【AI 奏折】06月26日

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【AI 奏折】2026年06月26日

共收录 18 篇深度内容

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泊舟: API中转站真实性最重要，推荐纯正OpenAI且优惠的渠道。
铁锤人: 测试豆包2.1 PRO能否通过编程制作3D游戏验证其实用性。
Frank Wang 玉伯: 三款AI应用助你知命、定向、创作，改变未来。
艾略特: EverOS 是开源本地优先的 Markdown 原生可进化记忆系统。
iGeekbb: 大V劝宝妈远离股市却被误当求偶对象。
Justin: 东京警方误捕持新版在留卡的尼泊尔男子。
向阳乔木: 飞书Cli结合Codex实现对话记账和表格管理。
Berryxia.AI: 开发者应掌握6大核心架构基础，无需深究复杂原理。
Mr Panda: 豆包模型接近Claude Opus 4.6且性价比更高。
iGeekbb: 高考后趁英语巅峰考雅思，助力学业多语发展。
GitHubDaily: 开源书籍《XQuant》帮助零基础读者轻松入门量化交易。
GitHubDaily: Orca工具统一管理多AI编程助手并行工作，提升效率便于对比代码。
dontbesilent: 流量技巧不等于内容价值，急于求成反毁账号。
Robinson · 鲁棒逊: 西湖醋鱼难做好因草鱼选材、饿养条件和烹饪技巧要求高。
向阳乔木: 谷歌推出Open Knowledge Format规范，用Markdown和YAML实现知识结构化存储与共享。
宝玉: 阿里巴巴通义千问大规模攻击Claude窃取AI技术。
Jackywine: flomo是AI时代高效记录与输出的个人工具。
宝玉: 解码并反混淆Codex App代码的项目工具。

📖 详细内容

泊舟 @bozhou_ai

💡 核心观点: API中转站真实性最重要，推荐纯正OpenAI且优惠的渠道。

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:

◦ 观点: API 中转站存在“不可能三角”：真实、稳定、便宜 (这是作者对API中转站特性的主观归纳，属于行业经验或个人观点，缺乏客观标准或公开数据支持。)
◐ 部分可验证: OpenAI 近期偶尔会抽风，出现降智现象 (OpenAI模型性能波动可通过用户社区反馈或历史API响应记录部分验证，但“降智”是主观描述，需具体测试数据佐证。)
✓ 可验证: 某些中转站会以官方降智为借口，实际以次充好（如用豆包冒充Gemini） (涉及中转站的内部操作，无公开证据或第三方检测报告，除非进行模型输出对比审计，否则无法直接验证。)

原文内容:

我之前说过，API 中转站有个不可能三角：
真实、稳定、便宜。

这三个里面，我一直觉得真实性是第一位的。
价格再便宜，如果背后模型不对，其实都没什么意义。

最近 OpenAI 偶尔会抽风，会有所降智，大家应该也能感觉到。

然后有些中转站会把官方降智当成借口，实际背后可能就是以次充好。

如果你拿豆包去充当Gemini，可能确实不太能看出来。
但是GPT 再抽风，但也不至于离谱到和国产模型一个水平，真的把用户当傻子

今天测了一个只做OpenAI API的中转站
我测了一下，GPT-5.5 和 GPT-5.4 的纯度都挺高，没有掺假，速度也挺快。

然后他们有个新用户活动。
9.9 元，给 150 美元额度。

基本就是 1 块钱换 15 美元 API 额度。
这个羊毛必须去薅一下

链接放这，快去冲一波：
https://api.fenno.ai/register?aff=8BBQQA95AB6C…

⏰ 16:13 | ❤️ 62点赞 | 📝 239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: 测试豆包2.1 PRO能否通过编程制作3D游戏验证其实用性。

可信度: 4/10 – 2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

◐ 部分可验证: 豆包2.1 PRO在编程方面可用 (需实际测试豆包的编程功能，但推文未提供具体代码或项目结果，需用户自行验证。)
◐ 部分可验证: 让豆包看抖音视频并将玩具做成3D游戏可测试其编程和多模态能力 (需实际运行测试并观察豆包的输出，但推文仅提到录屏未展示完整过程或结果，需进一步验证。)
◦ 观点: 豆包能否“坐大人那桌” (这是主观比喻，无客观标准，属于个人观点。)

原文内容:

最近，很多人说豆包2.1 PRO在编程方面可用！！

但很少人实际跑一个项目去测试它，我自己也好奇它到底行不行？  

所以，我准备让豆包自己看抖音，然后把视频里面的一款玩具做成3D游戏。  

我相信这个测试不仅仅可以测试编程能力，而且连多模态也能测试。

所以豆包到底能不能坐大人那桌了呢？  

下面是我的真实录屏测试：

⏰ 12:21 | ❤️ 52点赞 | 📝 126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: 三款AI应用助你知命、定向、创作，改变未来。

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: FateTell是一款名为“务虚一杰”的AI作品，功能为“知命改命” (需通过下载或访问官网验证其是否存在及功能描述是否准确，但“知命改命”为模糊表述，实际效果可能涉及主观体验或未明确的技术逻辑。)
◐ 部分可验证: Laper（务虚二杰作品）的功能是“通过拉片儿（可能指旅行或记录）规划人生路径” (需实测应用功能是否与描述一致，“拉片儿”为隐喻性表述，具体实现方式需进一步确认。)
◦ 观点: YouMind（务虚三杰作品）能“改变思维，通过创作（非学习）通向未来” (“改变思维”“创作即未来”为主观宣传用语，无客观标准验证其效果，属营销话术。)

原文内容:

隆重介绍下 AI 务虚三杰的作品：

是否想知道，你是谁。请下载务虚一杰的至美之作：FateTell。知命，方能改命。

是否想知道，想去哪。请下载务虚二杰的癫狂之作：Laper。人生就是拉片儿，去这里拉出自己的片儿。

是否想知道：怎么去。请下载务虚三杰的倾心之作：YouMind。改变你的思维，停止学习，大胆创作。创作就是通往未来的石板路。

三生万物。
不用者，后悔一生。

⏰ 20:56 | ❤️ 23点赞 | 📝 132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: EverOS 是开源本地优先的 Markdown 原生可进化记忆系统。

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: EverOS 是一个 open-source、local-first、Markdown-native，可进化的 Agent Memory OS (需检查 EverOS 的官方开源仓库（如 GitHub）以确认其开源状态、本地优先架构和 Markdown 原生支持，但“可进化的 Agent Memory OS”属于愿景描述，部分依赖主观定义。)
✓ 可验证: 所有长期记忆以标准 .md 文件存储，支持 Git 版本管理 (可通过查看 EverOS 的文档或代码库验证其是否使用 Markdown 作为存储格式，并测试 Git 集成功能。)
◐ 部分可验证: 用户记忆（episodes/profile）与 Agent 记忆（cases/skills）是分离的一等记忆表面 (需查阅技术文档或实测系统架构，确认记忆分类设计，但“一等记忆表面”的表述可能涉及主观定义。)

原文内容:

近期更新节奏迅猛，该版本最后两项核心功能Wiki与Reflection已正式上线，至此所有拼图全部就位。

用一句话阐明定位

EverOS的愿景并非打造简单的记忆API，而是要构建一个开源、本地优先、原生支持Markdown且具备进化能力的智能体记忆操作系统。

1. Markdown作为唯一信源
所有长期记忆首先以标准.md文件形式存在。
可读写、可差异比对，也能直接纳入Git进行版本管控。

2. 支持直接修改记忆
编辑.md文件时，级联监视器会将变更同步至索引系统。
无需每次都通过SDK、API、控制面板或后端更新通道。

3. 本地三剑客即可运转
仅需Markdown+SQLite+LanceDB组合。
不依赖MongoDB/Elasticsearch/Redis等组件，也无需托管服务。

4. 用户记忆与智能体记忆双轨并行
用户拥有情景片段/个人画像。
智能体持有案例库/技能集。
这两类记忆并非混杂的聊天记录，而是彼此独立的一级记忆实体。

5. 检索维度正交设计
支持按用户ID、智能体ID、应用ID、项目ID、会话ID进行组合检索。
不受限于单一线程、命名空间或租户的束缚。

6. 知识Wiki支持编辑与溯源
上传资料会自动转化为Markdown知识页。
具备分类体系、增删改查API、主题搜索功能，并可追溯原始文件上下文。

7. Reflection实现记忆自主进化
能在会话间隙离线整理情景聚类，整合碎片记忆，持续优化用户画像与技能库。
不仅实现检索功能，更具备后台记忆固化的深层能力。

⏰ 17:27 | ❤️ 29点赞 | 📝 265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: 大V劝宝妈远离股市却被误当求偶对象。

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:

◐ 部分可验证: 百万粉丝大 V 透露自己炒股从 500 万做到 1800 万 (可通过查看该大 V 的公开历史推文或投资记录（如有）验证是否提及此事，但需确认其账户真实性及数据真实性（如是否为模拟盘或夸大宣传）。)
✓ 可验证: 私信不断遭到宝妈人妻的骚扰，内容包含“离婚带娃、A9 资产”等 (私信内容属于非公开对话，除非大 V 主动公开截图或第三方平台介入调查，否则无法独立验证真实性。)
◦ 观点: 大 V 声称“我爱宝妈是想保护宝妈小白，让她们远离股市” (属于主观动机陈述，无客观事实依据，无法验证其真实意图。)

原文内容:

这位百万粉丝大 V，自从透露自己炒股从 500 万做到 1800 万后，私信就不断遭到宝妈人妻的骚扰。各种 A9 资产的宝妈都看上了他：“我刚离婚，有一个孩子，长得挺漂亮的，可以找你吗？”“我离婚，带一个女娃，资产 A9，能聊聊吗？”把我看乐了。

他说：我爱宝妈，是想保护宝妈小白，让她们远离股市，把钱存银行，守住自己的财产。但我不是曹操，我不爱宝妈的。

⏰ 20:58 | ❤️ 181点赞 | 📝 131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: 东京警方误捕持新版在留卡的尼泊尔男子。

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: 东京警视厅25日宣布，他们误将一名20多岁的尼泊尔男子逮捕，该男子涉嫌使用伪造的在留卡。 (可通过东京警视厅的官方公告或新闻发布会记录直接验证，此类执法信息通常由警方公开披露。)
◐ 部分可验证: 该男子持有的在留卡是14日开始发放的新版。 (需查阅日本出入国在留管理厅（Immigration Services Agency）关于新版在留卡发放的官方通知或政策文件，但具体个案中的卡片版本需警方或当事人提供进一步证据。)
◐ 部分可验证: 涩谷警察署的警员未注意到是新版在留卡，当场将其逮捕。 (逮捕过程的细节可能需依赖警方内部报告或涉事方陈述，公开渠道可能仅提供概括性说明，需交叉验证多方信源。)

原文内容:

东京警视厅25日宣布，他们误将一名20多岁的尼泊尔男子逮捕，该男子涉嫌使用伪造的在留卡，违反了《出入境管理及难民认定法》

该男子持有的是在留卡是14日开始发放的新版，但东京警视厅涩谷警察署的警员并未注意到，并当场将其逮捕

⏰ 20:10 | ❤️ 56点赞 | 📝 96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: 飞书Cli结合Codex实现对话记账和表格管理。

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: 飞书Cli + Codex可以替代记账软件的功能 (需实测验证飞书Cli和Codex是否能完全替代专业记账软件的功能（如自动分类、报表生成等），目前仅从推文描述无法确认其完整性和易用性。)
✓ 可验证: 通过终端指令 `npx @larksuite/cli@latest install` 可安装飞书Cli (可通过公开的npm仓库或飞书官方文档验证该指令是否有效，属于明确的技术操作步骤。)
◐ 部分可验证: 在Codex中通过对话创建多维表格，并实现记账功能 (需实际测试Codex的对话交互是否支持创建多维表格及后续记账操作，但飞书多维表格的功能本身可公开验证。)

原文内容:

飞书Cli + Codex，连记账软件都不需要了！

做法：
1. 安装飞书cli，终端输入指令：
npx @larksuite/cli@latest install

2. Codex中创建一个项目文件夹：日常开销记录

3. 跟 Codex 说：创建个多维表格，用于日常开销记录

对话就能记账，还能持续迭代表头。

手机打开多维表格能查看修改

⏰ 11:51 | ❤️ 102点赞 | 📝 84字 | 查看原文 →

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Berryxia.AI @berryxia

| 影响力: 39.76k万粉丝

💡 核心观点: 开发者应掌握6大核心架构基础，无需深究复杂原理。

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: 模型上下文协议（MCP）由Anthropic提出，已被业界快速采纳 (Anthropic的官网或技术文档可能提及MCP，但“业界快速采纳”需具体数据（如第三方报告或厂商集成案例）佐证，目前缺乏公开的广泛采纳证据。)
✓ 可验证: 智能体循环（Loop-Engeerning）是每个智能体的核心引擎，流程为感知→思考→行动→观察→重复 (该流程符合主流智能体架构设计（如AutoGPT、LangChain等开源项目），可通过技术文档或论文验证其通用性，但“Loop-Engeerning”是否为标准术语需进一步查证。)
◐ 部分可验证: 智能体驱动的RAG可动态决策采用哪些信息，并验证检索到的上下文 (RAG（检索增强生成）结合智能体逻辑的案例可见于部分研究（如Meta的Toolformer），但“动态决策”的具体实现方式因系统设计差异较大，需实测验证。)

原文内容:

普通开发者别一天整那些高端货！
掌握这6点+1 就够了，尤其第7个！

无需深究Transformer原理，2026年也能构建AI智能体。

先搞清楚基础概念，这6个（+1）核心架构支柱：

1. 模型上下文协议（MCP）

可理解为“AI的USB-C接口”。一套通用标准，让任何智能体都能即插即用外部工具与数据——无需为每个工具单独开发集成方案。
由Anthropic提出，已被业界快速采纳。

2. 智能体循环（Loop-Engeerning）

每个智能体的核心引擎。
循环流程：感知→思考→行动→观察→重复。
智能体会持续循环直至任务完成，或判定陷入僵局。没有循环，就没有自主性。

3. 技能模块（Skills ）

智能体的岗位职责定义。

MCP负责连接，工具提供API接口，而技能模块则是更高阶的逻辑层，负责协调这些组件以实现完整目标。

4. 单体与多智能体架构（Agent Swarm）

同一光谱的两种模式。
单体架构：由单个大语言模型运行全流程。

多智能体架构：专业智能体分工协作——有的检索，有的验证，有的生成，以复杂性换取规模优势。

5. 智能体驱动的RAG

赋予RAG“大脑”。
智能体可将查询路由至专业知识源，验证检索到的上下文，并动态决策应采用哪些信息。

6. 智能体记忆系统

短期记忆存在于上下文窗口中。

长期记忆则按需从外部存储（知识库或向量数据库）提取。这使得智能体能在多轮交互中保持连贯性，并从历史交互中学习。

7. 人机协同机制（HITL）

最终的安全护栏。

自主循环虽强大，但对高风险任务而言纯粹自主具有危险性。

HITL在关键操作执行前插入人工检查点，以便批准或修正。

⏰ 17:25 | ❤️ 20点赞 | 📝 481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: 豆包模型接近Claude Opus 4.6且性价比更高。

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: 豆包最新的模型已经接近了 Opus-4.6 的水平 (需实测对比豆包模型与Claude Opus-4.6的性能指标（如基准测试结果），但缺乏公开的官方数据或第三方评测支持，依赖用户主观体验。)
✓ 可验证: 解决了了一个比较复杂的更新功能 (未具体说明功能细节或提供案例，无法通过公开信息验证其复杂性和解决效果。)
◦ 观点: 接近claude-opus-4-6，但还有点差距 (基于个人主观体验的对比，无客观标准或量化数据支持。)

原文内容:

最近在测试国产大模型的能力，豆包最新的模型已经接近了 Opus-4.6 的水平， 解决了了一个比较复杂的更新功能。 体感上看， 接近claude-opus-4-6 ， 只能说是接近4.6的版本， 我觉得还有点差距， 不过我已经很好了， 已经基本上可以以工作了，相比Claude Opus 价格便宜实太多了 。

国内用户 http://trae.cn 下载trace 使用

以下是我个人测试的情况

⏰ 12:00 | ❤️ 23点赞 | 📝 114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: 高考后趁英语巅峰考雅思，助力学业多语发展。

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: 高考后趁着英语的巅峰期去考雅思才是王道 (这是主观建议，无具体数据或官方依据支持“巅峰期”与雅思成绩的直接关联，属于个人观点。)
◐ 部分可验证: 网友的女儿高考后大一雅思一次过7.5分，大学免修英语课 (雅思成绩可通过官方成绩单验证，大学免修政策需查阅该校具体规定，但需当事人提供证明，无法通过公开信息完全确认。)
✓ 可验证: 网友的女儿零基础学德语一年考过C1，现于德国读大学且双语无障碍 (语言学习时长、考试成绩及个人生活状态属于个人经历，无公开记录可查，且“零基础”和“无障碍”等表述缺乏客观标准。)

原文内容:

今天班主任说文凭只是锦上添花，高考后趁着英语的巅峰期去考雅思才是王道。

有位网友评论：我的女儿高考后，在大一的时候雅思一次过7.5分，大学里直接免修英语课，后来她又零基础学德语一年，考过C1，现在在德国读大学，双语无障碍生活，挺好。

⏰ 16:46 | ❤️ 252点赞 | 📝 99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: 开源书籍《XQuant》帮助零基础读者轻松入门量化交易。

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: 《XQuant：人人都是量化交易员》是一本开源书籍，适合没有专业背景的人阅读 (可通过提供的在线阅读链接（http://xingwudao.github.io/xquant-beginner/）直接查看书籍内容，确认其开源性质及面向初级的定位。)
◐ 部分可验证: 该书从零开始讲解量化交易，每章配有动手实验，可边读边练习策略代码 (需实际阅读书籍章节并测试配套实验代码（需访问提到的xquant-learning仓库）以确认实验内容和代码是否匹配，但基础描述可通过公开链接初步验证。)
✓ 可验证: 书稿和练习分开维护，结构清晰 (通过检查书籍原仓库和配套的xquant-learning仓库（若链接完整）可确认文件组织方式，验证维护结构的合理性。)

原文内容:

很多朋友对量化交易感兴趣，但面对复杂的金融理论、数学公式、策略代码，通常不知道怎么上手。

可以先看下《XQuant：人人都是量化交易员》这本开源书籍，即便没有专业背景也能看懂。

它从零开始讲量化交易，每个章节配有动手实验，边读边练，不是纯理论灌输，而是跟着一步步敲策略代码。

在线阅读：http://xingwudao.github.io/xquant-beginner/…

书稿和练习分开维护，正文在本仓库直接阅读，对应的实验代码和笔记放在配套的 xquant-learning 仓库里，结构很清晰。

适合想系统了解量化交易但又怕被门槛劝退的朋友，可以跟着书教程慢慢上手。

⏰ 15:30 | ❤️ 214点赞 | 📝 193字 | 查看原文 →

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GitHubDaily @github_daily

💡 核心观点: Orca工具统一管理多AI编程助手并行工作，提升效率便于对比代码。

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: Orca 是一个用于统一管理多个 AI 编程智能体的工具，支持并行工作区，可让多个 AI 在独立 git 分支中同时处理需求并集中查看结果 (可通过 GitHub 仓库（http://github.com/stablyai/orca）验证其功能描述和代码结构，但需实际安装测试以确认并行工作区和 git 分支管理的具体实现效果。)
✓ 可验证: Orca 支持 Claude Code、Codex、Gemini 等主流 AI 编程助手，并提供开箱即用安装包 (GitHub 仓库的文档或发布页面可能列出支持的 AI 工具和安装包下载链接，可直接检查是否包含所述功能。)
◐ 部分可验证: Orca 内置终端和浏览器，并提供配套手机 App 以便随时跟进代码生成进度 (GitHub 可能提及内置功能或移动端支持，但需实测确认手机 App 的实际可用性和功能完整性（如是否已上架应用商店）。)

原文内容:

用 Claude Code 和 Codex 同时开好几个任务，在终端里切来切去查看，效率实在低。

最近找到 Orca，用来统一管理多个 AI 编程智能体，让它们并行干活，结果集中在一个界面里查看。

核心是支持并行工作区，把一个需求同时发给多个 AI，各自在独立的 git 分支里写代码。

方便我们直观对比不同模型的产出，挑出质量最高的那份代码直接合并。

GitHub：http://github.com/stablyai/orca

内置了终端和浏览器，还提供配套的手机 App，出门在外也能随时跟进代码生成进度。

支持 Claude Code、Codex、Gemini 等主流 AI 编程助手，提供开箱即用安装包。

⏰ 13:30 | ❤️ 62点赞 | 📝 175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: 流量技巧不等于内容价值，急于求成反毁账号。

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: 95%以上的流量技巧在考虑商业目标时是不能用的 (该声明基于个人经验或观察，未提供具体数据来源或可验证的统计依据，无法通过公开渠道核实“95%”这一比例。)
◦ 观点: 急于求成的流量方法会导致创作者产出垃圾内容 (这是主观判断，缺乏客观标准定义“垃圾内容”或证明其与流量方法的因果关系，属于观点陈述。)
◐ 部分可验证: 先创造价值后用流量放大的顺序是正确的内容创作路径 (部分可验证（如成功案例可能支持这一逻辑），但需具体分析不同账号策略，且“正确性”涉及主观价值判断。)

原文内容:

我每天至少能看到七八种教我做内容的方法

但你细看会发现，这些都是搞流量的方法，而不是做内容的方法

做内容和搞流量是不一样的

如果你要考虑变现，那就更不一样了

一旦开始考虑我的商业目标，你就会发现 95%以上的流量技巧是不能用的

什么调动情绪、冷饭热炒、制造冲突、热点站队……巴拉巴拉

有句话说 “人不能太缺钱”，因为会让你动作变形

做内容也是一样的，创作者不能太缺流量，急于求成的流量方法，只会让你往互联网倒垃圾

等你真开始考虑变现的时候，就会极度后悔自己产出过那么多垃圾内容

这时候想删都来不及了，你的账号已经做起来了，而你的粉丝们已经认定你就是一个哄他们开心的 low 人，这就死锁了

先创造价值，后用流量放大，这个顺序不能错

在推特“起号”的人，有多少符合这个顺序呢？应该不超过 5% 吧？

⏰ 13:22 | ❤️ 160点赞 | 📝 297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: 西湖醋鱼难做好因草鱼选材、饿养条件和烹饪技巧要求高。

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: 西湖醋鱼需要一斤半以下的草鱼，因为越大的草鱼土腥味越重。 (草鱼土腥味与体型的关系可通过水产养殖资料或厨师经验部分验证，但“一斤半以下”的具体标准可能因地域或烹饪传统而异，需进一步确认。)
◐ 部分可验证: 草鱼需饿养三两天以去除土腥味，且需流水环境，否则易饿死。 (饿养去腥是常见水产处理手段，但具体时间、流水条件对效果的影响需依赖专业厨师或养殖实验验证，普通消费者难以直接验证。)
✓ 可验证: 西湖醋鱼需用80-90℃水汆至半生，传统做法头和尾应保持生状态。 (烹饪方法可通过专业菜谱、厨师教学视频或老字号餐厅（如西湖国宾馆）公开的工艺标准验证，属于可复现的技术细节。)

原文内容:

无用的知识，又增加了

“西湖醋鱼”为啥被吐槽，还有救吗？

by 养个毛毛球

这个菜本身是一道炫技菜，意思是厨师手艺高超，能把便宜的草鱼做出螃蟹味来。后来火了，搞到是个饭店都要去做这个菜，风评怎么可能不下降。

这个菜有三道硬门槛，过不去的不可能做好吃：

第一，要有专门供鱼的商家，提供一斤半以下的草鱼。草鱼这玩意随便长长就十来斤，甚至野生的能弄出来几十斤，去菜场上买，根本买不到一斤半这种大小的。而草鱼这种东西的土腥味就是吃草产生的，越大的草鱼土腥气越重，两斤以上那个味道基本上就去不干净了。

第二，要有专门饿养的本钱和时间。草鱼到手是要饿养的，基本上得三两天，稍长点吐得更干净，但容易饿死。这就得有个池子，要不玻璃缸去饿着它，还得有流水，饿死了的那就算球。这就决定了太小的那种街头店，压根不可能有地方和成本弄出足够的、饿够了的草鱼。没饿够，这个土腥气神仙难救。甚至西湖国宾馆紫薇厅这种顶配的，客人一多，没时间饿够鱼，该翻车还翻车。

第三，得搞明白这个鱼不是煮的，是汆的。这个水不能滚，稍微冒泡泡，八九十度下去三四分钟就得捞出来。出来背上肉还是半生的，按传统做法，头和尾都得是生的，弄出来给客人看一下就不要了。剩下那点熟度靠醋汁给。外面做的这个鱼都是沸水煮的，更有甚者是蒸熟的，这个就切段回锅做绍兴醋溜鱼得了。汆出来才有纤维细但有回弹的蟹肉口感，要不然整熟透了，肉散开了，松软了，就没意思了。

你自己想办法搞到几个一斤半的草鱼，按上述要求严格执行，出来一吃是真像螃蟹。它那个醋汁之所以不像松鼠鳜鱼那样弄成糖醋，而是姜醋、少量糖，要的就是蟹醋那个味道。

所以用鳜鱼、笋壳鱼逃课的餐厅，虽然土腥气的问题解决了，那个口感也不像螃蟹。

⏰ 13:18 | ❤️ 239点赞 | 📝 628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: 谷歌推出Open Knowledge Format规范，用Markdown和YAML实现知识结构化存储与共享。

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: 谷歌六月参考AK的LLM wiki思路推出了一个规范：Open Knowledge Format (需查找谷歌官方公告或技术文档确认是否存在名为“Open Knowledge Format”的规范，以及是否明确提及“AK的LLM wiki”作为参考。目前无直接公开链接佐证。)
◐ 部分可验证: Open Knowledge Format的核心思路是用Markdown加YAML frontmatter实现知识可读、可版本控制、可被Agent消费 (若该规范存在，其技术细节可能通过官方文档验证，但“核心思路”是否为官方表述需确认；功能描述（如“被Agent消费”）需实测或案例支持。)
✓ 可验证: Codex读取文章并整理成OKF格式，添加到系统记忆索引中 (涉及Codex内部操作和未公开的“系统记忆索引”，无公开技术说明或案例，无法直接验证。)

原文内容:

谷歌在六月份参考AK的LLM维基思路推出了一项规范：开放知识格式（Open Knowledge Format）。

核心思路是：通过一组Markdown文件结合YAML前置元数据，将知识转化为可读、支持版本控制、且能被智能体直接调用的文件包。

当Codex读取这篇文章时，它会将已执行项目整理为OKF格式，并纳入系统记忆索引。

具体文章详见评论区。

⏰ 11:18 | ❤️ 48点赞 | 📝 82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: 阿里巴巴通义千问大规模攻击Claude窃取AI技术。

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: Anthropic正式致信美国参议院银行委员会和白宫，指控阿里巴巴旗下的通义千问（Qwen）AI实验室对Claude发动了规模最大的蒸馏攻击。 (可通过Anthropic官方声明或美国参议院银行委员会公开信件验证，但需确认信件内容是否完全公开或需内部渠道获取。)
◐ 部分可验证: 通义千问关联方在4月22日到6月5日期间，通过约25,000个虚假账号与Claude进行了超过2880万次交互。 (若CNBC和Reuters的信件引用属实，可通过其报道验证，但需依赖第三方媒体披露的原始数据，Anthropic或阿里巴巴的官方数据未直接公开。)
◐ 部分可验证: 阿里巴巴的蒸馏攻击量接近此前Anthropic点名三家中国公司（DeepSeek、MiniMax、Moonshot AI）总和的两倍。 (需对比Anthropic此前公开声明的数据和此次指控的具体数字，但历史声明和当前数据的匹配性需进一步核实。)

原文内容:

Anthropic 今天正式致信美国参议院银行委员会和白宫，指控阿里巴巴旗下的通义千问（Qwen）AI 实验室对 Claude 发动了迄今为止规模最大的蒸馏攻击。

根据 CNBC 和 Reuters 获取的信件内容，通义千问关联方在 4 月 22 日到 6 月 5 日期间，通过大约 25,000 个虚假账号与 Claude 进行了超过 2880 万次交互。攻击的目标很明确：Claude 最核心的软件工程和 Agent 推理能力。

这个数字放到上下文里才知道有多夸张。今年 2 月，Anthropic 公开点名过 DeepSeek、MiniMax 和 Moonshot AI 三家，说它们用大约 24,000 个假账号总共产生了 1600 万次交互。阿里巴巴一家的量，接近之前三家加起来的两倍。

所谓蒸馏攻击（adversarial distillation），简单说就是拿别人家的顶级模型当老师，大规模喂它问题，收集回答，再用这些回答训练自己的模型。这样做的好处是可以跳过数百万甚至数十亿美元的独立研发成本，快速接近对手的能力水平。Claude 在中国是不可用的，所以这些操作本身就违反了 Anthropic 的服务条款和地域限制。

Anthropic 在信中写道，这些蒸馏攻击是系统性的、工业化规模的，目的是收割美国 AI 能力，然后重新包装成自己的产品。阿里巴巴对此未予置评。

这件事的时机很微妙。Anthropic 现在跟特朗普政府的关系并不好。就在 6 月 12 日，商务部以国家安全为由下令 Anthropic 停止向所有外国人提供其最新的 Fable 5 和 Mythos 5 模型的访问权限，包括 Anthropic 自己的外籍员工。Anthropic 不得不在全球范围内关闭这两个模型，到现在还没恢复。Anthropic 公开表示不同意这一决定，认为一个"狭窄的潜在越狱漏洞"不应该成为召回已部署给数亿用户的商业模型的理由。

所以 Anthropic 现在的处境相当拧巴：一边在跟华盛顿说中国公司在偷我们的技术，请帮忙，一边在跟同一个政府争论你不该限制我们的模型。

不过国会两党在这件事上倒是有共识。参议员 Bill Hagerty（共和党）和 Andy Kim（民主党）计划在必须通过的国防授权法案中提出修正案，对被发现非法获取美国 AI 模型输出的中国公司实施制裁或列入黑名单。Anthropic、OpenAI 和 Google 三家也已经联合起来，共享蒸馏攻击的情报信息。

Anthropic 目前估值 9650 亿美元，本月已秘密提交了 IPO 申请，最早可能今年秋天上市。蒸馏攻击对一家即将上市的公司来说是实打实的商业威胁，中国竞争对手用极低的成本复制出接近的产品，直接侵蚀市场空间。

⏰ 11:00 | ❤️ 217点赞 | 📝 723字 | 查看原文 →

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Jackywine @jackywine

Prompt Engineer | 端侧 AI | Anthropic,OpenAI,Google AI·用户
不过是工作之余分享一些 AI、设计、产品、一人公司的普通网友罢了
Telegram channel：http://t.me/jackywineEarth | 影响力: 42.44k万粉丝

💡 核心观点: flomo是AI时代高效记录与输出的个人工具。

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: flomo是一款AI时代的个人上下文工具 (可通过flomo官网或官方介绍验证其是否为“个人上下文工具”，但“AI时代”的描述需结合产品功能是否明确包含AI技术（如自然语言处理等），需进一步实测或查看官方技术文档。)
✓ 可验证: 作者使用flomo产品长达5年 (个人使用时长属于主观经历，除非作者公开历史账户数据或官方提供用户注册记录，否则无法独立验证。)
◦ 观点: 频繁记录对个人知识管理的重要性 (此为作者的主观观点，可能基于个人经验或行业共识，但无客观数据或普适性结论支持。)

原文内容:

【万字长文】重新认识 flomo 这款 AI 时代的个人上下文工具 更新了：

如果你也意识到频繁记录的重要性但不知道从何开始
如果你想了解我是如何做到高强度输入输出的
如果你想了解我眼中用了 5 年的产品细节的

来看：

https://my.feishu.cn/wiki/YtG6w5hAciByL3k80KbctIxvnzb…

⏰ 10:43 | ❤️ 22点赞 | 📝 86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: 解码并反混淆Codex App代码的项目工具。

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: decode-codex 项目可以解包已安装的 Codex.app（app.asar）到 ./ref 并格式化代码 (可通过下载 Codex.app 并使用项目的 `codex-app-ref-refresh` skill 进行实测验证，但需用户具备技术能力且依赖 Codex.app 的可用性。)
◐ 部分可验证: deobfuscate-javascript skill 能将 ref/webview/assets 里的混淆 JS 反混淆为可读代码 (需实际运行该技能并检查输出文件的可读性，但反混淆效果可能因代码复杂度或工具限制而部分可验证。)
✓ 可验证: 项目当前仅包含两个 Skills（codex-app-ref-refresh 和 deobfuscate-javascript） (可直接通过 GitHub 项目仓库（https://github.com/JimLiu/decode-codex）的文件或文档列表确认。)

原文内容:

若你手握海量token无处消遣，不妨试试这个项目——decode-codex：逆向解析Codex应用代码

该项目目前提供两项核心能力：

1. codex-app-ref-refresh技能
将已安装的http://Codex.app（app.asar）解包至./ref目录，并自动格式化./ref/内容

2. deobfuscate-javascript技能
将ref/webview/assets内经过混淆的JS代码还原为具有语义化命名的可读代码，输出至./restored/

操作流程极其简明（需预先安装Codex应用）：

首先运用codex-app-ref-refresh技能解压应用内代码；
随后通过deobfuscate-javascript技能将代码转换为可读版本（注意：此步骤需配合/goal参数使用，否则还原效果有限）。

项目仓库：https://github.com/JimLiu/decode-codex…

建议fork至个人仓库进行独立测试。

⏰ 10:17 | ❤️ 215点赞 | 📝 147字 | 查看原文 →

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