【AI 奏折】2026年05月27日
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- 鱼总聊AI: AI博主5万粉抽奖，双奖池福利回馈粉丝。
- huangserva: TopviewAI通过分镜规划优化AI视频创作流程，告别随机抽卡。
- iGeekbb: 幸福源于自身能力，婚姻非救赎，赚钱需长远规划。
- 向阳乔木: 实用工具和资源类内容在Twitter上传播效果最佳。
- 赵纯想: 愿景会在实践中不断演变，过早透露可能适得其反。
- Orange AI: 极小概率的致命风险应彻底规避。
- priyank joshi: Qwen3.7-Max性价比高，代码能力强，全球排名第二。
- Robinson · 鲁棒逊: 人生需要冗余，避免被迫选择陷入恶性循环。
- Robinson · 鲁棒逊: 人生需留冗余以保选择自由。
- 向阳乔木: AI创业迭代快，模型进步吞噬慢公司。
- Justin: 日本既想靠旅游赚钱又抱怨游客扰民，政策矛盾需明确态度。
- Frank Wang 玉伯: 硅谷创业重关系，中美ToB市场差异大，AI赛道认知需辩证。
- 耳朵: DeepSeek官方平台因硬盘缓存成本远低于云平台。
- iGeekbb: 阶层跨越需彻底蜕变、借势抱团、抓住大势机会。
- 泊舟: 开源AI编程工作台ECC整合多工具提升开发效率。
- GitHubDaily: 开源AI浏览器助手可自然语言操控网页，智能执行任务。
- iGeekbb: 人生先苦修积累资本，后打造自动赚钱系统。
- Vaayne: LLM工程从提示优化转向上下文动态管理演进
- 宝玉: Agent应用自主执行任务，传统App+AI需人工操作。
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鱼总聊AI @ai_jasonyu
鱼总聊AI AI & 出海& Saas & APP & 海外手机卡eSIM实操干货分享 8年产品经验 | 单款产品营收 $200k+ （全自然流量 ） 代表作：@PaywallPro1 付费墙Agent：http://paywallpro.app 2胎爸爸 | 私信聊合作/咨询：jasonyu110 | 影响力: 47.67k万粉丝
💡 核心观点: AI博主5万粉抽奖，双奖池福利回馈粉丝。
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: 抽奖活动提供X Premium 6个月会员（价值330元）作为一等奖 (X Premium会员的市场价格可通过X（原Twitter）官网查询，但奖品真实性需依赖活动发起者兑现承诺，无法直接验证是否实际发放。)
- ✓ 可验证: 开奖时间为2026年5月29日晚8点30分 (开奖时间属于明确的时间声明，到期可通过推文或公众号查看是否如期执行，但需未来验证。)
- ✓ 可验证: 中奖后私信领奖，绝不跳票 (承诺依赖活动发起者的信用，无公开机制或第三方保障，无法提前验证其真实性。)
原文内容:
兄弟们@AI_Jasonyu 5万粉丝感恩回馈抽奖 正式开启！ 感谢一路陪伴走到5万的每一位家人 本次活动分成 X主奖池 + 公众号专属奖池，两边都能参与，机会翻倍！ X主奖池（简单参与）： 一等奖：X Premium 6个月会员（价值330元） 二等奖：Giffgaff海外手机卡 ×3（单价69元） 三等奖：18.8元红包 ×5 X参与方式（3步）： 1、点赞 + 转发本条推文 2、评论“求中奖” 3、必须是已关注的粉丝--关注了可跳过 公众号专属奖池（额外福利）： 一等奖：200元京东E卡 二等奖：ChatGPT Plus 月会员，价值150 三等奖：拼手气红包（总池150元） 微信参与方式： 扫描评论区的抽奖码即可 或者关注公众号【鱼总聊AI】 回复暗号：关注鱼总啦 （微信参与可获得专属奖池资格） 开奖时间：2026年5月29日晚8点30分 中奖后私信领奖，绝不跳票！
⏰ 19:53 | ❤️ 303点赞 | 📝 231字 | 查看原文 →
huangserva @servasyy_ai
huangserva 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: TopviewAI通过分镜规划优化AI视频创作流程，告别随机抽卡。
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: Topview Canvas 从 storyboard 开始，用 GPT-image-2 出分镜，在 Figma 排版改稿，再用 Seedance 2.0 一键变视频 (需实测或查看官方文档确认 GPT-image-2、Seedance 2.0 是否真实存在并支持所述功能，以及 Figma 集成流程是否可行。)
- ◦ 观点: Topview Canvas 的流程可避免盲写 prompt 和靠运气抽卡 (这是对传统 AI 视频工具缺点的主观评价，无法直接验证其改进效果，需依赖用户对比体验。)
- ◐ 部分可验证: Topview Canvas 提供视觉化规划，通过掌控故事生成更优质视频 (需实测工具是否支持可视化故事板功能，且“更优质视频”需主观评判，无客观标准。)
原文内容:
大多数AI视频工具，都从一句提示词开始。 Topview Canvas @TopviewAI，从分镜脚本开始。 用GPT-image-2生成分镜，在Figma的无限画布上排版、修改，与AI智能体协同打磨，再通过Seedance 2.0一键生成视频。 无需再盲目编写提示词、凭运气抽卡。 先构思故事，再生成画面。通过可视化规划掌控叙事，才能创作出更优质的视频。 AI视频制作，终于拥有了真正的创作流程。 #TopviewAI #AI视频 #AIGC #分镜脚本
⏰ 21:28 | ❤️ 31点赞 | 📝 99字 | 查看原文 →
iGeekbb @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: 幸福源于自身能力，婚姻非救赎，赚钱需长远规划。
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: 自己没本事，和谁结婚都一样的。 (这是主观观点，缺乏客观标准定义“没本事”或“结婚效果”，无法通过事实或数据验证。)
- ◦ 观点: 这个世界上没有人爱你，是没人，即使有那么几个人，他们爱你也只是爱你取得的结果。 (属于对人性与情感的普遍化断言，无具体数据或可观测证据支持，属于主观判断。)
- ◐ 部分可验证: 一个男人生存很简单，一定要想办法赚到一辈子的钱，而不是一辈子都在赚钱。 (部分可验证（如通过财务规划案例或经济研究分析“赚一辈子钱”的可行性），但“生存很简单”是主观表述，且具体方法因人而异。)
原文内容:
视频中的男子过得真幸福～ 自己没本事，和谁结婚都一样的。 不要妄想一个跟你没有任何血缘关系的人能带给你幸福。 这个世界上没有人爱你，是没人，即使有那么几个人，他们爱你也只是爱你取得的结果。 其实一个男人生存很简单，一定要想办法赚到一辈子的钱，而不是一辈子都在赚钱。
⏰ 21:57 | ❤️ 24点赞 | 📝 117字 | 查看原文 →
向阳乔木 @vista8
向阳乔木 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: 实用工具和资源类内容在Twitter上传播效果最佳。
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: 工具发现、产品拆解、开发者资源最能带来转发。 (需通过Twitter（X）的公开API或第三方数据分析工具（如SocialBakers、Sprout Social）统计特定标签或关键词的转发量，但数据覆盖范围和采集方法可能影响结论的普适性。)
- ✓ 可验证: 资源入口型贴文爆款率51%，工具教程类爆款率39%，观点类爆款率9%。 (未提供具体数据来源、统计时间范围或“爆款”定义标准，且涉及未公开的算法或内部数据，普通用户无法独立验证。)
- ◐ 部分可验证: 涨粉最快的时段是临近年底，可能与集中发布新AI模型有关。 (可通过对比Twitter（X）官方年度报告或第三方平台（如SimilarWeb）的时段性用户增长数据验证趋势，但“与AI模型发布相关”属于推测性关联，需进一步因果分析。)
原文内容:
分析 Twitter（X）最近 3年 的帖子数据，有些有趣的发现。 1. 工具发现、产品拆解、开发者资源最能带来转发。 2. 书单、工具清单、下载入口天然适合收藏传播。 3. Prompt、英语学习、知识管理类内容长期有效。 4. 资源入口型贴，爆款率 51%，互动也最好。工具教程类爆款率 39%，观点类爆款率 9%（发的少，暴论也少，哈哈） 涨粉最快的时段，都是临近年底。 想了想，好像是集中发布新AI模型的时候。
⏰ 21:09 | ❤️ 30点赞 | 📝 135字 | 查看原文 →
赵纯想 @chunxiangai
赵纯想 http://laper.ai – AI剧作 http://bellybook.cn – 胃之书 http://love.chunxiang.space – 入门课程 http://chunxiang.ai – 顾问服务 http://motherbase.app – 出海神器 | 影响力: 38.16k万粉丝
💡 核心观点: 愿景会在实践中不断演变，过早透露可能适得其反。
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: 永远不要向别人透露你的愿景，这根本无关于保密、事以密成之类的谎话。 (这是一个主观观点，主张不分享个人愿景，但缺乏客观事实或数据支持其有效性或普遍性。)
- ◦ 观点: 时间会让所有的想法朽烂，显得愚不可及。 (这是对时间与想法关系的抽象表述，属于哲学或主观判断，无法通过客观事实验证。)
- ◐ 部分可验证: 你会因为A而上路，但最终把事情做成了B，直到改造为C……最后在D上成功，D发展为E的时候，E让你人尽皆知。 (部分可验证，因为某些成功案例（如企业或个人的发展路径）可能符合这一描述，但需具体案例佐证，且无法普遍适用所有先驱者。)
原文内容:
永远不要向别人透露你的愿景，这根本无关于保密、事以密成之类的谎话。 因为时间会让所有的想法朽烂，显得愚不可及。你会因为A而上路，但最终把事情做成了B，直到改造为C，C让你活下来，最后在D上成功，D发展为E的时候，E让你人尽皆知，E里面的F、G、H可能让你身败名裂，但F、G交织出来的J让你伟大！ 自己想想，有哪个先驱不是这个剧情？
⏰ 20:53 | ❤️ 69点赞 | 📝 129字 | 查看原文 →
Orange AI @oran_ge
Orange AI CEO of MarsWave @ColaOSOfficial | 影响力: 170k万粉丝
💡 核心观点: 极小概率的致命风险应彻底规避。
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:
- ✓ 可验证: 塔勒布认为有些事情虽然概率极低，但其后果严重不可逆，那就不要做 (塔勒布在《黑天鹅》《反脆弱》等著作中明确阐述过类似观点（如“脆弱性”理论），可通过书籍或公开访谈直接验证。)
- ◐ 部分可验证: 概率极低x不断重试=必然发生 (数学上符合“大数定律”原理（长期重复低概率事件趋向必然），但具体应用需依赖上下文（如“期权交易”或“人生决策”的量化定义）。)
- ◦ 观点: 塔勒布的观点可推广至人生决策（工作、婚姻、健康等） (推文作者将塔勒布的金融理论引申至生活领域，属于主观解读，无客观证据表明塔勒布本人支持此类泛化结论。)
原文内容:
最近越来越理解塔勒布了，他说有些事情虽然概率极低，但其后果严重不可逆，那就不要做 因为： 概率极低x不断重试=必然发生 虽然他说的是期权交易的事情 但用来衡量人生的每一件事都是成立的 工作，婚姻，特别是健康的决策 勿以概率小而为之
⏰ 19:59 | ❤️ 95点赞 | 📝 101字 | 查看原文 →
priyank joshi @dingyi
priyank joshi 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: Qwen3.7-Max性价比高，代码能力强，全球排名第二。
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:
- ◐ 部分可验证: Qwen3.7-Max 在 Code Arena 榜单中得分 1541，全球第二，仅次于 Claude，高于 GPT-5.5、Gemini-3.5-Flash、GLM-5.1 (需核实 Code Arena 榜单的公开性和数据来源，若榜单为第三方非公开评测则难以验证；若为公开榜单（如链接或官方数据）可部分验证排名，但模型性能对比需实测确认。)
- ✓ 可验证: Qwen3.7-Max 的推理能力体感与 Opus 4.7 相近，但成本更低 (“体感”为个人主观体验，缺乏客观基准测试数据；成本对比需依赖具体 API 定价和用量，但未提供详细计算依据。)
- ◐ 部分可验证: 通过阿里云百炼的 Token Plan（25000 Credits/月）显著降低了使用 Qwen3.7-Max 的成本 (阿里云百炼的 Token Plan 定价和 Credits 规则可通过官网（附链接）验证，但”成本打下来”的结论需结合用户实际使用量计算，未提供完整账单对比数据。)
原文内容:
用Qwen3.7-Max复刻了一个Poolsuite FM播放器。一句指令，十分钟，花费20美元，效果直接上图你们感受下。 实际体验中推理能力与Opus 4.7相当，但价格实惠得多。最初通过OpenRouter的API调用，几天后账单看着肉疼，后来切换到阿里云百炼的Token Plan套餐——每月25000积分，相同任务成本直线下降。 查了下Code Arena发布的排行榜，Qwen3.7-Max以1541分位列全球第二，仅次Claude，GPT-5.5、Gemini-3.5-Flash和GLM-5.1都排在后面。榜单排名与实际体验吻合，这模型的代码能力确实能打！ https://aliyun.com/benefit/scene/tokenplan…
⏰ 19:58 | ❤️ 32点赞 | 📝 129字 | 查看原文 →
Robinson · 鲁棒逊 @python_xxt
Robinson · 鲁棒逊 Insight |
碳基信息漏斗丨
Believable. Reliable. | 影响力: 28.16k万粉丝
💡 核心观点: 人生需要冗余，避免被迫选择陷入恶性循环。
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: 《贫穷的本质》一书的核心观点是“人生的冗余”对避免恶性循环的重要性。 (可通过查阅《贫穷的本质》（作者：阿比吉特·班纳吉、埃斯特·迪弗洛）原书或权威书评验证其核心论点是否包含“冗余”与贫困陷阱的关系。)
- ◦ 观点: 投资领域的“能力圈”概念本质上是金钱、心态的冗余。 (将“能力圈”（巴菲特、李录提出的概念）类比为“冗余”属于主观解读，原概念更强调认知边界而非冗余，需依赖个人理解。)
- ◐ 部分可验证: 李录反复强调上杠杆会破坏能力圈，削减冗余，导致风险。 (李录公开演讲或著作中确有提及杠杆与能力圈的风险（如《文明、现代化、价值投资与中国》），但“冗余”这一具体表述需进一步查证。)
原文内容:
有一本书叫《贫穷的本质》，其实就是讲人生的冗余，如果没有冗余，所有的选择，都是当下不得不做的决定，没有长期的效益，进而陷入恶性循环。 延伸出来看，在投资领域，有个概念叫 能力圈，这个也是冗余，金钱的冗余，心态的冗余。 李录反复提醒，能力圈很重要，一定要知道自己的能力圈边界在哪里。 反复强调，如果上杠杆，就是在破坏自己的能力圈，削减自己的冗余，会把自己推向深渊。
⏰ 19:37 | ❤️ 193点赞 | 📝 154字 | 查看原文 →
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: 人生需留冗余以保选择自由。
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: 一个人如果没有冗余（如能力、关系、金钱等），面对生活中的变故时，就很难真正做选择。 (该声明部分可验证，心理学或经济学研究可能支持“资源冗余增加抗风险能力”的观点（如应急储蓄研究），但“很难真正做选择”涉及主观判断，缺乏统一量化标准。)
- ✓ 可验证: 超额消费或现金流紧绷会锁死个人选择，限制尝试新可能的机会。 (可通过个人财务研究验证，如美联储等机构报告显示高负债率与低储蓄率会降低经济灵活性，但具体“锁死选择”的程度因个体差异而不同。)
- ◦ 观点: 人生的变化依赖不同阶段的尝试，而尝试需要空间（如无沉重负担）。 (属于主观观点，虽符合常见成功学逻辑，但“空间”定义模糊，无法通过客观数据验证其普适性。)
原文内容:
人生，有一个很重要的概念，叫冗余。 能力的冗余、关系的冗余、金钱的冗余、时间的冗余、认知资源的冗余。 一个人如果没有冗余，面对生活中的变故时，就很难真正做选择。 因为没有冗余，就只能把当下最容易变现的东西拿出来：时间、体力、注意力、信用，甚至健康。 短期看，这是为了维持生计。 长期看，却会让人生的选择进一步变窄。 越没有余地，越只能解决眼前的问题； 越只能解决眼前的问题，越难重新获得余地。 所以对个体来说，最大的启示其实很简单： 不要超额消费，要保留足够的储蓄。 不要背负过高的债务，不要让自己的现金流长期处在紧绷状态。 一旦现金流被刚性支出锁死，人就会逐渐失去选择，也失去尝试的可能。 很多时候，人生的变化，来自不同阶段的一次次尝试。但尝试需要空间。 一个人不能背着太重的负担，去追赶新的可能。 当现实的引力太过沉重，梦想还没起飞，就已经怦然坠地。
⏰ 19:33 | ❤️ 52点赞 | 📝 319字 | 查看原文 →
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: AI创业迭代快，模型进步吞噬慢公司。
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: 短短两年，身边做AI工具创业的朋友，现在的产品形态已经跟之前的几乎完全不同了。 (该声明基于个人观察和社交圈案例，缺乏公开数据或具体产品对比，无法独立验证。)
- ✓ 可验证: AI创业者是在压路机前捡钢镚（引自42章经播客）。 (可通过查询42章经播客的公开内容（如文字实录或音频）确认该引述是否存在及上下文。)
- ◦ 观点: 模型进步速度会吃掉很多创业公司，达不到逃逸速度就是死。 (这是对行业竞争态势的主观比喻（如“逃逸速度”），无具体数据或案例支撑，属于观点性陈述。)
原文内容:
短短两年，身边做AI工具创业的朋友，现在的产品形态已经跟之前的几乎完全不同了。 一些底层能力可以用得上，但几乎是一个新产品了，不过好消息是还活着。 想起曲凯最近的42章经播客访谈嘉宾提到：AI创业者是在压路机前捡钢镚。 模型进步速度会吃掉很多创业公司。 达不到逃逸速度就是死，太凶险了。
⏰ 19:07 | ❤️ 21点赞 | 📝 122字 | 查看原文 →
Justin @interjc
Justin ENTJ-A｜程序员｜大阪在住 | 影响力: 30k万粉丝
💡 核心观点: 日本既想靠旅游赚钱又抱怨游客扰民，政策矛盾需明确态度。
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:
- ✓ 可验证: 日本提出了“观光立国”政策 (日本政府确实在2007年提出“观光立国”政策，并多次修订《观光立国推进基本计划》，相关文件可在日本国土交通省官网等官方渠道查证。)
- ◐ 部分可验证: 游客只需遵守世界通行的公序良俗即可，景区应通过指示牌和人力疏导管理特殊要求 (部分可验证。日本景区普遍设有多语言指示牌和工作人员疏导（如东京、大阪热门景点），但“世界通行的公序良俗”无统一标准，且不同地区对游客的具体要求（如拍照限制、排队规则等）需实地确认。)
- ◐ 部分可验证: 中国景区会积极宣传类似合作（如罗森跳舞大赛） (中国部分景区曾举办商业联动活动（如西安“大唐不夜城”营销案例），但“罗森跳舞大赛”为假设性举例，需具体案例佐证宣传倾向的普遍性。)
原文内容:
我可以理解日本人不喜欢游客来，就喜欢过原来的生活，但是怪就怪是谁提出了观光立国，你搞了这个东西就要承受游客来的拥挤和繁忙的，不可能钱给你赚了又嫌弃别人来挤占资源 拧巴的在于，大家目标不一致，也没有明确划分好成文的界限，别人游客怎么可能实现学好那么多的露露再来玩，那不是累得慌么 游客只要遵守世界通行的公序良俗不就够了吗，作为景区你把钱赚了，实在有什么特别要求，多搞几个指示牌和人力疏导一下不就完了的事，非要上纲上线 要是这种东西放在中国，那早就被当地文旅放在自己首页各种宣传了，恨不得还要办个罗森跳舞大赛才好 不想赚这个钱，就直接贴个牌子：“外国人不欢迎”。别人自然就不来了，大家都没烦恼，不就可以了？
⏰ 18:40 | ❤️ 174点赞 | 📝 275字 | 查看原文 →
Frank Wang 玉伯 @lifesinger
Frank Wang 玉伯 I am curious and honest | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: 硅谷创业重关系，中美ToB市场差异大，AI赛道认知需辩证。
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: 硅谷的创业很靠关系，很多硅谷 To B 公司的 ARR 是靠 CEO 之间互相刷出来的。 (关于硅谷创业依赖关系的说法有一定普遍性（如媒体报道或行业讨论），但“互相刷 ARR”的具体行为属于未公开的商业操作，缺乏直接证据，需依赖内部人士爆料或审计报告等进一步验证。)
- ◦ 观点: To B 创业在中国有大机会，因能与实业结合；美国 To B 创业机会少，AI 创业集中在 To C。 (该观点基于个人对中美市场差异的解读，缺乏具体数据支撑（如中美 To B 公司数量对比、AI 领域分布统计等），属于主观判断。)
- ◦ 观点: AI for Work 是创业者最没机会的赛道，而 AI for Science 和 AI for Life 机会更多。 (该声明是对行业赛道的价值判断，未提供客观标准（如融资数据、市场份额等），且“最没机会”的表述具有强烈主观性，属于个人观点。)
原文内容:
最近在小宇宙听了梦琪 MQ 的播客，然后昨晚和一个刚从新加坡回来的投资人 ZQ 聊了会天。有几个很有意思的收获： 1. 硅谷的创业很靠关系。中国人讲关系，硅谷的创业更需要关系。MQ 在播客里说的更直白：很多硅谷 To B 公司的 ARR，都是靠互相刷出来的。每年有些特殊时刻，CEO 之间会互相请吃饭，不是为了吃饭。 2. ZQ 有个观点非常有意思：To B 这一波，很可能在中国有大机会，跟实业结合。美国没啥实业，To B 没啥创业机会。美国 AI 创业的机会，可能在 To C，大量中国团队在做。 3. 有个共同认知（偏见）是：AI for Science 和 AI for Life 都有创业者的很多机会。AI for Work 是创业者最没机会的赛道。 以上都是错的。 如果你认真思考，会发现，以上都是对的。
⏰ 18:37 | ❤️ 83点赞 | 📝 227字 | 查看原文 →
耳朵 @rookiericardor
耳朵 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: DeepSeek官方平台因硬盘缓存成本远低于云平台。
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: DeepSeek V4 Pro 在官方平台使用 1500W Token 花费 2.43 元，而在阿里百炼等云平台同样条件下花费 25-35 元，相差十倍 (可通过对比 DeepSeek 官方平台和阿里百炼的定价页面验证部分信息，但需实测确认具体 Token 消耗和折扣后的实际账单金额。)
- ✓ 可验证: DeepSeek 官方平台的缓存读取价格为 0.025/M，阿里腾讯云平台打完 2.5 折后为 0.25/M，相差十倍 (可通过 DeepSeek 官方文档（如提供的缓存文档链接）和阿里/腾讯云的公开定价页面验证缓存价格，折扣信息需查看平台活动说明。)
- ✓ 可验证: DeepSeek 使用硬盘实现前缀缓存，降低硬件成本，缓存时间为几小时到几天 (DeepSeek 官方文档（链接已提供）明确提到了硬盘缓存技术和缓存时间，属于公开可验证信息。)
原文内容:
同样的 DeepSeek V4 Pro，不同平台成本相差太多了。 在 DeepSeek 官方平台，我用了 1500W Token 只花了 2.43 元，但是在阿里百炼等云平台，同样打了 2.5 折，同样的输入输出，账单大概在 25-35 元，十倍的价格。 这么大价差的原因就出在缓存上，DeepSeek 官方平台的缓存读取价格是 0.025/M，而阿里腾讯云平台，打完 2.5 折后，价格还在 0.25/M，这也是十倍的差价。 为什么 DeepSeek 官方平台成本这么低？ 根据 DeepSeek 的官方文档，它用硬盘实现了前缀缓存。 在一般的大模型推理中，KV Cache 几乎全部放在 HBM 中，而把缓存放在硬盘的做法，能大幅降低硬件成本。 由于用了硬盘，所以 DeepSeek 的缓存不光便宜，时间还长，它的缓存时间是几个小时到几天不等。 为什么云厂商没做到硬盘缓存？ 云厂商一般都是有多级缓存机制的，但是他们都是通用架构，目的是为了适配多种模型，再上下文缓存方面一定比不过 DeepSeek 官方平台的专属配套。 DeepSeek 系列模型在 V2 做了 MLA，V4 又做了 Token 维度压缩 + DSA 稀疏注意力，大幅降低长上下文计算和显存需求。 通过把 KV Cache 大幅压缩，使得传输带宽和存储容量下降，才能把缓存放到低成本硬盘上。 而且 DeepSeek 官方 API 的速度也普遍更快一点，用 DeepSeek 的话真没必要选第三方平台。 缓存文档: https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/kv_cache…
⏰ 18:17 | ❤️ 193点赞 | 📝 381字 | 查看原文 →
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: 阶层跨越需彻底蜕变、借势抱团、抓住大势机会。
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:
- ◦ 观点: “普通人还能跨越阶层吗？不能，这个事的性质和难度，99%的人完全没概念” (这是主观断言，缺乏具体数据或研究支持“99%的人没概念”这一说法，且阶层跨越的难度因人而异，无法统一量化验证。)
- ◐ 部分可验证: “阶层跨越需要和原生阶层彻底一刀两断，包括更换整个系统和习惯” (部分社会学研究支持阶层流动可能伴随文化习惯改变（如《寒门贵子》相关研究），但“彻底打碎自我”是极端表述，缺乏普适性证据，实际案例中可能存在中间状态。)
- ◐ 部分可验证: “阶层突破往往是小团体的集体突破，亿万富豪诞生伴随团体内部千万富豪诞生” (部分可验证，如商业史中确有团队共同致富案例（如早期阿里“十八罗汉”），但“往往”这一频率描述缺乏统计支撑，且个体成功案例（如独立创业者）同样存在。)
原文内容:
本以为 6 年后她转场可以逆袭…… 正好看到一个高赞问答 普通人还能跨越阶层吗？ 不能，这个事的性质和难度，99%的人完全没概念 我给你们讲讲，这年头还能跨越到更高阶层的，都是什么情况，尤其是80后90后，以下三点不分先后： 1）和原生阶层彻底一刀两断：记住，是全部。更换的是整个系统，熟悉和习惯的一切都要归零，一点心软都不能有。把原来的自己彻底打碎，从旧人皮里爬出来的，是个血淋淋的新生物。越往上进化，人味越淡，越像一个完全“陌生”的人 2）广泛交往并筛选对的人：不是为了交朋友，而是为了寻找展示机会，展示自己符合秉性的“超常能力”（明显远超一般人），并笼络一批认知和志趣一致的战友 里面可能会有大佬级战友，基本是因为展示面被看见、被信任、被赏识，但未必立刻发生事务性联系，直到大势级机会降临 3）大势级机会降临：机会规模必须足够大，自己和战友们的抱团卡位也必须在线，能够解决这个大势能带来的相当一部分问题，并获得奖励。 大佬战友会发挥关键作用，因为他也需要一群能干事的人；他的资源太高端，单靠自己无法落地。 所以多数情况下，阶层/财富突破不是一个人的突破，而是一个小团体的集体突破。一个亿万富豪的诞生，往往伴随着团体内部一堆千万富豪的诞生。
⏰ 18:05 | ❤️ 21点赞 | 📝 445字 | 查看原文 →
泊舟 @bozhou_ai
泊舟 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: 开源AI编程工作台ECC整合多工具提升开发效率。
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: Affaan Mustafa 和队友用 Claude Code 8 小时做出 zenith.chat 并赢得 Anthropic 黑客松冠军 (可通过 Anthropic 官方渠道或黑客松公开结果验证获奖信息，但 “8 小时开发时间” 需依赖作者自述，无第三方记录。)
- ✓ 可验证: ECC 项目包含 61 个 Agent、246 个 Skills、76 个预设命令等技术组件 (可通过 GitHub 仓库 (https://github.com/affaan-m/ECC) 直接查看代码结构和文档统计具体数量。)
- ◐ 部分可验证: 该项目展示如何搭建 AI 持续工作台（非单纯提示词合集） (仓库内容可验证技术架构设计，但 “持续干活” 的实际效果需实测或案例佐证。)
原文内容:
Anthropic黑客松冠军团队开源了他们的AI编程工作台项目ECC。 开发者Affaan Mustafa与队友运用Claude Code在8小时内构建出http://zenith.chat夺冠后，将底层工作流系统化整理为这个开源仓库。 这并非简单的提示词集合——项目包含61个智能体、246项技能、76条预设指令，并集成规则引擎、Hook机制、安全扫描及MCP配置模块。 对于日常深度使用Claude Code、Cursor或Codex的开发者，该项目具有重要参考价值。 其核心价值不在于如何向AI提问，而是构建能让AI持续高效工作的完整工程体系。 项目地址：https://github.com/affaan-m/ECC
⏰ 16:52 | ❤️ 67点赞 | 📝 126字 | 查看原文 →
GitHubDaily @github_daily
GitHubDaily 挖掘开源的价值
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公众号：GitHubDaily | 影响力: 77.87k万粉丝
💡 核心观点: 开源AI浏览器助手可自然语言操控网页，智能执行任务。
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: Web-Use 是一个开源项目，能通过 Chrome 开发者协议直接控制浏览器，结合大语言模型理解页面内容，用自然语言描述任务自动执行 (可通过 GitHub 仓库（http://github.com/CursorTouch/Web-Agent）查看项目代码、文档及技术实现细节，确认是否使用 Chrome 开发者协议和集成大语言模型。)
- ◐ 部分可验证: Web-Use 支持 Claude、Gemini、OpenAI 等主流模型，也兼容 Ollama 本地模型 (GitHub 文档或配置文件可能列出支持的模型，但需实测验证具体兼容性和功能完整性（如 API 调用是否稳定）。)
- ◐ 部分可验证: 项目能构建页面的语义树，真正理解网页结构而非盲目点击 (可通过代码或演示案例观察语义树生成逻辑，但“真正理解”涉及主观判断，需实测对比传统自动化工具的效果。)
原文内容:
想让 AI 帮我们自动操作浏览器，现有的方案还是较为复杂，而且动不动就卡住，体验挺糟糕的。 偶然看到 Web-Use 这个开源项目，是一个自主浏览器 Agent，能像真人一样操控网页完成各种任务。 通过 Chrome 开发者协议直接控制浏览器，结合大语言模型理解页面内容，只需要用自然语言描述任务，它就能自动执行。 GitHub：http://github.com/CursorTouch/Web-Agent… 此外它会构建页面的语义树，能真正理解网页结构而不是盲目点击。 还支持截图视觉识别，遇到验证码或需要人工介入时会智能等待。 兼容 Claude、Gemini、OpenAI 等主流模型，也支持 Ollama 本地模型，还内置了 OAuth 认证流程，登录一次后续自动复用。 如果你想把日常重复的网页操作交给 AI 来跑，这个项目值得试试。
⏰ 15:30 | ❤️ 22点赞 | 📝 230字 | 查看原文 →
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: 人生先苦修积累资本，后打造自动赚钱系统。
可信度: 8/10 – 2项声明可直接验证；2项为观点陈述
事实核查:
- ✓ 可验证: 当年的天涯上有一篇神帖，明确人生唯一的主线任务 (无法通过公开渠道直接验证该神帖的存在或具体内容，依赖个人记忆或非官方描述。)
- ◦ 观点: 人生唯一的主线任务是积累金融、认知、健康三大原始资本，并搭建脱离时间换金钱的个人商业模式系统 (属于主观观点或人生建议，无客观事实依据，无法通过公开数据验证其普适性或正确性。)
- ◦ 观点: 行动纲领分为两阶段：上半生像苦行僧一样积累资本，下半场搭建个人商业模式系统 (为个人总结或建议，缺乏具体案例或数据支持，属于方法论层面的主观表述。)
原文内容:
当年的天涯上有一篇神帖，明确人生唯一的主线任务，并提供了清晰残酷但极具操作性的两阶段行动纲领： 上半生像苦行僧一样积累金融、认知、健康三大原始资本。 下半场全力搭建一个脱离时间换金钱的个人商业模式系统。
⏰ 13:02 | ❤️ 955点赞 | 📝 92字 | 查看原文 →
Vaayne @liuvaayne
Vaayne https://recally.io https://tokenflux.ai | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: LLM工程从提示优化转向上下文动态管理演进
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: GPT-4o 上 Sculpting 技巧的准确率为 97%，但在 GPT-5 上降至 94% (该数据引用自未标注来源的 “Khan 的 Prompting Inversion”，缺乏公开研究或官方报告支持，且未说明测试条件（如数据集、评估标准），无法独立验证。)
- ◐ 部分可验证: Context Engineering 在多轮后性能平均下降 39%（”context rot”） (性能下降的具体数值（39%）可能来自内部实验，但需确认是否有相关论文或产品日志（如 Cursor、Bolt 的公开技术文档）提及类似现象。上下文窗口管理的局限性已被广泛讨论（如 arXiv 论文），但数值需实测验证。)
- ✓ 可验证: Harness Engineering 通过配置调整将任务成功率从 42% 提升至 78% (未提供实验细节（如任务类型、模型版本、harness 具体配置），且成功率数据疑似来自内部测试，无公开基准或第三方复现支持。)
原文内容:
这是yan5xu（原ManusAI）撰写的长篇论述：《从Prompt到Harness：如何理解LLM工程》 核心框架：螺旋上升的工程范式演进 第一圈：Prompt Engineering（2022-2024） • 撰写优质system prompt，设计few-shot示例，调整prompt结构 • 瓶颈：模型升级后，精妙设计反而成为束缚（Khan提出的Prompting Inversion现象：GPT-4o上Sculpting效果97%，GPT-5降至94%） 第二圈：Context Engineering（2025） • Karpathy定义："为下一步操作精准填充上下文窗口的精细艺术与科学" • 管理动态任务中的信息流转：上一步结果如何传递、环境反馈如何注入、对话历史如何压缩 • 典型应用：Cursor（动态检索关联代码）、Lovable/Bolt（自动注入LSP报错和测试失败到下一轮） • 局限：依赖人工硬编码规则，存在"context rot"现象（多轮交互后性能平均下降39%） 第三圈：Harness Engineering（2026-） • 双轨策略： ‣ 放权：为智能体配备工具链（lint检查、测试、搜索），由其自主决策调用时机 ‣ 约束：设定能力边界（沙盒环境、CI轮次限制、文件权限、结构化测试） • 数据验证：相同模型与prompt下，调整harness配置可使成功率从42%提升至78% 核心观点："构建智能体不难，难在设计Harness。" 关键洞见 • 非线性替代而是螺旋叠加：harness内部仍运行context engineering流程，流程中仍包含精心设计的prompt • 每轮演进动力：前一阶段能力不足→倒逼出新实践 • 下一阶段挑战已显现：评估体系（如何定义"好"？LLM-as-judge存在偏见）与治理机制（多智能体互认证、审计、权限控制）
⏰ 12:37 | ❤️ 80点赞 | 📝 298字 | 查看原文 →
宝玉 @dotey
宝玉 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: Agent应用自主执行任务，传统App+AI需人工操作。
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: Agent 应用和传统 App + AI 的最大差别在于执行的主体不同，前者是人指挥 Agent 操作，后者是人操作 App 且 AI 辅助 (可通过对比微软 Copilot（传统集成）与 Codex（Agent 模式）的功能差异部分验证，但“执行主体差异”需结合具体技术文档或实测确认，部分依赖主观定义。)
- ✓ 可验证: 传统 App + AI 中，AI 仅作为辅助工具，无法直接操作用户界面（如 Copilot 早期无法操作 PowerPoint） (微软官方文档或历史版本更新记录可明确早期 Copilot 的功能限制（如仅问答、无界面操作权限）。)
- ✓ 可验证: Codex 作为 Agent 应用，可接受指令直接操作 PPTx 文件（如生成/修改幻灯片），无需用户手动操作 PowerPoint (可通过微软官方对 Codex 的功能说明或公开演示视频验证其自动化操作能力。)
原文内容:
Agent应用与传统App+AI的最大区别在于执行主体不同。 传统App+AI模式下，是由人"操作"App，AI仅起辅助作用； 而Agent应用则是人"指挥"Agent去操作App/命令行界面，由Agent自主完成任务。 以微软Copilot（早期版本）为例：它集成在PowerPoint中时，用户只能进行问答或基于文档获取信息，但无法指令它直接操作PowerPoint。 如今的Codex则不同——用户只需告知"制作幻灯片"或上传PPTx文件要求修改，全程无需亲自操作PowerPoint软件。 这就是本质区别。
⏰ 12:29 | ❤️ 59点赞 | 📝 124字 | 查看原文 →
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