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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。
宝玉
高效学习：构建知识的20条黄金法则（浓缩精华版） 学习的速度，很大程度上不取决于你多聪明，而取决于你如何组织知识。方法得当，学习效率可以提升数倍。以下20条法则是构建高效知识体系的基石，它们按照重要性排序，越靠前，越是人们容易犯错或收益越大的地方。本文假设你会使用“间隔重复”类工具（如Anki, SuperMemo等）进行复习。 核心法则：让记忆变简单 前16条法则都围绕一个核心思想：把知识变得简单好记。 1. 理解之前，不要记忆 这是最重要的一条法则。记忆你不理解的东西，是在做无用功。这就像一个不懂德语的人，试图背下一整本德语历史书。就算他做到了，他对历史本身还是一无所知，而且这个过程会耗费巨量的时间。 在日常学习中，我们常常因为教材写得不好或者时间紧迫，就开始“囫囵吞枣”。这种行为不仅效率低下，而且学到的知识毫无价值，无法应用和推理。你必须先花时间去理解一个概念，搞清楚它的来龙去脉、前因后果，然后再去记忆相关的细节。 • 行动指南： 遇到不理解的内容，停下来！去查资料、看视频、问老师，直到你真正弄懂为止。不要把希望寄托于“背下来以后自然就懂了”。 2. 先学习，再记忆 在记忆零散的知识点之前，你需要先建立一个“全局观”。想象一下拼图，如果你不看盒子上的成品图，而是直接拿起一块块碎片就想硬拼，那会非常困难。学习也是一样。 你应该先通读相关章节，了解整个知识框架（比如“内燃机的基本原理”），在脑中形成一个简单的模型。然后，再把这个框架中的关键细节，制作成一个个具体的问答卡片来记忆（比如“是什么推动了内燃机的活塞？”）。这样，每个知识点都不是孤立的，而是有组织、有联系的，记忆起来会快得多。 • 行动指南： 不要一上来就扎进细节。先快速浏览一遍材料，了解主题的整体结构和核心思想，然后再深入学习和记忆。 3. 从基础开始，层层递进 第二条法则提到的“全局观”或“知识框架”，一开始越简单越好。不要试图一下子掌握一个复杂而精细的模型。从一个最简化的版本开始，然后在这个基础上慢慢添砖加瓦。 永远不要轻视基础知识。即使它们看起来显而易见，也值得花时间去记忆。因为基础知识是我们构建更复杂知识的基石。忘记一个基础概念，可能会导致建立在其上的一整套知识体系的崩塌。而记忆基础知识的成本非常低，它们通常很简单，复习几次就能牢牢记住。相比之下，你学习中50%的时间，可能都花在了攻克那最难的3-5%的知识上。在基础上多花一点时间，绝对是稳赚不赔的投资。 • 行动指南： 无论学习什么新领域，都从最核心、最基础的概念开始。确保你对这些基础了如指掌，再去挑战更高级的内容。 4. 坚守“最小信息原则” 这是将复杂知识变简单的核心技术。它的意思是，你制作的每一个记忆卡片，都应该尽可能只包含一条最小化的信息。 • 为什么简单才好记？• 单一路径： 记忆一个简单的知识点，大脑每次回忆时激活的神经通路几乎是固定的。这就像在一条路上反复走，路会越走越清晰。而复杂的知识点，每次回忆时大脑走的路径可能都不同，各种信息互相干扰，记忆就很难稳固。 • 精准复习： 如果一个卡片包含两个知识点（A和B），其中A简单，B困难。为了记住B，你不得不按照B的复习频率来频繁复习整个卡片，这就浪费了复习A的时间。把它们拆开，A和B就可以各自按照自己的最优间隔来复习，大大节省时间。 • 糟糕的例子（复杂）： 问：死海有哪些特征？ 答：死海是位于以色列和约旦边界的盐湖，海岸线是地球最低点（-396米），长74公里，含盐量是海洋的7倍（30%），高密度能让人浮起，因盐度太高只有简单生物能存活。 • 优秀的例子（拆分后）： 问：死海位于哪里？ 答：以色列和约旦边界。 问：地球表面的最低点是哪里？ 答：死海的海岸线。 问：死海的平均海拔约多少？ 答：海平面以下400米。 问：死海的含盐量大约是海洋的多少倍？ 答：7倍。 问：为什么死海能让人浮起来？ 答：因为含盐量高（密度大）。 问：为什么死海被称为“死”海？ 答：因为高盐度使大多数生物无法生存。 注意： 拆分后的问题和答案都非常简短。我们的目标是让每次回忆时，从大脑中提取的信息量最小化。长期来看，知识点越简单，记忆效果越好。 5. 挖空填空，简单有效 如果你觉得遵守“最小信息原则”很难，那就用“挖空填空”（Cloze Deletion）。这是一个能快速将书本知识转换成记忆卡片的强大工具。它指的是将一个句子中的关键词挖掉，让你去填充。 • 例子： 原始句子：“1991年，苹果和IBM共同投资4000万美元成立了Kaleida公司，旨在创造一种多媒体编程语言Script X。” • 可以制作的挖空卡片： 问：1991年，...和IBM共同投资4000万美元成立了Kaleida公司。 答：苹果 问：1991年，苹果和IBM共同投资...成立了Kaleida公司。 答：4000万美元 问：...年，苹果和IBM共同投资4000万美元成立了Kaleida公司。 答：1991 问：Kaleida公司的目标是创造一种名为...的多媒体编程语言。 答：Script X 这种方法能让你轻松地从一段话中提取出多个、符合最小信息原则的知识点。 6. 善用图像 人脑的视觉处理能力远超语言处理能力，“一图胜千言”是有科学依据的。一张图片所包含的细节和信息，我们往往能毫不费力地记住。在学习中，尤其是在解剖学、地理、化学、历史等领域，善用图片可以极大地缩短学习时间。 思维导图（Mind Map）之所以流行，也是因为它利用了大脑对图像和空间关系的强大记忆能力。 • 行动指南： 在制作卡片时，想一想：“这个知识点能用一张图来表示吗？” 能用图就尽量用图。 7. 运用助记技巧 助记技巧（Mnemonic）是各种能让记忆变得更容易的“花招”。比如用谐音、编故事、首字母缩写等方法。这些技巧的效果惊人，一个普通人经过训练，也能记住一副扑克牌的顺序。 但是，请记住：助记技巧解决的是“快速记下”的问题，而学习的真正瓶颈是“长期留存”。要实现长期记忆，你依然需要间隔重复。不过，在学习的初始阶段，尤其面对一些枯燥无味的信息时，助记技巧是你的得力助手。随着练习，使用助记技巧会逐渐变成一种下意识的习惯。 8. 图片挖空 和文字挖空类似，图片挖空（Graphic Deletion）是把图片的一部分遮盖起来，让你回忆被遮住的是什么。这在学习需要识别位置和部件的学科时极为有效。 • 例子：• 解剖学： 用一张人体骨骼图，遮住“肱骨”，提问“这里是什么？”。 • 地理学： 用一张世界地图，遮住巴西，提问“这个国家是？”。 同一张图片可以被用来制作几十个不同的卡片，每个卡片提问一个不同的部分，效率非常高。 9. 避免集合 集合（Set）是一堆无序的东西，比如“请列出欧盟的所有成员国”。这类问题非常难记，因为每次回忆时，你大脑里蹦出这些国家的顺序可能都不同，这严重干扰了记忆的巩固。 • 解决方案： 把无序的集合，想办法转换成有序的列表（Enumeration）。比如，可以按照这些国家加入欧盟的时间顺序来记忆。 • 糟糕的例子（集合）： 问：欧盟有哪些成员国（截至2002年）？ 答：（列出15个国家的名字） • 优秀的例子（转化为有序的历史线索）： 问：1952年，除了法国，还有哪些国家加入了欧洲煤钢共同体？ 答：德国、意大利和比荷卢三国。 问：1973年，哪三个国家一起加入了欧共体？ 答：英国、爱尔兰和丹麦。 ...以此类推。 通过这种方式，你不仅把一个巨大的集合拆分成了几个小问题，还顺便学习了欧盟扩张的历史，知识点之间建立了有意义的联系。 10. 避免列表 列表（Enumeration）虽然比集合好，但如果太长，依然是记忆的难点。比如背诵一首长诗或者一个长长的化学流程。 • 解决方案： 使用重叠式挖空填空来拆解它。 • 学习字母表的例子： 问：字母表的前三个字母是什么？ 答：A B C 问：请填上缺失的字母：A ... C ... E 答：B, D 问：请填上缺失的字母：B ... D ... F 答：C, E ... 这样，你每次只需要专注于一小段序列，而不是整个冗长的列表。在每次复习完一个小片段后，再完整地背诵一遍，你会发现整个过程变得轻松愉快。背诗也是同理，如果总在某一句卡壳，就把它和它的上一句、下一句做成挖空卡片来重点攻克。 11. 对抗记忆干扰 当你学习两个相似的东西时，它们很容易互相“打架”，让你混淆。比如，你可能分不清 historic（有历史意义的）和 historical（与历史有关的）的区别。这是遗忘最主要的原因之一。 干扰的发生难以预测，最好的办法是在它造成严重问题之前，就主动预防和消除它。 • 应对策略：• 让知识点更明确： 使用例子、图片、个人经历等来区分相似概念。 • 遵守最小信息原则： 知识点越简单，越不容易与其他信息混淆。 • 及时消除： 一旦发现自己混淆了两个知识点，立即把它们找出来，专门制作卡片来对比区分，不要拖延。 12. 优化措辞 卡片上问题的措辞，应该像一把精准的钥匙，能立刻打开你大脑中那把正确的锁。措辞必须简洁、明确、直指核心。 • 糟糕的例子（啰嗦）： 问：1985年，Aldus公司凭借PageMaker开创了桌面出版。后来，由于未能改进，丹佛的哪家公司超越了它？ 答：Quark • 优秀的例子（精炼）： 问：在桌面出版领域，哪个公司超越了未能改进的PageMaker？ 答：Quark • 更好的例子： 问：PageMaker的市场输给了谁？ 答：Quark 删除所有不必要的背景信息。这些额外信息只会拖慢你的反应速度，甚至产生干扰。如果其他信息也很重要，请把它们制作成单独的卡片。 13. 关联其他记忆 把新知识和你已经知道的东西联系起来，能极大地增强记忆。这能为新知识提供背景，减少干扰，并使其更容易被大脑“接纳”。 • 例子（学习单词 cringing - 谄媚的）：• 不好的提问： （贬义词）形容无耻地意识到自己缺点并乞求的样子。 • 好的提问： （贬义词）形容一种无耻地谦卑（humble）和恳求（supplicant）的样子。 如果你已经认识 humble 和 supplicant，用它们来解释 cringing，就能更快、更准确地锁定新词的含义。 14. 个性化并提供实例 将知识与你自己的生活联系起来，是最高效的记忆术之一。个人经历是独一无二的，能提供强大的记忆挂钩。 • 例子（学习单词 divan - 沙发床）：• 不好的提问： 没有扶手和靠背的软床叫什么？ • 好的提问： 那种没有扶手和靠背的软床（就像我朋友小明家的那种）叫什么？ 如果你对小明家的那张沙发床有清晰的印象，这个个人化的例子会比任何抽象的定义都更容易记住。 15. 借助情绪状态 情绪能极大地增强记忆。能唤起你强烈情感（无论是喜悦、震惊、悲伤还是愤怒）的例子，都能让知识点变得更“刻骨铭心”。 • 例子（学习单词 banter - 轻松的玩笑）：• 不好的提问： 一种轻松、开玩笑的交谈。 • 好的提问： 形容那种轻松、开玩笑的交谈（比如你看过的那部喜剧电影里主角和朋友的对话）。 一个生动、带有情感色彩的例子，能帮你把抽象概念具体化，从而将学习时间缩短数倍。 16. 使用情景提示 为你的知识点添加一个简单的“标签”或“前缀”，来告诉大脑它属于哪个领域。这能帮助大脑快速进入正确的“思维频道”，避免混淆。 • 例子： 缩写 GRE 可以指“美国研究生入学考试”，但在生物化学里指另一种东西。• 不好的提问： 在生物化学中，GRE代表什么？ • 好的提问： 生化: GRE 这个 生化: 的前缀就像一个开关，能瞬间把你的思维调整到生物化学的语境下，避免你先想到“研究生考试”，从而减少了反应时间和干扰。 高级法则：优化与管理 17. 适当的冗余是必要的 “最小信息原则”不等于“信息量最少”。在某些情况下，适当的重复和补充是受欢迎的，甚至是必须的。 • 主动与被动记忆： 学外语时，你不仅要能“看英文说中文”（被动），还要能“看中文说英文”（主动）。所以 phone -> telefono 和 telefono -> phone 这两张卡片都是必要的。 • 补充推理过程： 在学习一个数学问题的解法时，你可以在答案中包含关键的推理步骤。这并非死记硬背，而是为了确保你每次都能沿着正确的逻辑路径思考。 • 多角度理解： 对于一个非常重要的概念，从不同角度创建几个问题来记忆它，可以加深理解，确保在任何情况下都能回忆起来。 18. 注明来源 为你学到的知识注明出处。这在未来非常有用，比如当你发现不同来源的信息相互矛盾时，你可以追溯和判断哪个更可靠。来源还能在你需要深入研究或向他人证明时提供依据。来源信息应作为参考，一般不需要记忆。 19. 标注日期 知识是有保质期的。经济数据、科技知识、个人统计数据等都会随时间变化。为这些知识点加上日期或版本号，能提醒你它可能已经过时，需要更新。 20. 明确优先级 你永远不可能学完所有想学的东西。因此，分清主次至关重要。优先级贯穿于学习的整个过程： • 选择来源： 决定哪些书、文章或课程对你最重要。 • 提取知识： 从材料中挑选出最有价值的部分进行学习。 • 组织知识： 可以先把大量材料导入学习工具，然后根据优先级，逐步处理和优化成记忆卡片。 • 复习过程： 利用学习工具的功能，对特别重要或已更新的知识进行特殊处理（如提前复习、重新记忆、调整复习频率等），对不再重要或错误的知识进行忽略或删除。 高效学习的关键，不仅在于努力，更在于明智地分配你的时间和精力。 总结：20条黄金法则清单 1. 不懂就不学： 先求理解，再谈记忆。 2. 先学后记： 先建立全局观，再深入细节。 3. 从基础开始： 根基不牢，地动山摇。 4. 最小信息原则： 把知识拆到最简单。 5. 挖空填空： 制作卡片的利器。 6. 善用图像： 一图胜千言。 7. 运用助记技巧： 给枯燥的知识加点“料”。 8. 图片挖空： 地理、解剖学神器。 9. 避免集合： 把无序变为有序。 10. 避免列表： 用挖空填空拆解长列表。 11. 对抗干扰： 用例子和细节区分相似概念。 12. 优化措辞： 让问题像手术刀一样精准。 13. 关联旧知： 在已有知识上“添砖加瓦”。 14. 个性化实例： 你自己的经历是最好的记忆材料。 15. 借助情绪： 让情感为记忆赋能。 16. 情景提示： 用标签为大脑“导航”。 17. 适当冗余： 从不同角度巩固重要知识。 18. 注明来源： 知道你的知识从何而来。 19. 标注日期： 警惕知识的“保质期”。 20. 明确优先级： 把精力用在刀刃上。
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