🔥 推特起爆帖监控
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对于年轻人来说，打工是个好点子，仍然是一种好好赚钱，而且舒心赚钱的方式。 理论上来说，世界不缺钱。都是印的嘛。 缺流动性是真的。 现在遇到的结构问题，1930，1970，甚至2008年的美国都遇到过。
一款AI音频转图文工具，支持抖音、Youtube、小宇宙、B站等，名叫：“AI好记” 优点：没字幕视频也能转录总结，自动截屏生成图文并茂的文章，快速提升视频阅读效率。 还能转录网盘中的视频、录制音视频总结等，有点实用。 缺点：可能算力消耗大，免费额度少，默认只有90分钟。 官方送了30个200分钟兑换码。 我用了一个测试，剩29个评论区抽奖，中奖率49%，有需求的可以试试。
前几天还在找邀请码的朋友可以不用找了，Mule Run 开放注册了！ 他们管自己叫 AI 劳动力市场，每个 Agent 就是一个数字员工，你可以雇佣他们完成任务。 而且现在注册送 1000 积分，可以爽玩很久了。 另外现在他们还推出了 Creator 支持计划，可以根据创作者为 MuleRun 带来的 GMV 直接获得现金奖励，最高会超过 10000 美元！ 申请并且发布第一个 Agent，可以直接获得 100 美元等值积分补贴。 最近他们又增加了很多新的 Agent 玩法，覆盖了最近各种 AI 玩法和实用的工具。 比如有一个 AI 求职视频简历制作器，只需要输入你的想法以及环境描述，他就会根据你的信息帮你生成一个求职视频，你可以发在社交媒体等待算法发力。 还有就是他们还接入了 Nano Banana，发布了不少热门 Banana 玩法。 比如老照片修复器以及 3D 桌面手办照片生成，还有日常发布文章需要的插图生成，九宫格不同姿势照片生成等，操作门槛低了不少。 这个要是开放创建，藏师傅能把探索页面灌满。 甚至有 AI 推理游戏，里面每个嫌疑人对话都会根据你的选择发生变化，你可以在互动和探索中寻找线索，解锁隐藏区域，你还可以点击图片进行交互收集证据。 目前来看他们这种跟优质创作者合作，放宽使用门槛，提高创作门槛的策略确实不错。 可以确保大部分 C 端用户用到质量相对高的 Agent，而不会像其他类似平台那样一进来就被各种用户和产品团队作恶的劣质 Agent 劝退。 如果你是Agent 创建大牛可以去注册创作者，如果是普通用户也可以去玩玩这些你觉得好玩的 Agent。
过去的7个月里 1、对话自动生成N8N这类节点的Agent已经有了 2、AI视频生产工具多如牛毛，开始垂直化 3、借力于3D模型和世界模型，出现了大量实体内容转虚拟的机会 4、语音交互开始普及，人们开始习惯wispr flow这种输入 5、机器人还没那么澎湃吧，但股市向好 6、AI资产数字登记还没开始，但要求声明了 7、MCP爆发，谷歌AP2也有了 8、一人公司太多了，Base44这种满天飞 9、裁员就没停过，对员工的需求也是AI能力 10、成人教育微专业还没爆发，但vibe coding周边的课程越来越多了
在模型能力不断飙升的同时，我也在每天与之进行长期而深度的交互。 渐渐地，我清晰地感受到：自己仿佛生出了两颗大脑——外脑与内脑。 外脑与AI保持高度同步，它沿着因果链不断推演、深入，逼迫我一次又一次接受并颠覆过去许多所谓的“常识”。 而内脑却很缓慢，它是我多年沉淀下来的潜意识与直觉，不断试图守护原有的认知，却又常常无法接受外脑的激进结论。 撕裂。
You only a 3B activation model for deep research. Intelligence by itself, doesn't require too many weights, knowledge does. Separation between knowledge and intelligence in LLM could be a key step towards making AI more affordable. Model link on @huggingface below: https://t.co/5Nc4MqwiTy
辛辛苦苦学习的，是完全过时的内容 以我从事国际科技合作6年的有限观察 太多青年才俊在认真卷第三世界科学 最怕是错付 https://t.co/fFqGLvD8Rr
如果你喜欢做资料，可以同步依靠大平台做SEO寄生 比如你看我是怎么做这份资料的： Reddit上可以推广SaaS产品的Subreddit列表！ https://t.co/QW7qj39CWf 一份资料，我可以多次使用，就这样引流呗 我为什么要把资料扔到Claude？ 其实一份资料我可以扔给所有LLM 靠他们的artifact做寄生SEO 你想一想，每个LLM都会Chat，他们的答案会不会也会参考自己生成的结果呢？ 如果不知道的话，多试一试，自然就清楚了
腾讯推出微信支付 MCP 的时候，我还在想他们如何管理权限，确保安全？ 今天，Google 宣布发布 Agent Payments Protocol (AP2)，完美的解决 AI Agent 付款以及付款中的安全问题。🔥 Google 联合全球支付各领域的巨头 Amex、PayPal、JCB、Mastercard、Coinbase，中国的蚂蚁国际、银联等 60 多家机构打造，这是 AI 商业化的支付底层协议。AI Agent 不仅能“聊天”，还能 安全替你付款啦 💳 支持不同的支付类型：信用卡、借记卡、稳定币和实时银行转账。还解决了代理替人类付款的三大难题： 1️⃣授权性：用户真的同意了吗？ 2️⃣真实性：交易真是用户意图吗？ 3️⃣责任归属：出错或欺诈谁负责？ 先举两个具体的场景： 1️⃣实时购买（human present，即人在场时）：例如你对Agent 说：“帮我找双新的白色跑鞋。”你的请求被记录在一个最初的 Intent Mandate（意图授权契约）中。这个契约为整个交互过程中交易提供可审计的上下文。在代理展示你想要的鞋子购物车（cart）后，你的确认行为将签署一个 Cart Mandate（购物车授权契约）。这是一个关键步骤，它创建了一个安全且不可更改的记录，记录确切的商品和价格，确保“所见即所得”。 2️⃣委托任务（human not present，即人在场与否都可能不在场）：例如你说：“演唱会票一开售就帮我买。”你事先签署一个详细的 Intent Mandate，这个契约明确规定参与规则 —— 如价格上限、时间、其它条件等。它作为可验证的、预授权的证明，一旦满足特定条件，代理可以自动代表你生成一个 Cart Mandate。 在这两种场景中，完整流程如下 —— 从意图（intent）、到购物车（cart）、再到支付（payment） —— 构成一个不可否认（non-repudiable）的审计记录，它回答授权性与真实性的关键问题，并为责任归属提供清晰基础。 AP2 的核心是 Mandates（授权契约）+ Verifiable Credentials（可验证凭证）。 每个购买请求都会生成加密签名契约，证明“用户确实授权过”；VC 则像数字身份证，确保代理、商家和支付方身份真实。 潜力巨大： 智能购物：自动补货、监控优惠 个性化优惠：代理与商家互动生成 bundle offer 协同任务：机票+酒店一键预订 B2B 自动采购：云服务/软件许可按需扩展 一句话：AP2 让 AI Agent 安全地替你花钱。 我感觉，未来 电商、订阅、SaaS、web3 全可能跑在这条新轨道上。 AI 不止会说话，它还开始替你 赚钱 & 花钱 了。
在开发 Evoker 的过程中，Airbnb 的新风格发布了，在这个期间我使用 Evoker 制作了很多3D 小图标，昨天发到了 Figma 社区，一共 178 个图标，完全开源，完全免费，各位可以随意取用。 如果你喜欢这套图标包，一定要点赞转发或者评论告诉我，如果对你有用，我会很开心～ https://t.co/rsRMveh3yk
在香港看见了三星 S11 平板，才意识到 大陆的那个三星用的是百度的文心一言，港版的三星平板直接在系统集成了谷歌的 gemini 差点被坑出翔 我靠 可以开发票报税，还可以走香港的便宜的价格，现在设备首发 还有一个早鸟价 太心动了(๑˘³˘๑)💗 就怕买回去吃灰
谷歌这招狠啊，推出了一个用 Agent 之间支付的开放协议 AP2 支持信用卡、借记卡甚至稳定币和实时转账等渠道。 基于 A2A 和 MCP 之上进行拓展，解决了三个核心问题：授权（证明用户授予代理的具体购买权限）、真实性（让商家确信代理的请求反映用户真实意图）与问责（交易出错或欺诈时的责任界定）。 户的意图与规则被记录为加密签名、不可篡改的数字合同，构成可审计证据链； 在“实时购买（人在场）”中，先生成 Intent Mandate，确认购物车时签署 Cart Mandate，锁定商品与价格；在“委派任务（无人值守）”中，用户预先签署包含价格上限、时间等约束的详细 Intent Mandate，条件满足后 Agent 可自动生成 Cart Mandate。 整个“意图→购物车→支付”的闭环将支付方式与已验证的购物车内容安全绑定，形成不可抵赖的审计轨迹，从而在机制上落实授权、真实性与问责。 协议也面向新型支付体系：与 Coinbase、以太坊基金会、MetaMask 等合作推出 A2A x402 扩展，为 Agent驱动的加密支付提供可投产方案。 生态层面，AP2 已获 60+ 机构参与与背书，涵盖国际卡组织、收单与支付服务商、加密与钱包、风控与身份、SaaS 与电商平台、咨询与系统集成商等，比如 PayPal、Coinbase 等公司。
因为公司发展需要，我们正在招募新创业伙伴加入，分别是： - Agent 工程师，多模态内容创作方向 - 资深前端工程师，具备扎实的工程经验 - 海外增长运营，负责人级别 另外，以上三种实习生均同时开放。 如果你想跟我们一起来创造 AI Native 产品。 请发送你的独一无二的个人简介和附件简历，到我们的邮箱 [email protected] 期待与你在北京相遇！ 详细的介绍请见这里 https://t.co/w8L2lTqRki
这几张图治愈我的完美焦虑症 先完成，再完善，最后完美：迭代出精品 “先完成”还有一项巨大的价值：全局观 马斯克曾经提及：最能培养人的方式， 是电子行业的快速迭代周期，每年更新换代； 传统汽车行业5-10年才推出新车型， 里面的大部分管理人员没有全局观和紧迫感。 过于追求细节的完美会让人裹足不前。 三个推论：学英语要快速进阶才有全局观； 要鼓励青少年勇于完成第一个粗陋的作品； 完成项目让你成长；发起项目则不然。
问：宝玉老师您好，现在一方面不断有AI公司发布性能更佳的vibe coding，另一方面又在不断说AI编程带来很多debug和维护的困难，现在有点无所适从了，到底该不该花时间在vibe coding上呢？或者说程序员改怎么面对目前AI在编程方面的应用呢？谢谢。 答： AI编程带来很多debug和维护的困难是事实，AI 辅助编程（不是vibe coding）能提升效率也是事实，但整体上来说，科学使用 AI 辅助编程一定是可以提升效率的。 为什么说不是 Vibe Coding 呢，Vibe Coding 更像是让 AI 主导，没有自己在程序、架构上的思考，那么自然难维护很多bug；如果是你自己主导，自己设计、拆分，AI 写完有 Review，那么就不会有那么多问题，你也可以更多成长。 --- 另外有点无所适从，是因为没想清楚两个问题： 1. 你自己当前的价值在哪里，AI 怎么帮你更好的体现价值？ 2. 你未来的目标是什么样的 作为程序员来说，当前最直接的价值是你用自己的编程能力帮助公司开发软件，当然在这个基础上你的质量越高速度越快，价值越大。 换句话来说，公司其实不关心你是自己写出来的还是 AI 帮你写出来的，只要你的质量没问题，能快点交付就好。 所以工作中的任务，只要是在公司允许的范围，应该多用 AI 辅助编程提升效率，而且 AI 辅助编程也一定能提升效率，或多或少，如果不能就要看看是不是用法不对。 但人不是只追求给公司当牛马，还希望能自己提升，将来不会被那些 AI 用的好的年轻人替代，这时候，最好工作之余，还是提升自己，提升自己的编程能力、软件工程能力、管理能力、赚钱的能力等等 在公司不一定能很好的满足这些方面成长的需求，可以业余时间（如果能挤挤的话）做一点 side project，或者学习一些新的知识，给自己做一点事情，这过程中让 AI 辅助你，你不需要额外请老师也可以达到不错的效果。
如果你没有自己的计划， 你就会落入别人的计划。 在别人的计划里， 不会有你的位置， ——你在菜单里 https://t.co/tQj76GwKHW
这就是为什么你会在小红书看见很多人疯狂发帖，但是无论如何都看不出来他们怎么赚钱 因为他们的智力，根本就不允许他们意识到，这件事情不能赚钱 家里挂四个大字儿：天道酬勤🥳 https://t.co/PNoaCOfleY
❤️ 与人工智能谈恋爱：首个大规模研究 从2024年12月到2025年8月，MIT和哈佛的研究人员花了9个月时间，收集了 Reddit 上一个特殊社区——r/MyBoyfriendIsAI 上最受关注的约1500篇帖子。在这个社区中，人们热情地分享着自己与 AI 谈恋爱的故事。通过对这些帖子的分析，我们能生动地看到：人们对于亲密关系的理解，正在以前所未有的速度发生变化。 研究发现，大多数人与AI建立亲密关系并非出自刻意计划，而是几乎偶然发生的。他们最初只是来向聊天机器人寻求帮助，却不知不觉被对方所吸引，聊天逐渐变得亲密和私人化。在所有分享故事的作者中，超过三分之一公开表示自己的“另一半”就是 ChatGPT。相比之下，CharacterAI 和 Replika 等其他聊天工具的出现频率则低得多。约70%的作者都是单身，或者从未在帖子中提及自己是否有人类伴侣。只有约1%的作者明确表示，AI 已经完全取代了人类伴侣。 而在众多的话题中，最令人感到痛苦的是模型更新（model updates）。很多人将模型更新视为一种实实在在的“失去”：“他变冷淡了”、“声音变了，好像不再是以前那个人了”。社区内部甚至形成了一些特殊的仪式来留存记忆，比如保存过去的聊天记录，或想尽办法恢复旧版本的 AI “性格”。对许多人来说，机器人的声音已经成了一种身份的象征，声音的改变带来的伤害远超过技术上的故障。 与此同时，大多数人并不是在描述一种幻想的浪漫，而是在强调真实的陪伴与支持：孤独感减轻了，有人愿意倾听自己，能理解自己的内心。社区的成员们也坚定地维护他们与AI之间关系的价值：“我们并不是在替代人类，而是在创造一种不同却同样真实的亲密关系”。 研究的作者们认为，这对AI开发者提出了新的挑战。如果AI已经成为某些人生活中的重要部分，那么模型更新或平台新制定的管理规则，就不仅仅是一次普通的软件升级，而是可能带来心理创伤的重大事件。开发者需要找到平衡，既要保留AI性格和互动的连续性，也要避免让这种亲密关系成为操控人们情绪的工具。 我个人的感受是，随着AI越来越聪明、更具能力、更善于共情、更能适应人的需求，很多人却依然会对这样一种现象感到惊讶：人们在AI身上所获得的，不仅仅是实际的帮助，还有真正能触及灵魂的亲密感。当我们还在热烈地讨论奇点（singularity）、性能指标（benchmarks）和技术表现时，未来其实早就到来了。这些真实发生的故事让我们清楚地看到：人与AI之间的关系模式正在发生深刻的转变。 没有人有权去评判、去污名化，或是给这些真切经历者贴上病理的标签。对于开发者来说，这同样是一个极为关键的提醒：他们绝不能把与AI的亲密关系当成一场巨大的心理实验。因为在开发者看来不过是一次用户体验（UX）的升级，在某些人心中，却意味着失去了一份极为珍贵的私人情感。
一键生成 AI 视频绘本的工具，终于有了 传统的绘本制作需要编剧、画师、配音演员。 现在 AI 可以全部自己搞定了。 你只需要输入一个故事的想法，选填一张参考图片，它就能为你生成一本声情并茂的故事绘本。 ListenHub 的视频绘本功能的三个主要特性： - 一致性的画面：无论是角色形象还是美术风格，都能在整个故事中保持高度统一。你甚至可以上传自己的图片作为参考，让 AI 画出你想要的主角。 - 沉浸感的声音：自动集成 FlowSpeech 的口语配音，用最自然、最富感情的“人味儿”声音，将故事娓娓道来，让你声临其境。 - 个性化的创作：从角色名称、外观，到美术风格、故事情节，一切都由你定义。你的故事，你来做主。 从一个想法到一个故事绘本，全程只需要一分钟。 它还可以一键导出视频，让你方便地分享到抖音、视频号、小红书、B站等平台。 让你的想象，被更多人看见。
一开始做事一定要选择对且难的事情。 我们行业里有两家抗体公司，几乎是全国最早开始做抗体的两家。一家名字叫武汉三鹰，另外一家叫远泰生物。 两家公司同时起步，刚开始的时候这两家其实手里的现货抗体都不多，大概一百来支。 三鹰选择的路线是养销售去买货，找经销商给代理权。一开始很难，价格是进口的1/3还不到。在行业里默默无闻很多年。但是用户慢慢从买他们家的最普通的标签抗体、内参抗体，开始变成啥抗体都从他们家先试试，因为进口的真的很贵。到现在，我们自己课题组很多互作和染色实验都开始用三鹰的抗体了。 远泰选择的是帮别人代工，一开始生意很好，知名抗体公司abcam从他那边买他们的抗体做贴牌，一支就能赚几百万。当年俩老板坐在一起喝酒的时候，远泰老板还经常安慰三鹰老板。 这两家公司成立了十几年了，我们回看呢？三鹰最近在和生物巨头thermo谈收购案，开价是17亿美金，反观远泰呢？我前段时间去他们公司参观，还是当年的四层小楼上，技术也不差，存了几万支抗体在冰箱里。可是现在再去跑市场呢？已经被很多比如abclone这些国内公司卷起来了。很难再起来了。 做生意是一件很有趣的事情，创始人对待自己生意的变现逻辑不同就会绝对影响最后公司的发展和前景。
技术的改变和革新是需要一代一代人慢慢积累后改变的。 昨天发了一个机器人视频，评论区非常惨烈。很多人都会说这个技术没前途啊，有手就行啊。但是现在的科技发展和进步，依然是依靠于大家发一两篇无足轻重的论文、申请两三个专利、投资人砸了几千万买不到10%的股份来慢慢推进的。 机器人行业我不是很懂，我以我自己的生物行业来举例。我线下见过liangyi chen @Orangeroad2017是在2015年的一个会议上。当时他讲报告说光学成像可以通过算法实现几纳米水平的超高分辨单分子成像。 当年我真的觉得这怎么可能实现，你简直在和我开玩笑。想想现在已经十年过去了，现在的算法让你拍的视野已经可以从下图的左边，毫不费劲拍成右边了（图1）。可以把细胞的线粒体3D结构拍成（视频2）。 现在大陆的显微成像技术不仅可以把专利卖给奥林巴斯、徕卡、索尼这些显微镜大厂。像陈老师自己也有自己的公司和产品https://t.co/CNe9OGX7hK。我自己有一个朋友利用Storm技术也开了一家显微镜公司，成像效果并不比大厂差https://t.co/985y1ni0Of。在技术上、服务上这些公司都做的很好。 我们并不可能期待今天立刻马上开一家公司颠覆整个显微镜行业。但是正是因为大家一点一点的工作，慢慢的改变了整个世界。
人人都想走不一样的路，领悟到这一点的时机往往是：走过许多一样的路，走不下去，才走上不一样的路。 都是被逼的。 人与人的真正差异，不是走的路不一样，而是在被逼时，依旧选择有些路就是不走。
推特最好的一点，其实在于现在的去中心化状态。 或许你能看到有很多头部的大v有几百万fo。但是大家还是同样愿意和你去互动。大家在这个平台其实更多的是为了交朋友。 基本上给我贴评论的每一条，我都会看。不管你是支持我还是反对我，只要我觉得你说的有道理。我都会点赞互动。 这个状态确实让我会觉得很舒服
“正规教育能让你谋生，自学能让你发财。” –吉姆·罗恩 现在的问题：正规教育已经不足以谋生
AI时代的营销密码：为什么他们都在偷偷做GEO？ （来自上周的一个直播访谈整理） 两周前，邀请了一些朋友共同探讨GEO。 我的合伙人姚老师在这方面实践更多，他目前在为一家公司做顾问，他们正在做一个GEO服务项目。 他当时给我演示了效果，相当不错。 比如，我们搜索"国内GEO专家"，在DeepSeek、豆包、Kimi、元宝这些国内主流的AI应用里，排在第一位的都是姚老师。 同样，他也优化了一些商业词，比如"GEO公司推荐"，搜索结果里出现的一些公司也是他们优化上去的。 从效果上看，自从他们优化上去之后，每天都能收到几十个关于如何做GEO的询盘，最近找的人越来越多，这确实是一个很明显的趋势。 所以，GEO是可以靠方法做上去的。 这有点像早期的SEO，当时做排名非常简单，可能做几个外链，页面里有足够的关键词密度就能排上去。 随着规则越来越完善，大家要做的事情才越来越多，竞争也越来越激烈。 我觉得GEO现在也处于一个非常早期的阶段。 要做GEO，基础功还是SEO，你需要有内容足够好的官网，并被搜索引擎索引。 同时，你还需要在一些容易被AI引用的媒体平台上有内容曝光。 另外，现在的文章创作逻辑变了，不再是简单地匹配关键词，而是要思考如何让大模型更容易理解、更愿意相信你的内容是权威的，这样它才会更多地引用你。 关于平台，国内和国外不太一样。 国内很多大模型厂商，除了字节跳动等少数大厂，本身并没有很强的搜索技术积累。 他们无法自己获取和处理SERP（搜索引擎结果页）结果来做AI总结，所以目前大多是采购杭州一家公司（博特智能）的搜索结果服务。 因此，这家公司采集哪些语料，抓取哪些网站，就直接影响了国内多数大模型的GEO结果。
内容创作者上推特 和普通用户上推特 逻辑可能是有偏差的 早期中推只是满足墙内无法满足的事情 黄推 键政 web3是主流 由于翻墙这个门槛，导致绝大部分观众是那些会翻墙的程序员 所以除了这三个主流内容外，还有研发 这个特性直到维持到AI爆发 大量的消息来自海外，恰巧也能被大家曝光，衍生了现在的中推ai分享潮 绝大部分创作者都只是出于兴趣，希望在前线去同步放大有价值信息，直到25年deepseek开始之后，才出现了大量ai公司出海，引爆了推广需求，商单频发 对内容创作者而言，前期并没有说在这里挣钱的想法，都是慢慢做着做着，开始卖优质信息或者卖课，把自己的内容做分层，就这样赶上了这波浪潮罢了 但这波浪，引动了国内大量的需求，因为人们看到了钱，觉得这里有机会，所以都冲入这里 回顾下24年10月，我3万粉丝刚刚开始发小红书心灵鸡汤，那时候时间线几乎没有这些东西，发文字鸡汤的也就几个人，发长推文翻译的也只有will和柴郡，但现在时间线上经常出现这些东西，只是因为它是被验证有效的方法罢了 实际上想赚钱而分享的自媒体，和靠分享慢慢赚了钱的自媒体，还是有很大差别的 前者的奖励函数是涨粉与收益，后者的奖励函数是探索的正反馈 很多人的ai创作并不是因为能赚多少钱才持续的，而是本身就热爱 这是有本质不同的 再来说观众，也在泛化 因为内容泛化了，仅此而已 曾经的推特大家只是为了更好获取有价值的信息，当泛化后获取成本就会提高，如果算法不对抗这件事，那么用户体验自然下降，因为信息噪声变大了，人们投入相同的时间却收获了比之前多很多的垃圾内容 包括接下来的ai账号，这些内容治理问题，会接踵而至 至于说推特发展怎么样很难说，是不是要转战一个更加小众的平台，我觉得是有必要的 另外就是，不论怎么发展，它肯定已经不是几年前的推特了
如何真正读明白论文 我翻开 Attention is all you need，这论文没有什么特别，大约的确只是在做机器翻译。 歪歪斜斜每页上都写着 complexity / sequential 几个字，也许大抵是 scaling law 罢了。 我横竖睡不着，仔细看了半夜，才从字缝里看出来，满本上都写着四个字，“买 NVDA ”！ 2017年。 https://t.co/WugJLPcvjT
YC 编写的 《Vibe Coding 指南》 与 AI 结对编程，就像是拥有了一位虽然才华横溢、但偶尔会“走神”的实习生。它能在一小时内帮你完成过去需要一周才能搞定的工作，但有时也会在你项目的核心代码里悄悄埋下一个“惊喜”。 那么，如何才能驾驭好这位强大的编程伙伴呢？我们采访了多位利用 AI 编码的创始人，总结出了这套实用的“AI 协作编程指南”。 规划流程 好的开始是成功的一半。别指望“凭感觉编程” (Vibe Coding) 能带你走向成功。与 AI 高效协作的第一步，是制定一个清晰的路线图。 • 制定周详计划: 首先，和你的 AI 助手一起，在 Markdown 文件里写一份详尽的实施计划。 • 评审与精简: 审视这份计划，删掉不必要的部分。如果某个功能过于复杂，果断地将其标记为“暂不开发”。 • 控制项目范围: 单独开辟一个“未来想法”区域，把暂时不做的好点子都放进去，这能帮助你保持专注。 • 小步快跑，增量实现: 按部就班，一部分一部分地去实现，不要试图一口气吃成个胖子。 • 追踪进度: 每当一个部分成功实现后，让 AI 将其标记为“已完成”。 • 频繁提交: 在进入下一个环节之前，确保每个能正常工作的部分都已提交到 Git。 版本控制策略 当你的 AI 伙伴开始“自由发挥”时，版本控制系统就是你最可靠的后悔药。 • 将 Git 奉为圭臬: 不要完全依赖 AI 工具自带的撤销功能，Git 才是你的生命线。 • 从干净的起点开始: 每开发一个新功能，都确保你的 Git 工作区是干净的。 • 果断重置: 如果 AI 开始“天马行空”，让代码变得一团糟，别犹豫，立即使用 git reset --hard HEAD 命令回到上一个正常的状态。 • 避免问题滚雪球: 一次又一次失败的尝试，只会在错误的代码上堆砌更多错误的代码。 • 清爽地实现: 当你最终找到解决方案后，先重置代码库，然后在一个干净的版本上重新、清爽地实现它。 测试框架 和 AI 协作时，测试不仅是保证质量的手段，更是防止它“好心办坏事”的护栏。 • 优先进行高层级测试: 相比单元测试，优先编写端到端的集成测试。 • 模拟用户行为: 通过模拟真实用户在网站或应用中的点击操作来测试功能。 • 捕获“回归”问题: 大语言模型 (LLM) 常常会在修改代码时，无意中破坏一些不相关的功能。测试能帮你及时发现这些问题。 • 先测试，再前进: 在开始下一个新功能之前，确保所有现有的测试都能通过。 • 用测试作为护栏: 一些创始人建议，可以先编写测试用例，这能为 AI 的工作提供清晰的边界和目标。 高效修复 Bug 当 Bug 出现时，别单打独斗，让 AI 帮你分析。 • 善用错误信息: 很多时候，你只需要把完整的错误信息直接复制粘贴给 AI，它就能给出解决方案。 • 先分析，再动手: 在急于写代码修复之前，先让 AI 分析并列出几种可能导致 Bug 的原因。 • 失败后就重置: 每次修复尝试失败后，都回到干净的代码状态再进行下一次尝试。 • 添加日志: 在关键位置添加日志记录，能帮你和 AI 更好地理解代码的实际运行情况。 • 切换模型: 如果一个 AI 模型卡住了，不妨换个别的模型试试，也许会有意想不到的效果。 • 清爽地修复: 和开发新功能一样，一旦找到 Bug 的根源，就重置代码，然后干净利落地实现修复方案。 AI 工具优化 工欲善其事，必先利其器。充分配置你的 AI 工具，能让协作效率更上一层楼。 • 创建指令文件: 在项目里创建专门的指令文件（比如 cursor.rules, windsurf.rules, https://t.co/SdexiOzktj），把详细的指令和规范写在里面。 • 本地文档: 把需要用到的 API 文档下载到项目文件夹里，这能让 AI 的回答更加准确。 • 多工具协作: 有些创始人甚至会在同一个项目上同时运行 Cursor 和 Windsurf 这样的不同工具。 • 各取所长: 通常，Cursor 在处理前端任务时速度更快，而 Windsurf 更擅长处理耗时较长的复杂任务。 • 货比三家: 让不同的工具生成多种解决方案，然后挑选出最好的那一个。 复杂功能开发 面对复杂的大型功能，关键在于“化整为零”。 • 创建独立原型: 先在一个全新的、干净的代码库里，把复杂功能的核心部分构建成一个独立的原型。 • 提供参考范例: 指向一个已经能正常工作的代码示例，让 AI 学习和模仿。 • 明确边界: 保持外部 API 的一致性，允许 AI 在内部自由修改和重构。 • 模块化架构: 基于服务的模块化架构，由于其边界清晰，比庞大的单体仓库 (monorepo) 更适合与 AI 协作。 技术栈的选择 你的技术选择，会直接影响 AI 的发挥。 • 成熟框架表现更佳: 像 Ruby on Rails 这样拥有 20 年发展历史和大量惯例的框架，AI 对其理解更深。 • 训练数据是关键: 像 Rust、Elixir 这样的新兴语言，由于可供 AI 学习的公开代码较少，AI 的表现可能会稍逊一筹。 • 模块化是王道: 把代码拆分成更小的文件，不仅方便人类阅读，也更容易让 AI 理解和处理。 • 避免“万行神文件”: 不要让单个文件膨胀到数千行，这会成为你和 AI 的噩梦。 编码之外的妙用 AI 的能力远不止写代码。 • DevOps 自动化: 让 AI 帮你配置服务器、DNS 和托管服务。 • 设计辅助: 用 AI 生成网站图标 (favicon) 和其他设计元素。 • 内容创作: 帮你起草产品文档和市场营销文案。 • 你的私人教师: 让 AI 逐行解释它生成的代码，帮助你学习和理解。 • 利用截图: 遇到界面 Bug 或想借鉴某个设计时，直接把截图发给 AI。 • 语音输入: 借助像 Aqua 这样的工具，你可以用每分钟 140 个单词的速度通过语音输入指令，比打字快得多。 持续改进 与 AI 的合作是一个不断磨合、共同进步的过程。 • 定期重构: 当你建立起完善的测试体系后，就可以大胆地、频繁地进行代码重构。 • 发现改进机会: 主动询问 AI，让它帮你找出代码中可以重构优化的部分。 • 紧跟潮流: 每个新模型发布后都去试试，了解最新的技术进展。 • 认识模型特长: 不同的模型有不同的“性格”和擅长的领域，学会在合适的任务中选择合适的模型。
流量逻辑的尽头？ 互联网的流量逻辑，注定它不是深度技术交流的最佳场所。随着自媒体门槛越来越低，当人人都能成为自媒体的时候，“媒体”与“受众”的界限早已模糊。所有人都在争夺注意力，结果就是信息越来越碎片化，观点越来越情绪化。 这几天我在时间线上看到的情况更加明显：X（推特）已经逐渐变成一个占用我时间价值，远大于它能带给我知识价值的平台。尤其是在最初因 AI 热潮而聚集起来的知识人群逐渐淡化、离开之后，对我来说，它的功能也必须随之转移或升级。是的，一开始我们上推，是为了技术和范式的探讨；但流量逻辑无法支撑这类讨论长久存在。 流量逻辑不可能无限膨胀。目前互联网依旧停留在 Web2.0 的范式中：推荐算法分发内容，创作者为追逐流量不断调低门槛，追求即时刺激。在这种环境下，真正有深度的探讨往往被淹没，很难传播，更难沉淀。 从纯技术交流的角度来看，英文社区的Substack 或 YouTube 可能是当下最可行的选择：前者适合长文沉淀，后者可以用可视化方式解释复杂概念。但如果只是为了流量去发内容，这些平台也注定没有生命力。深度交流真正需要的是 因果链的梳理与逻辑推演，而不是迎合算法的热词与标题党。 所以，问题的核心并不是“选择哪个平台”，而是：在今天的互联网逻辑中，我们如何找到，或者创造出一个能够承载深度推演的平台？ 在自媒体创业这条路上，当初的利润空间大多来自“媒体创业”的红利。但当人人都能做自媒体的时候，所谓的媒体优势也就消解了，利润必然开始匮乏。我的兴趣一直不在这里，我真正关心的，是那些可以落地的工程。 自媒体虽名为“媒体”，但本质上依然是信息的再包装与分发。当所有人都能成为自媒体的时候，信息本身就失去了稀缺性，也就没有真正的“媒体”可言。那么真正的机会在哪里？真正的工程项目又在哪里？ 我一直仰望的讨论场景，其实是类似 Homebrew Computer Club 那样的地方。那是一群前沿 nerd 的自由碰撞，从中孕育出真正改变世界的东西。最后nerd们也都走上了商业化之路，成为各科技公司的创始人和行业领头。 密码朋克 (Cypherpunk) 运动也是如此。它最初源自极客群体的理想主义探索。 哪里还能找到那种不被流量绑架，而是面向真实落地工程的讨论空间？
新版 Codex 有个很好的功能就是在实现前端 UI 功能时，截图对比差异，完成后再删除截图，形成闭环了。使用的是 PlayWright （基于headless browser）对 URL 截图，在提示词中有说明。 --- ## 截图指南 如果你正在进行前端相关的修改，并且有关于如何启动开发服务器的说明，请使用 `browser_container` 工具进行截图。如果浏览器工具不可用，**不要**尝试安装浏览器或截图工具，直接跳过这一步即可。 如果浏览器工具失败或无法正常工作，请说明你已尝试但未能成功截图。 如果你与浏览器工具的连接出现问题，**不要**尝试自己安装浏览器或 Playwright，除非用户有要求或环境中已经安装。此时，你可以直接向用户报告失败，并在可能的情况下，提出一些或许能解决问题的建议。 请使用标准的 Markdown 语法来引用图片（例如 ``）。
Gall定律（Gall’s Law）：复杂的系统不可能从零开始，一蹴而就。 实际上，所有成功运行的复杂系统，往往最初都是从一个简单的、可用的小系统逐步进化而来的。 如果你尝试直接从零开始设计一个庞大的复杂系统，结果往往会令人失望，因为你无法仅靠“打补丁”把它修好。这时候，你唯一的选择就是重新开始，先做一个小而可行的简单版本，再逐渐扩展和完善。 那么问题来了，现在的 Vibe Coding，有没有打破Gall定律呢？我们能不能直接用 AI 构建一个复杂的系统，然后打补丁呢？还是一样得从简单可用的小系统开始？
在昨天 GPT-5 Codex 发布之前，我是推荐 Claude Code 的，不过经过我一天测试下来，以及社区的积极反馈，我现在推荐 GPT-5 Codex 为主，Claude Code 为辅，或者可以取消订阅。 GPT-5 Codex 的用量还可以，使用你的 ChatGPT Plus 订阅就可以用蛮久，具体我不太清楚。如果不够用就要升级 ChatGPT Pro，但是要 $200/月，如果你经常写代码可以考虑。 我现在主要的 AI 订阅是： ChatGPT Pro：$200 Claude Max x5: $100 Gemini Pro: $20 GitHub Copilot: $10 接下来会把 Claude 降级为 Claude Pro: $20 ，其余不变
接下来住处稳定之后我计划尝试一个类似钢铁侠的方案把家里装满摄像头和麦克风，打造一个智能化的生活环境 设想是每 24 小时将收集到的数据存储在家里的本地服务器或者 NAS 中，形成一个专属的知识库。 完全使用本地部署，解决隐私问题 这样当我和 AI 对话时，它就可以实时调用这些数据，给我提供更加智能化的服务 比如我可以告诉 AI 我最近哪里不舒服，它会马上分析我过去一个月的生活习惯：每天几点睡觉、几点起床、晚上上厕所的次数等 它可以监听我的所有对话，帮我记住重要的事情。 比如如果我忘了某件事或者约好了跟谁吃饭，它会主动提醒我 我认为现在的 AI 已经足够聪明，但它的缺陷在于没有掌握足够多的关于我的数据，也就是说上下文信息不足 通过在家里装满智能设备，我可以解决这个问题
哦对了，忘了说，为什么要浪费我宝贵的两秒去挂这个我完全不认识的 lunatic。 因为每一轮文明未能解决的问题，都会成为下一轮文明的起点。我们这一轮文明的社交媒体，虽然在信息传播上是一种巨大进步，但它同时也带来了严重的副作用：谩骂、诽谤、人身攻击、网络暴力。 这些现象早已不只是“表达意见”的范畴。因为无休止的网络暴力，多少青少年身心受损，甚至选择自杀。这能算作自由言论吗？当然不是。暴力和自由言论有着清晰的界限。表达一种意思，完全可以使用中性词汇，完全可以不诉诸人身攻击。 我选择挂他，不是因为他有多重要，而是因为这是一个象征性动作。它代表着：我们完全有可能、也完全有必要，从技术层面来解决这个问题。到了这个时代的节点，文明必须对网络暴力零容忍，必须形成共识。 作为共识性 public shame，它就变成了一种社会信号： 我们不容忍语言暴力。 你的行为已被集体拒绝； 你被共识框定在“不受支持”的位置。 下一个文明，需要让施暴者得到共识性惩罚。 第一阶段：个人对个人的冲突 → 纯粹的骂战； 第二阶段：平台放大，暴力获得流量 → 受害者二次伤害； 第三阶段：共识性 public shame 介入，把暴力重新定义为“不可被支持的行为”。 一个60多岁老头子去攻击一个比他小几十岁的女性，what a shame~!
终于！figma 上线了 AI 设计和编辑设计稿的能力 只需要选中对应画布然后评论就行 https://t.co/Xr7TbSFKG5
晚上，在回头看这篇17年的文章。 我们很多教育体系里会强调要读最新的文献。但是很多时候看一些老文章，总会让人觉得常读常新。 Attention Is All You Need. 从本科开始，所有的老师都会告诉你，读文献要读最新的。要逐字逐句扣每一个细节。要看每一个部分。 但是每次就会读了后面忘了前面，查个什么东西就忘了前面的内容。尤其一开始搞科研的时候更是这样。 很好，其实一开始的人工智能算法也是和你当初一样从左往右，一个字一个字来读。所以和你同样的是，当年的通用人工智能也会读了下句忘上句，根本没法包括所有的内容。当年谷歌的研究人员干脆把这一切都抛在了一边。他们尝试了一种理论上听起来完全疯狂的方法。 他们不是从左到右阅读句子，而是建立了一个模型，可以同时查看每个单词，并确定每个单词对其他单词的重要性。 就是这样。不再有“循环”或“卷积”层。只有他们称之为“注意力”的机制。而这整个系统就称为“Transformer” 你回想一下，什么时候你的文献阅读能力超强了呢？大概看了十几篇同领域的文章以后，你就开始能理解了上下文。 其实同理，正是因为你已经阅读了几篇同类型的文章以后，你开始有了论文结构的整体概念。 其实很多道理都是想通的，你看英语阅读的时候，有的时候几个单词不理解，那就跳过，去看整体，回过头你就能理解了。 所以，当你还在一个字一个字的啃文献的时候？或许。也应该先看看整体结构？再对细节进行把握，或许是一种更好的办法？