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ai, llms, agent, browser, extension
Browserfly
Browserfly - AI Agent That Lives in Your Browser
AI agent that lives in your browser and interacts with it just like a human.
来自频道: @lover_links
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工作后发现成年人世界很蠢的一点是，当你和 in general not good enough 的人共事，或早或晚你必须至少得有一次用言辞激烈近乎吵架的方式，有理有据严厉表明自己的不满、对方的问题，并且给台阶到具体希望改进的地方。在此之前，对方是不可能真正尊重你的能力和时间的，大家只会觉得你是一个好糊弄的年轻小女孩👍
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如果你想跑步，直接去跑就好，
不要总想着叫人陪你一起。
迟早当你跑到第五次或是第二十次的时候，
自然会有志同道合的人找到你。
直到最近我才意识到，
这个道理在许多事上都适用。
不要总想着叫人陪你一起。
迟早当你跑到第五次或是第二十次的时候，
自然会有志同道合的人找到你。
直到最近我才意识到，
这个道理在许多事上都适用。
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從心理學的角度來看，「角色疲勞」（Role Fatigue）是一種長期適應外在角色期待而造成的心理耗損現象，通常與個體的自我認同、自我一致性及內在需求未獲滿足有密切關聯。
當一個人持續投入某個角色（如父母、伴侶）且未能及時獲得自我滋養，心理上的「自我耗竭」（ego depletion）便會逐漸累積，導致情緒麻木、疏離感、內心衝突甚至認同危機，最終使心理防衛機制出現過度運作（如抽離、壓抑或否認）。
心理治療會透過協助個體重建自我覺察（self-awareness），重新界定角色意義與個人界線，並恢復內在心理能量與認同感，進而紓解角色疲勞的困擾。
當一個人持續投入某個角色（如父母、伴侶）且未能及時獲得自我滋養，心理上的「自我耗竭」（ego depletion）便會逐漸累積，導致情緒麻木、疏離感、內心衝突甚至認同危機，最終使心理防衛機制出現過度運作（如抽離、壓抑或否認）。
心理治療會透過協助個體重建自我覺察（self-awareness），重新界定角色意義與個人界線，並恢復內在心理能量與認同感，進而紓解角色疲勞的困擾。
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很多人努力存钱，却总觉得越存越焦虑。
不是因为赚得不够，而是根本没搞清楚：
钱对你来说，是「目的」还是「工具」？
当你没有明确定义金钱的角色，
存钱就变成一种压力而非策略。
不是为了实现什么，而只是「应该存」。
真正能存下来的人，往往很清楚三件事：
1️⃣ 想过怎样的生活？（价值导向）
2️⃣ 需要多少资源支持？（财务预估）
3️⃣ 钱的流动该怎么设计？（现金流节奏）
与其每月焦虑能存多少，
不如回头问自己：
「这笔钱，是我为了什么而努力留下的？」
真正能存下来的，不是因为纪律够，
而是心中有一个清晰的目标，能值得你坚持。
你目前存钱的动力又是什么呢？
不是因为赚得不够，而是根本没搞清楚：
钱对你来说，是「目的」还是「工具」？
当你没有明确定义金钱的角色，
存钱就变成一种压力而非策略。
不是为了实现什么，而只是「应该存」。
真正能存下来的人，往往很清楚三件事：
1️⃣ 想过怎样的生活？（价值导向）
2️⃣ 需要多少资源支持？（财务预估）
3️⃣ 钱的流动该怎么设计？（现金流节奏）
与其每月焦虑能存多少，
不如回头问自己：
「这笔钱，是我为了什么而努力留下的？」
真正能存下来的，不是因为纪律够，
而是心中有一个清晰的目标，能值得你坚持。
你目前存钱的动力又是什么呢？
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AMD 將 MI350X 的價格大幅上調了 40%
你明白這意味著什麼嗎？
MI350X 在大多數指標上都匹敵甚至超過了 Blackwell 的表現。
五金護城河已不復存在。
他們正在快速改進 ROCm，以淘汰 CUDA 護城河。
AMD 將成為一家市值 1 兆美元的公司。
你明白這意味著什麼嗎？
MI350X 在大多數指標上都匹敵甚至超過了 Blackwell 的表現。
五金護城河已不復存在。
他們正在快速改進 ROCm，以淘汰 CUDA 護城河。
AMD 將成為一家市值 1 兆美元的公司。
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GitHub - humanlayer/12-factor-agents: What are the principles we can use to build LLM-powered software that is actually good enough to put in the hands of production customers? https://share.google/WzQxoaqEP1VDu9wGi
GitHub
GitHub - humanlayer/12-factor-agents: What are the principles we can use to build LLM-powered software that is actually good enough…
What are the principles we can use to build LLM-powered software that is actually good enough to put in the hands of production customers? - humanlayer/12-factor-agents
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