dontbesilent

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2小时前

国内的人不用 VPN，是一个巨大的信息差，且随着模型的进步，差值会越来越大直接卖梯子，是违法犯罪间接卖梯子，就是优秀青年企业家😂 套壳不仅会长期存在，还会越来越赚钱

2小时前

如果用 claude code 来类比我可以用 Manus 做 PPT，这是 Skill 我有一个会用 Manus 做 PPT 的员工，这是 Subagent 前者需要我提供复杂 prompt，后者只需要简单 prompt 更重要的是，后者不需要我全程监控，减少了精力占用，我今天工作的上下文更干净有人经常说：A 也能做这个，B 也能做这个，有啥区别？问题在于，能不能做不是核心，就算明天开始没有餐馆没有外卖，我自己做饭也饿不死但餐馆和外卖给我提供的不仅仅是“能吃上饭” subagent 和一个好的员工一样，最大的价值不是执行力本身，而是守住认知带宽，这就是管理学里面说的“授权”

3小时前

AI 代替人写作可以分几个阶段 1、只用人输出，AI 可以和人交流，但不介入生产环节，人类先写个 10～100 万字 2、AI 代替人输出，人负责评判内容好坏，是否达到了输出标准 3、积累了大量的评价之后，做一个评价内容的 agent，代替人，用评价 agent 和写文 agent 协同工作 4、两个 agent 合并为一个，彻底代替人绝大多数人是跳过第 1 阶段，直接进入第 2 阶段，最终因为评价不了内容好坏，一地鸡毛，所以也没有机会走到第 3、4 阶段了

15小时前

买了个这玩意 2 个按键分别分配给两个语音输入软件 2 个按键分别打开 claude 和 gemini 模型 1 个按键打开 manus 1 个按键唤起 vscode 打开 claude code 还剩 8 个按键可自由分配 agent/chatbot/claude skill/user prompt 亮起的这个图标是可以自定义的，还没来得及配置

16小时前

能让你摆脱流量焦虑的是商业模式能让你摆脱金钱焦虑的是生活的目标

19小时前

「无法清晰描述需求」会让人活在混沌中 1、不知道自己想要什么 2、不知道自己不知道自己想要什么 3、隐约想到得到一个东西，但是这个东西像是梦中那张始终看不清的脸，你只能模糊感觉到它的存在 4、就算外界提供了这个东西，也不知道这个东西是不是自己想要的，又对又不对 5、对结果满意的时候，说不上来哪里满意，只是一味地开心 6、对结果不满意的时候，又说不上来哪里不满意，只是一味地不开心当你无法言说你的需求，你就无法言说你自己而一个无法言说自己的人，只能在混沌中游荡清晰描述需求，是为了从混沌中浮现，成为边界清晰的存在

1天前

很多时候大家现在想用 AI 去实现的功能，核心不在于 AI，而是 API😂 比如用 AI 回复微信，比如一键爬取某个人的抖音 API 这个概念没有普及，大家又普遍把 AI 当成是一个「能解决以前解决不了的事情」的魔法棒于是「我这个 AI 能帮你回微信」作为广告话术，就成了割韭菜的利器

1天前

现在交给 AI 的比较复杂的任务，我已经不固定在某个产品的对话框里面写提示词了之前可能在 Manus 的对话框，或者是 Claude 的对话框里面写，现在觉得这是假设任务的复杂度很低（随便找个产品都可以一次搞定）实际上，在我把这件事情完全描述清楚之前，我并不知道哪个产品适合用来解决这个问题在文字完全写清之前，人类不应假设自己知道自己想表达什么，或是已经思考清楚了什么所以现在默认在飞书里面写提示词，写清楚之后，再去挑产品所以，就想起来一句经典问题：「哪个 AI 可以帮我写文案」这句话的潜台词是：反正我是不可能把话说清楚了，你就给我挑一个最牛逼的 AI 试试吧，看看它能不能猜到我的心思

1天前

我并不是 X 的 premium+ 会员，为什么现在也能写文章了？

1天前

现在我不会高频对国内用户说： 1. 你打开某某官网看看就知道了 2. 你用搜索引擎搜一下就知道了有时候「伸手党」式提问感觉像是习得性无助因为这些年来一直用百度搜索，搜个毛都搜不到，所以已经默认了搜索引擎这个东西没法用你用小红书、抖音搜吧，倒是能搜到，但是评论区没有链接，搜到也没用代入到这个视角之后，我确实也觉得，只能问人在你只能用百度去寻找信息的时候，互联网确实是没啥用

1天前

学会使用 iOS 系统内的「照片」应用的难度是学会使用 claude code 的难度的 10 倍以上

1天前

之前发 Manus 演示视频，评论区都蛐蛐我说：这有啥用呀现在知道有啥用了吧

2天前

不懂机器人，单纯看起来感觉，这个不模仿人类关节的做法好像是对的😂

2天前

分享一下我怎么迭代我的系统提示词这是一个尝试去复制我自己的文字风格的系统提示词它写得很烂，但是提示词的框架很好，可以通过有限次数的迭代，改进得很好我会让它大量输出，然后给它写的文案挑毛病： 1、哪句写得不好 2、为什么不好 3、什么情况下可以这么写每一个版本的系统提示词，都会跟着这样一个表格迭代 n 次之后，这个文档里面会有 V1～Vn 总共 n 个版本的系统提示词，以及对应的 n 个表格然后把整个文档下载下来，让 AI 给我 V(n+1) 版本

2天前

逻辑哲学论应该用 Java 写，而不是用德语

3天前

这是刚刚我用 typeless 语音转文字的结果我的原话是：「用我的这个链接只能选 Claude 模型，但实际上你可以用 Claude 4.5、GPT 5.2 还有 Gemini 3 Pro 这三个模型，你尝试一下」因为在 typeless 使用的模型里面，这三个模型都没发布，所以 typeless 给我改成了：「Claude 3.5、GPT-4o、Gemini 1.5 Pro」强行修改我的数字😂

3天前

700 块的充电器收到了，三个 USB-C 总共输出 160 瓦，单口可以输出 140 瓦可以给耗电最多的 M4 芯片的 MacBook Pro 实现满功率充电把 DJI 麦克风、普通 Anker 充电宝还有超薄充电宝，放在一起对比一下尺寸

3天前

辛顿说：“人们认为这些模型只是在重复它们见过的内容，但它们实际上是在进行泛化，并且能够以一种非常有创意的方式进行泛化。它们看到的所有信息都被压缩到连接权重中，而为了高效压缩，你必须找到事物之间的共通结构。” 他用一个生动的例子解释了这一点：一个AI模型如果能准确预测一句话中的下一个词，它必须对这句话背后的世界有深刻的理解。例如，当被问及“为什么堆肥堆像原子弹？”时，GPT-4能够超越字面意思，识别出两者都是“链式反应”的本质，尽管它们在时间尺度和能量级别上截然不同。这表明AI并非简单的模仿或“复制粘贴”，而是真正理解了概念，并能在不同领域之间建立起人类都可能忽略的类比，从而展现出惊人的创造力。但我关注的重心其实并不是 AI 是否有了“思想”，而是我感觉很多人类没有 “找到事物之间的共通结构，以一种非常有创意的方式进行泛化” 这一点，我身边的人类经常做不到最典型的是，很多人做不到在不抄袭的情况下完成模仿，而这就是“泛化” 只会复制粘贴的不是 AI，是多数人类

3天前

又花 700 块买了个充电器😄 Anker 是可以让我把钱兑换为幸福感的品牌

3天前

为什么会有所谓的短视频操盘手和直播操盘手，来陪跑 IP 我这个说法属于暗黑嘲讽派，仅供参考 1、所谓的大佬，无论是年入百万，还是年入十亿的，都是在正确的时间，做了正确的事情。「赚到钱」作为一个结果，主要是和事情有关，而不是和人有关（人本位 vs 事本位） 2、但上述说法，并不为主流所接受。大众普遍认为，有钱就是牛逼，我肯定能和你学到东西，这就创造了市场 3、但是这些“大佬”们，大部分不会做线上内容，也没有足够的耐心去探索，就需要有人把现成的套路拿过来，让他们不断重复，大家都去卖九块九，大家都去直播间 PUA 别人 …… 4、最终，有人成功了，有人失败了。成功了的，就是「操盘手」的案例，失败了就赚个辛苦钱 5、上述过程，无论从哪个角度看，都是一场大型真人秀。而真人秀的核心有二，一个是真人（人是真的），一个是秀（PUA 当然也是秀的一种），仅此而已，和知识无关，和认知无关，和大家所期待的大佬们的神秘的洪荒之力无关

3天前

お前も舞うか？

3天前

2026 年我 100% 会拥有第一个 AI 眼镜现在这个势头太猛了，感觉是家公司都在做目前我不要求眼镜有屏显了，类似夸克眼镜那种纯绿色 RGB(0, 255, 0) 感觉没什么意义我能不能看见无所谓，但一定要让 AI 看见😂 让大模型可以看见我身处的环境，有巨大的价值包括微信一直反抗的用 AI 分析聊天记录，这个也解决了如果摄像足够高清，直接把我眼镜看见的微信聊天记录拍下来就完事儿了但如果是这样的话，数据安全又是个问题，要不然信任一下苹果，要不然就私有部署之前算了一下，如果用 Gemini API 处理我 24 小时拍摄的视频数据的话 API 的费用是每天 1000 块录像需要一部大疆，外加随身带两块电池

4天前

假如你在运营一个内容账号，现在这个平台只允许你置顶一条内容你会选择 A. 置顶你的联系方式、付款链接还是 B. 置顶一条没有任何引流的内容这个问题转化为：你有没有一条内容可以实现，让别人看完了之后，主动想办法去寻找你的联系方式或者付款链接选 A 意味着内容不够

4天前

为什么“有钱人”常常没什么认知，甚至连智力都不一定有传统的人本位视角下，“大佬”之所以成为“大佬”，是因为他们拥有超越常人的智慧、远见和能力他们看得更远、想得更深，所以能抓住机会做成大事我更愿意从“事本位”来看 “大佬”是在特定时期对特定事件的特定需求达成了高度迎合，可能是执行快、路子野、人脉好，甚至是长得好、运气好把这个人放在其他时期的其他事件里，往往就不灵了这个人的特质组合恰好适配了那件事在那个时间窗口的需求槽位，于是被事件筛选出来成为“大佬”

4天前

让 AI 梳理了一下过往两期线下课的累积报名人数曲线写了个 Python 做置信度计算和加权预测基本可以解决定场地的时候不知道人数的问题了

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