向阳乔木

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1小时前

读到篇关于如何写内容开头的文章，道理懂，但经常忘，让AI提炼几条关键： 1. 第一屏没抓住人，后面都白写 2. 制造认知缺口，指出矛盾、反常识、或大家没想过的问题 3. 一句话提炼核心，"威尼斯是个没有农田的帝国" > "威尼斯有复杂的政治制度" 4. 从最有意思的部分开始，别铺垫背景，直接说你最想说的 5. 挖坑要填，制造好奇心后必须给答案，否则读者不再信你 6. 你急着跟朋友说的第一句话是什么？那就是开头原文见评论

6小时前

公众号文章预览转Docx，今天遇到这个需求了。做法： 1. 安装飞书剪藏预览文章。 2. 导出docx 另外一个方式应该是公众号读取MCP，然后用pandoc转，抽空试试。

23小时前

求推荐更好的歌词识别AI解决方案。目前本地运行的whisper v3还行，但前后容易乱加歌词...

1天前

Manus做PPT确实还挺好，至少信息检索收集能力比很多AI工具强。

1天前

去年4月份买的最超值的订阅lennys product大礼包。当时只需要100美元？每隔一段时间就有一些优秀AI工具送会员... 不过记得设年度取消闹钟啊，避免第二年高价自动续费。这次有Manus年会员（月4000积分少，就当免费体验）还有Factory的Droid等，还有一堆之前没领的，太值了

1天前

在AJ安利下，给吃灰很久的Vision Pro配了一个近视镜片，体验比戴隐形眼镜稍微好点。用stash配了魔法，看了一眼YouTube，登录了Telegram，跟ChatGPT聊了几句。可能的场景是移动办公当扩展显示器，但戴久了还是难受。抽空再订个Netflix看看片，别的场景没了。不知道其他人都怎么用？

2天前

Bearer JWT Token：一张会说话的通行证，现代互联网身份认证的主流方案配API时，经常看到 Bearer 这个词，一直没深究。今天终于有空仔细学了下，用AI写篇分享：（Bearer，不是熊的意思，是持证人）（JWT = JSON web Token）登录这件事，本质上就是证明"我是我"。以前的做法是，你登录后，服务器在自己的小本本上记一笔，你是谁，什么时候来的。每次你访问，服务器都要翻本本确认身份。网站小还好说，一旦服务器多了，这个本本就得到处同步，麻烦得很。 JWT 的思路是，别记了，直接给你发张证。这张证长什么样？ JWT 分三段，用 "." 连起来。第一段是证件类型（Header），说明这是什么证，怎么加密的。第二段是你的信息（Payload），用户 ID、名字、有效期。这部分是明文的，任何人都能解开看，所以别往里写密码。第三段是防伪签名（Signature），服务器用只有自己知道的密钥盖的章。你可以看懂证上写了什么，但改不了，一改签名就对不上。最后生成一长串字符，看起来像这样： eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzdWIiOiIxMjM0In0.SflKxwRJ... Bearer 是什么意思 Bearer 就是"持证人"的意思。你每次向服务器发请求，在请求头里写一句： Authorization: Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9... 意思是，我拿着证，让我进。服务器验证签名，确认没过期，就放行。不用查数据库，不用记录状态，看证办事。为什么要这么干？因为服务器不想记那么多事。传统方式下，一万个用户在线，服务器就得维护一万份记录。十台服务器，这一万份记录还得同步。 JWT 让服务器彻底解放了。发完证就不管了，你每次来带着证，我验一下签名就行。十台服务器还是一百台，都用同一个密钥验证，谁接到请求谁处理。这在分布式系统和微服务架构里特别好用。前后端分离的单页应用，移动 App，小程序，都可以用同一张证到处走。但要小心 JWT 一旦发出去，服务器就收不回来了。即使你改了密码，只要证还在有效期内，拿着照样能用。所以实际使用时，JWT 的有效期都很短，比如 15 分钟。配合一个有效期长一点的 Refresh Token，短证过期了换新的，长证也过期了就重新登录。还有，这张证一定要保管好。丢了就等于把钥匙给了别人。所以必须用 HTTPS 传输，别在不安全的地方存储。它改变了什么？ Bearer JWT Token 把身份认证变成了一张可以随身携带的凭证。不需要服务器记住你，不需要跨服务器同步状态，拿着证到哪儿都能证明自己。这就是现代互联网身份认证的主流方案。简单，高效，能打。

2天前

3分钟搭建AI助理！Telegram+Clawd = 随身智能秘书只需打开Telegram创建机器人，连接 Clawd Bot。支持移动端的AI助理就诞生了。 YC的Use Case更牛逼：创建多个agent，自动客服，自动修Github issue提交，询问同事开发进度等等。好像也支持Claude Skill，让我测试下。大家不用焦虑，先用起来

2天前

朋友说这个是这几年最让他震撼的开源产品之一。比Claude Skill还厉害，应该是下一个大趋势。地址见评论区

2天前

有了新的Skill玩法灵感！一句话用Suno生成音乐并制作成MTV。朋友们等我成果。

2天前

Opus 太强了，愣是把一个无法运行的suno逆向API库。（最早两年前的代码）修改通过了，现在可以通过Cli调用suno生成音乐了。下一步，变成Skills。自动写歌词生成音乐下载，跟视频生成组合在一起用了。仓库我公开了，Github见评论区

3天前

Meta CTO Andrew Bosworth在达沃斯论坛说Meta新模型效果很好。一个叫"Avocado"（牛油果）专注文本，一个叫"Mango"（芒果）做图像和视频。看Meta能不能翻身，对腾讯也有参考意义。

3天前

朋友的x账号被盗了，就是因为点击一条私信链接。 x一定要开两步验证，下载安装谷歌authenticator 切记切记！

3天前

这两天 X 上最火的Skill之一，果然做视频是刚需啊！安装指令： npx skills add --skill remotion-best-practices 前提是先安装Vercel的Skill安装器，先终端运行下面命令 npx skills add vercel-labs/agent-skills

3天前

哈哈哈，真有人把Anthropic CEO和Deepmind负责人前几天接受访谈的内容对比了。上周达沃斯论坛上。 Anthropic的CEO Dario Amodei和Google DeepMind的CEO Demis Hassabis都来了。两个人说的话，听起来既像打架，又像合唱。 Dario说：6-12个月后，AI就能干完程序员的活了时间线够激进，他的理由很直接： Anthropic的工程师现在已经不写代码了，他们只是编辑Claude生成的代码。他们的新产品Claude Cowork，一周半就做出来了，几乎全是AI写的。是不是有点夸张？但看看他们的动作就知道了。 Anthropic最近招的岗位，覆盖音频、生物学、网络安全、视觉。他们还要自己部署100万颗TPU芯片，不租Google Cloud的了。三年时间，从零做到预计100亿美元营收。 2028年的目标是700亿美元ARR，真的猛啊！而 Demis说：没那么快，但也快了 Demis的态度稍微保守一点。他觉得编程确实容易自动化，因为你能立刻验证结果对不对。但科学发现就难多了，因为验证周期长。不过他也说：今年我们可能会看到，初级岗位开始受到影响。时间线上，Demis认为AI达到人类认知水平，可能需要3-5年，甚至10年。两人的分歧在哪？主要是对"自我改进循环"的判断。如果AI能自己训练和改进AI，那进度会飞快。 Dario觉得这个循环快要转起来了，Demis觉得还需要时间。都担心什么？ Dario提了一个很可怕的场景： GDP增长5-10%，但失业率也是10%。这在历史上基本没出现过。高增长和高失业同时存在，意味着财富在极少数人手里快速积累，大部分人被甩在后面。他还提到一个"零号世界国家"的概念，1000万科技工作者，GDP增长50%，其他人停滞不前。听起来像科幻小说，但这不就是现在硅谷和其他地方的差距在放大吗？中国呢？ Dario说了一句很重的话：把美国AI芯片卖给中国，有点像把核武器卖给朝鲜。 Demis的说法温和一些，他觉得中国目前落后美国大概6个月。两个人都希望能让中国公司放慢进度，但这显然不太现实。给年轻人的建议 Demis说了一句很实在的话：如果你今年找不到初级岗位或实习，别慌。花时间玩这些 AI 工具，玩到比研究人员还熟练。为啥？因为研究人员都在忙着造工具，没时间探索工具的"能力溢出"。你如果能把工具用到极致，甚至比造工具的人还懂怎么用，那你就有价值了。听起来有点反直觉，但想想也对。工具的进化速度太快了，会用比会造更稀缺。我们该怎么办？如果Dario说得对，我们只有1-2年时间适应AI达到人类认知水平。如果Demis说得对，时间会长一些，3-5年，甚至10年。但不管是谁对，有一件事是确定的：这个变化正在发生，且不会停下来。 Demis建议：玩AI工具，玩到比任何人都熟练。这可能是普通人在这场变革中，唯一能抓住的机会了。原文见评论区

3天前

一篇很浅显的讲Skill和MCP定义和用法的教程。这个老外还挺适合分享这类内容。

3天前

苹果据说在做一个 AirTag 大小的"AI Pin"。配多个摄像头和麦克风，用于跟OpenAI的硬件竞争。 OpenAI确认，与 Jony Ive 一起开发的无屏设备将在2026年底推出。

3天前

硅谷最新大戏：Thinking Machines 闪电崩盘大家可能还记得去年 Mira Murati 离开 OpenAI 时的新闻。 11 个月，从 500 亿到分崩离析。时间线： - 去年2 月创立 Thinking Machines - 1 月 12 日，三位联合创始人逼宫 - 1 月 14 日，Murati 开除 CTO Barret Zoph - 同一天，OpenAI 把三个人全收回去核心矛盾：产品出不来，钱烧得快，估值撑不住。纽约时报说 Zoph、Metz 和 Schoenholz 三个人坐下来跟 Murati 说： "公司技术方向得让 Zoph 说了算，不然我们就走。" Murati的回应："你已经是 CTO 了，做好你的工作就行。" Meta 来谈过收购，Anthropic 的 CEO 也跟 Murati 走得近，但最后什么都没成。 500 亿美金的估值，变成没人愿意接的烫手山芋。三个人回到 OpenAI，Murati 留在原地。

3天前

写了一个Skill，靠大模型驱动的RPA自动化操作。用网易云音乐演示，Demo做了加速和裁剪（实际非常慢）。意义不一样是，让大模型自己看界面理解、操作。比如他会知道用搜索输入歌名找歌，点击单曲，然后看到播放按钮后点击。

4天前

昨天朋友提到类比很有意思：他说大模型token不像电，更像是手机套餐的流量。现在还是2G时代，又贵又慢，质量也不好。当有一天，大家都用上5G，且包月包年流量套餐（token）足够用的时候，AI应用才会大爆发。

4天前

用全局 Claude. md 就能搭建最懂你的私人助理。

4天前

推荐大家试下，把下面整个提示词发给Claude Code。用AI语音输入法或打字耐心回答完问题。能找出很多自己没意识到的问题，且能持续更新到CC的记忆系统。感兴趣的可以一起试试。 ----- 复制下面提示词发给 CC 或OpenCode----- 我想学习这个方法并写入到Claude md文件（全局）： TELOS不是缩写，是个希腊词，意思是"目的"或"终点"。是一套结构化的自我访谈框架。帮你把"你是谁、你想要什么"这件模糊的事情，变成AI可以理解和使用的上下文。核心是六个层次的问题，从问题到行动： 1. Problems（问题）不是"你的目标是什么"，而是"什么让你不爽"。人的很多动力都来自这里。你想减肥，是觉得"我现在的状态不对"。你想做产品，是因为"现有的解决方案很烂"。 Daniel说这个问题要具体。 - 我父母每人打三份工，没时间陪我，这导致了什么 - 现在的漏洞管理工具根本不懂工程团队怎么工作 - 大部分人觉得自己的想法不值得分享可以是个人问题，也可以是世界问题。都写下来。 2. Goals（目标）你想改变什么？不是"你想要什么"，而是"你想改变什么"。这是从问题到方向的转化。比如： - 问题：大部分人觉得自己只是打工的，不是创造者 - 目标：激活更多人，让他们意识到自己也有值得分享的想法 Daniel的核心目标就是"提高人类激活度"（human activation）贯穿他所有的项目： ① PAI项目：让个人能建自己的AI基础设施 ② Fabric项目：开源AI工具 ③ Unsupervised Learning：分享想法和洞察 3. Challenges（挑战）什么在阻止你？这是很多人跳过的一步，但特别关键。如果你不明确说出障碍，AI就没法帮你绕过去。障碍可能是： ① 技术的：我不会编程 ②资源的：我没时间 ③ 心理的：我觉得自己不够格 ④ 系统的：现有工具太复杂 Daniel的例子：他想让更多人用上个人AI系统。但障碍是"大部分人不是技术背景，命令行对他们来说太难了"。所以PAI的设计就要考虑这个，要让非技术人员也能用。 4. Strategies（策略）你打算怎么做？从"想要"到"行动"的桥梁。不是具体任务清单，是方法论层面的。比如Daniel的策略： ① 从开源项目开始，降低门槛 ②用Markdown文件而不是数据库，保证可移植性 ③ 先解决自己的问题，再推广给别人 ④ 持续分享过程，激活其他人 5. Projects（项目）你现在在做什么？ Daniel会列出： ① PAI：个人AI基础设施框架 ② Fabric：AI工具集 ③ Unsupervised Learning：周报 ④ 客户咨询工作 ⑤ 漏洞赏金研究每个项目都对应回目标和策略。 6. Workflows（工作流）你每天实际在做什么？ Daniel说这个特别重要，因为AI要帮你，就得知道你的日常是什么样的。他的工作流： ① 早上散步时用Limitless录音捕捉想法 ② 回来后让AI整理这些想法 ③ 用"议会辩论"功能让多个AI角色挑战这个想法 ④ 实时编辑，形成文章 ⑤ 一键发布到 X 和LinkedIn 这整个流程，从"想法"到"发布到社交媒体"，都在AI的支持下完成。为什么这套框架有用 1. 给AI提供了"北极星" 每次你问AI，它不是在真空中回答，而是知道： ① 这个问题和你的哪个目标相关 ② 你在哪个项目的语境下问的 ③ 你的障碍是什么（回答要避开这些坑） Daniel举了个例子：他的朋友是心脏科医生，也做漏洞赏金。当他把自己的TELOS加载到系统后，AI知道： ① 他的目标：找到更多漏洞，赚更多赏金 ② 他的专长：客户端漏洞 ③ 他的工作流：在诊所间隙做测试 ④ 他的技巧：一些独特的测试方法现在他只需要给AI一个目标公司，系统就会： ① 用他的方法论去做侦察 ② 专注于客户端漏洞 ③ 生成符合他风格的测试脚本 ④ 按他习惯的方式组织结果结果：发现的漏洞数量大幅上升。 2. 让AI的回答有"方向感" Daniel有个概念叫"通用算法"（Universal Algorithm）：从当前状态到理想状态因为每次AI帮你做事，本质上都是在执行这个算法： ① 当前状态：你现在在哪里 ② 理想状态：你想去哪里 ③ 中间过程：怎么到达 TELOS就是在定义这个"理想状态"。没有TELOS，AI只能给你通用答案。有了TELOS，AI知道"对你来说"的最佳答案是什么。 3. 它会进化这是最酷的部分。 Daniel的系统有个"升级技能"。当他： ① 看了一个YouTube视频 ② 读了一本书 ③ 学了新技术他可以让AI： 1. 读取这个新知识 2. 对照他的TELOS 3. 建议如何升级整个系统比如他读了本关于修辞学的书，AI会说： "根据这本书的原则，我建议： ① 在你的写作技能里加入这些修辞手法 ② 调整博客工作流，加入修辞检查步骤 ③ 更新你的风格指南" AI在帮AI自己变得更懂你。具体怎么做？第一步：倾倒（Dump）找个安静的时间，用语音或文字，回答这些问题： ① 什么让你不爽？（个人的、工作的、世界的） ② 如果你有魔法棒，你会改变什么？ ③ 你现在在做什么？为什么做？ ④ 什么在阻止你做得更好？第二步：结构化把这些内容按TELOS框架整理： # TELOS ## Problems - 我觉得大部分人... - 现有的工具... - 我自己总是... ## Goals - 我想帮助... - 我想创造... - 我想学会... ## Challenges - 技术上：... - 时间上：... - 心理上：... ## Strategies - 通过开源... - 从小项目开始... - 持续分享... ## Projects - 项目A：... - 项目B：... ## Workflows - 早上：... - 写作流程：... - 研究流程：... 第三步：加载到系统这就是PAI的核心。每次启动Claude Code（或其他AI系统），它会读取这个TELOS文件。 Daniel说他的TELOS大概10,000个token，每次启动都加载。第四步：迭代用一段时间后，你会发现： ① 有些目标变了 ② 有些障碍消失了 ③ 有些新问题出现了定期更新TELOS。 Daniel建议至少每个月review一次。 Daniel说TELOS最重要的作用不是"让AI更聪明"，而是让你更清楚。

4天前

在Reddit讨论里发现这么个小技巧在 CLAUDE. md 里加一条指令： "每次回复时都叫我【名称】"。如果 Claude 突然不叫你这个称呼。说明它开始忽略 CLAUDE. md 了。这时需要重置上下文。很像范海伦乐队在合同里要求"不能有棕色 M&M 豆"一样。看似无关细节，恰恰能检验有没有Follow指令。

4天前

2月1号，参加43 talks年度大场分享。一方面网友聚会，另一方面再分享一些vibe coding和skill的探索经验。期待线下见面。

5天前

直到现在都被低估的技能：Prompt 虽然不少人说学Prompt没必要了，但我觉得这是和大模型对话的基础。无论AI生图、写文章，还是现在写好Skill，底层很重要的就是Prompt。分享一个自己去年整理的免费知识库，内容不算特别多，但都很实用，也包含了自己这两年写的所有提示词。地址见评论区

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