知鸦日报2025-09-09

如何测算市场规模？三个实用方法帮你搞定：1.需求导向——从用户需求出发，比如估算猪肉消费量=人均日消费×占比×人口×天数；2.供给导向——从产能角度计算，如星巴克单店年销售额=忙闲时销量×单价×365天；3.供需匹配——适用于成熟市场，如ATM数量=总人口÷单台服务人数。新书《如何快速了解一个行业》有更详细案例。

招聘信息展示同质化严重？试试AI职位卡！针对传统职位卡信息冗长、视觉单调的问题，我们结合AI技术推出4种全新视觉风格：大字报体突出福利、一句话体提炼核心卖点、手帐拼贴体清晰排布、标签体快速定位关键信息。通过标准化色彩、字体和布局规范，既保证多样性又维持统一性。实测显示，这种轻图文设计显著提升了基层岗位的点击转化率，尤其契合年轻用户快速获取核心信息的阅读习惯。

用户体验设计中，错误时刻是用户信任危机的关键。通过“微设计”化解错误，包括微交互、微文本和微视觉，能有效安抚用户焦虑。错误分为“失误”和“错误”，需明确原因并提供解决方案。设计应提前预防错误，如限制风险操作、自动补全、实时反馈等，并在错误发生后帮助用户恢复，如撤销操作、清晰提示、引导下一步。这些细节设计提升用户体验，增强用户信任。

AI能否像移动互联网一样推动消费浪潮？移动互联网通过增加上网时间、引入新硬件和降低应用安装门槛，催生了大量消费应用。AI消费应用则分为两类：争夺用户注意力和作为实用工具。AI可能通过陪伴、教育等场景吸引用户，但难以像移动互联网那样大幅扩展上网时间。更多AI公司将专注于提升生活效率，成为实用工具，而非争夺用户时间。

生成式AI开创了全新的交互方式，但其概率性输出带来了可变性、错误和幻觉等挑战。文章提出了21种GenAI UX设计模式，涵盖从用户需求转化到自动化控制、错误处理、反馈机制等关键领域，旨在帮助产品团队打造可用、智能且安全的AI体验。这些模式基于用户意图，强调透明度、信任和控制权，助力设计师和开发者优化AI产品。

本文探索了如何利用小型大语言模型（如Google的Gemma3 4B）构建知识图谱。通过编写高质量的系统提示词，模型能够从文本中提取实体和关系，生成结构化知识图谱。实验以《乌鸦喝水》故事为例，展示了从文本预处理到图谱可视化的完整流程。尽管模型在处理较长文本时存在局限，但其在小规模任务中的表现令人鼓舞，展示了本地设备上处理复杂任务的潜力。未来计划进一步优化提示词并探索知识图谱的问答应用。

随着AI在代码生成领域的广泛应用，开发者面临的核心挑战已从“如何让模型生成代码”转向“如何生成高质量代码”。本文聚焦大模型代码生成中的关键因素——上下文窗口，深入分析Token机制、上下文丢失现象及其对代码质量的影响，提出了一套工程化的上下文管理方法论，旨在帮助开发者提升AI生成代码的质量，降低修改次数。通过实际案例和方法论，探讨如何在有限的上下文窗口内最大化技术信息的利用率，确保代码的准确性、一致性和可维护性。

大型语言模型（LLM）存在知识过时、无法执行外部操作等局限，而Function Calling机制通过结构化JSON输出来连接LLM与外部工具，使其从被动文本生成转向主动任务执行。该技术通过定义清晰的函数Schema，让模型可靠地调用API，实现意图到行动的转化，同时强调安全设计和错误处理，成为构建智能代理的关键突破。

React模式在多智能体协作中面临工具调用延迟、上下文膨胀等问题。改用XML标签流式解析工具调用，提升响应速度；压缩上下文引用关键信息，降低推理耗时；引入"万能agent"填补能力空缺；优化任务总结工具，生成完整报告；通过MCP服务监督执行轨迹，避免偏离规划。这些改进显著提升了复杂任务处理效率与用户体验。

腾讯广告推出LFM4Ads基础大模型，通过全表征、多粒度迁移框架解决推荐系统痛点。该模型创新性地迁移用户、物品及交叉表征，并聚合细粒度交叉表征以适配下游任务。三种迁移用法（特征级、模块级、模型级）显著提升业务指标，全平台GMV增长2.45%。模型支持海量数据处理，已在十余场景落地，持续探索更大规模与跨模态融合。

随着云原生技术的深入应用，Kata Containers作为安全容器解决方案应运而生，通过为每个容器创建轻量级MicroVM，实现硬件虚拟化与容器敏捷性的结合，满足金融等高风险业务的安全需求。构建方案涉及修改MTU值、构建文件系统镜像和自定义内核，部署方案则需配置镜像和内核，并指定runtimeClassName创建kata容器。virtiofsd限速方案通过替换virtiofsd并配置shared_fs与virtio_fs_extra_args，动态分配计算资源，防止低优先级任务抢占资源。

开发了一个浏览器插件，用于自动种植cookie和token。插件通过popup页面配置目标IP、cookie和localStorage的keys，利用background.js处理跨域cookie复制，并通过content-script.js在新页面注入localStorage。核心功能包括保存配置、一键跳转和数据同步，解决了手动调试的繁琐问题。

本文深入探讨了现代前端日志回捞系统的性能优化策略，重点解决了存储膨胀、包体积过大和性能影响三大核心问题。通过智能化数据库清理、异步加载上传模块、动态引入JSZip库及日志队列优化，有效提升了系统效率和用户体验。同时，针对打包构建中的技术难点，提出了具体的解决方案，为高性能前端项目提供了宝贵的实践经验。

用好Cursor的关键在于编写高质量的提示词和制定规则。提示词需具体、简洁、结构化，明确角色、任务、约束和输出格式。多轮对话可逐步完善复杂功能。通过配置User Rules、Project Rules和Memories Rules，建立长期记忆库，提升AI的准确性和一致性。遵循最小化、结构化、精准引用和一致性原则，优化规则管理，确保生成代码的质量和效率。

AI编程助手在处理依赖二方包的代码时，常因无法读取源码而生成错误代码。通过本地反编译MCP方案，AI能精准解析二方包中的类与方法，显著提升代码生成的准确性和可用性。AI应被视为需辅助的“工具人”，通过提供良好上下文与工具来增强其能力，而非期待其无所不能。

折叠屏手机市场迅速崛起，适配成为互联网行业的重要课题。适配不仅提升跨终端兼容性，还优化用户体验，避免界面错乱。文章深入探讨折叠屏的屏幕形态、适配难点及解决方案，强调校准屏幕宽度、分屏功能和横屏适配的关键性。建议采用屏幕宽度断点和分批次迭代策略，提升适配效率和兼容性。