索螺丝

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@fiapp_pro最近同步 2026/11/3 00:16:18

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向阳乔木继续分享数据再利用与阅读工具开发,介绍黑客书库等网站、Qiaomu-reader插件更新及电子书双语转换工具。他称,利用所发现的数据库开发了包含约1.5万本书评分的黑客书库、收录940多个赚钱与亏钱案例的黑客生意经,以及汇集写作文章的HN写作课。另一帖自述,Obsidian插件Qiaomu-reader安装量过万,新增基于HackerBooks的内置书库,并建设包含DeepSeek Harness与Obsidian插件下载入口的官网。他还推荐可配置大模型API及自定义词库的开源电子书翻译工具。这组内容延续HackerNews数据应用脉络,但不同工具不能视为同一项目,安装量、数据覆盖及翻译质量尚缺少独立核验。

参与帖子: GPT 写代码烂的根本原因: 民科思维:所有东西都有严格的测试和防御设计,程序就一定健壮一百倍了吧, 架构师思维:任其崩溃(erlang Let It Crash) 这就是为什么 GPT 写代码很强,但是也很弱。 GPT 按照这套范式进化下去,这辈子都无法造出一个人类可用的马桶, 在 GPT 的 loop 里面,一个好的马桶必须要考虑你屎的大小,形状,粘稠程度, 还要考虑到你拉屎的速度,每一坨屎的间隔频率, 更要考虑到屎落在马桶上的分布范围,粘黏情况, 也要考虑到冲水的力度,水花溅射,供水能力,水泵压力, 最后终于排列组合计算出一个精品马桶在被人使用的一万种可能性,最后你使用的时候还是发现屎冲不掉, 架构师:旁边放个马桶刷
参与 2 帖贡献曝光 16万话题热度 5.0K
#向阳乔木#HackerNews#Qiaomu-reader

中文X的交易风险管理讨论新增独立决策、激进做多表达与修正投资判断之间的张力。逍遥XTony称,行情仅下跌1%便有人反复询问其是否离场,强调交易应由投资者自己决定,并以高杠杆作反问。同一作者随后发布“多单满上”的号召,将冒险描述为挑战命运,但没有披露实际仓位、杠杆或成交记录。HAZENLEE则主张相信价值但不迷信价值,坚持判断同时接受修正,并强调收益必须伴随风险。这组内容延续交易责任与仓位纪律的讨论,也呈现独立思考要求与情绪化交易语言并存的现象;材料不足以确认作者真实操作,更不能把自主决策或坚定持仓视为盈利保证。

参与帖子: 昨天看到营销号说 codex 开了 product design 这个插件之后设计能力飞升了, 亲自试了之后,这帮营销号亲妈飞升了。 https://t.co/BAXWGJH9Db
参与 1 帖贡献曝光 14万话题热度 1.2万
#交易风险管理#独立决策#满仓做多

OpenAI在开发者大会发布个人AI助手Dot后正式开放网页端体验,并同步将Codex客户端资料库重构为全新的Space功能,加速推进云端Personal Agent生态落地。实测反馈显示,Dot支持自定义配置并与桌面代码环境联动,但其在Codex内的创建引导与跨端同步体验仍显割裂。与此同时,科技圈发现顶级域名dot.com已被马斯克买下并定向跳转至旗下Grok Bot下载页,引发巨头抢夺下一代智能体流量入口的戏谑与博弈。行业观察指出,随着Meta推出Muse、Manus推出Cue以及OpenAI推出Dot,2026年云端个人智能体赛道正进入大厂全面卡位的新周期。

参与帖子: OpenAI 今天的 devday: 发布 space,对标 Notion,lark,Google docs 发布 luna decision,蹭 jev 热度 发布 dot,蹭 grok bot、muse 热度 发布 6.1 sol,试图挽救口碑额度双双崩坏
参与 2 帖贡献曝光 7.4万话题热度 654
#OpenAI Dot#Codex#Personal Agent

随着OpenAI在开发者活动中发布GPT-6.1及相关智能体功能,社区进一步实测了其Computer Use(电脑操控)在复杂多媒体工作流中的落地表现。多位AI创作者披露,基于GPT-6.1 Sol驱动的Computer Use已能够直接操控Higgsfield等视频创作软件界面,自主完成读取本地素材、调优提示词及跨工具串联等繁重环节。与此同时,开发者在最新版Codex中发现Higgsfield已被内置为独立操作界面,表明OpenAI正加速将编程与桌面客户端打造成贯通第三方创作工具的AI时代超级入口。

参与帖子: 今天的 devday 就是 OpenAI 大转型的第一步,codex 用户被正式抛弃, codex 大额补贴只是 OpenAI 拉新的第一环,面临上市压力,需要拿出财报给股东和市场交代都时候,谁都知道补贴绝不可能持续, 单靠单一的 codex 写代码,在资本市场也根本无法撑起 2t 的故事,只有把自己变成一个生态化反巨无霸公司,故事才有的讲,讲的大,讲的远, 如果你是一个指望 codex 继续大额补贴只写代码薅羊毛的客户, 那只能对不起,奥特曼不欢迎你来玩, 如果你是一个需要生产力的企业、终端客户,那你一定会喜欢今天的所有发布, OpenAI 内部有一些资本、营销、运营天才正在运作中。
参与 1 帖贡献曝光 3.1万话题热度 1.1K
#Computer Use#GPT-6.1#Higgsfield

近7日爆款推文

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1.7万 粉丝
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GPT 写代码烂的根本原因: 民科思维:所有东西都有严格的测试和防御设计,程序就一定健壮一百倍了吧, 架构师思维:任其崩溃(erlang Let It Crash) 这就是为什么 GPT 写代码很强,但是也很弱。 GPT 按照这套范式进化下去,这辈子都无法造出一个人类可用的马桶, 在 GPT 的 loop 里面,一个好的马桶必须要考虑你屎的大小,形状,粘稠程度, 还要考虑到你拉屎的速度,每一坨屎的间隔频率, 更要考虑到屎落在马桶上的分布范围,粘黏情况, 也要考虑到冲水的力度,水花溅射,供水能力,水泵压力, 最后终于排列组合计算出一个精品马桶在被人使用的一万种可能性,最后你使用的时候还是发现屎冲不掉, 架构师:旁边放个马桶刷
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1.7万 粉丝
曝光6.5万
GPT 过度防御过度设计的根本问题就是 OpenAI 的研究员没有意识到世界是熵增的,老是想要设计一套规矩把地球上所有东西都考虑进去, 你设计交通规则的时候永远不可能考虑到人类的一亿种开车方式,冲马桶的时候也不可能考虑到屎黏在马桶上的一百种场景, 人类社会允许你有遗漏,搞砸,修复,增加健壮性的方式也并不只是提前假设一万个边界条件并且测试, 这也是 opus 能够彻底赢过 GPT 的原因,根子歪了,怎么训练都是一股味。