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👀👀👀 Doubao from @BytedanceTalk claimed that its usage has jumped 417x since launched, to 50T+ token per day on average. And this is just China alone. Compared to @OpenRouterAI which is 25T for a month in total - we should have a broad way of comparing model usages. https://t.co/2VE5sovhrX

刚看了 OpenAI 发的那篇《How we used Codex to build Sora for Android in 28 days》的凡尔赛文章，整个Sora 的安卓客户端 App大约85%的代码是AI写的。发布首日，用户24小时内生成了超过100万条视频，并且质量很稳定，无崩溃率99.9%。 对于这样的结果肯定有人质疑有人觉得程序员要完。说说我看完的感觉，如果打个比方，就是几个特种兵配上了最先进的武器，自然所向披靡。所以先不用神化这个结果，然后就算我们不是特种兵，一样可以从这个结果中去学习借鉴到有价值的结果。 《人月神话》作者 Fred Brooks 说过一句软件工程中被反复验证的名言：“向一个延期的软件项目增加人力，只会让它延期得更厉害”。因为增加更多的工程师往往会因为增加了沟通成本、任务碎片化和整合成本，反而降低效率。 那往团队中加 AI 呢？ 取决于团队成员驾驭 AI 的能力。我们有句古话叫：“韩信带兵多多益善”，如果团队成员是韩信，那么 AI Agents 越多越好。OpenAI 安卓团队显然是精锐，只有 4 个人，就像一队特种兵，每个人配备了各种机器人辅助。 那么他们怎么做的呢？ 1. 架构先行：人先搭好架子，再让AI来填空。 这个架子怎么搭？ 团队先自己定义了App的整体架构：模块化方案、依赖注入、导航结构、认证流程、基础网络层。然后手写了几个有代表性的功能，作为范本。 关键一步：他们写了大量的https://t.co/9M2TJcCBVQ文件，相当于给AI写的新人手册。比如里面会写：每次提交前必须跑detektFix检查格式，CI会卡这个。 这样一来，每次启动新的Codex session，它都能快速读到这些规范。就像给新员工发一本内部wiki，减少重复解释的成本。 团队总结了一句话：我们不需要告诉Codex怎么写代码，我们需要告诉它在我们团队什么才算正确。这是微妙但重要的区别。 2. 先规划再写代码 一开始他们也试过偷懒，直接扔一句"这是功能需求，这是相关文件，你去实现"。结果代码能跑，但歪得厉害，完全不符合架构预期。 后来他们改了流程。任何复杂功能，第一步不是让AI写代码，而是让AI先理解系统。比如让它读一组相关文件，总结数据是怎么从API流到Repository再到ViewModel最后到UI的。然后人来纠正它的理解。 理解对了，再让AI出一份实现计划，像个迷你设计文档。哪些文件要改，要引入什么新状态，逻辑怎么流转。人确认计划没问题，AI才开始动手。 这个规划环节看起来慢了，其实省了大量返工。更重要的是，当你知道AI的计划是什么，review它的代码就容易多了。你是在检查执行是否符合计划，而不是对着一堆diff发呆。 他们还有一个小技巧：对于特别长的任务，让AI把计划保存到文件里。这样换一个session也能继续。 当多个Codex 任务同时跑起来，整个开发体验发生了质变。感觉不像在用工具，更像在管理一个团队。 一个任务在做播放器优化，另一个在写搜索功能，第三个在处理错误逻辑，第四个在补测试。它们各自推进，隔一段时间就来汇报：我这个模块规划好了，你看看行不行？或者直接甩过来一个大diff。 工程师的工作从写代码变成了做决策和给反馈。瓶颈不再是敲代码多快，而是大脑审查验证代码的速度多快。 再次应验了《人月神话》的话，你不仅不能无限增加人力，也不能无限增加 Agent。 3. 最好的跨平台框架是 AI Agent 还有一个有趣的实践：跨平台开发的新范式。 Sora已经有iOS版本了。团队做Android时，直接把iOS代码库也挂进Codex的环境里。然后告诉Codex：参考 iOS 的代码实现，再看看我们Android的架构，你来生成相应的Kotlin代码。 这就是为什么文章中开玩笑说：忘掉React Native和Flutter吧，未来的跨平台框架就是Codex。 这句话半认真半玩笑。因为应用逻辑是可移植的。数据模型、网络请求、校验规则，用Swift写和用Kotlin写，本质是同一套东西。AI擅长的恰恰是这种翻译工作，给它足够的上下文，它就能在语言之间无损转换。 所以回过头来看，为什么说不能过度神化呢？ 因为他们虽然只 4 个人，但每个人都是“韩信”那样善于带团队的角色，用起 Agent 来得心应手。但即使如此，也做不到“多多益善”，毕竟还是需要人去分配任务验证结果，人是平静。另外他们已经有了 iOS 代码，所以很多逻辑可以共用，只需要 AI 去“翻译”。 但还是有很多可以学习的地方。 先设计架构再去让 AI 填空，这样代码更容易维护，也更好的保证质量。 先规划再写代码，让 AI 充分理解上下文再动手。很多人吐槽 Codex 太慢，但我有时候就怕 Agent 太快乱来，宁可多等会，让它多了解上下文，这样一次成功，否则返工起来时间成本更高。 给 AI 好的参考，让它能照葫芦画瓢。开始的时候先花点时间把最佳实践沉淀下来，后续让 AI 去参考这些最佳实践，生成结果就会好很多。如果有其他语言的实现，让它去“翻译”也会事半功倍。 能做好这些才能用好 AI 辅助开发。 AI辅助开发不是让开发的标准降低了，反而是提高了标准。 Agent 擅长完成一个小的具体任务，但软件工程不是一个小的任务，它是由无数动态变化的小任务组成的。需要人去分解去验证。 所以未来软件工程师的核心能力，不是写代码快，而是两件事：对系统的深度理解，以及和AI长期协作的能力。 代码在变得廉价，但品味在变得昂贵。那些能定义什么是正确、什么是优雅、什么是面向未来的人，会越来越稀缺。 AI把搬砖的活儿接走了，但画图纸的活儿还是你的。

笑死，最好看的编程字体之一 Berkeley Mono，因为 Cursor 的过于流行也跟着火起来了，结果被作者发现原来是违规使用啊。。。因为没有企业版授权🤣 最近发现 https://t.co/VXd6acNwjT 也在用，我所有编辑器和终端都用的这个，真是太好看了。 https://t.co/Timvjw0NUD

注意⚠️： 随着 Gemini 3 Flash 的上线 Gemini APP 的模型选择发生变化 快速是不带思考的 Gemini 3 Flash 模型 思考是带思考的 Gemini 3 Flash 模型 只有 Pro 才是带思考的 Gemini 3 Pro 模型 https://t.co/sJDfVVUeRj

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独立开发/副业 找需求，发现真实问题， 试试去那种 75 万+人的巨型动漫社区“蹲点”： 第一步，先别发言，先看“事情怎么发生”： 看番组织/卡片游戏/活跃 VC 里大家到底在忙什么、卡在哪 第二步，用服务器搜索抓高频句式：`how do i / help / doesn’t work`、`time zone / schedule`、`trade / scam`、`tournament / meta` 第三步，记录三种信号： 1）同一个问题每天都有人问（=真痛点） 2）同一件事总靠人肉协调（=流程烂） 3）涉及钱/信任就开始吵（=更可能愿意付费解决） 第四步，看“付费影子”： 有人买周边/约稿/付费资源/赛事奖池/boost… 这比口头需求更可信 第五步，私聊 5 个活跃用户问 2 个问题： “你现在怎么解决？”“最烦哪一步？为什么？” 最后，把问题带走，围绕需求做产品/服务都行（课程/模板/插件/SaaS/代办），重点是：先确认有人真的为它头疼 地址放在评论区⬇️

完整提示词： 我是一位100岁太奶，这东西看的我头晕眼花，这些知识点 我都看不懂，不过我宝刀未老，依旧有一颗浓厚的热烈的爱 学习新知识的心，我的学习热情一点不减20岁那年，好孩 子，劳驾你帮奶奶把这个pdf理一理，给奶奶说道说道，让 奶奶彻底理解，彻底看懂，一定要给我讲明白哈，把全文都 给我中英文加上你的解释，你也别蒙奶奶，奶奶最后的希望 就是你啦，小chat呀！ ！ ！

前端已死！这次是真的了， Nano banana Pro杀死设计师，没有人反对吧。 刚刚发布的Gemini 3 flash 就是杀死前端的大模型， Google强调Gemini 3 flash擅长编码和代理功能，可以实现快速、迭代开发，性能优于3 Pro的代理编码技能。 来看搜集的最新10多个Gemini 3 Flash 前端实测案例：👇 via:Sai https://t.co/rRnycoC8YZ

我现在每天中午吃完午饭，都会出门散步 20 到 30 分钟，一方面是调整血糖、减脂，另一方面是在这个过程中和 ChatGPT 聊天交流。 我们会聊工作、健康、设计、内容创作、投资等不同领域的心得、想法和问题。慢慢地，这段时间变成了一种非常稳定的节律——每天中午，既是在活动身体，也是在整理头脑。 现在回头看，这 20 到 30 分钟，已经成了我给自己身体和大脑同时充电的一段时间。

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Previously, I used to send a 3×3 grid to Nano Banana Pro and ask it to extract an image by “row and column” — and it failed way too often. So I ended up building a small tool myself: Just upload an image ✅ Automatically generate a 3×3 grid ✅ Split it instantly and export any single cell in high resolution ✅

铁锤问我这投入是不是有点儿大 我很乐观 我觉得我在捡钱 虽然推特的客服很差 各种不退款 但不妨碍它是一个高价值的社交媒体平台 这上面有大量的流量机会 因为就连我这个账号一年也能收到推特1600刀广告费 广告雇主愿意投广告 @elonmusk 马斯克愿意分钱给大家 既然这个生态都在持续鼓励创作者 那又有什么道理不在这里跑广告增长 我在做@xaicreatorcom ，说到底也是在利用平台红利 哪里有光薅不反哺的道理 况且推特一年给12000美金的budget 只需要付6000美金 这其实就是白捡钱了 感谢推特打折 我再怎么没投过推特广告 做个roi0.5总能做吧🤡

有人问当年知乎的含金量 https://t.co/qcYWn79bZZ

画讽刺漫画的提示词分享： 以丁聪的风格画一幅讽刺漫画，主题是： > 今天社交网络上被追捧的所谓AI高人,不过是 Prompt Kiddie(提示词小子)。 > 整天转帖一些提示词,其实是在自动充当大模型的燃料。 https://t.co/xNR58Swp86

《成就、内容、商业模式 和 钱》 自媒体最初的模样是，一个人实现了某个成就（思维碎片层面上的成就也算），分享到社交媒体，然后获得了流量 这并不是因为分享的过程有某种技巧，而是这个事情本身就稀缺、就值得关注（比如某个初中生做了个 App 拿了奖） 但随着内容的竞争日益激烈，很多原本的稀缺的事情不那么稀缺了，黑丝小姐姐一抓一大把，哪怕是擦边，你也得有流量技巧 于是就产生了一种技巧，我管它叫「翻译」 当你做成了某件事（哪怕是同时点了 1000 杯瑞幸咖啡），如果你懂得「翻译」的技巧，你就可以把这个事情发到网上 除了你本身做成了这个事情以外，你还可以再赚一波流量，这个「翻译」技巧可以让你一鱼两吃 但有流量不等于能赚钱，流量 x 商业模式 = 钱 想要实现一鱼三吃，成就、流量和钱你都要，整体链路是： 成就事件 ➡️（翻译能力）➡️ 内容流量 ➡️（商业模式）➡️ 钱 于是就很容易解释，为什么很多「牛人」无人关注，因为缺少了翻译能力 为什么很多看似懂流量的人，不太赚钱，因为没有成就事件 纵使技巧再多，这个人本身是一个不值得关注的人 在上述的链路中，我认为翻译能力和商业模式，是可以通过有限的学习去获取的 而最初的那个成就 —— 就是不断去探索，成为一个值得被关注的人，这个事情，可能很多人一生都不愿意去做

不知道谷歌咋优化的， Gemini 3 Flash 这 b 模型在swe-bench verified 和 arc-agi-2 两个测试集的成绩居然超过了 Gemini 3 Pro https://t.co/AQEZYMYSzR

来了！谷歌发布 Gemini 3 Flash 模型 相较于 Gemini 2.5 Flash 稍微涨价，但是在几乎所有基准上都超过了 Gemini 2.5 Pro 的的分，速度提升 3 倍 推理效率也很高，完成日常任务时，平均使用的 token 比 2.5 Pro 少 30%。 多模态推理能力和代码能力依然相当强悍 已在谷歌全平台上线 https://t.co/b6U6P5r25Z