【AI 奏折】2026年05月26日

共收录 15 篇深度内容

📋 今日内容速览

快速浏览，点击感兴趣的推文查看详细分析

1. 宝玉: 垂直领域基于成熟Agent构建应用比开发底层更有价值。
2. iGeekbb: 网友偶遇逝去亲人现象引发共鸣与疑问。
3. priyank joshi: 昔日Twitter社交美好，如今X平台面目全非。
4. 泊舟: 根据需求选择最匹配的Agent框架。
5. 耳朵: 国产Qwen3.7-Max性能超越Claude等顶尖模型
6. GitHubDaily: AI学习路线图整合多领域资源，按职业目标规划学习路径。
7. dontbesilent: 评判工具应超越单一标准，体现思维深度。
8. 泊舟: AI工具将复杂代码库转化为可视化知识图谱，便于理解与查询。
9. 向阳乔木: 小小东在AI生图领域表现突出，近期开源优秀Chrome插件。
10. priyank joshi: 中国人游戏帮派文化体现权力崇拜和等级观念。
11. GitHubDaily: AI工具自动化生成电影解说视频，一键操作省时省力。
12. 歸藏(guizang.ai): 冒用他人内容应诚恳道歉，拒不认错不可取。
13. dontbesilent: 区分痛感陈述与问题陈述的本质差异。
14. 歸藏(guizang.ai): 转发他人内容需尊重原创，共赢思维助涨粉。
15. GitHubDaily: 开源工具PullMD可提取网页正文转Markdown，便于AI阅读和处理。

📖 详细内容

宝玉 @dotey

Prompt Engineer, dedicated to learning and disseminating knowledge about AI, software engineering, and engineering management. | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 垂直领域基于成熟Agent构建应用比开发底层更有价值。

可信度: 6/10 – 2项需进一步确认；3项为观点陈述

事实核查:

• ◦ 观点: Agent Harness 的价值不大，因为模型升级会导致工作失效 (这是主观判断，未提供具体案例或数据证明模型升级导致的工作失效程度)
• ◦ 观点: 基于成熟的 Agent Harness 做方案大有可为 (属于愿景性陈述，缺乏具体成功案例或数据支撑“大有可为”的结论)
• ◐ 部分可验证: MCP 仅解决连接问题，Skills 仅解决领域知识问题 (需查阅 MCP 和 Skills 的官方文档确认其功能范围，但“仅解决”的表述可能包含主观简化)

原文内容:

去做一个 Agent Harness 这种事情价值不大了，怎么做也做不过模型公司，模型一升级好多活都白干了。

但是基于成熟的 Agent Harness 去做方案，大有可为。

MCP 只是解决了连接的问题，Skills 只是解决了领域知识的问题。

垂直领域还有很多事需要解决：
- 为老的工作流针对 Agent 去重新设计 AI Native 的 Agent 工作流
- 在 Human In Loop 的部分，重新设计 UI、UX 交互
- 垂直领域的高质量数据整理
- 等等

这些事情是模型公司做不到的，也需要去共建的。

Agent 是未来的操作系统，几家模型公司提供模型和 Harness，其他人基于上面构建应用。

⏰ 23:14 | ❤️ 204点赞 | 📝 177字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

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: 网友偶遇逝去亲人现象引发共鸣与疑问。

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: 博主在公交车上碰见了她逝去的爷爷 (此声明基于个人主观体验，涉及超自然现象，无法通过客观证据或公开渠道验证真实性。)
• ◐ 部分可验证: 评论区很多网友也遇见过相似的情况 (可通过查看评论区用户留言验证是否存在类似经历，但无法验证这些经历的真实性或具体细节。)
• ✓ 可验证: 逝去的爷爷在公交车上和别人侃侃而谈 (涉及已故人物的行为描述，属于个人主观体验或幻觉，缺乏客观验证依据。)

原文内容:

好神奇，博主说她在公交车上碰见了她逝去的爷爷，看见他和别人侃侃而谈我没有上前搭话，只隔着几排座位偷偷看他，像一场短暂又无声的相逢。

看了一下评论区，发现很多网友也遇见过相似的情况，这是怎么回事。

⏰ 23:34 | ❤️ 29点赞 | 📝 88字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

priyank joshi @dingyi

promote your product ‣ [email protected]

‣ http://quaily.com/dingyi
‣ http://news.dex.group
‣ http://saaspick.dev
‣ http://topfeed.xyz | 影响力: 151.64k万粉丝

💡 核心观点: 昔日Twitter社交美好，如今X平台面目全非。

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: 以前的 Twitter 上可以认识很多有趣的人，用户会主动联系请吃饭喝咖啡 (该声明基于个人主观体验，无法通过公开数据或第三方验证其普遍性。)
• ✓ 可验证: 以前的 Twitter 可以约女生一起吃饭看电影甚至约炮 (涉及个人隐私行为和主观社交经历，无公开记录或统计支持，无法验证真实性或普遍性。)
• ◐ 部分可验证: 现在的 Twitter（X）和以前的 Twitter 完全不同 (平台功能、政策等变化可通过官方公告或历史记录部分验证，但“完全不同”是主观判断，需具体对比指标。)

原文内容:

以前的 Twitter 有多美好呢，可以在上面认识很多有趣的人，那时候我每去一个陌生城市，都有推友主动联系请吃饭喝咖啡。还可以约女生一起吃饭看电影，甚至还可以约炮。再看现在，都是什么几把玩意儿。

Twitter 是 Twitter，X 是 X，这世界再也没有 Twitter 了。

⏰ 22:54 | ❤️ 27点赞 | 📝 90字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

泊舟 @bozhou_ai

AI 程序员 & Vibe 编码者 | 构建 Agent 、系统提示与高效流程 | 热爱设计、编码，将想法转化为影响力|AI中转站创业中| 合作&咨询 +V:bozhou_ai | 影响力: 22.30k万粉丝

💡 核心观点: 根据需求选择最匹配的Agent框架。

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: LangChain教程最多，第一次写Agent能跑通，但调试困难，不适合认真做产品。 (LangChain的教程数量可通过搜索引擎或官方文档验证，但“调试困难”和“不适合认真做产品”属于个人体验和主观判断，需实测对比其他框架才能部分验证。)
• ◐ 部分可验证: LangGraph是目前处理多步接力循环逻辑最清晰的选择，且缺乏替代产品。 (LangGraph的功能描述（如循环逻辑支持）可通过官方文档验证，但“最清晰”和“缺乏替代产品”需横向对比其他框架（如AutoGen）才能部分验证，涉及主观判断。)
• ◐ 部分可验证: Claude SDK原生支持流式输出、提示词缓存、工具调用，开箱即用，开发效率最高。

原文内容:

现在 Agent 框架非常的多，我把几个主流的都用过了，说一下我的经验，可以让你在做技术选型时少走弯路。

 1. LangChain。教程最多，第一次写 Agent 跟着能跑通。但出了问题，报错指向的是它内部的某一层，不是你写的代码，调试很费劲。适合先跑通再说，不适合认真做产品。

2. LangGraph。我用它处理那种需要循环判断的逻辑，失败了重试，或者 A 搜完交给 B 整理，B整理完交给 C 发出去。这种多步接力的场景，LangGraph 是目前最清晰的选择，当然还有就是目前也没有合适的替代产品。

 3. Claude SDK。Anthropic 官方的，原生支持流式输出、提示词缓存、工具调用，这些在其他框架里要自己搭，这里开箱即用。没有多余封装，是我目前开发 Agent 最快的方式。

  4. Pydantic AI。FastAPI 背后那个团队做的，风格一脉相承，核心卖点就是简单。用 Pydantic约束 LLM 的输出，格式不对自动重试，不用自己写校验逻辑。

选框架是选和你要解决的问题最匹配的。

⏰ 21:44 | ❤️ 62点赞 | 📝 289字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

耳朵 @rookiericardor

倾听世界，萃取本质，分享洞见 | 软件工程师 | AI深度应用 | 深度思考 / AI / 人文 / 技术 | 影响力: 10.56k万粉丝

💡 核心观点: 国产Qwen3.7-Max性能超越Claude等顶尖模型

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: Qwen3.7-Max在Terminal-Bench排行榜反超Claude Opus 4.6 (需查看Terminal-Bench排行榜的公开数据以确认排名，但未提供具体排名链接或截图，且排行榜本身的权威性和测试标准需进一步核实。)
• ✓ 可验证: Qwen3.7-Max在奥数题和HMMT题目测试中准确率比Qwen3.6更高 (测试题目、具体得分和对比方法未公开，依赖推主个人主观体验，缺乏可重复的基准测试数据。)
• ◐ 部分可验证: Qwen3.6-Plus在OpenRouter上日调用量破纪录（1.4万亿Token） (需通过OpenRouter平台公开数据或官方声明验证调用量，但未提供具体时间点或数据来源链接。)

原文内容:

国产模型再次突破，比肩 Claude 4.6，Gemini 3.1 Pro 等顶尖模型。
 
刚测完 Qwen3.7-Max，说几点真实感受。
 
昨晚 API 上线第一时间就充了值，选了三个题目（见视频）来测试 Qwen3.7-Max 的前端能力、算力能力和 Agent 能力，确实可以叫做国产第一了。
 
之前用 DeepSeek-v4 Pro 和 Kimi 2.6 做测试的时候，一次执行的完成度均不如 Qwen3.7-Max，体感上大概是 Qwen3.7-Max > Kimi 2.6 > DeepSeek-v4 Pro，这次千问在 Terminal-Bench 排行榜也确实反超了Claude Opus 4.6，体感是一致的。
 
推理能力我是用奥数题和几道 HMMT 的题压了一下，准确率不是第一，但明显感觉比上个月测的 3.6 又高了一档。有个细节：遇到不会的题它会老实说自己不确定，而不是硬编一个看起来合理的错误答案——这点跟 Claude 很像。
 
还有一点，现在 Qwen 的迭代速度也太猛了，在推上虽然声量没有 Kimi 和 DeepSeek 大，但是 Qwen 在 3 月发 3.5，4 月发 3.6，5 月直接上 3.7，已经变成月更节奏了，而且每次迭代都有不小进步，现在已经是名副其实的第一梯队。
 
在海外 OpenRouter 上 Qwen3.6-Plus 的调用量刚破了平台纪录，日调用 1.4 万亿 Token，开发者们是在拿真金白银在投票。
 
千问这一代明显是往 Agent 方向走的，极限压测下长程任务能跑 35 小时不崩，跨 Agent 框架兼容性也比上一代好很多。
 
具体测试视频见 

⏰ 18:51 | ❤️ 55点赞 | 📝 358字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

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: AI学习路线图整合多领域资源，按职业目标规划学习路径。

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: ai-learning-roadmaps项目整理了从入门到进阶的AI学习资源，覆盖机器学习、深度学习、大语言模型等主流方向 (可通过提供的GitHub链接（http://github.com/bishwaghimire/ai-learning-roadmaps）直接查看项目内容，确认资源分类和覆盖方向。)
• ◐ 部分可验证: 项目按职业目标（如AI工程师、数据科学家）给出了不同的学习顺序建议 (GitHub仓库中可能包含职业路径建议，但需实际浏览文档结构或说明文件以确认具体分类是否与推文描述一致。)
• ◦ 观点: 该资源合集适合准备入坑AI但不知如何规划学习路径的人 (这是主观推荐，无法直接验证其适用性，需依赖用户自身需求或他人评价判断。)

原文内容:

想系统学习 AI，网上资源太多太杂，课程、书籍、论文散落各处，不知道从哪开始、按什么顺序学，容易迷失方向。

最近看到 ai-learning-roadmaps 这个项目，把从入门到进阶的 AI 学习资源整理成一套完整的路线图。

覆盖了机器学习、深度学习、大语言模型、计算机视觉、自然语言处理等主流方向。

每个方向都有独立的学习路径，可以按顺序学也可以按需跳着看。

GitHub：http://github.com/bishwaghimire/ai-learning-roadmaps…

项目按职业目标给出了不同的学习顺序建议，比如想做 AI 工程师、数据科学家、还是搞研究，各有一条推荐路线。

如果你正准备入坑 AI 但不知道怎么规划学习路径，这份资源合集值得收藏慢慢啃。

⏰ 18:00 | ❤️ 39点赞 | 📝 209字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

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: 评判工具应超越单一标准，体现思维深度。

可信度: 4/10 – 1项需进一步确认；3项为观点陈述

事实核查:

• ◦ 观点: 语言洁癖其实是思维洁癖 (该声明属于主观观点，讨论的是语言习惯与思维模式的关系，无客观事实依据，无法通过公开渠道验证。)
• ◦ 观点: claude code 和 codex 哪个「好用」不是一个措辞问题，是思维问题 (该声明提出评判工具的标准是思维问题而非措辞问题，属于主观观点，无法通过客观事实验证。)
• ◦ 观点: 不要用「好」这样的单一维度标准来评判复杂的工具 (该声明主张避免单一维度评价工具，属于建议或观点，无具体事实依据，无法直接验证。)

原文内容:

语言洁癖其实是思维洁癖

claude code 和 codex 哪个 「好用」，这不是一个措辞问题，是思维问题

说的是我们不要用「好」这样的单一维度标准来评判复杂的工具

PS：这条内容的第二段用到了「不是 X 而是 Y」句式，不代表这就是 AI 写的，这只是在合理的场景合理地使用不同的句式而已

⏰ 17:59 | ❤️ 39点赞 | 📝 102字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

泊舟 @bozhou_ai

AI 程序员 & Vibe 编码者 | 构建 Agent 、系统提示与高效流程 | 热爱设计、编码，将想法转化为影响力|AI中转站创业中| 合作&咨询 +V:bozhou_ai | 影响力: 22.30k万粉丝

💡 核心观点: AI工具将复杂代码库转化为可视化知识图谱，便于理解与查询。

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: Understand Anything 能将代码库变成可点击的知识图，提供文件、函数、类的解释和依赖关系 (需实测工具是否支持生成知识图及展示依赖关系，但功能描述具体，可通过官方文档或试用验证部分功能（如节点交互）。)
• ◐ 部分可验证: Understand Anything 支持自然语言搜索（如”哪些地方在处理 auth”） (自然语言搜索功能需实测确认，但类似功能（如GitHub Copilot）已存在，技术上可行，需验证具体实现效果。)
• ✓ 可验证: 工具支持中文输出，安装后通过 /understand 命令运行 (可通过官方文档或实际安装直接验证命令支持和语言选项。)

原文内容:

刚加入新团队，面对 20 万行祖传代码不知道从哪儿读起？

Understand Anything 能把整个代码库变成一张可点击的知识图。每个文件、函数、类都是节点，点开有大白话解释和依赖关系，还能搜"哪些地方在处理 auth"这种自然语言问题。

适合用 Claude Code、Cursor、Copilot 这类 AI 编程工具的人。装完跑一句 /understand 就行，支持中文输出。

作者那句口号挺戳人：能教会你的图，比让你惊叹的图更值钱。

⏰ 17:57 | ❤️ 35点赞 | 📝 131字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

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: 小小东在AI生图领域表现突出，近期开源优秀Chrome插件。

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:

• ◐ 部分可验证: 推荐关注 @xiaoxiaodong01，AI生图方面做了很多探索 (可通过查看@xiaoxiaodong01的社交媒体账号或公开内容验证其AI生图探索，但“很多探索”是主观描述，无法量化。)
• ✓ 可验证: 最近开源的X文章发布Chrome插件也相当优秀 (可通过提供的GitHub开源地址（https://github.com/nevertoday/xposter）和Chrome插件安装链接验证插件的存在及功能。)
• ◦ 观点: 小小东后来居上（相比zho和神佬） (这是主观比较，缺乏客观标准或数据支持，无法验证谁更优秀或进步更快。)

原文内容:

推荐关注@xiaoxiaodong01，他在AI图像生成领域进行了大量探索。

近期尤为活跃，发布了众多极具美感的AI绘图提示词。

过去最热衷于研究AI绘图的当属zho和神佬，如今小小东已后来居上。

其最新开源的X文章发布Chrome插件同样表现优异。

我已将其Fork并改造成更符合个人使用习惯的插件，现可实现博客内容一键同步。

原版Chrome插件开源地址：
https://github.com/nevertoday/xposter…

Chrome插件安装链接：
https://chromewebstore.google.com/detail/xposter/iimkimodgdjnnmdopeolboakhjmhfbbj?authuser=0&hl=zh-CN…

⏰ 15:59 | ❤️ 128点赞 | 📝 115字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

priyank joshi @dingyi

promote your product ‣ [email protected]

‣ http://quaily.com/dingyi
‣ http://news.dex.group
‣ http://saaspick.dev
‣ http://topfeed.xyz | 影响力: 151.64k万粉丝

💡 核心观点: 中国人游戏帮派文化体现权力崇拜和等级观念。

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: 中国人小时候玩游戏经常看到各种游戏帮派，名字多类似”君临天下””弑神战域”等。 (可通过统计主流中文网游的帮派命名风格进行部分验证，但需具体数据支持命名偏好，且”经常看到”具有主观性。)
• ◐ 部分可验证: 中国游戏帮派等级森严、规矩非常多。 (部分游戏（如MMORPG）的帮派规则可通过游戏内机制或玩家社区规则验证，但”非常多”为模糊表述，缺乏量化标准。)
• ◦ 观点: 中国人骨子里有想当皇上的基因。 (属于文化心理的抽象概括，无客观衡量标准，且”基因”为隐喻式表达，属主观论断。)

原文内容:

中国人是很喜欢拉帮结派的，小时候玩游戏就经常看到各种游戏帮派，你玩得好还会有很多人主动拉你，名字也大都是君临天下、弑神战域、乱世王朝、紫禁之巅这种，而且等级森严规矩非常多。

说白了中国人骨子里就有一种想当皇上的基因，很多帮派的管理者当久了，真当自己是权力至高无上的人上人了。

⏰ 14:52 | ❤️ 98点赞 | 📝 125字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

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: AI工具自动化生成电影解说视频，一键操作省时省力。

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: narrator-ai-cli-skill 项目可全程自动化生成电影解说视频，包括搜索影片、选模板、配音乐、生成脚本、合成视频 (需通过实际运行 GitHub 项目代码测试功能完整性，但自动化流程描述可通过项目文档或演示视频部分验证。)
• ◐ 部分可验证: 项目内置约 100 部电影资源、146 首背景音乐、63 种配音声线和 90 多套解说模板 (需检查项目代码或资源库文件确认具体数量，但公开的 GitHub 仓库可能列出部分资源目录（如存在版权问题可能隐藏）。)
• ✓ 可验证: 支持改编解说和原创解说两种创作路径，以及声音克隆和文字转语音功能 (项目 README 或文档中通常会明确标注功能模块，技术实现可通过代码结构验证（如调用 TTS API 或克隆模型）。)

原文内容:

平时刷抖音看到一些电影解说视频，自己想做得找素材、写脚本、配音再剪辑，实在耗时耗力直接被劝退。

偶然看到 narrator-ai-cli-skill 这个项目，让 AI Agent 学会做电影解说视频，全程自动化。

只需对着 AI 说一句「帮我做一个电影解说」，就会自动搜索影片、选模板、配音乐、生成脚本、合成视频。

GitHub：http://github.com/NarratorAI-Studio/narrator-ai-cli-skill…

内置了约 100 部电影资源、146 首背景音乐、63 种配音声线和 90 多套解说模板。

支持改编解说和原创解说两种创作路径，还能单独做声音克隆和文字转语音。

兼容 Claude Code、Cursor、Windsurf 等主流 AI 编程工具。

一行命令即可安装完成，想做电影解说号的朋友可以试试。

⏰ 15:30 | ❤️ 42点赞 | 📝 194字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

歸藏(guizang.ai) @op7418

关注人工智能、LLM 、 AI 图像视频和设计（Interested in AI, LLM, Stable Diffusion, and design）

歸藏的 AIGC 周刊｜公众号：歸藏的AI工具箱 | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 冒用他人内容应诚恳道歉，拒不认错不可取。

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

事实核查:

• ◦ 观点: 冒用截图是不对的，无论截图来源。 (这是作者的主观道德判断，没有客观标准可以验证对错，属于个人观点。)
• ◐ 部分可验证: 如果正主找上门来，应该道歉并删除原内容，发澄清帖子。 (部分可验证，因为某些平台（如微博、Twitter）有公开的投诉和删除机制，但具体是否“大部分能接过去”无法全面统计，涉及个案差异。)
• ◦ 观点: 为了流量不道歉、态度不诚恳是不应该的。 (这是作者对行为规范的主观评价，无法用客观事实验证“应该”或“不应该”。)

原文内容:

我看这事发酵的挺大，我说一下。就是冒用截图就是不对的，无论你是从哪拿到的截图，对吧？

然后正主找上门来了，说你冒用，或者人家不喜欢。首先做的什么事呢？道歉。然后呢，把原内容删掉，在自己的内容上发一个澄清的帖子。

这个事大部分都能接过去，没有什么问题。

但是呢你不能说为了这点流量舍不得说道歉，然后装作自己不清楚，态度也不诚恳。然后还搞些有的没的。

没什么好洗的，我也没什么过分的要求。而且拉黑这个事呢，对吧？就是各自的选择。

我可以拉黑你，你也可以拉黑我。就如果大家觉得这事做的对，你就可以关注他。如果你觉得这事做的不对，你不喜欢，你完全可以拉黑他。

如果你不喜欢我，或者不喜欢我的内容，我也欢迎你拉黑我。

⏰ 11:47 | ❤️ 222点赞 | 📝 263字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

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: 区分痛感陈述与问题陈述的本质差异。

可信度: 5/10 – 2项需进一步确认；2项为观点陈述

事实核查:

• ◦ 观点: “我学了很多东西，还是觉得自己不行”是痛感陈述，而非问题（question/problem） (该声明是对用户表述的分类和定性，属于作者的主观判断，缺乏客观标准或公开依据验证其分类是否正确。)
• ◐ 部分可验证: 痛感陈述是“对负面体验的主观报告”，问题陈述是“对受阻事态的客观界定” (该声明涉及术语定义，可通过心理学或语言学领域的权威资料部分验证其合理性，但“痛感”与“问题”的区分标准可能因学术观点或语境差异而不同，需进一步考证。)
• ◦ 观点: 类似“我很焦虑，感觉现在做的东西没未来”的表述属于痛感，而非问题 (该声明同样是作者对表述类型的主观分类，未提供客观划分依据，无法直接验证其准确性。)

原文内容:

我发现很多人分不清什么是问题，什么是痛感

类似：“我学了很多东西，还是觉得自己不行”、“我很焦虑，感觉现在做的东西没未来”

这样的表述，不是问题（question）
甚至可能连问题（problem）都不是

单纯就是痛感，难受

痛感陈述是：对负面体验的主观报告
问题陈述是：对受阻事态的客观界定

⏰ 13:46 | ❤️ 41点赞 | 📝 108字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

歸藏(guizang.ai) @op7418

关注人工智能、LLM 、 AI 图像视频和设计（Interested in AI, LLM, Stable Diffusion, and design）

歸藏的 AIGC 周刊｜公众号：歸藏的AI工具箱 | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 转发他人内容需尊重原创，共赢思维助涨粉。

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:

• ◐ 部分可验证: 转发推文时附带原文截图一般不会被指责 (可通过观察推特社区常见实践或平台规则部分验证，但“一般不会”属于概率性描述，需统计或官方明确规则支持才能完全验证。)
• ◐ 部分可验证: 引用视频时通过长按操作并在第二条推串中标注原推文，可避免争议 (推特确实支持视频引用功能，但“避免争议”的实际效果取决于用户主观反应，需实测或案例验证。)
• ◦ 观点: 转发时标注原文或沟通删除争议内容能帮助涨粉和扩大社交圈 (属于策略性建议，效果因人而异，无公开数据或统一标准证明其必然性。)

原文内容:

刚好说起这事来了，顺便说一下推特上应该怎么转发别人的内容。

如果你想做大，想做国际化的话，可以看看。毕竟海外的一些人，他不惯着你。

如果说有原文，你最好是转发。然后呢你可以截他的原文在你的转发的推文上，这个一般大家是不会说你的。

然后如果是视频，你可以长按去引用视频，然后在第二条推串去引用他的原推文，这样是相当于通知他，那么他如果觉得这样不好，他会来找你，那么你删掉就可以。

然后你如果艾特了别人，然后直接截图的话，也可以在推串的第二条贴上它的原文。

这个其实不影响你的阅读量，也分不了你多少流量。就是要有共赢思维，不要想着说把任何事情任何流量要吃干抹净。

如果说你转发了他的内容，然后他不喜欢，他觉得你转发的方式不恰当的话，你也可以跟他沟通，然后首先删掉，要不就是在推串上来一个解释和声明。

这些操作其实可以让你的涨粉越来越快，让你的朋友越来越多。当然，如果你的目的不是想做公域流量，那另说。

⏰ 12:36 | ❤️ 157点赞 | 📝 355字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

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: 开源工具PullMD可提取网页正文转Markdown，便于AI阅读和处理。

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:

• ✓ 可验证: PullMD 是一个开源项目，可以将任意网页内容提取并转换成干净的 Markdown 文件 (可通过提供的 GitHub 链接（http://github.com/AeternaLabsHQ/pullmd）直接查看项目代码、文档及功能描述，确认其开源性和核心功能。)
• ◐ 部分可验证: PullMD 能自动识别页面类型，提取正文内容，并对 JavaScript 渲染的页面启用无头浏览器 (需通过实际测试或查看项目文档中的技术实现细节（如无头浏览器的调用逻辑）来验证，但部分功能（如自动识别页面类型）可能依赖算法效果，需实测确认准确性。)
• ◐ 部分可验证: PullMD 提供网页界面、REST 接口和 MCP 服务三种使用方式，支持 Claude Code、Codex 等工具接入

原文内容:

想把网页内容喂给 AI，结果抓回来一堆导航栏、广告和乱码，上下文窗口浪费大半，AI 还读不明白。

于是找到 PullMD 这个开源项目，可以把任意网页内容提取转成干净的 Markdown 文件。

只需提供网页链接，自动识别页面类型，层层提取正文内容，遇到 JavaScript 渲染的页面还会自动启用无头浏览器，输出干净整洁。

GitHub：http://github.com/AeternaLabsHQ/pullmd…

提供网页界面、REST 接口和 MCP 服务三种使用方式，Claude Code、Codex 这些工具可以直接接入。

如果你经常需要让 AI 读网页内容，或者想给自己搭一个干净的稍后阅读服务，值得试试。

⏰ 12:00 | ❤️ 76点赞 | 📝 175字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部