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12月 AI 订阅策略调整 主力：Google One Ultra $250 - Antigravity 下的 Gemini 3 / Opus 4.5 几乎无限量，彻底治好了我的 Token 焦虑。 权衡点： 虽然 Coding DX 不如 Claude Code / codex ，但在这个当量的额度面前，任何体验上的小瑕疵都可以被忽略 其他点： Banana + Veo 3 + NotebookLM 的组合，视频创作流简直起飞 兜底：ChatGPT Plus $20，保留 GPT 5.2 处理 Antigravity 搞不定的场景。
我在推特公开实践自己的内容营销框架5+2理论 - 内容嗅探 - 内容分析 - 内容生产 - 内容分发 - 数据复盘 2个核心： - 势能高地 - 模式选择 先找牛人看看别人在发什么，拆解了去实践 以下是一个内容分析的简单示例👇🏻 https://t.co/yTP6GLntad
Perplexity的Prompt 泄露了 Reddit 上有老哥用印地语问了问题，然后 Prompt 泄露了 他还给了聊天记录做证明和泄露的系统提示词 https://t.co/S3F4Y8ikDW https://t.co/L1SDKBxOY3
The cartoon characters and real people are basically synchronized, the background music is also very nice, and The player in the image will have an animated effect while playing music. This is amazing! I used this prompt: Cartoon characters and real people dance together, maintaining the same rhythm. This video was created using Kling 2.6 Pro on @imagineart_creo and @ImagineArt_X.
4.5千Star！这个开源PPT神器，一张图就能生成全套模板 这个开源PPT项目太牛逼了！名叫：banana-slides 现在有4千多Star，支持Docker部署安装 昨天朋友推荐的，用过的都说好。 可以提供大纲补全生成，可控性很好。 模版只需要上传一张图片参考就行。 底层基于Nano Banana Pro + 大语言模型，支持第三方API。 地址见评论
优化版完整元提示词： --- 我的朋友是一名智力低下的博士生，想学习一下这篇论文，请用傻子都能懂的语言详细给我讲一下这篇文章 ，我好教教他 --- 好处：可以避免 chatGPT 觉得你是那个智力低下的博士生 https://t.co/L8cxm0Bkmp
最近戒掉咖啡了，换成喝红茶了 咖啡成本比较高，副作用明显 1. 每天一杯就算 9.9，一个月也 300 块了 2. 其次要不是运动前后喝，心跳容易过快 最近换成喝红茶，虽然不痛不痒，但戒掉心中的瘾。 状态也好了不少，效率提高了 https://t.co/bh2tRTsB2K
肖弘问刘元：如何保持少年感和好奇心？ 刘元说生命的动力，可能每个人都不一样。 对于他来说，在这么些年对他影响最大的一句话是兰亭集势的郭去疾讲的故事。 有一次吃饭，他聊到他的一位家人得了癌症，生活已经享受不了任何快乐，任何美食。 家人很痛苦，但还是很努力地想活下去。 他就思考，人为什么这么痛苦，享受不了任何人间美好的时候还这么强烈的想活下去。 其实无非就想看看自己的孙子长大是什么样子。 思考之后，他得到了一个很抽象的结论： 信息是生命的动力。 去新的餐厅吃饭，去新的城市旅游，去读新的书看新的电影。 这都算是信息。 刘元听完这个故事，意识到人们真正的想生活，有强烈的生活动力的根本原因，其实是好奇心。 在意识到这点之后。 他生活里的所有选择，都是以满足好奇心为导向。
Simon Willison（Django 框架的联合创始人）。他一边陪家人装饰圣诞树、看电影，一边用 Codex CLI + GPT-5.2，把 Emil Stenström 的 JustHTML（纯 Python、通过 html5lib-tests）端口成了一个纯 JS、零依赖的库，跑过了 9200+ 个 html5lib-tests 用例，最终产出大约 9000 行代码、43 次提交。 整个过程他自己只发了 8 条左右的提示词。 当然我不是来吹 Coding Agent 或者说 GPT-5.2 多牛逼的，只是正好我发现这案例本身完美命中了 Coding Agent 的舒适区。 什么是 Coding Agent 的舒适区呢？ 1. 从一种语言“翻译”到另一种语言 大语言模型最擅长的事情之一就是“照葫芦画瓢”，或者说“翻译”，无论是自然语言还是编程语言，都能做到又快又好。 所以像这个案例中从 Python 翻译成 JS，相对就很轻松了 2. 有完整的测试集合 想想我们日常写代码，写完都需要测试一遍，如果不对再修改，如果这个过程需要人工介入，比如一些 UI 测试，就会很低效，但是如果 Agent 能自己测试，那么它可以从测试中收集反馈不断调整不断修复，直到把问题解决。 这个 HTML5 标准有一套名为 html5lib-tests 的测试集。这是一套与语言无关的测试数据（输入是 HTML，输出是正确的解析树结构）。 这就好比你让 AI 做数学题，你虽然不懂解法，但你手里有一本带标准答案的习题册。你不需要盯着 AI 写的每一行代码（过程），你只需要看它算出的结果对不对（结果）。 3. 已经设计好了架构，Agent 只需要“填空” Agent 由于受上下文窗口长度限制，每次任务是没办法太长的上下文，复杂一点的项目你没法整个代码库扔过去，所以我们通常要基于架构设计将 Agent 的任务拆分成小一点的任务让它刚好在上下文窗口内完成。 所以架构设计无论对于真人的项目还是 Coding 的项目都非常重要。 Simon 这个项目他不需要凭空设计，直接让 Agent 参考那个 Python 项目的 API 设计。这意味着架构是现成的，AI 只需要基于现有架构去“翻译”。 4. 高手来操作 武侠小说里面，同样一把剑，在高手手里能发出更大的威力，毫无疑问 Simon 是高手中的高手。 看 Simon 的操作流程： 1). 制定规范 (Spec First)： 第一条提示词不是求代码，而是扔给 AI 现有的 Python 代码，让它写一份 JavaScript 版本的设计文档（Spec）。 2) 冒烟测试 (Smoke Test)： 让 AI 先跑通一个最简单的“Hello World”级别的 HTML 解析，确保链路是通的。 3. 死循环测试 (The Loop)：Simon 配置好 GitHub Actions，每提交一次代码就自动运行那 9000 多个测试用例。 - AI 写代码 -> 跑测试 -> 报错 -> AI 读错误日志 -> 修正代码 -> 再跑测试。 - 结果：AI 像个不知疲倦的程序员，用了 140 万个 Token，提交了 43 次，直到所有绿灯亮起。 Simon 把这个过程称为 “设计智能体闭环” (Designing the Agentic Loop)。 这就是为什么这项目对于 Agent 来说做起来很成功。 --- 既然我们知道 Coding Agent 的舒适区或者说强项在哪里，其实我们在开发时也可以充分发挥它的强项，比如说： 1. 不要着急实现，先看看有没有“葫芦”可以照着画“瓢” 2. 尽量让 Agent 自己去验证需求，为 Agent 提供验证必须的工具，比如Chrome Dev Tool MCP、Lint、自动化测试等等 3. 先设计好再去实现
现在是 AI 浪潮第四年了 大家的速度今非昔比 一个小的 PMF 今天第一次被验证 明天可能就会出现一款成熟的 AI 产品里 甚至最近连 Figma 都火力全开，AI 功能迭代飞快 以前脏活累活没人愿意干，现在 AI 技术很优雅 大家都有核弹，看谁能把它包装成糖果
昨天好不容易把作息调整成了十二点睡六点半起，一想到今天晚上要见喜欢的人十一点上床了到五点都没睡着……因为年终很忙和出差已经两周没见面了。 想牵着手好好听对方聊最近发生的有趣的事情，他做的事总是很有趣和激动人心。 可惜我作为圣诞礼物的小说还没时间写好。😭
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💰 AI 代理价格对比，有点意思。https://t.co/1FjAQYai7I https://t.co/e5qZ4bhRWX
做一个付费社群，教女生怎么用豆包生成写真，100% 是能赚钱的 课程 + 提示词 + 社群辅导 绝对能赚钱，且会有口碑裂变，且完全不需要担心供给侧有人竞争 需要做好的是公域内容，最好本人出镜，不要让账号内容沦为乏味的每日不停地晒 AI 案例 要让粉丝认识你是谁 完全不怕竞争 https://t.co/fY7EcfjOon
我为什么认为，大学一定会失败 上过大学的人，都会对大学失去信心（除了各地清华北大校友会成员）。人们都深深地知道，大学并不能让我们学会什么。 随着上过大学的人越来越多，最后几乎全民覆盖，将来，几乎所有人，都会对大学失去信心。 从那时起，大学这种教育机构，就没有存在的必要了。
Susan STEM
自由金牛的几段话，在我的上下文中竟然激发出了整整6个章节的构想。从我写 as code 系列文章开始，我就一直在强调：在代码层之上必然还存在一个更高层次的符号层。而这一次，他的提示像是点燃了一个引爆点，把我的格局提升到了一个我此前甚至不敢设想的超级台阶。这个愿景太宏大了，因此我决定先把它细化：不仅仅是写成文字，更要在细节里逐步推演出具体的技术可行方法，最终做成一个完整的、可落地的可行性方案。这大概是我在推特上第一次以这种方式展开实践，可以算是一种 Build in Public 的探索。 https://t.co/Q7Jif7FdHR https://t.co/DPTBv8SEBX 更重要的是，从时机、技术成熟度到可行性各方面推演，这个愿景并不是空想，而是完全站得住脚的。内容厚度足够，潜在的路径也清晰。自由金牛实际上已经提供了一个非常好的脉络，可以作为可行性方案的骨架。但由于视野过于庞大，要真正写下来仍然具有挑战性。大致的论述可以这样展开： 第一章：数字封建主义 在过去数十年的企业软件世界里，厂商锁定几乎是一种常态。像 SAP、Oracle、Salesforce 这样的巨头，依靠封闭的架构和深度绑定的接口，构建起一个个“数字王国”。企业的业务逻辑、审批流程、财务规则被硬性镶嵌在它们的引擎之中，企业往往连调整和查看细节的自由都不具备。 更严重的是，一旦企业想要迁移到新的平台，就必须付出极高代价：要么选择彻底重写流程，从头再造一遍规则体系；要么在迁移过程中忍受数据与规则语义的丢失，从而导致审计链断裂、对账差异频出。迁移于是从一种“自由选择”变成了一场可能撕裂组织运转的外科手术。这就是数字封建主义的真实写照。 第二章：重新掌握业务主权 在大模型技术已经可及的今天，我们有机会提出一种新的解法。人类的规则、法律、战略、审计，本质上都可以以 as code 的方式表达。这种 X-as-Code 必须建立在一个“符号层”之上。 一句话概括：在应用层之上、代码之下，提供一套可交换的业务语义协议，把“名词（实体）、动词（服务）、语法（规则）”统一抽象成 机器可读的中间表示（IR），由各家运行时翻译执行。运行时因此成为 符号层 IR 的落地引擎。 它保证业务伪代码（IR）在不同系统之间 可迁移、可验证、可执行，就像 JVM 曾经让“Java 一次编写，到处运行”成为现实一样。 一旦成功，业务在任一时刻都可以被完整“打包带走”，通过 IR 快照实现零损耗迁移。 第三章：IR 协议与运行时契约 这样的通用协议必须被指定，必须有开放的编译器、协议与标准。正如 W3C 制定 HTTP、OMG 制定 UML 那样，需要行业联盟或标准组织推动。更关键的是，必须有人去做 运行时契约，否则“开放协议”只能停留在纸面。 运行时契约，就是未来 业务世界的 JVM 规范。它规定了：IR 如何在不同运行时中保证语义等价、幂等、补偿、审计、重放。有了它，企业才能真正获得业务迁移的自由，“厂商锁定”才会被写进历史。 第四章：全球业务乐高池 有了 开放业务语义协议（IR + 运行时契约），组件开发者就能独立于平台，直接发布 标准化的业务积木。 全球业务乐高池的本质是：通过开放协议，把企业应用拆解成可验证、可交易、可组合的组件生态。开发者不再被迫为大平台打工，而是像乐高设计师一样，向全球市场出售自己的“业务模块”——一个财务合规组件、一套物流调度服务、一个符合特定法律的合同生成器。 这种创新是无止境的，必须覆盖现有的 法律、会计准则（GAAP/IFRS）、关税、环境合规、供应链规范。因此，组件 ≠ 代码片段，而是必须带着一整套 契约包装 (Contract Wrapping)。 第五章：冲突与仲裁 然而，组件在组合时必然会产生矛盾。这是“业务乐高池”与“技术乐高池（API / NPM 包）”最大的不同。因为业务世界里的规则、法律、会计准则、合规标准本就常常相互冲突。 因此，在业务乐高池中，组件矛盾不是 bug，而是必须管理的常态。解决思路包括： 声明冲突（透明化）； 仲裁优先（规则化）； 分支执行（多版本共存）。 辅以约束求解与审计记录，才能让“无穷无尽”的组件组合真正可管理、可落地。 第六章：软件业的颠覆 今天，大部分所谓的“创新应用”其实只是 套壳 (Wrapper)：UI + 一点轻量逻辑 + 运营策略，把现有的模型或 API 包起来。这个现象本身已经在提示软件业的未来分层。 未来的应用形态大致是：UI + 运营 + IR 拼装。逻辑层不再是企业的差异化竞争力，而会下沉为一种“公共设施”。 于是，软件业的重心会像广告业或内容产业一样，转向 “体验 + 叙事 + 运营”。逻辑运行的保障交由底层基础设施，而竞争力回归到 人与人、人与市场之间的互动。 @jinniudashu 是不是大概这个意思？
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