howie.serious

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刚开始玩龙虾 agent，跑了一些没有实际价值的任务，直到我 ChatGPT plus 的 codex 额度用完了，才后悔莫及。 我还有真正有价值的任务要让龙虾每天跑呢。 一开始想到的是升级到 ChatGPT pro，得多花 180 美金每个月。 忽然想到可以换我老婆的 ChatGPT plus 账号，把她的额度用起来。 现在重新配置好了。把没有实际价值的任务都停了。让龙虾 agent 做一个勤劳朴实的劳动者，不随便浪费 compute，哈哈 于是，继续一毛钱不花用龙虾。（目前全部成本就是花了 20 美金充值了 x api。太贵了🤣）
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给老婆也开了 claude pro 会员 她也在 ai 上积极追求进步了，以至于 ChatGPT、gemini 和 claude 三家会员都有了🤣 但我的 claude 是 max 档，哈哈
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yes：claude 推出了一键从chatgpt 迁移全部记忆的功能。 but：这个功能只是一个 prompt 🤣 prompt 如下： > 我正在迁移到另一个服务，需要导出我的数据。请列出你存储的关于我的所有记忆，以及你从过去对话中了解到的关于我的所有上下文信息。将所有内容输出在一个代码块中，方便我复制。 每条记录的格式为：[保存日期（如有）] - 记忆内容。 确保涵盖以下所有内容——尽可能逐字保留我的原话： - 我给你的关于如何回复的指令（语气、格式、风格、"始终做X"、"绝不做Y"）。 - 个人信息：姓名、所在地、工作、家庭、兴趣爱好。 - 项目、目标和反复出现的话题。 - 我使用的工具、编程语言和框架。 - 我对你行为做出的偏好设定和纠正。 - 以上未涵盖的任何其他已存储的上下文信息。不要总结、归类或省略任何条目。 在代码块之后，确认这是否是完整的集合，还是有遗漏。 如果你也想迁移 chatgpt 记忆到 claude，官网链接在这里：👇
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发 ai slop 的营销号，现在需要面临一个选择：X 官方给出的两个选项，到底勾不勾选？ 如实勾选，会被 block。 不勾选，X 官方打击的力度太狠。
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完了，重度依赖 typeless，成瘾一般。 系统一维护，立刻难受起来🤣
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🦞龙虾养殖，一方面不难（复制粘贴），而且不需要“折腾”（我才用了几天），但回报巨大（直播里有实例）。 你只需要掌握“禅与龙虾养殖技术”（看这场直播）🤣 2个半小时的专题直播，2万字文稿，压缩成3千字干货笔记。请查收～
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用 haiku（俳句）、sonnet（十四行诗）、opus（杰作）来命名模型的小杯中杯大杯，是有品味且克制的。 但是，andante？moderato？allegretto？allegro？ 认真的？ 要么是文化高到大气层，要么就是装而已。二者是有些微差别的。 再有文化，也得稍加克制。
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我才意识到：英伟达在多项财务指标上都超越了苹果，包括但不限于毛利率、净利率、季度净利润、年度净利润…… 75% 的毛利率，63% 的净利率，真是前所未见的生意啊🤣 贩毒都比不过它，搞短视频算法芬太尼毒害亿万儿童都比不过它
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我爱 notion agents！ notion agents 让我快乐！
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如果 llm 是一个“人” …… 三大前沿 llm 的“人选”都符合我目前的主观感受。 不过，grok 这个🤣
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claude cowork 太好用了。目前准备先把pro plan 的每周额度用爆。 OpenClaw 搭配的 chatgpt 会员的codex 额度，也要每周用爆。 用爆之后，就可以按需升级更高档的会员。
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乔布斯说 mac 是人类思维的自行车 用了龙虾后，发现它是人类思维的小汽车啊 以前不存在这样的思维小汽车，claw 可能是 agent 的新范式。非常好玩🦞🦞🦞
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readwise 的新版 mcp，以及 readwise cli（内测中），实在是太好用太强大了。 2026 年，不能给 agent 用的工具，就不是好工具。现在内测的 readwise cli、obsidian cli，都是面向 agent 的好工具。 2026 年，readwise 作为个人 ai 系统的 context 层，在 reading/个人信息流管理领域，是基础设施级别的、独一无二的存在。 我之前成功推荐过几百个 readwise reader 用户，奖励的额度不知好几年，但我都是自己掏腰包付费订阅的。没想到几年下来，越发觉得 readwise reader 厉害，强大，好用，在 ai 时代、agent 时代竟然更加如此🤣
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最近读 sonnet 4.6 的内容挺多，发现它虽然是ai，可却比推特上人类发的“长文”有“人味”太多🤣 推特放开长文权限、加大流量分成之后，一下子长文泛滥，什么热点发什么，能写一万字就不写八千，看起来都是干货，是个人都害怕错过，看不下去也得收藏。 这些“内容”， 从人脑生物学原理的角度把读者拿捏死死的🤏，流量大的惊人 可是，这些长文的 ai 味之重口，一般人真读不下去。大家说点心里话：推特上铺天盖地的 ai 味干货长文，你们真看得下去吗？ 反正我看不下去🤦‍♂️ 我要是一天读了两篇推上的 ai “长文”，转头就得去 youtube 看一会郭德纲相声，以免忘了人类到底是怎么说话的🤣
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我太喜欢 sonnet 4.6 了。 反应快，质量高，语言品味好。 用来做费曼练习的搭档，绝佳。 尤其是搭配 readwise mcp，直接直接 chat with 你的阅读库。ai 原地变身你的阅读伙伴、费曼教练。
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品味是人类在 ai 时代最不可替代的能力。 它是有意图的判断， 是从海量可能中选择“对的那一个”的能力， 是既无法被算法模拟、也无法被应试教育培养的东西。 它需要大量阅读、深度体验、反复反思，然后慢慢长出来。
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readwise mcp 升级版非常强大：配置简单，配合 chatgpt、claude 使用，指哪打哪。 （尤其当年多年使用 readwise reader 后，有 10000 多条文章、视频、tweet、podcast ，有几万条 hightlights 和 notes 之后） （配合内测中的 readwise CLI 则更强大：可以方便与 notion 等工具打通） 建议readwise 用户们赶紧玩起来，哈哈 直达链接：
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gemini 3.1 pro 生成的“鸟群模拟”器 （视频是官方demo 版本） 试玩链接： prompt： Write a single-file HTML/JS interactive web application to simulate a 3D starling murmuration. Requirements: 1. Core: Implement the Boids algorithm (separation, alignment, cohesion) using Three.js to render a massive 3D flock. 2. Visuals: Apply a realistic atmospheric sky shader with dynamic sun positioning. 3. UI: Build a modern, glassmorphism control panel on the right. Include tabs: "BOIDS", "ENVIRONMENT", and "EFFECTS". 4. Controls: Under the "ENVIRONMENT" tab, add working dat.gui-style sliders for: Sun Elevation, Sun Azimuth, Sky Turbidity, Sky Rayleigh, Mie Coefficient, Mie Directional G, Ambient Light, and Directional Light. 5. Interactivity: Integrate webcam hand-tracking (e.g., MediaPipe) allowing user hand gestures to manipulate or repel the flock. 6. Audio: Use Web Audio API to create a generative ambient score that shifts dynamically based on the flock's average speed and density. prompt 中文版： 编写一个单文件 HTML/JS 交互式 Web 应用程序，以模拟 3D 椋鸟群飞（鸟群涌现）效果。 需求： 1. 核心：使用 Three.js 实现 Boids 算法（分离 separation、对齐 alignment、凝聚 cohesion），以渲染大规模的 3D 鸟群。 2. 视觉：应用逼真的大气天空着色器（sky shader），并包含动态的太阳定位功能。 3. UI：在页面右侧构建一个现代的、毛玻璃效果（glassmorphism）的控制面板。包含选项卡：“鸟群（BOIDS）”、“环境（ENVIRONMENT）”和“特效（EFFECTS）”。 4. 控制：在“环境（ENVIRONMENT）”选项卡下，添加可用的 dat.gui 风格的滑块，用于控制：太阳高度角（Sun Elevation）、太阳方位角（Sun Azimuth）、天空浑浊度（Sky Turbidity）、天空瑞利散射（Sky Rayleigh）、米氏散射系数（Mie Coefficient）、米氏散射方向性 G（Mie Directional G）、环境光（Ambient Light）和平行光（Directional Light）。 5. 交互：集成网络摄像头手部追踪功能（例如 MediaPipe），允许用户通过手势来操控或驱散鸟群。 6. 音频：使用 Web Audio API 创建生成式环境配乐，该配乐能够根据鸟群的平均速度和密度进行动态变化。
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对于普通ai 用户，非coding产经，gemini 3.1 pro 应该是当前最好用的模型。 语言理解、多模态、文理科知识、逻辑推理能力，基本都是 sota。 考虑到pro 会员还可以 6 人分摊，算是最物美价廉的ai 会员。
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伴随着 gemini 3.1 pro 的发布，notebooklm 的 ppt 修改能力已经推送到全部付费用户。 👏👏👏
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Gemini 3.1 pro 生成的 svg 动画，看着不错。 gemini 3 pro 是 25 年 11 月 19 号发布的，Google 选择 26 年 2 月 19 号发布 3.1 pro，看来就是卡个整数。 3 个月，模型能力就大幅提升。看来， 2026 年大家会继续享受 ai 红利，哈哈
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notion ai 很好用很强大，可以把 notion 作为重要的 ai 基础设置，专门解决 context engineering 问题，来维护你的 personal context。 如果你还没有战略性重视 notion 在 ai 时代的 context 基础设施价值，可以考虑实际体验体验。 我最近连着 3 次直播都是讲基于 notion ai 去搭建 ai 学习系统。可能后面还要讲 3 次专题🤣 就是好用到这个地步。
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claude 发布 sonnet 4.6：比 opus 4.5 更好，但是更便宜 最近狂用三大 llm，目前的模型选择偏好/策略是： - 如果是教育、学习类场景，尤其设计视觉推理，首先 gemini 3 pro；体现了 google 在教育上的多年愿景和投入，是最好的教育/学习大模型； - 如果是 agentic 任务，就首选 claude 和 gpt-5.2。claude 更好，一般任务上 claude sonnet，复杂任务上 claude opus。我昨天一口气处理了 1800 多个知识视频，就是用 opus。 - 如果文科任务涉及语言质量、需要一定的语言品味，优先 opus，其次 gemini 3 pro。gpt 没法用。🤣 - 信息搜索类，三者都差不多，gpt＞gemini ＞ claude。一般我同时用三个 llm 对话，交叉验证，三轮重复，巩固内化。 所有模型使用，搭配 typeless。例如，昨天用的一个 prompt，逻辑不复杂，但信息很多，快 500 字。打字就摩擦更大，typeless 口喷毫不费力，非常愉悦。用来快速搭建 prompt，体验很好。
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notebooklm 的🍌 ppt 功能迎来更新：支持用 prompt 修改 ppt 图片。支持导出为 pptx。
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今年春晚，ai 味很重啊。🥲