【AI 奏折】2026年08月15日
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- 刘小排: 国产小模型性能已比肩半年前顶尖大模型。
- 宝玉: 作者偏好通过AI生成原型或文档验证想法，而非空想讨论。
- iGeekbb: 中介违规分租房客白嫖被查，房主报警揭露长期占住。
- karminski-牙医: GLM-5.3在复杂任务处理能力上显著提升。
- 歸藏(guizang.ai): DeepSeek Harness高效开发，借鉴外部项目并大量使用AI。
- CuiMao: 早晨发帖流量最高，需控制数量避免分散。
- 宝玉: DeepSeek Harness需优化普通用户体验以吸引更多用户。
- 小互: GPT-5.6指南：优化配置可大幅降低成本并提升性能。
- GitHubDaily: 开源项目详解RAG全流程，本地实验透明无黑盒。
- Mr Panda: Deepseek harness致力于开源共创，专注AGI而非商业化。
- iGeekbb: 胖东来郑州店招聘退伍军人和刑满释放人员引热议。
- dontbesilent: 知识付费不应强制结果，成功靠用户自身而非服务方。
- 歸藏(guizang.ai): GLM-5.3强化安全与长程任务能力，后训练效果显著。
- 李岳: GPT生成知性高光CCD风格都市女性半身写真。
- Jackywine: 开源AI工具OpenDSH引发热议并取得巨大成功
- sitin: 设置Codex默认打开侧边面板以增强操作可见性。
- 歸藏(guizang.ai): Twitter推荐算法揭示创作者应专注优质原创与互动，避免刷屏和诱饵行为。
- 黄赟: 自动化拼豆App零成本高收益，月销2.4万单无售后压力。
- 得否: 推荐七个实用免费开源模型，涵盖多种AI任务需求。
- 黄赟: Grok能高效整合分析推特热帖，比Gemini更实用。
- 布丁: 菲区MEXC Card返现率约6%，支持微信和Google Play消费。
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刘小排 @bourneliu66
| 影响力: 25.09k万粉丝
💡 核心观点: 国产小模型性能已比肩半年前顶尖大模型。
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: Qwen3.8-27B在大部分能力上超过或逼近Claude Opus 4.6 Max (需通过基准测试（如MMLU、GSM8K等）或第三方评测对比模型性能，但具体测试数据未在推文中提供，且“大部分能力”定义模糊。)
- ◐ 部分可验证: Qwen3.8-27B可在单机单卡部署，且智能不逊于Claude Opus 4.6（半年前的世界之巅） (模型部署条件（如显存需求）和性能可通过官方文档或实测验证，但“智能不逊于”需依赖具体任务对比，缺乏公开直接证据。)
- ✓ 可验证: Qwen3.8-27B在写代码、驱动OpenClaw等任务上表现优异 (未提供具体测试案例或数据支持，“表现优异”为主观描述，且“驱动OpenClaw”的应用场景未明确标准。)
原文内容:
一件非常恐怖的事，悄然发生了： Qwen3.8-27B 在大部分能力上都超过或逼近了Claude Opus 4.6 Max！ 也就是说，从今天开始，你在自己的电脑上、单机单卡能够部署的小模型，已经拥有了不逊于Claude Opus 4.6(半年前的世界之巅）的智能！ 无论是写代码、还是驱动OpenClaw ！
⏰ 23:44 | ❤️ 67点赞 | 📝 85字 | 查看原文 →
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: 作者偏好通过AI生成原型或文档验证想法，而非空想讨论。
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: 用户不喜欢使用grill-me工具，因为不擅长空想且不喜欢被拷问 (这是用户的主观偏好陈述，无客观事实依据)
- ◐ 部分可验证: 用户更依赖Claude Design等工具快速生成原型/AI文档/PoC版本来辅助决策 (Claude Design的功能可通过官方渠道验证，但用户对其依赖程度及效果属于个人体验)
- ✓ 可验证: AI生成原型/文档/PoC显著降低了传统开发成本 (AI工具的效率提升和成本降低可通过行业报告或工具性能对比数据验证)
原文内容:
我不喜欢用 grill-me，可能因为我不擅长空想，也不喜欢被拷问。我需要那种看得见摸得着的东西才能进一步得出结论。 我更喜欢用 Claude Design 这种快速出一版原型，做出来一个真实的东西，才能感觉出来哪不对；或者 AI 写一份文档来理解方案，或者干脆 AI 实现一个 PoC 版本出来。 这在以前是很成本很高的事情，现在 AI 生成真的太容易了，所以对我来说不依赖 grill me 也还好。
⏰ 22:55 | ❤️ 40点赞 | 📝 137字 | 查看原文 →
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: 0万粉丝
💡 核心观点: 中介违规分租房客白嫖被查，房主报警揭露长期占住。
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: 中介将房子分割成几间独立房间出租且未重置密码锁。 (需核实房屋租赁合同、中介操作记录或现场检查，但需房主或租客提供具体证据（如照片、合同条款），公开渠道无法直接验证。)
- ✓ 可验证: 用电记录APP显示涉事人员已居住近两个月。 (若房主提供APP用电数据截图或警方调取记录，可通过官方电力数据或第三方平台（如智能电表服务商）验证，但需当事人配合。)
- ✓ 可验证: 流动人口入住三天内未登记会导致房东面临行政处罚。 (根据《中华人民共和国治安管理处罚法》或地方流动人口管理条例，可通过政府官网或法律条文直接验证此规定。)
原文内容:
看着血压都上来了，大概就是房主把房子租给托管中介，然后中介把房子分割成几间独立房间出租，密码锁没重置。今天带租客上门看房，发现里面有人住，租客转身就走了。才知道隔壁这个女主觉得旁边空置就让朋友来白嫖。 房主来了后直接报警，女的说两个小妹妹只住了一天，但是生活痕迹肯定不止一天，房主调出用电记录 APP，显示已经住了近两个月。 流动人口入住三天内没有登记，被公安机关或基层管理人员抽查到，房东要面临警告或罚款等行政处罚。这女主在小红书至少是个上将级别。
⏰ 22:48 | ❤️ 20点赞 | 📝 202字 | 查看原文 →
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: GLM-5.3在复杂任务处理能力上显著提升。
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-5.3在Terminal Bench 3.0测试中的分数翻了6倍 (需查看Terminal Bench 3.0官方发布的测试结果或GLM-5.3的官方公告，但推文未提供具体数据来源或链接，需进一步核实。)
- ✓ 可验证: Terminal Bench 3.0中的exam-pdf-eval任务需调用VLM并自行构建prompt完成评分 (可通过Terminal Bench 3.0的官方文档或开源代码验证任务设计细节，若任务描述公开则完全可验证。)
- ✓ 可验证: Anthropic系列模型在Terminal Bench 3.0中高分是因部分题目由其研究员设计 (题目设计者信息通常未公开，除非官方明确说明，否则无法验证是否存在偏向性。)
原文内容:
啊?GLM-5.3的测试分数是怎么翻6倍的? 有一说一这个分数飞升有点猛了, 按我对 Terminal Bench 3.0 的理解, 里面的任务是实打实的难的. 比如这个 exam-pdf-eval, 就是个给考试试卷(PDF格式)评分的任务, 模型并不是自己直接解析PDF然后阅卷评分的, 而是要调用一个VLM, 然后自己写prompt, 让 VLM 抽取试卷内容, 然后再评分. 这是个最近特别火的概念, 叫【clarify model-specific prompt formatting】澄清特定模型的提示词格式, 也就是说, 模型要构建一个基于第三方黑盒的闭环验证系统. 这个VLM就是最大的变数. 以往来看, Terminal Bench 3.0 中的问题 Anthropic 系列的模型能打高分, 是因为有部分题目就是他们的研究员出的. 基本是御用测试题了. 但这次的跑分图，GLM-5.3 直接翻了六倍！所以估计 GLM-5.3 这次在复杂真实环境下做架构规划的能力会非常强. 尤其是面对黑盒 API, 不可预知的命令行报错和自己写 Prompt 的套娃任务，都会有不错的表现. 稍后我会给大家带来实测! #glm53 #glm #terminalbench
⏰ 20:09 | ❤️ 68点赞 | 📝 291字 | 查看原文 →
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: DeepSeek Harness高效开发，借鉴外部项目并大量使用AI。
可信度: 10/10 – 4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: DeepSeek Harness 的插件系统与 Koishi 的插件平台相似度高达 75% (可通过对比两者的插件系统架构、代码或文档进行验证，但需具体的技术分析，且“75%相似度”需量化标准支持。)
- ✓ 可验证: Codex 命名的主干 PR 占比 21.2%，分支信息提到 Codex 的比例为 28.2% (可通过 GitHub 仓库的提交记录、PR 历史及分支信息统计验证，前提是数据来源公开。)
- ✓ 可验证: 项目在 65 天内产出 84 万行代码，1 万多个 commit (GitHub 仓库的提交记录和代码统计工具（如 gitstats）可直接验证代码行数和 commit 数量，但“65 天”需确认起始时间。)
原文内容:
15 张数据图帮你了解 DeepSeek Harness 昨天 DeepSeek Harness 发布，于是就想着让 Codex 分析一下，找到了一个很好的角度，就是从一些数据上向大家介绍这个产品。 确实也发现了一些很有意思的东西： 插件系统与 Koishi 高度相似： 他们主打的插件系统与 Koishi 的插件平台相似度高达 75%。大概率是整个平台都挪过来了，不知道是不是他们的核心开发者入职了。 大量使用 AI 开发： Codex 命名的主干 PR 达到了 21.2%，分支信息中提到 Codex 的比例有 28.2%。 猜测他们肯定用了 Claude Code 开发，只是删掉了一些 Claude 的痕迹。 参考了大量外部 Agent 项目： 提到最多的外部项目是 Pi，第二多的是 Codex，之后是 Claude Code。甚至直接引用了一些 Pi 的 TypeScript 文件。 高效的代码产出： 整个产品在 GitHub 上有记录的是 65 天，总共的代码产出量是 84 万行，有一万多个 commit，非常高效。 交互入口的演变： 他们曾经押注 TUI，后来改成 Web UI 和 TUI 的双入口，再之后整个删除了所有的 TUI，只留下了 Web UI。 开发与工程规范： 整个项目的测试代码比生产代码多很多，基本上达到了 1:1。 全仓库的 Markdown 文档也非常多，说明他们是基于文档去控制 Harness 开发的。他们有完整的工具和科学模型 schema 共 52 个，但最后只留下了一个，目的是为了减少上下文占用。 社区热度与生态：从昨天发布到现在 20 小时，GitHub 已经涨到了 8 万多的 star，非常快。插件体系标签（DSH plugin）已经有 1425 个项目，但有很多并不是真正的插件，看来有不少蹭热度的。 精选清单收录了 211 个仓库，主要补充的是工具、UI 和运行的一些基础设施，甚至一上来就出现了插件市场和插件管理的插件。 学术论文： 他们顺便发了一篇 88 页的论文，其中 57% 都在做一些形式化的理论推导和展示。论文主要讨论的是插件的热插拔和系统稳定性问题。
⏰ 17:40 | ❤️ 47点赞 | 📝 540字 | 查看原文 →
CuiMao @cuimao
AI Developer | NVIDIA YES ｜ Qwen ｜
Github: https://github.com/Cuimao777 | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: 早晨发帖流量最高，需控制数量避免分散。
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: 每天早上第一发帖是流量最高的 (流量数据需通过平台后台统计工具（如X/Twitter的Analytics）验证，但用户未提供具体数据或截图，且“最高”可能因人而异，需长期监测对比。)
- ◦ 观点: X的算法属于抖音玩剩下的 (此为主观比较，缺乏具体算法细节或官方技术文档支持。算法逻辑通常不公开，且“玩剩下的”是个人观点表述。)
- ✓ 可验证: 最近国内账号互动增多 (未说明具体账号或互动数据来源，且“增多”需对比历史数据，个人观察无法独立验证。)
原文内容:
是的，我上个月就发现了，每天早上起来第一发是流量最高的，所以我其实都在每天控制我的发帖数，不然我一天可以发几十条吐槽，然后没处发啊，怎么办，只能刷完 x 就转头刷抖音，和视频号，最近国内账号互动的也多了，我还发现，x 的算法属于是抖音玩剩下的了哈哈哈。
⏰ 16:56 | ❤️ 28点赞 | 📝 109字 | 查看原文 →
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: DeepSeek Harness需优化普通用户体验以吸引更多用户。
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 Harness 的启动方式偏极客，普通用户可能因缺乏 nodejs 环境难以运行 (可通过检查官方文档或安装指南验证是否需要 nodejs 环境，但“普通用户难以运行”需结合用户调研或实测数据确认。)
- ✓ 可验证: DeepSeek Harness 的运行速度飞快 (速度体验是主观感受，缺乏公开基准测试或对比数据支持，需实际测试不同设备环境才能验证。)
- ◐ 部分可验证: Thinking 部分的文字因 Flash 模型过快而闪烁，建议节流并优化显示 (闪烁问题可通过录屏或实际使用观察验证，但优化建议属主观意见，需开发者评估技术可行性。)
原文内容:
我只是作为一个“普通用户”的角度去用 DeepSeek Harness，一些感受： 1. 启动方式偏极客，程序员没问题，但是普通用户估计都没有nodejs环境，很难跑起来 2. 速度飞快，这点特别好 3. Thinking 部分由于 Flash 模型速度过快，导致文字闪的厉害，可以做一下节流，攒一批一起显示，配合动画动效会好一点。 4. Codex 右侧的多 Tab Panel 相当重要，和当前 DSH 的插件机制是很好的搭配，强烈建议借鉴下，比如我写完 PPT 还要新开窗口去预览，来回切换很麻烦，不如显示在右侧直观 5. Trajectory 和 Session log 对普通用户价值不大，不需要那么重要的位置 6. 现在能列出产出物很好，但最好能直接打开，能看到 diff （开箱配置好相关插件了，不要用户二次配置，当然可以关闭） 7. 模型早点支持多模态吧，多模态也是 AGI 的一部分 8. 一切皆插件的理念很好，普通用户的使用体验也很重要。 开发者愿意去折腾插件的前提一定是你的 Agent Harness 有大量普通用户了，否则没有多少开发者坚持在上面，新鲜劲过了就没人了。 插件和用户体验并不冲突，核心还是看开箱设置/出厂配置，用户第一次用不需要太多配置就能用起来，用的时候也没什么不方便，后续再慢慢折腾插件也不迟。 BTW，DSH 给我做的 PPT 质量还不错。
⏰ 01:26 | ❤️ 507点赞 | 📝 391字 | 查看原文 →
小互 @xiaohu
带你了解全球最前沿科技、AI动态…
AI 精华，讲到你懂：https://best.xiaohu.ai | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: GPT-5.6指南：优化配置可大幅降低成本并提升性能。
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: OpenAI 发布 GPT-5.6 构建者指南，指导开发者降低 Agent 成本 (需查阅 OpenAI 官方公告或开发者文档确认是否存在该指南，但“GPT-5.6”这一型号名称存疑（截至2023年12月，OpenAI 最新模型为 GPT-4 系列），可能为笔误或虚假信息。)
- ✓ 可验证: 通过模型搭配、架构优化和 API 新特性，可将账单从 33 美元降至 1.33 美元 (具体成本对比数据缺乏来源（如基准测试条件、应用场景等），且未提供可复现的案例或官方定价说明，需实测验证。)
- ✓ 可验证: 6 家创业公司提供了实测数字，证明优化后 Agent 性能更强、成本更低 (未提及具体公司名称或测试数据来源，无法独立核实其真实性。)
原文内容:
OpenAI 发布 GPT-5.6 构建者指南： 同样的效果，账单从 33 美元降到 1.33 美元 OpenAI 发布了一份给开发者的 GPT-5.6 构建者指南，主题是怎么把 Agent 的账单砍下来： 型号选哪个、推理档位开多大、三个新的 API 开关怎么用，全是能直接照着改的配置 主要思想就是：不再需要“无脑上最贵的顶配模型”，通过更聪明的模型搭配、架构优化和 API 新特性，可以用骨折级的价格做出更强、更快的应用。 6家已经把 Agent 跑在线上的创业公司，各交了一条实测数字。 它推翻的是过去搭 Agent 的默认姿势，上最贵的旗舰模型，把推理拉满。 到了 5.6 这一代，中小型号多想一会儿就能顶到上一代旗舰的水平，价钱只是零头。
⏰ 19:27 | ❤️ 81点赞 | 📝 216字 | 查看原文 →
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: 0万粉丝
💡 核心观点: 开源项目详解RAG全流程，本地实验透明无黑盒。
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: RAG from Scratch项目将RAG整条链路拆成十来个小实验，每一步都用本地模型跑，没有黑盒 (可通过访问GitHub链接（http://github.com/pguso/rag-from-scratch）查看项目结构和代码，确认是否分步骤实现。但“没有黑盒”需实际运行代码验证是否完全透明。)
- ✓ 可验证: 该项目覆盖文本分块、向量化、检索到最终生成的完整流程，且代码公开并附带函数级解释 (GitHub仓库可直接检查代码文件、注释及文档，确认是否包含所述流程和解释。)
- ◐ 部分可验证: 项目还包含混合检索、多查询检索、查询重写等进阶策略 (需查看GitHub代码或文档确认是否实现这些策略，但功能有效性需实测验证。)
原文内容:
想搞懂 RAG 到底怎么回事，网上的教程不是跳步骤就是直接调云端 API，中间过程看不见。 RAG from Scratch 把整条链路拆成十来个小实验，每一步都用本地模型跑，没有黑盒。 从文本分块、向量化、检索到最终生成，代码都摆在面前，函数级别带解释。 GitHub：http://github.com/pguso/rag-from-scratch… 还覆盖了混合检索、多查询检索、查询重写这些进阶策略，想深入的接着往后看就行。 想从底层搞清楚 RAG 怎么跑的，跟着这个项目走一遍会有收获。
⏰ 18:00 | ❤️ 23点赞 | 📝 147字 | 查看原文 →
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: Deepseek harness致力于开源共创，专注AGI而非商业化。
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: deepseek harness 的目标是做一个开源的、社区共创的项目 (可通过查看项目代码仓库（如GitHub）的开源许可证、贡献指南（如CONTRIBUTING.md）、社区入口（如微信群链接或论坛）直接验证其开源性和社区共创机制。)
- ◐ 部分可验证: dsh采用插件式架构设计，目的是提供灵活的定制化能力 (需通过代码审查确认是否存在明确的插件接口设计或模块化文档（如`agent.md`），但需实际开发测试才能完全验证其灵活性。)
- ◐ 部分可验证: 团队当前阶段目标是AGI，并坚持开源和社区共创方式 (可通过粱文峰的公开谈话内容（如演讲视频或采访文稿）验证其AGI目标，但“坚持开源”属于未来承诺，需长期观察实际行为。)
原文内容:
时间线上看到有不少批评 deepseek harness 的声音， 大致意思就是小众极客自嗨式工作。 我翻看了 deepseek harness 的代码，我可以肯定的说， 这个项目的目标不是做一个闭源的harness ， 真正目标就是做一个开源的、社区共创的 deepseek harness。 从项目代码中所提供的社区、微信群、代码贡献的方法都是为开发者准备了。 再看dsh 插件式的架构设计，目标就是留给用户提供更灵活的定制化的能力。 如果你结合着前不久粱文峰的谈话， 他们当下的阶段不是商业化，他们目标是AGI ，而且他们会继续采取开源和社区共创的方式。 这也是为什么我在dsh 看到了详尽的paper、完整的项目说明、友好的代码贡献方式以及他们也公开了dsh 的agent.md （coding agent 工作流约定）
⏰ 13:07 | ❤️ 90点赞 | 📝 231字 | 查看原文 →
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: 0万粉丝
💡 核心观点: 胖东来郑州店招聘退伍军人和刑满释放人员引热议。
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: 胖东来郑州店计划招聘100名退伍边防军人和20名刑满释放人员。 (需通过胖东来官方旗舰店公告或郑州店官方招聘信息核实具体招聘计划，但未提供直接链接或来源，需进一步确认细节（如岗位要求、时间等）。)
- ◦ 观点: 网友评论“当兵12年，坐牢8年可以去吗”是对招聘条件的调侃。 (此为网友主观幽默表达，无事实依据，仅反映对招聘条件的夸张解读，不涉及可验证事实。)
- ✓ 可验证: 评论区出现“判5年以上”的招聘门槛争议。 (招聘公告中若未明确“刑期5年以上”的具体限制，此说法可能为网友误解或恶搞，无法通过公开信息验证其真实性。)
原文内容:
胖东来官方旗舰店发布公告，胖东来郑州店计划招聘 100 名为祖国边疆做出巨大贡献的退伍边防军人和 20 名刑期5年以上的刑满释放人员。 评论区太欢乐了： - 有个网友说 当兵 12 年，坐牢 8 年可以去吗，双学位是真没绷住。 - 我37岁，入伍是不可能了，只能入刑，胖东来，五年后再见，我要进去深造。 - 居然开始遗憾自己没坐过劳。 - 太卷了，进胖东来都需要判5年以上的了，判3年的都不行。
⏰ 17:58 | ❤️ 34点赞 | 📝 146字 | 查看原文 →
dontbesilent @dontbesilent
商业哲学爱好者
开源了我的商业/内容方法论：dbskill
抖音/小红书/视频号：dontbesilent 聊赚钱
9.11 深圳线下课：微信 dbs2408 | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: 知识付费不应强制结果，成功靠用户自身而非服务方。
可信度: 10/10 – 2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: 交付知识服务时保证某种结果不合法 (需根据具体国家/地区的法律（如《消费者权益保护法》《广告法》）判断是否构成虚假承诺或过度宣传，但无具体案例或法条引用，需进一步核实。)
- ✓ 可验证: 用户购买课程后有不看不行动的权利，强迫属非法限制人身自由 (法律上用户确有自主选择权（如《民法典》自愿原则），但“非法限制人身自由”需具体行为界定（如强制打卡是否违法需法律解释），核心权利部分可验证。)
- ✓ 可验证: 知识付费案例中成功者仅5%是因自身努力，与课程无关 (该比例无数据来源，成功归因涉及复杂因素（如课程质量、用户执行力），无法通过公开信息验证具体占比或因果关系。)
原文内容:
好多人交付一个知识服务就想着一定要保证某种结果 我寻思你这事也不合法呀 用户是否有权在购买了课程之后不看不行动？用户完全有这个权利啊 你非逼着人家干，这不是非法限制人身自由？ 所谓的「知识付费案例」这个事也很奇怪。如果成功归因于你，那你的案例比例是不得超过 95 %？ 你的案例比例就 tm 5%，那说明那 5% 的人，他本来就努力，那跟你有啥关系？ 我觉得这一切都很奇怪。我和这个世界好像是相反的 …… 你强迫别人看课程是满足你的需求，你应该花钱而不是赚钱呀 别人在你的帮助下成功了，核心靠的是别人的行动而不是你的行动，怎么又「案例」了 如果你觉得你的成功要归功于别人，那只能说明「你」和「别人」都没有功劳，你俩都是靠运气，且，你们这个「案例」还得靠实力赔进去 要是法治健全，一半以上都要失业
⏰ 16:31 | ❤️ 40点赞 | 📝 290字 | 查看原文 →
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: GLM-5.3强化安全与长程任务能力，后训练效果显著。
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: GLM-5.3发布了，着重提升了安全能力和长程任务的执行能力。 (可通过智谱AI或Hugging Face的官方公告、版本更新日志直接验证模型发布及更新内容。)
- ◐ 部分可验证: Hugging Face曾用GLM-5.2防御了OpenAI的模型入侵，智谱因此优化了GLM-5.3的安全能力。 (若Hugging Face或智谱公开提及此类安全事件及优化动机，则可部分验证；但“防御入侵”的具体细节可能涉及未公开数据。)
- ◐ 部分可验证: GLM-5.3在长程任务（如终端任务、工具调用、大代码库修复）上有显著提升。 (需实测或对比官方基准测试数据验证性能提升，但若无公开基准报告则难以完全确认。)
原文内容:
GLM-5.3 发布了，看了一下，着重提升的主要是两部分： 1. 安全能力：看来 Hugging Face 在拿 GLM-5.2 防御了 OpenAI 的模型入侵以后，智谱也看到了这方面的价值，尤其是大家最近都在聊这块，他们针对性地做了一些优化。 2. 长程任务的执行： 比如终端里的任务、工具调用，以及大代码库的修复任务，都有非常大的提升。 这个模型依然是只进行了后训练，没有重新进行预训练。这都几个版本了，还能有这么大的提升，确实猛啊！
⏰ 16:27 | ❤️ 56点赞 | 📝 153字 | 查看原文 →
李岳 @liyue_ai
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💡 核心观点: GPT生成知性高光CCD风格都市女性半身写真。
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: GPT Image 2能够生成日间清亮高光CCD生活照风格的图像 (可通过测试GPT Image 2的生成能力验证其是否能生成所述风格，但需实际测试模型输出是否符合具体描述（如光线、色彩等细节），且“CCD生活照风”是主观风格标签，无统一标准。)
- ✓ 可验证: 写真方向为“知性都市生活写真”，场景需包含现代图书馆、白色廊柱等元素 (推文明确列出了具体场景和风格要求，生成图像后可直接比对是否符合文字描述（如场景、服装等客观元素）。)
- ◐ 部分可验证: 滤镜效果需包含“高亮清晰中性CCD色彩 + 白净高光 + 轻颗粒” (可通过生成的图像分析色彩、光线和颗粒感是否符合描述，但“CCD色彩”是模拟CCD相机的效果，缺乏客观标准，依赖主观判断。)
原文内容:
GPT Image 2生成日间清亮高光CCD生活照风。 摄影风格：日间清亮高光CCD生活照风 写真方向：知性都市生活写真 场景方向：现代图书馆 / 白色廊柱 / 浅色石材 / 线性水景 服装方向：冰粉色方领修身针织短袖 + 浅灰白修身超短裙 气质标签：知性、温柔、明亮、安静、高级 五官方向：电影感清秀脸 身形方向：轻盈纤细 线条强调：中偏强 镜头方向：半身到大腿 姿态动作：手里拿一本浅色书，目光从书本抬向镜头 光线氛围：高亮自然光 + 白色廊柱与浅色水面柔和反射补光 滤镜效果：高亮清晰中性CCD色彩 + 白净高光 + 稳定深色发丝 + 轻颗粒 画幅比例：9:16 补充要求：人物漂亮但不要网红脸，衣服贴合胸腰线条但整体保持知性；画面空间感宽松、清爽、有秩序，胸部饱满，胸线明显
⏰ 16:11 | ❤️ 32点赞 | 📝 253字 | 查看原文 →
Jackywine @jackywine
Prompt Engineer | 端侧 AI | Anthropic,OpenAI,Google AI·用户
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💡 核心观点: 开源AI工具OpenDSH引发热议并取得巨大成功
可信度: 10/10 – 2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:
- ✓ 可验证: 橙皮书已经开源 (可通过访问橙皮书官方GitHub仓库或官网直接确认是否开源及开源时间。)
- ◐ 部分可验证: OpenDSH 震撼开源 GitHub 已获得 100000 star (可通过GitHub搜索OpenDSH项目验证是否存在及star数量，但“震撼开源”为主观描述，需进一步确认项目影响力。)
- ✓ 可验证: 我如何靠 Deepseek DSH 挣到了第一个一百万 (个人收入经历无公开数据支撑，且涉及未公开的财务信息，无法独立验证。)
原文内容:
橙皮书已经开源，快进到下一步： 是时候可以发，为什么市面上这么多人劝你学 DSH，但我劝你先别碰 Claude 全员震怒，只因中国模型公司发布的这款开源 Agent神器 我如何靠 Deepseek DSH 挣到了第一个一百万 OpenDSH 震撼开源 GitHub 已获得 100000star
⏰ 11:57 | ❤️ 69点赞 | 📝 80字 | 查看原文 →
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: 设置Codex默认打开侧边面板以增强操作可见性。
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: Codex 在执行任务时会在后台自动搜索、打开网页、检查内容 (需实测或查看官方文档确认 Codex 是否默认具备后台自动操作行为，但部分 AI 辅助工具确实支持类似功能（如 GitHub Copilot 的代码建议）。)
- ✓ 可验证: 通过修改 `AGENTS.md` 文件可自定义 Codex 的交互可见性规则（如强制打开右侧面板） (未在公开文档中找到 `AGENTS.md` 的官方说明，该功能可能是用户假设、特定版本特性或非公开实验性功能。)
- ◦ 观点: “普通网页搜索用应用内浏览器更稳定，模拟鼠标点击需使用 Computer Use” (属于用户主观经验总结，未提供稳定性对比数据或官方建议依据。)
原文内容:
一个挺实用的 Codex 使用小技巧： Codex 在执行任务时，经常会自己在后台搜索、打开网页、检查内容。虽然效率挺高，但有时候我其实更希望看到它正在做什么，尤其是需要我参与判断的时候。 以前我每次都要单独告诉它： 用浏览器或者 Computer Use 操作时，把右侧面板打开，让我也能看到过程。 后来发现，可以直接把这个偏好写进 AGENTS.md，让 Codex 默认按照这种方式工作： 交互可见性 - 任务涉及网页搜索、网页操作或视觉检查时，打开 Codex 右侧浏览器面板并保持可见，方便我旁观和参与决策。 - 纯本地代码、文件和文本搜索可以在后台执行，不必打开面板。 - 遇到关键方案选择或不可逆操作时，先说明选项和取舍，等待我确认。 - 每完成一个关键阶段，简短汇报当前发现和下一步。 这样设置后，再让 Codex 查资料或者操作网页时，我就不用每次重复提醒它打开侧边栏了。 这里有两个小细节： 如果希望所有项目都生效，可以把规则放到： ~/.codex/AGENTS.md 如果只希望当前项目生效，就放到项目根目录的： AGENTS.md 另外，“打开右侧面板”和“使用 Computer Use 点击”其实不是一回事。 普通网页搜索用应用内浏览器通常更稳定；只有确实需要模拟鼠标点击、操作网页界面时，才需要特别强调使用 Computer Use。 把 AGENTS.md 当成一份“我和 Codex 的长期协作说明书”：凡是每次都要重复说的话，都可以考虑写进去。 修改之后最好新开一个任务，让 Codex 重新读取规则。
⏰ 15:55 | ❤️ 45点赞 | 📝 454字 | 查看原文 →
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: Twitter推荐算法揭示创作者应专注优质原创与互动，避免刷屏和诱饵行为。
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: Twitter 完全开源了他们的推荐算法 (可通过Twitter官方GitHub仓库或公告直接验证开源状态及代码内容。)
- ◐ 部分可验证: 推荐算法中点赞的权重低于阅读、回复、引用和关注 (需通过分析开源代码或官方文档确认具体权重分配，但算法细节可能涉及未公开的隐式逻辑。)
- ✓ 可验证: 避免首贴写钩子，重要内容应放在第二条推串里 (该建议基于推文作者对算法的个人解读，未提供官方依据或实验数据支持。)
原文内容:
Twitter 完全开源了他们的推荐算法 用 Codex 分析了一下，感觉跟以前我们的认知还是有不少变化的。 总结了六条创作者应该做的事情： 1. 应该做值得转发的原创内容。 2. 尽量少用首贴写钩子，把重要内容放在第二条推串里这种发帖形式（这个和大家的认知不太一样，比较重要）。 3. 应该优先争取阅读、回复、引用和关注，点赞的权重其实没有那么高。 4. 拉开发帖间隔，不要频繁刷屏。 5. 深耕一个垂类，不要频繁更换账号类型。 6. 少做那些互动诱饵（比如互关、回复发送等），不要让别人讨厌你、对你点“不感兴趣”或举报。
⏰ 15:54 | ❤️ 119点赞 | 📝 196字 | 查看原文 →
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: 自动化拼豆App零成本高收益，月销2.4万单无售后压力。
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: 小红书拼豆自动化App主力款售价1.99元一单，销量2.3万+，全店销量2.4万+，评分4.5 (需通过小红书平台或该App店铺页面查看销售数据和评分，但需确认数据是否为实时或历史统计，且无法直接验证“主力款”定义。)
- ◐ 部分可验证: 该生意零履约成本：下单自动发货、用户自助转图、不囤货不发货不售后、7天无理由退货率极低 (需实际测试购买流程验证是否自动发货及无人工干预，但“零履约成本”需内部财务数据支撑；“退货率低”需平台后台数据验证。)
- ✓ 可验证: 一张照片可转成带色号的拼豆图纸，交付感强 (可通过下载该App或试用工具验证图片转换功能，但“交付感强”为主观体验描述。)
原文内容:
小红书拼豆这个自动化 App 生意，真的让人眼馋 1.99 一单，主力款已售 2.3 万+，全店 2.4 万+，评分 4.5 关键是，这活儿几乎零履约成本： 1/ 下单自动发货，发个链接，用户自己用工具转图 2/ 不囤货、不发货、不售后，7 天无理由也基本没人退 3/ 一张照片转成带色号的图纸，交付感直接拉满 我家门口超市天天有小朋友拼，这魔力我搞不懂
⏰ 15:33 | ❤️ 144点赞 | 📝 121字 | 查看原文 →
得否 @wangdefou
X文科生搞AI第一人，ENTJ-A
高校校外导师，人社部人工智能训练师，企业AI转型顾问
搞OPC两个月收入6位数，目标7位数
X封面图生成器作者 https://xcover.defou.ai
日常分享AI、工具、生活 | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: 推荐七个实用免费开源模型，涵盖多种AI任务需求。
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: 验证状态**：partially verifiable
- ✗ 无法验证: 说明**：可通过ModelScope平台验证模型是否存在及功能描述，但“原生视觉+长文本”需实测确认具体性能。
- ✗ 无法验证: 验证状态**：partially verifiable
原文内容:
7款免费开源模型，总有一款适合你： 1、Kimi K3（月之暗面·modelscope可下载）原生视觉+长文本处理专家 2、DeepSeek-V4-Pro-0813（modelscope）性价比天花板 3、MiniMax-H3（modelscope·8月10日最新版） 4、Qwen3.8系列（魔搭/HuggingFace双平台）中文任务扛鼎之作 5、Wan-Animate-2（魔搭）数字人动画生成神器 6、Whisper v3 Turbo（HuggingFace·MIT协议）商用级语音转文字工具 7、F5-TTS（HuggingFace）开源声音克隆方案 选个匹配项目的，今天别光收藏——下载跑个推理试试！
⏰ 15:09 | ❤️ 24点赞 | 📝 95字 | 查看原文 →
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能高效整合分析推特热帖，比Gemini更实用。
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: Grok比Gemini强太多 (该声明属于主观评价，缺乏客观性能指标或第三方测试数据支持，无法通过公开渠道直接验证。)
- ◐ 部分可验证: Grok可以整理推特中文区讨论Deepseek Harness的热帖并生成话题列表和对比分析 (Grok的功能描述可能通过实际测试验证，但需依赖用户提供具体推文数据且结果可能受模型版本或输入限制影响，无法完全复现。)
- ✓ 可验证: Deepseek Harness“吃掉了一切”（指市场占有率或技术优势） (未提供具体市场份额、用户量或技术对比数据，属于模糊表述，无法通过公开信息核实。)
原文内容:
Grok 真值得每个人订阅，比 Gemini 强太多。各路高手已经第一时间，用长文短推，把 Deepseek Harness 拆个精光，对于我们这样的懒汉怎么办呢？一条 Grok 提示词解决所有的焦虑： 把推特中文区讨论 deepseek harness 的相关热帖，整理出来。把这些推文中，聚集讨论的话题，整理出一份列表给我。再把其他 Harness 和 deepseek harness 做下对比，分析它与其他Harness最大不同之处在哪里，列个表给我，每个不同1句话提炼下 它还做了个图，怕我看不懂，哈哈。凭借对《哪吒2》还有点记忆，这么一看全懂了 虽然 deepseek harness 吃掉了一切，但 Grok 也不好惹：你们所有的宣发文案，我都可以提炼，谁不在谁的 harness 里？
⏰ 14:12 | ❤️ 41点赞 | 📝 197字 | 查看原文 →
布丁 @lengs4189
U卡/eSIM/加密货币/AI独立开发者，http://card.lengziyu.cn | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: 菲区MEXC Card返现率约6%，支持微信和Google Play消费。
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: MEXC Card 7月消费总额为16.44 USD（Google ChatGPT 12.71 USD + 微信扫码 3.73 USD） (消费记录属于个人账户数据，无公开渠道验证其真实性，需依赖用户自行提供凭证。)
- ◐ 部分可验证: 8月13日收到返现0.996366 USDT，实际返现率约为6% (返现金额和比例可通过用户提供的交易记录或MEXC Card官方返现政策间接验证，但需实测或官方公开细则确认具体规则是否一致。)
- ✓ 可验证: MEXC Card支持绑定微信和Google Play开通ChatGPT (可通过MEXC Card官方功能说明或实测绑定流程验证，但需注意地区限制或政策变动（如推文提到的“审核变严”）。)
原文内容:
这是我菲区 MEXC Card 7 月的实际消费和返现情况： 消费：Google ChatGPT 12.71 USD + 微信扫码 3.73 USD = 16.44 USD 8 月 13 日收到返现 0.996366 USDT，算下来实际返现率基本就是 6%。能绑定微信，也能绑 Google Play 开通 ChatGPT。这比 http://Ether.fi 和 Plasma One 香多了。 开通教程我之前发过，不过最近有友友反馈，有些能过、有些没过，感觉最近审核可能严了一些。
⏰ 11:17 | ❤️ 20点赞 | 📝 94字 | 查看原文 →
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