本文批判了将AI设计为“副驾驶”（Copilot）的模式，并倡导一种更有效的“抬头显示器”（HUD）式设计。文章以飞机驾驶为例，对比了“副驾驶”模式（需要与AI交互）和HUD模式（直接增强人类感知）的优劣。作者认为，对于日常任务，Copilot模式或许有效，但面对复杂问题，HUD模式——通过增强人类感官能力来解决问题，例如改进的调试器UI，更能带来突破。这篇文章为AI设计提供了新的思路，强调了将技术作为人类能力延伸而非替代的可能性。
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本文介绍了一个名为Stevens的家庭AI助手，它利用简单的SQLite数据库和cron jobs，整合了日历、天气、邮件等信息，每天早上通过Telegram向用户发送简报。Stevens的架构简洁易懂，核心是一个存储各种信息的SQLite数据库，以及从不同数据源（日历、天气API、邮件等）导入数据的cron jobs。作者强调这种方法简单易行，并鼓励读者尝试复制和扩展。
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本文批判了产品设计中过度简化用户体验的错误倾向。作者以“噩梦自行车”（没有数字齿轮，只有各种情景模式按钮）为例，指出这种设计掩盖了系统的底层结构，反而降低了用户的使用效率。 好的设计应该展现系统的结构，让用户理解并应用；糟糕的设计则用表面标签替代系统性理解，最终限制用户的学习和应用能力。 文中建议设计师避免过度简化，相信用户学习能力，就像微波炉只需时间和功率按钮一样，用户能够自行掌握烹饪技巧。
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麻省理工学院博士生Geoffrey Litt开发了一款名为Wildcard的浏览器扩展，它允许用户使用类似电子表格的界面来修改网站，满足个性化需求。该项目已发表多篇学术论文，并提供演示视频，展示了如何用Wildcard为Hacker News添加阅读时间等功能。目前Wildcard处于开发阶段，但已开放试用版下载。
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文章探讨了大型语言模型(LLM)如何改变软件的生产和使用方式。作者认为，LLM将使普通人能够开发小型软件工具，并修改现有软件，从而实现最终用户编程的愿景。文章重点讨论了聊天机器人作为交互模式的局限性，并提出了“计算媒介”的概念，即用户可以直接学习和塑造的开放式计算环境，LLM作为其中的合作者。作者还展望了LLM如何支持可扩展和可组合的GUI应用程序，使用户能够根据自己的需求定制软件。
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这篇文章讨论了大型语言模型（LLM）如何赋能最终用户进行编程。作者举例说明了 LLAMDA、Codiga 和 ChatGPT 等 LLM 如何使初学者和专家程序员都能更轻松地编写代码、调试问题并创建新应用程序。文章探讨了 LLM 作为编程辅助工具的优点，并强调了它们有可能降低编程的门槛，使更多人能够参与软件开发。
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