向阳乔木

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向阳乔木
32分钟前
随着大模型订阅20美刀的普及。 连心理账户都发生了变化，觉得国内的视频网站订阅费好便宜。
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向阳乔木
40分钟前
龙虾（OpenClaw）没想到国内越来越火了。 感觉多方共赢，拉动Mac Mini销量、云服务器销量，增加了Token消耗... 一个开源项目带动全球GDP增长？
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向阳乔木
8小时前
计划和姚老师在4月初在北京中关村搞一场GEO大会。 国内第一场SEO大会就是姚老师等朋友搞的。 AI时代，多交流，多学习，下周发会议报名官网。
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向阳乔木
20小时前
哈哈哈，搭一个七龙珠龙虾团队。
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MacBook Neo，大学生的第一台苹果电脑，最佳小龙虾硬件躯壳？
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过完年了，Token消耗就开始变多 哈哈哈。
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我去，给 Agent 用的信用卡。 几年前X上讨论设想的一步步都成真了。
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感觉Recall这个Skill值得测试下，同时支持CC和Codex。 场景：Claude Code虽然会在本地存jsonl聊天记录，但重启或上下文爆后。 中断再次输入Claude 进入，发现失忆了。。。 这个Skill能搜索所有你跟CC的对话。 直接问："找一下我们之前聊过的那个关于数据库优化的对话"，它就能把相关的会话翻出来。 或者用/recall 输入要查找的内容。 安装很简单： npx skills add arjunkmrm/recall
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继刚推荐了一篇论文，里面几个发现挺有意思。 对于弱的开源模型，直接输入提示词，比让AI自己读文件内容效果好。 对于弱模型来说，Token效率最高的反而是啰嗦的YAML格式。 而Toon这种貌似节省60%Token 的“类JSON”新格式，弱模型反而浪费更多Token。 程序化生成一律选YAML或JSON，人类阅读友好用Markdown，但对强模型来说，差异没那么大。
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有在用freepik的吗？有个付费访谈，帮朋友招募一些人，感兴趣的私信。
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原来有这么多种推理模式啊： 溯因推理：看到结果推原因。比如看到一个人打开冰箱，你得猜他为什么这么做。 类比推理：找相似关系。给你三张动物图片，让你找第四张来保持同样的关系模式。 因果推理：从原因推结果。比如一个物体撞击另一个，会发生什么。 演绎推理：从规则推具体。像扑克牌游戏，根据规则判断谁赢。 归纳推理：从具体找规律。看几年的鸟类迁徙图，预测明年的分布。 空间推理：理解位置关系。在室内场景中判断物体的相对方位。 时序推理：排列时间顺序。给你几张监控截图，让你排出正确的时间线。 目前人在空间推理能力上远超AI，归纳推理和类比推理相关性高达0.97（说明依赖的底层能力差不多）
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GPT‑5.3 Instant更新，减少了爹味。
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演示下用大模型找歌听歌，再模糊的需求，也能找到合适的歌曲，让AI控制播放。
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有记忆系统就是好，以后AI会越来越智能。
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一切以Claude Code为核心打磨工作流，Obsidian作为存储和查看器，语音输入优先。 核心工具是Skill、Cli和MCP，语音输入用闪电说，硬件用大疆mic3： ① 听歌：Spotify MCP + 音乐风格查找 Skill，语音输入播放任意歌曲。 ② 阅读：一句话下载电子书 + 读书笔记 Skill，全网AI Newsletter采集阅读Skill。 ③ 编程：这个不用多说。 ④ 写作：文章配图、生成封面、X/公众号发布，准备对应Skill处理。 基本就够了，持续打磨、迭代优化即可。
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有了Obsidian cli后，可以创建一个读书笔记Skill。 一边放电子书，一边放Claude Code。 只需要说开始做笔记，AI会询问书名，没有会新建一个。 后续是粘划线或语音输入想法。 AI还会时不时点评一句，感觉像有人陪读。
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订阅了一年Spotify，实现用Skill控制播放音乐。 大模型+音乐知识库skill，获取精准推荐，命令行控制播放。 用龙虾作者的spogo库，实现Spotify Cli版。 加上自己写的音乐风格库，播放控制用applescript，效率高。 等后续开源Skill。
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杭州真是个好地方，最近好几个朋友AI创业，首选就是搬去杭州。
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最近很多媒体和活动约直播聊OpenClaw龙虾。 实话说，最近自己很少用，操作演示没问题，但都不如Claude Code + Skills 实用。 小龙虾框架设计不错，IM接入、记忆系统、心跳机制、Skill整合，易用又能进化，对普通用户友好。 但是，稳定性成问题，天天看大家救龙虾... 真正干活还是CC，迭代Skill等
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Austin Kleon在《Steal Like an Artist》中提到著名演员杰瑞·宋飞用日历坚持每天写笑话。 方法很简单：买一个全年挂历，每天完成画个叉，叉号会连成一条链子，越来越长，目标是不断。 其实就是视觉化打卡，作者写作也用了类似方法。 打开Claude Code，描述需求，用Tauri写一个工具自用。
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对于Youtube视频转录的长文稿，如果AI写文章。 建议让AI反思检查做二遍检查写作，质量会好很多。
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小心那种第三方网站，点击跳转到官网的AI总结工具。 很容易在URL中加入记忆投毒。
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读到一篇Meta关于记忆系统设计的论文，直接让丢给CC，让学习借鉴下。
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读到一篇短篇小说，感觉是对AI滥用的隐喻： 如果把大量思考和决策都外包给AI，不硅是好事。 AI更应该像外骨骼，强化人的能力。 --- Scott Alexander写过一个故事，叫《窃窃私语的耳环》。 这个耳环会给你建议，且永远是对的。 一开始它帮你做重大决定，后来它告诉你早餐吃什么、什么时候睡觉，最后它开始指挥你每一块肌肉怎么动。 戴着这个耳环的人通常会过得很成功，成为富有的社区支柱，有幸福的家庭。 但当他们死后，发现大脑几乎完全腐烂了，只剩下负责反射动作的部分。 当你第一次把耳环放到耳边时，它会说："你最好把我摘下来。"
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买了个腾讯的电视盒子给老人用，发现里面安装了腾讯混元大模型，语音输入查找播放，非常方便。