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《贾国龙写文案：主打一个没有 AI 味》（因为不会用😂） 平时我们写文案，你们都说有 AI 味 真来一个没有 AI 味的，你们又黑人家
使用 claude agent sdk 开发本地版 cowork + manus，vibe coding 一天，就实现了一个基本能用的版本。 感叹一下 AI 时代的极速开发效率，如果去年这时候就有 claude code，是不是会有一些不一样的故事。🤔 2026 会是各类 Agent 井喷的一年，保持期待，先上牌桌。 https://t.co/UbnVCqNHEx
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已知如下信息： 1、我发过的很多流量不好的视频，只要改动一下标题和视频开头，就可以盘活 2、我已经用 claude 把这些文案全部过了一遍，每个视频应该怎么改，都已经写好了 3、重录一遍成本太高，但我知道 heygen 一开始的目的就是为了解决这个问题，通过 AI 对口型来改视频，只是目前不够成熟，对中文支持尤其不好 所以： 1、一旦这个技术问题在 2026 解决了，我会一夜之间产出 50 条视频，是我过往发过的内容的改良版 2、这些内容发到小红书小号会迅速破 1 万粉，抖音会迅速破 10 万粉 3、这些 token 换算到人民币，估计不到 1000 块钱，如此低价就可以拥有一组高质量小号
出海人狂喜！ Paypal中国支持个人注册了，不用注册公司，上传身份证，做个人脸，填下个人信息，几分钟就可以申请好一个收款帐户，支持全球收单服务 亲测不到半小时就审核通过了 申请地址：https://t.co/BU46jjjhH9 https://t.co/6GCk155i9L
查马斯·帕里哈皮蒂亚（净资产 50 亿美元）是硅谷为数不多的保守派科技领袖之一，他讲述了真正掌控世界的 150 个人的真相。 值得一听。 https://t.co/pSzkjOxGRw
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1. 贾国龙用的华为鸿蒙 2. 这说明他没有 VPN，只能用国内模型 3. 华与华大概率也不会帮他用海外模型 4. 所以贾国龙的文案，最多只有 DeepSeek 千问 豆包 帮他审核 于是就这样了 https://t.co/jgAtKv1nTR
出版社联系过几次出书，一直没动，现在我决定用 claude code 来写，有几个原因 1、我现在已经积累的内容，我觉得不足以写完一本满意的书，但是选题覆盖面都有了，所以 claude code 足以判断出我能写出一本什么样的书 2、剩下的部分让 claude code 给我出命题作文即可，在这个过程中又可以写一堆推文、拍一堆视频 3、我可以人肉实现书中写作的局部最优解，但是我的精力和能力不足以统筹全局，我很难让这本书行成一个编排合理的整体，这一点我认为 LLM 可以实现，没必要让人干 4、如果我提示词够好，就用 4.5 opus 完成这件事，如果不够好，就等 claude 5 出了再干这件事
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面试过了，拿了口头offer。 这个老师也要做转化，也有转化压力。 方向比较match 做临床前抗抑郁药物筛选 下周去看看情况
在小红书上架商品失败，平台提示不合规，如何过审 1、并不是商品不合规，是你对商品的表述不合规 2、让 AI 给你写 100 个商品介绍，按照最不合规 ～ 最合规的梯度去写 3、同时上架 100 个商品，看平台给你过审哪些、拒审哪些，就大概了解了平台的尺度 4、基于已经过审的商品，充分挖掘汉语的潜力，对措辞逐个进行 AB 测试，看看哪些词更改之后既可以过审，又可以打动买家
AI 编程工具里有个让人头疼的问题： rules、commands、MCP servers、subagents、modes、hooks、tools 一堆概念，搞得比学一门新编程语言还复杂。 Cursor 的 Lee Robinson 出了个视频解释和介绍的非常好。 其实这些东西最后都能归纳为两个核心概念： 静态上下文和动态上下文。或者说得更直白点，就是 rules 和 skills。 ====== Rules 的诞生 最早做 AI 编程的时候，模型老爱瞎编。你让它写个函数，它能给你造出一个根本不存在的库。 于是就有了 rules 文件，把代码规范、业务需求、模型经常犯的错误都写进去，每次对话都带上。这招挺管用的。 后来 rules 文件越写越长，就开始拆分成多个文件，可以嵌套引用。但本质上还是一回事：把这些规则全部塞进每次对话的上下文里。 这就是静态上下文，static context。不管你要做什么任务，这些信息都会被加载进来。 ------ Commands 出现了 随着用 AI 写代码的人变多，一些固定的工作流开始出现。比如我每次都要先跑测试，再提交代码，最后开 PR。 这时候就需要 slash command，把一套固定的提示词打包起来，需要的时候 /command 一下就行。 比如我现在用的 /commit 命令，一键就能完成 Git 提交和开 PR 的整套流程。这些 command 还能分享给团队，放到 Git 里统一管理。 到这里，我们还是在处理文本，只是把提示词组织得更灵活了。 ====== MCP Servers 带来新能力 光有文本不够，AI 还得能干活。这就有了 MCP（Model Context Protocol）服务器。 MCP server 不只是个提示词，它是真的在跑代码。可以连到你现有的系统，读取 Slack 消息，创建 Linear issue，做 OAuth 认证。 这相当于给 AI 添加了新技能，第三方工具的能力。就像人类编程有各种库可以调用，AI 也有了自己的"工具箱"。 但问题来了：如果你装了 10 个 MCP server，每个都有 10 个工具，那初始上下文就会被塞满。这就是为什么后面又有了新的优化。 ====== Modes 和 Subagents 的登场 到这一步，我们有两种往上下文里塞东西的方式：文本（rules、commands）和代码（MCP servers）。 接下来是 modes 和 subagents。Subagent 有点像带人设的提示词，可以限定它能用哪些工具。Mode 更进一步，不光能改指令，还能修改系统提示词，给 AI 开放新工具，甚至改 UI。 比如规划模式 plan mode，会提醒 AI "你现在在做计划，专注于规划"，还提供专门的工具来创建和修改计划。 这些设计的核心目的是两个：可靠性和可发现性。让 AI 的输出更稳定，让功能更容易被用户找到。 但你得记住，AI 本质上还是个非确定性系统，还是会出错。 ------ Hooks 解决确定性问题 于是又有了 hooks，给 AI 加上完全确定性的钩子。 比如每次对话开始前，自动注入一些上下文（其实就是静态上下文的另一种实现）。或者对话结束后，自动触发某个操作，比如记日志或存数据库。 这些是 100% 确定执行的，不会出错。 ====== Skills 统一了一切 讲到这里，我们已经有一堆概念了。但仔细看，其实就两类： ▸ 静态上下文：每次对话都要加载的提示词（rules） ▸ 动态上下文：按需加载的代码和工具，不会撑爆初始上下文（skills） Skills 就是用来统一动态上下文的。 最基础的 skill 就像 command，一个可复用的工作流，比如我的 Git PR 流程。打包好，分享给团队，不占初始上下文。 最高级的 skill 可以包含脚本、可执行文件、资源文件，任何你想打包的东西。重点是只有在用的时候才加载，不用就不占空间。 这就把世界简化了：作为用户，你只需要关心 rules 和 skills 两个东西。 ------ 编程工具的优化 有了 skills 这个概念，编程工具也能做优化。 比如 Cursor 现在就学习了 skills 的思路：你装 10 个 MCP server，每个有 10 个工具，不会一上来就全加载。只有真用到的时候才加载对应的工具。 所以你可以继续用 MCP，如果需要 OAuth 这种高级功能的话（这是目前 MCP 和 skill 的主要区别）。 另外可能还需要 hooks 来处理一些确定性的任务，或者自定义 subagent。但大部分时候，作为用户你只需要想两件事： ▸ Rules：我需要给 AI 提供什么静态上下文 ▸ Skills：我需要给 AI 什么动态能力 ====== 最佳实践 Rules 的使用建议 把 rules 当成一个"活的"文档。只放最少但最高质量的上下文，因为它会在每次对话中都被加载。 每次看到 AI 犯错，不管是本地开发还是 PR review，我就会说"嘿，把这个加到我的 agents. md 或者 cursor rule 里"。让它自己更新和进化。 现在这个还有统一标准了，挺方便的。 ------ Skills 的探索 Skills 太新了，现在还没有特别成熟的最佳实践。 但我预计接下来 6 个月，随着更多人开始用 skills，生态建起来之后，会变得越来越重要。值得关注。
Skills 这么强了，本地 markdown 笔记的优势越来越明显了 我也计划将笔记从 Notion 迁移到 Obsidian 来了，大家还有哪些最佳实践呀
1998 年，查理·芒格把 74 年的智慧浓缩进了一场 30 分钟的大师课。 他揭示了让他成为亿万富翁的心智模型： • 配得上你想要的 • 反向思考，永远反向思考 • 避免极端意识形态 这场演讲中的 15 个心智模型： 1. 反向思考，永远反向思考 https://t.co/pAjUGxWBwr
现在很多出海的团队或者个人，都在盯着一个体量巨大但竞争极其激烈的红海——消费者市场。 但实际上，真正的蓝海是在 2B 市场。 只要能够用心去寻找一两个、两三个 to B 的客户，其实要比去赚那点零零星星的 SaaS 订阅费容易得多。 但 to B 的难度 在于：文化背景 和 市场洞察。 这一点，如果人还在国内、又没有一定的眼光和判断力，确实是非常难的。
OpenCode 装上 oh-my-opencode 后确实比原版 Claude Code 聪明不少 以 @MiniMax_AI 的 M2.1 为测试模型，我直接问了一句「咨询 @oracle 仔细 review 这个代码仓库，给一些代码架构上的建议」 OpenCode 随即启动分析模式，开了 2 个 agent 探索代码结构，1 个 agent 分析外部依赖，使用 Grep、AST-grep、LSP 进行检索——这意味着比 Claude Code 默认方案的检索速度和准确度都要高出不少。一句话 3～4 个 Agent 探索，并且把 agent 编排的很好，比大部分人手动去调优 prompt/agent/skills 要好很多。 光看 Claude Code（图 3）和 OMO（图 2）的分析结果可能看不出差别，但当你点进 oracle 区块，会发现它把 oracle 的分析思路完整呈现出来，结论/主要风险点/优先级/有没有代码腐烂的趋势都写的非常详细和扎实。（图 4），多读读可以极大提升代码的品味。 目前 m2.1 在 opencode 中是免费的，强烈建议大家试一下。
love this！ { "style": "ultra-realistic studio portrait", "subject": { "gender": "female Sydney Sweeney ", "age": "young adult", "pose": "leaning slightly forward toward the camera", "expression": "playful, flirty", "facial_details": { "wink": true, "tongue_out": true, "freckles": "natural across fair skin", "makeup": { "blush": "soft pink", "lips": "glossy" } }, "hair": { "color": "blonde", "length": "long", "part": "side-parted", "style": "falling naturally over shoulders" }, "outfit": { "dress": "off-shoulder fitted Red dress", "jewelry": { "earrings": "long dangling gold earrings", "necklaces": "layered gold necklaces with small heart pendant" } } }, "environment": { "setting": "studio", "background": "clean minimal light neutral tones" }, "lighting": { "type": "soft diffused studio lighting", "shadows": "smooth natural shadows" }, "camera": { "lens": "50mm", "aperture": "f/1.8", "depth_of_field": "shallow" }, "quality": { "resolution": "high resolution", "detail": "ultra-detailed", "skin_texture": "photorealistic", "focus": "sharp focus", "photography_style": "high fashion lifestyle photography" } }
现在和 AI 的交流 90% 以上在 claude code 导致出门带手机已经没用了，必须带大屏的电脑 月底换 M5 Max 芯片 16 寸 MacBook Pro 1 月 28 号发布 和 Mac Mini 云端同步共用一个工作目录 逐渐废弃飞书，文档不再由人维护，由 claude 维护 所有 SOP 沉淀为 skill，如果不能沉淀为 skill 说明没有 SOP
langchain 发布了 openwork，定位是开源版 claude cowork。配置 anthropic 和 openai 的 apikey 就能用，实现了一个简单的 local sandbox 做任务隔离，使用自家开源的 deepagents 实现基本的任务调度。 目前功能还比较简单，有兴趣的可以试试。👇 https://t.co/Hon3qkuPWe
人生中最简单的成功之道： https://t.co/Kt7BZDYYX3
Claude Code 真的超级方便，不止编程 还能帮你下载 YouTube 和 Bilibili 视频，教一下怎么做 主要通过 yt-dlp 和 ffmpeg 两个项目实现 首先让 Claude Code 帮你安装 yt-dlp 和 ffmpeg，直接自然语言跟他说就行。 装好之后直接拿你需要下载视频的链接跟他说：帮我调用 yt-dlp 下载这个视频，然后用 ffmpeg 转换成 mp4 格式，视频地址是：XXXX 比你搜到的各种视频下载网站快的多，那些网站要不分辨率低，要不视频音频分开的，很麻烦
有次跟朋友聊，谈到一个话题： 创始人的权力来自哪。 看历史长河，皇帝的权力，来自轻松一句话可灭你九族。黑社会老大，权力也来自武力。 回到创业公司。创始人的权力，起初来自融钱，起步后来自赚钱，中后期来自分钱。 如果字节没有钱，没有人会跟随张一鸣。如果 Manus 的 ARR 是个位数，真格大概率就不愿再去欣赏蝴蝶扇翅膀。 诚实看世界，世界很诚实。
昨天深圳医学研究院（颜宁老师那个单位） 有个老师约我面试 哎，怎么讲呢，文章发的好好，和我研究内容很相关。 以前我肯定可开心了 单位不错，待遇又好，方向又match 但我现在就非常犹豫 要不要继续做科研？ 哎
Step Audio, realtime, interactive speaking dialogue model. - Apache 2.0 license - Thinking while speaking - Low latency with dual brain architecture https://t.co/e6TTYh6Sd2 https://t.co/GnrZu7MG4s
I know you love local models. We partner with @MiniMax_AI to show how you can use @Eigent_AI with M2.1 model to create a lead in your @salesforce CRM via Eigent browser automation https://t.co/x4PmIwo6SH Let me know which models and use cases you want next? 🙌 1. Qwen3 @Alibaba_Qwen 2. DeepSeek-V3 @deepseek_ai 3. Kimi K2 @Kimi_Moonshot 4. Mistral @MistralAI 5. Google Gemma @googleaidevs 6. Name your favorite!
Cursor昨天发布了一篇文章 - 《Scaling long-running autonomous coding》去探索如何让智能体能像工程师一样连续很长时间干好一个项目。 @wilsonzlin 通过使用planner agent做管理分工，workers agent做编程完成任务让AI连续工作接近一周的时间，写了超过1000个文件100万行代码，做出来了一个网页浏览器。 用GPT-5.2 Pro做估算，每一行代码都需要多轮阅读上下文，做尝试/回滚/修复，不同的智能体做规划、执行、评估，每一行代码或许会消耗2-5k token。整个项目接近20亿到50亿token，为了简化分析粗略按照30亿token来算。 按照 90% input tokens 10% output / reasoning tokens 使用 GPT-5.2 标准价 Input：$1.75 / 1M tokens Output：$14.00 / 1M tokens 最后的成本在8900美元左右。如果不按照工作量和工作小时来看，“雇佣”这样一个永不停歇的AI工程师一个月成本在35600刀，一年则为42.7万美元。和谷歌雇佣一个L4的工程师成本一样。
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Dan Koe 最近写上瘾了吗？ 今天他分享了一套从新手到高阶的高效表达方法论，核心是先打造属于自己的8-10个核心观点“精选集”，反复打磨并灵活关联各类话题，摒弃临场硬造新观点的误区。 在此基础上，提出了三级表达框架： 新手用微型故事结构（提出痛点-放大危害-给出方案）快速抓牢听众； 进阶者用金字塔原理（结论先行-论据支撑-证据落地）让表达逻辑清晰； 高阶者则用跨领域融合法（痛点引入-跨学科佐证-独创解法）打造独特表达风格。 他同时强调，写作是锻炼表达的核心途径，公开分享还能获取反馈、优化观点。 所以： 想让表达更有分量？记住这两步： 先攒8-10个自己的核心观点反复打磨。 再按“提痛点-给方案”“结论先行”或“跨领域融合”的框架输出。 不用逼自己说新话，把好观点讲透，就是最高级的表达。
An extremely awkward thing happened today 😅. In past few days we have been frantically pushing on improving the product and fixing community feedback, barely sleeping. But I had an online talk scheduled a few weeks ago, and I felt too awkward to cancel it, so I forced myself to go ahead with it. As I was speaking, my eyelids started fighting each other, first both eyes, then one eye closed, then both eyes shut. Every few seconds I’d open them to glance at the slides and keep talking. I basically slipped into a half-asleep state and started talking in my sleep. I even dreamed I was in a meeting with the team and blurted out some nonsense. I suddenly woke up, then stumbled my way through the rest of the talk. It was so embarrassing… thank goodness I didn’t have my video on.
睡前来一单大的给我整不困了 再 vibe 一会吧 https://t.co/JnQawH4hMW
如何让我的小红书小号自动涨粉到 1000 1️⃣ 整理了我的 2400 条推文 2️⃣ 用 claude 全部过一遍，给每条推文配一个小红书爆款标题，按照爆款潜力进行降序排序 3️⃣ 雇一个兼职，按顺序一天给我发 4 条（配图就是推文的截屏） 4️⃣ 2400 条够发 20 个月，预计最多发 1 个月就可以到 1000 粉丝（实际上有可能 3～7 天就够） 到了千粉之后就可以开通橱窗了，由我本人接管 😂 无痛度过原始积累阶段
haven't got killed. but i don’t know if we’ll survive. at least this time, we lived through it, like a fighter https://t.co/dhAZbrROa9