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我是一个软弱的人 我小学五年级的一个暑假，每天都会被几个比我大的小孩子堵在楼下。名为比武大赛，实则就是挨打。 人在那个情况下，就是会无条件服从 他们说，只要打你一顿就好了 他们说，只要你不反抗我揍你一顿就好了 你就会想，或许我今天挨一顿打，明天他们就再也不会找我麻烦了。或许他们揍我一顿，明天就好了 所以，最后，我每天都会挨打 所以，最后，每天他们都会揍你一顿 等到我读博，我做了一个社会等级实验。 把两只小鼠放在同一个管子里，让两个小鼠走到对向。 第一次选择退让的小鼠，就会在之后每一次，几乎都会选择退让。 而第一次逼迫对方退让的小鼠，总会一直施加压力，让对方退让。 而我就是那个退让的小鼠。 直到有一天，那个带头揍我的小孩儿有一天在我放学以后突然和我亲近一下？显示自己作为上位者的大度？ 就在这个时候，我突然把他摔倒了。所有人都在看着他。而他，突然对我产生了一种畏惧。 从那天开始，他总是说要在我放学的路上要打我。 总是在放学回去路上，我就能看到几个小孩儿。看着我鬼鬼祟祟。 他们就一直看着我 我很害怕，但是我在我的外套里放满了鹅卵石，在书包里放了两三个砖头。 然后就像饿狼一样死死地盯着他们 后来慢慢的，他们看到我就散了 看到我就在躲，甚至看到我就在跑 我就知道，是我赢了。 所以，很有趣的一点是，在小鼠实验里，当你控制那一个一直退让的小鼠，突然开始赢，突然开始强迫对方退让。 重复六次以后 一直退让的小鼠就再也不会退让了。 而这对于我这个一直挨打的人来说，我整整花了四年。 才做到。
老罗最新的一期播客终于听完了 四个小时实在是太长了，在车上，在床上，在工位上 中间睡着了不知道多少次 老罗和 AI 圈子离得似乎有点远，他的问题都好像不在核心上 核心其实就是一家 AI Native 公司如何跑出来 不用OKR做管理，不用移动互联网的烧钱打法，不用字节的方法论 而是完全从第一性原理出发 用符合 AI 时代的方式，做激励，做增长，做公司 这本身需要巨大的勇气和试错成本 历史成功经验的大山也并非无法翻越
至少在我所知道的历史尺度上， 技术本身可以被“直接”转化为金钱（注意，是“直接”） 对中国而言，只是最近 十几年的事情。张工，王工，李工，以前就是拿一份普通的工资（啊，我怎么知道的？） 这个条件是两个前提同时成立了： 第一，出现了一个足够广泛、足够自由的资本主义大市场。 市场真实存在、规模足够大、技术产品真的会被持续消耗， 技术才第一次具备了“单点即价值”的可能。 第二，出现了一整层技术转化者。 你们平时调侃的“做 PPT 的”“产品经理”， 本质上是把工程语言翻译成资本语言的人。 在他们出现之前， 工程师只能“把东西做出来”， 但无法把“做出来”直接等价为“钱”。 所以今天围绕 API-Key 的争论，看起来是在讨论用户体验、门槛、产品成熟度， 实际上暴露的是： 我们正处在一个 技术尚未完全商品化、 但工程师已经被迫直面市场的过渡阶段。
### **如何让界面清晰、愉悦、不过分打扰** 我最近读了一篇来自 **Savyforson** 的文章，标题是《**How to Make Interfaces Clear, Pleasant, and Not Annoying**》。这篇文章其实是对 UI/UX 设计基础原则的一次系统梳理，但作者写得很生动，把“清晰”“愉悦”“不打扰”这三件事讲得非常具象，也很实用。 作者认为，一个好的界面，首先要有**良好的构图（Composition）**。这不仅仅是把元素摆放整齐，而是要让它们之间形成一种视觉上的平衡，让布局在第一眼就能传达正确的信息。无论是按钮、文字、图形还是图片，都是构图的一部分。 接着是**层级（Hierarchy）**。层级是设计的秩序感，决定了用户先看到什么、后看到什么。好的界面永远有“主角”和“配角”，信息不会互相抢戏。 第三个原则是**强调（Emphasis）**。设计要懂得取舍，有的元素必须被看到，有的则可以退后。强调不是“加粗一切”，而是通过字体、大小、颜色、留白等方式，巧妙地让关键内容自然突出。比如： - **字体（Typography）**：用不同的字重、字号和样式引导视线。 - **位置（Positioning）**：重要的信息放在更高或更中心的位置。 - **留白（White space）**：空间越多，元素越突出。 最后一个概念我特别喜欢，叫**节奏（Rhythm）**。它指的是有意图的重复。当界面元素在间距、样式或形状上形成节奏感时，用户的注意力会自然被引导，而不会感到混乱或疲惫。 整体来说，这篇文章提醒我们：优秀的界面并不是靠堆砌特效或复杂动画，而是靠**节制、秩序与细节的呼吸感**。它不仅服务于功能，也影响情绪——让人愿意停留，而不是急着离开。 **原文地址：** [👉 How to Make Interfaces Clear, Pleasant, and Not Annoying — Medium (Savyforson)](https://t.co/MrQ0KOLKIe)
这个帖子竟然跑了 4740 万流量。。。想象一下，如果是国人老板发张照片，说周一晚上 9 点没有一个人离开公司，那再正常不过了有什么大惊小怪。。。
说一个过去一年的观察： 我认为当代的技术人需要去体会一下PPT的重要性。 不仅仅是画饼。而是很多在“画饼”和输出之间，传播和交流之间获得的体会。（省略几万字的心得）。 要尝试，并且坚持。整个Youtube （真人我还要纯英文）。
Opus4.5 配合 Claude code 官方的 feature-dev 插件真心强大，让我有种当初 ChatGPT 刚推出 Deep Research 的惊艳感了。 虽然执行的很慢，但任务成功率非常高。
王冠被 OpenAI 碾压过三次。 第一次做写作工具，ChatGPT发布了。 第二次做Excel转图表，GPT-4来了。 第三次做Agent工作流，OpenAI Plugins上线了。 每次都踩得那么精准，像是有人在天上盯着他的进度条。 这让他意识到一件事：盲目做应用是虚无的。 你不知道基座模型的能力边界在哪儿，就像在流沙上盖房子，随时会被淹没。 所以他做了一个决定，先去月之暗面（Moonshot AI）当模型产品负责人，搞清楚模型到底能干什么，再出来创业。 一年后，他离职创办了ONE2X，做AI视频生成器Medeo。 他是月之暗面第一个离职创业的员工，公司的离职流程都是因为他才建立的。 压缩即智能：五道口的顿悟 王冠对大模型的信仰，来自五道口的一顿饭。 那是在龙人居餐厅，月之暗面创始人杨植麟（Tim）花了三个小时给他讲"压缩即智能"，全程在纸上写数学公式。 王冠坦诚地说，"我完全没听懂那些公式，但大受震撼"。 后来他去研究OpenAI科学家Jack Rae的视频，慢慢拼凑出了完整的认知地图。 这个概念很抽象，但王冠把它讲得很生动： 压缩不只是把文件变小，而是强迫数据建立联系。 想象下，你教AI两件事：中文翻译成英文，还有中文总结。 按理说，AI没学过"英文总结"这个任务。但因为压缩把这些离散的知识点挤在一起，它自动学会了。 这就是连续性。 以前的AI处理的是结构化数据，像Excel表格那样，一格一格的，互不相干。 现在的大模型处理的是语言、视频这些非结构化数据，它们本身就是连续的，像一条河流。 压缩让这条河流得更顺畅，AI就能"触类旁通"。 数据的三个阶段：创业公司的机会在哪儿 王冠有个核心判断：智能的第一性原理是数据。 他把AI行业的竞争分成三个阶段： 第一阶段：公域数据 大家都在互联网上抓数据，拼的是算力和清洗效率。这个阶段已经结束了，格局已定，基座模型公司赢了。 第二阶段：领域数据 拼的是"我有你没有"的私有数据，比如医疗、金融这些行业的历史积累。这利好大厂和传统巨头。 第三阶段：内生数据 这是创业公司的机会。 什么叫内生数据？就是世界上之前不存在的数据。 ChatGPT出现之前，没有海量通过对话解决问题的自然语言数据。 ONE2X做视频生成，就是要创造一套描述视频制作过程的语言（DSL），这套语言本身就是新数据。 只有通过设计新的产品形态产生内生数据，并把它训回模型，创业公司才能建立壁垒，不被基座模型的"自然延伸"碾压。 生成系统：一个完整的闭环 王冠不喜欢"套壳"这个词的贬义用法。 他说，壳可厚可薄，System 2才是核心竞争力。 基座模型（System 1）大家用的都一样，产品的胜负取决于你在模型之外构建的"壳"，也就是上下文（Context）。 ONE2X的架构分三层： 底层：DSL（领域特定语言） 把视频制作这件复杂的事，抽象成一组有限的"原子能力"。就像围棋，规则是封闭的，所以可以被计算。 中间层：Context（上下文） 这一层的核心任务是降低"熵"。 什么是熵？就是不确定性。 用户说"做个高大上的视频"，这句话的熵很高，AI不知道怎么执行。 System 2要把这句话转化成精确的指令。 同时，它还要约束AI智能体的行为边界，确保它不会乱调用工具，输出可控。 顶层：Environment（环境） 这不只是个软件界面，而是一个让人和AI共同活动的"环境"。 用户在这里的每一次操作、每一次修改，都是在为系统产生高质量的数据。这个环境本质上是一个标注平台。 王冠举了个例子：厨师做菜，油温多少度，翻炒几下，这些隐性知识如果不记录下来，AI就学不会。Environment要做的，就是把这些"火候"全部显性化。 物理世界vs理念世界：视频的两个战场 王冠对视频赛道有个独特的划分。 物理世界的视频，是摄像头拍的，对应抖音、快手这些短视频平台。 王冠把它比作"夜店、超市、生活广场"，娱乐、八卦、卖货，供给已经很充分了。 理念世界的视频，是AI生成的，对应知识、艺术、精神信仰。王冠把它比作"图书馆、歌剧院、大教堂"。 这类内容以前因为制作成本太高（比如耐克的高端广告，或者把一篇文章可视化成视频），一直是稀缺的。 ONE2X要做的，就是占领这个"理念世界"。 他还有个更大的愿景：让视频从"创作"变成"表达"。 古代写字是创作，需要笔墨纸砚，门槛很高。 现在发微信是表达，门槛极低。目前做视频还是创作，像写情书。未来应该变成表达，像说话一样自然。 只有当一种模态从创作变为表达时，才会诞生伟大的产品。 生成系统将取代推荐系统 王冠有个大胆的判断：中间商将死。 互联网平台本质上是"分销平台"，掌握流量分配权，剥削创作者。抖音、淘宝都是这样。 生成系统是"产销一体"，没有库存，没有流量分配，直接对接需求与生产。 用户想要什么，AI直接生成，不需要在海量内容里检索。 这意味着推荐算法这个"中间商"不再需要了。 随之而来的，是货币的变更。 在内容供给无限的时代，"注意力"（流量）不再稀缺，稀缺的是"信任"。 未来用户不会为流量买单，而是为创作者的品味（Taste）和配方（Recipe）付费。就像Substack那样，我信任你这个人，所以订阅你。 未来的创作者：两极分化 王冠认为，创作者群体会分化成两类。 金字塔尖的艺术家/专家 这些人不会被AI替代，反而会被放大。 系统是他们能力的放大器，把他们的高级智慧复制成千上万份。 他们的每一次操作、每一次修正，都是在为系统提供高质量的"内生数据"。 他们是生成系统能够不断进化的核心驱动力。 广泛的"产销者" 对于大众而言，创作不再是为了商业目的，而是回归到"产销一体"。 就像退休老干部在家写毛笔字，创作过程本身就是一种消费。 用户生成内容是为了满足自己的精神需求，价值在生产完成的那一刻就实现了，不需要依赖外部流量变现。 王冠把这叫做"劳动即消费"。 AI时代的产品经理：不再只是画原型 王冠自己就是产品经理出身，他对这个角色在AI时代的价值有深刻的思考。 PM的核心工作不再是画原型，而是设计智能的边界。 具体来说，分三个层面： 设计System 1：定义模型的能力边界 模型即产品，模型本身是值得被设计的。PM需要把业务Know-how转化为数据，定义什么叫"好"的结果，建立评测标准。 构建System 2：设计上下文与环境 PM的核心竞争力在于Context Engineering（上下文工程）。 通过设计Agent框架、工作流和知识库，为模型提供高质量的输入。 战略核心：设计"内生数据"闭环 PM必须设计一种全新的产品形态，使其在运行过程中产生世界上之前不存在的数据。 这个产品本质上是一个"标注平台"。 王冠说，PM还要扮演"审美"和"标准"的制定者。 不是所有数据都是好数据，PM需要具备极高的品味（Taste），去定义什么是高质量的输出。 组织即环境：员工是智能体 ONE2X是一家很特别的公司。 全员远程，没有管理岗，没有KPI，甚至连考勤都没有。 王冠把它定义为"产品工作室"（Product Studio），而不是传统公司。 他的组织哲学很简单：把公司视为一个"环境"，员工是"智能体"。 这个概念来自强化学习。 在强化学习里，你不控制智能体，而是搭建一个环境，让智能体在其中自主活动。 王冠说，管理的核心不是KPI考核，而是对齐"奖励函数"（Reward Function）。 每个员工进入公司都带有自己的目标，可能是对技术的热爱，可能是不想让公司死掉。 组织的智慧在于找到一种方式，让个人的目标向量在公司前进的方向上有最大的投影。 为了解决远程办公的孤独感和信任问题，ONE2X建立了"温暖可信计划"。 公司内部有个"朋友圈"，大家在飞书里建立话题组，分享生活八卦、写小作文。 通过这些非工作内容的交流，建立类似线下的温暖感和人际信任。 王冠说，坐班制是工业革命的产物。脑力劳动不需要依附于物理产线，远程办公配合"温暖可信计划"更适合产品工作室模式。 狭义AGI：一个自动化的赚钱闭环 关于AGI（通用人工智能），王冠有个非常务实的定义。 他不谈全知全能，也不谈自我意识。他说的是狭义AGI。 什么是狭义AGI？ 在一个特定商业领域（比如炒股），AI能自己赚钱，用赚的钱买算力和数据，再优化自己赚更多的钱。 当人完全退出这个Loop时，狭义AGI就在该领域实现了。 这不是一个突然到来的"奇点"，而是一点一点发生的。 比如在编程（Coding）或语言处理领域，这种现象似乎正在被点亮。 诺基亚时代的策略：积累数据，等待iPhone时刻 王冠有个精准的类比：当下是AI的"诺基亚时代"。 我们现在看到的AI应用，很像诺基亚手机上的计算器或贪吃蛇。 在这个阶段做复杂的移动互联网式APP是不合时宜的。 策略是什么？ 在"iPhone时刻"到来之前（即端到端多模态模型成熟、成本极低、推理极快之前），应该做离模型最近的生产力工具。 这样既能感知模型变化，又能积累数据（System 2/Context），为未来真正的超级APP做准备。 王冠还引用了一句诗来描述通用Agent和垂直Agent的关系："千江有水千江月，万里无云万里天"。 垂直Agent（千江月）在各自领域有独特智慧和数据，这是应用公司的机会。 通用Agent（万里天）试图覆盖所有，但在过渡阶段无法在所有领域都做到极致。 最终两者会殊途同归：通用做深垂直，垂直扩展边界，在效果与成本的极致比拼中相遇。 蝴蝶穿花：老子的入世哲学 聊到个人哲学，王冠说自己深受道家影响。 但他做了个有趣的区分：不喜欢庄子的"大鹏展翅"，更喜欢老子的"蝴蝶穿花"。 大鹏展翅是逍遥、避世、飞得高。 蝴蝶穿花是在花丛中飞行从不走直线，而是在障碍中游刃有余。 王冠说，创业者应该像蝴蝶一样，积极入世，顺应环境变化解决具体问题，而不是追求虚无的超脱。 他还分享了一个让他感到"惊悚"的冷知识：一代人只有25到30年。 作为一个30多岁的人，他意识到自己现在做的产品，其实是在服务"下一世"的人（即比他小25-30岁的人）。 这种时间观让他跳出了当下的焦虑，用更长远的眼光看产品演进。 北极星指标：系统的智慧程度 ONE2X的北极星指标不是DAU（日活），而是系统的智慧程度。 王冠说，3个专家用户产生100万营收，优于10万个普通用户产生同样营收。 为什么？ 因为专家用户（高审美/高能力）的操作能为系统提供高质量数据，提升系统的"智慧程度"。 智慧怎么量化？ 不是看生成了多少内容，而是"消耗更少的Token达到同样的效果"。 就像做数学题，一眼看出答案的人比反复演算的人更聪明。Token消耗越少，代表系统越智能。 这是一个完全不同于互联网时代的衡量标准。 一个意外的验证 为了验证产品的商业价值，王冠自己做了一次"小白鼠"。 他用Medeo的早期版本制作视频，发在微信视频号上。作为一个没有特意运营的号，竟然跑出了200多万播放量。 更惊喜的是，他一开始不知道视频号有流量分成，直到有一天系统提示有钱到账（几百块钱）。 这让他确信，即使是目前的半成品工具，也能让普通人通过内容获利。 还有个更疯狂的故事。 B站和视频号上某位头部的AI内容博主，为了使用他们的产品，借遍了周围朋友的谷歌账号来充值积分。 他们把能买的积分包全部买光并充值到上限，依然觉得不够用，最后直接联系到王冠团队求助。 这让王冠团队意识到，头部创作者对高效生产工具的渴求是惊人的。 反共识的20个观点 如果要总结王冠的想法，这里有20个最核心的反共识观点： 关于智能的底层逻辑 1. 智能的第一性原理是数据，数据决定边界，算力决定速度，算法决定涌现 2. 压缩即智能，核心在于"连续性" 3. 从"拟合结构"到"拟合世界" 4. 狭义AGI是"赚钱-进化"的自动化闭环 关于行业竞争 5. 行业发展的三个阶段：公域→领域→内生 6. 护城河在于"内生数据" 7. 当下是AI的"诺基亚时代" 8. "壳"是核心竞争力，Context is Everything 9. 通用与垂直的终局：千江有水千江月 关于产品方法论 10. 生成系统将取代推荐系统 11. 产品架构三层论：DSL→Context→Environment 12. 上下文工程的核心是"降熵" 13. 北极星指标：系统智慧度 14. 环境即标注 关于内容生态 15. 视频是AI时代的"起点"而非终点 16. 物理世界vs理念世界 17. 从"创作"到"表达" 18. 货币变革：从"注意力"到"信任" 关于组织与哲学 19. 组织即环境，员工即智能体 20. 蝴蝶穿花，积极入世 尾声 王冠最爱的食物是白米饭。 在快问快答环节，他说自己不喜欢旅游，也没有全球视野的美食偏好。 白米饭兼容性最强，和任何食物搭配都有滋味。 这或许也隐喻了他做产品的思维：做最基础、最兼容的底座。 在AI的诺基亚时代，大多数人在追逐流量和变现，王冠选择了一条更难的路：造一座视频的图书馆，积累内生数据，等待iPhone时刻。 他说，一代人只有一世。 那就用这一世，做点不一样的事。 --- 基于播客张小珺Jun 商业访谈录，使用Prompt生成。
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哎我服了我选的这个美国出版社了…封面设计得不好，我让我妈画了；校对的活我自己干了；图书编码下来后干活挺快的，但是也不好好看看合同，明明写的是他们负责纸质版发行，电子版本我自己发行，他们只是帮我制作电子书文件。好么，直接做好上线了。我知道他们没有恶意，就是萝卜快了不洗泥，已通知他们撤掉，按照合同我是自己直接销售纸质书的。好在我睡好情绪稳定，否则又要生气胃疼了…
这就是李白说的“天生我材必有用”吧 https://t.co/RQua1cqXfs
Amazing. With open-source models under the hood, the Mac Studio could become the simplest on-ramp to a truly personal, local LLM with no cloud, no concentration of power, just your own silicon shield for your data and privacy.
Real robots https://t.co/05YvOG0Lm8
机器人的动作进步速度快得令人害怕。 庞大的真实世界数据集和 VLA 模型如今让视觉-语言能力转化为流畅的连续控制； 扩散策略（diffusion policies）能够生成连贯的动作序列； 而柔顺的感知-执行系统则减少了抖动。 https://t.co/bC7885pttS
在X上，真诚的交流很重要。因为真诚的互动，可以建立惊喜而且牢固的连接。而你是否真诚，是一眼就能看出来的。 所以，请减少以起号为目的的评论和互动。 是的，2025年，年度最恶心词汇之一，起号。
今天给老妈转了 5w 支持她创业😂 她自己要投 11w，和别人合作做果园 你没看错，退休的人的创业 我没有去分析收益，风险，我爸，我妈挺互补的。 我妈十分乐观，做什么事情都冲在前面。 我爸做事情缜密，悲观，情绪波动大。 我那一刻有种感觉，好像是给他们买一个玩具。因为爸妈能折腾的时间就 10 年了。 理性分析：老爸负责风险下限，老妈负责收益上限。挺适合的 我还有种内疚心理：我本来要是在北京上班，拿个几十万的工资挺好。我自己有跑出来折腾，没做出水花，心中也有愧疚。 感觉钱可能打水漂，赶紧作为素材发出来😂
Nano Banana Pro 抽象能力也非常强！ 结合小说或者影视剧生成对应的武器。 它有自己的设计能力，它会根据小说的主要内容，将小说表现的主题或者是关键要素融合在武器之上。 而且对于中式元素的把握也非常厉害！比如神秘复苏这个灯，我是没想到的。还有的这个印斯茅斯鱼矛简直太应景了！ 提示词： 请根据用户输入的小说或影视剧名称，利用你的文学知识库和信息搜索能力，将其核心精神内核“具象化”为一把独一无二的“概念神兵”，并生成一张高规格的 3D 装备展示海报，具体的小说为《XXXX》 第一步：核心概念转译（逻辑层） 请首先在后台对小说进行深度分析，决定这把武器的形态与气质： 时代锚定： 根据小说设定的时间线，自主决定武器的物理形态。如果是古代或奇幻背景，请设计冷兵器或法器；如果是近现代或悬疑背景，请设计带有象征意义的改装物件；如果是科幻或未来背景，请设计高科技装置或概念武器。 阵营与基调： 根据小说的主题情感（如绝望、热血、诡异、治愈），自主决定武器的材质与光效。阴暗的小说应体现腐蚀、黑铁或暗影；光明的作品应体现水晶、黄金或圣光；疯狂的作品应体现破碎与混沌。 第二步：画面主体构建（视觉层） 在深邃的虚空背景中央，以3D次世代游戏资产的极高标准，悬浮展示这把武器。 视角： 采用略微倾斜的展示视角，强调武器的体积感、厚重感和结构美。 细节： 材质必须极致逼真。根据小说氛围，武器表面应有相应的岁月痕迹（如战斗后的划痕、铜锈、血迹）或者完美的科技光泽。 氛围粒子： 不要使用静态背景。在武器周围生成环绕流动的元素粒子特效，这些粒子的属性必须直接映射小说的核心意象（例如：漫天的风雪、飘落的桃花、燃烧的余烬、或是流动的数据代码），颜色和氛围根据主题决定，让武器仿佛置身于故事的灵魂之中，不要全是深黑色背景。 第三步：铭文与排版系统（文字层） 在画面底部正中央，生成极具仪式感的中文排版，仿佛是博物馆的藏品铭牌或游戏的传说装备详情页： 作品原名： 在最上方用较小的字号居中写上《小说名称》。 神兵赐名： 在下方用极具设计感、霸气的书法体或衬线体，自主创造一个富有诗意的武器名字。 灵魂铭文： 在最底部，使用优雅的字体，字体要有与原著风格匹配的设计感。自动检索并摘录一句该小说中最具代表性、最震撼人心的经典台词、独白或旁白，作为这把武器的铸造铭文。
今天的演讲是最接近我心目中 理想演讲效果的一次！ 我最理想的效果是：陌生的环境、陌生的观众，在听完我演讲后能自发起立欢呼、鼓掌👏；今天做到我讲完后，现场欢呼了😁！有一个哥们站起来了，不知道是一直站着还是兴奋地站了起来。 特别是在我说出那句： “以前我觉得，我努力是要改变世界 ！现在，努力是为了不让世界改变我！”现场爆发了热烈的喝彩和掌声😀！ 类似的情况在我7分钟的演讲里出现了3、4次！从我说出第一句话“两个月前，我爸让我回去当保安”的时候，现场就开始笑了，中间我讲着讲着，观众莫名其妙地就笑个不停😂，氛围好到出乎我的意料。讲完之后，还一些伙伴跟我说听完之后，受到了激励、得到了很多启发：“有些问题一下子就通透了”！这正是我所追求的目标！ 这次让我获得了强烈的成就感和自信心！这几天真的没有白写稿子、一遍一遍地彩排没有白做😀，最近2天，大的版本，我稿子迭代了10版，小的修改不计其数～ 还准备去请教了我身边的讲故事的高手潘潘老师，昨晚连夜帮我磨稿和彩排！让我的演讲脱胎换骨了！ （稍后我会把最初的版本和最终版本都分享出来，大家可以对比看看）😁 很多时候我感觉自己就像个NPC，每天工作和生活就只是为了给我的演讲提供素材😂，我是一个内向有点儿社恐的人，一上台就不一样了，很享受在台上那种感觉！ 如果你不知道培养什么爱好？可以去考虑练练演讲，这个爱好不烧钱，只需要花时间一次一次上台练习就行，而且越是精英人群，越认可这个演讲能力！
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确实，Gemini 3 Pro 、 Claude 4.5 、Nano Banana Pro、Sora 2 之后这种感觉更强烈了 那天下午帮朋友 Vibe Coding 的 ios 应用都快要上线了，这个朋友真是对编程完全不懂的小白 https://t.co/dcMszwcQXI
Telegram 新手终极教程： 从下载、注册到安全设置，一次讲明白！ +86手机号怎么注册 Telegram？ 三种可行方案全讲清！【含汉化+防封设置】 都在Banana给生成的这张图里面了⬇️ https://t.co/1HSW2rJNpG
笑死， 让小学的小朋友写一个植物大战僵尸 https://t.co/V5C9Pw8gFM
🍌 nano banana pro prompt What if historical legends had X accounts? ⚡️ A realistic mockup template for the ultimate "History Beef" – Tesla vs. Edison edition! Perfect for simulating timeline clashes. 🕰️🔥 --- Prompt --- Generate a realistic phone screenshot of a single X (Twitter) post with a vertical 9:16 aspect ratio. The design should feature a white background, iOS-style typography, clear, sharp fonts, and clean edges that closely mimic an actual screen capture. Post content: 🔄 Nikola Tesla (@ Tesla_Nikola) ✅ Verified You stole my ideas and never paid me. Plus, your DC power transmission distance is as short-sighted as your vision. ⚡️⚡️ Also, stop electrocuting elephants to slander AC current! That's animal cruelty! 🐘🚫 #ACCurrent #FreeEnergy #PigeonsAreMyOnlyLove 👤 Thomas Edison (@ InventoryEdison) ✅ Verified Quote Retweeted Just filed my 1,094th patent. Some people only mess around with dangerous high-voltage experiments and know nothing about turning ideas into profitable businesses. They can't even build a decent company. 💡💰 #GeneralElectric #DCpower ❤️ 200 Likes 🔁 50 Retweets --- Elon Musk (@elonmusk) ✅ Verified : @ Tesla_Nikola Big fan here. Someday I'll name a car after you. 🚗
Prompt，并非一道指令，而是一束心光。 每次你在 Prompting 的时候， 都是在构建一个约束性的意志能量场。 这个能量场和高维空间碰撞，撞出一个低维的投影。 你的约束越强，投影就越精确。 你的能量越足，投影就越清晰。 同样一个任务，Prompt 不同，结果完全不同。 同样的故事，作者不同，文风完全不同 所谓「笔力」，亦是如此。 你的 Prompt，是荧光还是激光？
这个AI应用场景好赞：在婚礼现场抓拍客人，然后实时用AI视频来调侃他们。https://t.co/4aGpwKQWn1
我最近在听 Naval 的播客《How to Get Rich Without Getting Lucky（不靠运气致富）》，其中的一些观点让我开始重新审视自己的职业规划，尤其是在产品设计这个领域工作多年之后，更有了新的感触。 我逐渐意识到：虽然在大公司工作看起来稳定、体面，甚至有点“奢侈感”，但它并不能帮助我建立长期的复利型收入。原因很简单——作为普通员工，你往往拿不到公司真正的股权，而缺少股权，就意味着长期收益空间受限。 Naval 提到过一个让我特别有共鸣的点： 可以从全职员工转向咨询／自由职业，用专业能力换取更高的杠杆。 对我来说，这意味着： • 把设计能力和行业经验变成可以对外输出的专业服务 • 与多个客户或团队合作，而不是把价值只绑定在一家企业 • 收更高的费用、工作更灵活，同时还能创造实际价值 这样的职业模式能让我慢慢摆脱“纯时间换钱”的逻辑，为未来累积更具规模化、可复利增长的收入流。
买过最值的软件之一 Eagle， 一直用来做本地图片和情绪板管理， 好多年前付费买断了，到现在一直在更新， 用来做提示词管理再好不过了。 https://t.co/WjruEx0wMc
俄罗斯的楼为什么和北京高校的家属院那么像？没人发现这个吗？
任老是真的很强大，真男人。 很多人不知道棚屋是什么，以前叫铁皮房。我父母刚来深圳的时候就住过。他们很幸运，很快情况就改善了，所以我是没有住过棚屋的。 https://t.co/UgnJgNtlKG
我决定停止长篇大论，start building。 管他呢。 2025 年 12 月 13 日，我为自己的 AI 原生操作系统落下了一个小小的锚点： v0.1-runtime-mvp 这是一个极小的版本。 我希望用它来解释： 我到底在做什么？我的 vision 是什么？2026 年我要构建的系统又是什么？ 说实话，这比我想象得难很多。 过去几周，我试图当面向一些资深软件工程师解释我的方向，几乎没有一次成功。 沟通很困难 我自己的 vision 也仍在形成之中。 我反复讲述一些理论基础： Language–Structure–Orchestrator、 与大模型解耦、 用户自拥有结构、 结构作为智能的主权层…… 这些思想本身就已经“超出了当前范式”。 要在当场解释 “它到底能做什么” 几乎不可能。 我说：“它有点像一个 OS。你可以在上面 build everything, write everything, run everything。” 通常，这句话一出，对话就结束了： “你是不是幻觉了？”😂 所以，我决定不再试图从宏图开始解释。 我从一个最小的细胞写起。 一点点让你看到它怎么呼吸、怎么记录、怎么运转。 v0.1 Runtime MVP: The Moment an AI-Native OS Draws Its First Breath (hopefully 😂） https://t.co/sGJWg5H0gj
斯坦福的这门软工课，值得仔细学。并没有你想象中的那么"vibe", 相反干货满满，其实把直到今天，你需要学的最核心部分给罗列出来了。至少把Slides, 全部看一遍学一遍。 https://t.co/akBDQb0Xbo https://t.co/SSLUR3iAGR
这点是真的，就是一代人有一代人的原生社会。 但是人只有财富这一个指标吗？那就把人性降的太肤浅了。 还有一点就是，人其实是可以与时间错位发展的。 其实在AI探索的这条路上，你觉得应该属于00后吧，不是。我认为给我最大帮助，以及看的最清楚明白，走在前沿的反而是好几位70后。 其实我认识的许多改革开放以后，抓住所谓历史机遇的人，真正发迹都在自己40岁，甚至45岁以后。尤其是男性。在所有身边的人，看着他都觉得他已经错过了自己的时代了，你这个老人家还折腾什么呢。 嗯，就这样的人，最沉稳，最成功。超出了他自己的时代。