【AI 奏折】2026年11月04日
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- iGeekbb: 男子徒步28年跨越29国，用双脚丈量最长回家路。
- 宝玉: 简历应简洁相关，突出成果，便于快速阅读。
- Mr Panda: 计算机专业培养的计算思维比单纯编码技能更有长远价值。
- Yihui: 寻求高效管理多Agent会话进度与任务状态的本地解决方案。
- Mr Panda: 减少负面信息影响，存钱投资健康，把握经济下行机遇。
- 知识猫: Teamily AI靠团队协作AI实现用户暴增32倍。
- Gorden Sun: NVIDIA开源Auto Ontology解决AI查询企业数据准确性难题。
- Viking: Nimbus是专为人和AI设计的双格式文档框架。
- 泊舟: AI工具自动化找词流程提升出海SaaS运营效率。
- Asa: VPS遭高频爆破，速关公网端口防内核漏洞攻击。
- 歸藏(guizang.ai): 用GPT将饮品照片转为精美门店插画并添加细节。
- 李岳: 分享高品质东方女性写真摄影的提示词要点。
- 小互: Hume语音模型直接分析原声判断情绪，成本低效率高。
- Viking: AI时代需警惕认知投降，保持批判性思维至关重要。
- GitHubDaily: 开源安卓工具Seal Plus支持千站音视频下载，可自选格式与字幕。
- Tz: 太空芯片散热需耗电将热量升压辐射而非抵消
- iGeekbb: 药盒标识揭示原研药与仿制药区别，选购需留意。
- 小互: AI消耗超越人力成本，科技业进入算力密集型时代。
- GitHubDaily: AI生成页面模板化，开源工具针对性优化设计。
- 布丁: 旅居无需高储蓄，边赚边玩探索新生活。
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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: 9.29万粉丝
💡 核心观点: 男子徒步28年跨越29国，用双脚丈量最长回家路。
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: 卡尔·布什比从智利出发，用了28年、穿过29个国家、走了5万多公里，回到了英国赫尔。 (可通过卡尔·布什比的个人记录、媒体报道或旅行日志部分验证，但需核实具体路线、时间及距离数据的准确性。)
- ✓ 可验证: 母亲在门口抱住他，只问了一句“你去哪了？” (属于私人场景描述，除非有视频或当事人公开证言，否则无法独立验证。)
- ◐ 部分可验证: 真正在走的大约15年，其余时间因签证、战火、疫情停滞，但从未坐车前进。 (旅行中断原因可能通过签证记录、地区冲突时间线等间接验证，但“从未坐车”需依赖当事人自述或同行者证词。)
原文内容:
29 岁出门，57 岁到家。 也就是昨天，一个人用双脚走完了地球上最长的一条回家路。卡尔·布什比从智利出发，用了 28 年、穿过 29 个国家、走了 5 万多公里，回到了英国赫尔。母亲在门口抱住他，只问了一句 你去哪了？ 真正在走的大约 15 年。其余的日子他在等签证，避开战火，因为疫情停在原地，但从没坐过车往前挪一步。 最开始只是父亲的一张生日卡，两名英国特种兵争论能否从伦敦经白令海峡走到纽约，他决定亲自试试，而且走得更远。28 年后，他用一生最好的年华给出了答案。
⏰ 23:41 | ❤️ 21点赞 | 📝 185字 | 查看原文 →
宝玉 @dotey
AI Engineer, dedicated to learning and disseminating knowledge about AI, software engineering, and engineering management. | 影响力: 26.48万粉丝
💡 核心观点: 简历应简洁相关，突出成果，便于快速阅读。
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: Wulfie Bain 是 OpenAI 应用 AI 工程负责人，带领面向创业公司的应用 AI 工程团队 (可通过 OpenAI 官网、LinkedIn 或 Wulfie Bain 的公开社交媒体资料（如 X 账号）验证其职位和团队职责。)
- ◦ 观点: Bain 建议简历应写短（最好一页）、删掉无关经历、写成果而非动作、方便快速浏览
- ◦ 观点: Bain 称自己前后看过几千份简历，建议对咨询等其他行业也适用
原文内容:
OpenAI 应用 AI 工程负责人 Wulfie Bain 在 X 上发帖，教想加入自己团队的求职者写简历，总结成四条： 1. 写短 2. 删掉无关经历 3. 写成果，不只写做了什么 4. 让人能快速扫到重点 Bain 在 OpenAI 带领面向创业公司的应用 AI 工程团队。之前自己创过业，当过CTO，毕业于牛津大学。更早在波士顿咨询公司（BCG）做过招聘。 Bain 说自己前后看过几千份简历，所以这些建议对咨询等其他行业也适用。 这是 Bain 关于申请 OpenAI 的系列帖第三篇，团队还有新职位即将开放。 讲建议之前，Bain 先说了两点。 第一，能找到内推最好。 内推就是由公司内部认识你的员工把你推荐给招聘方。没有熟人就只能网上投递，Bain 自己就是在网上投简历进的 OpenAI。 第二，简历没法完整展现一个人。 它的作用是证明你有相关经验、能把事情讲清楚，让招聘方愿意约你聊一次。 四条建议具体是这样： 1. 写短。 最好一页，但内容是否相关比硬凑页数更重要。简历本身就在展示你会不会写、懂不懂取舍。 2. 删掉无关经历。 每条经历都要写清楚跟这份工作有什么关系，不相关的就删。Bain 举例说，自己也为高中时的成绩骄傲，但现在找工作时它们通常用不上。 3. 写成果，不只写动作。 只写做了什么，读的人看不出这件事值不值得做。Bain 的例子是：只写"重新设计了一个 AI 智能体的架构"（智能体指能自动完成任务的 AI 程序），说明不了价值；写"把响应时间缩短 2 秒，客户满意度因此提高"，才是成果。做销售的，就写带来了多少收入。 4. 方便快速浏览。 把重要内容加粗，每段经历下把最有说服力的证据放在第一条。招聘方要在一大堆简历里很快判断该约谁面试。 Bain 说，表达清楚、经历相关、拿得出成果，这三点在整个申请过程中都重要。后续还会继续发建议。
⏰ 23:24 | ❤️ 145点赞 | 📝 565字 | 查看原文 →
Mr Panda @pandatalk8
程序员 | 影响力: 7.81万粉丝
💡 核心观点: 计算机专业培养的计算思维比单纯编码技能更有长远价值。
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: 计算机专业毕业生找不到计算机相关工作是普遍现象 (需依赖就业市场统计数据或权威机构报告（如教育部、招聘平台数据）验证，但推文未提供具体数据来源，且“普遍现象”需明确统计范围和样本量。)
- ◐ 部分可验证: AI仅取代编码阶段的工作，未威胁计算机科学核心价值（如计算思维） (AI对编程岗位的影响可通过行业报告（如Gartner、麦肯锡分析）部分验证，但“核心价值未被威胁”涉及主观判断，需结合技术发展长期观察。)
- ◦ 观点: 国内计算机专业教学质量不如MIT、斯坦福等名校公开课 (教学质量对比涉及主观评价标准（如课程设计、师资等），无统一客观指标，且未提供具体课程对比案例。)
原文内容:
去年我觉得有了AI， 一切都变了， 我觉得很多基础知识都不用学了， 因为只要学习调用AI 就可以了。 现在我不这样的认为，与此同时，我也认为现在大家高估了LLM。 我看到最近很多人都后悔学习计算机专业，因为毕业后，他们发现根本找不到计算机相关的工作了。 但就我的理解来讲，如果你在学校里学习一项技能，实话说，任何一项技能都有过时的一天，只是这个时间有长有短。 软件开发这个行业至少有50多年的历史了， 现在也只不过被AI取代的编码阶段的工作。 我想说的是，计算机这个专业挺好的， 我们看到很多学校里计算机专业的同学还是普遍比较聪明的人， 这并不是偶然的现象， 完全是因为他们的学习了计算机，他们潜移默化的接受计算思维的训练， 而这种思维的训练，就是会让人看起来很聪明。 而计算思维正是让人们如何合理的教会计算机去解决问题， 比如分治法教你把大问题拆成小问题小问题逐个解决再合并为最终的结果； 比如解决的问题如果很庞大，你可以用分层的思想，如果解决不了就多分一层，最典型的就是计算机的网络协议；比如抽象思维，它会教我们如何进行更高阶段的对事物分类，你看待这个世界所有的事物和行为的眼睛都与别人不一样； 比如你了解动态规划，保存子问题的结果，避免重复计算，逐步求出整体答案。 说了这么多，在人类构建的硅基文明底座的基础上， 计算机科学就是这一切的基础，学习它，了解它，清晰的知道边界和极限，即便是你不再从事计算机相关的工作，这样的思维方式也会让你的其他行业的工作中有了降维打击的能力。 学习计算机需要多听多看MIT、斯坦福大学这样的学校的公开的课程，国内的计算机专业基本上是在耽误人了。
⏰ 22:47 | ❤️ 60点赞 | 📝 607字 | 查看原文 →
Yihui @yihui_indie
AI Skills: https://t.co/lK73wJ0oQ8 AI Anime：https://t.co/v3w7gLzRPM AI编程课：https://t.co/9ftg2pTk3L 独立开发者 & Up主：做更酷的事，体验更多的世界 | 影响力: 6.44万粉丝
💡 核心观点: 寻求高效管理多Agent会话进度与任务状态的本地解决方案。
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: 用户使用飞书消息管理多个Session x Agent对话的进度 (用户描述的具体工作流程（飞书消息触发规则）需实测验证，但工具功能（如飞书消息通知）本身可通过官方文档确认。)
- ◐ 部分可验证: 飞书消息无法直接跳转至对应Agent的Session或标记任务状态 (飞书消息的跳转和标记功能限制需实测验证，但类似功能的缺失在协作工具中常见，部分可通过飞书API文档间接推断。)
- ◦ 观点: 用户希望本地有一个类似Grok Bot的主Bot管理对话和任务派发 (属于用户主观需求或愿景，无具体产品实现或公开数据支持，无法客观验证。)
原文内容:
【讨个请教】各位 Agent 大神是怎么管理如此多的 Session x Agent 对话的消息的？ 我现在同时会有多个Session x Antigravity/Claude Code/Codex。 为了知道每个任务进度，我目前采用的是飞书消息，设定了全局的规则当某个 Session 完成的时候，给我发消息。 但目前我有两个痛点： 1. 飞书消息并不能很的回溯到对应 Agent的Session（指直接跳转），也不能标记任务状态 2. 当有多个Session同时完成时，我像个指针在遍历分时多任务。 2026年底了，有没有一些优雅的方案，我希望本地有一个类似 Grok Bot 的主 Bot 帮我管理对话、进度和派发的产品（但不是Grok Bot），我不想像一个指针在一直遍历各个对话。
⏰ 18:15 | ❤️ 27点赞 | 📝 193字 | 查看原文 →
Mr Panda @pandatalk8
程序员 | 影响力: 7.81万粉丝
💡 核心观点: 减少负面信息影响，存钱投资健康，把握经济下行机遇。
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: 现在很多地方二手房价格下降 (可通过国家统计局、房产交易平台（如链家、安居客）的公开数据验证部分地区二手房价格趋势，但需具体时间范围和地域限定，且可能存在区域差异。)
- ◦ 观点: 经济下行期会出现便宜的优质资产 (该声明基于主观经济预期（“优质资产”定义模糊），虽可通过历史经济周期案例部分佐证，但无法直接验证当前或未来的资产价格与质量关系。)
- ◐ 部分可验证: AI帮助可搬到低成本城市并减少无效社交 (AI工具（如远程协作软件）对降低地理限制的作用可验证，但“无效社交减少”和“低成本城市生活优势”依赖个人体验，需具体案例支撑。)
原文内容:
推上的中文的负面内容还是太多了， 这些负面内容没有错， 甚至很对， 但是人不能活在这样的负面情绪里。 我们不知不觉自己也会被负面情绪所影响， 减少对社交媒体的依赖，我觉得我们应该去大量的阅读、旅行和做事。 有觉察能力的人会意识到和自我反思， 没有反思过的看到这一条推大概也会略有所悟。 危机中有着转机， 比如现在很多地方二手房都下降， 这个时候能赚到钱、存下钱，就意味着将来有机会用更少的钱买到大城市更好的位置的房子吧。 同样的， 经济下行期，会有很多便宜的优质资产。 关于存钱，我的确很赞同当下最重要的就是存钱，因为钱的确太难挣了，现在有AI的帮助， 自己可以搬到低成本的城市，减少无效的社交，在一个房价低、物价低的小城市，租一套舒服的房子， 会写代码的就认真研究一些软件项目， 不会写代码的也可以搞自媒体做自媒体内容， 做那些能积累复利效应的事。 此外，最重要的是养成运动的习惯，努力保持健康，注重睡眠，这是一切好事开始的基础。
⏰ 22:28 | ❤️ 31点赞 | 📝 361字 | 查看原文 →
知识猫 @geekcatx
大厂写码十年，自己折腾 AI 的老猫。 不聊虚头巴脑的大模型PPT，只带兄弟实测真能落地的家伙。 替你肉身踩坑、拒绝当算力冤大头，好用的吹爆，难用的狂喷。 交流 / 咨询 / 合作 📮：[email protected] ｜vx: gnipbao （备注来意） | 影响力: 3.28万粉丝
💡 核心观点: Teamily AI靠团队协作AI实现用户暴增32倍。
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: Teamily AI 一个季度从 10K 增长到 320K sign-ups，增长 32 倍 (需通过 Teamily 官方公开的注册数据或第三方监测工具（如 SimilarWeb）验证，但若未公开具体数据源则无法完全确认。)
- ◐ 部分可验证: Teamily 的核心优势是“team agents”模式，实现多 AI 和真人协同工作，而 Grok Bot、Muse 等仅为“单机游戏” (需实测对比 Teamily 与其他平台的协作功能，但“单机游戏”比喻是主观描述；部分协作功能可能通过官方演示验证。)
- ✓ 可验证: 用户通过 Teamily 搭建自动化 AI 编辑部，实现 362 条旧帖到热点内容的闭环生产 (属个人使用案例，未提供具体数据或公开成果链接，无法独立验证效果真实性。)
原文内容:
兄弟们，Teamily AI 一个季度 10K → 320K sign-ups，狂飙 32×。 猫哥觉得 @Teamily_AI 赌对的就一件事：team agents。 别家 Grok Bot、Muse 做得再强，本质还是在玩“单机游戏”； 而 Teamily 直接做成了“网络游戏”——把真人和一群 AI 拉进同一个群，用同一份上下文联机干活。 之前我在 Teamily 上搭过一个自动化 AI 编辑部，把自媒体跑成了闭环： 5 个 AI 编辑 + 我，362 条旧帖 → 七日热点 → 选题卡 → 审稿 → 看板。 我在群里甩一句“改成观点帖”，它们自己返工。 这次玩点更狠的： 准备基于 Teamily 打造一支自动搞钱的机器军团。 打法很直接： 从每天飙升的新词和热点内容里挖出真实需求，快速做成网站、小程序、小游戏或各种内容应用，靠吃流量以及广告变现。 热词雷达 → 需求调研 → 产品方案 → 算成本 → 决策书 → 我 GO → 开发 → 验收 → 上线申请 7 个 AI 员工各管一摊，我只干一件事：拍板。 很多人问，市面上一堆 Agent 平台，还有 Grok Bot、Muse 这些顶流，为啥我不选别的，非得在 Teamily 上搭？ 核心就赢在三件事： 第一，打破单机孤岛，Agent 之间终于能“联网通信”了。 以前用 Grok Bot、Muse 这类个人 Agent，最大死穴是你的个人 Agent 和别人的 Agent 根本没法通信。 你的 AI 锁死在自己账号里，搭档的 AI 锁死在他那边，你俩Agent想协作沟通全靠大活人在中间复制粘贴兜底。 在 Teamily 里，你的 Agent、搭档的 Agent、团队专职 Agent 全在同一个群共享上下文，上一个交卡，下一个直接接棒。 第一轮就出了名场面： 雷达给一个新词打了 81 分，调研员反手砍到 42 分，“只有发布热度，没有搜索量”。 做过新词站和小程序的兄弟都懂这一刀含金量有多高——AI 先互相打脸挤干水分，再交给我 1 分钟拍板。 第二，真正丝滑的“人机混编协作” + Loop 自动流水线。 在群聊右上角直接拉一条 Loop，把“AI 节点 + 真人节点”串成自动运转的业务链（现在上面每天新增 300+ 个 Agentic Loops）。 它既不用你对着聊天框一问一答苦熬，也不是让 AI 脱缰瞎跑：前期脏活累活 AI 在后台 9 分钟自己跑完（现金成本 0），到了决策节点精准停下来等真人喊 GO。 而且群里不止能有我，直接拉上人类搭档一起进组：一个看产品，一个看投放，所有人和 AI 共用同一份项目记忆，在群里吼一句修改意见，整支机器军团实时联动返工。几个人 + 一支 AI 军团，直接就是一家小公司的满编配置，小团队用起来最爽。 第三，全场景内容通吃，做好直接在平台上线部署。 不选别的平台还有一个极现实的原因：追热点搞钱，载体是不固定的——今天的新词适合搓工具网站或小程序，明天的热点可能做小游戏、视频、图文，甚至 3D 作品和短剧更爆。 别的平台偏科严重，聊完还得切七八个工具去拼、自己租服务器配环境；而 Teamily 原生把网页、小游戏、小程序、视频、图文、3D、短剧、看板全场景都支持到位了，群里喊完 GO 直接出成品、非常方便地一键上线部署。 没办法猫哥穷鬼一个，算下来硬成本可能就出点域名费，几乎零门槛就能上架吃流量、跑积分变现。 下一步再把“编辑部”和“机器军团”两个群用 Loop 串起来：一个负责追热点自动引流，一个负责搓应用自动赚钱。 真刀真枪测试下 Teamily 到底能不能帮我赚到钱，等我跑出账单再来给兄弟们汇报。
⏰ 22:10 | ❤️ 21点赞 | 📝 969字 | 查看原文 →
Gorden Sun @gorden_sun
只发AI相关信息，个人维护的AI资讯日报（已连续日更3年）👇 | 影响力: 6.99万粉丝
💡 核心观点: NVIDIA开源Auto Ontology解决AI查询企业数据准确性难题。
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: NVIDIA开源了Auto Ontology项目，利用FastAPI、Postgres、Better Auth和NVIDIA NIM模型搭建语义理解层 (可通过提供的GitHub链接（https://github.com/NVIDIA/auto-ontology）直接验证项目是否存在、技术栈是否属实，以及开源状态。)
- ◐ 部分可验证: Auto Ontology能将数据库表结构自动整理成业务关系图谱，并生成严谨的SQL语句 (需通过实际测试或查阅项目文档验证其功能是否如描述（如自动生成SQL的逻辑），但技术原理和基础功能可通过GitHub代码或官方文档初步确认。)
- ◐ 部分可验证: 接入系统后，AI能精准理解日常提问并返回准确数据，避免胡编 (需实测系统效果（如提问对比结果），但“精准理解”和“避免胡编”属于效果宣称，可能因数据复杂度或使用场景而异，需进一步案例验证。)
原文内容:
NVIDIA Auto Ontology：终结AI在企业数据查询中的"胡编乱造" 当企业使用AI查询数据时常常陷入困境——AI难以准确理解各类业务术语的具体含义，导致计算出的收入与关键指标频频出错，普通用户根本不敢采信AI提供的财务与业务分析结果。 为解决这一痛点，NVIDIA开源了Auto Ontology项目。该项目通过整合FastAPI、Postgres、Better Auth及NVIDIA NIM模型，构建了智能语义理解层，能够将复杂的数据库表结构自动转化为清晰的业务关系图谱，并提供标准化查询接口。 部署该系统后，团队成员只需在网页端用自然语言提问，AI即可精准识别问题背后的指标定义，自动生成严谨的SQL语句从数据库提取准确结果。所有回答均附带明确的数据溯源与逻辑推导过程，彻底杜绝了无依据的臆测。 GitHub：https://github.com/NVIDIA/auto-ontology…
⏰ 22:11 | ❤️ 48点赞 | 📝 217字 | 查看原文 →
Viking @vikingmute
独立开发者 自由职业 作品 TinyShip https://t.co/o0BI6W8DRb 现代化全栈 SaaS 开发平台，支持国内外双市场 Monorepo 架构 三框架支持 简单简历 https://t.co/xMu5JFIGnr 五分钟打造程序员的金牌简历 | 影响力: 6.95万粉丝
💡 核心观点: Nimbus是专为人和AI设计的双格式文档框架。
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: Nimbus 是基于 astro 的文档站点框架，专门用于同时给人 和 AI agent 写文档 (可通过访问官网（https://nimbus-docs.com）或开源代码库验证是否基于 astro 以及是否支持 MDX 格式，但需实测是否真能生成两种格式（HTML 和 MD）并适配 AI agent。)
- ✓ 可验证: Nimbus 提供自动生成 llms.txt 和 llms-full.txt 的功能 (若官网或文档明确列出此功能（如截图或代码示例），则可直接验证；否则需通过实际部署测试生成文件是否存在。)
- ◐ 部分可验证: Nimbus 支持 skills 功能，允许文档站添加可被 agent 调用的技能 (需查看官方文档或示例代码确认技能调用机制，但实际与 agent 的交互效果需结合具体环境测试。)
原文内容:
今天刚听说Cloudflare的这个文档站点框架Nimbus（https://nimbus-docs.com）。 它基于Astro构建，核心特色是能同时为人类和AI智能体编写文档。采用MDX格式撰写内容，可同步生成两种输出形式：供人类阅读的HTML页面，以及面向智能体优化的MD文件。 该系统还会自动生成llms.txt和llms-full.txt索引文件。 更值得关注的是这些进阶功能： - 技能模块：可为文档站添加可供智能体调用的API技能 - 网页搜索MCP：允许智能体在文档库内执行搜索 - 远程MCP服务：能将整套系统作为MCP服务对外暴露 这堪称当前为智能体构建文档系统的理想解决方案。
⏰ 22:10 | ❤️ 29点赞 | 📝 121字 | 查看原文 →
泊舟 @bozhou_ai
AI Coding / Agent 实战派 帮编程新手和老板用 AI 把想法做成工具、产品和内容 分享教程、工具和 AI 资讯 我的AI教程 https://t.co/MOueMLh1I8 合作 V:bozhou_ai | 影响力: 3.24万粉丝
💡 核心观点: AI工具自动化找词流程提升出海SaaS运营效率。
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: 使用 Teamily AI 可以自动化找词流程，包括找词、判词、补数据、挑刺、拍板等步骤 (可通过 Teamily AI 的官方功能介绍或用户案例验证其自动化能力，但具体流程效率（如时间节省）需实测或用户反馈确认)
- ✓ 可验证: 传统找词方法需手动刷 Product Hunt、竞品页面、Google Trends 和 Semrush，耗时 1-2 小时 (Product Hunt、Google Trends、Semrush 等工具均为公开平台，其手动操作耗时可通过实际测试或行业经验验证)
- ✓ 可验证: Teamily AI 的找词群包含 5 个 team agents，能分工完成找词、判词、挑刺等任务 (团队内部协作细节（如 agent 分工）属于未公开的操作流程，除非官方提供具体案例或截图，否则无法独立验证)
原文内容:
我之前做出海 SaaS，从入门到放弃，就卡在两件事：找词、上外链。 找词这块，我现在交给了 Teamily AI @Teamily_AI，拉了一个找词群：我、小助理，加 5 个 team agents。 以前找词，每天要刷 Product Hunt 新品、新上线的 AI 工具站、竞品新页面，再看 Google Trends 有没有上升词，有苗头的还得去 Semrush 查数据。一两个小时就没了，最后还要自己判断是不是假飙升、前 10 里有没有坑位能抢。 现在每天早上 8 点，群里自动跑一轮：找词员出词 → 判词员判能不能做 → 缺数据就 @ 小助理去补 → 唱反调挑刺 → 我拍板 → 结果自动进工作台，有看板也有复盘。 下面一步步说怎么搭
⏰ 22:08 | ❤️ 48点赞 | 📝 185字 | 查看原文 →
Asa @app_sail
Partner @chuhaiqu @tuttihq ex-Zhihu AI Builder · LLM Agent · Developer X Growth & Marketing · Brand Partnerships→DM #Payments Expert Love 🛹 🏂 🏄 Born Free | 影响力: 3.37万粉丝
💡 核心观点: VPS遭高频爆破，速关公网端口防内核漏洞攻击。
可信度: 1/10 – 1项暂无法验证
事实核查:
- ✗ 无法验证: 推文内容分析 (AI未能成功解析具体声明)
原文内容:
卧槽，刚刚检查了一下几台 VPS，有一台机器 30 天被爆破 56 万次，另一台 35 万次，还有一台 19 万次 这周的 Linux 内核漏洞 CVE-2026-98432：不用账号、不用你点任何东西，往 VPS 发几个 TCP 包，就有可能拿下整台机器的权限 CVSS 9.8，据称利用代码是 AI 模型先写出来的。 我自己的 5 台 VPS 全在受影响范围里，刚刚逐台处理： · Debian 已有官方补丁，确认跑在修复版内核上 · Ubuntu 和 CentOS 官方补丁还没正式发，先上 nftables 规则，丢掉带 IP options 的 TCP 包，重启后自动生效 · 顺手做了入侵排查，暂时没发现被入侵的痕迹 所以 @levelsio 说得对：VPS 的公网端口能关就全关。管理走 Tailscale，对外服务走 Cloudflare Tunnel 自连 Cloudflare SSH 都关掉吧，现在就处理！ 修复办法，直接将下面这段话 发给大模型，让他去处理： 帮我检查并修复服务器上的 CVE-2026-98432（Linux 内核 TCP 远程漏洞）。 服务器：[填写自己的服务器，我是说我Tailscale 网络里面所有的 VPS 服务器] 1. 先查官方修复状态。Ubuntu 用 pro fix --dry-run CVE-2026-98432，Debian 看 security tracker，RHEL 系看 Red Hat RHSB-2026-016。-proposed 或 testing 仓库的内核不算修复。 2. 逐台检查运行中的内核，区分「补丁没装」和「装了还没重启」。 3. 有官方补丁：只更新内核，保留旧内核，重启前先问我。 4. 没有补丁：用 nftables 丢掉带 IP options 的 IPv4 TCP 包（ip protocol tcp ip hdrlength > 5 drop），并让它开机自动加载。这只算缓解。 5. 验证内核、SSH 和原有服务都正常。不要运行漏洞利用代码。 6. 每台都做只读的入侵排查：成功登录的 IP 和密钥、暴力猜密码的次数、陌生账号和密钥、cron 和 systemd 持久化项、可疑进程、被改过的系统文件、内核崩溃记录。排查过程不改任何东西。 7. 改 SSH 和端口前先问我。目标：管理走 Tailscale，对外服务走 Cloudflare Tunnel，其余端口全关。先确认 Tailscale 能登录，再关端口。 8. 用表格汇报每台的结果。「没发现入侵痕迹」不等于「没被入侵」，要写明排查的范围和限制。 不要让我贴密码或私钥。
⏰ 15:03 | ❤️ 185点赞 | 📝 521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: 18.55万粉丝
💡 核心观点: 用GPT将饮品照片转为精美门店插画并添加细节。
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: GPT image 2.0 可以将咖啡或奶茶照片转换成由漂亮杯子组成的门店插画。 (需实测或查看官方功能演示以确认该提示词是否能稳定生成所述效果，但缺乏公开的官方示例或具体生成案例。)
- ◐ 部分可验证: 输入咖啡名称和咖啡豆信息后，GPT image 2.0 会添加云南风味元素和店员小人儿到插画中。 (依赖用户提供的提示词细节，需实测验证生成结果是否符合描述，但无公开样本或官方说明佐证其一致性。)
- ✓ 可验证: 推文作者提供了生成此类插画的长提示词。 (若推文下方确实附有提示词文本，可直接查看并验证其存在性，但提示词的实际效果仍需测试（部分验证）。)
原文内容:
玩一下 GPT image 2.0 吧！ 这个提示词能让你的咖啡或者奶茶照片变成一个非常漂亮的杯子组成的门店插画。 比如说告诉他咖啡的名称和具体的咖啡豆之后，他还帮我加上了一些云南风味的东西，然后还有很多店员小人儿在这个店里工作。 提示词太长，放下面了。
⏰ 20:40 | ❤️ 45点赞 | 📝 102字 | 查看原文 →
李岳 @liyue_ai
🧑💻 8年自媒体博主 | 提示词专家 | AI Builder 🎨 GPT-Images / Seedance 重度用户 🛠️ 专注AI工具实测，AI小白教程分享 ⚡ 擅长AI提效，AI自动化，Skill制作 📩 合作：[email protected] | 影响力: 5.45万粉丝
💡 核心观点: 分享高品质东方女性写真摄影的提示词要点。
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: 推文描述的摄影风格为明亮清透CCD卡片机风格，具有真实物理撕裂纸效果 (CCD卡片机的摄影风格和物理撕裂纸效果可通过实际拍摄或专业摄影工具验证，但“明亮清透”等主观描述需依赖个人审美判断，部分可验证。)
- ✓ 可验证: 人物为25-27岁东方女性，具有韩系电影女主气质，五官细节（如杏眼、鼻梁挺直等）明确 (人物年龄、气质及五官细节属于主观描述或虚构设定，无具体真实人物或数据支撑，无法客观验证。)
- ◐ 部分可验证: 服装设计为浅薄荷绿色修身针织上衣，面料细节（罗纹、自然褶皱）具体 (服装颜色、剪裁和面料类型可通过实物或设计图验证，但“自然褶皱”“真实面料厚度”等需实际观察，部分依赖主观描述。)
原文内容:
有兄弟想要这种风格的提示词，分享一下。 一、摄影风格总控 9:16 竖版，高品质超写实成年东方女性生活写真，明亮清透 CCD 卡片机摄影风格，bright airy CCD lifestyle photography，natural candid photography，soft direct flash，realistic physical torn paper effect。 整体具有明亮柔和的日间自然光、轻微 CCD 直闪、奶白色清透高光、细腻自然阴影与轻微数码颗粒。 真实生活摄影质感，保留自然肤色、毛孔、细小肌肤纹理、发丝细节与自然血色。 画面明亮、通透、干净、轻盈，色彩鲜活自然，不过度柔焦，不灰蒙、不脏黄、不油腻。 二、人物五官与气质 画面主体是一位25–27岁的年轻成年东方女性，具有精致漂亮、温柔清甜的韩系电影女主气质。 人物拥有精致饱满的小鹅蛋脸，柔和流畅的下颌线，自然饱满的苹果肌，面中立体而柔和，脸部比例协调。 眼睛为横向舒展的清亮杏眼，眼尾自然微扬，上眼睑弧线柔和，双眼具有真实湿润高光，睫毛自然纤长。 鼻梁秀气挺直，鼻尖小巧精致，鼻翼自然；唇形柔软饱满，唇峰清楚，嘴角自然轻扬，嘴唇呈柔和玫瑰粉色。 妆容为高级韩式清透轻妆，细腻自然底妆、淡蜜桃粉腮红、柔和眼妆、自然纤长睫毛、红润水光唇。 五官具有精致立体的骨骼结构，同时保持真实生活中的自然美感，不采用欧美脸、过瘦锥子脸或网红模板脸。 三、人物发型与身形 深栗棕色蓬松长发，发丝细密柔顺，在脑后自然盘成慵懒低发髻。 额前具有少量轻盈碎发，耳侧垂落自然微卷的细长发束，部分碎发贴近脸颊与颈部。 气质温柔、清甜、恬静、放松，带自然亲近感。 人物身形纤细匀称，肩膀柔和偏窄，颈部修长，锁骨清楚自然。 胸部自然丰盈饱满，胸廓具有清晰真实的立体轮廓，上围曲线明显，胸部形态圆润柔和，左右对称自然，具有真实重力感。 胸部与肩宽、躯干及腰围保持协调，不刻意制造夸张比例。 腰腹纤细平坦，腰线收束清楚，腰臀过渡自然流畅。 整体呈现精致、柔美、健康的成年女性身体曲线。 四、服装设计 外层日常穿搭： 浅薄荷绿色修身方领短袖针织上衣，柔软细密罗纹面料，领口自然露出锁骨，衣服具有真实面料厚度与自然褶皱。 上衣剪裁合身，肩部与袖口自然贴合身体，胸腰剪裁体现自然优美的上身比例。 下装为奶油白色高腰修身鱼尾短裙，柔软轻盈的织物，腰臀部分自然贴合，裙摆略微向外展开，具有真实垂坠感。 撕纸内部穿搭： 香槟浅粉色法式精致刺绣文胸。 文胸具有自然立体的弧形杯片，精细肩带、精致包边及小巧中央装饰结。 面料为不透明柔软丝缎，表面覆盖精致珍珠白色花卉刺绣，具有柔和的缎面光泽。 文胸自然贴合丰满协调的胸部，完整覆盖胸部，杯型与胸廓结构一致，呈现真实柔和的服装支撑感。 撕纸内部只出现文胸和部分自然腰腹，不额外穿着针织衫、背心或其他上衣。 五、生活场景与自然动作 场景为明亮法式公寓客厅。 奶油白色墙面，大型落地窗，透光白色纱帘，窗外可见少量法式建筑与阳台栏杆。 室内摆放白色柔软布艺沙发、浅木色小圆桌、透明玻璃花瓶、浅色家居织物与绿色盆栽。 花瓶内摆放新鲜的白色与淡粉色郁金香，花瓣细腻真实，绿色枝叶自然舒展。 清晨明亮阳光从左侧窗户照入，形成柔和自然的面部高光与空间阴影。 人物站在小圆桌旁，身体自然侧转约10–15度，上半身轻微向花瓶方向前倾。 一只手轻轻拿着一枝淡粉色郁金香，另一只手自然扶住玻璃花瓶，正在调整花枝的位置。 人物轻微低头，视线自然落在花朵上，眼神柔和专注，嘴角带温柔浅笑。 身体重心稳定，肩膀自然放松，手臂动作具有真实的生活逻辑。 画面像朋友用CCD卡片机在晨间随手记录的一瞬间，不是刻意摆拍的商业模特写真。 六、单人立体撕纸结构 整张画面始终只有一位完整的成年东方女性。 在原始照片中央增加一条具有真实物理层次的横向撕纸裂口。 裂口从画面最左侧边缘连续延伸至最右侧边缘。 左右两端较窄，向人物胸腰中央区域逐渐扩大，形成明显的中央宽幅开口。 中央开口纵向宽度约占整张图片高度的28%–30%。 撕纸展示范围从胸部附近延伸至肚脐附近，完整展示香槟粉色法式刺绣文胸及纤细腰腹。 纸张上方断边向上自然翻卷，下方断边向下自然翻卷。 纸边具有真实手工撕裂的不规则轮廓、细密白色纸纤维、轻微毛边、薄纸断面与自然折痕。 局部翻卷露出奶白色相纸背面。 翻起的纸张向后方画面投射细腻真实的接触阴影与柔和空间投影。 中央翻卷程度较明显，越靠近左右边缘，翻卷与投影逐渐减弱。 撕裂结构具有真实可见的前后空间层次，而不是简单的平面数字蒙版或白色描边。 撕裂对象是照片相纸，不是人物身上的薄荷绿针织上衣。 七、单一人物与人体结构锁定 撕纸效果只改变人物胸腰区域的可见服装。 整张图只有一个头部、一个完整躯干、两条手臂、两只手、两条腿。 人物头部、肩膀、胸廓、腰腹、骨盆和双腿保持完整连续。 胸部与腰腹使用同一套人体透视，不产生前后错位。 人物手部动作保持一致。 粉色郁金香、花瓶和所有生活道具只出现一次。 立体空间仅作用于纸张翻卷、纸张背面、纸张厚度、遮挡与投影。 人物身体不随纸张前后分层。 撕纸区域内不能重新生成身体、手臂、胸廓或第二个人物。 八、镜头、光影与最终质量 9:16竖版，头顶至大腿中部构图。 相机位于人物侧前方，基本平视，轻微生活抓拍角度。 人物面部清晰，胸腰区域位于画面中央，郁金香与花瓶形成自然生活叙事。 高质量真实CCD卡片机摄影，明亮自然光与轻微直闪结合。 人物肤色白皙自然，带淡淡血色，面部柔和高光，皮肤细节真实清晰。 薄荷绿上衣、香槟粉文胸、奶油白裙装、粉白郁金香各自保留独立色彩。 画面具有温柔清新的法式晨间生活氛围。 单张独立图片，无文字、无水印、非拼接。
⏰ 20:27 | ❤️ 115点赞 | 📝 1910字 | 查看原文 →
小互 @xiaohu
带你了解全球最前沿科技、AI动态… https://t.co/4PVaHEqxBv | 影响力: 12.58万粉丝
💡 核心观点: Hume语音模型直接分析原声判断情绪，成本低效率高。
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:
- ✓ 可验证: Hume 发布了一个语音决策模型，可直接分析录音中的语气、停顿等，无需转文字 (可通过 Hume 官网或官方技术文档验证其模型功能是否支持直接分析原始音频并输出情绪/意图概率，且是否绕过传统 ASR（语音转文字）步骤。)
- ◐ 部分可验证: 模型能在 0.23 秒内给出概率分析（如“客户是否发火”） (响应时间可通过官方演示或 API 实测验证，但需确认测试环境（如硬件、音频长度）是否一致；若官网未明确标注，则需第三方测试。)
- ◐ 部分可验证: 一通 5 分钟电话问 6 个问题，成本约 9 分钱人民币 (需查看 Hume 公开的定价策略或联系其销售团队确认单价计算逻辑；若为估算值（如基于 token 或时长），则需实际调用验证。)
原文内容:
Hume 发布了一个语音决策模型 不用转文字，直接问一段录音： 「客户是不是发火了？」「他是不是在犹豫？」 0.23 秒给你一个概率 以前的语音 AI 都是先转成文字再分析 叹气、停顿、语气这些全丢了 现在直接听原声判断 一通 5 分钟的电话，问 6 个问题，成本大概 9 分钱人民币 做客服质检、销售复盘、语音 Agent 的可以直接拿来用了
⏰ 20:14 | ❤️ 27点赞 | 📝 120字 | 查看原文 →
Viking @vikingmute
独立开发者 自由职业 作品 TinyShip https://t.co/o0BI6W8DRb 现代化全栈 SaaS 开发平台，支持国内外双市场 Monorepo 架构 三框架支持 简单简历 https://t.co/xMu5JFIGnr 五分钟打造程序员的金牌简历 | 影响力: 6.95万粉丝
💡 核心观点: AI时代需警惕认知投降，保持批判性思维至关重要。
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: Addy Osmani的文章《Critical thinking when agents do the work》讨论了在AI代理全面接管工作的情况下保持批判性思维的重要性 (可通过查找Addy Osmani的官方博客、社交媒体或出版物确认该文章是否存在及其具体内容。)
- ◐ 部分可验证: 文中提到“认知投降（Cognitive surrender）”是指盲目接受大模型的输出而不加验证的现象 (需阅读原文确认术语定义是否一致，但若文章未公开或术语无权威来源，则可能无法完全验证。)
- ◦ 观点: 作者认为监督能力是人类的重要能力，长期不用可能退化，需强制保留思考空间 (这是对文章观点的转述，属于主观建议或分析，无客观标准验证其正确性。)
原文内容:
Addy Osmani 也太高产了 篇篇都是好文 而且不是那种震惊体 click bait，都是实实在在自己的思考， 这篇是《Critical thinking when agents do the work》 我觉得他说的深得我心，如何在 agents 全面接管工作的情况下还保持 Critical thinking 还是很重要的 现在我已经慢慢滑向大模型说什么就是什么的深渊了，由于它效率太高，我变成了不求证就无脑的让它继续的那种人，他文章中说这个叫 认知投降（Cognitive surrender），就是大模型说什么我就相信什么，是非常危险的一种情况。 文中说了怎么努力去解决这个问题，监督能力是人类非常重要的能力，长久不用有可能会退化。一定要留给自己一些强制思考的空间。 最后还是力推一下 Addy Osmani，他的文章现在我看来篇篇都是质量极高的。
⏰ 19:39 | ❤️ 240点赞 | 📝 232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: 9.11万粉丝
💡 核心观点: 开源安卓工具Seal Plus支持千站音视频下载，可自选格式与字幕。
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: Seal Plus 是一个开源的 Android 视频、音频下载工具，底层接 yt-dlp，支持 1000 多个网站 (可通过 GitHub 仓库验证其开源属性和 yt-dlp 的集成，但“支持 1000 多个网站”需实测或查阅 yt-dlp 官方文档确认具体支持范围。)
- ✓ 可验证: 支持 YouTube、Instagram、TikTok、X 等平台，可下载播放列表并选择画质/音频格式 (通过 GitHub 项目描述或实际测试可验证这些平台的兼容性及功能（如画质选择），但需注意部分平台可能违反其服务条款。)
- ✓ 可验证: 可下载字幕（手动/自动）并嵌入视频，音频可提取为 MP3、M4A、FLAC 等格式 (功能描述具体，可通过实际使用或 GitHub 文档验证字幕处理和音频格式转换的实现。)
原文内容:
Seal Plus 是一个开源的 Android 视频、音频下载工具，复制链接就能解析，底层接 yt-dlp，支持 1000 多个网站。 YouTube、Instagram、TikTok、X 等都在支持范围里，画质和音频格式可以自己选，也能下载整个播放列表。 GitHub：http://github.com/MaheshTechnicals/Sealplus… 我觉得把字幕一起存下来很方便，可以直接嵌进视频，也能单独下载字幕文件，手动字幕、自动字幕都支持。 只要声音时能提取成 MP3、M4A、FLAC 等格式，封面和音频信息也能写入文件。下载中断后可以接着下，历史记录能搜索。 有现成的安卓安装包，手机上就能操作。只保存自有或已获授权的内容，拿来整理离线学习材料挺合适。
⏰ 19:30 | ❤️ 48点赞 | 📝 188字 | 查看原文 →
Tz @tz_2022
品味是一种异常值。→ tastes.md
AI is the steam engine of the mind.
AI 是心灵的蒸汽机。科幻是现实的有效坍塌。加速正在被加速。看，那千尺海啸正扑面而来，而我们还在海滩上捡垃圾。
念念不忘，必有回响。 | 影响力: 2.62万粉丝
💡 核心观点: 太空芯片散热需耗电将热量升压辐射而非抵消
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:
- ✓ 可验证: 太空中的散热只能通过热辐射（红外线）实现，因为没有空气对流。 (这一声明基于基础物理原理（热力学和传热学），真空环境中确实无法通过空气对流散热，只能依赖热辐射。NASA等航天机构的公开资料和教科书均可验证。)
- ✓ 可验证: 物体热辐射速度与其绝对温度的四次方成正比（斯特藩-玻尔兹曼定律）。 (这是经典物理定律（斯特藩-玻尔兹曼定律），可通过物理学教材、学术论文或权威科普资源（如NASA官网）直接验证。)
- ◐ 部分可验证: 太空芯片散热需通过热泵将低温热量“升压”至高温，以提高辐射效率。 (热泵技术用于航天器散热是已知方案（如国际空间站的部分系统），但具体温度数值（如“七八十度”和“两三百度”）需依赖特定任务的设计参数，需查阅具体航天器技术文档才能完全验证。)
原文内容:
Elon 又双叒叕对太空芯片散热一事发飙了。。。 出于好奇，我问了 AI 这个问题： 太空中如果芯片不方便散热的话，能不能反过来操作，耗费能源来制冷？ 结果背后的物理逻辑还挺反直觉的 —— 答案是：能，但耗电不是为了“消灭”热量，而是为了给热量“升压”。 1. 为什么不能直接耗电“抵消”热量？ 首先，物理世界里根本没有“制造冷气”这回事。不管是空调还是冰箱，本质上都只是热量的“搬运工”。 如果你把家里的门窗封死，再把冰箱门敞开，房间不但不会变凉，反而会越来越热 —— 因为冰箱压缩机干活时自己也在发热。 太空是真空环境，就像一个天然的超级保温杯。如果只耗电制冷，却不把热量扔出去，耗的电只会变成额外的废热，让卫星烤熟得更快。 2. 既然总热量变多了，耗电制冷有什么用？ 在太空中，没有空气给你吹风散热，排热的唯一办法是靠物体自己“发光”（热辐射） —— 也就是让散热板往宇宙发射红外线。 但这里有个死结：芯片很娇气，超过七八十度就会死机；而在七八十度下，散热板向外辐射热量的速度慢得像蜗牛。如果想直接散掉太空机房的热量，得给卫星背上一块大得离谱的散热板。 3. 破局外挂：温度的“四次方定律” 宇宙里有一条物理铁律：物体热辐射的速度，和它绝对温度的“四次方”成正比。 什么概念？只要把散热板的绝对温度提高 1.5 倍，它的散热速度不是快 1.5 倍，而是直接暴涨 5 倍（1.5 × 1.5 × 1.5 × 1.5 ≈ 5.06）！ 这就是太空中“耗电制冷”真正的妙用： 工程师用太空中廉价的太阳能发电，驱动热泵，强行把芯片上七八十度的热量抽出来，“压缩升温”到两三百度，再灌进外面的散热板里。 虽然这中间多耗了点电、总废热增加了一点，但因为散热板变得滚烫，它往宇宙深空“喷射”热量的效率翻了好几倍，所需的散热板面积瞬间就能砍掉大半。 一句话总结： 太空里耗能制冷，不是为了凭空变出冷气，而是像水泵加压一样 —— 用太空中不要钱的阳光（电能），把芯片的低温热量压缩成高温热量，借用“四次方定律”的物理外挂，高效地轰进宇宙里。
⏰ 18:45 | ❤️ 138点赞 | 📝 676字 | 查看原文 →
iGeekbb @igeekbb
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💡 核心观点: 药盒标识揭示原研药与仿制药区别，选购需留意。
可信度: 8/10 – 2项声明可直接验证；1项需进一步确认
事实核查:
- ✓ 可验证: 国药准字HJ代表进口药，H代表国产药 (可通过中国国家药品监督管理局（NMPA）官网或《药品注册管理办法》等公开文件验证药品批准文号规则，HJ确实为进口药品文号前缀，H为国产化学药品文号前缀。)
- ◐ 部分可验证: 仿制药包装上会印一个打勾的标志 (中国仿制药需通过一致性评价，但“打勾标志”是否为官方统一标识需查证。NMPA官网可查询通过一致性评价的药品名单，但包装标识可能因企业而异，需实物或官方图示进一步确认。)
- ✓ 可验证: 原研药比仿制药更值得购买（隐含观点） (该陈述基于主观价值判断（如疗效、价格等），无直接客观标准。虽可通过临床数据对比验证具体药品差异，但“值得购买”属个人偏好，非普适事实。)
原文内容:
这么多年了，今天才知道药盒上藏着重要信息，花同样的钱之前，为啥不买原研药……。 博主科普了原研药和仿制药，进口还是国产的区别，盒子上其实都写着。国药准字 HJ 是进口药，H 是国产药，仿制药包装上会印一个打勾的标志，特别好记。
⏰ 18:32 | ❤️ 701点赞 | 📝 93字 | 查看原文 →
小互 @xiaohu
带你了解全球最前沿科技、AI动态… https://t.co/4PVaHEqxBv | 影响力: 12.58万粉丝
💡 核心观点: AI消耗超越人力成本，科技业进入算力密集型时代。
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: Anthropic内部消耗AI模型按市价折算的金额已超过员工现金薪资 (需查阅Anthropic官方披露的上市文件或财务报告（如SEC备案）以确认具体数据，但需注意“市价折算”方式可能缺乏统一标准。)
- ◐ 部分可验证: 1月至9月内部AI消耗量飙升250多倍 (若Anthropic公开了内部使用量增长数据（如API调用日志或季度报告），可部分验证，但“飙升250倍”的具体计算基准和定义需进一步核实。)
- ✓ 可验证: 截至9月，Claude Code系统中90%以上新代码由AI生成 (AI生成代码占比涉及内部统计口径（如是否包含微调、人工干预等），未公开详细方法论或第三方审计，目前仅依赖公司单方面声明。)
原文内容:
Anthropic在披露的上市文件中 展现了一个惊人的转折点： 公司内部消耗 AI 模型按市价折算出来的金额，已经超过了给全体员工发放的现金薪资... Anthropic称早在今年4月份，内部调用其主力AI模型Claude 所折合的账面价值，就已经正式跨过了当月的人力成本线 1月份到9月份，内部使用AI的消耗量直接飙升了250多倍 另一组数据显示：截至9月，Claude Code整个系统里新写进软件的代码，超过90%全是由AI一手完成的，人类员工更多是在做审核、架构设计和业务决策。 这可能标志着整个科技行业从“人才密集型”正式跨入“算力密集型”时代。 几十年来，有才华的人一直是硅谷最宝贵的资源。现在，人工智能正在挑战这一假设... 决定一家科技企业竞争天花板的，不再单纯是办公室里坐了多少位名校毕业的工程师，而是这家企业能否以最低的门槛、最高的频率，将AI融入自身每天的代码、运营与决策流中...
⏰ 18:11 | ❤️ 35点赞 | 📝 303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: 9.11万粉丝
💡 核心观点: AI生成页面模板化，开源工具针对性优化设计。
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: unslop 是一个给 Claude Code 和 Codex 用的开源 Skill，专门改这种界面。 (可通过提供的 GitHub 链接（http://github.com/heydamir/unslop）直接验证项目存在性、用途描述及开源状态。)
- ◐ 部分可验证: 它会把间距、配色、图标、字体和布局分开调整，保留原有功能和内容结构。 (需通过实际测试或查看代码实现逻辑验证具体功能是否如描述，但 GitHub 仓库的文档或示例可能提供部分证据。)
- ✓ 可验证: 还可以把修改过程做成 10 秒以内的方形视频，展示页面怎么一步步变过来。 (仓库中的示例页面和依赖工具（Playwright、ffmpeg）可通过 GitHub 直接检查，视频生成功能可复现验证。)
原文内容:
用 AI 做的前端页面，紫色渐变、大号卡片、发光按钮一样不少，换个产品名字，看着还是同一套模板。 unslop 是一个给 Claude Code 和 Codex 用的开源 Skill，专门改这种界面。先找出哪里太像 AI 生成，再根据产品本身定设计方向。 它会把间距、配色、图标、字体和布局分开调整，保留原有功能和内容结构，页面里的产品图、图表也会一起检查。 GitHub：http://github.com/heydamir/unslop 我挺认同它先提方向再动手的做法。如果页面已经不错，也会建议小改，不会为了重做而重做。 有项目代码就直接改页面，只有线上链接时，也能先保存一份网页副本再调整。仪表盘、应用界面和产品介绍页都能处理。 还可以把修改过程做成 10 秒以内的方形视频，展示页面怎么一步步变过来。这一步需要 Playwright 和 ffmpeg，仓库里有示例页面可试。
⏰ 18:00 | ❤️ 62点赞 | 📝 252字 | 查看原文 →
布丁 @lengs4189
U卡/eSIM/加密货币/AI， @MEXCZH Ambassador，https://t.co/zxOYc5pJiU，TG群：https://t.co/RQ2lsg4MaH | 影响力: 1.94万粉丝
💡 核心观点: 旅居无需高储蓄，边赚边玩探索新生活。
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: 我现在连5万块都拿不出来 (个人财务状况属于隐私信息，无公开数据或第三方证明支持，无法客观验证。)
- ◐ 部分可验证: 来惠州是为了测评租房、生活成本和潜在问题，并赚取流量 (可通过查看用户发布的惠州相关测评内容（如视频、文章）验证其行动目的，但“赚流量”的具体收益需后台数据支持，无法直接验证。)
- ◐ 部分可验证: 正在做一个旅居项目 (若用户后续公开项目名称、进展或成果（如链接、产品），则可部分验证；目前仅为单方面声明，缺乏细节。)
原文内容:
有友友问，存多少钱才能像我这样出来旅居？说实话，我现在连 5 万块都拿不出来。 这次来惠州，一是帮大家测评租房、生活成本和有什么坑，顺便赚点流量；二是为以后去更多城市旅居探探路。 我有一点赚钱能力，能覆盖支出，就出来试试。吹吹海风，用用 AI，写写代码，看看比基尼，也挺舒服。 另外，正在做一个旅居的项目，大家可以期待一下～
⏰ 17:37 | ❤️ 190点赞 | 📝 133字 | 查看原文 →
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