【AI 奏折】07月30日

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【AI 奏折】2026年07月30日

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宝玉: AI处理文件变更需遵循Git规范并提交清晰记录。
iGeekbb: 网友头像消失，仅一人因实力保留。
哥飞: 线下聚会促进群友交流合作，共同成长。
Mr Panda: Mac体验独特高效，习惯后难再换回。
向阳乔木: AI赋能画布应用实现多样化程序开发。
歸藏(guizang.ai): AsterMem是为AI Agent提供开源可自控的长期记忆系统。
耳朵: 大厂取消前端岗，转向全栈开发趋势。
向阳乔木: 吴恩达开源多平台AI办公助手OpenWorker，支持多种模型和应用。
泊舟: 将PDF书转为AI可检索知识包，节省token且避免幻觉。
黄赟: Grok助力精准筛选高AI含量的中文KOL提升投放效果。
艾略特: 保护孩子好奇心，鼓励自由探索而非过早设限。
AI Will: 巨额AI基建投资主要流向云厂商、数据中心和资本巨头。
Yihui: 企业要求员工全能奉献却视其为可弃成本。
赵纯想: 高投入AI服务器9个月回本后持续盈利。
iGeekbb: 女孩虚构奇葩男友反制催婚母亲，笑果十足。
Robinson · 鲁棒逊: 天赋比努力更重要，稀缺天赋决定成功。
AI Will: Ilya或发现AI持续学习的大脑启发式方法。
歸藏(guizang.ai): 多模型协同工作提升效率并降低成本。
歸藏(guizang.ai): 多模型协作快速完成热点统计，时效精准信息全面。
Yihui: 推荐手机端录视频用「灵感提词器」，功能全且免费。

📖 详细内容

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: AI处理文件变更需遵循Git规范并提交清晰记录。

可信度: 1/10 – 1项暂无法验证

事实核查:

✗ 无法验证: 事实核查功能暂时不可用 (系统处理中)

原文内容:

在 AGENTS/CLAUDE MD 里面加一句：  
每个更改文件的实现任务都必须在最终响应之前以 git 提交结束。  

- 在编辑前检查 `git status`，并将预先存在的或并发更改视为用户拥有的。  
- 在提交前审查最终差异并运行相应的验证。  
- 只暂存属于当前任务的文件或块。除非用户明确要求，否则绝不捆绑不相关的更改。  
- 在 `main` 上使用简洁的描述性提交消息，报告提交哈希，除非被要求，否则不要推送、修改或重写历史。  
- 只读任务和没有文件更改的任务不创建空提交。

⏰ 00:37 | ❤️ 28点赞 | 📝 167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: 网友头像消失，仅一人因实力保留。

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: 连刷到几十个视频，很多网友的头像莫名其妙消失了 (需实际查看相关视频平台或用户反馈，确认是否存在大量头像消失现象，但无法直接验证推文中的具体数量（“几十个”）和范围。)
✓ 可验证: 最后一位网友的头像安然无恙，因为“底子够硬” (该描述涉及主观判断（“底子够硬”）和未明确的因果关系，无法通过公开信息验证头像保留的真实原因。)
✓ 可验证: “竹知了”或类似声音的视频与头像消失现象相关 (推文暗示两者存在关联，但未提供具体证据或逻辑链条，属于推测性表述，无法验证。)

原文内容:

算是捅马蜂窝了，刚刚连刷到几十个视频，很多玩儿时“竹知了”或类似声音的视频，网友们的头像全都莫名其妙消失了。

当然，凡事总有例外，最后一位网友的头像就安然无恙，因为底子够硬，还得是魔法对轰啊。

⏰ 19:31 | ❤️ 106点赞 | 📝 84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: 线下聚会促进群友交流合作，共同成长。

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: 哥飞的朋友们晚宴在青岛举行，有群友现场演示如何挖掘需求 (可通过活动组织者或参与者发布的照片、视频、签到记录等部分验证，但需依赖第三方信息，无法直接通过公开渠道完全确认。)
◦ 观点: 晚宴的意义在于为群友提供线下聚会的契机 (这是对活动目的的主观解读，无客观事实依据，属于组织者或参与者的个人观点。)
✓ 可验证: 同城群友通过活动互相加好友，可能找到志同道合的朋友并后续交流 (涉及私人社交行为（如加好友、后续约见），属于个人体验，无法通过公开信息验证。)

原文内容:

哥飞的朋友们晚宴来了到青岛，优秀的群友正在给大家实操演示自己如何挖掘需求。

晚宴的意义不在于吃了什么，而是在于大家有一个能够聚在一起的契机。

尤其是同城群友，通过线下活动互相加上好友，这么多人里，总能够找到一些志同道合看对眼的朋友，以后时不时的约一约，互相交流，互相分享，互相学习，共同进步。

⏰ 19:23 | ❤️ 24点赞 | 📝 131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: Mac体验独特高效，习惯后难再换回。

可信度: 10/10 – 3项声明可直接验证；2项为观点陈述

事实核查:

✓ 可验证: 电脑用完可以直接合上，不需要每次都关机 (Mac电脑的睡眠模式功能在苹果官网和用户手册中有明确说明，合盖即进入睡眠是公开支持的功能。)
◦ 观点: 触控板可以比鼠标更好用 (触控板与鼠标的体验对比属于主观偏好，无统一标准，且依赖用户操作习惯和场景。)
✓ 可验证: 隔空投送文件可以不用登录、扫码和加好友 (苹果官方文档明确说明隔空投送（AirDrop）在相同Apple ID或“仅限联系人”模式下的操作逻辑，无需额外登录步骤。)

原文内容:

我买了mac电脑之后才知道：

原来电脑用完可以直接合上，不需要每次都关机。
原来不是所有电脑都会突然弹出广告。
原来触控板真的可以比鼠标更好用。
原来隔空投送文件，可以不用登录、扫码和加好友。
原来复制手机上的文字，可以直接粘贴到电脑上。
原来手机拍的照片，可以立刻出现在电脑里。
原来电脑找文件，不一定要一层一层翻文件夹。
原来安装软件，可以只是把图标拖进“应用程序”。
原来系统更新，不一定会在关机时突然拦住你。
原来风扇不转的时候，电脑也可以很快。

原来 Mac 不一定适合所有人，但适合之后，确实很难换回去。

⏰ 18:05 | ❤️ 24点赞 | 📝 214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: AI赋能画布应用实现多样化程序开发。

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: 一个画布应用被AI接管后能开发各种应用程序 (需实测或查看官方文档确认AI（如Codex）与画布应用（如tldraw）的集成功能是否支持“开发各种应用程序”，但部分功能（如生成3D地球）可通过公开案例验证。)
✓ 可验证: 用Codex调tldraw CLI一句话生成3D地球 (可通过Codex和tldraw的官方文档或公开演示视频验证其功能是否支持自然语言生成3D模型，技术可行性较高。)
◐ 部分可验证: 该工具可用于开发项目看板、Todo及复杂演示交互 (需实测或查看用户案例验证是否支持此类功能，但类似AI工具（如GPT-3）已有类似应用，部分场景可交叉验证。)

原文内容:

一个画布应用，被 AI 接管后，居然能开发各种应用程序了，用法越来越神奇了。

视频是我用 Codex 调 tldraw  cli，一句话生成3D地球，学习地理知识。

还有人用它开发项目看板、Todo，还有各种复杂演示交互。

在线教育演示工具又多了一个利器。

⏰ 17:44 | ❤️ 41点赞 | 📝 85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: AsterMem是为AI Agent提供开源可自控的长期记忆系统。

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: AsterMem是一个第三方memory系统，可为AI Agent提供长期记忆功能 (需通过项目开源代码或官方文档验证其是否具备长期记忆功能，但“第三方”和“AI Agent”兼容性需实测确认具体支持范围。)
✓ 可验证: 支持Markdown、文本、书签等任何格式，自动切分语义片段并添加向量搜索/索引 (可通过开源代码或官方文档直接验证格式支持、语义分割及向量功能的具体实现，技术细节通常公开。)
✓ 可验证: 数据可读取Markdown、数据库或向量库，备份仅需拷贝文件夹，用户完全掌控数据 (数据存储和备份机制可通过代码或文档验证，但“完全掌控”需结合隐私条款进一步确认。)

原文内容:

AsterMem 这个项目有点意思，它是一个第三方的 memory 系统，可以给你的任何 AI Agent 接上长期记忆。

支持任何格式：比如 Markdown、文本、书签等。 你的长内容会被自动切成一些语义片段，打上标签，并加上向量搜索和向量索引。

数据可以直接读取 Markdown，也可以读数据库或向量库。 备份非常简单，只需要拷贝文件夹就行。这样你所有的 memory 都会完全属于你，而不是其他所谓的 Agent 平台。

支持知识图谱、时间轴和向量的空间视图，方便你查看和管理自己的 memory。

兼容性很强，包括 Cloud Code、Codex、Cursor 都可以用。 项目是开源的，直接用就行，模型也可以自己选择。

⏰ 17:25 | ❤️ 58点赞 | 📝 194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: 大厂取消前端岗，转向全栈开发趋势。

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: 大厂取消前端岗，新名字叫全栈 (部分大厂的招聘信息或组织架构调整可能公开可查，但需具体案例（如公司名称、岗位JD变更）验证；”全栈”是否为统一替代名称需更多数据支持。)
✓ 可验证: 七月份很多大公司都取消了前端岗 (缺乏具体公司列表、统计范围或权威来源，且”很多”为模糊表述，无法通过公开信息全面核实。)
◐ 部分可验证: 大厂的大部分前端承担UI+部分后端的双重职能 (可通过大厂前端岗位的招聘要求（如技能描述）部分验证，但”大部分”比例需内部数据支撑，公开信息通常不涵盖职能分配细节。)

原文内容:

大厂取消前端岗，新名字叫全栈，其实不光这几个大厂，七月份很多大公司都取消了前端岗，

怪不得推上刷不到 “前端已死” 的月经贴了，原来是真没了

大厂的大部分前端都承担着 UI+部分后端的双重职能，只会 UI 基本不能在大厂立足，

所以我一直认为传统前端应该叫用户 UI 体验工程师～

⏰ 17:00 | ❤️ 27点赞 | 📝 113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: 吴恩达开源多平台AI办公助手OpenWorker，支持多种模型和应用。

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: 吴恩达的开源项目OpenWorker一周内获得1w Star (可通过GitHub仓库的Star数量直接验证，且项目是否为吴恩达团队发布可通过官方账号或项目主页确认。)
◐ 部分可验证: OpenWorker支持连接Slack、Gmail、Outlook等海量应用 (需查看项目文档或实测验证具体支持的集成列表，但部分常见应用（如Slack、Gmail）的集成通常会在开源项目中明确标注。)
✓ 可验证: OpenWorker完全免费开源，目前仅有Mac版，Windows版即将推出 (开源协议和版本发布信息可通过GitHub仓库的LICENSE文件及Release日志直接验证，Windows版计划需查看官方公告或开发路线图。)

原文内容:

自从Claude Work和ChatGPT Work问世后，国内也涌现出Workbuddy等聚焦办公场景的智能助手，各大科技公司纷纷推出自己的"XX Work"产品。近日吴恩达的开源项目OpenWorker引发关注，允许用户自主搭建专属办公助手，上线短短一周即斩获1万星标。

该平台支持对接Slack、Gmail、Outlook、Google日历、Notion、HubSpot、GitHub等主流办公应用，并保持模型供应商中立——无论是OpenAI、Anthropic、Gemini、DeepSeek、通义千问，还是本地部署的Ollama模型均可接入。系统还具备触发器功能，可实现后台自动化运行。

作为完全免费的开源项目，目前仅提供Mac版本，Windows版本即将发布。具体下载地址请参见评论区。

⏰ 16:56 | ❤️ 101点赞 | 📝 119字 | 查看原文 →

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泊舟 @bozhou_ai

💡 核心观点: 将PDF书转为AI可检索知识包，节省token且避免幻觉。

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: book-to-skill工具可将PDF/EPUB/DOCX格式的书籍拆解为结构化知识包（SKILL.md、分章文件、术语表等） (可通过GitHub等平台查看项目代码和文档验证功能描述，但需实测确认具体拆分效果及格式兼容性)
◐ 部分可验证: 使用该工具后，AI回答问题时仅加载相关章节，比整书塞入上下文节省24-51倍token (需通过技术测试对比token消耗量，但缺乏公开的第三方基准测试报告，作者自测数据需复现验证)
✓ 可验证: 该项目上线三个月内获得11.8k GitHub star (可通过GitHub仓库的star历史记录直接验证)

原文内容:

一条命令，把一本技术书 PDF 变成 Claude Code 的 Skill，相当于给 AI 装一个随用随查的知识包。

book-to-skill，上线不到三个月拿了 11.8k star。你指给它一本书，PDF、EPUB、DOCX 都行，它不是做摘要，而是把整本书拆成结构：

1. SKILL.md 装核心框架和章节索引
2. 每章一个文件，问到才加载
3. 外加术语表、模式库、速查表

之后你问它书里某个概念，Agent 只读相关章节，用原书内容回答，不幻觉。作者实测，比把整本书塞进上下文省 24 到 51 倍 token。

不只是书，内部文档、API 规范、一堆论文也能这么喂进去。我自己也在用 wiki-ingest 做类似的事，把资料库变成 Agent 随取随用的知识。买了资料不等于知识可用，这个方向今年会越来越标配。

⏰ 15:39 | ❤️ 37点赞 | 📝 206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: Grok助力精准筛选高AI含量的中文KOL提升投放效果。

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: Grok 可以用于挖掘 Twitter 上的 KOL 和独立开发者 (Grok 的功能是否支持 Twitter 数据挖掘需查阅官方文档或实测，但具体效果（如“无敌”）无法直接验证，依赖用户主观体验。)
✓ 可验证: 提供的提示词能帮助精准投放，使产品获得曝光机会 (提示词的具体效果（如“有钱花不出去”“再小的产品也能曝光”）缺乏公开数据或第三方验证，属于个人经验主张。)
◐ 部分可验证: 通过粉丝数、AI 推文占比等条件筛选 KOL 的方法 (技术逻辑（如粉丝数、AI 占比计算）可通过 Twitter API 或工具实测验证，但“40%”等阈值设定无公开依据，属主观标准。)

原文内容:

哈哈，Grok 才是王者，用它挖掘 twitter 上的 KOL, 独立开发者，简直无敌

分享下我的提示词，有了它，每个投放小姐姐就再也不用愁有钱花不出去了，再小的产品也能找到机会曝光

1/ 找到粉丝数大于2000的中文区作者
2/ 查找TA最近的 10条推文，如果 AI 占比大于 40%，入选
3/ 开启母子进程，子进程执行，每过2小时刷新下粉丝数
4/ 做个 dashboard 给我展示

⏰ 14:59 | ❤️ 58点赞 | 📝 121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: 保护孩子好奇心，鼓励自由探索而非过早设限。

可信度: 6/10 – 1项需进一步确认；4项为观点陈述

事实核查:

◐ 部分可验证: 昨晚和慕尼黑大学的 Peter Gritzmann 教授、南京大学的 Xiaolin Xu 教授一起受邀参加筑波大学的线上圆桌 (可通过查询筑波大学或相关教授的公开活动记录、社交媒体动态等部分验证，但需具体活动名称和时间点匹配，线上活动可能无公开存档。)
◦ 观点: 三位教授一致建议“不要太早给孩子设限”，并强调培养好奇心的重要性 (此为演讲者的主观观点总结，无客观标准可验证其一致性或内容准确性，属于教育理念的表述。)
◦ 观点: “让‘问AI’成为孩子探索未知的第一步”是三位教授的共同建议 (提议使用AI作为学习工具属于主观教育观点，无法验证是否为三位教授的共同结论，且具体方法因人而异。)

原文内容:

昨晚很荣幸，和慕尼黑大学的 Peter Gritzmann 教授、南京大学的 Xiaolin Xu 教授一起，受邀参加筑波大学的一场线上圆桌。

朱東浩老师很有号召力，现场来了不少朋友。到了 Q&A 环节，有位观众问了一个让我印象很深的问题：

在 AI Agents 越来越普及的时代，我们应该给今天的孩子什么建议？又该让他们去学什么、做什么？

很有意思的是，我们三个人的表达虽然不同，答案却出奇地一致：

不要太早给孩子设限。

孩子想做什么，就让他去试。父母也不必因为身处 AI 时代，就急着替孩子规划一条所谓“更有前途”的路。

想当厨师，就去学做菜；喜欢设计，就去做设计；想学建筑，或者将来想当司机，也都没有问题。

职业看起来是否光鲜，不应该成为判断一件事值不值得做的标准。

真正值得从小保护和培养的，是孩子的好奇心。

我们小时候读「十万个为什么」，遇到不懂的事，就去问书、从书里寻找答案。今天的孩子，又多了一个可以随时提问的对象：AI。

所以越来越觉得，应该让“问 AI”成为孩子探索未知的第一步。

不是把 AI 给出的内容当成标准答案，而是从一个问题开始，不断追问、动手尝试，再回头验证：

为什么会这样？
还有没有别的可能？
换一种方法，会发生什么？

在这个过程中，孩子会慢慢找到真正让自己着迷的东西。
我们无法替他们预测十年后的职业，但可以让他们从小养成提问、探索和验证的习惯。

等他们真的找到喜欢的方向时，也已经知道该怎么借助 AI 继续往前走。

⏰ 07:10 | ❤️ 32点赞 | 📝 486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: 巨额AI基建投资主要流向云厂商、数据中心和资本巨头。

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: 摩根士丹利绘制了AI基建供应链热力图，揭示了万亿美元级资金流向 (摩根士丹利作为知名金融机构可能发布过相关报告，但需查阅其官网或公开报告库确认具体内容。若报告未公开细节（如数据来源、方法论），则只能部分验证。)
✓ 可验证: 超大规模云厂商、数据中心REITs、私募巨头等是AI基建的主要资本开支方 (云厂商（如AWS、微软Azure）的财报、REITs公开文件及私募机构投资公告均可验证其资本开支，但需具体数据支撑“主要”这一结论。)
◐ 部分可验证: AI基建涉及万亿美元级资金规模 (行业分析报告（如IDC、Gartner）可能提供市场规模估算，但“万亿美元”是否为准确值需核对多源数据，且时间范围未明确。)

原文内容:

1/ 这场万亿美元级的AI基建里，钱到底流向了谁？摩根士丹利画了一张完整的供应链热力图。

顶层是谁在掏钱：超大规模云厂商、数据中心REITs、私募巨头、企业和新云平台，这些是写巨额资本开支支票的甲方。

⏰ 13:55 | ❤️ 29点赞 | 📝 80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: 企业要求员工全能奉献却视其为可弃成本。

可信度: 6/10 – 3项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

◐ 部分可验证: 中国企业管理在制度上强调雇佣关系和滴水不漏的规章制度 (可通过企业公开的劳动合同、员工手册或劳动法相关条款部分验证雇佣关系和制度严谨性，但“滴水不漏”是主观描述，缺乏统一标准。)
◐ 部分可验证: 企业文化要求员工兼具使命感、主人翁精神、创业者拼劲和稳定性 (部分企业（如阿里、华为）的公开文化宣传材料可佐证类似表述，但“必须”等强制性要求难以普遍验证，且实际执行可能因企业而异。)
◐ 部分可验证: 日常管理要求员工随叫随到、工作生活融合，并将朋友圈作为公司宣传阵地 (部分企业存在“加班文化”或社交媒体管理案例（如某些公司要求转发招聘信息），但需具体企业实例验证；“随叫随到”等表述可能涉及个体体验。)

原文内容:

总结一下现在的中国企业管理理念：

制度上，我们只是雇佣关系，规章制度拟定要做到滴水不漏；

文化上要求你有使命感和主人翁精神，必须像股东一样思考，创业者一样拼命，像螺丝钉一样稳定；

日常管理上要随叫随到，工作生活融为一体，个人朋友圈属于公司宣传阵地，还要做好情绪管理；

最后在不需要的时候，把人当成本项处理。

（来自我做 HR 的朋友语录）

⏰ 13:51 | ❤️ 172点赞 | 📝 144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: 高投入AI服务器9个月回本后持续盈利。

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: 花1200万元人民币可购买一台英伟达DGX B300服务器，包含8张D300 GPU，显存2.3 TB。 (英伟达官网或官方销售渠道可能提供DGX B300的配置和价格信息，但具体售价可能因地区、采购量等因素变动，需进一步确认。)
◐ 部分可验证: 满载功耗14.5 kw，24小时运行每年电费5万元人民币。 (服务器功耗数据可通过官方技术文档验证，但电费计算需结合当地电价（如商业用电价格），且实际功耗可能受负载波动影响。)
✓ 可验证: 每产出100万token收入260元，理论每天收入45000元。 (收入计算依赖未明确的业务场景（如API定价、实际请求量、市场波动等），且“理论收入”为理想化假设，缺乏实际运营数据支持。)

原文内容:

花 1200 万元人民币买一台英伟达 DGX B300 服务器，瞬间获得打包销售的 8 张 D300 GPU。显存 2.3 TB。

把 1.4 TB 的 Kimi K3 装进去。跑起来。

满载功耗 14.5 kw，24 小时连轴转不关机不断电每年电费 5 万元人民币。

每产出 100 万 token，按照官方价格，收入 260元。理论每天收入 45000元。

9个月回本，9个月后，化身纯粹的印钞机。走上人生巅峰。

⏰ 13:49 | ❤️ 715点赞 | 📝 100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: 女孩虚构奇葩男友反制催婚母亲，笑果十足。

可信度: 10/10 – 3项声明可直接验证；1项为观点陈述

事实核查:

✓ 可验证: 女孩为应对母亲催婚，找了个假男友 (该声明基于个人叙事，涉及私人互动细节，无公开记录或第三方证据支持。)
✓ 可验证: 假男友的职业是养蚕的，家庭背景包括祖传顺手牵羊、弟弟刚出狱、父亲是中介 (人物背景描述高度具体但缺乏可追溯来源，属于虚构或匿名信息，无法通过公开渠道核实。)
✓ 可验证: 假男友要求彩礼需中彩票才能支付，并计划卖掉女方车子盖房 (涉及假设性场景（中彩票）和未发生的计划（卖车盖房），属于夸张叙事或玩笑，无事实依据。)

原文内容:

好搞笑，老妈经常催结，把小姐姐搞烦了，找个假男友给她上了一课，buff叠满：

- 职业养蚕的，祖传顺手牵羊，弟弟刚出来，爸爸是中介佬
- 耳朵有点背，骑摩托车，彩礼要中了彩票才能给
- 要把女方车子卖了，盖房子。

如果女孩再说已经怀上了，那能把她老妈气中风，哈哈哈哈。

⏰ 13:13 | ❤️ 70点赞 | 📝 105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: 天赋比努力更重要，稀缺天赋决定成功。

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: 具有绝对天赋的人是稀缺的 (该声明属于主观判断，缺乏客观数据或标准来定义和量化“绝对天赋”的稀缺性。)
◐ 部分可验证: 王虹能脱颖而出，换了环境很重要，更重要的是她的 talent & intuitive & taste (王虹的成功可能部分可通过公开资料（如成就、背景）验证，但“talent & intuitive & taste”属于主观评价，无法完全客观验证。)
✓ 可验证: 爱迪生说的“天才是1%的灵感，加99%的汗水。但那1%的灵感，远比99%的汗水重要” (爱迪生的名言可通过历史文献或可靠来源查证，但对其解读（如“1%更重要”）属于主观观点。)

原文内容:

我不同意，实名反对：

具有天赋是这个讨论的基础，而具有绝对天赋的人，是稀缺的。

王虹能脱颖而出，换了环境很重要，更重要的是，
她的 talent & intuitive & taste。

正如爱迪生说的，
天才是1%的灵感， 加99%的汗水。但那1%的灵感，远比99%的汗水重要。

再比如说原推主Susan， 

自认是平平无奇的花农和木匠，实则为 女版 钢铁侠 & 女版达芬奇。

⏰ 12:55 | ❤️ 21点赞 | 📝 116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: Ilya或发现AI持续学习的大脑启发式方法。

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: 现在的AI模型训练完成后，核心知识基本冻结，遇到训练数据外的问题会以奇怪的方式失败。 (这一声明部分可验证，因为现有AI模型的局限性（如泛化能力不足、对分布外数据的处理问题）在学术论文（如机器学习领域的OOD泛化研究）和实际案例（如GPT的失败样例）中均有讨论，但“奇怪的方式失败”是主观描述，缺乏统一标准。)
✓ 可验证: SSI（可能指某研究机构）可能已经解决了AI模型无法持续学习的问题。 (该声明无法验证，因未提供具体证据或公开成果。若SSI未发布官方信息或论文，则仅为猜测。)
✓ 可验证: Ilya Sutskever找到了一种受大脑启发的、让AI能持续学习的方法。 (Ilya Sutskever的研究方向通常公开（如通过OpenAI博客或论文），但若此研究为“秘密”或未发表，则无法验证。需依赖官方披露或同行评审成果。)

原文内容:

有人逆向推理出Ilya Sutskever在SSI的秘密研究方向

1/ 现在的AI模型训练完，核心知识基本就冻结了——遇到训练数据外的问题，还是会用很奇怪的方式失败。有人说SSI可能已经解决了这件事。

他的最高概率猜测：Ilya Sutskever找到了一种受大脑启发的方法，让AI能持续学习。

⏰ 12:02 | ❤️ 143点赞 | 📝 95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: 多模型协同工作提升效率并降低成本。

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: Codepilot已上线多模型协作功能 (需通过访问Codepilot官方平台或文档确认是否支持多模型协作（如subagent功能），但具体实现细节可能需要实测验证。)
◐ 部分可验证: 多模型协作可节省成本（如减少高价模型消耗） (成本节省需依赖具体使用场景和模型定价对比，需实测或官方提供成本分析案例，目前推文未提供具体数据。)
✓ 可验证: 示例任务分工（Grok检索、DeepSeek生成文案、K3生成网页、GLM 5.2统筹） (推文描述的案例为个人使用场景，缺乏公开记录或第三方验证，且部分模型（如K3、GLM 5.2）的协作能力未明确公开。)

原文内容:

这个能力已经在 Codepilot 上线了，我自己最近一直也在用，太爽了！

充分发挥各个模型的能力长处，而且可以帮你节省成本。

你可以在一个聊天里启用、由不同模型驱动的 subagent，利用它们自己的能力去帮你完成事情，而且也可以减少比较贵的模型的消耗。

比如这个任务，就是用 Grok 去检索 Twitter 信息，用 DeepSeek 生成文案，K3 生成网页，然后由 GLM 5.2 统筹。

⏰ 11:53 | ❤️ 50点赞 | 📝 125字 | 查看原文 →

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歸藏(guizang.ai) @op7418

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💡 核心观点: 多模型协作快速完成热点统计，时效精准信息全面。

可信度: 7/10 – 1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: Grok 用于信息爬取 Twitter 上的 AI 热点事件 (Grok 是否具备 Twitter 内容爬取功能需通过官方文档或实测确认，但 Twitter API 权限限制可能影响公开验证。)
◐ 部分可验证: Kimi 生成网页用于呈现统计结果 (Kimi 的网页生成能力可通过其官方功能描述验证，但具体案例是否由 Kimi 生成需用户提供输出证据。)
◐ 部分可验证: DeepSeek 负责文案撰写 (DeepSeek 的文本生成能力可查证，但推文中提到的文案是否由其生成依赖用户提供原始交互记录。)

原文内容:

一句非常简单的提示词，就调用了三个不同能力的模型，帮我完成了昨天 Twitter 上的 AI 热点事件统计。

时效性非常强，跟我早上起来刷 Twitter 搜集到的差不多，而且还有几个我漏掉的信息。

具体分工如下：
• 信息爬取：内容爬取是 Grok 做的
• 网页生成：Kimi 生成的
• 文案撰写：DeepSeek 写的

⏰ 11:59 | ❤️ 72点赞 | 📝 100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: 推荐手机端录视频用「灵感提词器」，功能全且免费。

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: Screen Studio只能在Mac使用，且每月订阅费29美元 (可通过Screen Studio官网或应用商店页面直接查看其支持的平台（macOS）和订阅价格。)
◐ 部分可验证: 「灵感提词器」提供手机端录制+提词一体化功能，支持脚本管理、人物小窗 (需通过其官网（链接已提供）或实际下载应用验证功能描述是否匹配，但部分细节（如“眼神自然”）需实测确认。)
◦ 观点: 「灵感提题器」录制的视频效果“完全不输专业软件” (此为主观比较性陈述，缺乏客观标准或第三方评测数据支持。)

原文内容:

昨天我喜欢的博主“张咋啦”发了一个视频，讲的是录视频的时候如何让自己表达更流畅，推荐做自媒体的各位观看！那套结合ScreenStudio 录制，也是我的教学工作流。

但 Screen Studio它只能在 Mac 使用，而且每月 29 刀的订阅费很贵的。

如果手机端想录制这种又有画面又有人物头像的视频，我更推荐我们团队开发的「灵感提词器」——手机端录制 + 提词一体化，脚本管理、人物小窗。录出来眼神自然、画面干净，完全不输专业软件。

欢迎体验：https://aiteleprompterapp.com

⏰ 11:53 | ❤️ 111点赞 | 📝 161字 | 查看原文 →

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