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朋友做了一个提示词收集分享网站。 过去一年整理了宝玉老师、李继刚、歸藏和我等很多朋友的提示词。 而且他真的很认真的在维护收集整理，推荐收藏。 https://t.co/UN6G35fZaS 加油！大力支持 @CharlesC_ai https://t.co/M5I9CGTN9Q
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我搞不懂你们这些人，想钱想疯了，你们简中用户一个个起什么劲，马斯克发 100 万美金是为让美国社会舆论战能在 x 上持续发酵和增长，发方块字的本来就一眼 AI 了，还几把天天那里装什么说要发长文章，你自己看看你自己发的，满屏的 AI 味，我如果是 Grok 我都他妈的要骂娘。还给你推流，推个锤子🔨
卧槽 Chrome 也支持 Vertical tabs 了，需要在 145 beta 版开启。 事实证明浏览器太难颠覆了，Dia 除了设计细节和交互有一点优化，其他已经没有任何优势了。 chrome://flags/#vertical-tabs https://t.co/QaJhKXoij7
我在让 AI 去筛选我的推文的时候 让 AI 列了一个简单的计算公式：互动分数 = 点赞 + 转发 + 回复 + 收藏 然后我用主观标准去筛选了一遍推文 最终发现，我认为没有什么含金量的推文，互动分数主要落在了 1326～2733 这个区间 我认为比较优质的内容，互动分数是 478～2088 之前大家总说曲高和寡，热度太高的内容没营养，这次算是精准量化了
给推文做数据清洗，提取精华的流程 1、下载 10000 多条推文 2、让 claude 移除闲聊等无效内容，做一个预清洗，清洗后还剩余大约 4000 条 3、让 claude 生成一个提取规则 v1，规则可以大概随便写 4、claude 基于 v1 规则产出 50 条内容 5、我看完 50 条内容给 claude 负反馈，把 v1 规则迭代到 v2 6、不断重复第 4～5 步，持续迭代规则，比如迭代到 v10 7、当 v10 稳定之后，一次性处理完 4000 多条推文 💡 第 4～5 步骤用 opus 模型，第 7 步用 sonnet 模型
今天刚过去 2 个小时，token 已经花掉 20 美金了 有时间统计一下，平均产出一个字要花掉多少钱，又能赚多少钱，算一下 AI 写作的 ROI 只要 ROI 大于 1，token 就是无限的 能让你无限用所有 AI 产品会员的叫「商业模式」😂 https://t.co/9Qub5eqrwi
我目前的账户配置： 一个传统银行账户+全世界转账没有手续费的银行（汇丰卓越） 一个世界级的法币钱包，任何币种随时换汇、汇款，欧元区汇款秒到（Wise） 一个类似传统银行的在线银行，放点小钱，平时水电费扣款、缴费（支付宝） 一张虚拟卡，绑定Apple Pay（Safepal + Fiat24） 还有两张港卡，大陆银行卡，以及几张信用卡白金卡 上面的卡对应的银行账户涵盖了美元、欧元，澳元、新元等等所有主流货币，收款更是一点问题没有。
