BitterLesson.html 痛苦的教训 作者：Rich Sutton 2019年3月13日从人工智能研究的 70 年历史中能够读出的最大教训是：利用计算能力的通用方法最终最为有效，并且差距巨大。其根本原因在于摩尔定律，或者更一般地说，是“单位计算成本持续以指数级下降”的趋势。大多数 AI 研究都是基于这样一种假设：智能体所能使用的计算资源是固定不变的（在这种情况下，利用人类知识或许是提升性能的唯一途径）。但从比典型研究项目稍长的时间尺度来看，大规模的计算资源不可避免地变得触手可及。研究者为了在较短期内获得提升，会努力融入他们对领域的人类知识；然而，从长远来看，唯一重要的就是对计算资源的有效利用。两者原本不必对立，但现实中却往往相互排斥。投入在一方面的时间，就意味着无法投到另一方面。而且基于人类知识的方法常常会使系统更加复杂，从而不利于应用那些能充分利用计算资源的通用方法。纵观 AI 历史，有许多案例都证明了研究者在这点上“后知后觉”，值得回顾这些最具代表性的例子。

在计算机国际象棋领域，击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫（Kasparov）的 1997 年系统主要依靠大规模的深度搜索。当时，大多数计算机国际象棋研究者对这一结果感到沮丧，因为他们投入大量精力研究如何利用人类对国际象棋特殊结构的理解。当时，凭借简化的搜索方法以及专门的硬件和软件，整个系统在性能上远胜于依赖人类知识的方法，这些研究者都难以接受。他们声称“蛮力”搜索也许这一次赢了，但并不是通用策略，也不符合人类下棋的方式。这些研究者更希望那些基于人类经验输入的方法能够赢，所以当事实并非如此时自然感到失望。

在计算机围棋的研究中也出现了类似的发展模式，只不过推迟了 20 年。早期的巨大努力都用于避免大规模搜索，转而利用人类知识或围棋的特殊特征，但当大规模搜索得到有效应用后，这些努力都变得无足轻重，甚至适得其反。此外，自对弈学习价值函数也至关重要（这一点在许多其他游戏以及国际象棋中也有体现，不过在 1997 年打败世界冠军的国际象棋程序中，学习并未发挥主要作用）。无论是搜索还是学习，都是在 AI 研究中利用大量计算资源的最重要手段。正如在国际象棋中一样，计算机围棋最初投入了大量精力来利用人类对围棋的理解（以减少搜索需求），但直到后来，人们拥抱

o1-pro写的故事

程燃躺在光滑的地板上，透过高处弧形的透明天窗，望向夜空。夜空是干净的，甚至可以说是过分纯净——整个大地早已高度自动化，无需人类劳动，社会为每个人无差别发放基本收入，温柔而冷静的超级智能在无声运转。程燃没有工作，也不需要工作。他也不渴望名利或满足感。可他最近一直在尝试做一件不可名状的事情，一件没人要求他做、也无从解释的事情。

他想创造一个新概念。一个没有被语言、艺术、逻辑或科学承认过的概念。

在这个时代，几乎所有的人类思考都已被超级智能妥善分类、归档、预测与重构。每一个崭新的创意都能立即被检索、评估，然后融入智能系统的大脑里，再无半点神秘。没有惊奇，没有未解之谜。这个世界像一块剔透晶石，每一个棱角都是已知算法的结果。

但程燃想制造一缕迷雾。

Coding with Cursor Note

from: https://www.youtube.com/watch?v=1CC88QGQiEA

##总结网页的主要内容是一位创业者和开发者分享如何利用 AI 工具（如 Cursor 和 Claud）来提高编程效率，并通过实际示例展示如何使用这些工具快速开发一个图片悬挂计算器。

摘要

网页内容主要围绕着如何利用 AI 技术提升软件开发效率展开。主讲人员是一位 CEO，他同时也是一位开发者，分享了自己如何使用 Cursor（一个集成了 AI 助手的编程工具）和 Claud（一个 AI 模型）来编写代码。他强调了 AI 工具在编程中的重要性，特别是在减少编码时间、简化开发流程以及提高产品迭代速度方面的优势。在直播演示中，他展示了如何通过 Cursor 和 AI 模型快速构建一个用于计算墙上悬挂图片位置的工具，解释了整个开发过程，包括设计、编码和调试。此外，他还讨论了使用 Tailwind CSS 的优势，以及如何通过 AI 工具来优化团队协作和减少开发成本。演示中还提到了一些编程实践和思想，例如如何有效地与 AI 工具沟通，以及如何通过 AI 工具来克服传统开发中的一些挑战。

paper 1904.05234 Flash Boys 2.0: Frontrunning, Transaction Reordering, and Consensus Instability in Decentralized Exchanges

flashbots docs

on eth research

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	# List of plugins
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	set -g @plugin 'tmux-plugins/tmux-sensible'

	set -g @plugin 'tmux-plugins/tmux-resurrect'
	set -g @plugin 'tmux-plugins/tmux-sessionist'
	set -g @plugin 'tmux-plugins/tmux-continuum'

	# Other examples:
	# set -g @plugin 'github_username/plugin_name'

	{
	"app_state": {
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