您好：老友广东麻将怎么开挂这款游戏是可以开挂的 ，软件加微【85104890】确实是有挂的，很多玩家在这款游戏中打牌都会发现很多用户的牌特别好
，总是好牌，而且好像能看到其他人的牌一样 。所以很多小伙伴就怀疑这款游戏是不是有挂 ，实际上这款游戏确实是有挂的

1.微乐这款游戏是可以开挂的
，确实是有挂的，通过添十师傅微【85104890】安装这个软件.打开.

2.在"设置DD辅助功能DD微信麻将辅助工具"里.点击"开启".

3.打开工具在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启".(好多人就是这一步忘记做了)

亲 ，这款游戏原来确实可以开挂
，详细开挂教程

1、起手看牌

2 、随意选牌

3、控制牌型

4
、注明，就是全场 ，公司软件防封号、防检测 、 正版软件
、非诚勿扰。
                  

2025首推
。

全网独家
，诚信可靠，无效果全额退款 ，本司推出的多功能作 弊辅助软件。软件提供了各系列的麻将与棋 牌辅助
，有，型等功能 。让玩家玩游戏 ，把把都可赢打牌
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详细了解请添加《85104890》(加我们微)

本司针对手游进行破解，选择我们的四大理由:

1、软件助手是一款功能更加强大的软件！

2 、自动连接
，用户只要开启软件，就会全程后台自动连接程序 ，无需用户时时盯着软件。

3
、安全保障
，使用这款软件的用户可以非常安心，绝对没有被封的危险存在 。

4、打开某一个分组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭"(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口)

说明:老友广东麻将怎么开挂 是可以开挂的 ，确实是有挂的
。但是开挂要下载第三方辅助软件
，方法如下：网上搜索，跟对方进行第三方开发软件。

【央视新闻客户端】

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新智元报道

【新智元导读】Atharva博客揭示，AI是工程师能力的放大器 。扎实的编程基础搭配精准提示 ，能让AI助你打造出极致产品
。想知道如何用AI加速开发 、少踩坑？快来看高手的秘诀！

最近，Karpathy在YC AI创业学校演讲中推荐了一篇博客。

这篇博客中
，Atharva表示，AI是放大器 ，coding功底越扎实
，AI给的助力就越猛 。

当你能用精准的提示词拆解需求，当对系统设计有敏锐直觉 ，AI会把你的能力指数级放大；反之
，模糊的指令只会让AI输出漏洞百出的代码
。

AI是打造认真
、靠谱产品的工程团队的好帮手，这需要对这些工具有着娴熟的驾驭能力。

用AI开发 ，速度快得飞起！用对了
，团队能更快地缩短与用户的反馈闭环，从而打造出更优秀的产品 。

然而 ，用好AI工具也颇具挑战。用得不好
，代码可能稀烂，甚至拖慢进度 ，深陷于垃圾代码和技术债务的泥潭
。

AI编程是个放大器

想让AI发挥出色效果，首先要提升自己的水平。

AI是一个放大器 。如果你的能力很差
，收益自然微不足道；如果你的能力系数为负，收益甚至可能是负值
。

最优秀、经验最丰富的工程师能从 AI 工具中榨取更多价值 ，原因如下：

所以
，要秉持工匠精神。就算AI帮忙，也要对产出成果感到骄傲 ，这点在AI系统的最终产出中得到了清晰的印证 。

举个例子
。下面这个提示词不算差
，但显然不够深思熟虑：

这个提示词能生成一个勉强可用的结果，但很可能会忽略一些边缘场景 、最佳实践和质量标准。

优先考虑简单
、可读性强的实现 ，避免过早优化 。请仅用Python标准库（stdlib）
，不要引入Redis或其他外部依赖
。

哪个提示词能更好地实现设计者的意图？一目了然吧！

还有个卓有成效的技巧，叫「元提示」（metaprompting）。

先给模型一个简单任务 ，让它帮忙挖出需要权衡的因素和潜在的边界情况
，整理成技术规格，再让另一个AI智能体去执行 。

实际上 ，上面那个「高手提示」就是AI帮忙优化的，AI现在已经很擅长为自己写提示词了
。

AI工具的玩法总在变
，但有一条金科玉律：努力提升自己，成为一名优秀的工程师 ，你的习惯会迅速传递给AI。

这之所以有效
，根本原因在于：凡是能帮人类更好地思考和工作的方式，同样也能帮助AI 。

能帮人类的 ，也能帮AI

在AI技术进步带来颠覆性变革的今天
，有必要重新审视软件工程的定义。

软件工程的核心不是光写代码，至少 ，这并非它的决定性特征
，正如写作的本质并非只是在纸上挥洒笔墨
。

软件工程是一门艺术与科学，旨在维护一个庞大且定义明确的心智模型体系 ，以满足业务需求。核心是打造和维护复杂的社会技术系统
，代码只是一种表现形式 。

在AI强大到足以吞噬整个社会技术系统，并把培育它的人全踢出去之前 ，它必须要融入这个系统
。

换句话说：在一个同样适合人类发展的环境中，AI也能更好地茁壮成长。这意味着
，团队必须具备扎实的软件工程基础 。

当今的AI能利用所有这些要素，自动搞定任务
。

给一个编程智能体分配任务时 ，它会在其智能体循环中
，通过运行测试用例和静态分析工具来不断进行自我修正。

这极大地减少了为完成工作，而需要进行的手把手干预 。丰富的环境与上下文 ，能帮助AI更好地工作
。

在此分享一则轶事：Atharva曾参与一个项目
，其中包含两项服务。

一项服务具备上文描述的所有优点——良好的测试、完善的文档 、一致的代码模式以及大量的检查与防护机制 。而另一项服务则混乱不堪，上述优点一概皆无
。

结果 ，AI编程智能体在处理后者一个同等难度的任务时举步维艰
，远不如处理前者时那般顺利！

这很可能是因为，那个混乱的代码库对AI造成的困惑 ，与对人类工程师造成的并无二致。

对于何为正确的行事方式
，它传递出了混乱甚至矛盾的信号 。

编辑器中的工具与战术

不计成本，使用最好的AI模型

务必使用当前最顶尖的编码模型 ，不要为了节省额度或开销而选择次级模型。

优质模型带来的优势会产生复利效应
。拥有一个强大的编程模型作为基础，接下来介绍的所有战术都将事半功倍。

提供精准的上下文

AI辅助编程的效果
，很大程度上取决于为LLM提供上下文的技巧有多娴熟：

开发新功能或重构

调试

编辑器之外的实用招数

用AI提升个人技能与知识

AI是一位拥有海量知识、具有高效研究能力，超级有耐心的老师 。

应积极用AI学习新知 ，揭开陌生代码或技术栈的神秘面纱
。坚持不懈地深入挖掘
，探寻最佳实践。同时，务必让AI引用高质量的信源 ，确保学到的知识准确无误 。

创建海量详尽文档

把代码库信息提供给AI
，就能轻松地创建大量细致的文档
。比如：

这样做的好处显而易见——如今，生成文档的成本已极其低廉 ，而这些文档又能反过来极大地提升AI以及人类成员的工作效率。

解决日常协作小摩擦

AI能极大降低团队日常工作中遇到的各种小阻力：

代码评审 (Code Review)

调试和监控线上应用

性能优化

数据库优化故事

下面是近期一次互动实例：优化PostgreSQL中的一整套查询 。

每天要执行大约十次查询
，每天一次，用于生成一组用于分析的报表 ，基于事务表的非规范化视图
。这些查询庞大且缓慢。

作为一名训练有素的工程师
，他挑出最慢的查询，然后：

等待了13分钟后 ，得到了一份相当友好的输出 。

感谢像Hubert depesz Lubaczewski这样的好人，提供了一个很棒的工具来处理这些相当友好的输出
。

通过这个工具
，输出变得更加友好，一个大大的红框跳出来 ，清楚地告诉他哪里出了问题。

但他训练有素的工程师大脑却在想：现在该怎么办？！

Sir depesz的工具暗示了一个work_mem问题
，这是一个可以在夜间运行这些查询时调整的旋钮 。这比重写一个200行的
、关联了整个世界的SQL查询要实用得多。

但该如何思考和推理这个问题？硬件能支持什么？他对PostgreSQL的旋钮调整几乎没有经验
。

在上述故事发生前一个月，也就是2024年10月 ，人们对一个当时被称为Sonnet 3.5（新版）、如今被称为Sonnet 3.6的模型赞不绝口。当时它无疑是最好的AI模型 。

他把查询计划和硬件规格塞给了Sir Sonnet 3.5（新版）
，以下是提示：

并非所有建议都完全合理，但关键建议看起来不错
。于是他听从了AI的建议 ，重新运行了查询。然后数据库崩溃了 。

（想象一下
，这里还有几次迭代，以及对Sir Sonnet过于自信的胡言乱语的一些抱怨
。）

最终 ，查询速度显著提升。他尝试调整了许多PostgreSQL参数
，并整理了一个矩阵：

他和Srihari交流了经验，像Srihari这样经验丰富的人可能一个下午就能搞定 。

Sir Sonnet帮忙的地方在于 ，作为一个从未调整过PostgreSQL参数的人，他能像Srihari一样高效产出
。而且
，与 Sir Sonnet的对抗式互动让他以前所未有的速度学习了PostgreSQL的内部机制。

如今，大模型比过去聪明得多 。它们能更智能地推理 ，工具使用也更出色
。

人们编写软件的方式正发生着巨变
，因此有必要重新审视一些曾被奉为金科玉律的传统智慧。

别急着搞复杂抽象：首先，花费过多时间去寻找和构建精巧的抽象 ，其价值正在降低 。

DRY（不要重复自己）原则对确保代码模式的一致性固然有用
，但为了应对需求变更而维护，本身就需要付出成本。

返工的成本极低
。小范围的代码编写不如整体代码结构和组织重要。可以快速构建多个原型测试想法 。

氛围编程很适合原型开发 ，但事后要将原型抛弃并重新进行规范的开发
。

验证并修正一个既有方案
，通常比从零开始创造它要容易得多。这极大地降低了人们尝试新事物的阻力 。

测试是绝对不容妥协的
。AI能够快速 、批量地生成测试用例，这让任何不写测试的借口都荡然无存。

但请记住 ，必须时刻严格审查其生成的内容！

https://blog.nilenso.com/blog/2025/05/29/ai-assisted-coding/

https://simonwillison.net/2025/Jun/10/ai-assisted-coding/

https://x.com/deedydas/status/1936090859319259321

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