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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
向阳乔木
作者给的2026年的11个预测 每年我都会做一份预测清单，顺便给去年的预测打个分。2025年表现不错，拿了7.85分（满分10分）。 2026年预计会发生什么： 1. 企业为AI Agent付的钱，第一次超过雇人的成本 消费端其实已经这样了。 Waymo的打车费用平均比Uber贵31%，但需求还在涨。 为什么？乘客更看重自动驾驶的安全性和可靠性。 对企业来说也一样。 当你把招聘、入职培训、日常管理这些隐性成本都算进去，AI代理反而更划算。 尤其是那些重复性的工作，企业会愿意为AI多付钱。 2. 2026成为史上最大的流动性释放年 SpaceX、OpenAI、Anthropic、Stripe、Databricks会扎堆IPO。其中SpaceX和OpenAI能挤进史上最大规模IPO的前十名。 憋了4年多的需求终于要爆发了。 更有意思的是，那些老牌公司会疯狂收购，金额超过250亿美元。 他们害怕被AI颠覆，与其自己慢慢研发，不如直接买。 3. 向量数据库重新成为AI基础设施的核心 多模态模型和世界模型需要全新的数据架构。 向量数据库会迎来爆发式增长，它们成了连接大模型和企业数据的关键组织。 4. AI模型能独立完成超过8小时的工作流程 根据METR的数据，AI完成任务的时长每7个月翻一倍。 现在的前沿模型能可靠完成大约1小时的任务。 按这个趋势推算，到2026年底，AI Agent能自主执行8小时以上的工作流程。 这会彻底改变公司的人员配置方式。 5. AI预算第一次被严格审查 采购委员会和董事会开始质疑AI投入。 小型语言模型和开源方案会更受欢迎。 研究实验室发现，把模型针对特定任务做优化，能用十分之一的成本达到最先进的效果。 开发者当然喜欢这种10倍成本削减。 6. 谷歌靠全面布局拉开和竞争对手的距离 没有其他公司能在这么多领域同时取得突破：前沿模型、设备端推理、视频生成、开源权重、搜索集成。 谷歌设定节奏，逼得OpenAI、Anthropic和xAI只能选择专精某个方向。 每个实验室在所有前沿领域竞争的时代结束了。 7. Agent可观测性成为推理栈最激烈的竞争层 工程可观测性、安全可观测性、数据可观测性会融合成一个学科。 Agent 需要统一的视角来监控代码执行、威胁检测和数据血缘。 这是我在2025年预测的融合的开始：三个可观测性领域终于要合并了。 8. 到12月，30%的国际支付通过稳定币完成 跨境结算的效率提升太明显了，没法忽视。 随着主要市场的监管越来越清晰，稳定币会从加密货币的边缘走向全球贸易金融的核心，在B2B交易中取代传统的SWIFT系统。 9. Agent的数据访问模式会让现有数据库崩溃 代理对数据库和数据湖的查询量，至少比人类多一个数量级。 这种并发和吞吐量的激增，会迫使事务型和分析型数据库都要重新设计架构，才能应对AI自主系统的持续需求。 10. 数据中心建设达到美国GDP的3.5% 这个投资规模能和历史上的铁路扩张相提并论。 唯一可能拖慢建设的因素是信贷市场的风险感知，尤其是私人信贷市场。 这个资产类别的大规模增长突然显现出违约率上升的压力，可能成为最资本密集型基础设施项目的瓶颈。 11. 网络设计转向Agent优先 大部分开发者文档和很多网站会变成代理优先，而不是人类优先。 （GEO机会的意思？） 为什么？因为现在很多购买决策都是先通过代理研究来做的。 正门要为机器人设计，侧门才是给人用的。 这些预测里，你觉得哪个最可能实现？哪个最疯狂？
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