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吓死我了，连续被两位 AI 前辈关注受宠若惊，我自己平时内容真的太多互联网恶习了，发黄图，逗老外，打群架，还开地图炮🥲，我们一起来看看几位前辈什么时候受不了我的内容把我屏蔽了。 https://t.co/L3Qm9g8txo
上次是某人发了乔布斯女儿的照片获得 10000 美金，这次是一篇鸡汤 1 亿流量获得 4000 美金。 两者的共同点是，对你的平庸人生没有半点帮助。
读完 Dan Koe 的文章《如何用一天修复你的整个人生》，很欣喜。发现自己已实践十几年，确实简单有效。 我的实践是，定期更新三篇文档。 文档一是《活好这一生》。每年年初更新这篇文档，内容包括：我不想成为什么、我想成为什么、期待自己今年改变什么。暗合了 Dan Koe 说的 Anti-vision（不想是啥）、Vision（想是啥）和 1 year goal（今年干啥）。 文档二是《干好这一年》。每个月初更新这篇文档，内容包括：这个月最重要的三件事是什么。暗合 Dan Koe 说的 1 month project。这是我打开最频繁的一个文档。偶尔会有大调整。有意思的是，实践多年后，写这篇文档时，会越写越懂自己，不会去写难以实现的事项。定的三件事能干完两件，才能持续正循环起来。 文档三是《过好每一天》。这是更新最慢的一篇文档，经常好几年才会有比较大的调整。内容包括：习惯培养、兴趣实践。去年我新加的一条习惯是：上床不看手机、看手机不上床。文档三暗合的是 Dan Koe 说的 Constraints（约束）。不断达成约束，会有一种平静的自由喜悦。 除了上面说的三篇文档，日常我还经常用的工具是 Linear 和 Calendar，用来管理 Dan Koe 说的 Daily levels 的各种事项。这类工具用法很常见，不多说。 用好上面三篇文档，你的整个人生，会非常不一样。这过程中，不仅能知命，还有机会改命。Dan Koe 写下的，就是如何用一天学会如何去改命。我刚好已实践十几年，确实有用。 如果你不相信我的实践，可以给我点赞、转发、收藏。阅读数超过 2000 万，就公布我的这三篇文档：《过好每一天》、《干好这一年》、《活好这一生》。
发现一个合法节约 AI 订阅费的方法，以 Claude 为例： 1. 先选最低的那一档，比如 $20 2. 用完了升级下一档，比如 $100 3. 以此类推，最终 $200 通常等你到最后要升级到 $200 的时候可能这个月都要结束了，甚至都不需要。 唯一的问题是操作比较麻烦 这事也许可以找个 AI Agent 比如 Claude Cowork 自动帮我做，快月底了降级订阅，用完了升级
哇咔咔咔！今天第一次做了手抓饭！铸铁塔吉锅一锅出！肥肥的羊排特别给力！超满足，吃了大半锅，睡前再玩会儿壶铃减减肥 https://t.co/jFSWMGFwCS
Revealing the answer: Eigent = Eigen + Agent Eigen means “own” in German and is also related to the concept of eigenvalues. Product vision: a fully local AI agent that is open at every level, from the model and agent framework to the full-stack application. So it truly becomes your “own” agent. Research vision: identifying the principal components, the most important “eigenvectors” of the covariance matrix, behind the scaling laws of agents. Personal reason: my 5-year-old cat is named Eigen 🐱
写了一个 Skill 调MCP 把DAN KOE这篇神文转成6分钟解读视频。 仔细读有些启发，融合了很多人和经典书中的想法，但原创性跟纳瓦尔比差些。 虽然纳瓦尔也集合了前人的智慧，但第一次读“杠杆”、“幸福”等概念的解读，耳目一新，不知道大家的感受如何。 https://t.co/rzWSh5iEUt
Applovin 被华尔街的capitalwatch盯上了，要在周二晚上发它的做空报告，可以关注一下。 https://t.co/r2HzsYYxXg
我现在写代码尽量用 Codex，其他任务用 Claude Code。 Codex CLI 虽然不好用，但是模型好，写代码稳，并且 Token 量大。 Claude Code 好用，模型写代码不如 Codex，但是通用任务执行的更好。 这里其实 OpenAI Codex 团队是要反思一下后续走向的，空费了这么好的模型，整天做些华而不实的更新。
除了 Conductor，又出现两新的 parallel agent（多 agent 并行） 客户端软件。 - https://t.co/Ci3iMxVxhR - https://t.co/iC388PSFgd - https://t.co/yAiPAUE7Xj https://t.co/qVdQM2fpEl
马天翼
这两天在广西旅游的途中，学习完了吴恩达的《Agentic AI》视频课程，分享一下心得体会。 对于想搞 AI Agent、想知道如何实际做好一个 AI Agent 项目的人来说，这是非常推荐的一个课程。 因为我自己也在尝试做 Agent 项目，在学习之前我就有各种疑问，主要是2个部分的问题： 1. 对基本概念、基本方法的疑惑，比如 Vercel AI SDK 里关于 Agent 的各种术语、工具为什么要有，该用在哪儿？ 2. 迅速做一个基本的 Agent 不难，但是如何有方法论去迭代和调优 Agent，如何去测试 Agent 等等工程问题，怎么解决。 这些问题，在这门课程里面，都有比较体系性质的解答。这不是一门教你如何 Coding Agent 的代码课程，是从基本概念出发，逐步把什么是 Agent，Agent 的技术发展，Agent 做出来之后，怎么端到端测试，怎么调试和评估每个环节，从而调优 Agent。为什么要有工具调用、为什么要有 MCP、为什么要多步骤调用、什么是多模态 Agent，什么是多 Agent 等等，讲的非常清楚。可以说通过学术理论的方式，全面教会了你如何做一个好 Agent 的内功心法和招式套路。 基本上看完课程之后，我知道应该从哪些方向上去把我的 Agent 项目做好，应该要去做哪些测试、评估的工作。 另外，这门课浅显易懂，只要了解业界 LLM 的基础知识，都可以很好的理解，没有太多的门槛要求，适合 Agent 小白好好的补补课。
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