【AI 奏折】2026年09月19日

共收录 18 篇深度内容

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1. 宝玉: 非工程师应关注功能、性能和安全，代码细节可忽略。
2. 知识猫AI实验室: 建议通过OpenRouter快速体验Jev的多种AI玩法。
3. dontbesilent: 质疑行业难题实为逃避，坚信创新能解决现存问题。
4. Mr Panda: 富家子女多创业，普通孩子才选大厂工作。
5. 布丁: 无需KYC加密卡实为企业员工卡，风险高且不受用户控制。
6. 布丁: Bitget Wallet Card申请通过，消费返现3%且充值有奖励。
7. 鱼总聊AI: 朋友圈决定信息差，圈子改变商业认知。
8. dontbesilent: 视频评论区充满自尊维护，令人失去交流欲望。
9. iGeekbb: 电影投资血本无归，制片人劝退普通人电影梦。
10. 宝玉: ChatGPT Pro高效辅助技术设计，集成GitHub优化开发流程。
11. GitHubDaily: 开源考公题库整合历年真题，提供结构化学习与考点分析。
12. 李继刚: 传统能力-工作-价值链条受AI冲击引发教育及存在意义危机
13. 知识猫AI实验室: 哈基米多项能力超越对手，谷歌或凭RSI重登巅峰。
14. Gorden Sun: EvoOntology让数据AI通过动态业务词典更懂企业需求
15. 小互: Google用AI辅助教师生成定制化互动教学关卡并确保审核主导权。
16. 知识猫AI实验室: AI时代无需详细教程，合适提示词即可完成任务。
17. Robinson · 鲁棒逊: 赛力斯与华为合作矛盾源于利益与自主权之争。
18. dontbesilent: 大流量传播能触达潜在买家，精准画像未必有效。

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📖 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: 非工程师应关注功能、性能和安全，代码细节可忽略。

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: 不用太在意代码细节（如整洁度、冗余、过度防御），功能、性能、安全才是关键 (这是主观建议，强调优先级而非客观事实。代码质量评估标准（如可维护性）因团队或项目而异，无统一依据。)
• ✓ 可验证: AI生成的代码在拆分后的模块中比绝大多数程序员的平均水平高 (缺乏具体数据或基准测试支持“平均水平”的比较，且“绝大多数程序员”范围模糊，无法量化验证。)
• ◐ 部分可验证: 验收时应测试功能完整性、性能（CPU/内存占用）和基础安全（如SQL注入） (功能测试和基础安全漏洞（如SQL注入）有行业标准验证方法，但性能优化效果需实测，依赖具体场景。)

原文内容:

Q4：作为非工程师，怎么判断 Vibe Coding 出来的代码是否靠谱？比如 GPT 写的代码常有大量不必要的安全验证、过度防御。

我的观点可能有争议，越是有编程经验的人可能越不认同，一年前的我也不会认同：不用太在意代码细节。整不整洁、有没有冗余、是否过度防御，都不是关键。

你把自己当 QA，看三件事：
1. 功能完不完整；
2. 性能好不好，跑一下看 CPU 内存占用，我的 App 有段时间内存很高，就让 AI 去优化；
3. 安全是最高优先级，SQL 注入、弱密码这类常识测试要做，拿不准找专业的人。

其他实现细节没那么重要，就像高级语言编译成汇编你本来也看不懂，当黑盒就好。

真正的重点在两头：

一是拆分，拆成 Agent 刚好能处理的小模块，一次一个小模块，AI 的产出比绝大多数程序员的平均水平高；

二是验收，功能、性能、安全把住，细节不用管。

⏰ 10:04 | ❤️ 610点赞 | 📝 274字 | 查看原文 →

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知识猫AI实验室 @geekcatx

10年+大厂程序员｜AI内容工程师
用 AI 做图、做视频、搭工作流
分享真实作品、工具与增长实验
探索一人公司的更多可能
学习/咨询/合作 vx:gnipbao | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 建议通过OpenRouter快速体验Jev的多种AI玩法。

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: 建议给Claude Code和Codex加一个AI裁判 (需实测或查看官方文档确认是否支持AI裁判功能，但推文未提供直接证据。)
• ◐ 部分可验证: 官方白名单审核较慢，建议通过OpenRouter体验 (需核实官方白名单机制和OpenRouter的可用性，但缺乏直接官方声明链接。)
• ✓ 可验证: 列举了X上28种热门玩法（如模型路由、PR审查等） (推文附带的链接可跳转查看具体案例，但需逐一验证真实性。)

原文内容:

Jev最近火爆全网，今天整个时间线都被它刷屏了，快给你的Claude Code和Codex加个AI裁判功能吧。目前官方白名单审核可能比较慢，推荐直接通过openrouter体验。

发布详情
https://x.com/CompleteSkeptic/status/2099925682726002904…

附上X平台28种热门玩法盘点：

1、模型路由
https://x.com/mdlahfir/status/2100314182201802811…
https://x.com/KissonL/status/2100377946615587181…
https://x.com/eve/status/2100430918762832180…

2、实时浏览器操控
https://x.com/moritzkremb/status/2100577979021832365…

3、记忆路由
https://x.com/moritzkremb/status/2100566009312940457…

4、PR代码审查
https://x.com/redp314/status/2100585126652481915…

5、Discord内容审核
https://x.com/brainstormity/status/2100471987860553931…

6、浏览器应用
https://x.com/VladTerin/status/2100448995415863323…

7、全语言语法高亮
https://x.com/imarikchakma/status/2100587614927741435…

8、AI文本检测
https://x.com/Totzenberger/status/2100575503061004579…

9、货币股票交易
https://x.com/BrendanPlayford/status/2100485748533440990…

10、极速计算机应用
https://x.com/milindlabs/status/2100631847155994852…
https://x.com/trycua/status/2100649543079502213…
https://x.com/awlevin/status/2100262612428894676…

11、实时AI建议
https://x.com/ctnicholasdev/status/2100611346203353110…

12、智能补全
https://x.com/miiura/status/2100615772053877164…

13、代码质量评分
https://x.com/niazmorshed_/status/2100465662867218857…

14、QA测试
https://x.com/krzysztof_moch/status/2100513641556549700…

15、《我的世界》游戏
https://x.com/JustLingonberry/status/2100081351508767003…

16、iOS模拟器控制
https://x.com/camsoft2000/status/2100648648434434298…

17、图像提取
https://x.com/yoheinakajima/status/2100674306405814568…

18、胡言乱语麦克风禁言
https://x.com/Sybuilds/status/2100417692096459074…

19、上下文即时压缩
https://x.com/tamarajtran/status/2100694549362553153…

20、预测启动器
https://x.com/dabit3/status/2100756930054504776…

21、自然语言PQ搜索
https://x.com/iam_zachi/status/2100679300756435135…

22、基于Jev的编程语言
https://x.com/southpolesteve/status/2100767781868150938…

23、Excalidraw鼠标绘图
https://x.com/VladTerin/status/2100762694223618177…

24、Emoji候选
https://x.com/riku720720/status/2100705558512963602…

25、简历智能筛选（官方示例）
https://docs.typesafe.ai/patterns/composite-scoring…

26、实时会议观察
https://x.com/tsuyoshi_osiire/status/2100734646824902713…

27、特斯拉自动驾驶
https://x.com/jpschroeder/status/2100347770867458384…

28、SQL扩展筛选
https://x.com/iam_zachi/status/2100700176444731780…

⏰ 22:33 | ❤️ 20点赞 | 📝 204字 | 查看原文 →

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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: 质疑行业难题实为逃避，坚信创新能解决现存问题。

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:

• ◦ 观点: FDE是伪命题、要增效才能降本、被西方叙事蛊惑了 (这是推文中引用的他人观点，属于主观评价，缺乏具体定义或数据支持，无法客观验证其真伪。)
• ◐ 部分可验证: SpaceX发射火箭时曾有人质疑“解决不了”，但最终实现突破 (SpaceX的历史成就可公开查证（如猎鹰火箭回收技术），但推文中“画外音”的具体表述和背景需进一步核实，属于部分可验证的类比引用。)
• ✓ 可验证: “不违背物理定律的事情都可以实现”（引用自马斯克） (马斯克多次公开表达过类似观点（如采访或传记中），属于可验证的引用，但需注意这是概括性愿景，非具体技术声明。)

原文内容:

看见大家铺天盖地说什么 FDE 是伪命题、要增效才能降本、被西方叙事蛊惑了……

我听烦了，把自己解决不了的事情说成是行业规律，似乎是人性使然

每当听到这些，我就想起当年SpaceX发射火箭时候的画外音

你看不见解决方案，你就说解决不了。我说能解决得了，是因为我相信解决方案一定存在

老马说，不违背物理定律的事情都可以实现

更何况，今天这个事儿，只有发射火箭难度的万分之一

两个月以内（也可能是半个月以内），抖音发视频交卷

⏰ 22:18 | ❤️ 47点赞 | 📝 177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: 富家子女多创业，普通孩子才选大厂工作。

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: 杭州富人家的孩子选择去大厂工作并不是性价比很高的事情 (该声明基于个人对“性价比”的主观判断，无具体数据或公开依据支持，属于观点性表述。)
• ◐ 部分可验证: 杭州富人家的孩子大多早学经商并创业，而非选择大厂工作 (可通过统计杭州创业青年家庭背景或富二代职业选择数据部分验证，但需依赖非公开调研或特定机构报告，普通公开渠道难以全面核实。)
• ◦ 观点: 只有无家庭托底的孩子才会考虑读好大学并进入大厂工作 (该结论属于对社会现象的概括性推断，缺乏具体统计或权威研究支持，且涉及群体动机的主观解读。)

原文内容:

杭州这边有钱人多，这些富人家的孩子选择去大厂工作，

其实并不是一个性价比很高的事情，

他们大概早早就学习了父辈们的经商，也很早就去创业了，做自己的生意。

这是我目前来杭州之后第一次有这样的见识，

只有没有家庭托底的孩子才会考虑读一个好大学，找一份大厂的工作。

杭州是这样，那么广东深圳那边大概率也是一样，这趟杭州旅居还是非常有意义的。

⏰ 22:02 | ❤️ 48点赞 | 📝 150字 | 查看原文 →

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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: 无需KYC加密卡实为企业员工卡，风险高且不受用户控制。

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: 市面上很多“无需KYC”的加密卡是通过卡商以企业名义完成KYB/KYC后，将用户伪装成员工批量发卡实现的。 (可通过调查加密卡发行商的公开合作模式或企业账户管理政策间接验证，但需实测或内部信息确认具体操作流程，普通用户难以直接获取完整证据链。)
• ✓ 可验证: Slash官方回应称，某“No-KYC”加密卡实为滥用企业账户转卖的个人卡，涉事账户已被关闭。 (可通过Slash官网公告、官方社交媒体声明或直接联系客服验证该回应内容，属于公开渠道可确认的事实。)
• ◐ 部分可验证: 此类卡的资金和账户控制权实际归属卡商，用户可能面临整批卡被关闭或余额无法自主处理的风险。 (部分加密卡服务协议会注明账户所有权条款（可公开查阅），但具体风险案例需依赖用户投诉或监管披露，普通用户难以全面验证历史事件。)

原文内容:

研究了一下，市面上很多“无需 KYC”的加密卡，大概率是这样来的：

卡商先用一家公司完成 KYB/KYC，开通企业卡账户，再把买卡的用户伪装成公司“员工”，批量创建员工虚拟卡。用户充值 USDT 后，卡商通过内部账户分配消费额度，并从开卡费、手续费和汇率差中赚钱。

最近有人注册了一张所谓的“No-KYC”加密卡，最后拿到的却是一张 Slash 卡。Slash 官方回应称，这并不是白标合作，而是有人滥用企业账户，把发放给公司的卡转卖给个人；平台发现后已经关闭了相关账户。

所以，这类卡并不是真的没有 KYC，只是 KYC 做在了卡商或其公司身上，最终用户看不到而已。

最大的问题是：卡不真正属于你，账户也不受你控制。一旦规模做大、交易异常或被上游发现，整批卡都可能被关闭，余额、退款和拒付也只能依赖卡商处理。

所谓“无需KYC卡”，很多时候只是别人的企业员工卡。能用不代表稳定，更不代表匿名，尽量随用随充，不要长期留余额。

⏰ 20:38 | ❤️ 70点赞 | 📝 314字 | 查看原文 →

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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: Bitget Wallet Card申请通过，消费返现3%且充值有奖励。

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: Bitget Wallet Card 申请通过需多次尝试，使用 Maya 账单可能提高通过率 (申请通过与否及具体审核标准属于平台内部规则，普通用户无法直接验证；Maya 账单的作用需依赖其他用户经验分享（如推文提及的案例），但缺乏官方公开说明。)
• ✓ 可验证: Bitget Wallet Card 当前消费返现比例为 3% (返现比例通常会在官网或官方公告中明确标注，可通过官方渠道直接查询确认。)
• ✓ 可验证: 新版 Bitget Wallet Card 支持充值功能 (卡片功能更新属于公开信息，可通过官网、官方更新日志或客服确认。)

原文内容:

刚刚，比较难申请的 Bitget Wallet Card 申请通过了，之前被拒了3次，我都放弃的了，今天看见 @jaylenngx 不惑兄用 Maya 账单过的，我尝试一下果然过了。

这张卡目前消费返现 3%，新版卡已经支持充值。开卡成功后 30 天内消费一笔 ≥5U，最高还能拿 20U 奖励。

邀请码：BUDING888

⏰ 14:55 | ❤️ 75点赞 | 📝 85字 | 查看原文 →

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鱼总聊AI @ai_jasonyu

AI & 出海& Saas & APP & 海外手机卡eSIM实操干货分享 8年产品经验 | 单款产品营收 $200k+ （全自然流量 ） 代表作：@PaywallPro1 付费墙Agent：http://paywallpro.app 2胎爸爸 | 私信聊合作/咨询：jasonyu110 | 影响力: 47.67k万粉丝

💡 核心观点: 朋友圈决定信息差，圈子改变商业认知。

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:

• ◦ 观点: 商业的本质是信息差，而信息差由你的朋友圈决定 (这是主观观点，属于商业理论或个人经验的总结，缺乏客观数据或公开证据支持。)
• ◐ 部分可验证: SEO 做好的网站在海外流量稳定，作者前几个网站一上线就有正反馈 (SEO 效果可通过工具（如 Google Analytics、Ahrefs）验证，但作者的具体案例涉及未公开数据，需其提供实际数据或案例链接才能完全验证。)
• ✓ 可验证: 杭州的跨境圈子帮助一位朋友从义乌摆摊转型为年营收七位数的跨境业务 (涉及个人经历和未公开的财务数据，无法通过公开渠道核实。)

原文内容:

在西安做了 8 年出海，去了两趟杭州我才承认一件事！！

信息差这东西，真的是朋友圈决定的。

这话是昨天刷到参哥一个视频里说的：商业的本质是信息差，而信息差由你的朋友圈决定，这句话在我之前的年度总结里面，我其实也说过了“圈子”很重要。

先说我自己的。

2024 年 9 月之前，我做出海只盯着 App，做了 20 个 App，压根没想过网站这种老东西在海外还能做。进了哥飞老师的社群之后才知道，SEO 做好的网站，在海外流量稳得很，我前几个网站一上线就有正反馈。

就这么一句话的信息差，我在西安待了 8 年，身边没有一个人跟我聊过（也可能是我圈子太小）。

去年 11 月和今年 4 月，我去了两趟杭州。饭局上认识一个做跨境的朋友，几年前还在义乌摆摊，现在一年营收七位数。他说他的转折点就一个：搬到杭州，进了个跨境圈子，认识了一个做供应链的合伙人。

我当时发了条推：来杭州我真的很后悔，后悔没早点来。杭州的人也不见得比西安的聪明多少，就是那边饭桌上聊的东西不一样。

参哥视频里还讲了他自己的一个坑，我觉得挺真实的。他在烟台做电商起家，14、15 年身边商会的老板天天跟他说：小沈，你这个都是虚的，得有点实体。然后他真就开了个工厂，投了 2000 万，亏了好几年时间。他说要是当时人在杭州，大概率是多开几个天猫店。

人真的很难不被身边的人影响。在西安这种地方，程序员整体比较佛系，你说要做出海、做 AI，大部分人是没反应的。你视野里没有这个东西，你就不会往那个方向走，说白了很多时候不是你不努力，是你压根不知道还有这条路。

但有一句我得补上，参哥自己也说了：你自己也得行。你挣 100 万，才有机会交到挣 1000 万的朋友；你手上啥都没有，圈子进了也接不住。我这两年能跟这些人坐一桌，靠的是手上有跑通的产品，X 上有 6 万多粉，人家觉得跟你聊有东西可以换。

所以我现在的做法就俩：一是每隔两三个月找一个段位比我高的人，把手上最卡的问题直接抛过去；二是继续把自己的东西做扎实，不然聊也白聊。

扪心自问，你的圈子有哪些？质量如何？

⏰ 20:13 | ❤️ 89点赞 | 📝 701字 | 查看原文 →

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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: 视频评论区充满自尊维护，令人失去交流欲望。

可信度: 8/10 – 2项声明可直接验证；2项为观点陈述

事实核查:

• ✓ 可验证: 80% 的人维护自尊 (该声明涉及对他人心理动机的普遍性量化推断（“80%”），属于未公开数据或个人主观观察，无法通过客观渠道验证。)
• ✓ 可验证: 20% 的人假装就事论事，实际维护自尊 (与第一条类似，该声明是对他人行为动机的主观判断（“假装”），缺乏可观测或可量化的依据，属于个人推测。)
• ◦ 观点: 现在对视频评论区没有任何沟通的欲望 (这是作者对自身情绪和意愿的主观表达（“没有欲望”），无客观事实依据，属于个人观点。)

原文内容:

现在对视频评论区没有任何沟通的欲望

人与人想法差距太大了

你可以很明显看到每一个观点背后，那个人维护自尊的动机

80% 的人维护自尊

20% 的人假装就事论事，实际维护自尊

不想聊，也不想拉黑，甚至不想点开

点完发布按钮，这条视频，就与我无关了

显示器锁屏，直奔台球厅，goodbye motherfuckers

⏰ 18:31 | ❤️ 60点赞 | 📝 112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: 0万粉丝

💡 核心观点: 电影投资血本无归，制片人劝退普通人电影梦。

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: 该用户是电影《我们好像在哪见过》的制片人 (可通过电影公开信息（如片尾字幕、备案信息或行业数据库）核实其制片人身份，但需确认推文账号与制片人的关联性。)
• ◐ 部分可验证: 电影投资300万，用时3年，上映3天票房不到3万 (投资金额和制作周期需通过制片方公开声明或行业报道验证；票房数据可通过官方票房平台（如猫眼、灯塔）部分核实，但需匹配具体电影名称及上映时间。)
• ◦ 观点: 将永远退出电影圈并奉劝普通人撤资 (属个人主观决定和观点，无客观验证依据。)

原文内容:

这位是电影《我们好像在哪见过》的制片人，他说他投资的 300 万，用时 3 年，上映 3 天，票房不到 3 万，血本无归，彻底躯体化了。

他要永远退出电影圈，永远不去电影院，要告别他的电影梦，最后他奉劝有电影梦的普通人，赶紧撤资，这不是你们能玩的。

⏰ 18:30 | ❤️ 68点赞 | 📝 94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: ChatGPT Pro高效辅助技术设计，集成GitHub优化开发流程。

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: ChatGPT Pro可以帮助用户做技术方案，效果特别好 (ChatGPT Pro的功能可以通过官方文档或实际测试验证其技术方案生成能力，但“效果特别好”是主观评价，需结合具体案例验证。)
• ◐ 部分可验证: 用户可以将GitHub地址发给ChatGPT Pro，让其分析代码并生成设计文档或提交PR (OpenAI的API或产品是否支持直接解析GitHub地址并生成设计文档/PR需查看官方文档或实测验证，但私有仓库访问需绑定账号，部分功能可能受限。)
• ✓ 可验证: 用户可以让ChatGPT Pro与Fable（假设为另一AI工具）赛马，比较方案并取长补短 (未明确“Fable”是否为公开工具，且“赛马”和“取长补短”是主观行为描述，缺乏客观验证依据。)

原文内容:

我现在 ChatGPT Pro 的利用率越来越高，主要是经常用它帮我做技术方案，效果特别好，而且不占 Codex 额度。

每次用的时候我直接把 GitHub 地址发给它，让它根据代码去分析去设计，写一份设计文档，甚至提交个 PR，后续我把设计文档下载到本地给 Codex 或者 Claude Code 去执行。

还有时候会让它跟 Fable 赛马，同样的问题让 Fable 和 GPT 6 Pro 各自设计一个方案，然后取长补短。

注意需要在设置里面连接一下自己的 GitHub 账号，这样可以访问自己的私有代码仓库和提交 PR。

⏰ 09:24 | ❤️ 436点赞 | 📝 161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: 0万粉丝

💡 核心观点: 开源考公题库整合历年真题，提供结构化学习与考点分析。

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: 「考公脑库」是一个开源项目，整理了2016到2026年国考、省考、联考真题并按考点拆解 (可通过提供的GitHub链接（http://github.com/ERRRC/kaogongzhentizhengliu）验证项目存在性和部分内容，但“2016到2026年”的真题范围需实际检查文件是否完整（2026年未到，可能含预测内容）。)
• ◐ 部分可验证: 项目包含11282道真题逐题标注，一万多篇考点笔记和六万多处笔记链接 (GitHub仓库的文件数量和结构可验证，但具体标注数量（如“六万多处链接”）需下载数据后统计，人工抽检解析的真实性无法完全确认。)
• ✓ 可验证: 解析为程序批量生成加人工抽检，作者已声明此点 (若GitHub项目README或文档中明确提及此流程，则直接可验证；否则需查看仓库内作者声明文件。)

原文内容:

正在备考公务员的朋友，可以看下「考公脑库」这个开源项目，它把 2016 到 2026 年国考、省考、联考的真题按考点重新拆了一遍。

每道题一篇笔记，包括了推理链、最快解法、易错点、母题抽象四层等内容。

另外真题、考点、材料三层互相链接，用 Obsidian 打开就是一张知识网，目前收了资料分析和判断推理两个模块。

GitHub：http://github.com/ERRRC/kaogongzhentizhengliu…

题库内容不少，11282 道真题逐题标注，考点笔记一万多篇，笔记之间的链接六万多处，全部能点过去。

用法是从考点总览进去，模块、大类、考点一层层往下，横向看不同省份对同一考点的不同考法，做错了回考点看它写的「核心立场」。

配图 21829 张都放在仓库里，下载压缩包 200 多 MB 解压就能离线看。解析是程序批量生成加人工抽检的，作者自己把这点写在前面，挺实在。

⏰ 18:00 | ❤️ 106点赞 | 📝 257字 | 查看原文 →

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李继刚 @lijigang

一个把问题当燃料的人 | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 传统能力-工作-价值链条受AI冲击引发教育及存在意义危机

可信度: 4/10 – 1项需进一步确认；2项为观点陈述

事实核查:

• ◐ 部分可验证: 能力能否变成岗位，劳动能否换来体面生活，取决于社会如何组织生产、分配收益。 (该声明涉及社会经济结构的宏观分析，可通过历史数据、经济学研究或政策报告部分验证（如劳动力市场研究、收入分配统计等），但具体因果关系可能因变量复杂而难以完全量化。)
• ◦ 观点: AI 改变某些前提条件时，会沿着“能力-工作-收入”链条向教育问题和意义问题传递震动。
• ◦ 观点: “通过学习获得能力→通过工作获得收入和社会认可”是一种可被内化但非自然定律的生活逻辑。 (该声明是对社会观念的批判性解读，属于主观分析，无直接客观验证依据，但可通过社会学理论或调查数据间接支持其普遍性。)

原文内容:

"我通过学习获得能力，通过能力获得工作，通过工作获得收入、社会认可，以及对自身价值的确认。"

这是一种很容易被内化的生活逻辑，但这条链从来不是自然定律。能力能否变成岗位，劳动能否换来体面生活，还取决于社会怎样组织生产、分配收益。

当 AI 改变其中某些「日用而不知」的前提条件，震动就沿着这条链向两端传递。

向前，是教育问题：
如果某些成果可以借助机器完成，我还应该学习什么，怎样才算学会？

向后，是意义问题：
如果社会不再需要我以原来的方式工作，我过去为之努力的东西还算什么？

⏰ 17:56 | ❤️ 64点赞 | 📝 203字 | 查看原文 →

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知识猫AI实验室 @geekcatx

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💡 核心观点: 哈基米多项能力超越对手，谷歌或凭RSI重登巅峰。

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: 哈基米在Astra基准数据显示，其在编码、智能体、推理等多项能力上全面超越OpenAI的Astra和Anthropic的Fable 5.1 (需查阅Astra基准测试的公开数据或官方报告，但若测试方法或数据来源未公开（如内部基准），则无法完全验证。)
• ✓ 可验证: 4 Pro在UI设计、SVG/3D生成及游戏开发等方面表现惊艳 (未提供具体测试案例、数据或第三方复现结果，仅为主观描述，缺乏客观依据。)
• ✓ 可验证: 谷歌已实现RSI（递归自我改进）闭环，才能提前完成Gemini 4的预训练 (RSI技术细节属于未公开的内部研发信息，无官方声明或论文佐证。)

原文内容:

 兄弟们，出大事啦！今天的各大媒体铺天盖地的传。

目前哈基米在Astra基准数据显示，其在编码、智能体、推理等多项能力上全面超越OpenAI的Astra和Anthropic的Fable 5.1，堪称"地表最强"。

实测中，4 Pro在UI设计、SVG/3D生成及游戏开发等方面表现惊艳。

据称谷歌已实现RSI（递归自我改进）闭环，才能提前完成Gemini 4的预训练。

Google这波要回归王座了。

⏰ 16:43 | ❤️ 63点赞 | 📝 113字 | 查看原文 →

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Gorden Sun @gorden_sun

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💡 核心观点: EvoOntology让数据AI通过动态业务词典更懂企业需求

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: EvoOntology项目是为数据分析AI助手打造的“业务词典” (可通过提供的Github链接（https://github.com/ruc-datalab/EvoOntology）直接查看项目描述和代码，确认其功能定位。)
• ◐ 部分可验证: EvoOntology能梳理隐藏的业务规则，形成结构化知识库 (Github仓库和论文（https://arxiv.org/abs/2609.15779）可能包含技术细节和案例，但需实际测试或阅读全文以确认具体实现效果。)
• ◐ 部分可验证: 该项目能通过观察AI工作自动补充和修正知识库，使AI更懂业务 (论文或代码可能提及动态更新机制，但自动化学习和优化效果需依赖实际场景验证，无法仅通过文档完全确认。)

原文内容:

EvoOntology：赋能数据Agent深度理解业务

本项目专为数据分析型AI助手打造了一套"业务术语体系"。在企业环境中，表格与数据库往往仅存储代码与数值，AI难以直接解读背后的业务逻辑，导致分析时频繁出现误判或重复试错。EvoOntology的核心价值在于系统化梳理这些隐性业务规则，构建结构化知识图谱。

该系统的独特优势在于能够实时观察AI操作过程，动态完善和校准知识体系，使AI在持续使用中不断进化，最终实现与业务场景的深度契合。

Github：https://github.com/ruc-datalab/EvoOntology…
论文：https://arxiv.org/abs/2609.15779

⏰ 15:16 | ❤️ 60点赞 | 📝 147字 | 查看原文 →

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小互 @xiaohu

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💡 核心观点: Google用AI辅助教师生成定制化互动教学关卡并确保审核主导权。

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: Google Research 公布了一项名为「学习互动练习（learning interactives）」的研究实验，试图用大模型改变教育现状。 (可通过Google Research的官方公告、博客或论文发布渠道验证该研究实验的存在和基本目标。)
• ◐ 部分可验证: Gemini可根据教师输入的学科、年级和教学主题，自动生成带5个递进关卡、分层提示、解法和反馈的网页互动模拟。 (功能描述需通过官方演示、文档或实测验证生成内容的完整性和准确性，但部分细节（如关卡设计逻辑）可能依赖内部技术文档。)
• ✓ 可验证: 在12位教师的实测研究中，AI生成的模拟需先由内部评审挑出最佳版本再呈现给教师选择。 (实测研究的具体流程和样本数据未公开，无法独立验证其真实性或代表性。)

原文内容:

Google Research 公布了一项名为「学习互动练习（learning interactives）」的研究实验，试图用大模型改变这一现状：

老师只需输入学科、年级和教学主题，Gemini自动生成带 5 个递进关卡、分层提示、解法和反馈的网页互动模拟。

为了让生成的界面具备教学价值，研究团队将构建流程拆解为四个前后衔接的阶段，在文本规划、关卡设计、代码实现与教学辅导之间筑起一道道防护栏。

在整套流程中，教师始终处于主导与把关的核心位置：

流程由老师发起请求（包含学科、年级、主题，并可附加额外要求）；

随后，AI 生成具体的学习目标，交由老师审核并可自由修改；针对通过的目标，系统为每个请求生成 5 个候选模拟，按报告的设计由老师挑出最符合教学意图的一个（在 12 位教师的实测研究中，则先由内部评审挑出最佳版本再呈现给老师）；

新生成的练习最终必须经老师审核通过后，才能正式进入公开库。

⏰ 15:04 | ❤️ 37点赞 | 📝 302字 | 查看原文 →

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💡 核心观点: AI时代无需详细教程，合适提示词即可完成任务。

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可以通过一段合适的prompt或关键字实现教程功能 (Codex（如OpenAI的模型）确实能通过prompt生成代码或教程内容，但效果依赖输入质量，需实测验证具体场景下的可行性。)
• ◦ 观点: 未来不需要详细教程，AI能自动完成剩余工作 (这是对AI发展的主观预测，无客观依据，且实际需求可能因用户水平或任务复杂度而异。)
• ✓ 可验证: 教程编写需包含Codex安装、Skill使用、ComfyUI工作流等基础内容 (可通过官方文档（如Codex的GitHub、ComfyUI教程）验证这些内容是否属于常见教程范畴，但必要性是主观判断。)

原文内容:

都什么年代了，这个教程我觉得直接copy发给Codex，基本就能帮你实现，还有人让我出个详细教程...
我判断以后不会有什么详细教程，只需要一段合适的prompt或者关键字，剩下的都交给AI来就行了，关键是教程这东西我不知道从何写起，比如说是不是要把Codex怎么安装，skill怎么用，ComfyUI 工作流是什么，都给你普及一遍？

⏰ 14:23 | ❤️ 22点赞 | 📝 117字 | 查看原文 →

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Robinson · 鲁棒逊 @python_xxt

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💡 核心观点: 赛力斯与华为合作矛盾源于利益与自主权之争。

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:

• ◦ 观点: 华为和赛力斯分手是迟早的事 (该声明基于对双方合作模式的推测，属于主观判断，无官方声明或直接证据支持。)
• ◐ 部分可验证: 赛力斯原为东风小康体系内普通车企，经营困难，后因华为合作在技术、品牌等方面提升 (赛力斯背景及早期经营状况可通过历史财报和公开报道部分验证，但“华为直接导致其提升”需具体数据（如合作前后业绩对比）进一步佐证。)
• ✓ 可验证: 华为计划将智能驾驶等技术能力复制给更多车企，而非专注赛力斯 (华为官网及公开演讲多次提及“鸿蒙智行”生态战略，明确表示与多家车企合作（如长安、奇瑞），此模式可验证。)

原文内容:

赛力斯的下沉之路

华为和赛力斯分手，是迟早的事。

赛力斯原来就是东风小康体系里一个很普通的车企，经营都很困难，后来一飞冲天，就是傍上华为以后，技术、品牌、渠道、营销一起被拉起来了。

站在赛力斯的角度，它当然希望和华为越绑越深，甚至之前如果真的被华为收了，对赛力斯来说可能反而是最好的结局，but 大嘴说了不算。

问界如果彻底变成华为自己的车，在中国市场的战斗力会非常可怕。

但华为显然不是这么想的，华为的生意，是把智能驾驶、座舱、渠道、品牌这一整套能力，复制给更多车企。服务的厂家越多，这套模式的价值才越大。

所以这里天然内嵌一个矛盾。

赛力斯希望自己一直是唯一的“亲儿子”，华为却一定会继续生更多儿子。

早期问界吃到了华为全部的资源，这也是它能这么快起来的核心原因。但随着AITO→鸿蒙智行，问界原来独享的资源，就被摊薄了。

以前赛力斯太弱小了，也没什么选择。

但这几年的高速发展，赛力斯已经不是以前那个赛力斯了，实际不是东风小康了，研发、制造、供应链、人才、规模，全都起来了。

人性嘛，其实都一样。

穷的时候想的是先活下来，日子过好了以后，就会开始想利润、话语权和自主权。

赛力斯后面大概率会给自己找第二条路。
做一个更自主、更下沉的品牌，把这几年积累下来的制造、供应链和技术能力，往15—25万甚至更低的市场放。

有个子品牌，蓝电其实已经有一点这个意思了。把给华为的钱，让利给消费者。

没有华为的赛力斯，不可能继续靠问界M9这种产品去和理想、蔚来拼高端。

但它完全可以换个战场。

一个被华为完整练过级的车企，回过头去打主流市场，拼成本、拼供应链、拼制造、拼性价比，战斗力其实不会弱。

真正压力大的，反而是零跑、小鹏这些本来就在主流价格带里卷效率的公司。

赛力斯真正的出路，是独立发展，换道竞争。

⏰ 14:01 | ❤️ 37点赞 | 📝 634字 | 查看原文 →

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dontbesilent @dontbesilent

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💡 核心观点: 大流量传播能触达潜在买家，精准画像未必有效。

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: 大流量传播的价值是让购买理由穿过使用者、付款者、推荐者和决策者，最终抵达真正的买家 (该声明基于传播链逻辑，但实际效果需依赖具体案例数据（如转发路径、转化率）验证，目前缺乏公开可查的实证支持。)
• ◐ 部分可验证: 高客单产品的内容需经过转发、推荐和比较才能到达决策者，而非直接促成购买 (符合B2B或高客单价消费的一般规律，但具体转化路径（如推荐链比例）需企业后台数据支撑，普通用户无法直接验证。)
• ✓ 可验证: “子女如何让父母体面地安度晚年”的叙事比“给60岁以上华侨卖养老险”更能触达潜在付款者（子女） (可通过A/B测试对比两种叙事的点击率、转发量及转化率验证，部分企业或平台可能公开类似案例。)

原文内容:

《大流量传播的底色》
作者：dontbesilent

引言

流量负责让故事穿过足够多的人
叙事决定谁会觉得这个产品和自己有关

正文

网上流传着一种所谓的「高客单短视频打法」

先定义产品，再明确买家和购买理由，最后反推内容。因为买家明确，所以做内容不用在意流量，甚至应该反对大流量

但我认为真正会买的人，未必是第一个看到内容的人

大流量传播的价值，就是让一套购买理由穿过使用者、付款者、推荐者和决策者，最终抵达真正的买家

一旦只按照年龄、性别和职业定义买家，得到的很容易是一张看起来精准、实际上残缺的买家画像

举个例子，如果我的产品是给 60 岁以上的回国华侨售卖养老险

听起来的确大流量没什么用，因为如果你不是 60 岁以上，你没法买；你不是海外华侨，你也不会买

可是我能不能让 30～40 岁的子女给他的父母买呢？

我能不能做一条视频，叫「子女如何让父母体面地安度晚年」？

「给 60 岁以上的回国华侨卖养老险」，讲的是老年人购买保险

「子女如何让父母体面地安度晚年」，讲的是子女怎样处理自己与父母的关系

叙事不只是把同一件产品换一种说法

叙事会改变「谁觉得自己和这次购买有关系」

同一件产品里，使用者、付款者、决策者、影响者和推荐者可能是不同的人

养老险的使用者可能是父母，付款者可能是子女；法律服务的决策者可能是老板，把内容推给老板的人可能是家人；线下课的购买者是儿子，最先接触内容的人却可能是父亲

拿我线下课来举例，基本都是谁来上课，谁就自己给自己买票，不太可能买一个线下课的门票送给别人，除非是老板买给员工做培训

但我线下课的实际情况是，有人是他爸刷到了我，他爸让他看看我的账号

所以，虽然这些所谓的不精准流量不会直接购买我的产品，但是这些人可以把内容推荐给能买我产品的人

从叙事角度看，这些人不是无效流量，而是购买叙事的传递者

高客单产品往往很难让一个人看完视频立刻买单

内容需要经过转发、推荐和比较，最后才到达有决策权的人

所以，一条内容除了让目标顾客看懂，还要让目标顾客身边的人能够说明：这件事为什么和他有关系

能够被转述的购买理由，才有机会穿过关系链，到达真正的买家

当然，就算这条视频流量很大，大多数人依然不会买，可是这里面还有一个覆盖率的问题

如果我做所谓的精准流量，我只能让 5% 以内的华侨子女看到

我如何让 50% 以上的华侨子女都看到呢？就必须让这条视频全网爆火

所以，不管你的父母在不在海外，你都得给我看

哪怕你和你的父母都在国内，你也得给我来做数据

因为我要把我的五秒完播率干到 60% 以上

你想让 5000 个有决策权的老板看见你的视频，你说流量不用很大，这个事儿我理解

但假如我需要让 10 万个有决策权的老板看见我的视频，那我的视频播放量一定不能只有 10 万吧？

我是不是起码干个 200 万到 500 万的播放，才有可能让 10 万个有决策权的老板看见我的视频？

也就是说，得有好几百万不买单的人来帮忙做数据

真正需要追求的，是足够多的目标顾客最终进入购买链

所以，我理解的「明确买家」，至少要明确三件事

1、谁使用，谁付钱，谁决策
2、谁能把这个故事转述给真正会买的人
3、谁能在这个故事里认出：这件事和我有关系

流量负责让故事穿过足够多的人

叙事决定谁会觉得这个产品和自己有关

⏰ 13:11 | ❤️ 91点赞 | 📝 1154字 | 查看原文 →

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