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大概十几年前吧，央视春节有一个节目，看的我真是瞠目结舌。 这是个什么节目呢？央视要采访农民工怎么回老家。他们怎么做的呢？ 有一队记者，跟着那个农民工，不帮忙，就拍人家大包袱小箱子，转了火车转汽车，下了汽车上牛车，颠沛流离，花了好几天，终于狼狈的从北京，回到了湖南乡下老家。 而另一队记者，直接开着专车，从北京一路无阻的，开到这位农民工的湖南老家，不到两天。 你都开专车去人家了，不能捎上人家吗？非要看耍猴是吧？
藏师傅的 Seedance 2.0 测评和玩法来了！ 绚丽的打斗和情节可能最近大家也看多了。 藏师傅整点能变现的，能在工作中用起来的玩法。
数据完全本地，安全无泄露，免费，自己填上Key就能用 这两天发出mac版 让AI当牛马 我们做人 https://t.co/B3bp9MZk7B
工程师们终于发现，自己成了最大的瓶颈 用户上报bug后，AI 完全可以自己写代码和测试 现在所有的流程，创建工单、Slack 协作，Linear 协作，推送代码到 GitHub、运行 CI、审核 PR、合并 PR，全都过时了。 甚至连那个该死的bug都是用户的 Agent 上报的 我们需要改变 https://t.co/cay2ofnYT7
初中没毕业的表弟 去北京学相声去了 活儿没听几段 跟着一群相声演员儿的 什么盘串儿，装逼 学的惟妙惟肖 说啥他都最懂 装作深不可测的样子 好像自己家住中南海似的 手里哗啦哗啦 盘一个潘家园20块钱一串的八大金刚 以为自己是个文化人 正经八百学个数控机床不好吗 和一群说相声的混三混四 旅游场都只能说对春联 救了命了
这比去年同期的裁员规模还要大，像亚马逊、Salesforce这些大公司都在裁员。 微软砍了六千个职位，连高级AI总监也保不住了，AI这把火烧到头上了。 Pinterest也裁了百分之十五的员工，也就是六百七十五人，说是要转向AI战略。 Chevron更狠，计划年底前裁掉八千人，是他们全球员工的百分之十五到二十。 https://t.co/LckPzjE1GD
OpenAI搞了个大优化，通过引入持久的WebSocket连接，把客户端和服务器往返的开销砍掉了百分之八十。 每个token的开销也减少了百分之三十，首token生成时间缩短了一半。 这些优化是在Responses API里做的，Codex-Spark默认就开启了WebSocket路径。 这个改进意味着AI应用能更快响应，成本也能降下来。 对于实时应用来说，这个提升真的很关键，用户体验会好很多。 https://t.co/Mtv2QeklD7
宝藏论文，虽然转过了，再转一次。 LLM的reasoning的epic failures，就像这几天大家转的50米洗车的案例，作为纯符号层的llm推理，论文中也首先提到要区分embodied和non-embodied，llm显然很难区分这一点，顾此失彼，让人走过去却忘了车！ 论文的survey框架不错，不仅对于模型训练，对于如何搭建agent脚手架也有裨益。 一个会从错误中持续学习的agent会很可怕😱
CLI Agent + SSH 是我最多使用的 code agent 使用场景。几乎所有 CLI 动作都可以在 ssh session 中完成，只要有云，你几乎可以做任何事情，不受本地算力限制。 在 Opus 4.6 出来的时候，ssh 因为安全问题一度无法使用。 只过了两周，claude code 直接官方支持了 SSH support。 https://t.co/6s8rRRaDIO
#NewProfilePic 换个新头像，两年多以前年轻漂亮的自己。当然现在也年轻漂亮（ https://t.co/k3JX9Fpvsw
adhd其实只是前额叶功能受损的好听名字罢了，更简洁和通俗的说法就是脑残。 我的阿克琉斯之踵就是我的恋爱脑和adhd。
为什么无论男女简中互联网都有占人便宜的想法？最后变成了底层互害的零和博弈。 亲密关系里能等价互换、不吃亏就很好了，人就不应该有嫁/娶了某人自己就能过上好日子的想法。天天想着占人便宜那就和骗子骗来骗去吧。😂💀🙏
https://t.co/YF4f1z9s0W
我的一个朋友婚姻不幸。初婚嫁了一个这边的华人来到欧洲，家暴她。 离婚后找了一个欧洲人，这个欧洲人个子不高，收入尚可，离异有一个孩子。 两个人婚后时常因为他前妻和孩子吵架，这个孩子明确对她说：这个家里只能有我一个小孩。 朋友先天就有一些妇科疾病，二人尝试过几次试管都以失败告终。结果去年年底跟我说自然怀上了。 她回中国待产，说等快生了再回欧洲。今日给她发消息祝新年快乐，她回复说她刨腹产下一个男孩，孩子不足七个月，在nicu里插管。 短短几个字，没有什么生育经验的我也能感受到其中分量。我问她她老公有没有去中国陪她，她说完全没有，那个人只是在纠结怎么样跟他儿子说这件事。 短短几个字，我都替她心疼。结婚、生孩子，真的都是要非常慎重的事，这几年看了太多人间悲剧，莫不是与这些残破的家庭有关。尽量一对夫妻走到老，后妈后爹不好当啊。
向阳乔木
推荐大家试下，把下面整个提示词发给Claude Code。 用AI语音输入法或打字耐心回答完问题。 能找出很多自己没意识到的问题，且能持续更新到CC的记忆系统。 感兴趣的可以一起试试。 ----- 复制下面提示词发给 CC 或OpenCode----- 我想学习这个方法并写入到Claude md文件（全局）： TELOS不是缩写，是个希腊词，意思是"目的"或"终点"。 是一套结构化的自我访谈框架。 帮你把"你是谁、你想要什么"这件模糊的事情，变成AI可以理解和使用的上下文。 核心是六个层次的问题，从问题到行动： 1. Problems（问题） 不是"你的目标是什么"，而是"什么让你不爽"。 人的很多动力都来自这里。 你想减肥，是觉得"我现在的状态不对"。 你想做产品，是因为"现有的解决方案很烂"。 Daniel说这个问题要具体。 - 我父母每人打三份工，没时间陪我，这导致了什么 - 现在的漏洞管理工具根本不懂工程团队怎么工作 - 大部分人觉得自己的想法不值得分享 可以是个人问题，也可以是世界问题。 都写下来。 2. Goals（目标） 你想改变什么？ 不是"你想要什么"，而是"你想改变什么"。 这是从问题到方向的转化。 比如： - 问题：大部分人觉得自己只是打工的，不是创造者 - 目标：激活更多人，让他们意识到自己也有值得分享的想法 Daniel的核心目标就是"提高人类激活度"（human activation） 贯穿他所有的项目： ① PAI项目：让个人能建自己的AI基础设施 ② Fabric项目：开源AI工具 ③ Unsupervised Learning：分享想法和洞察 3. Challenges（挑战） 什么在阻止你？ 这是很多人跳过的一步，但特别关键。 如果你不明确说出障碍，AI就没法帮你绕过去。 障碍可能是： ① 技术的：我不会编程 ②资源的：我没时间 ③ 心理的：我觉得自己不够格 ④ 系统的：现有工具太复杂 Daniel的例子： 他想让更多人用上个人AI系统。 但障碍是"大部分人不是技术背景，命令行对他们来说太难了"。 所以PAI的设计就要考虑这个，要让非技术人员也能用。 4. Strategies（策略） 你打算怎么做？ 从"想要"到"行动"的桥梁。 不是具体任务清单，是方法论层面的。 比如Daniel的策略： ① 从开源项目开始，降低门槛 ②用Markdown文件而不是数据库，保证可移植性 ③ 先解决自己的问题，再推广给别人 ④ 持续分享过程，激活其他人 5. Projects（项目） 你现在在做什么？ Daniel会列出： ① PAI：个人AI基础设施框架 ② Fabric：AI工具集 ③ Unsupervised Learning：周报 ④ 客户咨询工作 ⑤ 漏洞赏金研究 每个项目都对应回目标和策略。 6. Workflows（工作流） 你每天实际在做什么？ Daniel说这个特别重要，因为AI要帮你，就得知道你的日常是什么样的。 他的工作流： ① 早上散步时用Limitless录音捕捉想法 ② 回来后让AI整理这些想法 ③ 用"议会辩论"功能让多个AI角色挑战这个想法 ④ 实时编辑，形成文章 ⑤ 一键发布到 X 和LinkedIn 这整个流程，从"想法"到"发布到社交媒体"，都在AI的支持下完成。 为什么这套框架有用 1. 给AI提供了"北极星" 每次你问AI，它不是在真空中回答，而是知道： ① 这个问题和你的哪个目标相关 ② 你在哪个项目的语境下问的 ③ 你的障碍是什么（回答要避开这些坑） Daniel举了个例子：他的朋友是心脏科医生，也做漏洞赏金。 当他把自己的TELOS加载到系统后，AI知道： ① 他的目标：找到更多漏洞，赚更多赏金 ② 他的专长：客户端漏洞 ③ 他的工作流：在诊所间隙做测试 ④ 他的技巧：一些独特的测试方法 现在他只需要给AI一个目标公司，系统就会： ① 用他的方法论去做侦察 ② 专注于客户端漏洞 ③ 生成符合他风格的测试脚本 ④ 按他习惯的方式组织结果 结果：发现的漏洞数量大幅上升。 2. 让AI的回答有"方向感" Daniel有个概念叫"通用算法"（Universal Algorithm）： 从当前状态到理想状态 因为每次AI帮你做事，本质上都是在执行这个算法： ① 当前状态：你现在在哪里 ② 理想状态：你想去哪里 ③ 中间过程：怎么到达 TELOS就是在定义这个"理想状态"。 没有TELOS，AI只能给你通用答案。 有了TELOS，AI知道"对你来说"的最佳答案是什么。 3. 它会进化 这是最酷的部分。 Daniel的系统有个"升级技能"。 当他： ① 看了一个YouTube视频 ② 读了一本书 ③ 学了新技术 他可以让AI： 1. 读取这个新知识 2. 对照他的TELOS 3. 建议如何升级整个系统 比如他读了本关于修辞学的书，AI会说： "根据这本书的原则，我建议： ① 在你的写作技能里加入这些修辞手法 ② 调整博客工作流，加入修辞检查步骤 ③ 更新你的风格指南" AI在帮AI自己变得更懂你。 具体怎么做？ 第一步：倾倒（Dump） 找个安静的时间，用语音或文字，回答这些问题： ① 什么让你不爽？（个人的、工作的、世界的） ② 如果你有魔法棒，你会改变什么？ ③ 你现在在做什么？为什么做？ ④ 什么在阻止你做得更好？ 第二步：结构化 把这些内容按TELOS框架整理： # TELOS ## Problems - 我觉得大部分人... - 现有的工具... - 我自己总是... ## Goals - 我想帮助... - 我想创造... - 我想学会... ## Challenges - 技术上：... - 时间上：... - 心理上：... ## Strategies - 通过开源... - 从小项目开始... - 持续分享... ## Projects - 项目A：... - 项目B：... ## Workflows - 早上：... - 写作流程：... - 研究流程：... 第三步：加载到系统 这就是PAI的核心。 每次启动Claude Code（或其他AI系统），它会读取这个TELOS文件。 Daniel说他的TELOS大概10,000个token，每次启动都加载。 第四步：迭代 用一段时间后，你会发现： ① 有些目标变了 ② 有些障碍消失了 ③ 有些新问题出现了 定期更新TELOS。 Daniel建议至少每个月review一次。 Daniel说TELOS最重要的作用不是"让AI更聪明"，而是让你更清楚。
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