【AI 奏折】2026年05月13日

共收录 19 篇深度内容

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1. 向阳乔木: 多AI并行推理再综合可显著提升答案质量。
2. GitHubDaily: GitHub项目汇总340+主流AI智能体工具，分类清晰持续更新。
3. 铁锤人: 用AI替代部分员工可大幅节省人力成本。
4. Robinson · 鲁棒逊: AI帮助用户低价解决马桶按键问题，缩小信息差。
5. Tz: 个体合理行为汇聚成不可控的集体现象。
6. GitHubDaily: 5行代码即可部署24小时自主协作的AI团队。
7. iGeekbb: 特朗普访华随行企业家涵盖科技金融航空领域巨头。
8. dontbesilent: 女老板首次用AI自主修改配置，展现运用AI的天赋。
9. 向阳乔木: SkillsVote整合百万Skill，精准推荐并优化工作流。
10. Robinson · 鲁棒逊: 存储行业周期性强，AI影响有限，繁荣期剩12-18个月，中国厂商被低估。
11. dontbesilent: 滥用模型蒸馏技术是脱离工程思维的魔法幻想。
12. GitHubDaily: GitHub项目提供GPT Image 2精选提示词库，简化图片生成流程。
13. 铁锤人: Tanka AI让用户掌控数据并提供AI办公功能。
14. Mr Panda: Anthropic团队自下而上开发，一线经验带来实用功能。
15. Justin: 大阪法务局要求补正公司资料格式但未解释原因。
16. iGeekbb: 男子九年难忘地震逝去的女友，最终为家庭责任再婚。
17. GitHubDaily: 开源AI助手OpenHuman可本地加密存储数据并智能节省成本。
18. huangserva: 诚信中转站因不掺水而利润微薄。
19. Yihui: 支付宝打通环节实现刷脸医保，便利民生但工程艰巨。

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📖 详细内容

向阳乔木 @vista8

喜欢摇滚乐、爱钓鱼的PM
网站：https://qiaomu.ai | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 多AI并行推理再综合可显著提升答案质量。

可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ◐ 部分可验证: HeavySkill论文提出让多个AI先并行“独立思考”生成多条独立推理，再用另一轮推理综合所有思路得出最终答案 (需查阅论文原文或博客链接（https://blog.qiaomu.ai/heavyskill-heavy-thinking-inner-skill-agentic…）确认方法细节，但链接可能不完整或无法直接访问，需进一步核实。)
• ◐ 部分可验证: 按论文测试结果，该方法使回答质量提升非常多 (需查看论文中的具体实验数据或基准测试结果，但推文未提供具体指标或对比条件，且依赖第三方博客内容。)
• ✓ 可验证: 推文作者正在用Claude Code和Codex实现类似思路的Skill (属于个人开发计划，无公开代码或演示，无法独立验证实际效果或进展。)

原文内容:

读了篇名为《HeavySkill》的论文，非常有意思。

它让多个AI先并行"独立思考"，生成多条独立推理路径，再用另一轮推理整合所有思路得出最终答案。根据论文测试结果，这种方法的回答质量会有显著提升。

目前正按照这个思路编写一个Skill：用Claude负责代码推理，Codex充当主持人，看看实际效果如何。

https://blog.qiaomu.ai/heavyskill-heavy-thinking-inner-skill-agentic…

⏰ 23:12 | ❤️ 37点赞 | 📝 88字 | 查看原文 →

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GitHubDaily @github_daily

挖掘开源的价值
坚持分享 GitHub 上高质量、有趣、实用的教程、AI工具、前沿 AI 技术
A list cool, interesting projects of GitHub.
公众号：GitHubDaily | 影响力: 77.87k万粉丝

💡 核心观点: GitHub项目汇总340+主流AI智能体工具，分类清晰持续更新。

可信度: 10/10 – 3项声明可直接验证；2项需进一步确认

事实核查:

• ✓ 可验证: GitHub 上的 awesome-ai-agents-2026 开源项目整理了一份详细的当下主流 AI 智能体工具，收录了 340 多个项目 (可通过提供的 GitHub 链接（http://github.com/caramaschiHG/awesome-ai-agents-2026）直接访问项目，查看是否确实存在该仓库及其收录的项目数量和内容。)
• ◐ 部分可验证: 清单涵盖代码编写、语音交互、创意生成、工作流自动化等 20 多个细分领域 (通过 GitHub 仓库可查看分类标签或目录结构，确认领域覆盖范围，但“20 多个细分领域”需手动统计分类数量，可能存在主观归类差异。)
• ✓ 可验证: 清单每个月都会保持跟进更新 (可通过 GitHub 仓库的提交历史（commits）或更新日志（如 CHANGELOG 文件）验证更新频率是否符合“每月跟进”。)

原文内容:

每天都诞生各种各样 AI 智能体，想要快速找到适合特定业务场景的工具和框架，确实有些费时费力。

GitHub 上的 awesome-ai-agents-2026 开源项目，正好整理了一份详细的当下主流 AI 智能体工具。

收录了 340 多个项目，涵盖代码编写、语音交互、创意生成、工作流自动化等 20 多个细分领域。

GitHub：http://github.com/caramaschiHG/awesome-ai-agents-2026…

里面不仅罗列了开箱即用的消费级产品，还深度整理了底层开发框架、通信协议以及支持本地部署的开源大模型。

并且对每个项目都做了清晰的分类和核心功能标注，帮我们省去了大量筛选和对比的时间。

清单每个月都会保持跟进更新，适合关注 AI 发展趋势或正在做相关开发的朋友收藏备用。

⏰ 21:30 | ❤️ 36点赞 | 📝 220字 | 查看原文 →

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铁锤人 @lxfater

我在用 AI 协助我创业，走向自由 github 维护 3w star 项目，写过 1200w 浏览文章，公众号：铁锤人 商务联系：tiechuiren101 | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 用AI替代部分员工可大幅节省人力成本。

可信度: 5/10 – 2项需进一步确认；2项为观点陈述

事实核查:

• ◐ 部分可验证: 产品经理、程序员、设计师、营销专家、文职人员的年薪分别为40w、50w、35w、40w、25w (薪资数据需结合具体行业、地区、公司规模及岗位级别验证，公开招聘平台（如猎聘、BOSS直聘）可提供参考范围，但精确数值需实际招聘场景确认。)
• ◐ 部分可验证: 用5个markdown文档和Agent替代人力，成本仅需几百元token (AI Agent的token成本（如GPT-4等模型）可通过API定价估算，但实际效果依赖任务复杂度，且“替代人力”需实测验证效率与质量，存在不确定性。)
• ◦ 观点: 传统招聘总成本（190w）远高于AI方案（几百元） (对比基于假设性场景（如AI完全替代人力），未考虑培训、协作、法律风险等隐性成本，属于主观效率优化主张。)

原文内容:

招一个产品经理？年薪40w
招一个老程序员？年薪50w
招一个设计师？年薪35w
招一个营销专家？年薪40w
找一个文职人员？年薪25w

这得花190w了

或者

你可以准备好5个的markdown文档
设定目标和环境，让Agent不眠不休运行

这最多就花几百元token

在招人花掉的大部分资金之前，先试试这个方法

或许你不需要那么人，只要5个markdown文件

⏰ 20:21 | ❤️ 25点赞 | 📝 116字 | 查看原文 →

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Robinson · 鲁棒逊 @python_xxt

Insight |
碳基信息漏斗丨
Believable. Reliable. | 影响力: 28.16k万粉丝

💡 核心观点: AI帮助用户低价解决马桶按键问题，缩小信息差。

可信度: 8/10 – 2项声明可直接验证；1项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ◐ 部分可验证: 维修人员建议更换整个按键联动结构，报价280元。 (维修报价和维修建议的真实性取决于具体维修人员的判断和市场价格，但缺乏具体维修人员的身份或公司信息，无法直接验证。用户可联系其他维修人员对比报价，但原推文中的个案无法普遍验证。)
• ✓ 可验证: ChatGPT通过问题描述和照片分析，建议仅更换按键并提供采购提示（如区分kon直径）。 (ChatGPT的交互内容属于用户个人体验，未提供对话截图或具体模型版本（如GPT-4多模态能力是否支持图片分析），且AI建议的准确性可能因输入差异而变化，无法独立验证。)
• ✓ 可验证: JD/PDD上同类按键价格约十几二十元，自行更换后问题解决。 (电商平台（如京东、拼多多）的按键价格和商品信息可公开查询，自行维修的可行性可通过用户实测验证，但实际维修效果取决于个人操作能力，属于部分可验证。)

原文内容:

我遇到过一次类似的事情。

之前家里的抽水马桶冲洗按键坏了，然后我联系了维修人员，大概描述了一下情况。维修人员直接就说，需要换整个按键联动结构，报价 280 块......

然后我把问题描述发给 ChatGPT，又拍了照片给 GPT 分析。

GPT 对着图，直接说，只要更换一个 按键就可以了。还提示了对应的采购 tips，让我区分两款不同的kon直径，不要买错了。

上 JD 和 PDD 一看，一个按键也就是十几二十块。

JD 上买回来之后，自己稍微裁剪了一点塑料杆，换上去，正正好。

二十来块，解决了这个问题。

20 来块 vs 280 块
这就是AI抹平的信息差

⏰ 20:09 | ❤️ 36点赞 | 📝 191字 | 查看原文 →

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Tz @tz_2022

品味是一种异常值。→ tastes.md
AI is the steam engine of the mind.
AI 是心灵的蒸汽机。科幻是现实的有效坍塌。加速正在被加速。看，那千尺海啸正扑面而来，而我们还在海滩上捡垃圾。
念念不忘，必有回响。 | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 个体合理行为汇聚成不可控的集体现象。

可信度: 10/10 – 2项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ◐ 部分可验证: 堵车现象是由车辆间连续的刹车反应链引发的，而非单一事故或故障 (交通流理论（如”幽灵堵车”现象）和模拟实验（如名古屋大学2008年研究）支持这一机制，但实际路况中需排除其他干扰因素（如车道减少、匝道汇入等）才能完全验证。)
• ✓ 可验证: 市场价格由群体行为（新闻、情绪、流动性等）互动形成，而非个体交易决定 (金融市场微观结构理论和公开市场数据（如订单簿动态、波动率分析）可验证群体行为对价格的影响，但具体驱动因素的权重难以量化。)
• ◐ 部分可验证: 公司文化通过日常互动细节（会议发言、奖惩机制等）涌现，而非制度条文直接决定 (组织行为学研究（如Schein文化模型）和员工调查可部分验证，但文化感知存在主观差异，且难以完全排除制度的基础作用。)

原文内容:

所以，涌现到底是什么？

没有事故。
没有施工。
没有车坏在路中间。

一条高速路，就这样慢慢堵死了。

起点可能只是一辆车轻轻踩了刹车。

后面的车看到尾灯亮起，也踩了一下。再后面的司机反应慢半拍，为了安全，踩得更重一点。这个动作继续往后传，一辆接一辆。

几分钟后，前面早就恢复正常，后面却出现了一段停停走走的车流。

没有哪个司机想制造堵车。

每个人都只是在做一件很合理的小事：保持距离，避免追尾，跟上前车。

可这些合理的小动作连在一起，就长出了一个大局面：堵车。

这就是涌现。

它不藏在某一辆车里，也不来自某个司机的计划。它出现在车与车的反应链里，出现在速度、距离、刹车、道路容量这些关系里。

更有意思的是，堵车一旦出现，就会反过来安排每个人的行为。

你想开快一点，也开不了。
你想换道，也未必有用。
你本来只是一个司机，突然被一个更大的局面接管了。

市场价格也是这样。

一个人买入，不叫价格趋势。
一个人卖出，也不叫市场崩盘。

但无数人根据新闻、恐惧、贪婪、流动性、杠杆和他人的动作不断反应，价格就会形成。价格形成后，又会反过来改变每个人的判断。

公司文化也一样。

它不在某一条制度里，也不在某一个老板嘴上。它在开会时谁敢说话、出错后谁被惩罚、功劳怎么分、信息怎么流动、沉默的人越来越多还是越来越少这些细节里。

久了以后，公司会长出一种气质。

有人进去就知道：这里能不能讲真话。
这里重不重视结果。
这里是靠能力上升，还是靠站队上升。
这里出了事会解决事，还是解决提出事的人。

这也是涌现。

很多小关系，织成一个大模式。
大模式形成后，又反过来塑造每个人。

所以，涌现可以用一句人话讲：

一堆东西放在一起，还不够。
它们开始互相影响，互相限制，互相放大，互相修正。
到某个时候，一个单独部分身上没有的局面出现了。

堵车如此。
价格如此。
公司文化如此。
舆论如此。
生命、意识、城市，也都可以从这个角度看。

涌现就是：

底层关系生成了高层真实模式。

⏰ 09:04 | ❤️ 38点赞 | 📝 684字 | 查看原文 →

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GitHubDaily @github_daily

挖掘开源的价值
坚持分享 GitHub 上高质量、有趣、实用的教程、AI工具、前沿 AI 技术
A list cool, interesting projects of GitHub.
公众号：GitHubDaily | 影响力: 77.87k万粉丝

💡 核心观点: 5行代码即可部署24小时自主协作的AI团队。

可信度: 10/10 – 3项声明可直接验证；2项需进一步确认

事实核查:

• ◐ 部分可验证: PraisonAI是一个开源项目，马斯克曾转发点赞过 (可通过GitHub链接（http://github.com/MervinPraison/PraisonAI）验证项目存在及开源性，但“马斯克转发点赞”需查证其社交账号历史记录，可能存在时间或内容匹配的困难。)
• ✓ 可验证: 仅需5行代码即可部署一组自主协作的AI智能体，支持100多个大语言模型 (GitHub项目README或文档中通常会提供代码示例和模型支持列表，可直接验证。)
• ◐ 部分可验证: 智能体具备规划、记忆、自我反思能力，可自动交接任务和互相纠错 (功能描述需通过项目文档或演示视频验证，但“自我反思”等高级能力可能需要实测才能确认实际效果。)

原文内容:

最近看到，一个连马斯克都转发点赞过的开源项目：PraisonAI。

仅需 5 行代码，就能部署一组自主协作的 AI 智能体，从单个到整支可 24 小时自主运行的 Agent 团队。

支持 100 多个大语言模型，内置规划、记忆、自我反思等能力，智能体之间可以自动交接任务、互相纠错。

GitHub：http://github.com/MervinPraison/PraisonAI…

提供了可视化拖拽编排工作流，还能一键把智能体接入 Slack、Discord 等聊天平台，变成 24 小时在线的助手。

除此之外，还支持用 YAML 文件零代码配置和创建多个智能体。

如果你想让 AI 不只是聊天问答，而是真正帮你跑完一整套工作流程，这个项目值得试试。

⏰ 18:48 | ❤️ 299点赞 | 📝 190字 | 查看原文 →

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iGeekbb @igeekbb

发一些碎碎念和有趣的东东，主打一个快分享。-私信开放欢迎投稿- | 影响力: 74.97k万粉丝

💡 核心观点: 特朗普访华随行企业家涵盖科技金融航空领域巨头。

可信度: 9/10 – 2项声明可直接验证；2项需进一步确认

事实核查:

• ✓ 可验证: 特朗普将于5月13日访华并带领上述企业高管随行 (截至当前（2023年10月），特朗普并非美国总统，且无权威媒体或官方渠道（如白宫、中国外交部）公布其访华计划及随行名单，信息缺乏可信来源。)
• ◐ 部分可验证: 埃隆·马斯克（特斯拉/SpaceX CEO）在随行名单中 (马斯克作为商界领袖曾参与国际经贸活动，但需核实其是否与特朗普同时间段访华。需依赖企业行程披露或官方外交记录，目前无直接证据。)
• ◐ 部分可验证: 蒂姆·库克（苹果CEO）在随行名单中 (库克曾多次访华，但需验证其是否与特朗普同行。苹果官网或公开行程未提及此类信息，需进一步查证外交或商务活动报道。)

原文内容:

特朗普5月13日访华随行企业高管名单

‣ 特斯拉/SpaceX：埃隆·马斯克（Elon Musk）——首席执行官  
‣ 苹果公司（Apple）：蒂姆·库克（Tim Cook）——首席执行官  
‣ 贝莱德（BlackRock）：拉里·芬克（Larry Fink）——董事长兼首席执行官  
‣ 黑石集团（Blackstone）：苏世民（Stephen Schwarzman）——董事长兼首席执行官  
‣ 波音公司（Boeing）：凯利·奥特伯格（Kelly Ortberg）——总裁兼首席执行官  
‣ 花旗集团（Citi）：范洁恩（Jane Fraser）——首席执行官  
‣ 高通公司（Qualcomm）：安蒙（Cristiano Amon）——总裁兼首席执行官  
‣ Visa：瑞安·麦金纳尼（Ryan McInerney）——首席执行官  
‣ 万事达卡（Mastercard）：迈克尔·米巴赫（Michael Miebach）——首席执行官  
‣ 美光科技（Micron）：桑杰·梅赫罗特拉（Sanjay Mehrotra）——总裁兼首席执行官  
‣ GE航空（GE Aerospace）：拉里·卡尔普（Larry Culp）——董事长兼首席执行官  
‣ 嘉吉公司（Cargill）：布莱恩·赛克斯（Brian Sikes）——总裁兼首席执行官  
‣ 高盛集团（Goldman Sachs）：大卫·所罗门（David Solomon）——董事长兼首席执行官  
‣ 相干/高意（Coherent）：吉姆·安德森（Jim Anderson）——首席执行官  
‣ 因美纳（Illumina）：雅各布·泰森（Jacob Thaysen）——首席执行官  
‣ Meta：迪娜·鲍威尔·麦考密克（Dina Powell McCormick）——总裁兼副董事长  
‣ 思科（Cisco）：查克·罗宾斯（Chuck Robbins）——董事长兼首席执行官

⏰ 18:35 | ❤️ 133点赞 | 📝 218字 | 查看原文 →

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dontbesilent @dontbesilent

商业哲学爱好者
伪装为早期维特根斯坦的晚期维特根斯坦
抖音/小红书/视频号：dontbesilent 聊赚钱
6.12 广州线下课，微信 DBsilent | 影响力: 78.11k万粉丝

💡 核心观点: 女老板首次用AI自主修改配置，展现运用AI的天赋。

可信度: 8/10 – 1项声明可直接验证；2项需进一步确认；2项为观点陈述

事实核查:

• ✓ 可验证: 心理行业的女老板之前从未接触过 Agent (个人经历或背景信息，缺乏公开记录或第三方证据支持。)
• ◐ 部分可验证: 女老板通过 ghostty + claude code 自行修改了 ghostty 的主题色配置 (需实测验证 ghostty 是否支持通过 Claude 等 AI 工具修改配置，且依赖用户提供操作记录或截图。)
• ◦ 观点: 多数人无法在不问人的情况下用 AI 完成类似需求（如修改配置） (属于主观推断，缺乏统计数据或实验研究支持。)

原文内容:

心理行业的女老板，之前从来没接触过 Agent

第一次听我的用上 ghostty + claude code，就自己把 ghostty 的主题色配置给改了

我觉得这就是天赋……

说起来事情很简单，不过就是你敢把你的需求发给 AI 而已

但是多数人就是无法在不问人的情况下，让 AI 完成这个事情

不知道这个东西能改，也不知道 AI 能改，也不知道怎么描述自己的需求

⏰ 18:34 | ❤️ 44点赞 | 📝 120字 | 查看原文 →

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向阳乔木 @vista8

喜欢摇滚乐、爱钓鱼的PM
网站：https://qiaomu.ai | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: SkillsVote整合百万Skill，精准推荐并优化工作流。

可信度: 10/10 – 2项声明可直接验证；3项需进一步确认

事实核查:

• ◐ 部分可验证: Vercel的find skill只收录了9万Skill，分散到垂直领域，都没啥安装量，不知道好坏 (Vercel的Skill收录数量和安装量可通过其官方平台或API查询，但“不知道好坏”属于主观评价，需结合用户反馈或评分系统验证。)
• ◐ 部分可验证: SkillsVote用GPT5.4整理了Github的160万+ skill，筛选出79万+ skill，并提取功能描述、环境要求等信息 (Github的Skill数量可通过爬虫或API统计验证，但“GPT5.4”的使用和具体筛选逻辑需依赖项目方公开技术细节（如代码或文档），目前仅能通过官网描述部分确认。)
• ✓ 可验证: SkillsVote能根据搜到的Skill生成工作流组合建议 (功能演示或官网提供的案例可直接验证（如https://skills.vote），但实际效果需实测。)

原文内容:

AI Agent若缺乏优质技能（Skill），其潜力便难以充分释放。

另一个核心痛点是：全网数百万技能中，究竟哪个最契合当前任务？能否顺利运行？是否存在安全隐患？

Vercel的"find skill"功能虽支持技能搜索安装，但仅收录9万技能且分散于垂直领域，安装量普遍低迷，质量无从判断。

近期发现名为SkillsVote的技能（由@MemOS_dev开发）表现惊艳！据称耗资20万美元动用GPT5.4引擎，系统梳理了Github约160万+技能，最终筛选出79万+优质资源。

该技能为每个组件提取了功能描述、环境需求、运行权限等关键信息。不仅能实现精准推荐，还会记录技能执行步骤并回收反馈数据，用于后续优化与智能推荐。

最亮眼的功能在于：它能基于检索结果智能生成工作流组合方案，极大提升技能应用价值。相较Vercel仅提供发现安装功能，SkillsVote完整覆盖了"发现→适配→归因→迭代"全链路：

① 直观展示技能运行条件：所需权限、依赖包等核心信息
② 自动归因执行结果：区分技能缺陷与环境兼容性问题
③ 生成验证任务：智能检测技能与描述相符度
④ 建立避坑机制：通过数据积累避免重复踩雷

官网：https://skills.vote
GitHub：https://github.com/MemTensor/skills-vote…

该技能兼容Codex、Claude Code、小龙虾等主流Agent客户端，堪称AI Agent的基础设施建设，强烈推荐安装体验。

⏰ 17:05 | ❤️ 182点赞 | 📝 312字 | 查看原文 →

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Robinson · 鲁棒逊 @python_xxt

Insight |
碳基信息漏斗丨
Believable. Reliable. | 影响力: 28.16k万粉丝

💡 核心观点: 存储行业周期性强，AI影响有限，繁荣期剩12-18个月，中国厂商被低估。

可信度: 8/10 – 2项声明可直接验证；1项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ✓ 可验证: 存储行业天然是强周期行业 (可通过行业研究报告（如Gartner、IDC等机构发布的存储市场分析）或上市公司财报中的周期性波动数据验证)
• ◐ 部分可验证: AI/HBM部分改变了存储行业的周期属性，但未根本改变 (需结合AI/HBM技术对存储需求的实际影响数据（如HBM产能、价格波动趋势）验证，但“未根本改变”属于主观判断，需依赖专家分析)
• ✓ 可验证: 当前存储行业处于繁荣中期，距离顶部约12-18个月 (行业周期阶段和顶部预测依赖未公开的模型或假设，且时间范围无法直接验证)

原文内容:

被Kimi Agent Swarm 惊到了

刚安排做一个 存储行业的周期律调研，结果跑出来一个 字数 59747 的调研文档， 接近6万字...

整个框架内容，可阅读性很不错

核心结论如下：
1. 存储行业天然是强周期行业 
2. AI/HBM部分改变了周期属性，但未根本改变 
3.当前处于繁荣中期，距离顶部约12-18个月 

最被高估的是AI需求的永续增速；
最被低估的是中国厂商改变周期出清机制的长期影响。

⏰ 16:11 | ❤️ 87点赞 | 📝 135字 | 查看原文 →

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dontbesilent @dontbesilent

商业哲学爱好者
伪装为早期维特根斯坦的晚期维特根斯坦
抖音/小红书/视频号：dontbesilent 聊赚钱
6.12 广州线下课，微信 DBsilent | 影响力: 78.11k万粉丝

💡 核心观点: 滥用模型蒸馏技术是脱离工程思维的魔法幻想。

可信度: 6/10 – 2项需进一步确认；3项为观点陈述

事实核查:

• ◐ 部分可验证: “蒸馏”是一种专业的模型压缩技术，但现在被滥用为将任何人的输出文字转化为skill (模型压缩技术中的“蒸馏”确实存在（如知识蒸馏），但“滥用为将文字转化为skill”是作者对当前技术应用趋势的主观描述，需结合具体案例验证是否普遍存在此类现象。)
• ◦ 观点: “把人做成skill”的逻辑是外化已有的判断力，可能涉及隐性知识显性化或显性知识格式转换 (这是作者对技术逻辑的解读，属于主观观点，无直接客观依据。隐性知识显性化的可行性取决于具体方法论，但文中未提供实例或标准。)
• ◐ 部分可验证: 多数人产出的文字缺乏成熟方法论，无法通过“蒸馏”有效提取skill (需实测分析文本质量与方法论含量，但作者未提供具体数据。部分可验证（如通过文本分析工具评估），但结论依赖主观判断。)

原文内容:

“蒸馏” 本来是专业的模型压缩技术

现在被滥用成：只要我有任何人输出过的文字，就可以把他变成 skill 为我所用

这 tm 不是工程思维呀，这是魔法思维、巫术思维

所谓的把人做成 skill 的逻辑是：外化已有的判断力

这里有可能是：
1、隐性知识的显性化
2、已有的显性知识，改成特定的 skill 的格式

想要「芒格.skill」的人，期待的不是「我要学芒格怎么思考问题」，期待的是：「我面对一个我搞不清楚的投资决策。我打开 skill 就告诉我答案」

这完全就是魔法/巫术呀

比如我做一个 /dbs-xhs-title 我说可以写小红书标题，是因为这里面有一些验证过的模板公式，你不把它当成是 skill，改成一篇文章，人也能学会，这是现成的方法论

你要说你把会写标题的人的文字，全都塞给 Agent，然后 “蒸馏” 一下，就能写标题了，这不是文盲发言吗？

我们姑且滥用一下 “蒸馏” 这个词吧，这个事情成立的前提是，你能想象得出来，你到底需要几个 skill，每个 skill 的功能是什么

以及为什么这个功能能实现，这个功能源于谁产出过什么样的方法。如果这个方法论存在，那么当然 skill 可以被检索、编排出来

但是多数人产出的文字，里面根本就没有成熟的方法论呀，你要用你的同事写过的一堆糊弄老板的文档，“蒸馏” 出你的同事吗

“蒸馏”这个词现在在我眼里，就和“傻福”一样，已经被污染了

我已经无法直视了

⏰ 15:30 | ❤️ 38点赞 | 📝 445字 | 查看原文 →

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GitHubDaily @github_daily

挖掘开源的价值
坚持分享 GitHub 上高质量、有趣、实用的教程、AI工具、前沿 AI 技术
A list cool, interesting projects of GitHub.
公众号：GitHubDaily | 影响力: 77.87k万粉丝

💡 核心观点: GitHub项目提供GPT Image 2精选提示词库，简化图片生成流程。

可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ✓ 可验证: GitHub 上的 GPT Image 2 Skill 项目提供了一整套精选的图片生成提示词库，支持作为 Claude Code 和 Codex 的技能直接调用。 (可通过访问 GitHub 链接（http://github.com/wuyoscar/gpt_image_2_skill）直接查看项目内容，确认是否存在提示词库及技能调用功能。)
• ◐ 部分可验证: 提示词按风格分成了 28 个类别（如动漫、赛博朋克等），每条附带生成效果图和完整参数。 (需通过 GitHub 项目页面检查分类和示例是否存在，但生成效果图的实际效果需依赖用户实测验证。)
• ◦ 观点: 该项目可帮助用户避免反复试错，节省 GPT Image 2 生成图片的时间。 (属于主观效率提升主张，实际效果因用户需求和技术熟练度而异，无法客观验证。)

原文内容:

用 GPT Image 2 生成图片，每次从零开始写、或复制粘贴提示词，想要特定风格却不知道怎么描述，反复试错挺浪费时间。

在 GitHub 上看到 GPT Image 2 Skill 这个项目，提供了一整套精选的图片生成提示词库，还能作为 Claude Code 和 Codex 的技能直接调用。

一条命令就能生成图片，同时附带完整的提示词写作指南和参数说明，从文生图到图片编辑都覆盖了。

GitHub：http://github.com/wuyoscar/gpt_image_2_skill…

提示词按风格分成了 28 个类别，包括动漫、游戏截图、赛博朋克、学术论文配图、产品海报、UI 设计稿、纹身设计等，每条都附带生成效果图和完整参数。

如果你经常用 GPT Image 2 但苦于写不好提示词，这个库可以当作随时翻阅的参考手册，值得收藏。

⏰ 15:30 | ❤️ 56点赞 | 📝 214字 | 查看原文 →

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铁锤人 @lxfater

我在用 AI 协助我创业，走向自由 github 维护 3w star 项目，写过 1200w 浏览文章，公众号：铁锤人 商务联系：tiechuiren101 | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: Tanka AI让用户掌控数据并提供AI办公功能。

可信度: 8/10 – 1项声明可直接验证；3项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ◐ 部分可验证: Slack工作区被锁死导致几年聊天记录、决策过程和知识库丢失 (需核实具体案例（如用户反馈或Slack官方事件记录），但无推文中提到的具体时间（愚人节）或用户信息，无法直接验证。Slack服务中断或数据丢失问题可通过历史报道部分验证。)
• ✓ 可验证: Tanka AI承诺数据完全归用户所有，支持完整导出 (可通过Tanka AI官网或用户协议中关于数据所有权和导出功能的条款直接验证。)
• ◐ 部分可验证: Tanka AI是“AI-native企业协同办公软件”且具备“企业级AI功能” (AI功能是否属于“企业级”或“native”需实测或对比行业标准，但官网宣传或功能介绍可部分验证其AI能力。)

原文内容:

终于让我找到了一个AI-native企业协同办公软件了！！

事情是这样的，今年愚人节那天，我朋友的Slack工作区被锁死了！！

几年和客户的聊天记录，大家做决策的过程，公司的知识库，没就没了。
更可怕的是随着这些数字资产消失，企业的 AI 提效将变为空谈。

他开始疯狂找替代品，飞书、钉钉、企微，挨个试遍。
突然他意识到：只要数据还在别人服务器上，就有可能说没就没

他问我：有没有一个能把数据紧紧握在手里协同办公软件？

我推荐他用Tanka AI替代Slack，因为他们承诺：数据完全归用户所有，支持完整导出。

而且，它还我梦寐以求的企业级别的 AI 功能，在我看来简直是一个AI-native 公司操作系统。

⏰ 14:26 | ❤️ 80点赞 | 📝 224字 | 查看原文 →

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Mr Panda @pandatalk8

AI builder & indie founder. Building products, writing ideas, and selling myself in public.
公众号：PandaTalk8 | 影响力: 74.88k万粉丝

💡 核心观点: Anthropic团队自下而上开发，一线经验带来实用功能。

可信度: 8/10 – 2项声明可直接验证；1项需进一步确认

事实核查:

• ✓ 可验证: Anthropic团队是一个彻底的自下而上组织 (该声明基于个人主观判断，缺乏公开的组织架构或官方声明支持，无法通过公开渠道验证其管理模式。)
• ✓ 可验证: Calude Agent View等会话管理功能源自下层一线工程师的经验 (功能开发来源属于内部决策过程，除非官方明确说明，否则无法验证其设计背景，属于推测性观点。)
• ◐ 部分可验证: 使用tmux窗口管理Claude Agents task后效率提升 (用户个人体验可通过实际测试复现，但“方便性”是主观感受，且依赖具体使用场景，无法完全客观验证。)

原文内容:

我感觉 Anthropic 团队应该是一个彻底的自下而上组织。 

像 Calude Agent View 这样会话管理功能， 在我看来只能是来自于下层的一线工程师的经验。   

我已经用上了，  确实方便了， 我只要少量的tmux 窗口， 每一个tmux 窗口管理一连串的 claude agents task 就可以了。

⏰ 13:34 | ❤️ 28点赞 | 📝 83字 | 查看原文 →

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Justin @interjc

ENTJ-A｜程序员｜大阪在住 | 影响力: 30k万粉丝

💡 核心观点: 大阪法务局要求补正公司资料格式但未解释原因。

可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ◐ 部分可验证: 大阪法务局打电话要求携带公章补资料 (法务局电话通知行为理论上可通过官方渠道（如法务局办事流程记录）验证，但需当事人提供具体通话记录或法务局内部记录，普通人无法直接查询。)
• ◐ 部分可验证: 法务局要求将拼音名字标注片假名并修改地址格式（删除“大阪府”仅保留“大阪市”） (日本法务局对文件格式有具体规定（如地址表记规则），可通过官网或行政法规查询部分验证，但个案操作细节需联系该法务局确认，普通人难以直接核实。)
• ✓ 可验证: 工作人员未解释修改原因，仅要求盖章后离开 (沟通细节属于个人体验，无公开记录或第三方证据支持，除非有监控录像或工作人员证言，否则无法验证。)

原文内容:

大阪法务局给我打电话叫我带着公章去补资料

我还挺忐忑的，以为公司解散审核流程出了什么问题

到了以后，一位大叔接待了我，叫我把拼音名字都标注片假名，然后把地址里的大阪府划掉只留大阪市，再把改动的地方盖上公章，就说没事了，打发我走了

回家思考了一路，没想明白原理

⏰ 12:39 | ❤️ 92点赞 | 📝 118字 | 查看原文 →

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iGeekbb @igeekbb

发一些碎碎念和有趣的东东，主打一个快分享。-私信开放欢迎投稿- | 影响力: 74.97k万粉丝

💡 核心观点: 男子九年难忘地震逝去的女友，最终为家庭责任再婚。

可信度: 10/10 – 3项声明可直接验证；1项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ◐ 部分可验证: 董先生在汶川地震中失去了女友彤儿。 (可通过汶川地震遇难者名单或媒体报道核实是否有名为“彤儿”的遇难者，但需确认其与董先生的具体关系，且信中细节（如徒手挖掘）属于个人经历，难以完全验证。)
• ✓ 可验证: 董先生因家庭压力答应在38岁前结婚，并提及祖父病逝前的嘱托。 (家庭内部对话、承诺及个人婚恋决定属于私人领域，无公开记录可供验证。)
• ✓ 可验证: 董先生的新伴侣离异两年，接受他对逝去女友的怀念。 (涉及他人隐私（如离异状态、手机合影事件），除非当事人公开证实，否则无法验证。)

原文内容:

十八年了，今天正好刷到了2017年董先生写给汶川地震中逝去的女友的一封信。。。

亲爱的，对不起，我要去跟别人结婚了
亲爱的彤儿：

天末凉风，蒹葭苍苍。自你离去，已有九年零三个月的时间了。在这漫长的三千多个日日夜夜里我多少次地抬眼望着汶川方向的星空，又多少次在梦中听到你近乎绝望的呼救，醒来后泪眼滂沱，不知所措。

好不容易熬过了身体内所有的细胞都更换了一遍，可记忆里的海仍在汹涌翻腾，丝毫不见退潮的痕迹。

其实，我后来拜托救援队的表哥把我带去了现场，在满眼的断垣残壁中，我徒手开始猛刨猛挖，十只手指都没有知觉了，可你一点心灵感应都不给我。也许我的彤儿根本就没有死呢，你只是跟我开了个玩笑，变回了七仙女呢。对不起，亲爱的宝贝。对不起，我最爱的人。身为家中独子，父母对我期望甚深。他们苦苦相劝。祖父病逝之前，仍记挂着我的婚事，我在病床前答应过他们，在 38 岁之前，一定圆了我的终身大事。

她离异两年，人很善良，容许我的空间里有你的存在。有一次她看到我手机屏幕上咱俩的合影，非但没有责怪竟然说太难得了，一个人对死去的女友都如此深情，恰恰说明了这个男人值得去爱。她还说一定要替你好好爱我。让我莫名感动。你会祝福我的，对吗？

今日的告别，权当一种仪式。因为我深知，此生虽不再入蜀地，你却已经在我的心里获得了永生。汶川，再见；九寨沟，再见；四川，再见！

最爱的你，再见了！

爱你的董 2017 年 8 月 10 日

⏰ 12:29 | ❤️ 193点赞 | 📝 508字 | 查看原文 →

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GitHubDaily @github_daily

挖掘开源的价值
坚持分享 GitHub 上高质量、有趣、实用的教程、AI工具、前沿 AI 技术
A list cool, interesting projects of GitHub.
公众号：GitHubDaily | 影响力: 77.87k万粉丝

💡 核心观点: 开源AI助手OpenHuman可本地加密存储数据并智能节省成本。

可信度: 10/10 – 2项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ✓ 可验证: OpenHuman 是一个开源的个人 AI Agent，可连接多种账号，快速建立用户认知 (可通过提供的 GitHub 链接（http://github.com/tinyhumansai/openhuman）查看项目代码、文档及功能描述，确认其开源属性和基本功能。)
• ◐ 部分可验证: OpenHuman 每 20 分钟从 Gmail、Notion、GitHub 等 118 个应用拉取数据，本地加密存储 (GitHub 项目可能描述数据拉取频率和加密逻辑，但“118 个应用”需实测或查阅完整支持列表验证；本地存储加密需技术文档或代码审计确认。)
• ◐ 部分可验证: 内置智能压缩技术降低 token 消耗最多 80%，节省成本并加快响应 (需通过项目文档或技术白皮书验证压缩算法，但“80%”效果需实际测试对比（如基准测试报告）才能完全确认。)

原文内容:

今天在 Trending 榜上看到 OpenHuman 这个开源的个人 AI Agent，挺有意思的。

开箱即用，可连接我们的账号，几分钟就能建立起对我们的完整认知，不需要像以前 OpenClaw 那样养小龙虾。

主要是它会自动每 20 分钟从连接的 Gmail、Notion、GitHub、Slack 等 118 个应用拉取我们数据，压缩成本地记忆树，并存在我们的本地机器上，数据全程本地加密存储。

GitHub：http://github.com/tinyhumansai/openhuman…

提供一个桌面小人形象，能语音对话、加入你的 Google Meet 会议，还能在你没打字的时候后台持续思考。

另外记忆系统兼容 Obsidian，生成的知识库可以直接用 Obsidian 打开编辑。

内置智能压缩技术，能把工具调用和抓取结果的 token 消耗降低最多 80%，省钱的同时响应也更快。

如果你想要一个真正懂你、了解你的私人 AI助手，可以看看，不过项目还在早期测试阶段。

⏰ 12:00 | ❤️ 56点赞 | 📝 243字 | 查看原文 →

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huangserva @servasyy_ai

古早程序员 | AI出海 | 自由职业
机车游侠&机速购&骑享租创始人
15年前 freelance 起步 → 连续创业者 → 亏过1个亿，逆风翻盘中
分享创业，AI，读书，生活，健身 | 影响力: 28.75k万粉丝

💡 核心观点: 诚信中转站因不掺水而利润微薄。

可信度: 10/10 – 2项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

• ◐ 部分可验证: 中转站存在充值归零、严重掺水、隐私泄漏三大黑幕 (可通过工具（如hovy.ai）或开源项目（api-relay-audit）部分验证模型性能和隐私问题，但“充值归零”需具体案例或用户投诉记录佐证，缺乏公开数据。)
• ✓ 可验证: DragonCode中转站公开缓存命中率（86-92%），且不掺水 (可通过其官网（dragoncode.codes）和第三方工具（hovy.ai）直接测试缓存命中率及模型真实性，数据公开透明。)
• ✓ 可验证: 低价中转站普遍存在掺水、跑路或盗刷行为 (属于行业现象概括，需大规模用户反馈或司法案例支撑，目前推文仅提供个人观点，无具体证据链。)

原文内容:

其实中转站不掺水，就很难赚到太多钱

@RealHanyaHu 曝光中转站三大黑幕：

充值归零 - 今天充的钱，明天账号被封就没了
严重掺水 - 性能从 83.82% 暴跌到 37%，你以为是 Claude，实际是低配模型
隐私泄漏 - 你的 prompt、代码、商业机密，可能正在被打包卖

一折价格背后：盗刷卡、换模型、卖数据

那么，如何识别中转站是否掺水？

三个实测方案：
1. http://hovy.ai - 在线监测，只需填入 API 和 Key
2. api-relay-audit - 开源项目，评测维度更多
3. Skill 自省检测 - 通过自省式分析检测真实性

中转站的安全性很重要，用专业工具验证。

我也慌了
因为我一直在用朋友的中转站 DragonCode。
立刻用 http://hovy.ai 测了一下：

100% 通过  判定见图

DragonCode 是泊舟和乌云做的，两个都是程序员，太实诚了（私下都偷偷和我说没赚到钱，否则就辞职全职干了）。

测完之后我去问泊舟，他说了一句话：

“我们应该是最不赚钱的中转站，因为一点都不掺水。”

聊下来三点：

Pro 账号 vs 免费账号
别人用免费账号（容易被封、不断切换），他们用 Pro（5小时20刀，贵但稳）

不掺水 = 不赚钱
低价中转站要么跑路，要么掺水。DragonCode 选择笨办法：真材实料

这个最厉害：公开缓存命中率
别的中转站基本都不敢做，他们做了！欢迎用 http://hovy.ai 测

坦白说，我不是那种随便推荐中转站的人。
市场很乱，但总有人选择笨办法。

DragonCode：可验证（自己测）、不掺水、不跑路。

真金不怕火炼，欢迎测试。https://dragoncode.codes/register?ref=RB3S9E4K…

公开透明的分组： Claude Max（2x 个人/2.8x 企业，缓存 86-89%）、Codex（0.5x/0.8x Pro，缓存 88.9-92%）

价格贵？我之前也踩过坑
掺水中转站：没上下文、缓存不中、突然不返回，浪费时间。

便宜但：没缓存、丢上下文、突然跑路
贵一点但稳：86-92% 缓存命中率、不掺水、长期可用

时间成本 > 金钱成本

售后客服 + 技术客服，退款直接退，不扯皮。 （对比：很多中转站跑路了，客服都找不到）

 提醒：即使真实，也别发敏感信息。

参考资料

@RealHanyaHu - 中转站三大黑幕与避坑指南
@Pluvio9yte - 识别中转站掺水的三种方案
http://hovy.ai - Claude 检测平台

CISPA 研究：Real Money, Fake Models: Deceptive Model Claims in Shadow APIs

⏰ 10:55 | ❤️ 104点赞 | 📝 587字 | 查看原文 →

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Yihui @yihui_indie

– AI Coding：https://happyaicoding.com
– AI Anime：https://mkanime.ai
– Bilibilier & Youtuber & Builder | 影响力: 52.06k万粉丝

💡 核心观点: 支付宝打通环节实现刷脸医保，便利民生但工程艰巨。

可信度: 4/10 – 1项需进一步确认；2项为观点陈述

事实核查:

• ◐ 部分可验证: 医院支持刷脸登录医保，不用带社保卡。 (可通过访问医院官网、拨打医院服务热线或实地验证是否支持刷脸登录医保功能，但需具体医院具体确认，不同医院可能存在差异。)
• ◦ 观点: 支付宝做了很多真正的民生工程，但在业务上是脏活累活。 (这是用户对支付宝业务的主观评价，无法通过客观事实直接验证。)
• ◦ 观点: 这些工程（指支付宝的民生工程）要打通各个环节，简直太难了。 (这是用户对支付宝业务难度的主观感受，无具体事实或数据支持，无法客观验证。)

原文内容:

许久没有来医院了，现在发现医院都支持刷脸登录医保了，不用带社保卡简直太方便了。

真的很佩服支付宝，做了很多真正的民生工程，但在业务上是脏活累活。这些工程要打通各个环节，简直太难了。

⏰ 11:03 | ❤️ 38点赞 | 📝 81字 | 查看原文 →

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