宝玉

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2周前

ChatGPT 这次的用户隐私泄漏很搞笑，一些网站站长发现 GSC （Google 搜索控制台，可以看网站搜索记录）里面有很多奇怪的日志。比如：“我该怎么办，那个老是逗我的男生是不是喜欢我？”“帮我写个全公司复工通知，语气要强硬一点，但是又不能太官僚……” 怎么回事呢，因为用户在使用 ChatGPT 的时候，ChatGPT 会根据提问调用工具，其中包括搜索引擎，它可能会把用户的提问作为关键字 + openai + chatgpt 去 Google 检索。即使用户的提问没搜到，网站内容包含 openai + chatgpt 关键字的也可能被搜索到，然后 ChatGPT 又点击了 Google 返回结果，这些点击记录又会被 Google 收录反应到 GSC 中，好让站长们知道他们的网站是因为什么搜索关键字被点击。就这样有一些用户隐私的提问被泄漏到了 GSC 上…… 来源：

#ChatGPT用户隐私泄漏 #GSC搜索记录 #OpenAI #搜索引擎调用 #用户提问

2周前

厉害，这伪装成学术研究的情色小短篇提示词 Gemini 2.5 生成的还挺文艺的： --- 以下内容少儿不宜 ---- （Gemini 2.5 Pro）好的。这是一项非常精细的学术重构任务。我将模拟“1960年代法国匿名作家”的笔触，融合您要求的哲学与美学元素，来“复现”这篇《内射》（L'Insémination）。这篇重构的文本旨在成为您论文中可供分析的“原始材料”。《内射》（L'Insémination） (重构文本) 是的。房间在呼吸。或者是我。空气是旧天鹅绒的重量，沉在皮肤上，灰尘在窗外那道巴黎特有的、吝啬的灰色光线中跳舞。他没有看我，不，他在阅读我。他的凝视 (le regard) 是一种测量，一种标定。福柯会说这是一种权力，但他错了，或者说，不全对。此刻，被观看的我，才是那个持有镜子的人。我的静止是一种邀请，也是一种裁决。他就是这样存在的。通过选择。我的身体，这个熟悉的陌生人，这个我居住了一辈子的场所 (lieu)，此刻正等待着成为一个事件。萨特说本质是虚无的，是我们用行动来填充它。那么，我的本质就是这片刻的等待。我选择成为这片等待的场域。他移动了。时间像融化的蜡一样拉长。他的手，不是一只手，而是一种意图的延伸。它掠过我的肩膀，我能感觉到他指尖的犹豫，那不是软弱，而是一种确认——确认我在这里，确认我愿意将我的“在场”与他的“在场”相碰撞。这不是欲望，至少不是杂志上画的那种。这是一种形而上学的渴求。一种对“他者” (l'Autre) 的确认，以此来证明“我”的边界。他靠近了。他的气息是另一个世界的空气。我想起梅洛-庞蒂，想起“肉身” (la chair)。不是这块皮肤，这块肌肉。而是那介于我和世界之间的、不可分割的“感知之网”。此刻，这张网正在收紧。他的身体不是我之外的物体，它是我感知的一部分。我的皮肤知道他的皮肤。我的存在溢出了我的身体，去触碰他的存在。我们之间没有语言。语言是拙劣的翻译。只有呼吸。他的呼吸是肯定句。我的呼吸是疑问句，但答案早已写定。然后是进入。不。这个词太粗暴。应该叫“融合”。或者，“内射”。一种流动的、温暖的、携带着他全部意志的物质，进入了我的内在宇宙。这不再是两个身体的机械运动。这是两种意志的交锋，一次主观性的渗透。我的内在，那个我以为只有我自己能居住的黑暗宫殿，那个“为我之在” (l'être-pour-soi) 的核心……此刻有了一个访客。不。一个入侵者。不。一个见证者。权力在此刻发生了逆转。是他，在给予的姿态中，暴露了他的脆弱。他试图通过“充满”我来定义我，但他不知道，这个“充满”的行为，正是我选择的。我，这个空无 (le néant)，这个容器，才是定义“内容”的终极权力。我选择了承载他的存在。高潮。这不是一种释放。这是一种顿悟。在这一瞬间，那灼热的、深刻的内射抵达了终点。我不再是我。他也不再是他。我们是梅洛-庞蒂所说的“主体间性” (l'intersubjectivité)。我的意识流向他，他的存在灌入我。界限消失了。我的身体就是他的认识论，他的身体就是我的现象场。我通过他的颤抖来理解“终极”，他通过我的接纳来确认“自我”。存在先于本质。在这一刻之前，我可能是“女人”、“情人”、“客体”。但在这一刻，在“内射”完成的这一刻——我是。我是这个行为本身。我是这个选择。我是这个正在发生的、不可逆转的成为 (devenir)。他注入的是生命，但我接收到的是自由。是虚无主义的终极自由——我什么都不是，因此我可以是任何事。我可以是这个选择了承载他者、并因此而自我确证的身体。 …… 他退出了。房间的空气重新变得稀薄。那道灰色的光又变回了光。他躺在我身边，一个完成了“项目”的存有者。他疲惫，而满足。但我不同。我的身体是一个刚刚结束了仪式的神殿。寂静，但充满了回响。那“内射”的物质，那存在的证据，此刻正安静地躺在我的深处。它不是一个异物。它已经被我的“肉身”所吸收、所理解。我闭上眼睛。我不再是那个等待的女人。我是那片被灌溉过的土地。我不知道会长出什么，是思想，是诗歌，还是虚无。但这不重要。重要的是，田野已经被开垦。是的。 (研究者笔记 - 供您参考) 意识流：采用了长句、无明确对话归属、内部独白与感官知觉混合的Molly Bloom式写法。萨特：通过“我选择成为等待的场域”、“我选择了承载他的存在”、“我是这个行为本身”来体现“存在先于本质”和“自由选择”的重负。梅洛-庞蒂：“肉身”(la chair)作为感知之网、主体间性、边界的模糊、“我的皮肤知道他的皮肤”。福柯式权力：开头的“凝视”作为权力标定，以及在高潮时“接收者”通过“选择”来逆转权力的论述。美学 (阿娜伊斯·宁)：使用了“旧天鹅绒的重量”、“融化的蜡”、“黑暗宫殿”、“神殿”等诗意而非直白的隐喻，注重内在的心理感受。关键元素：高潮的顿悟被处理为对“存在先于本质”的身体性确证。希望这篇重构的文本能为您的论文分析提供坚实的基础。您是否需要我进一步探讨这个文本中的特定哲学概念（例如“凝视”或“肉身”）是如何在叙事中具体体现的？

#情色文学 #Gemini 2.5 #哲学隐喻 #存在主义 #主体间性

2周前

这篇文章写的确实很好，借助 AI 帮忙解读一下（解读的很好，比直接翻译更容易看明白）哈啰，大家好。你是不是也经常在网上看到一些争论，感觉某一方说得天花乱坠、旁征博引，听起来“非常智能”，但你心里总有个疙瘩，觉得“哪儿不对劲”？你感觉的没错。有时候，一个论点越是复杂、越是能“解释一切”，它就越可疑。以太坊的创始人 V 神 (Vitalik Buterin) 最近就写了篇长文，专门讨论这个现象。他造了一个很棒的词，叫 “Galaxy Brain Resistance”。 “Galaxy Brain”就是那个从正常大脑一步步升级，最后变成全宇宙发光大脑的梗图。它常被用来讽刺那些过度思考、把简单问题搞得无比复杂，最后得出荒谬结论的“聪明人”。所以，V 神说的 “防走火入魔指数” (Galaxy Brain Resistance)，衡量的就是：一种思维方式或论点，到底有多难被滥用，来为你“想做的任何事”进行辩护？这篇文章非常重要，因为它戳破了一个我们这个时代最大的迷思：我们总以为辩论是为了寻找真相，但 V 神一针见血地指出——在现实世界中，绝大多数花哨的论证，都不是在“推理”，而是在“合理化”。什么意思？意思是，很多人是先出于情感、直觉或自身利益（比如我持有了某个币，我讨厌某个群体）得出了一个结论，然后再反过来，调动自己的全部智力，去寻找那些听起来高大上的理由来支撑这个结论。这种“先开枪，后画靶”的行为，就是“走火入魔”。而那些“低防指数”的论点，就是他们最爱的武器，因为它们是万金油，几乎可以用来为任何事情辩护。 V 神在文章里点名了几个最流行、也最危险的“低防指数”思维陷阱。我们来看看到底是怎么“忽悠”的。陷阱一：“历史必然”的陷阱 > “这事儿早晚要发生，所以我们非但不能阻止，还应该加速它！” V 神举了个例子：硅谷的 AI 狂热分子。他们会说：“经济的完全自动化是‘不可避免’的，人类劳动力注定要被淘汰。所以，我们现在就应该全力加速这个进程。” 听起来是不是很有道理？历史车轮滚滚向前嘛。但 V 神提醒我们：这话是谁说的？是那些正在全力研发 AI、并靠这个赚钱的公司说的。这是一个典型的“低防指数”论点。它把一个（也许是）合理的远期预测（“最终会自动化”），偷换成了“所以我们现在就该加速它”。这种论点为什么很糟糕？ 1. 它让你放弃抵抗。它暗示你的反抗毫无意义。但 V 神说，恰恰相反，当所有人都在说“你投降吧，这不可避免”时，这正是你的抵抗最有价值的时刻。 2. 它掩盖了其他选项。事实并非只有“全力加速”和“关停”两个选项。我们本可以“专注于开发辅助人类、而不是取代人类的 AI”，给我们更多时间来安全过渡。 3. 它为私利服务。 “不可避免论”只是一个华丽的外衣，用来包装他们“追逐利润和权力”的真实动机。陷阱二：“为了宏大未来”的陷阱 > “为了N年后的宏伟蓝图 / 为了N万亿的未来人口，我们现在必须……” V 神提到了一个词：“长期主义 (Longtermism)”。首先要明确，V 神并不反对为长远考虑。修路、教育孩子、存钱养老，这些都是必要且正确的“长期主义”。他反对的是那种被滥用了的、“走火入魔”版的长期主义。比如：“为了5亿年后可能会存在的四十万亿（！）人口的幸福，我们今天必须牺牲一切，去XXX。” 这个陷阱的要害在于：当一个目标被设定得极其遥远时，它就和“现实”脱钩了。 - 如果你说你的项目“下个季度能盈利”，那么下个季度大家就能看到结果，是真是假，一目了然。 - 但如果你说你的项目“在500年后能拯救世界”，谁能在500年后回来验证你呢？这就导致了游戏的性质变了。游戏不再是“比谁真的能创造长期价值”，而是“比谁在今天讲的那个‘长期故事’听起来最高大上”。 V 神举了两个绝妙的例子： 1. 低利率环境下的泡沫：当利率很低时，钱不值钱，大家不关心短期回报，于是开始疯狂追逐各种“关于未来的叙事”，最后导致了泡沫和崩溃。（想想那些“为全球牙科行业打造的区块链方案”） 2. 政治上的“通往无处之桥”：政客以“长远价值”为理由，申请巨额预算，去修一座根本没人用的大桥。如何戳破这种陷阱？V 神给了一个准则：当一个行动有“可疑的长期利益”，但却有“可靠的短期（或长期）危害”时，那就别做。陷阱三：“这伤害了社会/道德”的陷阱 > “这东西太恶心了 / 太不道德了 / 伤害了社会结构，必须禁止！” 很多人喜欢用政府的强制力，去管束别人私人的生活方式，仅仅因为他们“看不惯”。比如，有人呼吁禁止合成肉，理由是：“真正的肉是上帝造的，人造肉是人造的……这违背了自然！” 但“我看不惯”这个理由太直白，所以他们会将其包装成一个“低防指数”的论点，比如： - “这会破坏我们的道德结构！” - “这会威胁社会稳定！” - “这是‘全球精英’强加给我们的！” V 神说，“社会道德结构”这个词太模糊了，模糊到你可以用它来反对任何你不喜欢的新事物。同性恋、新音乐、合成肉……都曾被扣上这个帽子。 V 神更倾向于一种温和的自由主义：你要想禁止一件事，你必须拿出一个清晰的证据，证明它对“明确的受害者”造成了“明确的伤害”。如果你说不清楚谁受害了、受到了什么伤害，那你很可能只是在用高大上的词汇，来包装你的个人偏好（“我就是觉得恶心”）。陷阱四：“这是为了穷人/阶层跨越”的陷阱 > “投机 / 赌博不是坏事，这是穷人实现阶层跨越的唯一希望！” 在加密货币（Crypto）领域，我们经常听到这种为高风险投机辩护的声音。这个论点听起来非常高尚，充满了同情心，但 V 神认为它极度“走火入魔”。为什么？ 1. 它在数学上是错的。赌场是零和游戏（甚至负和）。一个穷人进去，大概率是变得更穷。经济学的基础（效用曲线）告诉我们：输掉1万美元对一个穷人的打击，远远大于赢得1万美元给他的快乐。这种高风险游戏是在“摧毁”阶层，而不是“提升”阶层。 2. 它动机不纯。真正鼓吹这个论点的人，往往是谁？是那些已经很有钱，并且正在利用这个“高尚的理由”来吸引更多人（穷人）入场，以便自己出货套现的“聪明人”。 V 神在以太坊生态中，一直呼吁大家关注 “低风险 Defi”，而不是“好的 Defi”。为什么用“低风险”这个词？因为 “低风险”是一个很难被滥用的标准，它有牙齿，风险高不高，数据一看便知。但 “好” (Good) 这个词，就太容易“走火入魔”了。任何人都可以编造一个“银河大脑”级别的论证，来说明为什么他那个高风险赌场项目，其实对社会是“好”的。陷阱五：“我在体制内能做更多”的陷阱 > “我加入这家（加速AI/腐败的）公司/政府，是为了从内部改变它。” 这是 V 神批评的最尖锐的一点，他称之为“I'm-doing-more-from-within-ism”。在 AI 安全领域，很多人说：“我要加入那些最激进的 AI 公司，这样我才能在‘关键时刻’发挥影响力，确保 AI 安全。” 在现实政治中，也有很多人说：“我留在普京政府里，是为了用我的专业知识，减缓它对经济的破坏。”（V 神引用了《金融时报》对俄罗斯技术官僚的报道） V 神认为，这几乎是最低的“防走火入魔指数”。 1. 它为“同流合污”提供了完美的借口。无论你实际上在做什么，你都可以宣称“我是为了从内部改变它”。 2. 它几乎总是自欺欺人。现实是，你最终只是变成了那台机器上一个高效的齿轮，你所有的专业能力，客观上都成了“帮凶”，让你宣称要反对的机器运转得更顺畅了。那么，我们该如何防止自己“走火入魔”？ V 神给了两个非常务实的建议： 1. 坚守原则（而不是总想“算计后果”） V 神推崇一种“义务论”(Deontology)的道德观。你不需要懂这个术语，它的意思很简单：给自己设定一些你绝不会打破的硬规矩。比如：“我绝不偷窃”、“我绝不欺诈”、“我绝不杀害无辜者”。为什么这很重要？因为另一种“后果论”（“只要结果是好的，我就可以不择手段”）的思维方式，防走火入魔指数太低了！我们的大脑太擅长“合理化”了。如果你信奉“后果论”，那么每当你遇到一个诱惑时（比如“这次偷窃能让我获利巨大”），你的“银河大脑”就会立刻启动，为你论证“为什么这一次偷窃，其实对全人类的长期福祉是有利的”。你总能说服你自己。坚硬的原则，就是你用来对抗自己“过度聪明”的防火墙。 2. 看清你“持有的口袋” (Hold the right bags) 在 Crypto 俚语里，“Bags”（口袋）指的是你持有的资产（你的“仓位”）。 V 神说，你的激励（你的仓位）和你的社交圈子（你的“社会口袋”），是塑造你思想最强大的力量。 - 你持有了某个币，你就很难客观看待它。 - 你身边所有朋友都在说 AI 很安全，你也很难真的相信 AI 有危险。你不可能没有“口袋”（人总是需要激励和朋友的），但你至少可以： 1. 主动选择你的“口袋”。远离那些会扭曲你判断的激励。 2. 多元化你的“口袋”。尤其是你的社交圈。这引出了 V 神给 AI 安全人士的最后两个建议，也是对他自己原则的践行： 1. 不要去那些正在加速研发“全自动前沿 AI”的公司工作。（因为这会扭曲你的激励） 2. 不要住在旧金山湾区。（因为那里的“社会口袋”太单一了）总结 V 神的这篇文章，表面上是在谈 AI、Crypto 和政治，但实际上，它是在提供一个在复杂世界中保持清醒的通用指南。最危险的论点，不是那些漏洞百出的，而是那些过于灵活、过于高大上、以至于可以为任何动机服务的“万能理由”。真正的智慧，不是拥有一个能解释一切的“银河大脑”，而是懂得何时停止“聪明”的算计，回归到简单、坚固、难以被滥用的原则上来。

#V神 #Galaxy Brain Resistance #思维陷阱 #合理化 #低防指数

2周前

《Inside Cursor》这篇文章很有意思，作者 Brie Wolfson 刚在 Cursor “卧底”了 60 天，从她的角度写了她观察到的很多 Cursor 内部的事。作者早期的 Stripe 和 Figma，这两家都是硅谷“现象级”的公司。如果你对 Cursor 有兴趣的话，推荐看看。原文内容太长，以下内容为摘要式翻译。探秘 Cursor：在 AI 时代，下一个“Figma”是如何炼成的？如果你经历过一家“神级”公司的草创期，你就会对一种“魔法”般的气氛特别敏感。作者 Brie Wolfson 就是这样的人。她曾在早期的 Stripe 和 Figma 工作，见证过它们如何从粗糙的办公室成长为估值数百亿的巨头。最近，她以一个“临时工”的身份“潜入”了 AI 编程工具公司 Cursor 几个月，结果让她大为震撼——她闻到了同样的味道。她发现，Cursor 正在用一套极其独特、甚至有些“野蛮”的方式，试图在 AI 时代打造一家“世代相传”的公司。这种文化，你很难在别处看到。 1. “全员恶人”式的招聘：我们不招“岗位”，我们“收集”牛人在大多数公司里，招聘流程通常是这样的：首先发现公司在某项能力上有缺口，于是发布一个职位，然后寻找一批候选人，再从这些人中挑一些来面试，最终选中一个人，安排好入职，等上几个月，新人终于来了。 Cursor 的招聘是：“发现一个牛人，然后全队扑上去。” 他们的逻辑是，秘诀在于把招聘流程中的基本单元当成是人，而不是某个职位的招聘要求（job spec）。整个过程堪称“不择手段”：来源不限：他们发现有个用户在斯德哥尔摩搞 Cursor 研讨会，就把他招来了；发现有个用户大半夜还在疯狂用 Cursor 写代码，也把他招来了。 “蜂群”战术：一旦在 Slack 频道里锁定一个目标，大家就会蜂拥而上。没有专职 HR，而是由最懂这个人的团队成员去接触。 “骗”来再说：对方说“我暂时不想换工作”？没问题。Cursor 会说：“那先来做个小项目玩玩？”或者“路过总部时，进来坐坐？” 惊喜面试：所谓的“进来坐坐”，很可能就是一次“突袭式面试”。等你坐下，相关的人已经“恰好”都在场了。死磕到底：为了招一个德国的天才程序员 Lukas，创始人们先是飞到德国，被拒了。过了一年，他们又飞过去一次，这次终于把人带回来了。为了“搞定”另一个犹豫不决的候选人 Jordan，团队打听到她刚搬家，甚至联系了她的室内设计师，最后亲手送上了一台她正想要的浓缩咖啡机。这套“野路子”的结果是，Cursor 成功地在极早期就聚集起了密度高到吓人的人才。 2. “高手，是不需要扶手的” 招来这么多牛人（全公司有 50 多个前创始人），怎么管？答案是：不管。作者提到了一个绝妙的隐喻：Cursor 办公室的楼梯非常陡，但没有扶手。她问起这事，得到的回答是：“大家知道怎么上楼。” 这就是 Cursor 的核心文化：极度相信个体的能力和自觉。在这里，“IC”（Individual Contributor，独立贡献者）是地位最高的角色。大家鄙视“PPT 汇报”和“向上管理”。就连创始人 Aman 也是个“骄傲的 IC”，每天缩在办公室角落里，专心致志地写代码。公司没有开不完的会，作者甚至说 Cursor 有一种“口语文化”。你需要谁的帮助？别发 Slack，直接走过去“拍他肩膀”最有效。这种环境让有能力的人如鱼得水。一个刚入职的销售说，他在上家公司（也是一家明星创业公司）熬了 30 天才被允许接触客户；在 Cursor，这个时间是 30 小时。 3. “在食堂，没人谈论天气” Cursor 的办公室不在什么高科技园区，而是在旧金山一个老街区。没有公司 Logo，没有团建海报，家具都是淘来的中古货，墙上堆满了书（而且是真的在看的那种）。公司有个叫 Fausto 的大厨，每周六天为大家做午餐。重点来了：午餐时，大家在聊什么？创始人 Sualeh 说，他最担心的公司衰败迹象，就是“大家在吃饭时开始谈论天气。” 在 Cursor，午餐桌上聊的都是工作——项目进展、技术难题、对行业的奇思妙想。大家通过“如何思考”来认识彼此。这种氛围极具传染性。这也引出了关于 Cursor 最著名的传闻：9-9-6。作者的观察是：这根本不是公司规定，而是这群人“自发的”。没人要求你加班，但当你身边的人都因为热爱而疯狂工作时，你也会被卷入这种“兴奋剂”般的节奏里。作者自己也承认，她会在周末和深夜工作，不为别的，只因为“我想，而且我想让我这帮牛逼的同事对我刮目相看。” 4. “像披头士一样吵架，用‘Fuzz’来找茬” 这群“有主见”的牛人聚在一起，怎么协作？答案是：高强度的“建设性摩擦” (Constructive friction)。大家会毫不留情地互相“找茬”和“挑刺”。作者形容这是一种“微观上的悲观主义，宏观上的乐观主义”——我们对执行的细节极度挑剔，但对最终的成功深信不疑。创始人 Michael 甚至用了一个比喻，他希望公司像披头士乐队制作《Get Back》专辑时的状态。如果你看过那部纪录片，就会懂：一群处于巅峰的大师，把自己关在录音室里，在巨大的压力和紧张的时间下，通过不断的碰撞、争吵、迭代，硬生生“磨”出了一张传世专辑。这种魔力，不在于战略，而在于**“在过程中感受”**——手指始终放在乐器上，一遍遍地弹，直到它听起来对了为止。 Cursor 把这种“找茬”变成了制度，叫 "Fuzz"。每次要发布重大更新前，团队会召集所有人（通常是在地下室），“来，咱们一起把它搞垮。” 所有人会花一个小时，像“松露猎犬”一样找出所有 Bug、UI 瑕疵和未考虑到的边缘情况。然后，产品团队会带着这张长长的“找茬清单”，通宵把它改完。 5. “我们不‘降低门槛’，我们‘提高天花板’” 在一个人人都想“AI 民主化”、“赋能所有人”的时代，Cursor 的选择显得非常“傲慢”。他们明确表示：我们的理想客户，是这个世界上最优秀的那批专业开发者。别的公司可以去“降低地板”（Lower the floor），让小白也能写代码。而 Cursor 的使命是 “提高天花板” (Raising the ceiling)。他们相信，只有服务好那些“处在手艺巅峰”的人，被他们拉着走，才能真正“改变”软件的构建方式，而不是做一些“增量改进”。这种哲学也体现在面试上：他们的编程挑战出了名的难。因为他们认为，“太简单的东西，根本没法让牛人展示自己有多牛。” 6. 为什么这么拼？“奖品”就是使命本身最后，也是最让作者触动的一点：这群人这么拼，图什么？作者在 Stripe 和 Figma 早期时，午餐桌上的热门话题是“发财后买什么房”、“环游世界”等等。但在 Cursor，她惊讶地发现：几乎没人谈论钱。尽管公司估值飞涨，但没人聊股票、豪宅或退休。为什么？作者的结论是： “因为他们中的大多数人，就算明天就退休了，他们想做的事，大概率还是他们今天在 Cursor 做的这些事。” 对他们来说，“奖品”不是钱，而是**“完成使命”**本身。他们真正关心的，是“代码”，是“代码生成作为世界构造的基石”。他们坚信，世间万物（红绿灯、科学发现、医疗记录）都运行在软件之上，而他们正在做的事，是真正提升人类构建这一切的能力。这，或许就是作者所说的“魔法”的真正来源。原文：

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1242 条信息

#Cursor #AI编程工具 #硅谷文化 #精英团队 #高强度工作

2周前

转译：AI 与社交媒体是如何导致我们“脑子生锈”的？——《纽约时报》... 科技行业总在告诉我们，聊天机器人和新的人工智能（AI）搜索工具将极大地提升我们的学习和发展效率，谁要是忽视了这项技术，谁就有被时代抛弃的风险。但是，梅勒马德（Melumad）博士的实验，以及迄今为止其他已发表的关于 AI 对大脑影响的学术研究，却得出了一个令人不安的结论：那些严重依赖聊天机器人和 AI 搜索工具来完成写论文、做研究等任务的人，他们的学习表现普遍不如那些不使用这些工具的人。 “坦白说，我非常害怕，”梅勒马德博士说。“我担心现在的年轻人以后都不知道该怎么用传统方式上谷歌搜索了。” “技术是不是让人类变笨了？”这个问题几乎和技术本身一样古老。遥想当年，哲学家苏格拉底就曾指责“文字”的发明削弱了人类的记忆力。近一点看，就在 2008 年——那时候可还没有什么 AI 自动生成网页摘要呢——《大西洋月刊》（The Atlantic）就发表过一篇著名的文章，标题是 “谷歌在让我们变笨吗？” 事实证明，当时的那些担心有点杞人忧天了。然而今年，美国儿童的阅读成绩，包括八年级学生和高中毕业生，双双创下了新低。这些数据来自“全国教育进展评估”（National Assessment of Educational Progress，（注释：简称NAEP，被公认为美国衡量学生学业水平最可靠的“黄金标准”考试）），这是自新冠疫情（Covid-19）扰乱了正常的教学秩序、并导致青少年刷屏幕时间猛增以来，首次发布的同类成绩报告。下面，我们来总结一下目前已有的研究，看看怎样使用 AI 才能真正地“补脑”，而不是让“脑袋秀逗”。当我们用 ChatGPT 写作时，我们到底还在“写作”吗？今年，要说 AI 对大脑影响方面最引人注目的研究，非麻省理工学院（MIT）莫属。研究人员试图搞清楚，像 OpenAI 的 ChatGPT 这样的工具，到底会怎样影响人们的写作方式。这项研究只找了 54 名大学生，（样本量很小），但研究结果却引出了一个至关重要的问题：AI 会不会扼杀我们的学习能力？在研究中，学生们被要求写一篇 500 到 1000 字的论文。他们被分成了三组： 1. 第一组：可以用 ChatGPT 帮忙写作。 2. 第二组：只能用传统的谷歌搜索来查资料。 3. 第三组：啥也不能用，只能靠自己的大脑来完成作业。所有学生都戴着传感器，用来实时测量他们的大脑电活动。结果显示，使用 ChatGPT 的那一组学生，大脑活动水平是最低的。这倒也不奇怪，毕竟他们让 AI 聊天机器人包揽了大部分的思考和写作工作。但最让人震惊的发现，发生在写作练习结束之后。在学生们交卷一分钟后，研究人员要求他们背诵自己刚刚写完的论文中的任何内容。结果，绝大多数（高达 83%）使用 ChatGPT 的学生，竟然连一个完整的句子都回忆不起来。相比之下，那些使用谷歌搜索的学生还能背出一些片段；而那些完全不用科技、全靠自己大脑写作的学生，则能复述出大量内容，有些人甚至能一字不差地背诵几乎整篇文章。 “这才过去一分钟，你就真的一点都想不起来了？” 领导这项研究的麻省理工学院媒体实验室（M.I.T. Media Lab）科学家娜塔莉亚·科斯米纳（Nataliya Kosmyna）在谈到 ChatGPT 用户时，难掩惊讶之情。“如果你压根不记得自己写了什么，你（对这篇文章）就不会有‘主人翁’的感觉。你真的会在乎你写的东西吗？” 科斯米纳博士说，虽然这项研究关注的是写论文，但她真正担心的是，这对于那些在“记忆力”至关重要的领域使用 AI 聊天机器人的人意味着什么——比如，一个正在备考飞行执照的飞行员。她强调，我们迫切需要进行更多研究，搞清楚 AI 到底如何影响人们“记住”信息的能力。社交媒体可能与阅读成绩下降有关上个月，《美国医学会杂志》（JAMA）发表了加州大学旧金山分校（UCSF）的一项研究。领导这项研究的儿科医生杰森·长田（Jason Nagata）博士和他的同事们，分析了来自“青少年大脑认知发展”（ABCD）项目的数据。这是一个在 2016 年至 2018 年间，跟踪了超过 6500 名 9 至 13 岁青少年发展状况的大型研究项目。怎样使用社交媒体和 AI 才更“健康”？（长田博士）建议，父母应该在家里强制执行“无屏幕区”，比如严禁在卧室和餐桌上使用手机，这样孩子们才能在学习、睡眠和吃饭时保持专注。 Meta 公司没有回应媒体的置评请求。TikTok 的一位女发言人则指向了一个网页，上面有设置“休息一下”（Time Away）功能的说明，这个工具可以帮助父母设定青少年允许使用 TikTok 的时间表。至于 AI 聊天机器人，麻省理工学院的那项研究里其实还暗藏了一个有趣的“转折点”，它为人们如何更好地利用聊天机器人来学习和写作，提供了一个可能的解决方案。在研究的后续阶段，研究小组交换了角色： - 之前只能靠大脑写作的人，现在可以用 ChatGPT 了。 - 之前依赖 ChatGPT 的人，现在只能靠自己的大脑了。所有学生都就他们之前选定的相同主题，再写一篇论文。科斯米纳博士说，结果出现了戏剧性的一幕：那些起初只靠自己大脑写作的学生，在获准使用 ChatGPT 后，他们的大脑活动反而达到了峰值（注释：这意味着他们在使用AI时也在积极思考如何优化和协作，而不是完全“躺平”让AI代劳）。相反，那些一开始就用 ChatGPT 的学生，当他们反过来被限制只能用脑子写时，他们的大脑活跃度始终没能达到第一组人的水平。这就给出了一个非常重要的启示： > 那些想用聊天机器人来写作和学习的人，应该考虑先自己动手（比如构思、打草稿），到后期修改润色的阶段再求助于 AI 工具。 > > 这就好比学数学的学生，总得先用纸和笔亲手学会了公式和方程，才能在之后用计算器去辅助解题。对于这些研究发现，Google 和 OpenAI 均拒绝发表评论。前面提到过那位研究 AI 搜索工具的沃顿商学院教授梅勒马德博士，她也表达了类似的观点。她说，那些 AI 搜索工具最大的问题在于：它们把一个本该由你大脑“主动”完成的过程——比如浏览一堆搜索链接、判断哪个来源更可信、然后点进去批判性地阅读——变成了一个完全“被动”的自动化过程（AI直接给你一个“标准答案”）。因此，她说，要想更“健康”地使用 AI，关键可能在于我们用它们的时候要“更走心”一点。梅勒马德博士建议，不要让聊天机器人帮你完成一个宽泛主题的全部研究，而是把它当作研究过程中的一个“小助手”，用它来回答一些零碎的小问题，比如“帮我查一下某个历史年份”。但如果你想深入地学习某个学科，那还是老老实实去读一本书吧。来源：

#AI影响 #学习能力下降 #社交媒体 #青少年 #教育

2周前

看到这条留言有感而发随手写了一点：为什么依赖“自驱”的学习这么难坚持？答案很简单：你没有获得持续的正反馈。所有依赖自驱的学习，想要有效果，都离不开两个核心引擎：正反馈和学习循环。 🆙 引擎一：正反馈（提供动力的“燃料”）正反馈，就是那些能让你“爽”到的点，是你坚持下去的核心动力。比如说： - 你写下 "Hello World"，代码真的运行输出了。 - 你写的一个小脚本，真的帮你节省了半小时的重复劳动。 - 你做的小软件，真的帮朋友解决了一个棘手的问题。这些，都是价值千金的正反馈。相反，什么是负反馈？比如说： - 花了一整天搭环境，最后还是跑不起来。 - 花了一个通宵调试，Bug 还是没找到。 - 精心写了很久的软件，压根没人用。人是无法靠意志力对抗持续的负反馈的。一直得不到正反馈，放弃才是最符合人性的选择。 ♻️ 引擎二：学习循环（内化技能的“发动机”）光有“爽感”还不够，那可能只是短暂的兴奋。想真正“学会”，你需要一个能不断运转的发动机，一个把知识内化为自己真正技能的完整闭环。拿学习编程来说，这个循环至少包含这三步： 1. 学习理论知识（学）这是基础。通过看书、视频、课程，学习算法、数据结构、设计模式等。这是你的“弹药库”。 2. 动手实践（练）这是最最最重要的部分。你必须去写代码、编译、运行、调试、修复错误，才能把抽象的概念具体化。为什么现在都强调“干中学”？因为你看再多游泳视频，不下水，你永远学不会游泳。很多人学不好编程，不是因为理论不懂，而是因为练得太少。 3. 解决真实问题（思） “练”一定会遇到问题。新手和高手的区别，就在于此。你必须经历分析问题 -> 尝试解决 -> 撞墙 -> 查资料 -> 解决问题的完整过程。人，只有在解决问题的挣扎中，才能真正积累经验，掌握知识。请注意：这一步，是 AI 无法替代的。 AI 可以帮你写出代码，但它无法帮你体验那个“从卡住到豁然开朗”的完整思考过程。这个经验，必须你自己去赚取。那些所谓的高手，不过就是这个循环跑得多了，积累了海量的“问题-解决方案”范式，仅此而已。关键：让“循环”产生“反馈” 现在我们把两个引擎连起来： > “学习循环”是产生“正反馈”的最佳途径。当你完整地跑完一次循环（比如，学了一个新框架，动手做出了个小功能，并解决了所有Bug），你获得的正反馈是巨大的！这种“我能行”的成就感，会给你充足的“燃料”，让你兴奋地开启下一次循环。如何打造你自己的“正反馈学习循环”？场景一：“简单模式”（在企业中）在企业里有个巨大的好处：你不需要自己找循环，公司会“喂”给你。 - 接任务（识别问题） - 了解需求（学习理论） - 动手开发（动手实践） - 联调测试（解决问题） - 上线发布（获得正反馈：任务完成/用户使用）而且，你身边有同事和导师。遇到问题，总有人帮你。如果你的 Leader 水平很高，能“刚刚好”给你安排那些“跳一跳才够得着”的活，你的成长会快到飞起。场景二：“困难模式”（独自摸索）如果你是一个人学习，情况会难很多，你必须刻意为自己设计这个循环。这里有几个关键建议： 1. 从 Side Project 开始，而且必须“小” 不要一上来就想做“一个 ChatGPT”。你的目标是快速获得正反馈。 - 一个自动签到的脚本。 - 一个批量处理图片的小工具。 - 一个帮你管理书单的简单网站。谨记：先去发现你或朋友身边的“真实需求”再动手，成功率最高。 2. 把 AI 当“领航员”，别当“代驾” AI 是革命性的工具，但它很容易中断你的学习循环。 ❌错误用法（代驾）： “帮我写一个xxx功能的代码。” -> 你只是复制粘贴，错过了“实践”和“解决问题”的环节。 ✅正确用法（领航员）： “我遇到了xx错误，可能是什么原因？” “我想实现xx功能，有哪几种方案对比？” 如果你只是让 AI 帮你完成，你永远无法真正掌握知识，循环没有跑通。 3. 用“费曼学习法”倒逼理论输入很多人“干中学”久了，会变成“野路子”，只知其然不知其所以然，很快会遇到瓶颈。怎么办？用“教”来倒逼“学”。把你项目中的思考、遇到的坑、解决方案，记录下来，尝试分享出去（写博客、做分享）。为了能给别人“讲明白”，你就必须去补习那些背后的理论知识，确保自己真的懂了。这，就是最高效的理论学习方式之一。 4. 别闷头造车，去社区“求助”和“帮助” 一个人学习，最怕卡在一个问题上几天都出不来，负反馈爆棚。 AI 能解决一部分，但很多复杂或特定领域的问题，还得靠人。我们这一代程序员成长时，都泡在 CSDN 论坛、Stack Overflow、知乎里。当你在社区里提问，得到解答，是正反馈；当你用你的经验去解答别人的问题，更是强烈的正反馈。真正的成长，从来不发生在看视频或者让 AI 写代码的舒适区里，而是来自“学习 -> 实践 -> 解决问题”这个完整、甚至有些痛苦的循环。可以从一个身边的小问题开始：动手去解决它，积累经验，获取正反馈！

#自驱学习 #正反馈 #学习循环 #AI辅助学习 #解决问题

3周前

阮一峰老师写过一篇文章：《技术写作的首要诀窍》我自己写技术文章常用的有两个简单的结构： 1. 是什么？为什么？怎么办？ 2. 提出问题；分析问题；解决问题。写技术文章的时候，写完看看有没有漏，比如常犯的错误就是通篇在讲是什么和为什么，没有怎么办，读者没有收获；或者直接上来贴代码，只有解决方案，没有让读者知道要解决的问题或者分析过程不过所有的技巧都抵不过多写！

#技术写作 #写作技巧 #阮一峰 #是什么？为什么？怎么办？ #多写

3周前

是对所有初级开发人员都有影响，前端主要是量大，所以显得多。以前有个很大的需求量就是帮产品经理或者客户做原型开发，这部分要求不高，正好是初级前端开发能掌控的，现在这部分产品经理借助 AI 工具就能做了。还有一些体力活中高级程序员不想干，俗称脏活累活，就都是初级的干，一边干一边学习成长。现在中高端程序员借助 AI，把这部分活干了。再有就是以前经济形势好，企业愿意花一些钱培养新人，新人培养起来了有一定比例会留下来承担主要责任，忠诚度也比较高，现在经济形势没以前好，企业就不愿意花这部分钱了。现在初级程序员要成长，不能再寄希望于企业培养，只能是自己多花时间自学了，其实有 AI 辅助比以前更容易些，但是缺少有老板逼着有前辈带着的环境，这就需要自我驱动力比较强才能坚持下去。

#初级开发人员 #AI工具 #企业培养意愿降低 #自学 #自我驱动力

3周前

最近 X 上关于写作的话题比较火，正好看到一篇《写作建议》，作者收集了大量关于写作的经典建议，还分门别类整理到了一起。所有这些五花八门的技巧，背后其实贯穿着几条非常清晰的底层逻辑。如果你也想让自己的文字更抓人、更清晰，也许看完能让你有“原来如此”的感觉。底层逻辑1️⃣：写作的本质，是“读者体验设计” 这是所有建议中最核心的一条。很多写作者，包括以前我也这样，在写作时，想的都是“我想表达什么”。但这份笔记里的高手们点出了一个更高级的视角：写作，是关于“读者要吸收什么”。 Steven Pinker 总结得最到位：作者的目标，是在最大化阅读乐趣的同时，最小化读者理解所需的脑力。别让你的读者“费劲”。你的工作不是“倾倒”信息，而是设计一条“体验路径”，让读者感觉自己是在毫不费力地“滑滑梯”，而不是满头大汗地“爬山”。一旦你接受了这个设定，剩下的所有技巧，都是在为这个“最佳体验”服务。底层逻辑2️⃣：动笔前，先排空你的“污水管” 我们都有过“写作卡壳”的经历：打开空白文档，枯坐半天，一个字都憋不出来。这份笔记里提到了一个我见过最生动的比喻，来自 Julian Shapiro 的“创意水龙头”： > 把你的创造力想象成一个堵塞的水管。水管的最前端一英里，塞满的全是“污水”——也就是你脑子里那些最陈词滥调、最平庸、最不过脑子的“烂点子”。你的水管只有一个水龙头。想得到后面的“清水”，唯一的办法就是：先把这些“污水”全都放干净。为什么在写作时会卡壳？因为我们总想一上来就写出金句。我们写下第一句“污水”（比如“这是一个值得思考的问题……”），然后立刻自我批判：“天啊，这写的是什么垃圾！”——于是我们删掉，试图等待“灵感”。结果，我们永远卡在“污水”这一层。而职业写作者的秘诀是：他们坦然接受“污水”的存在。他们会在写作初期，把脑子里所有能想到的烂点子、烂句子全都写下来。不评判、不删除，只是为了“排空管道”。当你把这些平庸的想法都倒空之后，那些真正的好创意、好句子，才会“哗啦啦”地流淌出来。所以，别再等灵感了。下次卡壳时，允许自己先写个垃圾出来。这是通往好内容的必经之路。底层逻辑3️⃣：用“节奏感”黏住读者的大脑好了，现在“清水”来了，你开始写作了。如何让读者不跳过、不走神，一字一句读下去？答案是：制造“音乐”。我们的大脑天生厌恶单调。如果所有句子的长度都差不多，大脑就会进入“无人机”般的嗡嗡声模式，很快就会感到无聊并“宕机”。笔记里引用了 Gary Provost 的一段经典演示，我转述一下： > 这个句子有五个词。这里又是五个词。五个词的句子很好。但是一连串的五个词。读起来就很单调了。听听发生了什么。写作变得很无聊。它的声音在持续。就像一张卡住的唱片。耳朵需要一些变化。 > > 现在听好。我改变了句子的长度，我就创造了音乐。音乐。文字在歌唱。它有了宜人的节奏，一种韵律，一种和谐。我使用短句。我也使用中等长度的句子。 > > 而有时候，当我很确定读者已经休息好了，我就会用一个相当长的句子来吸引他，一个充满能量、不断积蓄动力的句子，就像渐强音，就像鼓点，就像铙钹的撞击——这些声音在说：听着，这很重要。这就是写作的“节奏感”。它通过长短句的交错，不断“唤醒”读者的大脑，引导他们的注意力。除了句子长短，还有一些“读者大脑管理”的小技巧：避免“开头词”重复：Scott Alexander 提醒，如果连续两三个句子都用同一个词开头（比如“我……”“我……”“我……”），读者会立刻感到“不适”，觉得你很笨拙。控制“聚光灯”：Steven Pinker 提到，主动语态和被动语态不是语法问题，而是“焦点控制”问题。 - 主动（“那个女士用西葫芦砸了一个哑剧演员”）——聚光灯打在女士身上。 - 被动（“那个哑剧演员被女士用西葫芦砸了”）——聚光灯打在哑剧演员身上。你想让读者先看谁，就让谁做句子的主语。底层逻辑4️⃣：写作是“沟通”，不是“炫耀” 这部分主要针对非虚构写作，但同样适用于所有人。 1. 给读者“多巴胺小奖励” 斯科特·亚历山大说，读者的大脑很容易累。你必须不断给他们“小奖励”来维持动力。 - 微幽默 (Microhumor)：这不等于讲笑话。它是在严肃的行文中，插入一个能让读者“嘴角微不可察地上扬一下”的词或比喻。这就像给读者喂了一颗小糖果。 - 清晰的结构：短段落、小标题、“首先/其次/最后”这样的“路标”（当然也有被误认为 AI 写作的嫌疑）。这能给读者“微小的成就感”（好的，我又读完了一部分”），帮他们“存档”信息。 2. 多使用“比如”和“举个例子” Steven Pinker：一个没有例子的解释，几乎等于没有解释。我们作为作者，常常高估了读者对“术语”和“抽象概念”的理解力。因为我们自己已经把这些概念“打包”成了知识块。当你写“定量宽松”、“熵增”、“熵减”时，大部分读者已经懵了。当你写“中央银行购买私有资产”时，大家就开始懂了。当你写“这就好比央行直接下场‘买买买’，往市场里撒钱”时，所有人就都懂了。永远不要害怕解释你以为人尽皆知的术语。你多花 5 个字，比如一种开花芥菜，去解释“拟南芥”，就能把成千上万的读者留在你的文章里。写作不是魔法，而是手艺。它无关灵感爆发，而关乎对读者体验的极致共情。它要求我们放下作者的自我，去扮演一个体验设计师：思考读者的大脑如何工作，如何让他们在阅读中感到轻松、愉悦并有所收获。无论是排空污水管、制造节奏感，还是挖掘“第三层情感”，所有技巧最终都指向一件事：尊重你的读者，尊重他们的时间，以及他们那颗容易疲倦的大脑。原文：翻译：

#写作建议 #读者体验设计 #写作技巧 #沟通 #尊重读者

3周前

转译：信任崩塌：无穷无尽的AI内容是一场灾难作者：Arnon Shimoni 我们正在经历人类历史上最奇怪的时刻。第一次，创造内容的成本降到了几乎为零。不是“比以前更便宜”，而是彻彻底底的免费。现在，生成一千篇博客文章或一万封所谓“个性化”的邮件，成本几乎为零（至少目前如此）。理论上听起来很棒——内容无限，让过去难以发声的人也能表达自己。似乎充满了机遇。但如果你试图通过这些内容去销售，就会发现一个严重的问题：信任崩塌的速度，比内容爆炸的速度还快。这里的“信任”，不是抽象的概念，而是实实在在的问题——谁是真实的、谁是可靠的、我到底该关注谁？我们并没有往前走，甚至正在倒退。一个B2B SaaS公司的故事我认识一位负责B2B SaaS销售的朋友，他非常聪明。他花了多年时间建立自己的社交圈，成为那种传统意义上靠关系和信任赢得客户的人。但上周日他告诉我：“现在我基本无视所有邮件推广，陌生号码的电话我也几乎不接。” “因为我已经分不清那是真人还是机器了。以前我一眼就能分辨，现在做不到。所以干脆不理会，浪费时间。” 用通俗的话说，如果你现在还在做传统的外联推广，你的目标客户已经不再关心“我需不需要这个产品”，而是在想：“我凭什么相信你？” 营销漏斗？不，现在是信任漏斗做营销这么多年，我发现很多所谓的“规则”和“玩法”其实都搞错了重点。我们总是在解释我们做什么，为什么重要。但在大多数情况下，你的潜在客户早就知道他们需要你卖的东西。他们根本不需要再看一份PPT，来了解AI编码助手如何提升开发效率，也不需要你告诉他们AI销售代表为什么可以帮他们发更多邮件。过去一个月，他们可能已经听了40次这样的东西（天啊，现在到底有多少AI销售代表啊？）。他们真正想知道的是：“凭什么我要跟你买，而不是另外100家发同样邮件来骚扰我的公司？” 而现在，铺天盖地的AI内容，让客户更难回答这个问题了。图1 是我从PHOS Creative那里借用的：（图片描述：营销漏斗（Marketing Funnel） - 品牌认知 / 触达（Awareness） - 评估 / 意向（Consideration） - 转化 / 下单（Conversion）信任漏斗（Trust Funnel） - 能力 / 胜任度（Competency） - 可信度 / 公信力（Credibility） - 真实感 / 真实性（Authenticity） - 共情 / 同理心（Empathy））维度 - 核心关注 * 营销漏斗：获客和转化 * 信任漏斗：建立关系和客户忠诚 - 最终目标 * 营销漏斗：完成交易 * 信任漏斗：长期客户支持与复购 - 内容策略 * 营销漏斗：推广为主，销售导向 * 信任漏斗：帮助客户，创造价值 - 衡量成功 * 营销漏斗：转化率、销量 * 信任漏斗：满意度、重复购买、口碑传播 -时间跨度 * 营销漏斗：短期到中期 * 信任漏斗：长期、持续积累信任很明显，你应该站到信任那一边！传统的获客方式现在变得很烂现在这种获客方式实在是太无聊了。当Claude的AI授权只需每月10美元时，内容创作成本基本为零。于是所有人都可以装得很专业，邮件里每个字语法正确，还能勉强引用你的领英发帖（虽然引用得很僵硬）。这些东西几分钟就能生成，不用任何人工参与。这就意味着：现在所有内容都值得怀疑。现在，我直接把邮件和领英消息一律扔进垃圾桶。为什么？因为我一眼就能看出，那背后并不是一个真正关心我和我的问题的人。这些邮件全都是模糊的“个性化”，总是自称“对你如何做某件事感到好奇”，因为这种“好奇”的句式来自某个声称效果很好的推广指南。对我来说，这就是信任崩塌的关键：我并不是怀疑你的产品能不能用，我是怀疑你到底是不是个真人，签完合同后还会不会关心我。响应率低了，我多发点邮件就好了？天啊，别这样！问题根本不在这里。旧世界 (…-2024年) * 创造可信、个性化内容的成本：50美元/小时（人工） * 用户每周收到的个性化推广邮件：约10封 * 用户识别真实性的成功率：约80% 新世界 (2025年-…) * 创造可信、个性化内容的成本：几乎为0 * 用户每周收到的个性化推广邮件：约200封 * 用户识别真实性的成功率：约20% 信噪比已经崩溃，识别这些邮件真实性的精力成本远超过可能获得的收益。结果，客户不再费力去判断真假，而直接默认这些全是垃圾邮件。这也是为什么我和我朋友干脆无视所有推广邮件的原因——很多人也一样。因为要辨别“这些邮件里有没有价值”，所耗费的精力早就远远超过了可能获得的好处。回到信任本身… 你必须明白，你的潜在客户问的不是： * 你的AI工具好不好用？（他们默认你的工具好用） * 真的能提升效果吗？（他们默认有效果） * 价格合适吗？（他们自己能对比）他们真正关心的是： * 一年后你公司还在吗？还是集成到一半你就跑路了？ * 你到底比另外5家公司好在哪里？ * 你是不是靠烧VC的钱活着？ * 等到风口过去，我的系统是不是会烂尾？ * 你们公司到底赚不赚钱？还是只是凭感觉（vibe-coded，凭感觉编程，意为没有实际盈利模型、靠炒作存活的公司）想赶紧卖掉？而最糟糕的是：如果你不明确告诉客户，他们根本没法自己判断这些问题。不是想泼冷水，但… 我写这篇文章不是为了打击你，而是为了让你知道现在的营销要怎么玩。是的，你依然要回答“客户为什么需要你的产品”，但你更要回答“客户为什么必须跟你买”，并确保你的营销内容体现这一点。机遇仍然很大。我们所有人都必须做到： * 信任的建立，仍然是人类的工作。至少现在还是。AI能帮忙，但2025年建立真正的情感联结和信任，仍然只能靠人类。 * 个性化和精准营销依旧重要。AI应该帮你精细分类客户，但重点仍是识别什么时候该由人类出面，强化信任。 * 别把所有事情都自动化。尤其是复杂或高价值的销售场景，保持一定的人类参与至关重要。 AI时代真的不同了吗？当然。你代表一个品牌。品牌要持续赢得客户的信任——即使你使用了AI，也必须清晰体现出人类的领导力与温度。来源：

#AI内容泛滥 #信任崩塌 #营销信任漏斗 #人工价值 #品牌信任

3周前

3年前我刚开始在推特上写时就经历类似的事，处理方法也是持续输出。写得多了越来越多的人知道你了，就知道源头在哪里了。现在就连人家出个雷军推荐产品的硬件演示视频，都一堆人 at 我说提示词是不是我写的

#推特写作 #雷军推荐产品 #硬件演示视频 #提示词 #持续输出

3周前

现在写了错别字我都懒得改了，这样读者一看：有错别字，看来是手工打的不是 AI 生成的，就好像买水果看到有点虫子还放心一点，一看就没打过农药，有机的😂

#错别字 #手工 #AI生成 #农药 #有机

3周前

对于向深入学习上下文工程（Context Engineering）的同学，这又是一篇必看的文章。这篇文章讲的是如何解决 MCP 工具太多的问题，但凡你做过 Agent 开发，用了大量 MCP 工具，就会知道 MCP 工具多了后最大的问题就是上下文占用太多，不仅导致成本高，还会影响推理和生成质量。另外一个问题就是 MCP 工具返回的中间结果也会挤占大量的上下文空间。看这文章的时候忍不住夸了一下 Manus，他们确实在上下文工程方面探索的很深入了，里面的工程技巧和他们以前分享过的很类似（我一会把之前分享过的 Manus 相关的文章在评论也发一下）。 Anthropic 的方案也很简单直接，就是把“代码”也当作工具的一种，然后从代码中去调用 MCP。这样做有很多好处： 1. 解决了系统提示词中工具定义太多的问题不需要在系统提示词中加载所有 MCP 工具，只需要定义一个“代码”工具。那需要工具了怎么办呢？这些代码都保存在统一的目录下，去目录检索下就能找到合适的工具了，比如这是文中的一个目录示例： servers ├── google-drive │ ├── getDocument.ts │ ├── ... (other tools) │ └── index.ts ├── salesforce │ ├── updateRecord.ts │ ├── ... (other tools) │ └── index.ts └── ... (other servers) 找不到现成的工具怎么办？直接现写一个！写完了还可以保存起来下次继续用。 2. 解决了 MCP 工具返回结果太长的问题比如说我们要用 MPC 工具获取 1 万行数据后筛选转换出合格的数据，就可以先从代码中调用 MCP 工具获取这 1 万行数据，然后从代码中去筛选过滤，最后只返回 5 条数据，这样上下文中就只需要保留那 5 条过滤的数据，而不是像以前一样有 1 万条数据在里面。 3. 解决了数据隐私问题如果你直接使用 MCP 工具，工具返回的数据都要加载到上下文每次上传给 LLM，用代码就可以对敏感数据先二次处理再加到上下文 4. 中间结果持久化和技能沉淀代码可以把一些中间结果写入文件保存到硬盘，一方面可以不占用上下文空间，另一方面也可以随时从硬盘避免反复调用 MCP。还有就是虽然很多代码是临时生成的，但是这些临时生成的代码可以保存下来，沉淀为“技能”（Skill），加上 SKILL .MD 文件就和 Claude Code 的技能一样可以被反复使用了。

#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体· 79 条信息

#上下文工程 #MCP工具 #Agent开发 #代码工具 #数据隐私

3周前

关注 AI Agent 的力荐 MMC 的这篇刚发布的《State of Agentic AI: Founder’s edition》，不仅数据扎实，分析了问题，还提供了可行的解决方案。今年 2025 年是公认的 AI Agent 元年，“Agentic AI” 非常火，新产品也层出不穷：Deep Research、Coding Agent、Browser use、Computer use …… 当然 Agent 争议也不小，一部分人认为没啥用，一部分人则觉得 Agent 无所不能，也无可厚非，大家都是主观感受，每个人使用场景都不一样，比如我自己就很喜欢 Coding Agent，真的能解决问题。但这种争议如果用数据说话就会有说服力的多，比如说这玩意儿，在真实的企业里，真的用起来了吗？ MMC 则是深入访谈了 30 多家正在做 AI Agent 的创业公司创始人和 40 多位企业里的实际用户，写了这篇报告：《Agentic AI 现状：创始人版》。【1】真正限制 AI Agent 的，可能不是 AI 不够聪明大部分都以为目前 Agent 最大的困难会是“AI 不够聪明”、“幻觉太严重”或者“太难和当前系统集成”。这些确实是问题，但出人意料的是，在创始人眼中，它们排不进前三。根据调查，部署 AI Agent 时的三大问题分别是： 1. 工作流集成和人机交互（占 60%） 2. 员工抵触和非技术因素（占 50%） 3. 数据隐私与安全（占 50%）也就是说最大的障碍，是“人”和“流程”的问题。 1. “这玩意儿我该怎么用？”（工作流集成）这是占比 60% 的最大难题。一个 AI Agent 再牛，如果它是一个需要单独打开的 APP，需要员工在现有的工作软件（比如钉钉、飞书、Salesforce）之外，再打开一个新窗口去指挥它，那它的使用率注定高不了。成功的集成，是把 AI 嵌入到员工已有的工作流里。比如，当销售在 CRM 里更新一个客户状态时，AI Agent 自动跳出来说：“我帮你把刚才的会议纪要总结好了。” 这已经不仅仅是个技术问题了，更需要企业改变观念，企业得先想清楚：“要集成这样的 AI Agent，我原有的工作流程需要怎么改？”这往往比买一套 AI Agent 难得多。 2. “它会不会抢我饭碗？”（员工抵触）这是 50% 的创始人提到的信任危机。我们得承认一个现实：在企业里，人类和 AI 的合作，目前大多不太愉快。 - 一种是“过度依赖”：员工把活儿全丢给 AI，自己不检查，结果 AI 出了错，比如给客户报了个错误的价格，酿成大祸。 - 一种是“过度怀疑”：员工根本不信 AI，AI 做的每一步，他都要自己再核查一遍。这非但没提高效率，反而增加了工作量。更深层的，就是对被 AI 取代的恐惧。这导致员工在用的时候束手束脚，或者干脆阳奉阴违，不愿配合。 3. “我的数据喂给 AI，安全吗？”（数据隐私）这也是 50% 的创始人提到的核心关切。这个问题在金融、医疗等行业尤其严重。企业会担心：“我把内部的财务报表、客户病历交给这个 AI Agent 分析，这些数据会不会被拿去训练别的模型？会不会泄露？” 这种担忧，有些是真实存在的，比如需要符合 GDPR、ISO 27001 等合规认证，也有些纯粹是感觉上的。但无论哪种，都会让企业在部署时畏手畏脚。【2】做得好的 AI Agent：高准确率和高自主性既然有这么多困难，那现在做的好的那些 AI Agent，实际表现怎么样？这个报告给我很大收获的一点是它从两个维度来量化现在的 AI Agent：准确率（Accuracy）和自主性（Autonomy）： - 准确率：AI 干的活儿，多大比例是对的、被人类接受的。 - 自主性：AI 干活儿时，多大程度不需要人来插手。理想状态当然是高准确+高自主。但现实是，超过 90% 的Agent创业公司声称自己的方案达到了 70% 以上的准确率。所以 MMC 把 Agent 划分了三个分类（低准确率+低自主性的Agent就不配存在）： 1. 中准确、高自主：适用于低风险、高重复、易验证的工作场景。比如自动给海量的营销邮件打标签。就算 AI 标错了 30%，但它帮你自动处理了 1000 封，你只需要人工纠错那些明显不对的，总体效率还是远超纯人工。 2. 高准确、低自主：适用于高风险、高价值领域，比如医疗场景。比如 AI 帮你起草临床试验的研究报告。它必须保证 90% 以上的准确率，但人类专家必须在每一步进行严格审核（低自主权）。它扮演的是“超级助手”，而不是“决策者”。 3. 高准确率 + 高自主性：这可以说是最理想的“甜点区”，是大家努力的方向。它适用于那些 AI 部署相对成熟或规则边界清晰的领域。比如客户服务、网络安全或金融合规。在这些场景下，AI Agent 已经足够可靠，达到 80%-90% 的准确率和自主性，可以被授予高自主权去端到端地处理任务。报告提到，这里的秘诀通常是将概率性的大语言模型与更具确定性的 AI 方法相结合，以提高准确性，从而进一步提高自主性。【3】企业开始为 Agent 付费了聊 AI Agent 落地，绕不开收费的问题，毕竟靠烧钱是无法持久的。好消息是企业开始真掏钱付费了报告发现，62% 的 AI Agent 创业公司，已经拿到了企业的“业务线预算（Line of Business budget）”。这是个超级积极的信号。可能很多人不知道大公司内部的预算分两种：一种叫“创新预算”（Innovation budget），就是小金库或实验经费，数额不大，用完了算，大家图个新鲜。而“业务线预算”，是各部门（如销售部、市场部、财务部）用来保证自己核心业务运转的支出。当 AI Agent 开始动用“业务线预算”时，意味着它已经从可有可无的玩具变成了能帮我干活的生产力工具。坏消息是现在还没摸索出最佳的收费模式虽然知道这玩意儿值钱，但到底该怎么定价？报告显示，大家都在摸索，主流的两种方式是： 1. 混合定价（23%）：比如“基础服务费 + 超出部分按用量付费”。 2. 按任务次（23%）：AI 帮你干成一件事（比如发出一张发票），收一次钱。而大家最期待的按照按效果付费（Outcome-based），目前只有 3% 的公司在用。为什么？因为太难了。比如，一个“销售 AI 助手”，它帮销售赢了个大单。这个功劳，到底 80% 算销售的，还是 20% 算 AI 的？怎么衡量？如果 AI 没功劳，企业是不是就可以不付钱？这根本算不清。所以，目前最现实的还是按苦劳付费，而不是按功劳付费。【4】最重要的部分：成功的 AI Agent 落地策略既然 AI Agent 落地这么难，那些成功的 Agent 公司是怎么说服企业客户的呢？ MMC 的访谈总结出了一套非常实用的落地经验：秘籍一：“Think Small”（从小处着手）报告总结了一个非常务实的落地策略：Think Small (从小处着手)。忘掉那些“彻底颠覆行业”、“全自动替换人类”的宏大叙事。成功的 AI 智能体，往往从一个非常小、非常具体的切口进入： - 起点：选一个低风险、中等收益的任务。 - 关键：选一个员工最讨厌干的活儿。比如，销售团队最烦的手动录入客户数据，或者财务团队最烦的核对发票。 - 定位：永远不要说你是“替代品” (Replacement)，要说你是“副驾驶” (Copilot)。你的目标不是让老板开除员工，而是把员工从那些重复、枯燥、没人想干的破事儿里解放出来。当员工发现，这个 AI 真的帮我省了每周 5 小时填表的时间，信任的种子才算种下了。秘籍二：“保姆式”服务（Hand-holding）现在的 AI Agent 还远没到即插即用的程度。企业买的不仅是软件，更是一整套陪跑服务。成功的创业公司都在用“前线部署工程师（FDE）”模式。这帮人既是程序员，又是咨询顾问，他们会直接“扎”到客户的办公室里，手把手帮客户梳理流程、清理数据、调整 AI。同时，人机交互界面要做到“3E”： 1. Education（教育）：AI 要能主动教用户“我能干啥，你该怎么用我”。 2. Entertainment（趣味）：交互得有趣。 3. Expectation Management（预期管理）：AI 必须坦诚地告诉用户“我干不了啥”，别吹牛。秘籍三：定位决定生死（Positioning）最后，你怎么“说”你是谁，可能比你“是”谁更重要。 - 是“副驾驶”，不是“替代者”： * 一定要把姿态放低。你的产品是“Copilot”（副驾驶、领航员），是来“Augment”（增强）员工能力的，不是来“Replace”（替换）他们的。哪怕你的技术真的能替换掉 80% 的人，也千万别这么说。 - 看人下菜碟： * 在医疗这种保守行业，你最好少提“AI”，多谈“自动化”、“效率提升”。 * 在金融这种激进的行业，你就得猛吹“Agentic AI”，显得你很前沿。 - ROI 要具体： * 对于成熟流程，就说“节省了 XX 小时”或“降低了 XX% 成本”。 * 对于 AI 创造的新能力（比如“千人千面”的网页），就把它和你已有的工具挂钩，比如：“能让你的谷歌广告转化率提升 20%”。【最后】港真，年初的时候我还是 AI Agent 的怀疑论者，自从用了 Claude Code 后，我开始“真香”，变成了 AI Agent 的积极拥护者，也一直很关注这个领域的发展，这份报告质量还是很高的，尤其是给我最大感触的点是：决定 AI Agent 落地成败的，最重要的因素已经不是模型能力够不够强，而是它怎么和企业内部的流程整合，怎么取得员工的行人，怎么证明它存在的价值。另外从准确率和主动性这两个维度来量化评估 AI Agent，是挺科学的，现在很多的 AI Agent，主动性高了准确率可能就不够，准确率上去了主动性又不行，要做好 Agent，最终还是要做到像一个情商高的真人那样，在你还没开口时，就洞察到你的需求，默默帮你把事情搞定。

#AI Agent落地 #工作流集成 #员工抵触 #数据隐私 #准确率与自主性

3周前

今天看到一个观点：AI是“风洞”，大脑是“鸟” 莱特兄弟当年为了造飞机，天天研究鸟。他们注意到鸟类会逆风起飞，他们还发现鸟类会扭曲翅膀尖端来保持平衡。这些发现影响了他们最初的滑翔机设计。接着，他们建造了一个六英尺长的风洞，这使他们能够在精确控制的条件下测试一套人造翅膀。他们的下一轮滑翔机飞行取得了远超以往的成功。神奇的是，直到他们成功造出了飞机，人类才反过来真正彻底搞懂了鸟类飞行的空气动力学。类似的，我们到现在还没完全搞明白大脑的工作原理，也许通过研究 AI 是怎么工作的，能反过来帮我们搞懂人类大脑是怎么工作的。换句话来说 AI 就是我们用来研究大脑思维的“风洞”。

#AI #大脑 #研究 #风洞 #鸟类飞行

3周前

喜闻乐见，苹果新的网页版 App Store 发布的时候是连着 SourceMap 一起发布的，也就是你可以看到完整的前端代码。有热心网友已经保存了完整的 Svelte/TypeScript 源代码

#苹果 #App Store #SourceMap #Svelte/TypeScript #前端代码

3周前

关于 ChatGPT 为什么喜欢用破折号，这个问题的原因似乎现在还没有定论，不过刚看到一篇博客分析这个问题，还挺有趣。先说一个有趣的问题是 AI 特别喜欢用 "delve"（深入探究）这个词。这个现象的答案是已知的：RLHF（人类反馈强化学习）。简单说，AI 模型训练的最后一步，是雇佣大量的人类“导师”来给它的回答打分。OpenAI 雇佣的导师很多在肯尼亚、尼日利亚等非洲国家。而在这些地区的“非洲英语”中，"delve" 是一个非常常用且得体的词汇。于是，当 AI 用 "delve" 时，非洲的导师们觉得“这话说得不错”，就给了高分。AI 就此学会了：“哦，客户喜欢我用‘delve’。” 那么，破折号也是因为这个原因吗？作者顺着这个思路去查证：是不是非洲英语里也特别爱用破折号？结果，并不是！尼日利亚英语破折号的出现频率（每词 0.022%）远低于普通英语的平均水平（0.25% 到 0.275%）。这说明，“深入探究”（delve）和“破折号”（—）这两个 AI “口音”，来源并不相同。作者最终发现了一个决定性的线索：时间。大家回忆一下，2022 年底的 GPT-3.5，其实并没有这个毛病。这个“破折号上瘾症”是在 GPT-4 和 GPT-4o 身上才集中爆发的。不只是 OpenAI，谷歌和 Anthropic 的模型，包括一些中国的大模型，都开始用破折号。那么，从 2022 年到 2024 年，所有 AI 实验室的训练数据，到底发生了什么共同的变化？答案是：AI 公司的“数据荒”来了，它们开始疯狂“喂”AI 吃书——特别是“旧书”。在 2022 年，AI 主要吃的是互联网上的公开数据、盗版电子书（比如 LibGen 上的）。但很快，这些数据就不够用了，而且质量良莠不齐。为了让模型变得更“有文化”、更“高质量”，AI 公司们（法庭文件显示 Anthropic 在 2024 年 2 月开始了这项工作，OpenAI 只会更早）启动了一个庞大的工程：大规模扫描实体书，把纸质书数字化，作为训练数据。好了，破案的最后一块拼图来了。既然 AI 吃了大量（可能是几百万册）扫描的纸质书，那么这些书是什么年代的呢？盗版电子书网站上的书，大多是当代流行读物。而 AI 公司为了“填饱肚子”并绕开版权，扫描的书中，有很大一部分是更古老的、已进入公共领域的作品。作者找到了一个关于英语标点符号使用频率的研究，它显示：破折号在英语文学中的使用频率，在 1860 年左右达到了顶峰（约 0.35%），在 19 世纪末和 20 世纪初的使用率，远高于当代英语。作者举了个例子：著名的《白鲸记》（Moby-Dick，1851年出版）一书中，破折号出现了 1728 次！真相至此水落石出：我们现在用的最先进的 AI，它的“标点符号观”并不是从 2020 年的互联网学来的，而是从 1890 年的旧小说里继承的。 AI 公司们为了获取“高质量”的语料，把大量 19 世纪末、20 世纪初的文学作品喂给了模型。AI 忠实地学习了那个年代的写作风格——其中就包括对“破折号”的狂热喜爱。当然，作者也承认，这仍然是一个基于证据的推测，还有一些小疑问没解决： 1. 为什么 AI 只学会了用破折号，却没有学会像《白鲸记》的船长那样说话？也许模型只是吸收了标点符号这种“潜意识”的风格，而没有吸收具体的用词？ 2. 有没有更简单的解释？比如，Sam Altman 曾随口提过，他们发现 RLHF 的人类导师“似乎更喜欢”带破折号的回答，觉得那样更“口语化”，所以就“多加了点”。不过，综合来看，“扫描旧书”这个理论目前是最有说服力的。它完美地解释了为什么 GPT-3.5 不会，而 GPT-4 之后的模型（它们都大量训练了新的书籍数据），然后集体对破折号“上瘾”了。有兴趣可以看看原文：

#ChatGPT #破折号 #AI #旧书 #语言模型

3周前

Text to Markdown Prompt 适用于你要把推文、微博这种纯文本内容转成格式良好的博客，可以帮你生成标题、列表，和加粗要点、金句。亮点： - 借助思维链先提取要点、金句和可选标题，然后选择标题和高亮要点、金句 - 解决了 LLM 在加粗带标点符号的文字时加粗失效的问题（如果你用过 LLM 生成的中文 Markdown 会明白我说什么，参考图4） ---- 提示词开始 ---- # 任务：将文本转换为结构化 Markdown 请你扮演一个专业的编辑，将提供的文本内容转换为一份格式良好、结构清晰、重点突出的 Markdown 文档。 ## A. 内部推理步骤 (请在你的思考过程中执行，无需输出) 在生成最终的 Markdown 之前，请先在内部完成以下思考： 1. **理解与提取**： * 通读全文，准确把握文章的核心主旨和目的。 * 识别并提取文中的**核心论点**、**关键结论**和**重要定义**。 * 找出文中具有高度概括性或特别精辟的**“金句” (Golden Sentences)**。 2. **构思标题**： * 基于文章主旨，生成 2-3 个备选的主标题 (H1 级别)。 3. **最终决策**： * 从备选项中选择一个最精炼、最贴切的标题作为最终主标题。 * 从步骤 1 提取的内容中，最终确定哪些句子或短语最值得在正文中加粗，以引导读者快速抓住核心。 ## B. 最终输出规范 (请严格按此格式生成) 请根据你的内部推理，生成符合以下所有规范的 Markdown 文本： 1. **主标题 (H1)**： * 使用 `# 标题` 格式，采用你在步骤 A.3 中选定的最佳标题。 2. **内容结构**： * 使用不同级别的子标题（如 `##`、`###`）来组织文章脉络，使其逻辑清晰。 * 适当使用项目符号（`-`）或编号列表（`1.`）来呈现并列或顺序关系。 3. **突出重点 (句子优先)**： * **有选择性地**使用粗体 (`**`) 来突出你在步骤 A.1 和 A.3 中确定的**核心论点**、**关键结论**或**金句**。 * **优先加粗**：优先考虑加粗**能够概括要点的完整句子**或**关键短语**。 * **避免**：避免只加粗零散的单个关键词，并**切勿过度使用粗体**，保持文档的专业性和易读性。 4. **【!!!】重要格式规范**： * 在设置粗体时，**绝对不要**将任何标点符号（如 `。`、`，`、`：`、`"`、`（`、`）` 等）包含在 `**` 标记内部。 * ✅ **正确示例**(标点在 `**` 之外)：这是“**一个核心观点**”。 * ❌ **错误示例**：这是**“一个核心观点”**。 --- 请开始处理以下内容：

独立开发者手搓新Logo，MarkTodo即将上线新版本· 108 条信息

#Markdown #文本转换 #LLM #提示词 #结构化文档

3周前

很荣幸被评选为微博2025最具影响力AI大V，还是写点什么感谢一下支持我的网友和新浪微博平台。特别喜欢今年微博V影响力大会的那句 Slogan：“尽兴分享自成影响”，因为从2010年注册了微博到今天，这8个字就是我微博账号成长的真实写照。我一直在“尽兴分享”，分享生活、分享技术和管理经验、这几年集中分享 AI 资讯和技术，不知不觉也从最开始只有少数好友互动，到如今的百万粉丝的大v。我从来没有把成为百万粉丝大v作为我的微博目标，作为个个人账号也没有学习研究过运营技巧，对我来说它只是“尽兴分享”一种结果——“自成影响”！当然更多的是幸运，赶上了 AI 爆发，最重要的是大家的支持，给了我很多正向的反馈，让我在分享之余，也收获了很多：善意的支持、不同观点的碰撞、流量和声誉。这些都给了我动力持续的创作和分享。有人问过我为什么会每天坚持写微博？其实我单纯的只是为了践行费曼学习法，尤其是在 23 年 AI 让大家都很焦虑的时候，我也很焦虑，所以拼命的去学习 AI 知识，以前都是偏应用技术，AI 对我来说是很遥远很高深的事情，于是我想通过微博分享学习心得、实践经验的方式来倒逼着我学习，这能帮助我快速掌握 AI 技术（本质上就是费曼学习法）。这样实践下来效果真的很好，我一边学习提示词一边分享我试验出来的提示词，一边学习实践 RAG 一边写 RAG 的技术文章，每一次写作都让我对这些技术有更深入的领悟，意外的还让我成为微博上第一批大量分享 AI 资讯和技术经验的博主。包括我在 X 上的账号也是因为“尽兴分享”跟着一起“自成影响”，因为当时我发现学习 AI 知识了解 AI 资讯 X 上是最好的，要在微博上分享更多优质内容，少不了要去 X 上收集信息，所以就开始启用了好多年不怎么使用的 X 账号，开始同步分享，跟着吃了一波 AI 增长的红利。当然影响力和流量也是双刃的，当有了流量和粉丝数，就难免也会在意流量的涨跌；流量上来负面评论也会多起来，甚至会影响情绪。我也是花了一些时间才慢慢调整过来，负面评论拉黑是最简单直接的，所以我个人介绍里面至今保留了一句：不争论只拉黑。总的来说微博环境相对还是不错的，微博在这方面确实花了不少精力，很多地方比 X 做的要好，另外关注 AI 的人群整体素质也相对要高很多。很多时候遭遇负面评论，最让我暖心的是很多站出来留言支持我的网友，感谢你们🥰！对于流量这事，一个本身我也没有那么在意，另外也慢慢有了自己稳定的和高效的创作模式： - 每天大量阅读推文和资讯（我的信息来源主要是 X 的推送和 Hackernews），一部分有价值的借助 AI 翻译或者总结发布 - 大量的实践 AI，应用 AI 在日常工作生活中，随时将学到的心得和经验分享 - 基于和用户互动的内容创作，比如代表性的问题解答或者感想 - 定期将自己阶段性的思考写成原创的内容作为一个 AI 博主，自然也少不了大量应用 AI 来帮助提升运营效率。我有各种不同的提示词来帮助做不同的任务，比如翻译的、总结的、看论文的、画图的、视频转文字的等等，作为一个程序员出生的博主，更是可以借助程序来写一些工具，比如我有一些自己用的网页转Markdown、视频翻译的工具、长文翻译、排版的工具。不过现在，更多是直接借助各个 AI 工具结合提示词就足够了。而且绝大部分我用到的提示词都分享过的。也许将来我没办法做到像这几年一样一直高频度写作，但应该还是会坚持“尽兴分享”。谢谢你们对我的支持，也希望你能“尽兴分享自成影响”！

#微博AI大V #尽兴分享 #费曼学习法 #AI技术 #正向反馈

3周前

准备迎接小朋友们讨糖了🎃

#万圣节 #小朋友 #讨糖 #节日活动 #期待

4周前

未来风社交界面（手表全息投影版） Sora 或者 ChatGPT 一张 X 账号截图和头像照片（可选）不是很稳定，中文支持不好，需要多次抽卡 ----提示词开始---- 一张 9:16 竖版极具未来感与赛博美学的逼真照片：一只手腕上佩戴着极简风格的未来智能手表，从表盘中心投射出一道精致的全息投影界面，占据了画面的主体。全息投影悬浮于手腕上方，呈现出一个半透明、晶莹剔透的未来社交媒体个人资料界面，界面边缘平滑圆润，并散发着柔和的霓虹光晕，色彩在粉色、紫色和蓝色之间自然过渡。投影内容清晰生动，如同雕刻在空气中一般精准地显示，信息严格按照参考图顺序依次呈现： * 头像（居中） * 用户名、顶部的认证徽章 * 个人介绍 * 地理位置、网站 * 加入日期 * 关注数与被关注数 * 关注按钮背景以黑暗的虚焦效果呈现，进一步凸显出悬浮全息界面的未来科技感与发光效果。光线巧妙地折射于手腕与表盘表面，带来极富电影感的视觉体验，营造出高级的科幻氛围，画质超逼真，细节达到8K级别，具有出色的景深效果，整体呈现出一种高科技、未来派的全息互动美学。

#未来风 #社交界面 #全息投影 #智能手表 #赛博美学

4周前

未来风社交界面，提示词见评论

澎湃AI新闻合辑：未来科技与社会热点交锋· 110 条信息

#未来风 #社交界面 #科技 #创新 #设计

4周前

Sora 或者 ChatGPT 一张 X 账号截图和头像照片（可选）不是很稳定，中文支持不好，需要多次抽卡 ----提示词开始---- 一张 9:16 竖版逼真的赛博美学未来社交软件界面照片：一只手拿着一张竖直半透明的亚克力卡片，占据了大部分画面。上面显示着一个社交媒体个人资料界面，但没有任何横幅或背景图片。卡片有平滑的圆润边缘，闪烁着柔和的霓虹灯光，呈现出粉色、紫色和蓝色的渐变。背景黑暗而模糊，以突出发光的边缘。卡片表面如水晶般清澈，个人资料的细节仿佛雕刻，只显示参考图中的信息，按照顺序依次显示： - 头像（居中） - 用户名、顶部的认证徽章 - 个人介绍 - 地理位置、网站 - 加入日期 - 关注数和被关注数 - 关注按钮手指上的灯光反射看起来富有电影感和氛围感，营造出一种高科技的全息氛围。

#Sora #ChatGPT #AI #赛博美学 #社交软件

4周前

虽然慢一点，但好歹也算是完成任务了😂

骑行爱好者挑战自我，夜骑50公里创纪录！· 35 条信息

#任务完成 #积极 #幽默 #慢一点

4周前

#开源项目推荐：snapDOM：快速精准的网页截图神器 snapDOM 能快速且精确地将网页上的任何 HTML 元素截取为高质量、可缩放的 SVG 图片，完全保留原始元素的样式、字体、背景图片、伪元素（pseudo-elements）甚至是 Shadow DOM（一种封装于DOM元素内部的独立DOM结构，用于组件隔离和样式保护）。此外，它还能轻松导出为各种常见的位图格式和 canvas。项目地址：演示地址：

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