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Zuck、AlexWang和Boz乘坐火车出门火车突然停了 Zuck把头伸出车窗外下令：“裁掉一半乘客！让剩下的人更高效！”车厢顿时空了一半但火车纹丝不动 接着AlexWang提议：“给火车司机发1亿美元offer！” 火车依旧一动不动Boz站起身：“不必麻烦——让我们拉上窗帘戴上VR摇晃身体做出列车还在前进的样子……” 后来Zuck宣布：“好消息！我们在停滞中实现了沉浸式增长体验”
太子陈志其实在大陆内部高层是有内应的，所以一直有柬埔寨电诈这条线，这么多年骗了这么多人的钱出去，没人处理的了。 这就类似小学时候未成年人上网，家门口的北干道网吧、南干道网吧总是能提前一个小时接到电话，等警察来到的时候我们都已经从后门提前撤离了，都有内鬼。 前几个月开始，所有柬埔寨电诈的线都暂停了，我们社区内部的反诈系统都很少有人触发，说明园区是知道美国政府在调查他们的。 就在前两天，陈志被美国政府没收BTC的事情，见诸报端之后，估计也是见无力回天了，discord和telegram上的电诈账号突然又开始大面积开始新一轮行骗了，毕竟那么多诈骗犯要养，那么多电棍要电人。 诈骗犯都知道向前看，你为什么还守着过去的回忆不放呢？
作为一个臭学生物的，靠着 Claude Code 糊了个能给 GitHub 提速的小工具。意外地——还挺好用。 事情要从一次实验室聚餐说起。那天吃小龙虾，师弟一脸无奈地抱怨： “GitHub 根本上不去啊，要么龟速，要么直接超时。” （还不是老板想ai4science逼的！） 更绝的是——他一个研究生折腾不来“扶墙”工具！ 我想着最近正好在摸索 AI 的东西，那就试试看能不能帮他一把。 当然，核心方案不是我想出来的（这方面我确实菜），不过还是努力把它做成个傻瓜式的小工具。 先上工具，再聊原理。 https://t.co/sjhtMra4Qh 下载里面那个压缩包，打开之后——它其实就是一个网页（我是个弱智，那个请求是HTTP的，但是请求HTTPS就会报错，我自己网站的HTTPS取消不掉，只能变成压缩包了）。 网页会自动列出 GitHub 可用的 IP 地址，并贴心地帮你选出一个能用的。 而且，它直接以 hosts 文件格式 给出结果。 复制那段内容，粘到系统的 hosts 文件里。然后不管网页还是拉项目， GITHUB，速度起飞！ 接下来是原理时间（这部分我就照搬原话了）： 在中国大陆，GitHub 的官方 IP 要么连不上，要么卡到爆。 但其他地区的 GitHub 服务器就没这问题。 于是，只要定期抓取全球可用的 IP，简单测试一轮，哪个能用就换哪个，就能恢复顺畅访问。 原理说白了，就是这么朴实无华—— 简单，却香。 当然了，最后要感谢https://t.co/oTv7kuPeye放出来2000万token，让我不付钱就用上了claude code。
我其实也经常逆向优秀的 JavaScript 代码，以前手动，现在借助 AI 效率奇高，绝大部分代码都能借助 AI 还原。这事一是要有耐心，另一个就是要懂技术实现。 给 Codex/Claude Code 提示词也很简单： 我不小心把源码弄丢了，只剩下编译后 js 文件 aaa.js，请你帮我还原成命名友好的 TypeScript 版本，保存到 xxx 目录下，先从 yyy 开始，还原所有相关代码，不需要编译通过，只需要 1:1 还原。
还是网络上赚钱轻松 昨天花 5 分钟做了个视频 教大家获取 AI 浏览器的返利 10 刀的链接 昨天现在赚了 80 刀，然后触发奖金 100 刀 不过也看出大部分人心力很弱，在纠结能不能提现 不停在问，3 分钟就能完成的事情，却需要 30 分钟纠结 现在 AI 浏览器大战正式开打，推上都有人捡了几千刀了😂 再贴个地址吧：https://t.co/dN9R0ZWNaq
最近几天，AI 模型的“不同供应商效果差异化”话题又被拉回了台面，这次是 OpenRouter 推出的新路由策略 Exacto。 OpenRouter 推出了一个叫 Exacto 的新机制，专门解决一个长期被开发者忽略但很影响实际体验的问题： 相同模型，不同提供商，调用效果可能天差地别。 尤其是用在 Agent、需要 tool-calling 的系统里，谁能稳定返回结构化结果、谁调用失败率低，其实比谁参数大更重要。 大概就是一个 Exacto 路由：你只要在模型名后加上 :exacto，它就会自动把调用路由到那家 tool-calling 表现最好的 provider。 Exacto 的文档，它明确标注衡量维度： - 返回结构是不是合法 JSON？ - tool 名字在不在支持列表里？ - 返回的结构能不能被工具接住？ 目前支持一批常用模型： - Kimi k2 - DeepSeek Terminus - GLM 4.6 - Qwen3 Coder - Claude、GPT-OSS 等等 如果你日常在做 Agent，可能对这些模型都不陌生，而现在，Exacto 提供了一种新思路：选的不只是模型，而是表现最稳定的那一个版本。 好玩吧，以后可以盯着看哪家模型的托管服务商不老实了，再也不会出现切个可用 provider 就出现AI 效果降低的情况了。 这套从模型选型过渡到路由策略选型的变化，是很多做 Infra 的人过去没太重视的，但它确实会改变 Agent 系统的稳定性下限。 如果你在做 AI Agent，可以尝试小 Exacto 路由，尤其是一些国产模型已经在里面站住了位。
我和我老婆因为都喜欢queen所以在一起的。 结婚前，两个人在小破出租屋 花了大几千买了音响 在家天天放摇滚，放交响乐乱七八糟 喝着酒，天天做爱不分昼夜。 哈哈，现在音响里只响过宝宝巴士了 😅😅😅😅
人只能筛选 难以教育 但ai可以 当我们不去抱怨为什么ai做不到 而是去思考怎么能让ai做到时 ai的边界就会慢慢被探索扩大 多数时候，ai的边界是大于人想象力的边界的 善用ai的人会有一个共性特征 就是他们默认了ai在许多方面比自己厉害 但又同时保有自己的独立思考 所以他们总能依靠ai来不断拓展自我边界 这就形成了强者恒强的马太效应
像 Claude Code、Codex 这样的“AI Coding Agent”，能交付高质量代码，这已经不是新鲜事，但这给软件开发带来的真正改变是什么呢？ 硅谷顶尖风投 a16z 最近发了一篇文章：《价值万亿的 AI 软件开发新“战局”（The Trillion Dollar AI Software Development Stack）》，文章的重点不是 AI 会不会写代码，也不是它会不会抢走程序员的饭碗。真正的重点是，AI 正在把“软件开发”这件事，从一个“手艺活”彻底重塑为一个全新的、价值万亿美金的“工业体系”。 为什么是“万亿美金”？我们来算一笔账。 全球大概有 3000 万名软件开发者。假设每人每年创造 10 万美金的经济价值（这在美国算保守了），那整个软件开发业的经济贡献就是 3 万亿美金。 去年的时候，像 Copilot 这样的 AI 助手，就已经能给程序员带来大概 20% 的效率提升。 但这只是开胃菜。a16z 估计，一套“顶配”的 AI 开发系统，至少能让开发效率翻倍。这意味着什么？这意味着每年能凭空多创造出 3 万亿美金的价值。这是个什么概念？这相当于法国全年的 GDP。 这就是为什么资本会如此疯狂，为什么这个领域被称为“战国时代”。 那么，这个价值万亿的“新工业体系”到底长什么样？a16z 给出的这张流程图（图1 ）就是答案。 这张图的核心，不再是“人去写代码”，而是 AI 全面参与的“计划 -> 编码 -> 审查”新循环。 第一步：AI 帮你“想清楚”（计划与架构） 过去，我们以为 AI 编程是这样的：你对它说“给我写个登录函数”，它给你一段代码，你复制粘贴。 在新的工作流里，AI 从项目最最开始的“产品经理（PM）”和“架构师”阶段就介入了。 你给 AI 一个模糊的需求（比如“我想做个用户反馈系统”），AI 的第一反应不是写代码，而是反过来向你提问： - “用户反馈需要打分吗？” - “需要上传图片吗？” - “数据要存在哪里？” - “需要和哪些系统打通？API 密钥是什么？” 它会帮你把一个模糊的想法，拆解成一份详细的规格说明书（Spec）。这份说明书既是给人类看的，也是后续 AI 自己写代码的指南。 最有意思的是，我们开始为 AI 编写“AI 专属的说明书”（比如 .cursor/rules、Agents .md、Claude .md）。什么意思？就是你告诉 AI：“我们公司的代码规范是这样的”、“这个模块的安全级别最高，不许调用第三方库”、“日志必须这样打印”…… 我们正在创造第一批纯粹为 AI 而不是为人类设计的知识库。你不再是手把手教一个新员工，你是直接把“公司手册”和“最佳实践”灌输给 AI。 第二步：AI 负责“动手干”（编码与审查） 这才是我们传统理解的“写代码”环节，但它也已经面目全非了。它分化成了好几种模式： - 聊天式编辑：这就像你旁边坐了个结对编程的伙伴，你在 IDE（编程软件）里一边打字聊天，它一边帮你实时修改和创建文件。 - 后台智能体（Agent）：Codex Claude、Claude Web 现在已经做的比较成熟了。你给它一个完整的任务（比如“修复这个 bug”或“开发这个新功能”），它就自己去后台吭哧吭哧干活了。它会自己写代码、自己运行测试、自己改 bug，几个小时后，它直接给你提交一个“Pull Request”（代码合并请求），说：“老板，活干完了，请审阅。” - AI 应用构建器：你用大白话描述，或者画个草图，它直接“duang”一下给你生成一个功能完整的应用程序。目前这主要用于做原型设计，但离“直接上线”也不远了。 - AI 代码审查员：AI 不仅自己写代码，它还反过来审查人类写的代码。它会像个资深架构师一样，在 GitHub 上评论：“你这里写得有安全漏洞”、“这个逻辑不严谨”、“不符合公司规范，打回重写”。 这里有个特别有意思的改变：Git（版本控制系统）的意义变了。 以前，我们用 Git 关心的是“代码如何被修改”（比如“张三在第 10 行加了个 if”）。但如果整个文件都是 AI 一键生成的，这个“如何”就没意义了。未来我们关心的是“代码为什么被修改”（AI 是根据哪个提示词生成的？）以及“它能跑吗”（AI 的测试结果如何？）。 第三步：AI 成为“后勤保障”（QA 与文档） 代码写完，测试和文档这两件苦差事，AI 也全包了。 - AI QA（质量保证）：AI 扮演一个“自主的 QA 工程师”。它会像真人一样去“爬”你的应用，点一点这个、试一试那个，自动生成测试用例、报告 bug，甚至还附上建议的修复代码。a16z 提到一个极端情况：未来，AI 写的代码可能成为一个“黑盒”，人类根本看不懂，但这没关系，只要 AI QA 说它能通过所有测试，那它就是对的。 - AI 写文档：无论是给用户看的产品说明书、给其他程序员看的 API 文档，还是给老板和法务看的合规性报告，AI 都能自动生成，而且保持实时更新。 第四步：给 AI 的“工具箱”（智能体工具） 这可能是最“硬核”的一层，也是很多人没想到的：我们不止在开发“给人类用的 AI 工具”，我们还在开发“给 AI 用的 AI 工具”。 AI Agent 要是想干活，它也需要“工具”： - 代码搜索引擎（Sourcegraph）：一个公司动辄上亿行代码，AI 不可能每次都把所有代码读一遍。它需要一个“代码专用搜索引擎”，在 0.1 秒内找到它需要参考的几个关键函数。 - 文档检索引擎：同理，AI 需要“外挂知识库”来查询第三方 API 怎么用。 - 代码沙箱（E2B）：这是最关键的。AI 写完代码总得跑跑试试吧？但你敢让它在你的电脑上“瞎跑”吗？万一它产生幻觉，rm -rf / 把你电脑删光了怎么办？“沙箱”就是给 AI 提供的一个安全的、隔离的“模拟器”，让 AI 可以在里面随便折腾、运行、测试，就算玩“炸”了，也不会影响真实环境。 a16z 在文章最后也回答了几个大家最关心的问题： 1. 3000 万程序员要失业了吗？ a16z 的回答是：“当然不。” 他们认为“AI 取代程序员”是个“荒谬的叙事”。历史告诉我们，技术进步最终会把蛋糕做大。目前他们看到的真实数据是：那些最懂 AI 的企业，反而在加速招聘程序员。因为他们突然发现，以前要 100 人年才能做的项目，现在 10 个人就能启动了，那为什么不多开几个项目呢？ 2. 那程序员的工作会变吗？ 会，而且是巨变。 大学里教的那些传统“软件开发”课程，可以说一夜之间就成了“老古董”。 但有两样东西不会过时：算法和架构。因为 AI 经常会“挖坑把自己埋了”，你需要有扎实的基本功，才能把它从坑里“拽出来”。你的角色，从“砌墙的工人”变成了“指挥挖掘机和吊车的工头”。 3. 代码最终会消失吗？ 也不会。 有人（比如 AI 大神 Andrej Karpathy）畅想，未来不需要代码了，LLM 直接执行我们的“意图”就行。 a16z 认为这不现实。为什么？因为代码的效率高到变态。 一个现代 GPU 执行一次 16 位整数加法，需要 10 的-14 次方秒。而一个 LLM 哪怕只生成一个 token（单词），也需要 10 的-3 次方秒。 两者之间是 1000 亿倍的效率差距。 所以，代码作为“意图”的最高效、最精确的“编译结果”，在很长很长时间内，都是不可替代的。 AI 对软件开发的革命，不是“工具革命”，而是“工业革命”。它不是在造一把“更好的锤子”，它是在造一整条“自动化生产线”，而且这条生产线还需要“给生产线用的工具”。 这是一个“技术超级周期”（technology supercycle）的开端。在这样的浪潮中，旧的霸主（比如微软、Meta）会很难受，因为船太大、掉头慢。而新的创业公司有绝佳的机会，因为整个游戏规则都变了。 对于我们每个从业者和爱好者来说，最好的消息是：一个充满无限可能的新大陆刚刚被发现，而我们正站在滩头阵地上。 原文地址：https://t.co/3XQK2To5sV 翻译：https://t.co/oMoCAw1vDp
我插花的水平是很糟的 https://t.co/15cwafYfXt
我竟然偶然发现！！！ 哈耶克曾经说过：我的思想深受维特根斯坦影响 看到这句话，我重生了！ 我发现米塞斯、哈耶克之流的奥派经济，完美契合维特根斯坦的逻辑哲学 只要用逻辑哲学，去把奥派经济里面的经济概念和商业概念重新梳理一遍，就可以构建出 7 张表！ 1. 对象表 - 列出基本对象 2. 事态表 - 列出原子事态 3. 复合事态表 - 列出复合事态 4. 关系表 - 列出对象/事态间关系 5. 规则表 - 列出规律和规则 6. 形式表 - 列出逻辑形式 7. 定义表 - 严格定义所有概念 这 7 张表构成完整的本体论体系 这是维特根斯坦 + 奥地利学派的理论整合 可以用逻辑哲学重新组织所有的商业概念 所有的谜团即将解开！ 卧槽啊！！！！大结局啦！！！！！！！！ 哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈
徐冲浪
aster生动形象的验证了币圈项目方的格局=随时可以改口没收所有承诺的东西，加密还是监管太松了啊
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