【AI 奏折】07月15日

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【AI 奏折】2026年07月15日

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Mr Panda: 国人疲于逐利，老外乐于分享趣味生活。
哥飞: 热爱才能持久，无爱难以为继。
iGeekbb: 长期投资美股指数可获得数倍高额回报。
Orange AI: Cola改版为沉浸式桌面AI搭档，集成聊天、编程及技能中心。
泊舟: Codex橙皮书更名升级，新增工作代理和网页工具模块。
Geek: 跨平台SSH工具集成运维监控与AI助手
huangserva: Archify项目自动生成系统架构图，简单高效零依赖。
sitin: 字节开源OpenViking，统一管理AI Agent的记忆、知识和技能。
AI Will: AI助手通过浏览器功能升级逐步接管人机交互入口。
huangserva: 小红书起号需垂直、模仿爆款、优化收藏率及标题封面。
Yihui: AI语音跟随提词器自动定位，告别手动调节提升口播流畅度。
GitHubDaily: 开发者整合渗透测试技巧开源库HackTricks，方便安全学习和CTF备战。
泊舟: 国产AI模型已能根据简单指令生成完整可用网站。
冰河: 备案流程繁琐且域名被误判滥用，申诉无果令人崩溃。
AI Will: 企业经营应关注内在价值而非短期股价波动。
AI Will: Meta转向人工验证数据突破模型瓶颈
AI Will: 大上下文降低推理准确率，持续学习才是关键。
dontbesilent: 万能Agent无需角色区分，一个即可。
GitHubDaily: 工程师开源系统设计面试笔记，含图解代码和经典案例。
dontbesilent: 餐馆谎称政府规定不供免费纸巾，实为违规并侵犯消费者权益。
歸藏(guizang.ai): Codex新增可视化交互功能，提升用户体验和操作效率。

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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: 国人疲于逐利，老外乐于分享趣味生活。

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: 中国人整天研究增长、研究赚钱 (这是对中国人普遍行为的主观概括，缺乏具体数据或可量化的证据支持，属于个人观点而非客观事实。)
◐ 部分可验证: 会英文的老外（尤其是Hacker News用户）更关注好玩、有趣但未必能赚钱的东西 (可通过分析Hacker News等平台的帖子主题或用户行为（如点赞、评论倾向）部分验证，但“更关注”是相对性结论，需对比数据支撑，且“好玩”定义主观。)
✓ 可验证: 这些好玩的东西从商业角度看根本不可以挣钱 (需具体定义“好玩的东西”并分析其商业模式，但推文未提供具体案例，且盈利可能性受多重因素影响，无法一概而论。)

原文内容:

做中国人太累了， 整天研究增长、研究赚钱。 
看那些会英文的老外， 尤其是hacker news 上， 
各种好玩的、有趣的东西， 如果你站在商业角度看， 这些好玩的东西， 根本不可以挣钱， 但是人家就是喜欢玩， 不但玩， 还愿意分享。

⏰ 22:13 | ❤️ 24点赞 | 📝 81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: 热爱才能持久，无爱难以为继。

可信度: 6/10 – 1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: 跟风做海外社群的人现在都没声了，因为他们自己产出不了内容，很难长期输出，群自然维持不下去。 (可通过观察相关社群的活跃度或用户反馈部分验证，但需具体数据（如社群数量、解散时间等），且“没声了”属于主观描述，缺乏客观标准。)
◦ 观点: 只有不需要坚持的坚持（即热爱）才能长期做同一件事。 (这是主观观点，强调“热爱”是持续行动的核心动力，无客观标准或数据可验证其普适性。)
✓ 可验证: 哥飞（作者）因对他人有爱而能长期坚持做同一件事。 (依赖作者个人感受和动机陈述，无法通过外部信息验证其“热爱”的真实性或持续性。)

原文内容:

坚持就是胜利，真的很有道理。  现在回头看这三年来跟风来做出海社群，尤其是搬运我的经验过去教别人的，现在都没声了。  为啥？ 因为他们自己产出不了内容，很难长期输出，群，自然就慢慢维持不下去了。  很多事情，都怕坚持。 生硬的坚持没用，只有不需要坚持的坚持才有用。 唯有爱，真心的热爱，对他人有爱，才能长期做同一件事。  对，说的就是我自己，哥飞有爱。

⏰ 21:30 | ❤️ 54点赞 | 📝 144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: 长期投资美股指数可获得数倍高额回报。

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: 邹市明曾表示“不敢细数可能不止2亿” (需查找邹市明本人公开言论（如采访、社交媒体）确认是否说过此话，但无直接上下文或来源链接时难以完全验证。)
✓ 可验证: 2017年1月1日投入2亿到标普500，到2026年6月增长至7.65亿元（总回报率282.6%） (可通过标普500历史数据及复利计算工具验证回报率，但需假设具体日期和投资条件（如是否含分红再投资）。)
✓ 可验证: 同样投入纳斯达克100，收益为12.62亿元（总回报率531.2%） (纳斯达克100历史数据公开可查，但需确认投资时间段、汇率等因素是否与推文假设一致。)

原文内容:

邹市明曾经说：不敢细数 可能不止2亿。

搜索了一下，2017 年开始创业，就以2亿来算：2017 年 1 月 1 日投入 2 亿到标普500，到 2026 年 6 月，这笔钱增长来到了 7.65 亿元，总回报率约为 282.6%，纯利润约为 5.65 亿元。

如果是投入到纳斯达克 100，收益来到 12.62 亿元，总回报率高达 531.2%，纯利润为 10.62亿元。

⏰ 21:01 | ❤️ 40点赞 | 📝 93字 | 查看原文 →

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Orange AI @oran_ge

CEO of MarsWave @ColaOSOfficial | 影响力: 170k万粉丝

💡 核心观点: Cola改版为沉浸式桌面AI搭档，集成聊天、编程及技能中心。

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: Cola全新改版为沉浸式桌面AI搭档，提供Chat、Coding、技能中心、觉知四大功能 (功能列表和界面改动需通过访问官网或实际体验验证，但”沉浸式”等描述为主观体验，无法完全客观验证。)
✓ 可验证: 切换模型时不再清空上下文，可自由切换模型 (该机制变动属于具体技术功能，可通过官网说明或实际操作直接验证。)
✓ 可验证: 内置模型即将迎来重要升级，更超值Token Plan在研发中 (涉及未发布的未来计划，无公开时间表或详细参数，当前无法验证。)

原文内容:

Cola 全新改版，隆重登场！

在过去的一个月，我们从头开始重新思考 Cola 的最佳交互形态。
我们选择从千篇一律的 Chat 中抽离出来，化繁为简，把 Cola 做成一个沉浸式的桌面 AI 搭档。
让你打开 Cola 时，我们希望你能自然地沉浸于此，尽情创造。
或者哪怕不想工作，只是在这里呆着，看着窗外的风景，听听风声鸟鸣。
从清晨到傍晚，从晴天到雨天。

在这个沉浸式的 Cola 桌面里，我们精心打造了这些功能：
1. Chat，以最轻松的方式和拥有长期记忆的 Cola 一起创造，时刻为你的生活提供助力。全新的交付面板，让你的处理文件时更为方便。
2. Coding，如果你准备好投入到严肃工作之中，那就打开全新的 Coding 吧。专业的界面让你掌控细节，多项目多任务同时进行，成倍提高效率。
3. 技能中心，我们为你精选了我们最推荐使用的 Skills，不管是 PPT、网页，还是设计、视频，都可以一键安装，立即掌握各类技能。精选推荐还会每日更新，帮助你每天进步。
4. 觉知，原来的心迹升级为觉知，整体做了优化，并增加了金句卡片生成功能，而且即将迎来重要更新，敬请期待。

重要的机制变动：

切换模型时不再清空上下文，可自由根据不同任务切换模型。
内置模型即将迎来重要升级，更加超值 Token Plan 也在研发中。

其他的一些改动：

闹钟，功能全面优化，让你更方便地管理和执行定时任务。
原有 Codex 和 Claude Code的支持，改为在 Coding 中调用。

还有更多的数十项优化不再多说，等待你的发现。

Cola 官网海外访问：http://Cola.app

国内镜像：http://ColaOS.AI

⏰ 20:41 | ❤️ 21点赞 | 📝 477字 | 查看原文 →

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泊舟 @bozhou_ai

💡 核心观点: Codex橙皮书更名升级，新增工作代理和网页工具模块。

可信度: 10/10 – 3项声明可直接验证；1项需进一步确认

事实核查:

◐ 部分可验证: Codex已合并到ChatGPT中，橙皮书正式更名为ChatGPT橙皮书 (需通过GitHub链接（https://github.com/bozhouDev/codex-orange-book）查看项目历史或更新日志，确认更名和合并依据；但”Codex合并到ChatGPT”需结合OpenAI官方公告交叉验证。)
✓ 可验证: 新增模块ChatGPT Work（工作型Agent）、Sites（网站创建工具）、Chrome扩展（多标签页授权使用） (可通过GitHub仓库的README或代码文件直接验证新增功能描述，Chrome扩展需实测确认兼容性。)
✓ 可验证: 可通过GitHub链接免费领取改版后的橙皮书 (链接公开可访问，下载内容与推文描述是否一致可直接验证。)

原文内容:

由于Codex已整合至ChatGPT，现正式将《橙皮书》更名为《ChatGPT橙皮书》，并同步更新内容，新增以下模块：

1. ChatGPT Work：专为研究、分析与成果交付设计的工作型智能体
2. Sites：支持通过提示词或兼容项目创建、保存、部署及分享网站
3. Chrome扩展：在用户授权下可调用现有Chrome配置文件、登录状态及多标签页功能

尚未领取的用户请速至以下地址获取：
https://github.com/bozhouDev/codex-orange-book…

特别感谢合作伙伴@Vinkyu567共同完成本次改版升级

⏰ 20:30 | ❤️ 24点赞 | 📝 127字 | 查看原文 →

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Geek @geekbb

💡 核心观点: 跨平台SSH工具集成运维监控与AI助手

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: C-SSH 是一个基于 Rust + Tauri 2 构建的跨平台原生 SSH 运维工具 (可通过 GitHub 仓库（提供的链接）直接查看项目技术栈和跨平台支持情况，Rust 和 Tauri 的依赖关系可在代码或配置文件中验证。)
◐ 部分可验证: 通过部署常驻 agent（单文件静态二进制）实现持久化 tmux 会话（断网、关机、换设备不丢失） (GitHub 仓库可能提供 agent 的二进制文件或源码，但需实际测试断网/关机场景下的会话恢复功能是否如描述一致。)
◐ 部分可验证: 内置 AI 助手（支持 OpenAI 兼容 + Anthropic，五档权限控制） (GitHub 可能提供 AI 功能的相关代码或配置，但需实测权限控制是否有效，且 Anthropic 的兼容性需确认（依赖第三方 API 或本地模型）。)

原文内容:

C-SSH 一款基于 Rust + Tauri 2 开发的跨平台原生 SSH 运维工具。

它不仅是一个 SSH 终端，更通过部署单文件静态二进制常驻 agent 实现持久化 tmux 会话（断网/关机/切换设备不中断），提供六大维度实时监控、可视化文件管理、内置 AI 助手（兼容 OpenAI 与 Anthropic 接口，支持五级权限控制）、端口映射、批量执行命令片段、应用中心（Docker/Nginx/Redis 一键部署）及系统管理等全套功能。

https://github.com/suiyuebaobao/C-SSH…

⏰ 18:49 | ❤️ 43点赞 | 📝 113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: Archify项目自动生成系统架构图，简单高效零依赖。

可信度: 10/10 – 3项声明可直接验证；1项需进一步确认

事实核查:

✓ 可验证: GitHub项目archify在没有宣传的情况下自然增长到4K多星 (可通过GitHub仓库的star历史记录和活动日志直接验证项目是否自然增长及当前star数量。)
◐ 部分可验证: archify能生成五类技术图（架构、流程、时序、数据流、生命周期）并输出自包含HTML，支持PNG/SVG导出和4倍分辨率 (需实际运行工具测试功能完整性，但输出格式和分辨率等部分声明可通过官方文档或代码仓库的README验证。)
✓ 可验证: archify是零依赖、MIT协议的工具 (可通过GitHub仓库的`package.json`（或类似配置文件）和LICENSE文件直接验证依赖和协议信息。)

原文内容:

一个没怎么宣传的项目，自己涨到 4K 多星。

拿下来一试，我明白它凭什么火了

群里兄弟一个 GitHub 项目，没怎么管过自己涨到 4K 多星。今天我拿下来一试，真有点东西

我把自己的项目丢给它，架构直接给我画得明明白白。

它叫 archify，一个能挂在 Claude / Codex 上的 skill。你用大白话描述系统，它就出图：架构、流程、时序、数据流、生命周期，五类图都能画。

出来的是自包含 HTML，带明暗主题，PNG / SVG 一键导出，还能拉到 4 倍分辨率。零依赖，MIT 协议。

要画技术图、写文档还在手搓 http://draw.io 的，这个能帮你省一大截时间。

装一行命令就跑
npx skills add tt-a1i/archify -g

⏰ 18:26 | ❤️ 85点赞 | 📝 185字 | 查看原文 →

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sitin @sitinme

增长黑客/ 社群运营/AI 出海赚美刀
对爬虫和RPA机器人有一点研究，http://aigocode.com
擅长用AI搞点副业 / vx： 257735 | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 字节开源OpenViking，统一管理AI Agent的记忆、知识和技能。

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: 字节跳动开源了一个名为 OpenViking 的项目，定位是专门给 AI Agent 用的「上下文数据库」 (可通过开源平台（如 GitHub）或字节跳动/火山引擎官方公告直接验证项目是否存在及其公开描述。)
◐ 部分可验证: OpenViking 用文件系统的方式统一管理 Agent 的记忆、知识、技能，而非传统向量 RAG 的碎片化存储 (需查阅开源项目文档或代码实现细节以确认技术方案，但若无详细公开文档则部分依赖官方描述。)
◦ 观点: 传统 RAG 的检索链是黑盒，返回错误时无法追溯原因 (此声明是对现有技术缺点的主观评价，可能因具体实现而异，缺乏普适性客观依据。)

原文内容:

字节把 AI Agent 的记忆重做了一遍，不用向量数据库也能管上下文！

搭过 Agent 的人，多半都被上下文折磨过。

记忆散在代码里，知识塞在向量库里，技能又是另一套零件，三样东西各管各的。

Agent 跑长任务，每一步都在产上下文，你要么硬截断丢信息，要么一股脑塞进去烧 token。

更烦的是出错了没法查。传统 RAG 那条检索链是个黑盒，返回错了你根本不知道它为什么这么选。

火山引擎（字节）把这套痛点打包解决了，开源了一个项目叫 OpenViking，定位是专门给 AI Agent 用的「上下文数据库」。

它不走传统向量 RAG 那套碎片化存储，而是用文件系统的方式，把 Agent 需要的记忆、知识、技能统一管起来。

⏰ 17:53 | ❤️ 50点赞 | 📝 216字 | 查看原文 →

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AI Will @financeyf5

增长顾问 | AI行业分析师，Learn in Public | 影响力: 187.89k万粉丝

💡 核心观点: AI助手通过浏览器功能升级逐步接管人机交互入口。

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: Codex更新了内置浏览器，现在能开多个标签页、导入cookie和密码 (可通过Codex官方更新日志或开发者文档直接验证功能更新内容)
✓ 可验证: 两天后Claude Code也发布了类似的多标签页、cookie/密码导入功能 (可通过Claude官方公告或版本更新记录验证发布时间和功能细节)
◐ 部分可验证: Agent能直接接管登录、填表、跨标签操作等浏览器行为 (功能是否存在可通过官方文档验证，但“接管”的实际效果需实测（如兼容性、稳定性等）)

原文内容:

Codex更新了内置浏览器，现在能开多个标签页、导入cookie和密码。两天后Claude Code也跟着上了类似更新。

这意味着Agent不再只是写代码，而是能直接接管你平时用浏览器干的那些事——登录、填表、跨标签操作，人机交互的入口在变。

⏰ 17:03 | ❤️ 21点赞 | 📝 82字 | 查看原文 →

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huangserva @servasyy_ai

💡 核心观点: 小红书起号需垂直、模仿爆款、优化收藏率及标题封面。

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: 前7-15篇内容必须专注一个垂类，以便算法打标签 (平台算法逻辑通常不公开，但可通过实测或官方文档（如小红书创作者中心）部分验证垂类标签的重要性，但具体“7-15篇”的数值无法直接确认。)
✓ 可验证: 收藏率是小红书算法中权重最高的互动指标 (平台未公开算法具体权重分配，收藏率的重要性可能基于经验推测或第三方工具分析，但无官方数据支持。)
◐ 部分可验证: 封面和标题需采用六种高点击率类型（对比、数字等） (可通过A/B测试或分析爆款内容验证常见封面/标题模式，但“六种类型”是否为平台明确规则无法确认，属经验总结。)

原文内容:

听说现在很多小红书博主组团来做推特，推特博主也慌了，反手去研究小红书。

我也去研究了一圈小红书的起号法则，看了几百篇起号文章，规律就下面这些

1、前 7-15 篇必须死磕一个垂类，别混。算法就靠这批内容给你打标签，你今天发美食、明天发职场，它根本不知道该把你推给谁。

2、起号最快的路子是抄→超。找你品类里已经验证过的爆款，先做同类快速打上标签，再在它基础上做得更好，别一上来就想原创。

3、收藏率是最重要的指标。一篇发出去先进小流量池，点击、收藏、完读、评论都好才进大池，这几个里收藏率权重最高——它代表“这条有用，我要留着”。

4、封面和标题决定别人点不点进来。封面就六种点击率高的：对比、数字、痛点、清单、身份、悬念；标题抓痛点 / 数字 / 情绪 / 悬念，比如“月薪 3000 和 30000 的人差在哪”。但千万别标题党，夸张的限流很狠。

5、正文前 3 行定生死。移动端没耐心，上来直接抛价值或场景，别铺垫；一段别超 5 行，埋点关键词方便被搜到，结尾引导大家评论。

6、标签只用 3-5 个精准的。别用泛标签，那是在跟大号抢，你一点曝光都分不到。

7、单篇爆款很难直接涨粉。能把路人变成粉丝的，是做系列（打卡、教程系列）加统一封面风格，让人点进主页一眼知道你是干嘛的、值得蹲。

8、选题别自己拍脑袋，我最认这套打法：低成本起号 → 小样本测几个选题 → 看哪个数据能跑起来 → 反推出模型 → 跑通一个就往死里复制放大。变现也顺着这套走，先用内容把精准人群聚起来，再用产品或服务接住——挂工具、接种草、引私域都行。

就这些。照着做能少走小半年弯路，觉得有用就收藏

⏰ 15:43 | ❤️ 31点赞 | 📝 538字 | 查看原文 →

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Yihui @yihui_indie

– AI Coding：https://happyaicoding.com
– AI Anime：https://mkanime.ai
– Bilibilier & Youtuber & Builder | 影响力: 52.06k万粉丝

💡 核心观点: AI语音跟随提词器自动定位，告别手动调节提升口播流畅度。

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: 传统提词器存在稿子滚动速度与说话节奏不匹配的问题（滚快时眼睛跟不上，滚慢时需要等待）。 (可通过用户反馈或实际测试传统提词器验证，但需依赖主观体验或样本数据，无法直接通过公开资料完全确认。)
◐ 部分可验证: 「灵感提词器」的AI语音跟随功能可实时定位文本，实现说话节奏与提词同步。 (需实际下载App测试功能是否如描述，官方宣传未提供技术细节或第三方评测，存在宣传与实绩差异的可能。)
◦ 观点: 使用「灵感提词器」可达成“录制不磕巴的口播体验”。 (属于主观效果承诺，依赖个人表达能力和工具适配性，无客观标准或公开数据支持。)

原文内容:

用过传统提词器的人，应该都遇到过这个问题：稿子滚快了，眼睛追不上；滚慢了，人说完一句还要等下一句。

「灵感提词器」的 AI语音跟随，让你摆脱烦恼，你说到哪儿，提词器准确定位。

欢迎在 App Store搜索：「灵感提词器」体验，录制不磕巴的口播体验！

⏰ 13:22 | ❤️ 39点赞 | 📝 93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: 开发者整合渗透测试技巧开源库HackTricks，方便安全学习和CTF备战。

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: HackTricks是一个由开发者整理的渗透测试和网络安全技巧合集，已获得11000+ GitHub Star (可通过访问GitHub链接（http://github.com/HackTricks-wiki/hacktricks）直接查看项目Star数量及内容，确认其开源性和开发者描述的真实性。)
◐ 部分可验证: HackTricks涵盖从信息收集、提权到各种服务的渗透手法，并按攻击流程分类 (GitHub仓库中可查看目录结构和文档内容，确认分类逻辑，但需实际测试或阅读全部文档才能完全验证技术细节的准确性和完整性。)
✓ 可验证: HackTricks支持包括中文在内的十几种语言版本 (在GitHub仓库的文档或翻译分支中可直接查看多语言文件（如README或语言标签），验证翻译是否存在。)

原文内容:

学习渗透测试和网络安全，网上资料散落在各种博客和比赛记录里，一个个寻找很麻烦。

有位开发者，把自己在 CTF 和实战里攒下的技巧汇成一个合集：HackTricks，已斩获 11000+ GitHub Star！

从信息收集、提权到各种服务的渗透手法，按攻击流程一步步铺开，查起来很顺手。

GitHub：http://github.com/HackTricks-wiki/hacktricks…

内容全部开源，本地拉下来用 Docker 跑起来就是一个可离线查阅的知识库。

带中文在内的十几种语言版本，做安全、打 CTF 或者想入门的朋友，值得收藏常翻。

⏰ 15:30 | ❤️ 20点赞 | 📝 155字 | 查看原文 →

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泊舟 @bozhou_ai

💡 核心观点: 国产AI模型已能根据简单指令生成完整可用网站。

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: 腾讯Hy3模型可以根据一句需求生成一个完整的游戏素材网站，包括页面逻辑、角色编排和视觉氛围。 (可通过实际测试或查看官方演示案例验证，但需依赖用户提供的具体案例和效果视频，无法仅通过推文内容完全确认。)
✓ 可验证: Hy3采用MoE架构，总参数295B，实际激活21B，支持256K上下文，在312组真实工作流对比中平均得分2.67/4，高于GLM-5.1的2.51/4。 (若腾讯官方模型卡或技术文档公开了这些数据（如参数规模、评测分数），则可通过官方渠道直接验证；否则需依赖第三方测试或未公开资料。)
◦ 观点: Hy3在复杂规划、长链路稳定性和审美精度上逊于顶尖闭源模型，但在规划好的执行任务（如写代码、改页面）上表现可靠。 (此为个人使用体验和主观判断，缺乏公开的横向对比测试数据支持，属于观点性陈述。)

原文内容:

国产模型现在已经强到这个程度了吗？

今天刷到一个案例：有人只给腾讯 Hy3 一句需求，它就做出了一个成型的游戏素材网站。

页面逻辑、角色编排、视觉氛围都相当完整，已经不只是能跑起来，而是接近可以直接拿来展示。

我的第一反应还是怀疑：会不会只是案例挑得好？
于是我也想去实际测了一遍。

刚好那个网站勾起了我的 LoL 回忆杀，我就让 Hy3 做了一个英雄回忆盒子

提示词：
你是一名资深产品设计师、游戏网站 UI 设计师和 React 前端工程师。

请从零制作一个完整、可运行的英雄联盟英雄回忆网站，项目名称叫：

「裂隙档案 / RIFT ARCHIVE」

不要只输出设计方案或代码片段。请直接创建完整工程、安装依赖、下载素材、运行项目，并完成浏览器验证。

一、产品定位

这是一个面向英雄联盟老玩家的“英雄回忆盒子”。

用户可以：

1. 按名称、称号和上线年份搜索英雄
2. 按年代与分路筛选英雄
3. 查看英雄上线时间和版本记忆
4. 收藏喜欢的英雄
5. 为每个英雄写下自己的游戏回忆
6. 按时间轴重新浏览不同年代的英雄

效果就是视频里这样。

它不是简单堆几张卡片、加个暗色背景就交差。搜索、筛选、英雄档案、时间轴、收藏和笔记都能正常使用，整体视觉也没有明显的模板感。

说实话，完成度比我预期高不少。

再看模型本身，Hy3 采用 MoE 架构，总参数 295B、实际激活 21B，支持 256K 上下文。

腾讯官方模型卡披露的 312 组真实工作流对比中，Hy3 平均得分为 2.67/4，高于 GLM-5.1 的 2.51/4，在前端、CI/CD、数据与存储任务上的表现尤其突出。

后来我又换了几个实际任务继续测试，帮我整理网上的文章核心内容、给我优化网页功能、给我分析对应的文章为什么会爆火它的特点是什么。

我的判断是：如果拿它和最顶尖的闭源模型比较，Hy3 在复杂规划、长链路稳定性和最后那一点审美精度上，确实还有差距。

但是在规划好的路径来干活，已经不是问题了。

我现在更看好的是一种分层工作流：
海外顶尖模型负责做“大脑”，拆解需求、制定规范、检查和验收结果。

Hy3 这类国产模型负责实际执行，写代码、改页面、补交互、处理批量任务。

把最贵的模型用在关键判断上，把更有性价比的模型放在执行层。

⏰ 15:29 | ❤️ 29点赞 | 📝 715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: 备案流程繁琐且域名被误判滥用，申诉无果令人崩溃。

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: APP备案用了9天，域名备案用了10天 (备案时长可通过用户提交的备案记录或官方审核日志验证，但需用户或平台提供具体时间戳数据，公开渠道无法直接查询他人备案进度。)
◐ 部分可验证: 域名因“滥用”（含恶意软件）被注册局Hold (域名状态（如Hold）可通过WHOIS查询工具部分验证，但“滥用”具体原因需注册局或阿里云工单内部记录确认，用户单方面描述无法直接核实。)
✓ 可验证: 用户仅有两个二级域名，否认存在恶意软件 (域名解析数量及内容需用户提供后台数据或第三方监测工具验证，恶意软件指控需安全扫描报告，公开信息无法独立核实。)

原文内容:

我今天真的有点绷不住了！！

APP 备案用了 9 天
域名备案用了 10 天

终于都通过了，还需要公安备案。没问题。备！

也都做完了，域名也解析完了， 访问不了。

和阿里工单一问，说我域名滥用！

滥你个鸡毛啊。。什么恶意软件。。。被注册 局 Hold 了

我一共就两个二级域名，滥用什么。什么恶意软件？啥也不说，让我自检 。。。

我没办法了，把域名全部删除解析。。截图又上报。

还是被打回，还是说原来的问题。。恶意软件滥用。。

我真是太难了。。。

⏰ 15:15 | ❤️ 49点赞 | 📝 158字 | 查看原文 →

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AI Will @financeyf5

增长顾问 | AI行业分析师，Learn in Public | 影响力: 187.89k万粉丝

💡 核心观点: 企业经营应关注内在价值而非短期股价波动。

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: Jeff Bezos在亚马逊股价从113美元跌到6美元的那一年的股东信开头只有一个词：”Ouch”。 (可通过查阅亚马逊当年的股东信原文验证，但需确认具体年份及股价跌幅的准确性。)
✓ 可验证: 亚马逊股价从113美元跌到6美元，跌幅不到一年。 (可通过公开的股票历史数据（如雅虎财经、彭博等）验证具体股价变动及时间范围。)
✓ 可验证: Jeff Bezos认为股价不是公司，公司也不是股价，应关注用户数、单位利润、缺陷率等内部指标。 (可通过亚马逊历年股东信或公开演讲内容验证其观点表述，但需具体引用来源。)

原文内容:

Jeff Bezos讲过亚马逊股价从113美元跌到6美元的那一年，跌幅不到一年，那年股东信开头只有一个词："Ouch"。

但他说的重点是：股价不是公司，公司也不是股价。外面价格在崩，他盯的是里面的东西——用户数在涨、单位利润在涨、缺陷在降，业务其实一直在变好。

不要让市场的记分牌替你做经营判断。

⏰ 15:14 | ❤️ 72点赞 | 📝 111字 | 查看原文 →

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AI Will @financeyf5

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💡 核心观点: Meta转向人工验证数据突破模型瓶颈

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: Meta CTO 证实，过去一年里，Zuck 不得不进入“创始人模式”。 (需查找Meta CTO的公开采访、声明或内部通讯记录，但若为内部会议或非公开渠道透露，则可能无法完全验证。)
◐ 部分可验证: Meta 进行了一次紧急转向：把数千名员工从原本岗位上抽调出来，用来生成 expert traces。 (可通过Meta官方公告或员工爆料（如LinkedIn动态、媒体报道）间接验证，但具体人数和内部决策细节可能未完全公开。)
✓ 可验证: expert traces 是经过人工引导的代码示例，用于模型的后训练。 (技术术语“expert traces”和其用途可通过AI/机器学习领域的公开论文、Meta技术博客或开发者文档验证。)

原文内容:

Meta CTO 证实，过去一年里，Zuck 不得不进入“创始人模式”。

他也非常认可 Alexandr Wang 去年加入团队这件事。

为了打造最新模型，Meta 进行了一次紧急转向：把数千名员工从原本岗位上抽调出来，用来生成 expert traces。

这些 expert traces 是经过人工引导的代码示例，用于模型的后训练。

这也证实了一点：前沿模型的瓶颈不只是原始算力，而是高质量、经过人工验证的强化学习数据。

值得一听。

⏰ 15:01 | ❤️ 22点赞 | 📝 134字 | 查看原文 →

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AI Will @financeyf5

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💡 核心观点: 大上下文降低推理准确率，持续学习才是关键。

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: GPT-5.5在256k token上下文时的检索准确率为80% (该数据来自未具名的”Prime Intellect工程师”，无官方或公开测试报告支持，且未说明测试条件（如基准数据集、任务类型等）。)
✓ 可验证: GPT-5.5上下文扩展到一百万token时检索准确率降至36% (同上条，缺乏可重复的测试证据，且”context rot”（上下文劣化）并非学术界标准术语，属于非正式表述。)
◦ 观点: 更大上下文无法解决Agent问题，需持续学习+轨迹训练+真实环境 (这是对技术路线的建议，未提供对比实验或数据支撑，属于主观技术观点。当前行业对大上下文与Agent能力的讨论尚无共识结论。)

原文内容:

大家都在吹百万token上下文，但Prime Intellect一位工程师说了句大实话：

GPT-5.5在256k时检索准确率80%，拉到一百万直接掉到36%。模型不是装不下，是装进去了推理不动——所谓的context rot。

为什么更大上下文救不了Agent，方案是持续学习+训练自己的轨迹+真实环境。

⏰ 14:27 | ❤️ 223点赞 | 📝 86字 | 查看原文 →

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dontbesilent @dontbesilent

商业哲学爱好者
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💡 核心观点: 万能Agent无需角色区分，一个即可。

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: Agent可以通过不同的提示词和Skill实现万能功能 (Agent的能力取决于其底层模型和技能设计，目前部分多模态模型（如GPT-4）确实能通过提示词切换任务，但”万能”是相对概念，需实测验证具体任务覆盖范围。)
◦ 观点: 用不同名字区分Agent是多余的，一个Agent即可完成所有需求 (这是对Agent设计范式的主观观点。实际应用中，多Agent系统可能因模块化、责任隔离或效率考虑而存在（如AutoGPT），但无客观标准判定是否”多余”。)
◐ 部分可验证: 传统企业需多人分工是因人类能力有限，而Agent可突破此限制 (AI确实能整合多项任务（如ChatGPT同时处理问答/编程），但企业分工还涉及专业化、风险控制等非能力因素，该断言简化了组织逻辑。)

原文内容:

做一堆 Agent，每个 Agent 有一个名字去扮演一个角色，在我看来是比较奇怪的。以前公司里面要有很多人，是因为人的能力比较有限，需要各司其职。现在有了 Agent 之后，它有不同的提示词和不同的 Skill，它本身它就是万能的，为啥要用不同的名字去做区分呢？有一个 Agent 就完事了呗

⏰ 13:54 | ❤️ 39点赞 | 📝 104字 | 查看原文 →

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GitHubDaily @github_daily

💡 核心观点: 工程师开源系统设计面试笔记，含图解代码和经典案例。

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-system-design是工程师多年的系统设计学习笔记，公开在GitHub上 (可通过GitHub链接（http://github.com/linnykoleh/awesome-system-design）直接查看仓库内容、提交历史及作者信息，确认是否为公开的学习笔记。)
◐ 部分可验证: 该资源包含按主题整理的图解、代码片段，涵盖分布式系统的扩展性、可靠性和取舍 (需访问GitHub仓库具体内容，检查是否存在图解、代码片段及主题分类，但“扩展性、可靠性”等专业描述需读者自行判断是否准确。)
✓ 可验证: 资源包含几十张手绘架构图，覆盖短链、Dropbox等经典系统设计题目 (可通过GitHub仓库文件直接查看是否存在手绘架构图及是否涵盖所述题目（如文件名或目录结构）。)

原文内容:

准备系统设计面试，网上找到的大部分资料都过于零散，或者是一些付费的课程。

awesome-system-design，一位工程师多年的系统设计学习笔记，公开出来供大家参考。

按主题整理，配了大量图解和代码片段，讲的是分布式系统里的扩展性、可靠性和取舍。

有几十张手绘架构图，短链、Dropbox、订票系统、朋友圈这些经典题目都画了一遍。

GitHub：http://github.com/linnykoleh/awesome-system-design…

课程、文章、书单、视频也分门别类列好，从入门到进阶都有对应的路。

在准备大厂面试或者想补系统设计的朋友，可以照着图先把经典题过一遍。

⏰ 12:00 | ❤️ 46点赞 | 📝 180字 | 查看原文 →

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dontbesilent @dontbesilent

商业哲学爱好者
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💡 核心观点: 餐馆谎称政府规定不供免费纸巾，实为违规并侵犯消费者权益。

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: 深圳B餐馆声称因政府环保规定不提供免费餐巾纸 (可通过查询《深圳经济特区消费者权益保护条例》或其他深圳地方环保法规，确认是否存在此类规定。)
◐ 部分可验证: 政府没有规定禁止提供免费餐巾纸，B餐馆的行为违反多部法律 (需逐条核对《消费者权益保护法》《价格法》等法规中关于免费提供餐巾纸的条款，但部分条款可能涉及解释空间（如是否属于强制消费或价格欺诈）。)
✓ 可验证: B餐馆最终赠送餐巾纸以息事宁人 (属于个人经历描述，无第三方证据或公开记录支持。)

原文内容:

在今天中午在深圳的 B 餐馆吃饭，按照我惯常的恶趣味，我询问商家有没有提供免费餐巾纸

商家跟我说，因为政府规定要环保，所以不允许给免费餐巾纸

那我寻思，难道天宝兄弟这种顶级运营水平的餐馆，给大家赠送得宝的抽纸是违法了？

上网查了一下，发现政府根本没有这个规定，是 B 餐馆违反了：

《中华人民共和国消费者权益保护法》
《侵害消费者权益行为处罚办法》
《中华人民共和国价格法》
《明码标价和禁止价格欺诈规定》
《深圳经济特区消费者权益保护条例》
《价格违法行为行政处罚规定》

于是 B 餐馆为了息事宁人，赠送了我一包餐巾纸（说好的送纸违法呢？）

我感慨，咱们中国的餐馆，为了降低内卷程度，为了让同行有饭吃，真的是煞费苦心呀

人间有真情，人间有大爱！

感谢我国不提供餐巾纸的餐饮老板为国家做出的贡献！！！

⏰ 11:54 | ❤️ 51点赞 | 📝 293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: Codex新增可视化交互功能，提升用户体验和操作效率。

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: Codex更新后具备类似Claude的可视化、可交互UI组件功能 (需通过实际使用Codex或查阅官方更新日志验证功能是否存在，但推文未提供具体版本号或官方链接。)
✓ 可验证: Codex的可视化组件能自动在必要场景触发以辅助理解或操作 (推文描述为个人体验（如“在一些必要的场景下”），未提供具体触发条件或案例，无法直接验证。)
◐ 部分可验证: Codex可能支持类似Claude的“ask question”交互功能（Skills场景） (需实测Codex的Skills模块是否支持该功能，但“估计”一词表明此为推测，非官方确认。)

原文内容:

Codex 这个更新很好玩！

它现在有了类似 Claude 那种可视化的、可交互的功能，可以在聊天中展示一些可交互、可视化的 UI 组件。

而且整个样式跟 Codex 本身的风格融合得很好。

你可以像我这样去让它触发，亲自去体验一下。

在一些必要的场景下，它会自己给你展示这些可视化的组件，帮你去理解信息或者执行一些操作。

另外，Skills 里面 Claude 常见的那种 ask question 交互，估计它也能执行了。

可以升级一下你们 Skills 里面关于 Codex 的流程了。

⏰ 11:38 | ❤️ 316点赞 | 📝 156字 | 查看原文 →

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