🔥 Search Hot Tweets
Search and analyze hot tweets from KOL accounts within 6 hours. Use SoPilot plugin to quickly comment and occupy the comment section.
笑死，Apple 被 Claude Cowork 偷家了，自己的系统竟然远远不如人家第三方的，于是放出了大招。。。 Apple Creator Studio，也就是之前那一堆玩意打包变成订阅制了。 - 订阅价格为 38 元/月或 380 元/年 - 教育优惠价格为 18 元/月或 180 元/年 - 支持最多 6 人的家庭共享 - 支持上述工具里的所有 AI 功能 - 新订阅用户免费送一个月 - 新购苹果设备赠送三个月 20 年，头一次见到 Apple 这么窘迫和没有创新能力。（但是价格真香） https://t.co/eDyTycbt2h
Many exciting features to develop. We are hiring cracked engineers and researchers to build the best fully local, open-source desktop agents and RL environments. Email us at [email protected] https://t.co/d66J0RMytR
有人好奇，为何我的推文，基本都是 100+ 点赞。诀窍很简单： 1、只发自己有感触的手写内容。每天都有很多信息流过自己，捕捉到极少量有感触的 1-2 条，逼自己人肉写下来。这样，无论如何，自己都有收获。有收获，就有最基础的正反馈，容易持续发内容。 2、尽可能用大白话让更多人能看懂。私密表达，自己能看懂就行。在 X 上是公开表达，得考虑到读者千差万别，尽可能用大白话表达清楚，让更多人看了有收获，是获取点赞的关键。 3、还有一个真正的诀窍是：定时清理推文，点赞量不高的，删除掉。这样剩下的，自然就是 100+ 点赞的。 第三条是真正的诀窍，千万不要告诉别人。
Claude Code 的创建者 Boris Cherny 今天发了一组推文，用一个故事解释了 Anthropic 新产品 Cowork 为什么会诞生。 【1】从“没人会用”到“同事已经在用了” 2024 年底，Boris 刚把 Claude Code 的第一版（当时叫 Claude CLI）发布给团队内部试用。那时候 Sonnet 3.5 的 agent 能力还很弱，他前一天才刚给它加了一个文件编辑工具，自己也只拿它当个记事本用。 第二天走进办公室，他看到同事 Robert 的屏幕上开着终端，Claude CLI 正在运行，旁边是一个红绿色的代码 diff 视图。 Robert 已经在用它写代码、操作 git 了。 【2】然后是数据科学家 几个月后，Anthropic 的工程师们已经日常使用 Claude Code。有一天 Boris 走进办公室，看到数据科学家的电脑上也开着 Claude Code 终端。他问了一句“你也在试这个？”，结果发现对方不是在试用，而是在干活——用它写 SQL 查询、做数据分析、画 matplotlib 图表，甚至用 ASCII 字符在终端里画简易图表。 Claude Code 是给工程师做的，数据科学家却拿它来工作。 一周后，整排数据科学家的屏幕上都是 Claude Code。 【3】接着破圈了 随后几个月，同样的事情反复上演。设计师用它做原型和改文案，财务用它建模型、做预测，销售用它分析 Salesforce 和 BigQuery 里的数据，用户研究员用它处理问卷结果。 到现在，用户用 Claude Code 做的事情已经远远超出编程范畴：控制烤箱、从坏掉的硬盘里恢复婚礼照片、分析自己的 DNA 和医疗记录、跟客服讨价还价。 【4】所以有了 Cowork Boris 说，到某个时刻，这些事情就不再让他惊讶了。“我们应该让那些想用 Claude agent 做非编程事情的人更容易上手”——这变得显而易见。于是就有了今天发布的 Cowork。 他在推文里还说了一句话：“产品还早期，还不够完美，但人们已经发现它在各种意想不到的场景下极其好用。” 这话听着像自谦，其实是 Anthropic 做产品的一贯风格：先发布、先让用户玩起来、再根据反馈迭代。Claude Code 就是这么长大的。 【5】AI agent 正在从程序员玩具变成通用工具 Claude Code 最初只是给工程师用的命令行工具，但它的本质是自然语言交互——你告诉它要做什么，它帮你执行。这个能力跟你会不会写代码没关系。数据科学家能用，财务能用，设计师也能用，只是原来的界面对他们不够友好。 Cowork 做的事情，就是把这个能力包装成更多人能接受的形态。 Anthropic 的产品嗅觉：不是先想“我们要做一个面向非程序员的产品”，而是观察到用户已经在这么用了，然后顺势而为。用户行为是最好的产品经理。
推特的推荐又挂了 https://t.co/yUCIgAU3yZ
长大后发现，虽然自己父母一个很早离世，另一个不怎么关心我，但我还是能够记得不多的几次小时候他们带我玩、我很开心的经历。 所以现在每次和女儿玩的时候，都会觉得：能尽量让她在那一瞬间拥有最开心的记忆，是一件很重要的事。 也许在几十年后，她在异乡、孤独、打拼的时候，还能有一些小小的温暖回忆，给自己“加热”。 当然，多半娃到那时候就啥都想不起来了，哈哈。
🐂🍺， bm. md 这个 Markdown 编辑器完成度太高了 尤其对于图片添加这种多媒体内容的支持也非常好，相当顺畅 支持 MCP 和 Skills 可以让 AI 自动帮忙排版，太完美了，内置的主题样式也非常漂亮 https://t.co/jbIcD417JV
The prompt have been improved, and the effect is even better. nano banana pro： Overview: This photo captures a highly atmospheric indoor Mirror Selfie. It freezes a moment of a young Asian woman in a relaxed state, featuring a strong "Pure and Desire" style (Innocent yet alluring) and an authentic social media lifestyle vibe. Subject Features: Female, with fair complexion (cool porcelain skin). Her long black hair is tied back (into a low ponytail or bun), with air bangs framing her forehead and face. The makeup is exquisite yet natural, emphasizing reddish lips and a clear, translucent foundation. Expression & Mood: Her eyes are either dreamy or focused on the phone screen, with her head tilted slightly, conveying a sense of nonchalant elegance. Her mouth is closed, and her expression is calm with a hint of sultriness. Pose: Seated. She sits on a black leather chair, leaning back. Her right hand rests lazily behind her head/neck area, while her left hand holds the phone (silver iPhone) to take the mirror selfie. This pose naturally showcases her neck and shoulder lines. Outfit Details: The core visual point is the "slouchy / effortlessly disheveled" style. She wears a white deep V-neck long-sleeved top (the material looks soft, like modal or fine knit). The neckline slips off, revealing her collarbones, a large area of skin on her chest, and visible black thin bra straps, creating a classic "black and white contrast" and a hint of sexiness. She wears black trousers on the bottom. Environment & Lighting: The background is very simple, featuring beige/grey wallpaper and wooden door frames or mirror frames on the sides. The lighting is soft and even, resembling indoor natural light or softbox lighting, giving the skin a delicate texture. There is a black hair tie on her wrist (adding a touch of realistic detail). Vibe: Intimate, casual, the refined daily life of an urban woman, and a sense of relaxation.
最近好几个让内测的AI产品。 无一例外，全部加上了类似Skill的功能... 上个月初深圳聚会时，记得跟神佬等朋友说。 一定要研究 Claude Skill ，潜力很大，真能提效。 Claude Skill 从2025 年10 月16 日发布，上个月底才开始火起来。 当下，Twitter的流量密码就是 Claude Skill。
安装这个Skill以后，向NotebookLM提问变的更简单了。 可以用这个提示词： 提问：“我提什么问题能覆盖所有访谈内容”，然后依次用这些问题递归提问，获取答案写入Markdown 哪怕没看过的Youtube视频，核心内容也可以总结的七七八八。
我去，这个NotebookLM Skill 更牛逼了。 比前几天分享还强大，基本把完整NotebookLM搬到了命令行。 一句话生成思维导图、生成音频播客、生成PPT，全都OK。 只需要登录认证一次，就能任意添加Youtube解读，AI搜索 可以把NotebookLM把当最牛逼的知识库用了。 地址见评论，X上的大神写的。
几个值得收藏的 AI 开源GitHub项目 Crawl4AI：专为 LLM 设计的爬虫，做 RAG 数据准备特别好用 LobeChat：支持多模型的开源聊天框架，5 万多星 ChatGPT-on-WeChat：把大模型接入微信飞书钉钉等平台 yt-dlp：最强命令行视频下载工具，支持 1000+ 网站，YouTube 整个频道都能下
在 2015 年，埃隆·马斯克就已经把他如何预测未来讲得非常清楚。 他的框架： • 第一性原理 • 资本排序 • 关键路径聚焦 • 有用性优化 他在斯坦福演讲中的 10 条底层课程： 1. 第一性原理思维是你的超能力 https://t.co/ZJsTc1ImTf
昨天写了一篇东亚人不敢冒险的post，引发了很多推友的讨论。 其实很想分享一个朋友的故事。70后，国内大陆专科学医的。在本来没有希望的人生中，经过了几次冒险，现在，坐在FSD tesla里，满美国谈生意做高科技行业，公司不大，但年收上亿。 冒险不是赌博，而是相信自己值得拥有更好的人生吧。
哈哈，终于可以开订阅啦 https://t.co/EwwoMvtcub
seedream 4.5！ { "image_type": "high-fashion studio portrait", "subject": { "gender": "female", "appearance": { "hair": "long copper-red wavy hair", "skin": "pale flawless skin with natural texture", "makeup": "soft neutral makeup, natural lips" }, "expression": "calm confident neutral", "pose": { "body_position": "leaning slightly forward toward the camera", "hand_action": "one gloved hand reaching toward the lens creating depth" } }, "wardrobe": { "outfit": "black corset-style bodysuit", "tights": "sheer black tights", "gloves": "semi-transparent black gloves" }, "camera": { "angle": "chest-level", "focus": { "face": "sharp and in focus", "foreground_hand": "slightly blurred" }, "depth_of_field": "shallow", "style": "professional fashion photography" }, "lighting": { "type": "soft directional studio lighting", "equipment": "softbox visible at frame edge", "effect": [ "gentle highlights on skin", "subtle sculpting shadows" ] }, "background": { "color": "light neutral", "style": "clean minimal studio" }, "visual_style": { "aesthetic": [ "editorial", "high-fashion", "modern", "cinematic" ], "detail_level": "ultra-realistic", "quality": "high resolution", "mood": "bold elegant confident" }, "final_look": "Vogue-style editorial fashion portrait with strong depth and clean studio composition" }
倒腾一下午，新站的 Stripe 收款总算是通过了，做了如下微小的工作： 1. 创建一个包含支付能力的 SAAS 网站，创建 sandbox 走通付款流程； 2. 网站的生产服务器必须在线，确保在线产品和价格透明； 3. 必须要有各种隐私服务协议网址，日本商家一定要有特定商取引法に基づく表記（最好是日语）； 4. 说明自己的情况，让 AI 帮忙写商家业务说明和其他细节，不要因为选填就偷懒不填； 5. 申请被驳回不要灰心，继续改进继续提交
Thanks to the amazing OSS community 🙏 https://t.co/ue0VhHA0UD
https://t.co/NF3LKfdLlW
朋友们，免费来领取公众号发布API，Agents自动同步草稿箱 如果你在使用ClaudeCode写公众号的话 可以前往https://t.co/py8RmeizXT 在左侧开放平台申请你的公众号Key 授权公众号后，复制文档给你的ClaudeCode 就可以直接用ClaudeCode推送文章到草稿箱了 这个官方API大家自己去申请是相当麻烦的 我申请了一套做了一层封装 大家可以直接用
顾客向我们客服热心推荐可以代理上架的软件。 有一些软件要是真上架了，先不说我会不会进去，至少要被请喝茶 ... https://t.co/3ik1gFVnWV
尽可能的和聪明人待在一起 我喜欢和聪明人交流，省事，还能在他们身上持续学习 我创建社群，不断的寻找优质信息源，不停地阅读和思考，本质上就是为了让自己持续不断的增加自己接触“聪明人”的几个必要手段 聪明人节省自己的时间，他们会直接问你更好的问题，比如一件事的底层逻辑是什么 聪明人懂得感恩，你帮助了他们，就是在帮助未来的自己，哪怕你不知道未来的自己会因此受益 聪明人会喜欢和聪明人呆在一起，他们会形成一种氛围，这样的氛围会本能的排斥低级的事情
fxxk it. got a new domain: https://t.co/5pL0hmA5i9. let's pivot https://t.co/icx6EGdFx1
Etherscan这个几乎每一个链上操作者每天都要用的产品，有很神奇的团队文化： 15年由马来西亚华人Matthew Tan创办， 24年最后一次公开数据年收入3550万美元，团队70人以工程师为主。没有去中心化，没有社区治理，没有公开的VC融资，但是作为行业最重要的基础设施成为了最常访问的网站之一。 Etherscan从以太坊开始，把区块链的可读性做成基础设施生意：普通用户免费块浏览区块和查询合约，建立信任和社区依赖性。再向高频的专业机构出售API 和企业级数据服务来赚钱。 此外还做了几个2B收费白标产品 ，包括BscScan、PolygonScan等。最后再把网站上插入crypto赛道专用的广告，进一步流量变现。 Etherscan不下场发币、不托管资产、不参与交易，但是站死一个中立和不可替代的区块链数据入口。用极低获客和客户维护成本成本换取长期、稳定、高毛利的现金流。
https://t.co/MXuMb2v61S
Obsidian 的安卓客户端居然支持官方的同步服务了。 我都不知道啥时候支持的，这下可以爽用了。 https://t.co/OmfwflfIE1
telegram和discord生态是很有趣的两个生态，用户在上面的需求是完全不同的。 telegram： 1、因为提供了几乎没有限制的api能力，所以可以提供无限量的信息push，这对加密货币行业这种高频行为来说是非常刚需的，很多加密有关的警报bot都部署在tg上。 2、外加tg随意注册随意注销，电诈人员横行，造成了很多虚假繁荣的情况，很多加密的public group里面至少20%以上都是电诈人员，channel一开始也是，但是有了隐藏其他用户功能之后就被遏制了，不然那些电诈人员是怎么突然给你私信的 3、中国大陆用户长期被驯化使用微信这种高度封装的产品、对文档等内容没有阅读能力，非常缺乏耐心，什么都是按照自己需求来，导致他们对discord的channel和各种说明完全不看，严重依赖客服体系，特别喜欢直接问，所以对tg是很容易适应的。 4、对色情内容限制低。 综上：加密meme群、合约带单群、色情群、招嫖频道主要发生在tg上。 discord： 1、discord本身的身份组权限是远远好于tg的，tg几乎没有身份角色能力的划分，就是很粗糙的admin逻辑，但是discord也因为这个能力搞得权限非常复杂，管理员其实非常头疼，对管理员的学习能力要求很高 2、discord的多channel是比tg的topic更灵活的 3、nft社区曾经在discord大行其道，是因为nft这个玩意最早在欧美流行开来，创始人和mod也大多是欧美人，中国用户被迫学习使用该产品，但是表现出很低的适应性。 4、因为discord提供直播等各种功能，本身又是游戏圈火起来的，所以很方便做各种爱好者社区 综上：游戏社区、美股社区多在discord里
玩游戏几十年，终于第一次和女儿一起玩双影成行。第一关通关，女儿虽然第一次摸ps手柄，但也能基本跟着老爹探险。 老父亲老泪纵横😭 简直是老萨利文带着少年德雷克翻墙的感觉！ https://t.co/guZiH3kus8
今天DeepSeek又发表了一篇论文，让AI解读，仔细读完，觉得很牛逼。 我和好友交流论文学习心得时，经常感叹，大模型的设计真的越来越像人。 这篇论文用一个很巧妙的办法，让AI实现了无限记忆，那就是「查字典」。 还有一个反直觉的事儿，Engram优化有“查字典”能力后，知识问答类能力虽然有提升。 但最大的提升反而是计算推理能力！ 把「脑力」用在真正需要思考的地方，减少记忆负担，会变得更聪明！ 这么看，建立自己的第二大脑太重要了，无需多言。
咸鱼 YYDS 剪映 SVIP 官方续费 499 喂老用户吃💩， 咸鱼一年 209 渠道商赢麻🤪 https://t.co/mRKvx2QK36
两个月前我把三家的模型都开通了 我说说各个模型的优劣 Gemini 因为可以直通 youtube，所以我学习新的领域知识的时候都在用它。生图功能也不错。 Claude code 是一个很听话的模型，用 Claude code 来做执行层，主要是各种 Skill 都挺好的。 ChatGPT 经常和他探讨问题，聊心理问题，也不错 总结就是： 学习 Gemini，执行 Claude code，决策 ChatGPT
推荐一个博客： 帮助你更好的看到：如何做长青笔记、如何专注、如何更好的思考、如何建立笔记之间的链接 https://t.co/xnkM1NKlpJ https://t.co/ZEBm78wWBq
十年影视飓风老粉，第一次支持了一波Tim的电商。这件羽绒服就这个价位确实不错，但有种新能源汽车Sales的工服的感觉hhhh https://t.co/BsYjTSDoo0
🫡Introducing Openwork: https://t.co/R82WRFnJet https://t.co/gY21PKWtEI
Here’s how I make this kind of horror-game style video 👇 3-step workflow: 1. Generate the visuals with Nano Banana Pro 2. Create keyframes with Kling 3. Stitch everything together in CapCut If you want to make a similar one, follow the steps & prompts in the replies — you can replicate it easily ✅
试了一下claude的cowork 只得感叹别人vibe coding的水平和我现在的水平差距实在太大了 我还处于按起葫芦浮起瓢的修bug状态 人家已经能做一套完整丝滑的产品体验了 应该去claude偷师一下😅
卧槽，我竟然不知不觉白嫖 Spotify Premium 近 4 年，每个月 8 号自动续费 1 个月。 刚在整理软件订阅，发现每天高频使用的 Spotify 竟然不是我自己在续费，从 2022 年 4 月 8 号会员到期至今都是某个人在帮我续费。号是我自己的，不是买的号。 翻了淘宝订单记录，在 2021 年 4 月 8 号买了张一年的礼品卡，印象中好像没到期掉了会员，找店家处理过一次，后面我也忘了，因为每天都在用没出现过异常，我的其它订阅也都是自动续费的，所以没留意过。刚才联系店家，发现店铺已经关闭，找不到客服了，该不会是那老板拿我的号共享出去了，每月续费给新的买家用吧，有没有会的教教我咋弄😅
giffgaff 最佳保号策略来了 群友做了一个快捷指令：使用蜂窝数据自动访问一个很小流量的网站，费用大概在0.02，一年0.05，充值的10英镑能用200年，人走了号还在，能用几代人了 https://t.co/3M2ehjC9M9
搞基建这块，老马确实是牛逼 真是把给特斯拉造厂房的经验，都拿来造数据中心了 它的「大又硬」（MACROHARD）数据中心现在安装了来自特斯拉的 Megapack 电池系统，用来作为备用电源并平衡电力负载。 目前运行着130台风冷机组，相当于200兆瓦的制冷能力。同时还新建了135台相同的水冷冷却塔，制冷能力建成以后会拉到400兆瓦。 再配合上前几天从韩国买的5台天然气驱动的发电轮机，完全自给自足了
Claude Code 这条线是真干深了，也算找到了自己的生态位。 看它现在的发布节奏，数据飞轮应该已经开始转起来了。 但说句实话，我现在还不太敢把长期知识、记忆相关的托付给它。 封号风险太高了，哪天一刀切，我损失巨大。 目前只能拿它做做研究，搞点小实验，玩点代码什么的。 如果 Anthropic 在账号这块儿能更友好一点， 我真的不介意大夸特夸这个产品。 它值得。
离谱的是，Claude Code 的创造者说，Cowork 这个部分的代码全部都是 Claude Code 写的！ 我们已经进入到 AI 自己指挥自己、自己创造自己的时代了 https://t.co/7856TlmuWN
看到 Cursor 的设计师都在用终端而不是 IDE，想想去年各大公司都要 fork 一个 VS Code，现在还有多少人记得那些产品呢？可能 fork IDE 这条路本身就是走错了。 我一个设计师多年前一直非常抵制终端和 neovim、tmux 这些神器，主要是学不会，太难记，但现在硬是逼着自己每天都活在终端里，开很多个任务也没压力，越用越喜欢，完全不想打开 IDE 了。
Anthropic Claude Cowork just killed our startup product 😅 So we did the most rational thing: open-sourced it. Meet Eigent 👉 https://t.co/R82WRFoh41
马上金三银四了，说一个特别扎心但很真实的事， 简历永远只记录你经历的 20%， 剩下那 80% 的努力都被丢在互联网上没人看得到。 很多技术人认真写项目，写 blog， 到了简历里，放几个链接到小角落。 甚至还安慰自己一句：说不定面试官真的会点进去呢？ 现实比想的更粗暴，面试官根本不会点， 一页纸强行压缩一个人， 这是整个行业默认的操作方式。 最近发现一个有意思的产品——DINQ， 算是一个 AI 时代的数字身份卡， 是在解决这种“被忽略”。 人不是一行行 list， 人是散落在无数平台上的痕迹。 DINQ 做的事超级简单粗暴： 把 LinkedIn、GitHub、X、Google Scholar 连上， 或者直接扔一份简历进去，它自己开始默默干活。 它的 AI 能力会把做过的事情、写过的东西、参与的合作通通捞回来， 自动整理，自动更新，把整个人拼起来。再也不用手动维护履历了。 说几个功能： 1. Insights 把你这些年碎碎的经历串起来，像极了一个人生时间线。 对技术人尤其友好，把之前的论文、代码库、代码、贡献全部连起来。 2. Network 直接绘制出来一个图谱，说清楚你到底和谁一起干过活，这个功能我要给 100 个赞。 我看我的 network 的时候真的会让我重新认识自己的生态位 3. Discover 找人终于不靠名校大厂这些粗筛子了，作品、方向、研究兴趣直接说话，简直是 i 人的福音。 真正厉害的人可能就在小公司。 只是以前很难被看见。 4. Opportunities 这个相当于把门牌挂好，做事的你继续忙，机会自己会来敲门 顺便我把自己的 DINQ 放这里，https://t.co/G4Lpn4aJDg 欢迎来DINQ跟我建个联，https://t.co/oFn5hbV2z0 现在输入我的邀请码：BEI 即可额外多获取5credits 整个用下来，我的一点想法： 不是我们不够优秀， 是我们以前没有地方把“我们到底做了什么”自动留下痕迹。 简历这种东西本质上就是个应急方案， 因为过去没有更好的方式展示一个人， 我们只能委屈求全。 但时代已经不是那样了。 AI 最先改变的，除了工作方式还有我们展示自己的方式。 对于技术人： 你是谁，不是你简历上写了什么， 是你做出来的和你留下的痕迹。 对于面试官： 候选人是谁，不是看简历上写了什么， 是看他之前做了什么，和谁合作过。 Web2 时代，我们把自己撒在一堆平台上， 社交在这，代码在那，文章在另一个地方。 如果 Web2 把我们切碎， 也许 AI 时代第一件有意义的事就是把自己重新拼回来。 欢迎你来跟我连接，把我们真正做的事摆在桌面上，让彼此看得见。 也可以顺手关注下 @dinq_me，#DINQ 你觉得自己那 80% 被看见了吗？
你明明可以自己救自己！ 当你察觉到自己状态不对的时候，一定要想法设法的把自己救上来，人生至暗时刻，大道理没用，鸡汤没用，蛋糕奶茶可乐火锅都没用，甚至家人和朋友的爱，也只能缓解焦虑，所以请你务必，一而再再而三，千次万次毫不犹豫救自己于水深火热之中。 早上起来刷到这个视频，有感转发。视频拍的有些蒙太奇，虽然略显夸张，但是给自己个机会，看完它。 希望大家永远不要经历至暗时刻，万一遭遇不幸，请务必对自己好一点，振作起来，相信自己，自己救自己！ 原创：赖子兄弟哦（侵删）👍
如何在一天内重启人生，今天是你的第几轮人生？ DAN KOE新的这篇也写得很好，他说大多数人改变生活的方式完全错误。改变人生的关键不是改变行为，转变身份认同思维——当你把自己想象成已经成为那种人（比如梦想成为的运动员、CEO、有魅力的人），正确的行为会自然发生。 🏃不要问"如何让自己坚持跑步？" 🏃问"我需要成为什么样的人才能自然想要跑步？" 这种思维的转变可以让自己在一天内重启人生。 🌿他提出一个7步循环： 1. Goal（目标） → 你设定某个目标 2. Perception（感知过滤） → 你通过那个目标的视角感知现实 3. Learning（选择性学习） → 你只注意重要的信息，学习它们，这些信息能让你实现那个目标 4. Action + Feedback（行动反馈） → 你朝目标行动并获得反馈 5. Conditioning（条件化） → 重复行为，最终养成习惯，变成自动和无意识的条件反射去做 6. Identity Crystallization（身份结晶） → 这个行为让你认为“我是那种......”的人 7. Identity Defense（身份防御） → 你认可自己的这个身份，心理一致。 关键：如果这个身份对你不利（"我是个拖延症患者"），循环会迅速恶化。所以改变的起点是：重写"我是谁"的故事。 🧐看完让我立马想到我的心头好日剧「重启人生」，讲的就是这样一个故事，超级轻松且愉快的反复死去。剧情不是跳楼死一遍后脱胎换骨， 不是为了复仇，也不做大英雄，只为来生转世成为人类（第一轮她投胎成食蚁兽🤪） 剧情处处都是伏笔，就像人生也不是顿悟，每一轮重生的经验会潜移默化改变主人公的决策和习惯，最终改变她是谁。 以前我总想如果事情重新发生一遍，结局会不会更好？但事件不会倒退的，也没什么如果。不是也不用改变过去的行为，而是改变现在的身份。不如过好新的一天，让新的事件和经验覆盖旧的。
这是误读吧，这里的memory只是LLM的attention计算内存，我们说的计算机的内存， 。和人脑的记忆更不是一回事。 N-grams embedding memory offloading hierarchy 在 DeepSeek 的 Engram 模块中，本质上是一种针对 LLM 的条件内存（conditional memory）机制，通过 hashed N-grams 来实现稀疏检索和内存卸载。它不是泛指的 "memory"（记忆），而是一种特定的、集成到模型架构中的检索增强方式，旨在优化计算分配：将早期层的模式重建（pattern reconstruction）卸载到静态哈希表中，从而为更深层的推理保留计算资源。 - 不是 episodic memory（情节记忆）：Episodic memory 通常指存储特定事件、经历或上下文的记忆（如人类记忆中的个人经历，或 AI 中的对话历史记录）。Engram 基于 N-grams（短序列）的通用嵌入，不是针对特定 "episode" 的动态存储，而是预训练知识的静态检索。它更侧重于通用模式匹配，而不是个性化的时序事件回忆。 - 不是纯粹的 long-term memory（长期记忆）：长期记忆在 AI 中常指持久存储的知识（如 parametric memory 中的模型权重，或 non-parametric memory 中的外部数据库）。Engram 可以视为长期记忆的扩展形式，因为它的哈希表是静态的、预构建的（类似于模型参数中的隐含知识），但它更专注于高效检索而非无限存储。它不处理运行时积累的长期交互历史，而是 offload 预存在模型中的 N-gram 模式，以支持 scaling 和 long-context 处理。 - 更接近 working memory 的 latent space cache + 基于 hash 的 retrieval：它本质上是一个分层（hierarchy）内存卸载系统，在 latent space（隐空间）中用哈希索引 N-gram 嵌入作为缓存，实现 O(1) 检索。这类似于 working memory 的临时缓冲区，用于当前输入的快速模式匹配和重建，而不是完整的长期存储。相比传统 MoE（Mixture of Experts），它引入了 "conditional memory" 作为第二个稀疏轴，平衡内存和计算，但不会像 episodic 或 full long-term memory 那样动态更新或存储新经验。实验结果显示，它在知识密集任务（如 MMLU）和推理任务（如 BBH）上提升性能，但仍局限于预训练数据的静态表示。
Google 的高光时刻， 还记得当年 Google 成为 iPhone 默认搜索引擎吗？ 那一刀直接改写了移动互联网格局： 海量流量入口从浏览器门户时代 被整个塞进了手机操作系统。 结果是， Google 搜索一路坐稳全球第一， 苹果拿走数百几亿美元收入， 双方一起把生态的天花板抬高了一层。 今天 Apple Intelligence 和 Gemini 再次牵手， 资本市场肯定会算这笔账， Google 的股价大概率还会顺势飞一段。 该买买。 如果故事放到中国，逻辑推来应该只有一家公司合理。
今天突然意识到 Google 可以做出好的大模型 但是 Meta，Apple 都做不出来 大模型技术其实已经是很强的技术壁垒了 只是 Google 特别强突破了壁垒而已
小白 GUI 版的 Claude Code 来了 Claude 官方大概也看到了 CC 大量非 Coding 场景短短使用 干脆把这个做成了产品。 Cowork，你的工作伙伴，你的最强电脑助手，没有之一。 这公司的产品力太强了。 https://t.co/6HLBYhz7vZ
我儿子出生的时候，头两天我没合眼，不敢让孩子离手，只有我妈来送饭的时候，才敢紧去上厕所以及洗漱 孩子有个脚环，摘下来的护士台那里会报警，马上产科大门会关闭，护士紧急赶过来询问 其实自古以来孩子从出生到满月都是极其凶险的，只不过关口各不相同 https://t.co/6e1EPXa3BB
Claude Cowork 看上去有点意思 如果能自动生成 Excel 的话是不是日本人全都得下岗 https://t.co/MQJuyOKWtY
爆火的《死了么》竟然不是 vibe coding 而是一个正经的创业项目？ 由三人团队线上开发，一开始免费，后来改成收费，偶然爆火，上亿曝光。 目前价格8元，在进行50万美金的融资。 https://t.co/DnepG634I1
Dan 的又一篇雄文。我算知道为什么国内可以盯着这老哥搬运吃饭了，太高产了。 --- 如何在1天内“修复”人生 7 个章节，层层递进： 问题定义 → 心理机制 → 身份形成 → 发展阶段 → 智力定义 → 行动协议 → 系统整合 批判了新年决心的表面性，强调真正的人生改变需深入心理与行为层面。 你未达理想状态的3大原因： 1. 未成为“能抵达理想状态的人” - 多数人仅关注“改变行动”（如强迫自己自律），却忽视“改变身份”（如让健康饮食成为本能）。理想结果的本质是“理想身份带来的自然行为”，而非靠意志力硬撑（例：健身者无需“坚持”健康饮食，CEO无需“强迫”自己工作，因这些行为已融入身份）。 - 若想实现目标（如减重30磅），必须先长期践行能达成该目标的生活方式，否则会回归原点。 2. 并非真的想抵达理想状态 - 所有行为皆有目标导向（含无意识目标），人们常因“隐性目标”阻碍改变：如拖延工作是为“避免他人评判”，留在无意义工作是为“追求安全感、避免被视为失败者”。 - 真正改变需“转换视角”，即改变底层目标——目标是感知世界的滤镜，决定你关注什么、追求什么。 3. 害怕抵达理想状态 - 身份形成有固定循环：目标→以目标为滤镜感知现实→学习相关信息→行动反馈→习惯化→成为身份→捍卫身份（维持心理一致）→新目标。 - 人们会因“身份威胁”抗拒改变：如捍卫政治/宗教观点、固守“我是某类人”的标签（如“我不是冒险的人”），本质是保护童年起被家庭、文化塑造的“心理安全区”。 关键认知补充 1. 自我发展的9个阶段 多数人处于“自我觉察”（第4阶段，如意识到内心与外界不符）到“建构觉察”（第8阶段，如视身份为“有用的虚构概念”）之间，阶段不决定上限，关键是按规律突破。 2. “智慧”的定义 智慧是“获得人生想要之物的能力”，由三要素构成： - 能动性（主动行动）； - 机遇（如数字时代的潜在机会）； - 控制论思维（设定目标→行动→感知现状→对比目标→调整行动，核心是从错误中学习、坚持试错）。 1天“重启人生”实操方案 上午：心理挖掘（明确“反愿景”与“愿景”） 1. **直面现状痛苦**：写下长期容忍的不满、反复抱怨却不改变的事、不敢向尊重的人承认的人生真相； 2. **构建“反愿景”**：描述5年/10年后“毫无改变的人生”（如日常细节、错过的机会）、不愿成为的人、为维持现状需放弃的身份； 3. **构建“最小可行愿景”**：抛开现实限制，描述3年后理想人生的日常、需建立的身份（如“我是主动行动的人”）、本周可做的1件“理想身份会做的事”。 全天：打破自动化行为 设置随机提醒，反思关键问题（如“此刻我在通过做事逃避什么？”“过去2小时的行为能说明我想要什么？”“我在向‘讨厌的人生’还是‘想要的人生’靠近？”），避免无意识重复旧模式。 晚上：整合洞见，明确行动 1. 提炼核心问题：写下“卡住的真正原因”“内心的敌人（如‘害怕失败’的信念）”“绝不允许人生变成的样子（反愿景短句）”“想要构建的人生（愿景短句）”； 2. 设定“视角型目标”（非结果型）： - 1年视角：1年后需实现哪1件具体事，证明已打破旧模式； - 1月视角：1个月内需做什么，让1年目标可行； - 每日视角：明天需时间规划的2-3件“理想身份会做的事”。 终极方法：把人生变成“游戏” 将上述内容整理为6大模块，用游戏思维强化行动力： - 反愿景=失败惩罚（失去什么）； - 愿景=游戏胜利（终极目标）； - 1年目标=主线任务； - 1月计划=Boss战（需习得的技能/完成的事）； - 每日任务=日常副本（关键行动）； - 约束=游戏规则（不可牺牲的底线，如健康）。 通过这种框架，减少干扰，让“成为理想自己”成为自然且专注的过程。
Claude 的新功能 Cowork：让 AI 真正帮你干活 Claude Code 本来是给程序员写代码用的，结果大家发现它整理文件、做表格、写报告也很顺手。Anthropic 索性把这套能力包装成了 Cowork，让不会写代码的人也能用上。 【1】Cowork 到底能干啥 你选一个电脑上的文件夹，Claude 就能在里面读文件、改文件、创建新文件。 听起来简单，用起来挺香。比如你下载文件夹乱成一锅粥，让它帮你分类重命名。或者你有一堆消费截图，它能整理成一张 Excel 表。再比如你写了几页凌乱的笔记，它能帮你理顺思路、输出初稿。 和普通对话不一样的是，Cowork 模式下 Claude 更像个真正的助手。你布置任务，它自己规划步骤、一步步执行，中间会告诉你进度。如果你用过 Claude Code，这感觉会很熟悉，因为底层技术是同一套。 【2】还能更强 基础功能只是起点。Cowork 可以接上你已有的连接器，比如 Google Drive、Slack。它还内置了一批技能，能更好地生成文档、PPT 之类的文件。再配上 Chrome 浏览器插件，Claude 甚至能帮你操作网页。 这套设计让工作流变得很丝滑。你不用反复给 Claude 喂上下文，也不用手动把输出转成正确格式。甚至不用等它做完一件事再布置下一件，可以连续丢任务让它并行处理。用 Anthropic 的话说，这感觉不像你一句我一句地聊天，更像给同事留便签。 【3】和 Claude Code 共享技能生态 对 Claude Code 用户来说有个好消息：Cowork 能读取你本地的 https://t.co/k5gfrsJiDu 文件和自定义 Skills。 我测试了一下，选择工作文件夹后，Cowork 能看到里面的 https://t.co/k5gfrsJiDu 并按指令执行。我在 Claude Code 里配置的写作风格技能，Cowork 里也能直接调用。技能分两类：Anthropic 官方提供的（docx、pptx、pdf 这些）和用户自己创建的，两类都能用。 换句话说，你在 Claude Code 里攒下的工作流配置可以直接迁移过来。Cowork 不是另起炉灶，是同一套体系的图形化入口。 有个坑要注意：Cowork 跑在 Linux 虚拟机里，而你的 Mac 是 ARM 架构。如果技能依赖 node_modules 或本地特定环境（比如浏览器 cookies、特定架构的二进制文件），就跑不了。我试着调用一个需要运行 nodejs 脚本的图片生成技能，报错了——架构不兼容。纯文本类的配置（https://t.co/k5gfrsJiDu、写作规范）没问题，涉及本地脚本的技能可能需要额外适配。 【4】安全边界在哪里 Claude 只能访问你明确授权的文件夹和连接器，动作比较大的时候会先问你。但有几件事得提前知道：Claude 可能会误解你的指令，如果你说"清理一下这个文件夹"，它可能真的把文件删了。指令要说清楚。 另一个风险是提示词注入，就是攻击者在网页内容里藏一些指令，试图劫持 Claude 的行为。Anthropic 说他们做了防护，但这个领域整个行业都还在摸索。 这些风险不是 Cowork 特有的，只是很多人可能是第一次用这种更自主的 AI 工具。官方建议：刚开始用的时候谨慎点，别一上来就让它处理重要文件。 【5】现在能用吗 Cowork 目前是研究预览版，只对 Mac 上的 Claude Max 订阅用户开放。Anthropic 想先看看大家怎么用、有什么反馈，然后快速迭代。后面会加跨设备同步，也会出 Windows 版。 这一步到是意料之中，因为 Claude Code 现在已经被用在很多编程意外的领域，但是门槛略高，限制了使用群体是程序员或者懂点技术的用户，而且脚本执行权限会有很多安全上的隐患。Cowork 一下子降低了使用的门槛，通过图形化界面就可以操作，并且也让使用更安全。 现在还是早期版本，能做的事有限，安全机制也在完善中。但如果你是 Max + Mac 用户，值得一试。
一般不敢推荐Claude Code中转站，怕不稳定。 用了快一个月后，感觉 @sitinme 家的aigocode非常不错，速度和稳定性都可以。 有需求的可以一试，评论区有地址
我想请问各位编程大佬，2026 年了计算器这个软件还需要修复什么已知问题，以及需要提升什么稳定性，真心求教。 https://t.co/7JEVhlJVwW
That's a wrap for the first-ever China @raycast meet-up! Had a lot of fun last Sunday and it was lovely getting to meet in-person with 50 other raycast fans in Shenzhen ❤️ Learned a bunch talking to our local community 📷 Photos are in! https://t.co/cVwUQzqPIx
现在我每天都想用光 amp code 的 10 美金 Opus 4.5 额度，这和大爷大妈每天看短视频赚点零钱，好像也没什么区别。 https://t.co/hM025E3ucf
开发一个垂类 agent，认真做下去，其实 99% 的问题都能解决掉。 剩下那 1%，每往前啃一点，边际成本都是指数级往上窜。 但真正的阻力往往就卡在这 1% 上： 阻力来源基本不太关心 99% 的链路已经被自动化成什么样，但一定会死盯着那几个极端 case 不放手。 可人又何尝能做到 100%？ 没有客服能永远答得滴水不漏， 没有运营能照顾到所有场景， 没有项目能保证零事故。 这就是做 AI 产品的错位现实： 工程视角看的是整体覆盖率和边际收益， 阻力视角看的是安全感。 所以最终决策回到一句话： 到底要为 99% 买单， 还是要为那 1% 付出无限成本？ 想清楚这件事，就知道 agent 什么时候该做到什么程度， 毕竟，100% 这个指标连人类都做不到。
Grok真的是好东西，一个Comfyui的问题，github上没，reddit上没，然后Grok帮我从一个犄角旮旯里的一个网站找到了答案，牛逼牛逼。
朋友问我 为什么明显感觉25年推特涌入了这么多人 我说 排除那些想来做自媒体起号的 简中推特就好像90年代的CFido 你会在这里见证未来十年甚至二十年内的许多AI富豪
罗永浩采访 Lovart 创始人陈冕。陈冕谈及了七个有趣的观点： 1、AI 应用创业者不会相信 AGI。逻辑很简单，如果真信，就不应该做 AI 应用创业。AGI 如果存在，创业就只剩下一件事：去做有机会达成 AGI 的模型。 2、创业的产品定位，关键点之一是：要做工作流的上游。上游的产品，不容易被下游的产品吃掉，反过来，发展到一定阶段，上游可以做下游的事。 3、创业的产品定位，关键点之二是：服务新用户、满足新需求。Lovart 的主要用户人群，不是专业设计师，而是需要找设计师的人群。这波新用户，有了 Lovart 作为 AI 设计师，就不需要再找设计师了。 4、Lovart 的产品核心交互，是还原人与人的交流。比如 touch edit 的指哪改哪的设计，就是真实环境下，产品经理经常对设计师干的。 5、Lovart 一定程度上是个缝合怪，把旧世界的画布、图层等交互，和新世界的 AI 交互，缝合到了一起。是一种组合式创新，离开了 AI 其实就轰然倒塌了。离不开 AI 的产品功能设计，就是 AI native 的。 6、创业公司的护城河有两个：认知和速度。认知就是能看到别人特别是大厂看不到或不相信的机会。速度就是执行速度，迅速把认知转换为产品并推向市场的执行速度。Speed is all your need. 7、一切都源自信念。在充满不确定的世界里，你信不信某个认知。大厂很难去做只有 10% 概率的事。但创业者基于信念，可以 200% 投入。这就是创业公司的机会所在。 以上总结融合了我自己的心得，不全是陈冕的原话。如果对你有启发，欢迎一键三连。