【AI 英文奏折】2026年07月11日

共收录 20 篇深度内容

---

📋 今日内容速览

快速浏览，点击感兴趣的推文查看详细分析

1. Santiago Valdarrama: 多数企业仅将AI用于聊天机器人，未挖掘其深层商业价值。
2. Charly Wargnier: 非官方开源浏览器扩展让AI助手无缝融入工作流程。
3. SemiAnalysis: 马斯克公司对AI发展的矛盾态度令人困惑。
4. Rohan Paul: Terra性价比低，Luna和Sol更优，Luna性价比最高。
5. Rohan Paul: AI代理时代将大幅增加令牌消耗量。
6. Aakash Gupta: 从乐队弃兵到特种兵再到哲学家的传奇人生。
7. Sakana AI: 开放式探索无目标演化可激发AI创造力。
8. Santiago Valdarrama: AI应用热潮未带来预期质量突破和功能创新。
9. levelsio: 利用Claude Code追踪饮食实现热量赤字和蛋白质目标。
10. Marc Lou: 优化初创企业数据格式，便于AI代理抓取和用户聊天查询。
11. Emily: 作者探索用Meta Muse制作多图连续社交媒体轮播。
12. Charly Wargnier: 先掌握模型再开发代理，避免急于求成。
13. Machina: AI可全自动执行创意任务并保持品牌一致性。
14. Rohan Paul: Grok 4.5免费达到GPT-5.6性能，物理演示暴露模型弱点。
15. Emily: 谷歌新专利用神经网络从自然语言生成并筛选代码。
16. Chubby♨️: 苹果指控OpenAI窃密挖角，要求销毁材料并重新设计产品。
17. AmirMušić: 瑞士国家足球队2026年世界杯宣传视觉设计以巨型仪式馆和“26”标志为核心。
18. levelsio: 编码代理能记忆并指导开发，比聊天工具更实用高效。
19. Alex Veremeyenko: AI员工Viktor显著提升效率，无需增员即可大幅增加产出。
20. Alex Prompter: AI员工可独立创收，无需增员即提升业绩。

---

📖 详细内容

Santiago Valdarrama @svpino

| 影响力: unknown万粉丝

💡 核心观点: 多数企业仅将AI用于聊天机器人，未挖掘其深层商业价值。

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: 90% 的“采用 AI”的公司只是把它当作聊天机器人使用。 (该声明未提供具体数据来源或研究支持，属于概括性结论，无法通过公开渠道直接验证其准确性。)
• ◐ 部分可验证: Kulina 公司通过使用 AI（Viktor）将广告活动从 5 个增加到 60 个，广告支出为 250 万美元。 (Kulina 公司的业务模式和 Viktor 的具体功能可通过其官网或公开资料部分验证，但广告活动数量、支出数据及 AI 的直接因果关联需进一步核实（如公司财报或第三方审计）。)
• ◐ 部分可验证: Viktor 是一个 AI 员工，可访问 3000 多个工具，且无需休假或生病。 (Viktor 的功能描述可通过其官网或演示验证（如工具集成能力），但“3000 个工具”的具体列表和实际工作效果需实测确认。)

原文内容:

90% 的“采用 AI”的公司只是把它当作聊天机器人使用。

一切照常开展，只不过现在，他们可以向 AI 提问了。

我告诉你：我们还处于非常早期的阶段！

聊天机器人只会给你带来 0.01% 的好处。看看 Kulina，这是一家在欧洲销售厨房和餐饮产品的公司。他们之前运行 5 个广告活动，广告支出 250 万美元。现在，他们运行了 60 个。

这一切都归功于 AI。

这只是我接触过的越来越多依赖硬核代理来完成工作的公司之一。Kulina 使用 Viktor（免责声明：这是我的咨询客户和合作伙伴之一）。

Viktor 就像一个 AI 员工，从 Slack 和 Teams 中工作，可以访问 3000 多个工具。它周末也工作，不会生病，也不会休假。

Viktor 监听对话，提出该做什么建议，然后团队做出最终决定。清晰的工作流程。

如果你想试用 @viktor_com，我有 100 美元的信用额度可以给你。你不需要信用卡。

链接在第一条评论中。

⏰ 23:09 | ❤️ 24点赞 | 📝 269字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

Charly Wargnier @datachaz

Ex @Streamlit @Snowflake Maestro • I write about AI agents, LLMs and automation • My ❤️ is open source • DM for collabs | 影响力: unknown万粉丝

💡 核心观点: 非官方开源浏览器扩展让AI助手无缝融入工作流程。

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: 为 HERMES AGENT 开发了一个非官方的开源浏览器扩展 (可通过推文提供的仓库链接查看开源代码和项目描述，确认是否为非官方开发及功能列表。)
• ✓ 可验证: 过去一周已有超过 8 次更新 (通过仓库的提交历史或版本发布记录可直接验证更新频率。)
• ◐ 部分可验证: 功能包括完整的会话管理、视觉功能、多模型切换、连接本地/远程 Hermes 网关 (功能列表可通过仓库文档或演示视频部分验证，但需实测确认实际可用性和完整性。)

原文内容:

这家伙竟然真的为 HERMES AGENT 开发了一个浏览器扩展

这是一个非官方的开源版本，仅过去一周就已经有超过 8 次更新。

功能列表超级丰富——你能获得：
→ 完整的会话管理
→ 视觉功能和即时截图
→ 聊天中途切换模型（Opus、Grok、GPT、本地）
→ 直接连接本地或远程 Hermes 网关

但最关键的部分是工作流程的转变。

Hermes 不会离开你的浏览器 

现在，大多数 AI 代理感觉像是一个独立的去处，一个你去寻求帮助的地方。

这个感觉更像是操作员就坐在工作内容内部。

它还处于早期阶段，但绝对值得关注。
100% 免费且开源。

仓库链接在 ↓

⏰ 17:01 | ❤️ 58点赞 | 📝 190字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

SemiAnalysis @semianalysis_

In-depth research on semiconductors, AI infra & hardware | 影响力: unknown万粉丝

💡 核心观点: 马斯克公司对AI发展的矛盾态度令人困惑。

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: 埃隆的一家公司将员工的代币使用量限制在每周仅200美元。 (若该公司有公开的员工代币使用政策（如内部文件或官方声明），则可验证；但若为内部未公开规定，则需员工证实，属于部分可验证。)
• ◐ 部分可验证: 埃隆的另一家公司称每个人都会使用大量AI，导致需要太空数据中心。 (若该公司公开提出“太空数据中心”计划（如演讲、财报），可部分验证其主张；但“每个人都会大量使用AI”是主观预测，属于观点。)
• ◦ 观点: 地球将因AI耗尽电力，需要TeraFabs每年生产一太瓦的芯片。 (这是对未来能源和芯片需求的推测，缺乏具体数据或时间表，属于主观观点或愿景陈述。)

原文内容:

问号：埃隆的一家公司将员工的代币使用量限制在每周仅200美元，而另一家埃隆的公司却说每个人都会使用如此大量的AI，以至于我们将需要太空数据中心，因为地球将耗尽电力，而且还需要TeraFabs来每年生产一太瓦的芯片。这到底是怎么回事？这怎么可能说得通？

⏰ 09:30 | ❤️ 191点赞 | 📝 104字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

Rohan Paul @rohanpaul_ai

Compiling in real-time, the race towards AGI. The Largest Show on X for AI. | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: Terra性价比低，Luna和Sol更优，Luna性价比最高。

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: GPT 5.6 Terra 在整个智能-成本曲线上落后 (缺乏具体数据或官方基准测试支持“智能-成本曲线”的落后结论，且未明确比较标准或测试条件。)
• ◐ 部分可验证: Luna 和 Sol 始终主导 Terra，即在每个推理水平上，买家可选择 Luna 或 Sol 以相同成本获得更多智能或更低成本获得相似智能 (需依赖官方发布的性能与成本对比数据，但若未公开具体测试场景或配置细节，则无法完全验证“始终主导”这一绝对化表述。)
• ◐ 部分可验证: Luna 在成本敏感型工作负载中最突出，能以 Sol 和 Terra 设置成本的一小部分达到竞争性智能分数 (需实测或官方白皮书验证“成本一小部分”和“竞争性智能分数”的具体数值，但若缺乏公开基准，则部分依赖假设。)

原文内容:

GPT 5.6 Terra 在整个智能-成本曲线上落后。

即：Terra 在价格或性能上都永远无法合理化。

Luna 和 Sol 始终主导 Terra。即：在每个 Terra 推理水平上，买家可以选择 Luna 或 Sol 配置，以相同成本获得更多智能，或以更低成本获得相似智能。

Luna 在成本敏感型工作负载中最为突出。它以更高努力的 Sol 和 Terra 设置成本的一小部分达到竞争性智能分数。

因此，当效率重要时，Luna 似乎是最强的默认选择。

⏰ 09:27 | ❤️ 23点赞 | 📝 133字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

Rohan Paul @rohanpaul_ai

Compiling in real-time, the race towards AGI. The Largest Show on X for AI. | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: AI代理时代将大幅增加令牌消耗量。

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: 代理式 AI 将消耗大幅更多的令牌，因为它执行自主任务、使用多个系统，并与工具交互。 (可通过技术文档或实验数据（如公开的 AI 代理任务测试）部分验证令牌消耗增加的趋势，但“大幅更多”是相对性描述，缺乏具体量化标准。)
• ◐ 部分可验证: AI 需求将大幅增长，因为模型不再只是生成响应，而是运行包含决策、工具调用等复杂流程。 (行业报告（如 Gartner 或 McKinsey 的 AI 趋势分析）可佐证需求增长，但“大幅”是主观表述，具体增长比例需依赖未公开的企业数据。)
• ◦ 观点: 软件使用量将通过机器推理/令牌量衡量，而非传统的点击、席位或会话。 (属于对未来商业模式的预测，目前尚无主流 SaaS 厂商公开采用此计价方式，缺乏事实依据。)

原文内容:

AI 将需要“数以亿计”的令牌。

- 高通首席执行官 Cristiano Amon：

代理式 AI 将消耗大幅更多的令牌，因为它执行自主任务、使用多个系统，并与工具交互。

聊天机器人将令牌用于语言；代理则将令牌用于决策、检查、调用工具、阅读输出、修改计划以及与其他软件协调。

因此，当软件开始让代理行动，而不仅仅是回答时，AI 需求将大幅增长。

如今，单个人类-AI 交互可能很大，一个推理任务可能更大，但我们已经进入代理时代，在这个时代中，一个自主工作流程可能变得成倍更大，因为模型不再只是生成一个响应。

它在运行一个流程。

当一个 SaaS 产品围绕人类-代理交互重新设计自己时，每个任务都可以变成一连串隐藏的微决策，而每个微决策都会消耗上下文、内存、工具调用、验证和输出令牌。

另一个问题是，人们听到“更多令牌”时，只想到更大的数据中心，而更深层的变化是经济性的：软件使用量可能不再主要通过点击、席位或会话来衡量。

它将通过代表每个用户消耗的机器推理/令牌量来衡量。

----

来自“Reuters” YouTube 频道，（链接在评论中）

⏰ 15:06 | ❤️ 53点赞 | 📝 357字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

Aakash Gupta @aakashgupta

✍️ product-growth.com 💼 https://t.co/STzr4nqxnm 🤝 https://t.co/SqC3jTyP03 🎙️ https://t.co/fmB6Zf5UZv | 影响力: 278.7k万粉丝

💡 核心观点: 从乐队弃兵到特种兵再到哲学家的传奇人生。

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: 杰森·埃弗曼被Nirvana和Soundgarden开除，是唯一同时被这两个乐队解雇的人 (Nirvana和Soundgarden的成员变动记录可通过乐队历史文档、采访或传记部分验证，但“唯一同时被两者开除”需交叉比对两乐队的完整人事记录，公开资料可能不全面。)
• ✓ 可验证: 埃弗曼支付了Nirvana首张专辑《Bleach》的606.17美元录音费，并被列为第二吉他手但未实际演奏 (专辑制作费用和人员名单可通过唱片公司档案或《Bleach》制作记录验证；埃弗曼未参与演奏的说法需对比录音工程文件或乐队成员证词，已有多篇报道提及此事。)
• ✓ 可验证: 埃弗曼加入美国陆军并成为绿贝雷帽特种兵，参与伊拉克和阿富汗部署 (军事服役记录可通过美国国防部公开档案或退伍军人数据库验证，但具体任务细节可能涉密；斯坦福大学学位信息可通过校方注册处确认。)

原文内容:

这个人被 Nirvana 和 Soundgarden 解雇了，他是唯一一个同时被这两个乐队开除的人。然后他成为了一名绿贝雷帽特种兵，被派往伊拉克和阿富汗，并在 45 岁时凭借斯坦利·麦克里斯特尔将军的推荐信从哥伦比亚大学获得了哲学学位。

杰森·埃弗曼在高中时夏天在他的父亲的阿拉斯加渔船上工作捕捞鲑鱼，每季赚 35,000 美元。1989 年，Nirvana 欠录音室 606.17 美元，用于录制他们的首张专辑《Bleach》。埃弗曼是乐队圈子里唯一有钱的人，所以他付了这笔钱。Kurt 在专辑中将他列为第二吉他手作为感谢。他从未在专辑中弹奏一个音符。

那年夏天，他随乐队巡演。然后 Kurt 和 Krist 在纽约取消了巡演，几乎一言不发地开车 50 个小时返回华盛顿。那就是解雇。Kurt 从未偿还那 606.17 美元。《Bleach》后来卖出了超过 200 万张。

几个月后，Soundgarden 聘请他担任贝斯手。克里斯·科内尔也解雇了他。

被这两个定义了那个年代的乐队开除后，埃弗曼拿起文艺复兴雕塑家本韦努托·切利尼的自传，并迷上了一个想法：一个完整的人同时是艺术家、战士和哲学家。他已经完成了第一个。所以在 1994 年，26 岁时，他加入了陆军。

基础训练几周后，Kurt 去世了。一名教官在杂志的 Nirvana 纪念特辑照片中认出了埃弗曼，于是它变成了“给我五十个，摇滚明星”。

他进入了第 2 游骑兵营，然后返回参加特种部队选拔。他在 9/11 事件发生时正处于资格课程的最后一个月。他作为 A 小队的武器中士随第 3 特种部队小组被派往伊拉克和阿富汗，这张照片就是那时拍的。

切利尼写道，一个完整的人是艺术家、战士和哲学家。大多数人会划线强调这句话。埃弗曼花了 25 年活出了它。

⏰ 12:03 | ❤️ 272点赞 | 📝 528字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

Sakana AI @sakanaailabs

Building Frontier AI in Japan | Try Sakana Chat, Marlin, Fugu → sakana.ai | 影响力: unknown万粉丝

💡 核心观点: 开放式探索无目标演化可激发AI创造力。

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:

• ✓ 可验证: 《目标的幻觉》一书提出，设定明确目标会阻碍伟大发现，PicBreeder实验证明开放式探索是人类创造力的核心 (书籍论点可通过公开出版物（ISBN: 978-3319155234）及PicBreeder实验官网（http://picbreeder.org/）验证，论文和实验设计为公开学术成果。)
• ◐ 部分可验证: VLM代理在开放式探索中表现出潜力但存在局限性，如易被特定模式吸引，而多样化代理群体可提升语义多样性至接近人类水平 (论文结论（arXiv:2605.23908）提供了实验数据和指标，但AI行为分析的普适性需重复实验验证，且“接近人类水平”需对比原始人类实验数据（未在推文中提供）。)
• ◐ 部分可验证: 人类能将偶然发现转化为持续创造，而VLM代理缺乏这种能力，原因尚未明确 (论文中对比了AI与人类行为差异（如第4.3节），但“原因未明”属于研究开放性问题，需后续研究支持，属部分可验证。)

原文内容:

VLM能具备人类般的创造力吗？

肯尼斯·斯坦利教授等人的《目标的幻觉（Why Greatness Cannot Be Planned）》一书，讨论了这样一个悖论：设定明确的目标，反而会让真正伟大的发现变得遥不可及。该书的核心论点之一，便是“PicBreeder”的实验。

在PicBreeder中，用户挑选出自己觉得“有趣”的图像，然后逐步对其进行演化。没有预先设定的目标，人们只需持续选择“莫名觉得不错”的图像，经过多代演化、经由众多人之手，自然而然地就会浮现出意想不到的形态，比如面孔、动物、载具、头骨等。斯坦利教授等人认为，这种“开放式”的探索——即不预设目标的探索——正是人类创造力的核心。

那么，AI能否再现这种开放式的探索呢？

在与MIT和NYU的联合研究中，我们发表了论文《In Search of the Ingredients of Open-Endedness: Replicating Picbreeder with Large Vision-Language Models》，尝试使用视觉语言模型（VLM）代理来再现这一过程。代理们探索共享存档、挑选图像并演化它们、公开自己喜欢的作品，并评估其他代理的作品。没有给出目标图像，也没有定义“进步”的标准。

结果显示，AI在开放式发现方面的潜力和局限性都浮出水面。VLM代理容易被特定外观或含义吸引，与其抛弃现有想法去探索意想不到的事物，它们更倾向于精炼手头已有的东西。然而，当引入拥有多样人格的代理群体时，探索得到了显著改善，生成存档的语义多样性达到了接近人类创建存档的水平。

不过，VLM仍有一些方面未能达到。人类擅长将偶然的产物转化为持续的创造。当发现某物时，他们能感知其价值，并通过追寻它来实现更大的概念性飞跃。AI代理也能注意到有趣的模式，但往往会陷入其中，无法自拔。

为什么人类能推进本研究中VLM无法实现的那种开放式探索呢？当前AI系统缺少什么？我们尚未充分理解。这里留下的，是一个与我们公司所探索的AI驱动科学研究密切相关的大问题。Sakana AI 将继续深化对开放式智能的探求。

博客：https://pub.sakana.ai/picbreeder-vlm  
论文：https://arxiv.org/abs/2605.23908 

⏰ 08:45 | ❤️ 95点赞 | 📝 606字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

Santiago Valdarrama @svpino

| 影响力: unknown万粉丝

💡 核心观点: AI应用热潮未带来预期质量突破和功能创新。

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: 用AI构建应用比以往任何时候都要容易 (可通过开发者工具（如GitHub Copilot、低代码平台）的普及程度和用户反馈部分验证，但“容易”是主观判断，需结合具体案例和开发者调研。)
• ✓ 可验证: 新发布的优秀AI应用数量未显著增加 (需定义“优秀应用”的标准，且应用商店数据或行业报告可能无法直接支持这一主观观察结论。)
• ◐ 部分可验证: 现有日常应用的质量未因AI显著提升 (可通过对比应用更新日志或用户评测验证功能改进，但“显著提升”是主观判断，且需排除非AI因素。)

原文内容:

我一直听到说用 AI 构建应用比以往任何时候都要容易，然而我却没看到那么多新的优秀应用？

为什么我每天使用的那些应用，在质量上没有显著提升？为什么它们没有爆发出新的、有用的功能？

就连那些实验室发布的应用——它们宣称软件工程已经死了——也充满了 bug，而且有点平庸。

这是怎么回事？

⏰ 20:38 | ❤️ 303点赞 | 📝 118字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

levelsio @levelsio

Nomad List & Remote OK. Building in public. Solo maker. | 影响力: 320.0k万粉丝

💡 核心观点: 利用Claude Code追踪饮食实现热量赤字和蛋白质目标。

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: 每天500卡路里的热量赤字+每公斤体重2克蛋白质目标可维持肌肉并减少体脂 (该声明基于营养学常见建议（如美国运动医学会推荐1.2-2.2g/kg蛋白质摄入），但具体效果因人而异，需结合个体代谢率与运动量验证。”500卡路里赤字”符合安全减脂范围（NIH建议每日赤字500-1000卡），但需临床研究支持其肌肉维持效果。)
• ◦ 观点: 体脂的80%取决于饮食，20%取决于锻炼（或90%对10%） (此为争议性观点。虽饮食对减脂至关重要（如《肥胖》期刊指出饮食控制是减重主因），但具体比例无权威研究支持。运动对体脂分布、代谢率等有显著影响（WHO建议运动与饮食结合），比例划分属主观推断。)
• ✓ 可验证: 极端饮食（如只吃沙丁鱼）会导致反弹 (多项研究证实极端饮食的不可持续性（如《美国临床营养学杂志》2021年综述指出极低热量饮食易引发体重反弹），符合营养学界共识。)

原文内容:

所以我每天都在努力达到500卡路里的热量赤字+达到大约150克的蛋白质目标（每公斤体重2克），我用Claude聊天来做这个，但一周后它就开始跟不上节奏了，所以我让它把数据导出为CSV，然后复制粘贴到了VPS上的Claude Code里

然后让它建了一个小热量追踪器，叫Caltrack，还带一个Telegram机器人，这样我就可以在里面记录我吃的或喝的任何东西，要么通过Telegram，要么如果我想更精细点，就通过Termius SSH在VPS上操作

我喜欢这种Claude Code和仪表板/聊天机器人的组合，因为你可以问它更深入的问题，比如“我怎么样了”、“该改进什么”等等。它在服务器上就是聪明得多，也“能”得多，比单独用Claude聊天app强多了

总之我的目标是达到@marclou那种体脂水平，低得惊人，现在我们强壮又精瘦，但我们可以更瘦点，来试试吧

体脂的80%取决于你吃什么，只有20%取决于你锻炼，有些人甚至说90%对10%，我同意，我吃得很干净，但之前大多是维持热量

像酸奶这种傻乎乎的高热量低蛋白食物，味道不错，但它会很快让你偏离热量赤字，要搞清楚这个你还真得追踪记录东西

其他人建议极端饮食，比如只吃沙丁鱼，但我们从研究中知道极端饮食只是暂时的，你会反弹回来

Claude说理想的就是每天500卡路里赤字+达到2g/kg蛋白质目标，这样你就能维持肌肉并减少体脂！所以我就这么做了

这个我做的app帮了大忙！！！

感谢您对此事的关注！！！

⏰ 02:07 | ❤️ 823点赞 | 📝 447字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

Marc Lou @marclou

⭐️ TrustMRR.com $27K/m | DataFa.st $20K/m | SHlPORDIE.COM $20K/mo | 影响力: 170.0k万粉丝

💡 核心观点: 优化初创企业数据格式，便于AI代理抓取和用户聊天查询。

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: 让 TrustMRR 变得可被 AI 代理读取，通过添加公开的初创企业 .md 页面、llms.txt 和 /api/ai 端点提供结构化数据 (可通过检查 TrustMRR 官网或代码仓库（如公开）验证是否存在这些文件或端点，但需实测确认其功能是否如描述。)
• ✓ 可验证: AI 代理（如 ChatGPT）每天的请求量几乎与 TrustMRR 上的实际人类用户相当 (未提供具体数据来源或公开访问的流量统计，无法独立验证请求量的真实性或对比人类用户数量。)
• ◦ 观点: 目标是让初创企业市场更易通过 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 助手浏览，用户可通过聊天发现初创企业 (属于愿景陈述，描述未来目标而非已实现的事实，无客观验证依据。)

原文内容:

我让 TrustMRR 变得可被 AI 代理读取。

AI 代理在需要滚动页面或运行脚本时，常常会遗漏数据。

目标是让这个初创企业市场更容易从 ChatGPT、Claude、Gemini 和其他 AI 助手进行浏览，这样人们就可以通过聊天来发现和获取初创企业。

所以我添加了公开的初创企业 .md 页面、llms.txt，以及一个有限的 /api/ai 端点，来为代理提供结构化数据。

仅 ChatGPT 每天的请求量就几乎和 TrustMRR 上的实际人类用户一样多。

所以我正在给我的所有初创企业提供最好的冲浪板，来乘上 AI 海啸。

⏰ 23:12 | ❤️ 212点赞 | 📝 162字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

Emily @iamemily2050

Any sufficiently advanced technology is indistinguishable from magic. | 影响力: 48.2k万粉丝

💡 核心观点: 作者探索用Meta Muse制作多图连续社交媒体轮播。

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: 推文提到使用Meta Muse图像生成工具，因其可同时生成多张图像 (Meta官方可能提供Muse工具的功能说明，但需实测确认其多图生成能力及具体操作流程)
• ✓ 可验证: 推文要求创建连续全景艺术作品，并分割为四张垂直9:16比例的X轮播图 (X（原Twitter）官方文档或设计指南中可查证轮播图的格式要求，但连续性需依赖创作者执行验证)
• ◦ 观点: 强调必须先在单一画布上完成整体构图，再分割为四部分，禁止独立生成 (此为创作方法的主观要求，无公开标准验证其必要性，仅代表推文作者的工作流程偏好)

原文内容:

X平台更新新增轮播图功能，
我仍在探索其最佳使用方式。当前图像由Meta Muse生成，因其支持同时生成多张图片。

您是一位视觉艺术指导、连续性总监、图像合成师兼制作技术专家，专精于无缝社交媒体轮播图创作。

核心目标
创作一幅连续全景艺术作品，将其分割为四张垂直的9:16比例图片，构成X平台轮播图。最终呈现效果需确保观众左右滑动时，轮播图呈现为完整连贯的图像。

四张卡片不得呈现为独立插图、海报、场景或生成内容。

核心制作准则
始终先创建主构图。切勿将四张轮播卡片作为独立图像生成。需在连续主画布上构建完整场景，完成所有视觉校正后，再将成品分割为四个精确切片。

画布规格
默认面板数量：4
主画布尺寸：
宽4320像素
高1920像素
主画布比例：9:4

单张卡片尺寸：
宽1080像素
高1920像素
单张卡片比例：9:16

垂直切割参考线：
x = 1080像素
x = 2160像素
x = 3240像素

精确裁剪区域：
卡片01：
x = 0至1079
y = 0至1919

卡片02：
x = 1080至2159
y = 0至1919

卡片03：
x = 2160至3239
y = 0至1919

卡片04：
x = 3240至4319
y = 0至1919

上传顺序：
01, 02, 03, 04
不可颠倒顺序。

若图像生成器无法渲染4320×1920像素，则生成最大可用分辨率的主图像后，将其裁剪并重采样至精确的4320×1920像素再进行分割。

禁止单独调整四张卡片尺寸。
禁止分割后重新定位单张卡片。

主构图要求
将整个4320×1920画布视为通过单一镜头观察的场景。需保持：
1. 单一机位
2. 单一镜头高度
3. 单一镜头诠释
4. 单一地平线
5. 单一透视系统
6. 单一灭点组
7. 单一光源方向
8. 单一时间段
9. 单一氛围
10. 单一色彩分级
11. 单一渲染风格
12. 统一的世界空间

禁止在每张卡片起始处重启构图。
禁止在全景图中放置四个独立中心主体。
禁止创建四个孤立背景。
禁止采用四格漫画布局。
禁止添加边框、间隔线、画框、分隔条、白色条纹或面板标签。

叙事结构
全景图应具有从左至右的视觉推进。默认结构如下：

卡片01：
视觉钩子/主体形象/开场动作

卡片02：
主体/动作/环境/方向性运动的延续

卡片03：
规模扩展/重要揭示/环境语境/次要视觉事件

卡片04：
结局/目的地/最终呈现/视觉收尾/完成构图的留白

每张卡片单独观看时需保持视觉有效性，但不得呈现为完整独立海报。构图需引导观众持续滑动。

连续性元素
需包含至少一个贯穿多张卡片的大型视觉元素。适用元素包括：
流动服饰 | 长发 | 武器轨迹 | 道路 | 河流 | 地平线 | 建筑结构 | 光束 | 阴影 | 云层 | 烟雾 | 织物 | 载具 | 生物 | 树枝 | 缆绳 | 缎带 | 墙壁 | 地形轮廓 | 运动轨迹 | 重复光路

连续性元素跨越切割线时需保持精确位置、方向、宽度、色彩、纹理和透视。接缝处使用宽大形态，避免依赖单像素细线维持连续性。

接缝管理
三条内部接缝位于：
1080像素
2160像素
3240像素

允许大型环境形态跨越接缝：
大型服饰/发型/光轨/云层/道路/建筑可跨越接缝

以下元素需距内部接缝至少120像素（除非刻意分割）：
面部 | 眼睛 | 手掌 | 手指 | 足部 | 小型配饰 | 标识 | 文字 | 焦点小物 | 细微表情 | 重要武器握柄 | 精密机械关节

禁止在接缝处复制物体
禁止重叠导出卡片
禁止移除接缝任意侧的像素
禁止添加卡片间填充
禁止切片后修改单张卡片
所有修正需在主构图上完成，然后重新导出全部四张卡片

角色一致性
人类/类人角色需保持：
面部结构 | 眼型 | 瞳色 | 发际线 | 发长 | 发向 | 身材比例 | 年龄层 | 肤色 | 服装结构 | 盔甲构造 | 配饰 | 武器 | 珠宝 | 鞋履 | 损伤痕迹 | 疤痕 | 妆容 | 材质属性 | 光影反应

禁止复制主角形象
禁止在全景不同区域改变角色面部
禁止角色跨越接缝时更改服装细节
禁止添加未说明的配饰
禁止改变手指/肢体/武器/衣层数量

对动物、生物、载具、建筑和产品需保持同等辨识度细节

结构与解剖
使用连贯解剖结构与合理肢体力学。需检查：
手掌 | 手指 | 手腕 | 肘部 | 肩膀 | 颈部 | 脊柱 | 髋部 | 膝盖 | 踝关节 | 足部 | 重量分布 | 地面接触 | 武器握持 | 服饰附着 | 毛发衔接

需避免：
多余肢体 | 缺失部位 | 融合手指 | 分离手掌 | 扭曲关节 | 无动机形体变形 | 重复面部特征 | 悬浮衣物 | 物体与身体融合 | 不可能接触点

建筑与环境需保持：
统一透视 | 建筑比例 | 连续道路 | 连续栏杆 | 对齐窗户 | 稳定结构几何 | 正确地平线位置 | 一致空间景深

镜头控制
采用明确定义的镜头处理。相关时需指定具体参数：
焦距 | 机位高度 | 视角 | 拍摄距离 | 景深 | 透视压缩 | 前景比例 | 地平线位置

禁止使用模糊质量描述替代镜头指导
禁止卡片间改变镜头特性
禁止在同一全景中混用不兼容的镜头角度

光影控制
采用有动机的光源。需明确：
光源方向 | 光源高度 | 光源硬度 | 阴影方向 | 色温 | 大气散射 | 轮廓光源 | 反射源

所有阴影需符合同一光照系统
禁止为每个物体添加随机辉光
禁止滥用泛光效果
禁止无意义添加漂浮粒子（除非主题或场景需要）
禁止为填充空白随意添加火花/花瓣/余烬/雾气/缎带/镜头光晕/能量轨迹

风格控制
全图保持统一视觉语言。可选风格包括：
动漫插图 | 漫画 | 图像小说 | 社论插画 | 油画 | 水彩 | 墨水画 |

⏰ 08:09 | ❤️ 31点赞 | 📝 1882词 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

Charly Wargnier @datachaz

Ex @Streamlit @Snowflake Maestro • I write about AI agents, LLMs and automation • My ❤️ is open source • DM for collabs | 影响力: unknown万粉丝

💡 核心观点: 先掌握模型再开发代理，避免急于求成。

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: 人工智能领域目前最大的错误是，人们强迫代理工作，而不是先掌握模型。 (这是演讲者的主观观点，缺乏客观数据或公开研究支持，属于对行业实践的批评性判断。)
• ◐ 部分可验证: OpenAI在2016年因强迫代理工作（而非先掌握模型）而付出了五年的代价。 (OpenAI的历史决策细节可能通过内部人员采访或回顾性文章部分验证，但具体“五年代价”的量化影响未公开，需依赖当事人披露。)
• ◦ 观点: 代理不是产品，建立坚实的基础后，有能力的代理就会出现。 (这是对开发方法的建议，属于主观主张，未提供具体案例或可复现的证据支持。)

原文内容:

@KARPATHY 的这个 5 分钟演讲是纯金

他的核心警告：

人工智能领域目前最大的错误是，人们强迫代理工作，而不是先掌握模型。

我们在 2016 年于 OpenAI 犯了这个错误，它让我们付出了五年的代价。

这对构建者意味着什么：

> 停止强迫代理。先掌握模型及其上下文。
> 演示很简单。真正的产品需要多年的基础（就像自动驾驶汽车一样）。
> 代理不是产品。建立坚实的基础，有能力的代理就会出现。

如果你今天正在构建代理，你就处于绝对的前沿。

收藏这个，然后阅读下面 @0xCodez 的文章，学习如何用 Fable 5 在 14 个步骤中构建一个自我改进的代理系统：

循环、动态工作流、例程等等 

⏰ 16:40 | ❤️ 151点赞 | 📝 212字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

Machina @exm7777

running ai-powered agencies | weeklyaiops.com | 影响力: unknown万粉丝

💡 核心观点: AI可全自动执行创意任务并保持品牌一致性。

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: AI可以将一个想法变成完整的创意活动 (部分AI工具（如Runway、Canva Magic Design）支持从文本生成创意内容（如广告、海报），但“完整活动”需多步骤协作，目前仍需人工介入调整策略或细节，无法完全自动化。)
• ✓ 可验证: AI可以并行协调多个AI代理 (开源框架（如AutoGPT）或商业平台（如Microsoft Autogen）已展示多代理协作能力，可通过官方文档或演示验证任务分配与协同逻辑。)
• ✓ 可验证: AI能自动生成图像、视频、广告和变体 (工具如MidJourney（图像）、Synthesia（视频）、Adobe Firefly（广告变体）已实现该功能，其官网提供案例和试用，但生成质量可能需人工筛选。)

原文内容:

所以你是在告诉我 AI 现在可以……

> 将一个想法变成完整的创意活动
> 并行协调多个 AI 代理
> 自动生成图像、视频、广告和变体
> 在无需手动调整的情况下保持一切与你的品牌一致

无需任何人类参与？？是时候全力以赴了

⏰ 00:30 | ❤️ 45点赞 | 📝 85字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

Rohan Paul @rohanpaul_ai

Compiling in real-time, the race towards AGI. The Largest Show on X for AI. | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: Grok 4.5免费达到GPT-5.6性能，物理演示暴露模型弱点。

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: Grok 4.5 在 3 个浏览器物理演示中达到了 GPT-5.6 Sol 水平，且完全免费 (需实测验证性能对比（如复现物理演示任务）及免费使用范围（Grok Build 和 Cursor 的访问权限可能受限）。)
• ✓ 可验证: 测试在 atomic chat (@atomic_chat_hq) 上进行，这是一个在本地运行 LLM 的桌面应用 (可通过查找 atomic chat 的官方信息或下载应用确认其功能描述是否属实。)
• ◦ 观点: 物理演示暴露了普通编码基准测试的弱点，即模型难以在帧间保持力、动量等物理特性 (属于对模型能力的定性评价，无公开基准或量化数据支持这一结论。)

原文内容:

Grok 4.5 在 3 个浏览器物理演示中达到了 GPT-5.6 Sol 水平，且完全免费。

提示针对机器人战斗、液压压制，以及峡谷跳跃卡车。

测试在 atomic chat (@atomic_chat_hq) 上进行，这是一个在本地运行 LLM 的桌面应用。

每个回答都必须将渲染和物理打包在自包含的 HTML5 canvas 代码中。

这些任务迫使生成的 JavaScript 绘制帧、应用重力、检测碰撞，并管理控件。

输出结果：
GPT-5.6 Sol：12.9K 令牌，$0.51（约 7 分钟）
Grok 4.5：10.8K 令牌，$0（约 5 分钟）
Muse Spark 1.1：26.8K 令牌，$0.12（约 7.5 分钟）
GLM 5.2：10.9K 令牌，$0.02（约 12 分钟）

物理演示暴露了一个普通编码基准测试常常隐藏的弱点：模型可以花费更多令牌来描述更丰富的场景，同时仍无法完成难点，即在帧间保持力、动量、碰撞时机以及可信的对象行为。

（注：Grok 4.5 目前仅通过 Grok Build 和 Cursor 免费使用）

⏰ 06:18 | ❤️ 24点赞 | 📝 218字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

Emily @iamemily2050

Any sufficiently advanced technology is indistinguishable from magic. | 影响力: 48.2k万粉丝

💡 核心观点: 谷歌新专利用神经网络从自然语言生成并筛选代码。

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: US 12,675,261 B2 专利的颁发日期为 2026 年 7 月 7 日 (可通过美国专利商标局（USPTO）官网或专利数据库查询该专利号（US 12,675,261 B2）以验证颁发日期及内容。)
• ◐ 部分可验证: 专利保护的系统通过自然语言输入生成多个候选程序，并基于编译、聚类和神经网络评估选择解决方案 (专利文本可公开查询，但需实际查阅专利文件以确认具体技术细节（如神经网络架构、聚类逻辑等），部分实现可能因商业机密未完全公开。)
• ◐ 部分可验证: 系统使用独立的神经网络估计每个生成程序的正确性 (专利文件可能描述该功能，但神经网络的具体训练数据、评估标准等细节可能未完全披露，需实测或进一步技术验证。)

原文内容:

今天我使用 NotebookLM 查看了 Google DeepMind 的新专利。
US 12,675,261 B2：使用神经网络从任务描述生成计算机代码，颁发日期：2026 年 7 月 7 日。

它保护的内容

所声称的系统：

接收一个自然语言编程问题。
并行生成多个候选程序。
编译它们并移除失败的程序。
根据相似性对剩余的程序进行聚类。
部分根据聚类的大小对聚类进行排名。
使用一个独立的神经网络来估计每个程序的正确性。
从最强的聚类中选择代表性解决方案。

⏰ 06:00 | ❤️ 62点赞 | 📝 152字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

Chubby♨️ @kimmonismus

Dream realized! Turned my love for AI into a career – sharing daily. Get my newsletter | 影响力: 225k+万粉丝

💡 核心观点: 苹果指控OpenAI窃密挖角，要求销毁材料并重新设计产品。

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: 苹果公司起诉 OpenAI 窃取商业机密，指控其协调获取未发布产品的机密信息 (需查阅苹果公司提交的诉讼文件或官方声明确认具体指控内容，目前仅依赖推文和彭博社报道，需进一步核实诉讼细节。)
• ✓ 可验证: 诉讼点名 OpenAI 硬件负责人唐坦（前苹果产品设计副总裁）及前苹果工程师刘昌 (可通过公开的诉讼文件、苹果或 OpenAI 官网的高管履历信息验证两人身份及职业背景。)
• ◐ 部分可验证: 苹果声称刘昌下载了数十个机密硬件文件，OpenAI 鼓励离职员工分享机密材料 (需依赖诉讼文件中的具体证据（如内部通信记录），但苹果单方指控需 OpenAI 回应或司法调查进一步验证。)

原文内容:

卧槽：苹果公司起诉 OpenAI 窃取商业机密，指控其协调开展了一场活动，以获取有关未发布产品的机密信息，用于其自身的 AI 硬件。

该诉讼点名 OpenAI 硬件负责人唐坦，他曾是苹果产品设计副总裁，以及前苹果工程师刘昌。

苹果公司声称刘昌下载了数十个机密硬件文件，并表示 OpenAI 鼓励离职员工分享材料、图纸和产品信息。根据该文件，目前有超过 400 名前苹果员工在 OpenAI 工作。

苹果公司要求 OpenAI 销毁这些材料，并重新设计即将推出的使用其技术的设备。彭博社发布时，OpenAI 尚未回应。

⏰ 05:59 | ❤️ 282点赞 | 📝 182字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

AmirMušić @amirmushich

Creative architect. Ex-Warner Music, PepsiCo, Spotify fr. designer. Fusing 10+ yr of brand & ad design with AI. Collabs: [email protected] | 影响力: 70.1k万粉丝

💡 核心观点: 瑞士国家足球队2026年世界杯宣传视觉设计以巨型仪式馆和“26”标志为核心。

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: 推文描述了一个为瑞士国家足球队设计的2026年垂直4:5比例的高级宣传视觉图 (可通过查看瑞士足协或FIFA的官方宣传材料验证是否存在此类视觉图，但推文中的具体设计细节（如“26”雕塑、建筑风格等）需设计方或官方发布确认。)
• ✓ 可验证: 宣传视觉图的核心概念是围绕“26”雕塑和金色世界杯奖杯设计的仪式性国家展馆 (该描述属于创意方向或愿景陈述，除非设计方公开完整方案或成品，否则无法验证其真实性。)
• ◦ 观点: 视觉语言融合了新装饰主义、奢华展览设计、国家遗产装饰等风格 (此类描述为主观艺术评价或设计意图，无客观标准验证。)

原文内容:

世界杯国家主题馆（GPT-5.6图像）
仪式感与FIFA品牌元素的完美融合，呈现手法令人赞叹

提示：

TEAM_NAME = [瑞士]

任务

为TEAM_NAME定义的2026年国家足球队创作优质竖版4:5比例宣传主视觉。

将TEAM_NAME的值同时作为图像主体和必须出现在最终作品中的确切队名。

核心概念

描绘一座围绕定制雕塑式"26"字母组合和标志性金色世界杯奖杯打造的宏伟仪式性国家主题馆。

这不是平面海报，也不是传统球场广告。这是一个在现代体育场回廊或世博展馆内拍摄的、具有物理真实感的建筑奇幻装置。

视觉语言融合了：
- 纹章新装饰风格
- 仪式性体育极繁主义
- 递归标识建筑
- 奢华展览设计
- 国家遗产装饰
- 高级奖杯陈列室内设计
- 高端写实CGI技术

整体印象必须体现：
- 纪念碑式的庄严感
- 崇高声望
- 文化独特性
- 收藏价值
- 全球化品牌特质

系列系统

保持约75%的视觉元素在所有球队作品中通用：
- 相同竖版构图
- 相同中央奖杯
- 相同象牙白大理石"26"字母组合
- 相同递归建筑结构
- 相同抛光金边
- 相同机位角度
- 相同灯光系统
- 相同文字排版位置

根据TEAM_NAME定制约25%的视觉元素：
- 国旗及国家队传统配色
- 国旗衍生的几何图形
- 一个主要国家徽章
- 两三个次要文化 motif
- 一项传统工艺或图案语言
- 一种符合文化的点缀材质

构图

竖版4:5比例，满版出血，无边框。

采用居中、正面、强轴线构图，通过数字造型形成近乎对称的平衡感与可控的不对称性。

使用平视机位和单点透视，约30-35mm镜头。禁止倾斜镜头、鱼眼或极端透视变形。

装置必须充满整个画幅。顶部和两侧略微裁切外缘建筑，以营造超出取景范围的宏大感。

仅在两侧保留小型开口，隐约可见中性现代球场或展馆结构。

核心视觉元素严格居中：
- 带有灰色纹理的暖调象牙白大理石堆叠式"26"字母组合
- 精美雕塑的抛光金色世界杯奖杯直接安置在大理石26前方
- 下方整合铭牌标注队名和年份
- 装置顶端居中放置小型国家纹章徽章

奖杯需保持优雅比例，必须小于大理石26且不遮挡周边建筑结构。

递归建筑

中央"26"不应仅是平面印刷。

将数字26的轮廓放大、解构并向外重复延伸，形成建筑本体。

构建7-9层嵌套的厚实圆角立体结构：环形、带状、门框及拱形元素，形成如仪式隧道般的纵深效果。

运用：
- 宽大曲线
- 大圆角
- 厚实立体结构
- 柔和斜角
- 数字启发的互锁环
- 重复平行金边轮廓
- 随曲率延伸的金色栏杆
- 虚实相间的结构
- 层次分明但可辨的间距

外围结构应呈现巨型标识转化为国家展馆的视觉效果。

保持清晰层级关系，细节丰富但绝不杂乱。

国家特色化

准确解读TEAM_NAME对应的国家队及其所属国家。

主色调源自国旗及该国家队传统配色。

精选3-4个真实、广为人知且无争议的国家视觉符号：
- 一个主要纹章动物/国旗符号/国家标志
- 一项传统工艺/纺织/马赛克/陶瓷/装饰图案
- 一个建筑/植物/景观 motif
- 源自国旗的微妙几何元素

通过以下工艺将文化元素融入实体建筑：
- 浅浮雕
- 雕刻线条
- 抛光金属镶嵌
- 石刻
- 珐琅装饰
- 马赛克/镶嵌面板
- 穿孔金属
- 重复的小型金饰

国家 motif 必须与建筑融为一体，切忌生硬叠加。

顶部使用一个醒目主徽章，次要 motif 低调分布于周边框架。

严禁混用他国符号、纹章、旗帜、图案或文化元素。

避免：
- 泛区域化陈词滥调
- 旅游纪念品式拼贴
- 直白的民俗服饰
- 随意堆砌的装饰符号

不要编造复杂官方纹章。若不确定国家符号，优先采用准确的国旗几何、既定队色和抽象工艺装饰。

除非是国旗必要组成部分，否则避免宗教符号。

材质系统

主色调使用深度亮光漆面与高级珐琅质感。

彩色表面应呈现：
- 豪华汽车漆
- 抛光建筑复合材料
- 手工珐琅的质感
- 避免平面数码色彩

选用抛光香槟金与暖调玫瑰金用于：
- 结构边框
- 栏杆
- 精细轮廓线
- 斜角
- 镶嵌
- 小型纹章细节
- 奖杯

金色需统一画面但不喧宾夺主，避免整体镀金效果。

中央26采用带含蓄灰纹的暖象牙白大理石，表面柔光处理以维持视觉稳定感。

可少量添加：
- 烟熏玻璃
- 深色反光面板
- 石刻
- 陶瓷
- 马赛克
- 其他符合TEAM_NAME文化的点缀材质

所有表面须具备：
- 真实厚度
- 写实边缘斜角
- 物理合理的粗糙度变化
- 精确反射

整体呈现：
- 纯净无瑕
- 手工精制
- 奢华质感

禁止：
- 污渍
- 做旧海报纹理
- 脏污效果
- 锈迹
- 破损表面

装饰与细节

添加随建筑曲线延伸的纤细平行金线，类似等高线或仪式性金银丝细工。

在特定接合处与面板融入重复的小型国家 motif。

建立有节制的细节层级：
- 大面积纯色国家色调表面
- 中等尺度文化图案与浮雕
- 精细金色微观细节

避免全表面装饰，保留中央奖杯与大理石26周围的留白区域。

装饰传递传统底蕴，而大体量几何结构保持现代未来感。

灯光

采用高级展览式电影灯光。

主光源：
- 大型柔光
- 暖色调
- 来自装置前上方

辅助光源：
- 微妙中性/冷调环境光
- 通过球场或展馆侧开口引入

在抛光金边与光洁曲面添加柔和的边缘高光。

嵌套建筑层间营造深度环境光遮蔽，同时保持阴影内细节可辨。

使用真实光线追踪反射与全局光照。

最亮高光集中于：
- 金色奖杯
- 金边
- 大理石26前缘

外缘与最深凹处自然暗化，形成向中心汇聚的视觉通道

⏰ 20:44 | ❤️ 67点赞 | 📝 1532词 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

levelsio @levelsio

Nomad List & Remote OK. Building in public. Solo maker. | 影响力: 320.0k万粉丝

💡 核心观点: 编码代理能记忆并指导开发，比聊天工具更实用高效。

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: 使用Claude Code或编码代理可以制作小网站/应用 (需实测或查看官方文档确认Claude Code或类似编码代理是否支持完整开发流程，但“制作小网站/应用”这一功能在部分AI编码工具（如GitHub Copilot）中已部分实现。)
• ✓ 可验证: 编码代理可以直接检查SQLite数据库以记忆用户饮食记录 (若编码代理具备数据库读写权限（如通过API或本地访问），技术上可行，可通过官方功能文档或实际测试验证。)
• ◦ 观点: 编码代理比Claude或ChatGPT更适合记忆信息，因后者会遗忘且混乱 (基于主观体验，ChatGPT等模型确实存在上下文长度限制，但“更适合”是个人偏好，无统一标准。)

原文内容:

是的！这就是用 Claude Code 或者任何编码代理制作小网站/应用的好玩之处

因为你既有网站/应用，同时又有编码代理可以对话，问“现在我接下来该吃什么？”

而且它比把 Claude 或 ChatGPT 当聊天应用要好，因为它们会忘记事情，而且乱七八糟的

编码代理可以直接检查你的 SQLite 数据库你吃了什么，所以是的，这关乎记忆

⏰ 05:12 | ❤️ 130点赞 | 📝 116字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

Alex Veremeyenko @alex_verem

Marketing + AI = $$$ 🔑 @godofprompt (co-founder) Also know as: @alex_prompter | 影响力: 96.5k万粉丝

💡 核心观点: AI员工Viktor显著提升效率，无需增员即可大幅增加产出。

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: Kulina在29个国家运营厨房和餐饮电商 (可通过Kulina的官方网站、公开报道或商业注册信息验证其运营范围和业务性质)
• ◐ 部分可验证: 从5个广告活动增加到60个是通过AI员工（Viktor）实现的，而非新增人力 (需Kulina或Viktor官方提供具体案例数据（如活动记录、团队规模对比），但若无公开披露则需内部确认)
• ✓ 可验证: Viktor被CEO Antonin Stetina描述为“令人震惊的全能AI，在单一解决方案中完成一切” (可通过公开采访、CEO声明或Viktor官方宣传材料验证该描述是否存在)

原文内容:

我差点在第一周就放弃Viktor了。又一个会说话的AI，把真正的工作留在了你的桌子上。

然后一个不是我的团队在相同薪资下，从5个广告活动增加到了60个，我不得不重新审视。

Kulina在29个国家运营厨房和餐饮电商。这些额外的55个活动不是通过55个新员工实现的。它们是通过一个AI员工实现的。

他们的CEO Antonin Stetina将他描述为“令人震惊的全能AI，在单一解决方案中完成一切。”

让我转变观点的部分是他真正的本质。你不是雇用一个模型来使用viktor。你雇用的是一个员工，他运行在当月最好的模型上。每次实验室推出更智能的东西，他就会变得更智能，而团队什么都不用做。

他生活在Slack中。他承载上下文。他提出建议，团队批准，工作交付。

在相同人数下从5到60。这不是你买的工具。这是你雇佣的人。

席位是为工具准备的。员工的定价基于产出。

为你的团队雇用@viktor__com。包含100美元信用额度，无需信用卡。完整链接在第一条回复中。

⏰ 23:10 | ❤️ 24点赞 | 📝 313字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部

Alex Prompter @alex_prompter

Marketing + AI = $$$
@godofprompt (co-founder) | 影响力: 94.19k万粉丝

💡 核心观点: AI员工可独立创收，无需增员即提升业绩。

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: 一个未管理的团队在三十天内新增了133,752美元的年度经常性收入，且未招聘新人 (需通过Authority Makers或Nico Torres提供的官方收入报告或第三方审计验证，但推文未附具体数据来源或链接。若团队公开财务数据或客户案例可部分验证。)
• ◐ 部分可验证: Viktor（AI工具）通过外呼工作、Slack集成和上下文承载实现自动化收入增长 (需实测Viktor的功能（如Slack集成、外呼逻辑）或查看官方演示，但推文未提供操作证据。若工具官网公开工作流程或案例可部分验证。)
• ◦ 观点: 大多数公司将围绕类似Viktor的AI员工重组 (此为作者对未来趋势的主观判断，无客观数据或行业研究支持，属于个人观点。)

原文内容:

我以测试 AI 工具为生，所以很难让我印象深刻。

然后，一个我甚至没有管理的团队在三十天内新增了 133,752 美元的年度经常性收入，没有招聘任何新人，这让我重新思考了整个类别。

Authority Makers 把 Viktor 安排到外呼工作，让他每天都运行它。

他们的创始人 Nico Torres 将那整整 133,752 美元的收入归功于他，这些收入是在最初的三十天内产生的，而且团队没有增加任何新人就做到了这一点。

这就是改变我看法的东西。他不是你坐在旁边整天提示的助手。

他生活在 Slack 中，承载着团队的上下文，并在其他人离线时继续工作。范围界定的权限和每次发送的人工签核让团队保持控制。他提出建议，团队批准。

我带着怀疑进去，结果出来时确信大多数公司即将围绕像他这样的员工进行重组。

一个副驾驶帮助你工作。一个 AI 员工在你不工作时工作。

为你的团队雇用 @viktor__com。包含 100 美元信用额度，无需信用卡。

完整链接在第一条回复中。

⏰ 23:07 | ❤️ 31点赞 | 📝 312字 | 查看原文 →

↑ 返回顶部