反思一下为什么我的开源项目没有做好

xuld

github 上 readme 的文字不对。

最外层的标题

你现在是：

《 Tura：少 83.1% 的交互轮次，高 16.7 个百分点的成功率》

改成下面这个，可以提升 star 率：

《 Tura：一个更快、更省钱的本地 AI 编程助手——免费、开源，减少 83.1% 的交互次数、提高 16.7% 代码生成正确率》

readme 后面的文章中夹杂着大量的专业术语，那一定会同时给人两种感觉：
1. 你似乎很专业。
2. 你似乎在看不起我——连个介绍的文档都不懂——我们不是一路人——江湖再见。

真正的专家一定是能化繁为简的。

越是水平高的专家，说的话就越能让人听懂。

而不是把简单的东西弄的很复杂，显得你很专业、用户很傻逼似

yohjisakamoto

@xuld 其实我想听一下我该如何介绍能解释得更清楚。我问过 gpt 他说得解释我反而听不懂

yohjisakamoto

@xuld 其实你可能觉得我是傻逼但是 16.7 的百分点是相对于 basline 标准计算的比如对比对象是 60% 我的是 76.7%我准确的说是百分点。 但是如果我说百分比也就是 16.7% 其实我的成绩应该是 10%左右。 我想说的更容易理解，但这很可能导致我说的内容不是准确的。

yohjisakamoto

@lesismal 我觉得这是 2 种技能。我完全不具备能说的好理解的这个能力，只能慢慢训练。但是很难。

GeruzoniAnsasu

我不用是因为我想完成自己的 agent project （

你需要一个简明的报告来指出
- tura 用到的优化方法
- 优化方法的效果。

比起项目介绍我的私心其实更想知道 agent token 消耗的分布是如何 benchmark 的，在哪有工具和数据可以查看/分析；从我日常的直觉来看深度任务的反复返工是最要命的——设了一个过远的目标，缺乏局部 greedy 效果跟踪，导致消耗了大量 reasoning 输出后得到了一个不完全符合本意的结果。

假如你发明了某种技术，能通过实验证明能通过强力精准的剪枝把这些预期外尝试消除，那么这个技术本身就是最好的推广主体和宣传点，而你的项目只不过是该技术的一个验证，以及（比别的想复现的人更进一步地）产品化。

另外行文没什么大问题没必要听天天对着 LLM 的破碎中文语言能力都退化了的人瞎指点语法结构，让「语言模型教人类语言如何建模」才是最黑色幽默的讽刺。我甚至很多时候都会故意用长句子来回复。

xuld

@yohjisakamoto 不需要“准确”！甚至你都可以不要数字，直接用“很多”，“超过一倍”这样的描述。

我知道你在项目里花了很多心血，想要诚实以对，但问题是用户并不关心你有多努力，也没人会在意你说的准不准，用户只关心他自己，他需要在 3 秒内判定这个项目能不能为它所用，然后马上关掉页面。

你的真实用户，3 秒内看不出这个项目的价值，其实都流失了。

不要看你现在关注的人还多，我敢说他们大部分不是你的用户，他们的真实意图是：“想把你的东西抄成他们自己的，关注后以后有时间慢慢研究”。因为只有这样的人，才会愿意看你这么多“专业”的废话

sir283

比我好多了，我不走偏门，只做工具，完全没啥人关注。

这是我主页： https://github.com/MrsEWE44

asmallcake

@yohjisakamoto 我发了一个帖子，也被怪中文语法，我自己又重新阅读了好几遍，结果觉得还好。

yohjisakamoto

@GeruzoniAnsasu 这个就乖没仔细看了 https://turaai.net/docs#benchmark-current-test-set-record

yohjisakamoto

@xuld 我觉得这样就没差异化了，和 rtk 这些牛逼吹上天的就没区别了。我觉得 vibecodidng 这么多还是要有点差异化。你可以看下我上面帖子里的 jetbrain 的文章。基本跟我是一个风格的，我觉得差异性也是个挺重要的原因。