神经网络与氛围编程

神经网络、AI 工具和氛围编程在我的工作与生活中：实验、实用发现、自动化、数字产品、设计，以及一种更快、更自由、更大胆的创造方式

我在 Codex 中用掉29亿 token，对比了 Claude Code、Cursor Composer 2.5 和 Antigravity，明白最好的 AI 工具不是最聪明的，而是每天真正推动项目的那个

对话式作品集：检索我的经历、附带材料入口的回答与语音输入。导航在哪里结束，生成从哪里开始。

Nevsky OS：个人与家庭流程、独立访问权限，以及交给人工智能的务实任务

儿童心理咨询师网站：平静的结构、多语言版本与联系流程。我如何将早期 TanStack 原型与当前编辑型网站分开。

当机器智能写代码，人负责逻辑与意义，谁才是开发者？当工具开始和你一起思考，职业会怎样改变？

一个 WhatsApp 任务如何变成关于联系人状态、重复操作和停止接收消息权利的问题

打陌生推销电话给英国人或印度人，完全听不懂对方说什么——这是个问题。我自己解决了它：用 Swift 和 Apple Intelligence 写了一个应用，实时识别语音，提示该怎么回答。

第三次回看 Fundmates：ChatGPT 和 Claude 帮我理解需求、梳理流程，Figma Make 用于验证想法。设计稿仍由我在 Figma 中完成打磨。

@nevsky_alexander

在 Instagram，看明信片之外的迪拜：家人、城市、新发现，还有项目之间的日常。在 Threads，聊聊设计与 AI 的随想；在 YouTube，分享一条限时动态装不下的视频。选你习惯的平台关注，常来聊聊