9月快要结束了，十月一假期是个复习的好机会

Claude Code 的完整 TypeScript 源码，51.2万行，1903个文件，就这样暴露在了公网上。 我当然不可能在短短数小时内看完这么多代码，因此，我带着三个问题去读这份源码：  Claude Code 和其他 AI 编程工具到底有什么本质区别？ 为什么它写代码的"手感"就是比别人好？ 51万行代码里，到底藏着什么？  读完之后，我的第一反应是：这不是一个 AI 编程助手，这是一个操作系统。 一、先讲一个故事：如果你要雇一个远程程序员 想象你雇了一个远程程序员，给他你电脑的远程访问权限。 你会怎么做？ 如果你是 Cursor 的做法：你让他坐在你旁边，每次他要...

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二本的结局就是铁人三项嘛

1. 你做过的后训练项目里，最难解决的问题是什么2. SFT 数据你怎么构造，怎样避免模型被训练“油了”SFT 最大的问题不是量不够，而是数据风格太单一，最后把模型训成一种固定腔调：很会说、很圆滑、但信息密度低。构造数据时我一般会先按任务拆层，比如信息抽取、工具调用、复杂问答、拒答、安全、长文总结、结构化输出，每一层的目标都不一样。然后再做难度分桶，避免模型只见过简单样本。另一个关键点是负面风格清理。很多数据表面上没错，但非常模板化，比如“这是一个非常好的问题，让我们一步一步分析”，这类东西在少量数据里没问题，规模一大就会把模型带偏。所以我会专门清掉这种“高礼貌、低信息”的样本，保留更接近真实...