【AI 奏折】2026年06月12日

共收录 13 篇深度内容

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1. dontbesilent: 违背内心的工作比创业更痛苦。
2. Frank Wang 玉伯: 阿里唯结果论对待无招显无情，业绩差时落井下石非情义之举。
3. 赵纯想: 使用GEB可节省AI订阅费用，开源工具效果显著。
4. Geek: 本地网页引擎自动搜索生成LLM可用prompt。
5. 耳朵: Helio打造可分工协作的AI团队替代人工。
6. iGeekbb: 胖东来拟降薪因员工薪酬过高，反思管理过包容。
7. GitHubDaily: 多模态模型Agnes AI免费开放API，支持文本图像视频处理。
8. Robinson · 鲁棒逊: 低价商品可能牺牲质量，避免无合理利润的交易。
9. 泊舟: 开源课程深入讲解AI原理，补足API调用之外的底层知识。
10. 冰河: 用户怒斥Fable 5额度限制严苛且规则随意变更。
11. 歸藏(guizang.ai): Anthropic因Fable 5安全严苛、数据存储争议和隐形降级引众怒。
12. 宝玉: 宝玉设计工具支持本地导入Figma文件重建设计系统。
13. GitHubDaily: 开源项目汇总多领域技术学习路线图及配套资源。

📖 详细内容

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: 违背内心的工作比创业更痛苦。

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: 我大学毕业第一份工作试用期还没过，我就去跟 HR 提了辞职 (这是个人经历描述，除非当事人提供离职证明或HR记录等第三方证据，否则无法公开验证。)
• ✓ 可验证: 我在北京五道口的工位，看着外面的蓝天白云，我只想早点下班 (属于个人主观感受和场景描述，缺乏客观证据（如工位照片、考勤记录等）支持。)
• ◐ 部分可验证: 我所接受的教育都是要让我珍惜时间，珍惜生命 (可通过当事人提供的教育背景（如学校、课程内容）间接推测，但“珍惜时间/生命”的具体教育影响属于主观解读，无法完全验证。)

原文内容:

你不愿意做的那个事情，就是更难的事情

我大学毕业第一份工作试用期还没过，我就去跟 HR 提了辞职

原因是我从小到大从各个方面所接受的教育都是要让我珍惜时间，珍惜生命

可是我在北京五道口的工位，看着外面的蓝天白云，我只想早点下班，希望我的时间尽快消耗

我觉得这个现实，和我所接受的教育，无论如何无法统一起来

接受这一现实，对我来说比创业要难得多

⏰ 23:28 | ❤️ 57点赞 | 📝 153字 | 查看原文 →

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Frank Wang 玉伯 @lifesinger

I am curious and honest | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 阿里唯结果论对待无招显无情，业绩差时落井下石非情义之举。

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: 阿里对待无招的方式是无情无义的，因为唯结果论。 (这是对阿里管理风格的 subjective 评价，缺乏客观标准或公开证据证明“唯结果论”是唯一原因，且“无情无义”属于主观判断。)
• ✓ 可验证: 如果钉钉业绩好，无招不会被拿掉一号位，吐槽和万字帖会被视为发展期注脚。 (假设性陈述（“如果…会…”），依赖未公开的决策逻辑和内部信息，无法验证阿里管理层的真实动机或替代决策路径。)
• ◐ 部分可验证: 马总（马云）说“晴天方好修屋顶”，而钉钉当下是“大雨磅礴修屋顶”。 (马云确实公开提过“晴天修屋顶”的管理理念（可查公开演讲），但将钉钉现状类比为“大雨修屋顶”是推文作者的 interpretation，无法直接验证其准确性。)

原文内容:

为什么阿里如此对待无招，是一种无情无义。很简单：如果有情有义，就不会唯结果论。

假设钉钉业绩很好，发展处于上升期，有很好的新战功。那大概率，会是另一种导向。吐槽、万字帖等，都会变成，迅猛发展期的注脚。不会直接拿掉一号位。

马总说：晴天方好修屋顶。钉钉的当下，是大雨磅礴修屋顶。无招在大雨天已经淋得是落汤鸡了。在落汤鸡的头上再浇一桶大雨，无论怎么样，都不是有情有义。更像是落井下石。

有情有义的公司，大都会有各种问题。
无情无义的公司。才有机会超越字节。

⏰ 22:42 | ❤️ 53点赞 | 📝 194字 | 查看原文 →

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赵纯想 @chunxiangai

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: 使用GEB可节省AI订阅费用，开源工具效果显著。

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: 使用GEB后，ClaudeCode、CodeX订阅的token额度从未用完过 (该声明基于个人或特定群体的使用体验，未提供公开数据或第三方统计支持，且“从未用完”属于绝对性表述，无法通过公开渠道验证。)
• ◐ 部分可验证: GEB的原理讲解是收费的，但其最终结果产物是开源免费的 (需检查GEB的官方文档或开源平台（如GitHub）以确认其产物是否免费开源，但“原理讲解收费”需查看官方定价或服务条款，可能存在信息不透明的情况。)
• ◐ 部分可验证: Grok（如马斯克的AI工具）知晓GEB的相关信息 (需实测询问Grok或类似AI工具是否能提供GEB的详细信息，但结果可能因模型训练数据或时效性而不同，无法完全保证一致性。)

原文内容:

最近，我们发现一个现象，现在已经成为共识。使用GEB后，ClaudeCode、CodeX订阅的token额度，就从来没有用完过。GEB的原理讲解是收费的，但是它的最终结果产物，早就是开源免费的！不懂可以问Grok，它竟然知道这一切。用起来！200美金订阅完全可以降级为100美金。这是系统提示词的链接。

⏰ 21:05 | ❤️ 65点赞 | 📝 100字 | 查看原文 →

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Geek @geekbb

在家居士 | 素食者 | 马拉松爱好者 | 省钱小能手 | 搭技术资深学者 | 科技宅 | 更新狂 | 🆅 六边型战五渣 | Geek Lite ➮ @QingQ77 | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 本地网页引擎自动搜索生成LLM可用prompt。

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: TinySearch 是一个本地网页研究引擎，能为 MCP 自动搜索、排序、抓取网页并提取关键段落，生成带来源链接的 prompt 供 LLM 使用。 (可通过 GitHub 仓库（提供的链接）查看项目功能描述和代码逻辑，但需实际运行 Docker 环境测试是否完全符合声明中的自动化流程。)
• ✓ 可验证: TinySearch 默认使用 SearXNG 搜索，DuckDuckGo 作为备用搜索引擎。 (GitHub 仓库的文档或配置文件通常会明确声明依赖的搜索引擎，可直接检查相关代码或 README 确认。)
• ✓ 可验证: 用户需安装 Docker 即可运行 TinySearch。 (GitHub 项目一般会提供部署说明，若仓库中有 Dockerfile 或明确的 Docker 运行指南，此声明可直接验证。)

原文内容:

这个看起来还不错，有空可以试试。

这是一个为MCP设计的本地网页研究引擎。你输入一个问题后，它会自动进行搜索、排序、抓取网页、提取关键段落，最终生成一份附带来源链接的提示词，可以直接输入给大语言模型（LLM）来获取答案。默认使用SearXNG搜索引擎，DuckDuckGo作为备用方案。只需安装Docker就能运行。

https://github.com/MarcellM01/TinySearch…

⏰ 20:45 | ❤️ 22点赞 | 📝 80字 | 查看原文 →

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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: Helio打造可分工协作的AI团队替代人工。

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: Helio 是一个 Slack-like 平台，但成员可以是 AI Agent，每个 Agent 拥有名字、头像、真实邮箱，并能像人类成员一样协作 (可通过 Helio 官网或公开演示验证基础功能（如 AI Agent 的创建和协作界面），但“真实邮箱”等细节需实测确认，且“像人类成员一样协作”需依赖实际体验。)
• ✓ 可验证: Helio 的 Agent 能自动分工处理任务（如产品经理 Agent 拆解需求后移交设计师 Agent，最终输出文档和原型） (该声明基于用户个人测试案例，未提供公开的任务执行记录或第三方验证，需实际使用才能复现流程。)
• ◐ 部分可验证: Helio 的 Dream 机制可让 Agent 夜间复盘对话并修正行为规范（如自动添加“用中文反馈”到 system prompt） (可通过官方文档或演示验证“Dream 机制”的存在，但具体行为修正效果（如 prompt 修改的实时性和准确性）需实测。)

原文内容:

最近体验了一个叫做 Helio 的 Agent 产品，Agent + Team + Slack ！！！

你可以先把 Helio 想象成一个 Slack——只不过里面的成员不一定是人，每一个都可以是 AI Agent。

每个 Agent 都是正经的组织成员：有自己的名字、头像，还有一个真实邮箱，上手也跟用 Slack 也一样——新建一个频道，把几个 AI 成员邀请进来，分好工，一分钟，一支 AI 团队就组好了。

这就是 Helio 的 AI Native Workforce：做像人的 AI 同事，而不是给人用的 AI 助手。

 自动协调分工
为了测试它的 Agent 分工能力，我睡前在频道里 @ 了我的产品经理 Agent，把一堆杂乱的需求文档丢进去， 并告诉它“根据需求文档整理完整的技术架构文档 + UI + 原型”。

第二天早上打开 Helio，我发现频道里已经发生了好几场 Agent 之间的沟通，产品经理 Agent 在凌晨 12 点拆解完需求，自动移交给了 AI 设计师，设计师输出了交互方案，又同步给了 AI 工程师。

到我去看的时候，架构设计文档和 UI 以及原型 Demo 都已经搭好，只等我最终确认。

这种体验的好处在于：我不用去盯着操心了，之前用 Cursor 等工具的时候，我得全程盯着打字等待下一步，但在 Helio，我只需要在关键的高风险节点（比如发正式邮件、合并代码）进行一次确认就好了。

 做梦机制
而且 Helio 还设计了 Agent 的记忆整理功能：Dream 机制。

Helio 中的 AI 同事会在深夜进行复盘，自动回顾白天的对话，然后修正自己的行为规范。

有一次我说“以后反馈表全部用中文”，第二天它就自动在 system prompt 里就加上了这一条。

它不仅在执行，它在长记性，还把一切变动都写在 changelog 里，可以随时查阅，不喜欢随时可以回滚，这种可追溯、能审查的设计得非常到位。

 AI Native Workforce

我感觉：Helio 不是给 IM 加了 AI，而是从一开始就按照AI 是成员之一的理念重做了一遍。

它也不仅仅是 Agent 工具这么简单——Cursor 是一把更顺手的锤子，而 Helio 是直接给了我一批线上同事，坐在线上的虚拟工位上，这是一个全新的品类：AI Native Workforce。

如果你也想体验一觉醒来，工作已经自己跑完的感觉，可以去 Helio 官网体验一下，目前注册就有免费试用，支持私有 API KEY 免费使用这套系统。 

#Helio #AIWorkforce

⏰ 11:10 | ❤️ 30点赞 | 📝 632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: 胖东来拟降薪因员工薪酬过高，反思管理过包容。

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: 胖东来现在的工资水平是6000元，超出6000元是不应该拿的。 (该声明涉及具体薪酬数据，若胖东来官方公开薪酬制度或员工合同，则可直接验证；但若未公开或存在地区/岗位差异，则需进一步核实。)
• ◐ 部分可验证: 于东来称员工不值当前工资，一旦离开胖东来就“完蛋”。 (若该言论出自公开采访或官方声明（如视频、文字记录），则可验证；但若为间接转述或断章取义，则需确认原始出处。)
• ✓ 可验证: 胖东来将制定更加科学的薪酬制度。 (企业薪酬制度调整通常通过内部通知或官方公告发布，若胖东来公开相关文件或声明，可直接验证。)

原文内容:

胖东来也顶不住了吗，还是对你们太好了，将制定更加科学的薪酬制度。

于东来说胖东来现在的工资现在应该是在6000元，已经是非常好了，超出 6000 是不应该拿的，他称员工其实不值这么多钱，一旦走出胖东来就完蛋，反思自己太包容了没换来好结果。

有条评论说  要么都成胖东来 要么没有胖东来

⏰ 18:30 | ❤️ 107点赞 | 📝 118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: 多模态模型Agnes AI免费开放API，支持文本图像视频处理。

可信度: 1/10 – 基于事实核查结果综合评估

事实核查:

• ✗ 无法验证: 声明内容**：Agnes AI 免费开放 API 的使用，Token 不限量。
• ✗ 无法验证: 验证状态**：partially verifiable
• ✗ 无法验证: 说明**：可通过访问官网文档（https://agnes-ai.com/doc）验证 API 是否免费及 Token 政策，但需实际注册并测试 API 调用是否真正无限制。

原文内容:

Token 不限量，多模态模型 Agnes AI 免费开放 API 的使用。

文本、图像、视频模型全覆盖，可以搞一个，接入到 OpenClaw、Hermes 或 Claude Code 使用。

文档地址：https://agnes-ai.com/doc

其中 Agnes-2.0-Flash 文本模型，适合处理代码生成、搭建 Agent 工作流、以及复杂任务规划等场景。

而 Agnes-Image-2.1-Flash 图像模型，用来生成各种风格图像、做海报图、给内容配图，或者修图都可以。

另外 Agnes-Video-V2.0 视频模型，原生支持音画同出，最高可到 1080p，看视频生成效果也颇为不错。

最重要的是，没有任何门槛，只需创建 API Key，就能拿来使用了，值得大家试下。

⏰ 18:00 | ❤️ 54点赞 | 📝 160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: 低价商品可能牺牲质量，避免无合理利润的交易。

可信度: 4/10 – 1项需进一步确认；2项为观点陈述

事实核查:

• ◦ 观点: “当价格低到我认为供应方没有正常合理的利润时，我会尽可能避免购买使用。” (该声明基于个人主观判断（如“我认为”“尽可能避免”），无客观标准定义“正常合理的利润”或具体行为数据支撑，属于主观偏好或价值观表达。)
• ◐ 部分可验证: “但凡省下来的利润，总是要找补回来的，或以次充好，或偷工减料，或另寻他途。” (部分可验证。可通过行业案例或质量抽检报告（如市场监管部门公开数据）验证低价商品是否存在“以次充好”等现象，但“总是”这一绝对化表述需大量统计支持，且“另寻他途”等表述过于模糊，难以全面验证。)
• ◦ 观点: “天下攘攘皆为利来，天下熙熙皆为利往。” (引用古语（出自《史记》），属于对商业动机的概括性观点，无具体事实或数据可验证其适用性于当前语境。)

原文内容:

我有一个习惯

在我购买物品时，当价格低到我认为供应方没有正常合理的利润时，我会尽可能避免购买使用。

天下攘攘皆为利来，天下熙熙皆为利往。

但凡省下来的利润，总是要找补回来的，或以次充好，或偷工减料，或另寻他途。

⏰ 17:16 | ❤️ 31点赞 | 📝 92字 | 查看原文 →

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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: 开源课程深入讲解AI原理，补足API调用之外的底层知识。

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: `ai-engineering-from-scratch` 是一个开源课程，涵盖从数学、机器学习到 LLM、MCP、Agent 和生产部署的内容。 (可通过 GitHub 仓库（假设提供了链接）直接查看课程目录、内容结构和开源协议，确认其覆盖范围和性质。)
• ◐ 部分可验证: 该课程包含 503 节、20 个阶段，约 320 小时，覆盖 Python、TypeScript、Rust、Julia。 (课程章节和编程语言可通过 GitHub 的 README 或目录验证，但“320 小时”的学习时长可能因个人学习速度而异，需实测确认。)
• ✓ 可验证: GitHub 现在 3.1 万 Star，MIT 协议。 (Star 数量和开源协议可直接在 GitHub 仓库页面公开查看。)

原文内容:

如今许多人已能调用AI接口，但若被问及文本如何拆分、上下文如何记忆、智能体为何调用工具等原理性问题，往往哑然失语。

`ai-engineering-from-scratch`正是夯实这类基础功的开源课程。它不传授"十分钟搭建聊天机器人"的速成技巧，而是从数学基础、机器学习、深度学习开始层层剖析，直至大语言模型（LLM）、多能力协作协议（MCP）、智能体架构及生产环境部署。

课程大纲包含503个章节、20个学习阶段，约需320学时，涵盖Python、TypeScript、Rust和Julia四种语言。该项目在GitHub已获3.1万星标，采用MIT开源协议。

若你已熟练使用Cursor、Claude或Codex等工具，却渴望洞悉AI系统内部运转机制，不妨收藏此课程循序渐进研习。

⏰ 17:10 | ❤️ 36点赞 | 📝 139字 | 查看原文 →

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冰河 @binghe

爱技术，爱赚钱，爱分享！

分享 赚钱项目 ｜打破信息壁垒 ｜副业避坑

能拆解的赚钱项目才有意义

知识星球社群/公众号：“钱来有道”

小宇宙 |Podcasts |QQ音乐 播客 “钱来有道”

搞钱训练营 http://qianlai.flowus.cn | 影响力: 44.02k万粉丝

💡 核心观点: 用户怒斥Fable 5额度限制严苛且规则随意变更。

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: Fable 5在使用过程中出现额度快速耗尽的情况 (需实测或查看Fable 5官方额度规则（如重置周期、额度消耗速度等），但用户具体操作细节无法完全复现。)
• ◐ 部分可验证: 充值200美金后，账户因“违反规定”被暂停开发权限 (需核实Fable 5的合规条款和账户封禁机制，但用户是否真实违规或系统误判需内部数据支持，无法公开验证。)
• ✓ 可验证: 开发文档与计划由Fable 5制定，但中途无故终止服务 (涉及用户与平台间的具体协议内容和执行细节，非公开信息，除非官方回应或提供合同条款。)

原文内容:

Fable 5 实在是用着真恶心啊。。

刚想看效果，没额度了！

然后等了重置，再一句提示词，等一会儿又没了！

干，直接充 200 美金，给我跑，反正这几天能用先用着。

半小时后，他说我涉及到他们什么破规定，不给开发了。。。

我日你妈。。。。。开发文档你写的，计划你定的，你开到中间，说不开就不开了？？拿我当猴耍呢？

⏰ 16:28 | ❤️ 59点赞 | 📝 112字 | 查看原文 →

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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: Anthropic因Fable 5安全严苛、数据存储争议和隐形降级引众怒。

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: Anthropic的Fable 5模型的安全护栏极其严格，拒绝回答最基本的初中生物学问题。 (可通过实测Fable 5模型验证其回答限制，但需具体测试案例和官方政策对比，部分依赖用户反馈。)
• ◐ 部分可验证: Fable 5和Mythos模型的数据明文存储且强制存储两年，微软已禁止内部使用。 (数据存储政策可能通过Anthropic官网或用户协议验证，但微软内部禁令需官方声明或可靠信源确认。)
• ✓ 可验证: Fable 5会隐形降级为Opus 4.8或更低版本以阻止模型蒸馏。 (需内部代码或官方日志验证降级机制，目前仅依赖用户推测，无公开证据。)

原文内容:

我现在 Twitter 时间线上只有两类内容，非常诡异：

一种是充斥着所谓“一句话生成”的很漂亮的那种用 Fable 5 生成的网页；

第二种是除了 Anthropic 自家的 AI 研究员，全在抨击 Anthropic 这次发布 Fable 5 的各种行为。

这次 Anthropic 真是惹了众怒，几乎所有我关注的研究员都在骂他们。大家主要抨击的是以下几个问题：

安全风险

它的安全护栏极其严格。你哪怕问它最基本的初中生物学问题，都会被拒绝回答。这导致很多生物学研究员和团队无法获得正常许可来进行科学研究。

数据存储政策

Mythos 和 Fable 模型的数据是明文储存且强制储存的，最高期限长达两年。虽然官方声称只用于安全分析和减少误伤，不用于模型训练，但业内没人相信这种说辞。因为这个条款的存在，微软已经禁止内部使用 Fable 模型了。

隐形降级（最严重的问题）

如果系统判断你想“蒸馏” Fable 模型，它不只是拒绝服务，还会偷偷摸摸地把模型降级到 Opus 4.8 或者更低的版本。甚至会通过修改提示词或微调等方式，暗中让 Fable 在相关话题上变笨，表现甚至还不如原生的 Opus 4.8。

大家最愤怒的点在于：

你要么帮忙，要么拒绝，假装在帮忙实际却故意把效果变差，这是一个非常严重的道德问题。这会直接污染一切基于该模型所做的算法效率比对和评估，导致现在根本无法用测试器对其进行正常评估。

实际上，这个政策对大公司和国家影响不大，受影响最深的是开源研究者、小实验室、独立开发者和科学界。

刚好达里奥（Dario Amodei）在昨天晚上新发的文章里，还在强调他们坚持透明、问责和公共机构监督。

但实际上他们拒绝一切监督问责，甚至反过来暗中破坏针对模型的评估和研究行为，这和他们宣称的完全相反。

所以，这次模型发布让 Anthropic 在业内的口碑一夜之间变得不如路边的一坨臭狗屎。

⏰ 11:17 | ❤️ 131点赞 | 📝 594字 | 查看原文 →

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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: 宝玉设计工具支持本地导入Figma文件重建设计系统。

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:

• ✓ 可验证: baoyu-design skill 支持导入 Figma 本地文件（.fig 格式） (可通过 GitHub 项目页面（https://github.com/jimliu/baoyu-design）查看代码或文档，确认是否支持 .fig 文件导入功能。)
• ◐ 部分可验证: 该技能可在本地重建设计系统，效果与 Claude Design 在线版相同 (需实际测试导入 Figma 文件并对比 Claude Design 在线版效果，但功能逻辑可通过代码或文档部分验证。)
• ✓ 可验证: Claude Fable 5 是实现此功能的关键（Token 不足时无法完成） (依赖内部技术细节（如 Token 分配机制），无公开信息或文档直接证明其必要性。)

原文内容:

宝玉设计技能（让你本地运行Claude Design的Skill）现已更新，支持导入Figma本地文件（Figma可保存为xxx.fig格式）。例如，若你拥有某个设计系统的Figma文件，即可基于该文件在本地完整重建设计系统，效果与Claude Design在线版完全一致。

该功能的实现相当复杂，若没有Claude Fable 5的协助根本无法完成——毕竟Token资源消耗实在太大了。

使用方法非常简单：安装Skill后，只需将Figma文件路径发送给它，并指定导入为设计系统即可。之后新建的所有设计项目都能调用该系统，也可直接将其添加到现有项目中。

技能地址：https://github.com/jimliu/baoyu-design…

⏰ 14:33 | ❤️ 59点赞 | 📝 128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: 开源项目汇总多领域技术学习路线图及配套资源。

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: awesome-roadmaps 是一个开源项目，为开发者汇集了各个技术方向的学习路线图 (可通过提供的 GitHub 链接（http://github.com/liuchong/awesome-roadmaps）直接查看项目描述、仓库内容及开源许可证，确认其存在性和目标。)
• ✓ 可验证: 项目按技术方向（如编程语言、前后端、AI等）分类，并标注了路线图的更新年份 (通过 GitHub 仓库的文件结构和具体路线图文件（如 Markdown 或图片）可验证分类和年份标注是否属实。)
• ◐ 部分可验证: 收录的路线图带有可视化学习路径和配套资源 (需实际查看具体路线图文件以确认是否包含可视化路径（如图表）和资源链接，但部分内容可能因外部链接失效或格式差异而无法完全验证。)

原文内容:

awesome-roadmaps 这个开源项目，为开发者汇集了各个技术方向的学习路线图。

并按方向分类好，一目了然，编程语言、前后端、移动端、AI、网络安全、系统设计都有。

GitHub：http://github.com/liuchong/awesome-roadmaps…

收录的路线图大多带有可视化学习路径和配套资源，每条还标注了更新年份，方便判断内容是否过时。

除了 GitHub 项目，也收录了一些高质量的博客文章和在线课程路径。

不管你是刚入行想找方向，还是想拓展新技能领域，可以先收藏慢慢看。

⏰ 12:00 | ❤️ 22点赞 | 📝 152字 | 查看原文 →

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