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段永平说：年轻人不喜欢喝茅台。 然后毫不犹豫去买了很多茅台股。 孙园长说：新产品只有几个人用。 于是赶紧去做新产品并赚了不少。 很多投资人，追求一眼看到底。 可伟大或赚大钱的事， 往往是一眼看到雾。 看未来，不能太透彻。 太透彻，容易一事无成。
字节对产品的理解力 100 分。 早上哥们打电话咨询 skill，这哥们是某传统企业副总，但是思想很开放，23 年就开始拥抱 AI。 结果是我讲半天如何好如何用用，到了第一步，愣是被科学上网、iTerm、npm/brew 这些给劝退了。 挂电话后，正好看到小互公众号发了 @xiaohu 扣子 2.0。 直接把内容推给他 晚上已经做好了几个 skill。
把我的优化文案的一堆 skill，用陪跑的 N 个人的内容全部过了一遍，确保对各种场景、各种行业都适用 不再针对任何人（包括自己）单独维护 skill，只维护通用 skill，确保这里有对文字的底层理解，而不是只有特定领域的奇技淫巧 这样，每次对外交付，都可以沉淀、优化 skill 给后续其他人使用，真正让知识可以跨时空流动起来
woc moment! 今天沉淀了 2 个 Agent Skills，极大加速了我的学习创作工作流 1. 首先是视频创作，之前散落在 BibiGPT 和 Gemini，视频字幕/标题/简介/文案等，精准无比，且在一处！ 2. 然后是 𝕏 文章写作，随手 Research 调研和学习，有价值的分享出来，复利工程真的是越早开始越香啊！ https://t.co/nEs4smHIxa
Gemini 的首页 UI 变了，看起来精致了一些 就是刷新有概率让输入框的几个按钮变紫色，谷歌这前端开发能力真的堪忧 https://t.co/KMhwEpEbes
朋友西元分享了 Dan Koe 早期经历的一份研究报告，第一段话一下让我明白，Dan Koe 真正牛在什么地方。 童年时期，Dan Koe 不是一个积极的参与者，而是一个冷静的观察者。他很孤独。通过对周围环境的长期观察，Dan Koe 识别出了一种普遍存在的社会病理：集体性的不快乐。 他注意到，无论是受过高等教育的专业人士，还是从事体力劳动的蓝领阶层，似乎都陷入了一种结构性的不满之中。这种不满不仅体现在对职业的厌倦上，更渗透进了他们的生理健康（普遍的超重与疲劳）、人际关系（婚姻与家庭的疏离）以及精神状态（对未来的焦虑与麻木）。 这种观察在 Dan Koe 心中引发了一个认知冲突：社会所推崇的默认路径（The Default Path），去上大学、获取学位、进入职场、通过劳动换取退休生活，是否在本质上就是一个设计缺陷的系统呢。 如果这条被大多数人奉为圭臬的道路，其终点是大多数人的平庸与痛苦，那么遵循是否仅仅意味着一种注定的悲剧。Dan Koe 意识到，要避免这种默认结果，唯一的逻辑推论就是执行反向操作（Do the Opposite）。 期待你的点赞评，我可以分享更多你不知道的故事。虽然这些故事，就在那里躺着，你可以随时知道。
I asked @Kimi_Moonshot to build a website for himself and the result is way beyond my best expectation! The New OK Computer version under pilot enabled the ultimate feedback loop of - Code in plain English - Auto-compile, test, and deploy - Vision models that check visuals and interactions like a human - Fully autonomous (and free) hosting - Iterate through chat Give it a try: https://t.co/r1ttCbXTaW
查理·芒格 1998 年在哈佛大学的演讲是人生的终极秘诀。 他将亿万富翁 74 年的智慧浓缩成了短短 30 分钟。 大多数人上四年大学学到的东西还不如这个视频里讲的那么多。 请保存此视频，以后会用到。 https://t.co/6qcuE6DVJB
New thinking model from Kakao! The Korean AI is accelerating! https://t.co/FtZiE2vZ64
我觉得我成熟了的时刻 晚上没什么事情 出来吃完晚饭以后好想喝点酒 喝了一杯以后 觉得真不如在酒店拿出电脑上班
小红书用户理想中的自己 闭眼一顿干，有没有结果不重要，假装在努力很重要 https://t.co/tDJBguJW58
早上睡了会儿懒觉，快10点看手机，发现三个小时前国内客户给我留言约三个小时后电话会议，我悄咪咪地问：那不就是现在么？😣 开了半个小时之后手机屏幕都没关另一个客户又打进来了。 都处理完了午饭给自己煮完刀削面吃。袋子里剩两包干面，一包看着少，两包又嫌多。下了一包煮着觉得少，又加了另一包。出锅后又悔恨地想起面条届的经典真理： 面这个东西， 当你觉得少了，它是正好； 当你觉得正好，它就多了； 当你觉得多了，它就是非常非常多… 最后也就吃了三分之一吧…
Windows 11 的资源管理器支持 Tab 标签，但每次双击文件夹或按 Win + E，还是会打开新窗口。 那么反直觉的 BUG，微软整整 5 年没修，不禁怀疑这是 "Feature"。 今天，终于发现救星 —— ExplorerTabUtility ，总能一个窗口以标签页打开新文件夹。 做了一个演示视频，直观了解安装前后区别。 免费开源: https://t.co/defOQFjeLJ 微软你就学吧 ...
I’m surprised by how helpful and collaborative the community is! Someone wrote a very long and detailed issue proposing solutions to Eigent’s sandboxing problems. Eigent runs the code locally using subprocess, which is definitely unsafe and causes many system compatibility issues across devices. This issue discussion presents a detailed proof of concept using QEMU VMs, a solid implementation plan, and a future vision that includes: 1. Persistent “Agent Computer” 2. Hybrid security: QEMU + Docker 3. On-demand / ephemeral VMs 4. “Workforce” orchestration I definitely learned a lot from reading it. Are you also excited about this? https://t.co/5p2SEANcQD
为什么 Claude Skills 的爆发点在 2026 年 1 月？ 问：Claude Skills 是去年 10 月中就推出的，为什么现在才突然火起来？ 这是个很好的问题。Claude Skills 确实在 2025 年 10 月中旬就发布了，但直到 2026 年 1 月才真正爆火。这背后有表面原因，也有更深层的逻辑。核心原因就是这东西如果只能在技术圈自嗨，它是火不起来的。去年 10 月份 Skills 编程领域其实很快就开始用起来了，而现在火，只是因为它出圈了，在技术之外的领域火起来了，非技术人员也用起来了。 Skills 真正的价值其实是在非编程领域。去年 Coding Agent（比如 Claude Code、OpenCode）开始在非编程领域开花，而 Skills 的设计特点让它能很快找到 Agent 在非编程领域上的场景落地。 1. 有 bash 和脚本能力，可以自动化本机操作 Skills 让 Claude 能借助代码脚本操作你的本机系统，把很多琐碎的电脑操作变成自动化操作。 Claude Code 的创建者 Boris Cherny 在 X 上分享过一个有趣的观察：自从 Claude Code 发布以来，他发现用户们在用它做各种非编码的工作——做度假研究、做 PPT、清理邮件、取消订阅、从硬盘恢复婚礼照片、监控植物生长，甚至控制烤箱。 > Since we launched Claude Code, we saw people using it for all sorts of non-coding work: doing vacation research, building slide decks, cleaning up your email, cancelling subscriptions, recovering wedding photos from a hard drive, monitoring plant growth, controlling your oven. > > https://t.co/vDTIR9c3xQ 这些场景和写代码完全不沾边，但 Skills + bash 能力的组合让这一切成为可能。比如我自己就做了一些工作流，帮我采集信息、写作、写 PPT、画漫画、发布，极大提升效率。像发文章到公众号、X Article 这些，以前需要手动重复的操作，现在一个 Skill 就搞定了。 2. Skills 可以相互调用，用自然语言编排工作流 如果是单一的 skill，作用其实有限。但当你有多个 skills，并且 skills 还可以相互调用，那意味着你可以编排工作流。 Skills 让 AI 可以像《黑客帝国》主角 Neo 那样瞬间学会新技能：“I know kung fu”。Claude 会根据任务自动加载需要的 Skill，完成后再卸载，整个过程无需用户干预。 而最神奇的地方在于，你只需要用自然语言去编排工作流。这中间会有 Agent/大模型去解读你的自然语言，按照工作流执行，有问题还会帮你修复。这极大地解决了非专业用户需要程序员协助编排工作流的问题。 3. Skills 本身易于分发，几乎成了每个 agent 的标配 一个 skill 只要有一个 https://t.co/05rGqABuRg markdown 文件和辅助的脚本或者文档，打个 zip 包就能发布。这种轻量级的设计让分发变得极其简单。 有个时间点很重要，2025 年 12 月 18 日，Anthropic 宣布将 Agent Skills 规范开放为跨平台标准。很快，微软在 VS Code 和 GitHub Copilot 中集成了对 Agent Skills 的支持，OpenAI 也在 ChatGPT 的代码解释器和 Codex CLI 中采用了几乎相同的技能目录结构。 Skills 在 10 月发布时，主要还是被定位为开发者工具。但随着生态成熟、开放标准确立、以及 Cowork 这样面向普通用户的产品推出，Skills 在非编程领域的价值才真正被释放出来。 回顾这个过程： 10 月：Skills 发布，开发者圈小范围关注 11-12 月：技能规范开放、生态扩展、用户积累经验 1 月：产品更新 + 非编程场景落地 + 病毒式传播 = 爆发 Skills 的爆发是现在它找到了真正的价值定位，让非程序员也能通过自然语言编排复杂的自动化工作流。这才是 Skills 真正火起来的原因，随着更多场景被发掘出来，还会持续的火上一段时间。
买了飞书和 Anker 出的这个录音豆，以后只要我醒着，全年全天录音，定期让 claude 整理成 markdown，沉淀一些数据资产 日常随时想起的一些东西，会给 claude 提供非常重要的上下文 https://t.co/qa6RCiUpkr
这个 Skills 好！可以帮你消除 AI 写文章的 AI 味 我也根据原始的英文内容搞了中文版本。 建议所有用 AI 生成的文档都走一遍这个，彻底干掉“不是 XX，而是 XX”或者频繁使用破折号这类型 AI 味很重的描述。 https://t.co/RTEWo2bjnl
藏师傅的动态 PPT 生成 Skills 更新 主要使用 Anthropic 的代码精简插件 code-simplifier 完成了主要代码的精简和优化 https://t.co/PoeNXWvzQH
什么是信息差套利？ 我今天查到了一个数据库 专门统计生物医药方面 专利情况，临床实验的 个人会员16800一年 高级会员60w一年 我认识的比较senior的临床研究者 几乎人手一个。
哈哈哈，自用的视频生成 Skill 终于做好了。 以后生产视频方便多了，只需要一句话！ 公开技术方案： 1. Listenhub API实现声音克隆，合成，字幕时间轴控制 2. Seedream 4.5 生成背景封面 3. Manim库实现文本动画 4. FFmpeg合成视频。 同时支持16:9 和9:16 视频，抖音、小红书我来了！
Introducing slide-deck skill 🎨 Turn any article or content into professional slide decks with AI-generated images. 15 styles to choose from: • blueprint - technical diagrams • sketch-notes - hand-drawn feel • corporate - investor-ready • pixel-art - retro gaming vibes • watercolor - artistic warmth ...and 10 more Just run /baoyu-slide-deck https://t.co/Mr6DFuOZiM or pdf and get: ✓ Auto-generated outline ✓ Individual slide images ✓ Merged PPTX ready to share Install: npx add-skill jimliu/baoyu-skills https://t.co/pRDqxdiSrH
DeepSeek 最近发的三篇论文，全部都是带梁文锋署名的，论文讲的内容也很有意思。 尤其是那篇讲 Engram 的，DeepSeek 相当于给模型带了一本“字典”进考场，把死记硬背的脑容量腾出来，专门用来做难题。 但他们发现，如果模型全是记忆（Engram），那就是个死记硬背的书呆子，完全没法思考。 但如果全是推理（MOE），又要浪费大量算力去推导像“中国首都是哪”这种固定知识。 那要带多少记忆去考试呢？ DeepSeek 研究出了一个模型“记忆”和“思考”的黄金比例。 最后测出来的最佳配比是：75% 给思考，25% 给记忆。 这个结论可能不仅适合于模型，也值得人类深思。 当一个人记住所有细节，就约等于没有空间思考。 逻辑思维，适当抽象，是人类进步的源泉。 当一个人完全没有知识，只会浪费脑力去思考最基本的东西，脑力空转。 DeepSeek 实测，加了字典减少思考后，模型多出了相当于 7 层网络的思考深度。 没想到，知识的广度以这种方式增加了思考的深度。 很有启发。
Z-image A face-focused snapshot of a 20-year-old young woman who looks extremely cute and baby-faced, with cute, innocent downturned eyes and slightly droopy lower lids. She has deep chestnut-brown forest-core hair, cascading naturally with a soft glossy sheen. Porcelain-white skin. Wearing a random Lolita outfit, sweet and innocent, with minimalist jewelry. She shows a slight pout, a cute and playful, coy micro-expression that feels delicate and vulnerable. High exposure, low saturation, dark-toned quiet room atmosphere with a lazy, tranquil vibe. Plain, unremarkable composition, like a casual candid phone photo. Bright silver large hoop earrings and a necklace, shiny silver rings, a bracelet, and glossy jet-black nail polish.
很多人和我探讨过，为什么某某账号看似不错，怎么突然就断更了 我始终坚持：这属于哲学上的不可知论，我们需要承认我们无法知晓答案 就算原作者告诉你他断更的原因，这也不是真相 因为作者自己也不知道真正的原因 他可能会说「太忙了」「没灵感了」「生活变故」，但这些都只是他能意识到的表层理由，是他的理性系统事后给出的「合理化解释」 真实的原因可能是：童年某个被忽视的经历导致的完美主义焦虑、多巴胺奖励机制的阈值变化、某个他自己都没察觉到的人际关系张力、荷尔蒙水平的微妙波动、大脑神经连接模式在某个时刻的重组，以及其他成千上万个相互作用的因素 更深层的问题是：当你问「为什么断更」时，你预设了存在一个单一的、可被言说的「原因」。但人的行为不是这样运作的。断更不是一个「决定」，而是无数微小的、无意识的倾向累积到某个临界点后的涌现现象