【AI 奏折】06月23日

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【AI 奏折】2026年06月23日

共收录 20 篇深度内容

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Robinson · 鲁棒逊: 多款APP检测VPN并提示关闭，疑似有关部门隐性限制。
哥飞: SEO流量变现投资美股实现双重杠杆增长
艾略特: Benchmark测试Agent自进化能力，助力Raven发布。
黄赟: AI加剧信息差，行业内部知识决定实际收益。
GitHubDaily: Rust开发的rmux简化终端自动化，支持多Agent协同执行任务。
priyank joshi: Apodex-1.0模型擅长开放式研究问题，分析能力优于Claude Code。
Geek: Cloudflare开源AI安全审计工具，六阶段系统化检测代码漏洞。
karminski-牙医: Mac运行大模型成本高且效率低，不如使用API划算。
Berryxia.AI: CuiMao用AI制作揭露Fable 5封杀内幕的谍战短片，新增日语字幕。
Geek: 新技术引发传统行业抵制与冲突。
karminski-牙医: 国产编程模型GLM-5.2和Kimi-K2.7在DeepSWE测试中表现优异。
海拉鲁编程客: Kimi Code辅助人工review提升重构效率。
CuiMao: Fable 5封杀真相因Dario失联与神秘录音曝光。
Mr Panda: 尼采认为主人道德源于自我肯定，奴隶道德依赖外界评价。
小耳👂Jane｜Xiaoer: Omia本地轻量无广告，支持多格式文件阅读。
priyank joshi: AI行业第三方必须依赖大模型或自建服务生存。
Geek: OpenCode Go套餐首月划算但DeepSeek V4 Pro定价未降。
GitHubDaily: iSH让iPhone轻松运行Linux命令应急运维。
Frank Wang 玉伯: 创业者应通过故事驱动产品，而非仅推销功能。
huangserva: PixelRAG通过截图取代HTML解析，提升网页信息检索准确性。

📖 详细内容

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: 多款APP检测VPN并提示关闭，疑似有关部门隐性限制。

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: 最近各种app开始检测手机是否连接VPN并提示关闭 (可通过实测多个app验证是否出现VPN检测提示，但需覆盖不同地区和类型的app，存在样本局限性。)
✓ 可验证: 有关部门可能通过软性要求限制VPN使用 (无公开政策文件或官方声明直接支持这一猜测，属于对动机的推断。)
◐ 部分可验证: app的VPN检测行为是“最近一段时间”的新现象 (需对比历史版本更新日志或用户反馈，但部分app可能未公开相关改动细节。)

原文内容:

发现一件有趣的事

最近一段时间开始，各种杂七杂八的app，都开始检测手机是不是连着VPN了，然后都学着风险提示，要求关闭或者退出VPN ，才能使用。

我猜想，这个要求有没有可能是有关部门，发出的要求？

通过软性要求，做一些限制

纯纯揣测

⏰ 23:47 | ❤️ 23点赞 | 📝 94字 | 查看原文 →

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哥飞 @gefei55

哥飞，出海鼓励师，SEO爱好者，Adsense玩家，出海AI工具方向创业者。
同名公众号写了五百多篇出海搞流量免费教程文章。 | 影响力: 53.59k万粉丝

💡 核心观点: SEO流量变现投资美股实现双重杠杆增长

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: 通过SEO获取免费流量并变现为无本万利的资金 (SEO和流量变现的可行性可通过案例或行业报告部分验证（如公开的SEO成功案例或Adsense收益数据），但“无本万利”需具体数据支持（如成本与收入比例），且实际效果因项目而异。)
✓ 可验证: 网站收入主要用于购买美股，剩余小部分支付API费用 (资金分配比例属于个人或内部财务操作，除非公开账目或财报，否则无法独立验证。)
◐ 部分可验证: 该模式已在现实中成功运转 (若推文作者或第三方公开了具体案例（如网站流量、收益记录等），可部分验证；但缺乏公开证据时，仅为单方面主张。)

原文内容:

你相信这套系统可以运转吗？
1. 不断花时间去找到值得做的关键词，做个网站，做好 SEO，只靠搜索引擎来获取免费流量；
2. 网站有流量后，靠 Adsense 变现或者用户付费订阅变现；
3. 网站收入除了一小部分用于支付 API，剩下的大头拿去买美股；
4. 找到值得长期投资的美股标的，不断买入。

事实是，不用你相信，已经这样运转了。
这里有两个杠杆，一个是靠 SEO 获取到了免费流量最终变现得到了源源不断的几乎无本万利资金，二是靠着股市放大资金。

⏰ 23:06 | ❤️ 47点赞 | 📝 170字 | 查看原文 →

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艾略特 @elliotchen100

Building @EverMind – memory for self-evolving agents
https://github.com/EverMind-AI/EverOS… | 影响力: 25.44k万粉丝

💡 核心观点: Benchmark测试Agent自进化能力，助力Raven发布。

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: 该团队开发了一个专门测试Agent自进化能力的Benchmark (需通过查看其官方发布的Benchmark文档、代码或演示来验证，但推文未提供直接链接或公开资源。)
◦ 观点: Agent自进化（self-improving/self-evolving）在无数场景下有实际价值 (这是主观性断言，未提供具体场景或数据支持，属于方向性观点而非可验证事实。)
◦ 观点: 在Loop架构中，memory-first的自进化是最核心的一环 (关于“最核心”的表述是主观判断，依赖具体架构设计的未公开细节，无法直接验证。)

原文内容:

介绍一下我们这个基准测试工具，它专门用于评估智能体的自进化能力，这一点至关重要。

今年我们始终聚焦于自优化/自进化这一研究方向，因为我们发现智能体的自我提升在无数应用场景中都具有实际价值。

在当前大热的循环架构中，以记忆优先的自进化机制堪称最核心的环节，甚至可能是决定性因素。

正是为了夯实这一关键环节，我们才专门研发了这套基准测试体系。

该基准测试也是我们即将发布Raven智能体的重要组成部分。

⏰ 15:50 | ❤️ 113点赞 | 📝 119字 | 查看原文 →

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黄赟 @huangyun_122

Every great AI journey starts with a single Prompt
vx: huangyun_122 | 影响力: 80k万粉丝

💡 核心观点: AI加剧信息差，行业内部知识决定实际收益。

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: AI技术并未缩小信息差，反而扩大了信息差。 (该声明基于作者对AI技术影响的个人观察和主观判断，缺乏具体数据或公开研究支持，属于观点性陈述。)
◐ 部分可验证: AI漫剧工作流的具体问题（如剧本来源、成本控制、商业模式等）在深入讨论时暴露了行业实践中的困难。 (部分问题（如ComfyUI等工具的使用）可通过公开技术文档或行业案例验证，但“内幕合作方式”“成品收益模式”等细节依赖非公开行业交流，需进一步确认。)
◐ 部分可验证: 自媒体对AI行业的宣传存在夸大，实际行业运作信息需通过内部交流获取。 (自媒体夸大现象可通过对比公开报道与行业报告部分验证，但“水面之下的生意”涉及未公开信息，无法完全验证。)

原文内容:

AI 并没抹平信息差
反而进一步拉大了

今天群友在求购一条AI漫剧的工作流
平时都能扯一扯 Seedance, ComfyUI 
但一深入讨论，发现

1/ 剧本从哪来，质量怎么控
2/ 成本怎么压低
3/ 工作流走订阅还是卖断
4/ 成品收益靠广子还是上红果

和几位有独立工作室的老板聊天
发现很多内幕和合作方式几乎没在市面看过

自媒体扯大旗一顿乱吹
真正水面之下的生意
不靠行业内部交流根本看不到

想想都好做，做做全是问题

⏰ 17:15 | ❤️ 33点赞 | 📝 159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: Rust开发的rmux简化终端自动化，支持多Agent协同执行任务。

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: rmux 是用 Rust 从零编写的工具，专为 Agent 打造 (可通过 GitHub 仓库（http://github.com/Helvesec/rmux）查看项目源码、提交历史及语言构成，确认是否为 Rust 编写及其目标用途。)
◐ 部分可验证: rmux 兼容 90 多条 tmux 命令，配置和插件能沿用 (需实测或查阅项目文档确认具体兼容的 tmux 命令列表及插件兼容性，但 GitHub 可能提供部分功能说明。)
◐ 部分可验证: rmux 支持通过代码精确驱动终端，思路类似 Playwright (需通过代码示例或文档验证其驱动终端的实现方式，但类比 Playwright 是主观描述，无法直接验证。)

原文内容:

用 tmux 管理终端会话，可以在终端里打开多个对话窗口，即便关掉还能在后台继续。

但现在，经常同时开好几个 Agent 干活，想用 tmux 做终端自动化，得写一堆脚本很麻烦。

于是有位开发者用 Rust 从零写了 rmux，专为 Agent 打造。

通过它我们能让 Claude Code 当总指挥，向 Codex、Gemini CLI 指派任务。

甚至同一个任务让几个 Agent 同时跑，结果谁强谁弱一目了然。

GitHub：http://github.com/Helvesec/rmux

除了敲命令，还能用代码精确驱动终端，思路跟 Playwright 很像。

兼容 90 多条 tmux 命令，配置和插件都能沿用，迁移成本几乎没有。

刚开源不久可能还有些 Bug，想让 Agent 在终端帮我们干活的朋友可以试试。

⏰ 17:11 | ❤️ 56点赞 | 📝 188字 | 查看原文 →

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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: Apodex-1.0模型擅长开放式研究问题，分析能力优于Claude Code。

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: Apodex-1.0 是一个主打开放式研究问题的深度研究模型 (可通过官网（https://apodex.ai）查看模型定位，但“开放式研究问题”的具体能力需实测验证)
✓ 可验证: Apodex-1.0 在分析租用 B300 服务器部署 GLM-5.2 的盈利问题时表现优于 Claude Code (基于个人测试体验的对比结论，无公开基准测试或第三方复现结果支持)
◦ 观点: 该模型适合行业投研、金融分析、生物医药等领域 (属于推荐性主观判断，官网可能提及应用场景但无法验证实际效果)

原文内容:

测试了 @Apodex_AI Apodex-1.0 这个深度研究模型，还真的有点东西。

我问它租用 B300 服务器部署 GLM-5.2 怎样才能盈利，分析过程和产出结果都比直接问 Claude Code 好太多了。

它不是常规的模型，而是主打开放式研究问题，比较适合来做行业投研、金融分析、生物医药等领域。

趁着现在还免费使劲蹬，可能过不久就要收费了。https://apodex.ai

⏰ 16:56 | ❤️ 47点赞 | 📝 112字 | 查看原文 →

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Geek @geekbb

💡 核心观点: Cloudflare开源AI安全审计工具，六阶段系统化检测代码漏洞。

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: Cloudflare 开源了 AI 安全审计技能，可将普通编码助手改造成系统化的安全审计工具 (可通过检查 Cloudflare 的官方开源平台（如 GitHub）或官方公告，确认是否存在相关开源项目及其功能描述。)
◐ 部分可验证: 审计分六个阶段，包括情报收集、多角度攻击代码、排除误报、生成报告和独立验证环节 (若开源项目文档或官方说明详细描述了这六个阶段的具体流程，则可验证；但若缺乏细节或需实测才能确认执行逻辑，则为部分可验证。)
✓ 可验证: 生成的报告包括人类可读版本和机器可读的 JSON 结果 (可通过查看开源项目的输出示例或文档，直接验证报告格式是否符合描述。)

原文内容:

这是 Cloudflare 开源的 AI 安全审计技能，把普通编码助手改造成系统化的安全审计工具。

审计分六个阶段：先做情报收集摸清架构，然后多路并进从不同角度攻击代码，接着换一批代理专门挑刺每个发现来排除误报，最后生成人类可读报告和机器可读的 JSON 结果，并用独立验证环节确保每个结论都经得起查证。

⏰ 16:30 | ❤️ 46点赞 | 📝 121字 | 查看原文 →

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karminski-牙医 @karminski3

A coder, road bike rider, server fortune teller, electronic waste collector, co-founder of KCORES, ex-director at IllaSoft, KingsoftOffice, Juejin. | 影响力: 36.92k万粉丝

💡 核心观点: Mac运行大模型成本高且效率低，不如使用API划算。

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: MacStudio M3 Ultra 96G运行Qwen3.6-27B 4bit量化版的速度为65token/s (需实测或依赖第三方性能测试报告，量化模型性能受具体实现和硬件配置影响，无直接官方数据。)
✓ 可验证: GLM-5.2 API价格为每百万token 28元 (可通过GLM官方API定价页面或公开文档验证（如存在）。)
◐ 部分可验证: MacStudio运行Qwen3.6-27B需209天不间断运行才能回本（对比API成本） (计算逻辑可验证，但前提假设（如持续满负荷运行、无其他成本）需进一步确认，实际回本周期可能因使用场景变化。)

原文内容:

想买Mac运行大模型? 这是劝退贴

其实估算方法很简单, 现在买 MacStudio 哪怕运行 Qwen3.6-27B 4bit 量化版本, 然后开 DFlash 使用Qwen的内置投机解码, 也就飙到 65token/s. 而现在普遍大模型都能跑到 40 token/s.

如果专门买 MacStudio M3 Ultra 96G 运行大模型, 如果把设备售价 (32999) 换算成使用API, 以 GLM-5.2 为例, 每百万token 28块, 一台 MacStudio 的价格大概能买到 32999/28 = 1178M token.

而为了输出这些token, 买到的 MacStudio 运行 Qwen3.6-27B 要持续运行 209天. 也就是说回本周期至少是200天不间断运行. 然后运行模型才是纯赚.

这还是没算电费和不直接买API而是买套餐的情况.而且, 最重要的是这还是在运行一个只有27B的小模型.

如果真的买512G的 MacStudio (108749, 而且好像已经断货了), 然后运行量化版本的 GLM-5.2, 速度就会跌到只有 17 token/s, 回本周期大概在 7 年左右...

对于现在1.5个月模型就发新版本的情况下, 普通用户自用是绝对不划算的. 所以大部分用户买 coding plan 会更划算, 如果像我一样要测新模型, 直接租卡也会比直接买划算很多.

当然, 如果你本身就有Mac或者显卡, 那么空闲的时候(比如睡觉的时候)让它跑大模型运行任务, 反而是划算的.

#本地大模型 #mac #qwen36 #glm52

⏰ 16:28 | ❤️ 100点赞 | 📝 342字 | 查看原文 →

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Berryxia.AI @berryxia

| 影响力: 39.76k万粉丝

💡 核心观点: CuiMao用AI制作揭露Fable 5封杀内幕的谍战短片，新增日语字幕。

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: CuiMao制作了一部7分钟的谍战短片，内容涉及Fable 5被封杀的真实事件，并邀请了Anthropic CEO Dario和美国国防部长Pete作为剧情角色 (可通过查看CuiMao发布的短片内容验证角色和主题，但“Fable 5被封杀的真实事件”需进一步核实官方报道或声明，且Dario和Pete的参与是否为虚构剧情需对比现实身份（如Pete是否为现任防长）。)
✓ 可验证: 短片使用seedance2 + Grok Imagine Video 1.5技术制作 (技术工具名称（如seedance2、Grok Imagine Video 1.5）无公开资料或官网佐证，可能为内部或虚构工具，无法独立验证。)
◦ 观点: 短片结尾暗示Fable 5被封杀背后有更深的“原因” (此为短片剧情设计的艺术表达，属于主观叙事，无客观事实依据，无法验证其暗示的“原因”真实性。)

原文内容:

兄弟们！必须卧槽了…
为了给Cuimao扩大影响力，我添加了日语字幕版本！

CuiMao把Fable 5被封杀的真实事件，拍成了一部7分钟的谍战短片，还把Dario和美国国防部长都请进了剧情。

CuiMao用seedance2 + Grok Imagine Video 1.5做的这个短片，讲了Fable 5发布后24小时内发生的事。

Anthropic CEO Dario突然失联，美国国防部长Pete亲自出面审讯，而正在美国度假看世界杯的CuiMao收到了一条来自Dario的神秘取件短信。

验证码、太阳花、自毁录音……

整个故事把最近真实发生的出口管制事件，包装成了一个有开头、有高潮、有伏笔的完整谍战剧。

结尾甚至暗示Fable 5被封杀背后有更深的“原因”。

日本的朋友们可以直接无障碍欣赏了… 太牛了Z

⏰ 15:51 | ❤️ 22点赞 | 📝 208字 | 查看原文 →

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Geek @geekbb

💡 核心观点: 新技术引发传统行业抵制与冲突。

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: 1888年李鸿章推动修建津芦铁路时，船夫联合码头工人与航运商人因担心失业而聚集在海河钢桥周围示威阻拦施工。 (该事件可通过历史档案、晚清铁路建设文献或李鸿章相关史料间接验证，但具体细节（如示威规模、参与者身份）可能因记录不完整而需进一步考证。)
✓ 可验证: 1889年北京一根电报线杆被拔毁，传单上写有“电线杆子破了风水”。 (晚清反对电报/铁路的“风水冲突”事件在《清实录》《申报》等史料中均有记载，此类事件具有典型性，可直接通过历史文献验证。)
◐ 部分可验证: 1902年直隶两万挑夫包围铁路公司要求拆除京津铁路。 (挑夫抵制铁路的事件在地方志（如《天津通志》）或清末经济史研究中可能提及，但具体人数“两万”需核实原始档案，可能存在夸张表述。)

原文内容:

这让我想起1888年李鸿章推动修建津芦铁路时，需在海河上架桥。船夫联合码头工人与航运商人，认定铁路通车后货物不再走水路，自己将失业。大批船夫聚集在未完工的海河钢桥周围示威，阻拦施工。                                                                                                                                      

还有：                                                                                                   1889年，北京一根电报线杆被拔毁，传单上写着"电线杆子破了风水"。                                           
1902年，直隶两万挑夫包围铁路公司，要求拆除京津铁路。                                                                                                                                                              

每次选址勘测，铁路公司必先招致船夫、挑夫、客栈、骡马行的集体抵制。这些群体就业的消失速度远快于新兴产业吸收速度。

⏰ 14:47 | ❤️ 31点赞 | 📝 178字 | 查看原文 →

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karminski-牙医 @karminski3

A coder, road bike rider, server fortune teller, electronic waste collector, co-founder of KCORES, ex-director at IllaSoft, KingsoftOffice, Juejin. | 影响力: 36.92k万粉丝

💡 核心观点: 国产编程模型GLM-5.2和Kimi-K2.7在DeepSWE测试中表现优异。

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: GLM-5.2是国产编程大模型的SOTA（当前最佳），Kimi-K2.7-Code是性价比SOTA (需通过DeepSWE benchmark官方榜单或公开测试数据验证具体分数和排名，但未提供直接链接或数据来源。)
◐ 部分可验证: DeepSWE benchmark使用人工制造的开源项目问题测试模型，修改范围达上百行代码，且不提供工具提示 (需查阅DeepSWE官方文档或论文确认测试设计细节（如问题生成方式、代码修改量），但推文未提供具体来源。)
✓ 可验证: DeepSWE涵盖TypeScript、Go等5种语言，而SWE-Bench-verified主要测Python (可通过对比DeepSWE和SWE-Bench的官方说明或开源代码库验证语言覆盖范围。)

原文内容:

国产模型这波表现堪称精准打击

DeepSWE基准测试最新榜单显示，从得分来看GLM-5.2毫无争议地成为国产编程大模型的性能标杆，而Kimi-K2.7-Code则是性价比之王。图表中的多条折线反映了各模型在不同推理强度下的得分分布。

个人认为DeepSWE是近期最值得关注的测评体系。虽然名称也带"SWE"后缀，但其评估方式并非像SWE-Bench那样爬取GitHub的PR或issue，而是基于开源项目人工构造问题后让大模型进行修改。这种设计能有效规避模型提前训练过测试题的风险（毕竟该基准今年5月才发布，短期内难以被针对性训练）。

测试难度也显著提升：SWE-Bench-verified通常每个提交只需修改几十行代码，而DeepSWE每个问题都需要上百行代码才能解决，极大考验模型的工程规划能力。前者会提供完整工具链、错误日志甚至使用说明，后者则完全依赖模型自主探索——这高度还原了真实项目中的代码修改场景，我认为其测试维度已经涵盖了部分工程实践能力。

此外，SWE-Bench-verified主要测试Python语言，而DeepSWE覆盖了TypeScript、Go、Python、JavaScript、Rust五种语言。强烈建议关注大模型编程能力的同仁重点关注这个基准测试。

#DeepSWE #SWEBench #GLM #Kimi

⏰ 14:27 | ❤️ 73点赞 | 📝 335字 | 查看原文 →

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海拉鲁编程客 @hylarucoder

Indie Maker
油管「海拉鲁编程客」
沦为程序员的段子手/猫咪 | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: Kimi Code辅助人工review提升重构效率。

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: 使用 Kimi Code + K2.7 极速版辅助编码可提高重构效率，例如两分钟完成可视化报告 (需实测工具性能，但用户提供的视频未公开，无法直接验证速度。工具功能可通过官方渠道确认，但具体效率提升需依赖用户环境。)
✓ 可验证: Codex/CC 在代码精简后可能添加不必要的兼容代码，导致设计问题（如 opus 4.8 案例） (涉及具体代码案例（如“300 行设计问题”）和工具行为，但未提供代码片段或公开案例，无法复现或验证。)
◐ 部分可验证: Kimi Code 的 /goal 和 /skill 指令可系统化整理代码问题（如生成 50 个 nil 相关点并可视化） (工具功能可通过官方文档验证指令是否存在，但实际输出效果（如“50 个点”的准确性）需用户实测确认。)

原文内容:

最近使用 Kimi Code + K2.7 极速版辅助编码，分享一下使用体验。

背景: 来自大约 5w 行左右的 golang agent runtime 的重构。前期用 codex / cc 疯狂推代码之后进入了重构期。

用 codex / cc 压低代码行数，很难满足我想要的效果。比如 opus 4.8 反复背诵不知道从哪里学来的超过 300 行代码是不好的设计（我明明没有加这一条，记忆里面也没有），而超过 2000 行不能拆开的代码多了去了，这是本质复杂度。而 codex 在精简了一些之后反手又给我加了一些兼容代码。。。。

所以我回归了半自动的方案，用 kimi code 调研出报告，人工 review 之后开修，大致步骤如下

1. 选择一个切入点

 /goal 请你使用 hai-architecture skill 帮我系统整理 nil, 按照当前代码，当前位置，问题点，解决方案表格罗列一下。 有些可能是 nil 本身过度防御，有的地方可能是设计上有更好的方向。请你系统梳理之后，整理到 docs/architecture/nil-review.md ，要详细，分好类和优先级，整 50个点给我

使用 /goal 是为了确保能捞 50 个点，使用 hai-architecture 是为了打开格局，看看是不是有些 nil 是不是因为更上层的设计问题。

2. 50个点的 markdown 看起来还是比较吃力的。可以做个简单的可视化优化一下咱们的阅读体验。

/skill:hai-visual-report docs/architecture/nil-review.md 做一下可视化 

然后你就得到一个阅读体验比较好的问题清单，然后挑选一些问题开修就好了。

这里不得不吹一句，K2.7 极速版是真的快，两分钟可视化跑完（视频未加速），调研的时候没感觉有非常大的速度提升，到可视化报告这块速度很快，有明显的推背感。好处就是产出高了，坏处就是刷推少了。。。。。

⏰ 14:18 | ❤️ 33点赞 | 📝 467字 | 查看原文 →

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CuiMao @cuimao

@NVidia AI Developer | 影响力: 2.7万粉丝

💡 核心观点: Fable 5封杀真相因Dario失联与神秘录音曝光。

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: Fable 5发布后的24小时内，Anthropic CEO Dario突然失联 (可通过Anthropic官方声明或Dario的公开行程记录部分验证其是否失联，但需依赖公司或本人回应确认具体原因，目前无直接公开证据。)
✓ 可验证: 美国国防部长Pete亲自审讯Dario (无官方报道或可靠信源证实国防部长参与审讯，涉及敏感信息且缺乏公开记录，无法验证。)
✓ 可验证: CuiMao收到Dario的神秘取件短信（含验证码、太阳花、自毁录音） (事件描述高度依赖个人经历且涉及未公开通信内容，无第三方证据支持，无法验证真实性。)

原文内容:

Fable 5发布后的24小时内，Anthropic CEO Dario突然失联，美国国防部长Pete亲自审讯。与此同时，在美国度假观看世界杯的 CuiMao收到一条来自Dario的神秘取件短信。一个验证码，一朵太阳花，一段即将自毁的录音，将揭开 Fable 5 被封杀背后真正的原因。

⏰ 13:41 | ❤️ 651点赞 | 📝 81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: 尼采认为主人道德源于自我肯定，奴隶道德依赖外界评价。

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: 尼采将道德分为主人道德和奴隶道德，主人道德从“我是谁”出发，奴隶道德从“别人为什么比我强”出发。 (这一声明可通过尼采的著作（如《善恶的彼岸》《论道德的谱系》）直接验证。尼采确实提出了这两种道德的分类，并阐述了其核心差异。)
✓ 可验证: 主人道德的特点是自我肯定，将自身特质（如强大、勇敢）视为“好”，而不依赖他人评价。 (尼采在《善恶的彼岸》等文本中明确描述了主人道德的自我肯定属性，强调其基于内在价值判断而非外部标准，可通过原文核实。)
✓ 可验证: 奴隶道德的起点是怨恨，通过贬低强者（如将野心、财富视为“恶”）来合理化自身的无力。 (尼采在《论道德的谱系》中详细分析了奴隶道德的怨恨本质及其对价值的“反动式”重构，这一观点可直接从原著中验证。)

原文内容:

尼采讲过两种道德：

一种叫主人道德。
一种叫奴隶道德。

很多人第一次听，会本能地误解：

主人道德是不是压迫别人？
奴隶道德是不是弱者活该？

其实不是。

尼采真正讨论的，不是社会身份，而是一个人的价值来源。

⸻

什么是主人道德？

一句话：

主人道德，是从“我是谁”出发。

它的起点是自我肯定。

我强大，所以我把强大称为好。
我勇敢，所以我把勇敢称为好。
我能承担，所以我把承担称为好。
我能创造，所以我把创造称为好。

主人道德的人，不是先看别人怎么评价自己。

他先问：

我想成为什么样的人？
我愿意创造什么？
我愿意为此付出什么代价？
我能不能承担失败、孤独、误解和风险？

他不靠别人的认可来证明自己。
也不靠贬低别人来抬高自己。

他看到强者，不会第一反应说：

“他肯定有问题。”
“他肯定靠关系。”
“他肯定不干净。”

他会问：

“他为什么能做到？”
“我能不能学？”
“我怎样才能超过他？”

这就是主人道德的底色：

不是怨恨，而是创造。
不是控诉，而是承担。
不是等待公平，而是主动塑造自己。

⸻

那什么是奴隶道德？

一句话：

奴隶道德，是从“别人为什么比我强”出发。

它的起点不是自我创造，而是怨恨。

强者是恶的，所以我弱就是善。
有野心的人是恶的，所以我没野心就是纯洁。
赚钱的人是恶的，所以我贫穷就是高尚。
敢表达欲望的人是恶的，所以我压抑自己就是道德。

奴隶道德最典型的心理结构是：

我没有做到，
所以我要证明做到的人有罪。

我不敢追求，
所以我要证明追求的人低俗。

我没有力量，
所以我要把无力包装成善良。

我害怕竞争，
所以我要把竞争说成肮脏。

这才是尼采真正反感的东西。

他反感的不是弱者。

他反感的是：

明明是无力，却包装成高尚。
明明是怨恨，却包装成正义。
明明是嫉妒，却包装成批判。
明明是不敢承担，却包装成看透人生。

⸻

所以，主人道德和奴隶道德最大的区别，不在于谁强谁弱。

真正的区别是：

你的价值观，是从创造中生长出来的，
还是从怨恨中反推出来的？

主人道德说：

我要变强。
我要创造。
我要承担。
我要成为我自己。

奴隶道德说：

凭什么他可以？
他一定有问题。
他成功一定不干净。
他有野心，所以他不善良。

前者把注意力放在自己能成为什么。
后者把注意力放在别人凭什么比自己强。

这就是两种完全不同的人生方向。

⸻

放到今天，其实非常明显。

一个创业者失败了，说：

这次是我判断错了。
我复盘、改模型、继续做。

这是主人道德。

另一个人失败了，说：

这个社会就是不公平。
成功的人都是骗子。
赚钱的人都没良心。

这就很接近奴隶道德。

当然，社会确实有不公平。
成功者也确实不都干净。

但问题在于：

你是想理解现实，然后继续行动；
还是想用道德审判，掩盖自己的停滞？

这是关键。

⸻

尼采的主人道德，真正重要的地方，不是“我要支配别人”。

而是：

我要成为自己的主人。

能管理自己的欲望。
能承担自己的选择。
能面对自己的失败。
能承认自己的野心。
能把痛苦转化成作品。
能把嫉妒转化成学习。
能把不满转化成行动。

这才是更高级的生命状态。

很多人一生最大的问题，不是没有资源。
是他永远在用别人的坐标解释自己。

别人成功了，他难受。
别人赚钱了，他怀疑。
别人表达了，他嘲讽。
别人行动了，他批判。

他看起来很清醒，实际上被怨恨控制。

真正有力量的人，反而很少浪费时间证明别人不行。

因为他的核心任务是：

把自己做出来。

⸻

所以判断一个人更接近主人道德，还是奴隶道德，可以看一个问题：

当他看到一个更强的人时，他的第一反应是什么？

是学习、拆解、模仿、超越？

还是贬低、怀疑、嘲讽、道德审判？

前者，是生命力向外生长。
后者，是无力感向内腐烂。

尼采真正想提醒我们的，可能就是：

不要把自己的软弱，伪装成善良。
不要把自己的怨恨，伪装成正义。
不要把自己的不敢，伪装成清醒。
不要把自己的失败，伪装成高尚。

一个人真正的成熟，是敢于承认：

我想要。
我不够强。
我还需要训练。
我愿意承担代价。
我会继续行动。

这才是成为自己的主人。

不是去统治别人，
而是不再被怨恨统治。

⏰ 13:45 | ❤️ 35点赞 | 📝 1343字 | 查看原文 →

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小耳👂Jane｜Xiaoer @xiaoerzhan

AI时代最缺审美&想法！20年艺术经验，看展无数！关注我，提高审美，激活想法，玩好工具，让你的AI无限可能。

同济大学｜懒坝美术馆艺术总监｜生成式艺术创作者｜从0-1艺术与商业融合 | Learn In Public | – 现代舞- 动画短片- 艺术摄影 -民谣后摇

V：xiaoer-zhan | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: Omia本地轻量无广告，支持多格式文件阅读。

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: WPS占用巨大的电脑内存且频繁弹出收费提示 (内存占用可通过任务管理器实测验证，但“巨大”为相对描述，缺乏量化标准；收费弹窗需实际使用观察，但频率和场景可能因用户配置或版本差异而不同。)
◐ 部分可验证: Omia软件本地安装、不占内存、无广告，支持多种文件格式（如Office、PSD、RAW等） (本地安装、无广告可通过下载安装包直接验证；内存占用需实测对比；文件格式支持列表可测试，但“各类zip”“3D系列”等模糊表述需具体版本确认。)
✓ 可验证: 后续发布形式为“大量赠送邀请码+免费使用”或“38元买断” (发布策略可通过官方渠道（如官网、GitHub页面）或实际发布活动验证，但需观察后续执行是否与声明一致。)

原文内容:

WPS 这类软件 老子真的很厌恶 
随便看个文档,要占用巨大的电脑内存
还各种弹出来要收你的钱

Github 上那些万能打开的我也看了
有的要上云端,有的装一堆插件

我花了一个月做了这个 Omia 
本地安装,不占内存,无广告
干——干——净——净 舒服的看文件

Office 套件随便打开,
Md,Html,Json 随便开
以下是一些小众文件测试

 PSD |各相机的 raw ,各类zip , 3D 系列,yaml 等编程类

后续 发布形式是:

       大量赠送邀请码+免费使用 | 38 买断是对我的认可

⏰ 12:12 | ❤️ 21点赞 | 📝 152字 | 查看原文 →

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priyank joshi @dingyi

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💡 核心观点: AI行业第三方必须依赖大模型或自建服务生存。

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: 第三方产品不加入 AI 功能就会被淘汰 (该声明属于主观判断，缺乏具体数据或行业报告支持，无法通过公开渠道直接验证其普遍性。)
◐ 部分可验证: 加入 AI 功能需要购买官方 API，导致第三方产品性价比低于大模型公司 (部分可验证，例如可通过对比主流大模型公司（如OpenAI、Anthropic）的API定价与第三方产品定价来评估成本差异，但“性价比”涉及主观衡量标准，需结合具体案例。)
◐ 部分可验证: 租用 B200/300 服务器或接入本地 Claude Code 是当前行业的两大应对策略（如 OpenCode、MagicPath 等案例） (可通过公开信息（如官网、技术文档）验证部分公司（如OpenCode、Framer）是否采用此类方案，但“行业主流策略”的概括需更多样本支持。)

原文内容:

AI 行业比较特殊。第三方产品不加入 AI 功能就被淘汰了，加入 AI 功能只能买官方的 API 再做到产品里，和大模型公司比，完全没有性价比。

现在要么是租 B200/300 服务器搞自己的中转站如 OpenCode，要么是把产品接入本地 Claude Code 先让用户沉淀下来，比如 MagicPath、Framer……

⏰ 11:11 | ❤️ 33点赞 | 📝 88字 | 查看原文 →

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Geek @geekbb

💡 核心观点: OpenCode Go套餐首月划算但DeepSeek V4 Pro定价未降。

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: DeepSeek 官方 API 已消耗38元 (需登录用户个人DeepSeek账户查看API使用账单，但他人无法直接验证该数据。)
✓ 可验证: OpenCode Go套餐首月5刀、次月10刀 (可通过OpenCode官网或官方定价页面查询套餐价格及续费规则。)
✓ 可验证: OpenCode Go的DeepSeek V4 Pro定价未随官方降价 (需对比DeepSeek官方API价格与OpenCode平台当前定价，两者均为公开信息。)

原文内容:

今天 22 号，DeepSeek 官方 API 已经烧了38元。在犹豫要不要上车 OpenCode Go，反正只跑 DeepSeek 模型，跟官方价格比了一下，对于我来说，首月 5 刀的 Go 套餐还是划算，次月 10 刀就不值了。

才发觉各路 AI 套餐的价已经吊打 VPS 了，10刀够我收台传家宝年付小鸡，谁说 AI 有泡沫的。

最后一说 OpenCode Go 的 DeepSeek V4 Pro 定价还是没有降下来呀，官方都降了。

⏰ 10:15 | ❤️ 28点赞 | 📝 107字 | 查看原文 →

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GitHubDaily @github_daily

💡 核心观点: iSH让iPhone轻松运行Linux命令应急运维。

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: iSH 是一个开源项目，可在 iPhone 或 iPad 上运行 Linux Shell 环境 (可通过提供的 GitHub 链接（http://github.com/ish-app/ish）直接验证项目开源性和功能描述。)
◐ 部分可验证: iSH 内置轻量级 Alpine Linux 文件系统，支持常用包管理工具和命令行操作 (GitHub 项目文档和代码可验证 Alpine Linux 的集成，但“顺畅执行”需实测确认性能表现。)
✓ 可验证: iSH 无需越狱，可直接在 App Store 下载使用 (通过 App Store 搜索或项目官网可验证下载渠道和合规性。)

原文内容:

有位做运维的朋友出门玩，服务器突然遇到紧急情况，急需敲两行 Linux 命令解决问题。

但在外面没有把电脑带在身边，此时相信大部分各位都要赶紧回家了，挺痛苦的。

于是给他找到 iSH 这个开源项目，在 iPhone 或 iPad 上运行一个 Linux Shell 环境。

内置轻量级的 Alpine Linux 文件系统，常用的包管理工具和命令行操作都能顺畅执行。

GitHub：http://github.com/ish-app/ish

而且不需要越狱等繁琐操作，直接在 App Store 就能搜索下载，做到开箱即用。

作者在核心解释器上做了大量汇编级优化，运行速度比普通的模拟方式快上不少。

⏰ 10:03 | ❤️ 41点赞 | 📝 178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: 创业者应通过故事驱动产品，而非仅推销功能。

可信度: 6/10 – 3项需进一步确认；2项为观点陈述

事实核查:

◦ 观点: 初阶创业者常犯的错误是过度强调功能而非用户价值。 (该声明是对创业者行为的概括性描述，属于主观经验总结，缺乏具体数据或案例支持，无法通过公开渠道直接验证。)
◐ 部分可验证: 中阶创业者通过“做功能，讲故事”的方式更易获得第一笔收入。 (部分可验证，例如可通过案例分析或创业者访谈了解此类策略的实际效果，但需具体实例支撑，且结果可能因行业或场景而异。)
◐ 部分可验证: 高阶创业者通过先讲故事再迭代功能的方式实现用户需求匹配。 (类似精益创业方法论（如MVP模式），可通过知名企业案例（如Airbnb早期故事）间接验证，但具体效果取决于执行，无法普遍适用。)

原文内容:

初阶创业者经常犯的一个错误是：做功能，讲功能。比如做了一个很牛逼的功能，开始对外讲这个功能有多牛。然后，除非功能真的逆天，大多会是，用户寥寥，自己内心也寥寥，然后就了了了。

中阶创业者开始学会这么干：做功能，讲故事。做了一个功能，不会对外说具体功能，而是会说：用了这个功能，你会成为更好的自己，等类似的故事。然后，经常就有机会，赚到第一笔钱。

高阶创业者则会：讲故事，做功能。啥都没有时，就开始对外讲故事。不断讲故事过程中，不断观察用户反馈，不断调整故事。最后通过功能实现，不断让用户的故事成真。故事不断上演，创业就成了。

还有一类创业者是：讲故事，做故事。会伪装成比高阶还高阶的创业者。要特别小心。这不是创业者，是骗子。

⏰ 09:58 | ❤️ 184185点赞 | 📝 266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: PixelRAG通过截图取代HTML解析，提升网页信息检索准确性。

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: PixelRAG是一种完全跳过HTML解析的检索系统，直接对页面截图并基于图像进行检索 (可通过GitHub仓库查看项目代码和技术文档，确认是否实现截图替代HTML解析的功能，但需实测验证实际效果是否如描述。)
◐ 部分可验证: 在纯文本问答任务上，PixelRAG比最强文本RAG基线高出18.1%（基于3000万张Wikipedia截图的视觉索引） (需检查GitHub是否提供基准测试数据或论文，但实验复现需独立验证；覆盖率（3000万截图）依赖团队公开数据。)
◦ 观点: 传统HTML解析可能丢失超过40%的页面信息（如表格、图表、布局结构） (具体百分比缺乏公开研究或数据支持，属于对传统方法局限性的主观断言。)

原文内容:

Web 抓取将彻底改变。（100% 开源的可视化搜索系统）

PixelRAG 是一种完全跳过 HTML 解析的检索系统。

它不再把网页解析成文本再进行向量化，而是直接对页面截图，并基于图像进行检索。由视觉语言模型直接从像素中读取答案。

传统解析正是 Web RAG 信息损失的主要来源。

单一 HTML 转文本解析器可能丢失超过 40% 的页面信息

表格、图表和布局结构往往被压平甚至丢弃
即使只更换解析器，在相同文档上的准确率也可能波动约 10 个点PixelRAG 索引的是用户“真实看到”的页面。

团队构建了一个覆盖整个 Wikipedia 的视觉索引（超过 3000 万张截图），在纯文本问答任务上仍然比最强的文本 RAG 基线高出 18.1%。

该仓库还提供了一个 Claude Code 插件，相当于给 Claude 加上“视觉能力”。

它允许 Claude 对任意 URL 进行截图，并直接读取渲染后的页面，而不是解析 DOM。因此你可以把一个实时网页、arXiv 论文，甚至本地站点交给它，并询问页面“实际长什么样”。

只需一个安装脚本，无需 MCP Server，也无需额外后端。

系统流程如下：

将每个文档（网页、PDF、图片）渲染为图像切片

使用 Qwen3-VL-Embedding（基于截图 LoRA 微调）进行向量化
构建 FAISS 索引并提供搜索 API
由于索引本质上是“像素”，因此可以在不重新构建索引的情况下，通过更强的阅读模型提升准确率。

整个项目基于 Apache-2.0 协议开源。

GitHub 仓库：

⏰ 08:50 | ❤️ 64点赞 | 📝 411字 | 查看原文 →

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