【AI 奏折】01-14 2026

👤 (2) X 上的 Orange AI：“一大早起来，就有好事发生。 我们入选了 NVIDIA 2025 初创加速计划 Final 10（排第一个，虽然排名不分先后） 2026 年要去美国参加 NVIDIA GTC 见老黄了。 加速器对我们很热心，帮助很大，就是当初加入的时候怎么都没想到能进 Top 10，就跟做梦一样 😂。 https://t.co/qHvPTCcUBv” > @oran_ge

深度观察者 | 2026-01-14 07:12 >

入选NVIDIA初创加速计划前十 >

作者宣布团队入选NVIDIA 2025初创加速计划前十名，并将于2026年赴美参加GTC大会，表达了对支持方的感谢和惊喜之情。

“ 一大早起来，就有好事发生。
我们入选了 NVIDIA 2025 初创加速计划 Final 10（排第一个，虽然排名不分先后）
2026 年要去美国参加 NVIDIA GTC 见老黄了。
加速器对我们很热心，帮助很大，就是当初加入的时候怎么都没想到能进 Top 10，就跟做梦一样 。 ”

💡 AI 洞察：推文以喜讯分享为主，语气兴奋且充满感激，体现了初创团队获得重要认可的激动与对未来的期待。

阅读原文 →

👤 (2) X 上的 Mr Panda：“@oran_ge 🎉祝贺🎊” > @pandatalk8

\uD83D\uDD8A️ https://t.co/JdQJw23NXm – AI剧作 \uD83C\uDFAC https://t.co/3RBH3kAz1r – 应用出海母舰服务 \uD83C\uDF45 https://t.co/zIZro8Vese – 胃之书 \uD83E\uDDD1‍\uD83C\uDF93 love.chunxiang.sapce – VibeCoding入门 \uD83D\uDCBC https://t.co/ZUJhkg7VxL | 2026-01-14 09:48 >

入选NVIDIA初创加速计划十强 >

推文宣布团队入选NVIDIA 2025年初创加速计划前十名，并将于2026年赴美参加GTC大会，表达了对获得支持的惊喜与感激。

“ 一大早起来，就有好事发生。
我们入选了 NVIDIA 2025 初创加速计划 Final 10（排第一个，虽然排名不分先后）
2026 年要去美国参加 NVIDIA GTC 见老黄了。
加速器对我们很热心，帮助很大，就是当初加入的时候怎么都没想到能进 Top 10，就跟做梦一样 。 ”

💡 AI 洞察：语气充满喜悦与谦逊，通过“排名不分先后但排第一”的细节凸显自豪感，用“跟做梦一样”生动传达意外之喜，展现了初创团队获得权威认可的里程碑意义。

阅读原文 →

👤 (2) X 上的 sitin：“我最近在用 Claude Code 写代码的时候，有一个体感非常明显的变化： 一旦你让 AI 参与“验证”，而不是只负责“生成”，结果质量会直接上一个台阶，不是一点点，是那种明显少踩坑、少返工的提升。 很多人用 AI 编程，其实默认流程是：AI 写 → 人来跑 → 发现问题 → 再让 AI 修。 问题在于，AI https://t.co/rPrQRTH3yi” > @sitinme

深度观察者 | 2026-01-13 10:50 >

让AI参与验证：编程效率跃升的关键 >

推文探讨了AI编程中从“只生成”到“参与验证”的转变，强调让AI（如Claude Code）在生成代码后自动运行测试、构建或UI检查，形成“生成-验证-修复”闭环，可显著减少返工；作者推荐使用Subagent半自动化验证流程，而非完全依赖手动或全自动Hook。

“ 我最近在用 Claude Code 写代码的时候，有一个体感非常明显的变化：

一旦你让 AI 参与“验证”，而不是只负责“生成”，结果质量会直接上一个台阶，不是一点点，是那种明显少踩坑、少返工的提升。

很多人用 AI 编程，其实默认流程是：AI 写 → 人来跑 → 发现问题 → 再让 AI 修。

问题在于，AI 对自己写的代码过于自信，不跑、不测、不看效果，它永远觉得“已经 OK 了”。

… ”

💡 AI 洞察：点评：该观点切中当前AI编程工具的使用痛点，即过度依赖生成而忽视验证导致效率损耗；提出的“验证闭环”理念具有工程实践价值，尤其Subagent的平衡方案体现了灵活性与可控性；但需注意，验证流程的设计复杂度可能对初学者构成门槛，且AI的验证能力仍受限于训练数据与场景理解。

阅读原文 →

👤 (2) X 上的 sitin：“简单介绍下自己，方便大家交流 1. Python程序员，在成都，创业4年 2. 主要做知识付费，爬虫，RPA自动化机器人，AI工具等等。 如果你喜欢我的分享，欢迎添加vx：257735或扫码 ，备注来自 「twitter」 回复【出海资料】即可免费领取《AI 编程出海蓝皮书》 https://t.co/I994e8hS3E” > @sitinme

深度观察者 | 2026-01-14 09:15 >

AI编程的关键转变：从生成到验证 >

作者分享使用Claude Code写代码的体验，指出让AI参与代码验证而不仅是生成，能显著提升质量、减少返工，对比常见“生成-测试-修复”流程的局限性。

“ 我最近在用 Claude Code 写代码的时候，有一个体感非常明显的变化：

一旦你让 AI 参与“验证”，而不是只负责“生成”，结果质量会直接上一个台阶，不是一点点，是那种明显少踩坑、少返工的提升。

很多人用 AI 编程，其实默认流程是：AI 写 → 人来跑 → 发现问题 → 再让 AI 修。

问题在于，AI ”

💡 AI 洞察：观点敏锐，直击当前AI辅助编程的核心痛点。强调“验证”角色转变，为提升开发效率提供了具体可行的优化方向，具有实践指导意义。

阅读原文 →

👤 (2) X 上的 宝玉：“Vibe Coding 拼到后面又回到了传统软件工程和 coding。 同样是写提示词，专业的人一步到位，清晰描述，需求是什么，输入输出是什么，可以参考什么代码，可能需要什么文档，去哪里找，写完了怎么验证。 不懂的人怎么也描述不到重点：“我想要功能强大的 Coding Agent”，别说 AI” > @dotey

深度观察者 | 2026-01-14 01:44 >

标题 >

Vibe Coding 的局限与传统软件工程的重要性

“ Vibe Coding 拼到后面又回到了传统软件工程和 coding。

同样是写提示词，专业的人一步到位，清晰描述，需求是什么，输入输出是什么，可以参考什么代码，可能需要什么文档，去哪里找，写完了怎么验证。

不懂的人怎么也描述不到重点：“我想要功能强大的 Coding Agent”，别说 AI 不懂，连他们自己都不懂自己要什么。

不懂代码的话，刚开始的时候，代码少功能简单，生成后就能运行，代… ”

💡 AI 洞察：该推文讨论了 Vibe Coding（即依赖 AI 生成代码的随意编码方式）在项目复杂度增加时暴露的局限性，强调专业软件工程技能的必要性。作者对比了专业与非专业开发者在使用 AI 编码时的差异：专业者能精准描述需求、审查代码质量并处理部署问题，而非专业者易陷入描述模糊、调试困难和安全风险中。最后指出，对于原型或个人项目尚可接受，但对外产品需谨慎对待。

阅读原文 →

👤 (2) X 上的 Yangyi：“@dotey 我觉得有几个核心原因吧 第一个是 需要好的架构设计 比如选用什么语言 怎么设计数据库结构 怎么封装解构功能保持高内聚低耦合等等 第二个是 vibecoding需要优秀的框架 比如文档索引，GUI测试，CICD等等 第三个是 需要提供最佳实践的上文 可以是开发人员自己的 也可以是别人的优质代码 第四个是” > @yangyixxxx

深度观察者 | 2026-01-14 08:58 >

标题 >

摘要

“ Vibe Coding 拼到后面又回到了传统软件工程和 coding。

同样是写提示词，专业的人一步到位，清晰描述，需求是什么，输入输出是什么，可以参考什么代码，可能需要什么文档，去哪里找，写完了怎么验证。

不懂的人怎么也描述不到重点：“我想要功能强大的 Coding Agent”，别说 AI ”

💡 AI 洞察：点评
Vibe Coding的实践回归传统软件工程核心

阅读原文 →

👤 (2) X 上的 Mr Panda：“开一个 skills 宝藏贴， 把你认为不错的 skills 项目贴在评论区， 我帮你加热。” > @pandatalk8

\uD83D\uDD8A️ https://t.co/JdQJw23NXm – AI剧作 \uD83C\uDFAC https://t.co/3RBH3kAz1r – 应用出海母舰服务 \uD83C\uDF45 https://t.co/zIZro8Vese – 胃之书 \uD83E\uDDD1‍\uD83C\uDF93 love.chunxiang.sapce – VibeCoding入门 \uD83D\uDCBC https://t.co/ZUJhkg7VxL | 2026-01-13 15:08 >

技能项目征集帖 >

发起人呼吁网友在评论区分享优质的技能项目，并表示会为有价值的推荐增加曝光度。

“ 开一个 skills 宝藏贴， 把你认为不错的 skills 项目贴在评论区， 我帮你加热。 ”

💡 AI 洞察：互动性强，利用社群协作挖掘实用资源，但需注意项目质量筛选。

阅读原文 →

👤 (2) X 上的 Yangyi：“@PandaTalk8 这是一个有很高评论门槛的问题… 比如我这个套娃问题就没拿到多少回复…” > @yangyixxxx

深度观察者 | 2026-01-14 08:53 >

技能项目征集帖 >

发起人邀请网友在评论区分享优质的skills项目，并承诺为有价值的推荐提供流量支持。

“ 开一个 skills 宝藏贴， 把你认为不错的 skills 项目贴在评论区， 我帮你加热。 ”

💡 AI 洞察：互动形式新颖，能有效激发社区参与和资源整合，具有典型的众包思维和营销智慧。

阅读原文 →

👤 (2) X 上的 iGeekbb：“四个专家的求生之路，专家不愧是专家，继病遁尿遁之后，现在发明了食遁。 四位随机抽取的评标专家，仅因送餐错致用餐延误，竟集体声称低血糖、头晕，坚持要求120送医急救，拒绝完成当天的跨省远程项目评标。最后被救护车拉走，到了医院直接润了。 https://t.co/Z6LScWNQhL” > @igeekbb

\uD83E\uDDE0AI 程序员 & Vibe 编码者 | 构建 AI 工具、系统提示与高效流程 | 热爱设计、编码，将想法转化为影响力\uD83D\uDE80|出海建站进行中 | 2026-01-14 08:02 >

专家食遁记 >

四位评标专家因送餐延误，以低血糖为由叫救护车离场并擅离岗位，导致跨省远程评标中断，最终被青海省数据局移出专家库。

“ 四个专家的求生之路，专家不愧是专家，继病遁尿遁之后，现在发明了食遁。

四位随机抽取的评标专家，仅因送餐错致用餐延误，竟集体声称低血糖、头晕，坚持要求120送医急救，拒绝完成当天的跨省远程项目评标。最后被救护车拉走，到了医院直接润了。

青海省数据局迅速铁拳，官方通报：评标工作强度高、常需连夜奋战，对身体素质要求极高。根据规定，认定这4名专家已“不再具备正常履行职责的身体条件”，决定不再聘任，即日… ”

💡 AI 洞察：点评：以“食遁”讽刺专家借故逃避职责，官方通报以“身体条件不足”为由处理，既彰显监管力度，亦暴露评标机制中的职业操守与应急管理漏洞。

阅读原文 →

👤 (2) X 上的 Mario Zechner：“People of pi. I’m happy to announce pi 0.45.1, the pi ENTERPRISE release. npmt install -g @mariozechner/pi-coding-agent – Experimental Amazon Bedrock support (only Anthropic models tested, for others ymmv) – Official @MiniMax_AI support, including interleaved thinking – https://t.co/1UbpFwGIpH” > @badlogicgames

深度观察者 | 2026-01-13 10:12 >

pi ENTERPRISE release 0.45.1 发布 >

作者宣布发布 pi 0.45.1 ENTERPRISE 版本，新增对 Amazon Bedrock（特别是 Anthropic 模型）和 MiniMax AI 的实验性支持，官方站点迁移至 buildwithpi.ai，并提供了功能演示链接。

“ People of pi. I’m happy to announce pi 0.45.1, the pi ENTERPRISE release.

npmt install -g @mariozechner/pi-coding-agent

– Experimental Amazon Bedrock support (only Anthropic models tested, for other… ”

💡 AI 洞察：推文以社区宣告形式发布更新，重点突出“企业级”特性与多模型集成，语气积极且带有开发者社区常见的“实测推荐”风格，但提及视觉功能缺失，以定价优势作为弥补，显得务实而具有营销导向。

阅读原文 →

👤 (2) X 上的 GitHubDaily：“搞科研的时候，从文献检索、数据分析到论文撰写，每个环节都要用不同的工具，资源分散在各个角落，找起来费时费力。 偶然看到 Awesome AI for Science 这份开源资源合集，系统性地整理了 AI 在科研全流程中的工具、论文和数据集。 https://t.co/WSQJCFI1uO” > @github_daily

分享一些好用、优雅的 AI 、工作流和创作方式，一起边学边做，前字节coder, Al and tech Educator, LearnPrompt founder | 2026-01-14 07:00 >

Awesome AI for Science 开源资源合集解析 >

系统整理AI在科研全流程中的工具、论文和数据集，覆盖文献管理、数据分析、论文写作及多领域专用工具，助力科研效率提升。

“ 搞科研的时候，从文献检索、数据分析到论文撰写，每个环节都要用不同的工具，资源分散在各个角落，找起来费时费力。

偶然看到 Awesome AI for Science 这份开源资源合集，系统性地整理了 AI 在科研全流程中的工具、论文和数据集。

按照研究环节分类整理，涵盖文献管理、数据分析、论文写作、自动化实验等十多个方向，还包括生物、化学、物理、气候等领域的专用工具。

GitHub：http… ”

💡 AI 洞察：该推文精准捕捉科研工作者的痛点——工具分散、效率低下，并通过推荐开源合集提供解决方案。内容突出项目的系统性、分类清晰与持续更新，兼具实用性与前沿性，但若能补充一例具体应用场景，推荐效果会更生动。

阅读原文 →

👤 (2) X 上的 Robinson · 鲁棒逊：“被割韭菜后的顶级理解 勇哥看完都沉默了 有个东北老哥误入餐饮“快招”骗局， 交完钱总部装死，眼看就要倒闭。 换一般人早就去拉横幅维权了， 但这位老哥是个狠人， 他坐在店里悟出了一个惊人的商业闭环。 他想：既然我被坑了， 那跟我一样被坑的人肯定满大街都是。 这些人现在最想干嘛？” > @python_xxt

程序员 ｜公众号：PandaTalk8 | 2026-01-13 21:06 >

被割韭菜后的顶级理解 >

一位东北餐饮加盟商受骗后，未选择常规维权，而是低价回收其他倒闭加盟店的全新物料，以此极低成本运营自家店铺，在价格战中逆势盈利。

“ 被割韭菜后的顶级理解 勇哥看完都沉默了

有个东北老哥误入餐饮“快招”骗局，
交完钱总部装死，眼看就要倒闭。
换一般人早就去拉横幅维权了，
但这位老哥是个狠人，
他坐在店里悟出了一个惊人的商业闭环。

他想：既然我被坑了，
那跟我一样被坑的人肯定满大街都是。
这些人现在最想干嘛？
——止损，赶紧把店里的破烂卖了回血

于是他开启了“骚操作”：
专门低价回收那些倒闭加盟商的全新物料。
几万块的设备… ”

💡 AI 洞察： 该案例以反套路思维破解困局，将“止损需求”转化为“供应链优势”，展现了民间商业智慧。但模式依赖市场存量泡沫，缺乏可持续性，更像特定环境下的生存策略而非普适经验。

阅读原文 →

👤 (2) X 上的 Robinson · 鲁棒逊：“神评：食尸鬼开店流…” > @python_xxt

程序员 ｜公众号：PandaTalk8 | 2026-01-14 01:58 >

被割韭菜后的顶级理解 勇哥看完都沉默了 >

一位餐饮创业者误入快招骗局后，没有选择常规维权，而是洞察到其他受害者的共同困境，从中发现了潜在的商业机会，试图将危机转化为新的商业模式。

“ 被割韭菜后的顶级理解 勇哥看完都沉默了

有个东北老哥误入餐饮“快招”骗局，
交完钱总部装死，眼看就要倒闭。
换一般人早就去拉横幅维权了，
但这位老哥是个狠人，
他坐在店里悟出了一个惊人的商业闭环。

他想：既然我被坑了，
那跟我一样被坑的人肯定满大街都是。
这些人现在最想干嘛？ ”

💡 AI 洞察： 这则推文用反差叙事制造传播点，表面是“受害经历”，内核是“逆向破局思维”。它精准切中了创业领域的痛点——加盟诈骗，同时塑造了一个从绝望中提炼商业智慧的“民间高手”形象。这种“绝境中悟道”的叙事极易引发共鸣，既满足了读者对反杀套路的期待，又留下了“闭环究竟是什么”的悬念，促使话题二次传播。

阅读原文 →

👤 (2) X 上的 向阳乔木：“熟悉的ID，哈哈哈，卡神来了！” > @vista8

喜欢摇滚乐、爱钓鱼的PM 网站：https://t.co/vnUpLt752o | 2026-01-14 01:56 >

卡神来了！ >

推文提及熟悉的ID“卡神”，表达欢迎与喜悦。

“ 熟悉的ID，哈哈哈，卡神来了！ ”

💡 AI 洞察：点评：语气热情活泼，用“哈哈哈”强化兴奋感，适合粉丝互动场景。

阅读原文 →

👤 (2) X 上的 Yishi：“我越来越确信，接下来几年的就业市场，会从一些很细小、但无法忽视的地方开始分裂。 比如同一栋华茂的写字楼，有的人在讨论模型参数、推理成本和 Agent 架构，年薪越谈越高。隔着一堵墙，另一家律所的实习生凌晨 2” > @ohyishi

深度观察者 | 2026-01-13 23:05 >

就业市场的隐形断层：AI时代下的职业分化与价值重构 >

推文以写字楼内两类职业的对比切入，揭示AI技术正从文书处理、法律财务等“安全职业”开始撕裂就业市场，指出工程师群体也将面临价值拉平与极端分化。作者借用福特流水线历史类比AI对工作本质的改造，预言未来将形成“AI干活、人类背锅”的扭曲分工，并警示失业危机源于岗位价值的系统性消亡而非个人能力不足。

“ 我越来越确信，接下来几年的就业市场，会从一些很细小、但无法忽视的地方开始分裂。

比如同一栋华茂的写字楼，有的人在讨论模型参数、推理成本和 Agent 架构，年薪越谈越高。隔着一堵墙，另一家律所的实习生凌晨 2 点还在整理报表、写合同、对需求，一个人干着过去五六个人的活，第二天咖啡续命，还被领导指着鼻子问「这个是不是也能用 AI 做」。

最先出问题的往往不是低端岗位，而是那些曾经被认为「专业、安… ”

💡 AI 洞察： 观点尖锐且具现实穿透力，以“豆腐块文书”“碳基卷王”等鲜活比喻勾勒出技术异化的职业图景。其核心警示在于：AI替代不是线性升级而是生态重构，传统“努力-回报”逻辑正在失效。但论述稍显悲观，未探讨人机协同的新生产力关系，且将个体价值完全绑定于市场需缺，忽视了职业身份的多维性。文中历史类比精妙，但将IT工作等同于纺织流水线可能简化了知识劳动的复杂性。

阅读原文 →

👤 (2) X 上的 歸藏(guizang.ai)：“很多朋友问我，前几天展示那个可以生成带动效的 PPT 的 skill 是怎么做和怎么用的 ​ ​写了一篇内容，重点详细介绍一下这个 Skills 如何安装以及如何使用 顺便说一下整个 Skills 的构建逻辑和细节。 https://t.co/7ad2pt3p0j” > @op7418

深度观察者 | 2026-01-14 00:15 >

标题 >

摘要

“ 很多朋友问我，前几天展示那个可以生成带动效的 PPT 的 skill 是怎么做和怎么用的
​
​写了一篇内容，重点详细介绍一下这个 Skills 如何安装以及如何使用

顺便说一下整个 Skills 的构建逻辑和细节。 ”

💡 AI 洞察：点评
如何制作和使用生成带动效PPT的Skill

阅读原文 →

👤 (2) X 上的 Frank Wang 玉伯：“有人好奇，为何我的推文，基本都是 100+ 点赞。诀窍很简单： 1、只发自己有感触的手写内容。每天都有很多信息流过自己，捕捉到极少量有感触的 1-2 条，逼自己人肉写下来。这样，无论如何，自己都有收获。有收获，就有最基础的正反馈，容易持续发内容。” > @lifesinger

I am curious and honest | 2026-01-13 23:04 >

如何让推文获得100+点赞？ >

作者分享三条推文诀窍：只发有感触的手写内容、用大白话公开表达、定时清理点赞量低的推文，并强调第三条是“真正的诀窍”。

“ 有人好奇，为何我的推文，基本都是 100+ 点赞。诀窍很简单：

1、只发自己有感触的手写内容。每天都有很多信息流过自己，捕捉到极少量有感触的 1-2 条，逼自己人肉写下来。这样，无论如何，自己都有收获。有收获，就有最基础的正反馈，容易持续发内容。

2、尽可能用大白话让更多人能看懂。私密表达，自己能看懂就行。在 X 上是公开表达，得考虑到读者千差万别，尽可能用大白话表达清楚，让更多人看了有收获，… ”

💡 AI 洞察：作者以幽默口吻揭示“幸存者偏差”式的运营技巧，前两条强调内容真诚与表达清晰，第三条则暗指选择性呈现结果，语言风趣且具有传播性。

阅读原文 →

👤 (2) X 上的 Berryxia.AI：“@lifesinger 第三条才是干货哈哈😂 不说了 我去删帖了” > @berryxia

深度观察者 | 2026-01-13 23:44 >

推文写作技巧解析 >

分享获得高点赞的推文秘诀：坚持只发布个人有感触的手写内容，通过每日捕捉并记录1-2条有感触的信息，确保自身有所收获，从而获得持续创作的正反馈。

“ 有人好奇，为何我的推文，基本都是 100+ 点赞。诀窍很简单：

1、只发自己有感触的手写内容。每天都有很多信息流过自己，捕捉到极少量有感触的 1-2 条，逼自己人肉写下来。这样，无论如何，自己都有收获。有收获，就有最基础的正反馈，容易持续发内容。 ”

💡 AI 洞察：点评：内容直击核心，强调“真实感触”与“自我收获”的重要性，方法简单实用，适合希望保持内容质量与创作动力的社交媒体用户。

阅读原文 →

👤 (2) X 上的 nene：“分享一个0基础用AI做漫画，一个月涨粉8000+的用户案例。 这个用户脑子里有很多脑洞大开的黑色幽默。 有一天他突发奇想，用NanoBannaPro把自己的脑洞做成了带有故事情节的漫画。 但问题来了，在gemini里直接用nano问题很多：生图能力强但是对故事情节的安排和理解不行，画的好，但内容总出错。 https://t.co/ygc2lAHh4C” > @liu10102525

深度观察者 | 2026-01-13 23:23 >

标题 >

摘要

“ 分享一个0基础用AI做漫画，一个月涨粉8000+的用户案例。

这个用户脑子里有很多脑洞大开的黑色幽默。 有一天他突发奇想，用NanoBannaPro把自己的脑洞做成了带有故事情节的漫画。

但问题来了，在gemini里直接用nano问题很多：生图能力强但是对故事情节的安排和理解不行，画的好，但内容总出错。

于是他找到了YouMind。在这里他可以直接用自然语言和AI沟通，从故事点子、到大… ”

💡 AI 洞察：点评
AI漫画创作案例：零基础用户月涨粉近万的秘诀

阅读原文 →

👤 (2) X 上的 yan5xu：“刚深扒了一下 MiroThinker 1.5，他们这套 Agent 压缩方式有点邪门，但看懂了觉得确实有用。 核心解决的是「怎么在 256K 上下文里塞进去 400 次 Tool Use」的问题。 他们做了一个极其大胆的操作：对ReAct历史上 think-action-observation 中的的 Observation（工具返回结果）进行物理掩码。 除了最近 K https://t.co/UvPqYE6pdD” > @yan5xu

深度观察者 | 2026-01-13 16:01 >

MiroThinker 1.5 Agent 压缩技术解析 >

该推文介绍了 MiroThinker 1.5 为解决在有限上下文（256K）内进行大量工具调用（400次）而采用的创新压缩方法。其核心是对历史工具返回结果进行物理掩码，仅保留最近几轮的原始结果，其余替换为固定占位符，但完整保留所有思考过程。作者指出，这一看似反直觉的设计之所以有效，关键在于模型生成的密集思考链本身，就是对历史观测信息的连续、高保真压缩和摘要，无需额外摘要代理。

“ 刚深扒了一下 MiroThinker 1.5，他们这套 Agent 压缩方式有点邪门，但看懂了觉得确实有用。
核心解决的是「怎么在 256K 上下文里塞进去 400 次 Tool Use」的问题。
他们做了一个极其大胆的操作：对ReAct历史上 think-action-observation 中的的 Observation（工具返回结果）进行物理掩码。
除了最近 K 轮保留原文，之前的几百轮 T… ”

💡 AI 洞察： 点评：推文深入浅出地解析了一项前沿技术的关键创新点。作者准确抓住了“用思考链替代摘要”这一反直觉设计的核心逻辑，并提炼出“信息切片”和“动态摘要”等精辟概念，使复杂技术变得易于理解。这种对技术本质的洞察和清晰表达能力，极具启发性。

阅读原文 →