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🍌 nano banana pro Prompt Experience stunning glasses-free 3D visuals on an iconic urban LED display—where fantasy and reality merge seamlessly at the heart of the city. --- Prompt --- An enormous L-shaped glasses-free 3D LED screen situated prominently at a bustling urban intersection, designed in an iconic architectural style reminiscent of Shinjuku in Tokyo or Taikoo Li in Chengdu. The screen displays a captivating glasses-free 3D animation featuring [scene description]. The characters and objects possess striking depth and appear to break through the screen’s boundaries, extending outward or floating vividly in mid-air. Under realistic daylight conditions, these elements cast lifelike shadows onto the screen’s surface and surrounding buildings. Rich in intricate detail and vibrant colors, the animation seamlessly integrates with the urban setting and the bright sky overhead. ---- scene description: [An adorable giant kitten playfully paws at passing pedestrians, its fluffy paws and curious face extending realistically into the space around the screen.]
我原以为最早推出这种搭载强大 AI 助手的手机会是苹果或者 Google，却没想到最先推出的 AI 手机的是豆包，他们联合中兴推出了一款内置 AI 手机助手的智能手机，有点类似 Google 最新发布的 AI 助手 Gemini 深度融入手机的概念，做了 OpenAI 最想做而还没做到的事，也不知道 OpenAI 自己的 AI 设备什么时候能问世。 我其实一直希望有一部这样的手机，能有个 AI 助理帮我干杂活，比如在多个 App 之间帮我全网比价下单、自动回复那些例行的「收到/好的」消息，甚至抢票、填表这些日常琐事，都能为我省下时间和精力。 豆包助手手机目前在美国还买不到，国内也卖断货了。在 X 上看有不少网友像小互、dontbesilent 都已经用上了，只能表示下羡慕。 不过最让我吃惊的还是去年还不太成熟的 GUI Agent 技术，现在已经可以实现如此高的准确率和实用性。从官方演示和一些网友的分享中，豆包 AI 手机助手真的展示了“看懂”手机屏幕并像人一样模拟点击操作的能力，比如比价、订票这些复杂的操作。 跨应用自动完成复杂任务的突破，一方面要归功于新一代具备强推理能力的大模型出现，另一方面也离不开豆包自主大模型在 Agent 能力上的飞跃提升。据官方介绍，豆包模型在视觉理解、推理以及图像创作等方面的性能已达国际一流水平；正是因为模型具备了精准的图形界面识别能力，它才能在多项权威评测中拿到业界最佳成绩，像人类一样理解界面上的“按钮”和“输入框”等含义，而不只是识别一堆代码。 与用户的火热反应相比，各大应用厂商的反应却截然不同。微信是最先对限制豆包 AI 手机助手应用，许多用户在该手机上使用豆包助手操作微信时，微信都会异常退出甚至无法登录。支付宝等金融类 App 也开始出现类似情况，有测试用户反馈在豆包手机上登录支付宝会被判定环境异常，触发安全风控。 这种抵制其实完全可以理解：毕竟 AI 帮你操作手机后，你就无需亲自看那些 App 的开屏广告和推荐信息流了。以前用户每天默认打开的那几个常用 App，今后可能一个都不用手动打开。也许只有抖音、B 站这种纯娱乐型应用（短期内 AI 还替代不了用户“看视频”的需求）不会受到影响。 不过，这一切或许只是一个时代的开端。从科技发展的历史看，「便利性」通常最终会战胜「阻力」，只是过程会伴随着巨大的利益重新分配。用户总是倾向于更懒、更聚合的操作方式。就像当初我们是实体店购物，到后来使用淘宝网上购物，未来必然会发展到大部分事情都直接让 AI 助理来搞定。 当用户习惯了动嘴不动手，用户就会更多依赖那些对 AI 助手支持好的应用，未来这会倒逼 App 厂商做出改变。 去年很多人都说 2025 年会是 Agent 元年，当时我还是持怀疑态度的，但今年先是 Claude Code 开启了 Coding Agent 的时代，现在豆包 AI 手机看起来也开启了 GUI Agent 的时代，让我现在对 Agent 的未来还是很乐观的。 不知道你有没有用上豆包 AI 手机？如果用过感觉如何？你对“AI 手机”又有怎么样的期待？
在讲商业内容的短视频当中，绝大多数人都把「清晰」作为一种手段，这个手段只是迎合获取流量这个目标。 结果发现，就算是讲不清楚，甚至是自己都想不清楚，也可以获取到流量。 于是，「清晰」作为手段就变成了既不充分也不必要的条件。 与此相反，我认为把事情想清楚并且讲清楚，这本身就是目的。 我认为有价值的事情不在于获取到流量，可是这份内容无论是否有人关注，它的内在逻辑都清晰可见。
我的看法是 孩子的工作是孩子的事情 父母能做的就是，不要成为一个对孩子的工作指手画脚的家长
哈哈哈，我们以前有好多合成生物学项目就是带着高中生本科生合成γ氨基丁酸。助眠是挺好的，但别吃太多。比如下面这个大哥or大姐
前段时间自己付费买了gemini的会员，发了一个帖子 底下评论区就说，你这人傻逼吧，我们都是白嫖edu邮箱免费用一年的 一个很简单的事情就是，为你认为值得的内容付费，为你认为好的东西付费。这是每个人应该去做的 当有一天，自己真正去做一个初创内容的时候，面对90%都是白嫖党的用户，你又该做何解呢
¥3499 豆包手机，第一条随手拍，60 万播放 https://t.co/1yi7Nw6NCt
🍌 nano banana pro prompt ☕️✨ A dreamy, cinematic 3D miniature city floats atop cappuccino foam—explore iconic landmarks in stunning 8K detail! Share your own creations! ---- Prompt ---- Present a clear, 45° top-down view of an isometric miniature 3D cartoon scene, highlighting iconic landmarks centered in the composition to showcase precise and delicate modeling. A close-up of a porcelain coffee cup filled with cappuccino foam, subtly floating a detailed city of {city, default to user's current location} occupying most of the composition. Prominently displayed at the scene's center are the city's most iconic landmarks, vividly detailed and illuminated softly. Miniature streets feature realistic, tiny vehicles moving seamlessly. With cinematic-quality lighting and depth-of-field blurring, the image creates a magical, dreamlike atmosphere. Exceptionally detailed and highly photorealistic, the scene achieves an 8K cinematic finish. Aspect ratio: 1:1. --- city: Chicago
MKBHD 体验小米 SU7 Youtube 一天就干到了 360 万播放，推特曝光 700 多万了，最近这车在海外热度确实高，福特 CEO 也在吹 https://t.co/7yYkwdbdkG
GPT‑5.2 已就绪，目标为 12 月 9 日，但可能因变动略延后。 Sam 是真没活了 https://t.co/IOaXbkWlgN
当大家都在找 nano banana 免费白嫖时，初创公司加个限时免费的意义在哪里 你这边限时结束后，另外一家限时接上，又拿什么留住用户🤔
陷入情绪时如何快速恢复 https://t.co/weSKs8voaQ
I just found the easiest way to get a US number: - grab the $5/m plan, - activate via eSIM (Google Pixel or iPhone Air) - done. https://t.co/Rf7dKGJEdL https://t.co/harx79xiFx
真的这个，不仅是让人愤怒，而且是让人感到无比困惑。
阳朔一座小城的烟火气 早晨去吃粉，遇到了红杉 Yue 的一堆朋友们 大家都不约而同地来到这家店吃粉😂 路边3斤的大芒果，爽滑清甜，天下第一 金桔啤酒，桂花陈酿，百香果糕，天然好味道 螺蛳鸡，上头，根本停不下来 啤酒鱼，漓江的鱼吃了三天，太鲜美了 https://t.co/OwUsrSRWPZ
穷不是缺钱，是缺对未来的掌控感。 多尔芬实验发现： 给穷人钱解决不了根本问题， 但给他们“承诺和保证”就有用了。 为什么？ 因为贫困的本质不是物质匮乏， 而是被困在 恐慌 和 焦虑 里 ——每天忙着救火，哪有空想明天？ 一旦有了确定性（哪怕只是心理上的）， 人就敢开始规划人生了。 时间对他们来说， 从 全是风险 变成了 全是机会 。 这事儿对独立开发者也成立： 很多人不是缺能力， 是缺“我能稳定搞钱”的信心。 一旦建立了这个预期， 整个人的行动模式都变了。 所以啊， 解决焦虑的方法不是“再努力一点”， 而是先给自己造一个确定性——哪怕很小。 比如： 每周稳定更新内容、 每月有笔小收入、 有３个付费用户…… 从牢笼里出来的第一步， 是相信“未来”这玩意儿真的存在
过去几个月，我一直在重新梳理自己的事业结构。 一点小更新，也顺便记录一下自己这阶段的想法： 今年我做了很多尝试，有做 AI 语言产品，也做内容，也接咨询。但一个人不可能什么都做强，只能选择最能把自己"放大的那条路"。 所以我做了一个新的调整方向： • 把产品转成"长期资产" • 把设计与产品这条主线重新拉回台前 • 把内容当成长期护城河 • 在 NZ/AU 的创业生态里继续深扎，但不局限于这里 简单讲，就是把注意力放在更有 compounding 效果的事情上。 不会讲太多细节，但这条路让我现在每天都更有方向感一点，也更接近我想成为的那种创作者/从业者。 明年会是新的开始。
我很好奇你们除了 X 之外是否还在别的地方发布内容？ 我希望有个地方能让我整理真正的精华文章 X 很好，但它更像是朋友圈 至于文章功能，只能说一言难尽 微信公众号也很好，但中国审查很严厉 很多内容无法发布，即使发布后也可能被删除 我目前使用 Substack，大部分功能都很满意 不过似乎很难被搜索引擎收录，流量很低 还有其他更好的选择吗？
AI 如何重塑工程师？AI 会取代程序员吗？ 最近 Anthropic 发布了一份报告，说他们工程师使用 AI 后，工作效率提升了 50%，报告详尽地分析了背后的原因和未来的趋势，这份报告来自最强 Coding 模型的公司，含金量你懂的。 传统的工程师的大量时间都耗费在繁琐的任务上，比如修复代码错误和理解庞大的旧代码库。这些工作是创新的主要障碍。 Anthropic对自己进行了研究。通过分析内部数据和深入访谈，普遍的误解是AI将完全取代程序员。 但数据显示，真正的模式并非替代，而是协作。
扯，能做这套热身动作的，还需要锻炼吗？ https://t.co/bcDs9lQ3o7
这里有没有语鲸的用户？ 昨天和他们CEO一起徒步，聊起未来的合作。 1. 在语鲸APP里，接入 ListenHub 的 TTS 到早报中，每天提供个性化的资讯早咖啡给你 2. 在 ListenHub APP里，把语鲸的每日热点内容做成电台，大家就可以每天收听了 如果你是这两个 APP 的用户，欢迎把想法告诉我们，也许下个月想法就成真
AI在大陆的出路还是要和中国制造结合起来 洪湖T70是中国开发的全电动自动拖拉机，是河北省已经使用的生产就绪机械，T70可以在没有司机的情况下自主完成整个耕作、耕作、播种、喷洒和收获。 https://t.co/a69xSaDfrB
恭喜 Insta360 旗下的 Antigravity A1 无人机正式发售。 回想起来从六月开始和他们团队合作网站设计，现在终于能访问到了 🤩！ https://t.co/4KsJDr1fxF
A prompt from @Tsubame_99 for creating playful and high-quality 3D miniature vignettes, depicting any chosen topic in a clean, isometric cartoon style with integrated text. —— Present an exquisite, miniature 3D cartoon-style scene of the user-specified subject, clearly viewed from a 45° top-down perspective. Place the subject's most iconic representation, character, or landmark prominently at the center, complemented by proportionally-sized icons of key elements, symbolic items, charming figures, props, and other details illustrating the subject's core theme or narrative. The scene should be detailed, finely crafted, and playful. Rendered with Cinema 4D, the modeling should be refined, smoothly rounded, and rich in texture, accurately capturing realistic PBR materials. Gentle, lifelike lighting and soft shadows should create a warm, comfortable ambiance. Maintain a clean, minimalist layout and a solid-color background to highlight the primary content. At the top-center of the scene, prominently display the subject name in a large font size. All texts should be displayed in the language specified or entered by the user, without any background, and may subtly overlap with the scene elements to enhance overall design integration. Parameters: Aspect ratio: {User input, default 1:1} Subject Name / Topic: {User input} —— Subject Name / Topic: Squid Game
「 Measuring Agents in Production 」 2023年，Agent 是我的宗教。 2024年，在学术上，发了 Agent 的 paper，与朋友合作，在工业界场景第一次跑通第一个 Agent。 2025年，所有的公司都在做 Agent，导致我看到 Agent 就感到审美疲劳。 现实世界的应用里，除去 Coding Agent，其他领域的Agent 到底是autonomous Agent，还是只是一个写好的 workflow？ 如果有一个明确目的Agent 就是一个种 workflow，那么没有明确目的的 Agent 形态是什么样的，是否有存在意义？ 更重要的是，现实世界的 Agent 有没有做完备的评估？它的可靠性和安全性到底如何？ 来读这篇， Measuring Agents in Production。
Prompt: Draw a [McDonald store] throughout the 1960s, 1980s, 2000s, and 2020s https://t.co/hgUONaRL1Y
人类，正在从生产者，转变成彻底的消费者 这是从黄仁勋跟 Joe Rogan 对谈中得到的命题。如果这个命题为真，这个帖子来推演一番。 生产，不再是只服务于人 目前的生产，其最终目的，还是服务于人，哪怕其间接目的是服务于再生产。 但将来，一部分生产的目的，将完全脱离于人类。我说不出会是什么，但 AI 跟人类的目的，显然不完全一致。会有很大一部分生产，其目的是 AI 系统定义的。 一个推论：未来的广告业会无比繁荣，但不会是人类在操控。 人的目的，只有人 人类称为了定义人类自身的唯一手段。大部分人类的任务（不能称为工作了），是来服务其他人类。 人类必须脱离工作定义自身，这种几千年来的传统。我们不能见面再说，我是个老师，他是个公务员。我们都是人，我们正在做什么，只是当时的一个片段罢了。 这样的生存环境，并不美好 我称其为生存环境，因为“社会”这个词，已经不合适。很可能，一大部分人，已经不再跟其他人类打交道，人类已经无法再组织起完整的“社会”。 生存意义危机，会空前凸显。
https://t.co/cK47nv3a8g From Bilibili creator DiDi_OK — an AI-crafted short film imagining our world as a program. One day, a giant cursor appears in the sky, and humanity realizes we might be living on a ‘screen.’ When the Player hits ‘next,’ do we keep acting like NPCs… or fight back? Created with Nano Banana, VEO3, and Runway; music generated by Suno. Source: https://t.co/fDeBIedIwp
> 业务逻辑解释给 AI 的成本 > 编码成本，所以我在后端不使用 Vibe Coding。 在我看来，后端不使用 AI 写这还是因为路径依赖，太熟悉了，更想呆在自己的舒适区，而还不愿意去使用提示词生成代码。前端是因为不熟悉反而豁得出去。 另外问题你自己也已经很清楚：是因为很难用提示词描述清楚自己需求。 能通俗易懂的用自然语言去表达、去沟通本身就是对资深程序员的要求，因为现实中你要去带人，要去说服其他人使用你的设计，都离不开要去自然表达沟通。 后端代码，可以尝试用伪代码去提示词，试试TDD，先写测试代码，再去实现，但还是建议多用 AI。
我补充一下： 1、不是你想要小，而是你当前的状况只能小，因为做小和做大耗费的时间和精力是相同的。 没有人不喜欢钱，做小一个月你净赚1万和做大一个月你净赚100万你选哪个？选小说明你内心没有必胜的信心，你不相信自己能做大。 2、不是你想要大，而是赚的利润足够多，但是竞争对手在追赶，你只能做大，是市场选择了你，而不是你选择了市场 人一生有三次大机会，努力锻炼，在大机会找到你的时候把握住。 3、做小产品的核心是为了让你尽可能快速把握用户需求，验证自己之前进了屎的脑子，避免自我感觉良好
到萨尔布吕肯了，找了一家西班牙餐馆吃了饭，喝了一大杯德式奶咖。菜很好吃，可惜餐厅里温度不够，吃到最后菜凉了我胃疼。吃完继续赶路。 https://t.co/BpHTi6r73O
宝玉
OpenAI DevDay: 超越提示词的艺术：AI 编程的未来是“上下文工程” 从自动补全到自主智能体，我们如何教会 AI 真正理解代码 我们正处在一个非凡的技术变革奇点。软件开发的演进史，从穿孔卡片的笨拙到集成开发环境（IDE）的精妙，每一步都耗费了数十年光阴。然而，当我们踏入人工智能的时代，这场变革的节奏被极限压缩，数十年的进程仿佛在短短数年内上演完毕。我们与机器协作构建软件的方式，正在经历一场从根本上的、不可逆转的范式转移。 这一切的核心，不再仅仅是创造更强大的模型，更在于我们如何与它们沟通。这篇文章将深入探讨这场变革的核心驱动力，揭示为何从简单的“提示词工程” (Prompt Engineering) 迈向更深邃的“上下文工程” (Context Engineering)，是释放 AI 智能体 (AI Agent) 真正潜能的关键所在。这不仅是技术的演进，更是一场关乎人类开发者如何重新定义自身价值的认知革命。 当自动补全抵达极限：从“下一个词”的预测到“下一步”的行动 一切的起点，源于那个让无数开发者惊叹的时刻——代码自动补全。以 GitHub Copilot 为代表的工具，首次向世界展示了大语言模型 (LLM) 在代码生成领域的惊人潜力。它们仿佛一位无声的伙伴，总能预测出你将要输入的下一个词、下一行代码。这种体验极大地提升了编码的流畅度，将开发者从大量重复的模板化工作中解放出来。 然而，这种基于“预测”的模式很快就触及其固有的天花板。当任务的复杂度超越了单一文件，需要进行跨目录的修改、理解项目整体架构时，单纯的自动补全便显得力不从心。它的本质，仍是一种基于局部信息的高度优化的序列预测，而非对整个工程的深度理解。开发者需要的，不再是一个仅仅能补全代码的助手，而是一个能够理解复杂指令、自主规划并执行多步任务的“行动者”。这便是 AI 智能体诞生的必然。 智能体的崛起：“上下文”才是真正的护城河 AI 智能体的出现，标志着我们与 AI 协作的模式，从被动的“请求-响应”转变为主动的“指令-执行”。我们可以用自然语言下达一个宏观的目标，例如“重构用户认证模块以支持新的第三方登录”，然后由智能体自主地分析、定位、修改并验证相关代码。要实现这一飞跃，关键的挑战并不在于模型本身有多“聪明”，而在于我们能否为它提供理解任务所必需的、精准而全面的“上下文”。 这正是“上下文工程”取代“提示词工程”成为核心议题的原因。提示词工程，本质上是一种与模型“猜谜”的艺术，我们试图用精巧的语言诱导模型给出期望的答案。而上下文工程，则是一种构建信息环境的科学，它更关注于为模型提供一个高质量、高信噪比的信息场。在这个信息场中，模型不再需要去“猜”，而是能够基于充分的依据去“推理”和“决策”。正如一位优秀的指挥官，其决策的质量并非取决于命令喊得多么响亮，而是源于其对战场全局信息的精准掌握。对于 AI 智能体而言，“上下文”就是它的整个战场。 “意图感知”检索框架：为 AI 智能体构建记忆宫殿 那么，一个高质量的上下文环境是如何构建的呢？其核心在于建立一个能够深刻理解开发者“意图”的检索系统。这套系统需要超越简单的文本匹配，深入代码的语义层面。我们可以将其抽象为一个双层结构的“意图感知”检索框架，它就像为智能体在大脑中构建了一座结构精巧的记忆宫殿。 这个框架的第一层基石是“字面精确性”。这依赖于像 grep 这样传统的文本搜索工具。当我们需要寻找一个特定的函数名、变量或API调用时，它是最高效、最可靠的方式。它构成了智能体记忆宫殿中那些带有明确标签、易于查找的房间，保证了对代码库事实层面的精准定位。 然而，真正让这座宫殿变得“智能”的，是其第二层核心——“语义相关性”。 这一层通过代码嵌入 (Embeddings) 技术实现。它不再逐字比对代码，而是将代码片段转化为高维度的数学向量，从而在概念层面理解其功能与意图。例如，当我们指令智能体“更新顶部导航栏”时，即使代码文件中根本没有“导航栏”这个词，语义检索也能准确地定位到名为 header.tsx 的组件。因为它理解，“顶部导航”这个意图与 header 组件在功能上是高度相关的。这赋予了智能体一种超越字面束缚的、强大的联想与推理能力。 将计算量巨大的嵌入过程在智能体执行任务前“离线”完成，更是一种巧妙的工程智慧，它确保了在关键的推理时刻，智能体能够以最低的延迟、最高效的方式获取这些深度知识。 将字面精确性与语义相关性这两层能力结合，我们便为 AI 智能体提供了一套完整的认知工具。它既能精确地找到每一个细节，又能宏观地理解各个部分之间的逻辑关联，从而在复杂的代码世界中游刃有余。 从代码的“劳作”到思想的“游戏”：人与 AI 协作的终极图景 当我们赋予 AI 智能体强大的上下文理解能力后，软件开发的本质正在悄然改变。那些曾经占据我们大量时间的繁琐工作——修复琐碎的错误、编写重复的样板代码、应对深夜的线上告警——都将逐渐被自动化。开发者的角色，将从一个代码的“书写者”，转变为一个思想的“架构师”与系统的“指挥官”。 想象这样一个未来：清晨醒来，你的 AI 编程伙伴已经修复了昨夜的线上问题，完成了你标记为“待办”的重构任务，并为你探索新功能提供了几种迥然不同的实现原型，每一种都附带着详尽的利弊分析。你的精力将从代码的“劳作” (Toil) 中彻底解放，真正聚焦于那些机器无法替代的、充满创造性的“游戏” (Play)——设计优雅的系统架构，解决前所未有的复杂难题，以及构建真正重要的、能够改变世界的产品。 这并非遥不可及的幻想，而是正在发生的现实。AI 智能体不会取代人类的思考与判断，恰恰相反，它将通过承担执行的重负，来无限延展人类思想的边界。我们与 AI 的关系，不是主仆，而是共生的思想伙伴。在这场伟大的技术浪潮中，真正的赢家，将是那些最先学会如何为他们的 AI 伙伴构建最深刻、最丰富上下文的开发者。
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