向阳乔木

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5小时前

前几天深圳参加极客公园和阿里的活动，顺便去香港办了几张银行卡，之前只有汇丰one，好像现在不支持 X 绑定提现了。简单记录过程和注意事项： 1. 住南山区，离深圳湾口岸很近，打车20多分钟到，准备签注过的港澳通行证 + 身份证，刷卡和按指纹通过。 2. 进去左转找到B3X巴士站台，站台有二维码，微信或支付宝扫码进入“搭车碼”小程序，地区切换至“香港”，开通【港铁乘车码】付款，几十块就能到市中心。 3. B3X双层大巴，坐车到屯門市中心，那边有中银香港、招商永隆等实体银行，不过都需要提前预约。尤其是中银香港，最近7天所有分行都约满了，有人6点多就过去排队，每天只有很少的放号，很难搞。 4. 中银香港对面有个麦当劳，可以点吃的，然后开始办理线上银行。多数人推荐众安，次选天星银行等，基本正常填写资料，上传入境小票PDF，一般1-3天内审核通过。（我的天星是秒开，众安是2天后） 5. 入境小票，一般是进入香港境内，微信打开移民局12367 ，人脸识别->中国公民服务->出入境记录查询，下载PDF存手机里。（刚到可能需要等，有可能延迟1-2小时有记录）注意，去香港前要在微信或支付宝，搜索“境外上网”，买流量包，避免上不了网。入境会自动激活，如果不行，可以试着打开移动网络，关闭自动切换，手动指定香港的手机运营商。另外，抽空可以在711买个香港手机卡，方便绑定香港微信支付，没找到大家说的clubsim，买了一年的csl，好像不到一百块。

18小时前

Opencode确实还不错，怪不得这么多人推荐。装了oh-my-opencode 后，完全兼容Claude 的所有生态工具。用免费模型也可以调用、迭代Claude安装的各种Skill。而且终端界面设计真不错，改动代码还给diff差别显示。

20小时前

OpenAI官方支持OpenCode ，浏览器授权登录用GPT5.1 Codex和 GPT5.2 ，确实方便。绑定步骤如下：

1天前

亚利桑那大学有个研究：一旦我们知道某件事，就很难想象不知道它是什么感觉。这叫”知识的诅咒“。专家容易看不见初学者的困惑。记得小互今天说最爱写小白文，这才是高手。一个“反面”案例：我和姚老师做的AI课程，本想面向小白，没想到买课的全是高手，哈哈哈哈。😂😂😂

1天前

安装superpowers 这个牛逼的Claude 插件。然后跟Claude 说，调用skill帮我把下面文章变成Skill。一个思考框架Skill就写好了。 1.5w Star的Claude 插件安装地址。

1天前

读到《别独自用餐》的书评句子，有点想看这本书了。 1. 求助不是欠债，反而会加深关系。 2. 你的脆弱让你更真实，更容易接近，反而能建立更深的连接。 3. 时不时给远方的朋友发个信息，打个招呼，知道你还惦记着他/她。 4. 关系不能像待办事项一样管理，它需要更多的耐心和弹性

1天前

晚上跟深圳AI圈网友聚会，路上把金句拼齐了。朋友还带我参观了袁庚博物馆，社会进步来源于实干且有理想的人。

2天前

海外的网站和博客拦截少，让AI写爬虫抓取信息是如此的轻松，开心！

2天前

个人音频伴侣App，由NotebookLM前团队成员打造。感觉是Listenhub的子集版啊，有空试试。

2天前

一个Newsletter读到的文章。作者在夸CC，而且告诉大家不要误以为只这是给程序员用的工具，其实有很多场景，建议人人都快用起来。翻译下： Claude Code：AI 能独立干活了打开 Claude Code，我给了它一个指令：「帮我想个能月入 1000 美元的在线生意，你负责从想法到实现的所有工作。我什么都不用做，只需要运行你给我的程序就行。记住，我不懂编程，所以一切都要能直接用。」 AI 问了我三个选择题，然后决定：卖一套 500 个专业提示词，定价 39 美元。接下来发生的事有点魔幻。它独自工作了 1 小时 14 分钟，创建了几百个代码文件和提示词。然后给了我一个文件，运行后直接部署了一个能用的网站——甚至包括那些看起来很可疑的假评论。你可以看看这个网站，我把支付链接删了，但它确实能收钱。说实话，如果我放下良心真的去卖这些提示词包，月入 1000 美元应该不是问题。这就是 Claude Code，最近一个月突然变强的新一代 AI 编程工具之一。为什么突然变强了？不是因为某个技术突破，而是两个进步的组合：第一，AI 能自己干更多活了。最新的 AI 可以自主工作更长时间，还能自己改错，特别是在编程任务上。第二，AI 有了工具箱。它们被赋予了一套「Agent工具」，可以用新方法解决问题。这两个因素叠加，让最近几个月的 AI 工具能力大跃进。 METR 的追踪数据显示，AI 能以 50% 可靠性完成的任务长度（按人类专业人士需要的时间衡量）呈指数增长，最近几个月尤其明显。可惜，这些工具是给程序员用的。真的是专门给程序员用的。它们假设你懂 Python 命令和编程最佳实践，界面看起来像 1980 年代的计算机实验室。这其实挺遗憾的。因为这些系统对各类知识工作者都很有用。通过看看它们能做什么（自己试试），你能学到很多关于 AI 未来的东西。回到那个创业公司的例子。虽然很厉害，但这只是 Claude Code 能力的一小部分。我让它从不同用户角度测试这个网站，给我一份报告。它调用了工具之一：连接我电脑上的浏览器。Claude 控制了浏览器，像人一样浏览网站。第一次它给了个挺乐观的报告，但因为我知道 AI 倾向于讨好人，我又让它给个更批判性的版本。第二份报告确实更好地指出了潜在问题（还发现了网站上那些可疑的假评论）。下一步？我可以轻松让它实现这些建议，几乎不需要我的输入就能继续推进。魔法技巧 Claude Code 之所以这么强，是因为它用了很多技巧来克服大语言模型的问题。技巧一：压缩记忆有个有趣的事发生了：AI 做用户研究时，它的上下文窗口满了。你可能知道，AI 一次只能「记住」这么多信息。这个上下文窗口虽然按人类标准很长（15 万字以上），但会很快被填满。因为它包含你的整个对话、AI 读的每个文档、看的每张图片，还有引导 AI 的初始系统提示。 AI 没有真正的长期记忆。一旦上下文窗口满了，AI 就记不住别的了。如果只是闲聊，这不是问题。和 ChatGPT 的长对话会有滚动上下文窗口，AI 不断忘记最早的对话部分，但通常能根据最近的讨论即兴应对。但如果你在做真正的工作，让 AI 在读新代码时忘记一些旧代码就成了大问题。 Claude Code 用不同方式处理这个问题。当它用完上下文时，会停下来「压缩」到目前为止的对话，准确记录它停在哪里。然后清空上下文窗口，新版本的 Claude Code 读取笔记并回顾进度。就像电影《记忆碎片》里的失忆主角每次醒来都看自己的纹身。这些笔记给 Claude 继续前进所需的一切。这就是为什么 Claude 可以连续运行几个小时，它会仔细记录自己在做什么，并产生中间工作成果，比如软件片段和报告，可以随时参考。技巧二：技能Skill系统你知道的，用户必须提示 AI 做事。这些提示就像指令。随着 AI 变聪明，它们在执行复杂提示方面好多了，甚至是上百页的长提示。但这些长提示会占用很多上下文窗口，而且需要在正确的时间给 AI 正确的提示。这意味着你作为人类必须不断提示 AI，或者设计一个复杂的自动化系统不断给 AI 喂提示。技能（Skills）解决了这个问题。它们是 AI 自己决定何时使用的指令，不仅包含提示，还包含完成任务所需的工具集。需要知道如何建一个好网站？它加载网站创建技能，解释如何建网站以及使用什么工具。需要建 Excel 表格？它加载 Excel 技能及其指令和工具。再打个电影比方，就像《黑客帝国》里尼奥把武术指令上传到脑子里获得新技能：「我会功夫了。」技能可以让 AI 根据需要交换知识来覆盖整个流程。比如 Jesse Vincent 发布了一套有趣的免费技能列表，让 Claude Code 处理完整的软件开发流程，根据需要获取技能，从头脑风暴和规划开始，一直到测试代码。技能创建在技术上很容易，用普通语言完成，AI 实际上可以帮你创建它们。技巧三：子代理（Sub agent）除了技能，Claude Code 还有其他技巧来管理有限的上下文窗口和解决难题。它可以创建子代理——有效地启动其他专门的 AI 来解决特定问题。这在很多方面都有用。因为 Opus 是一个大型、昂贵的模型，它可以把简单任务交给更便宜、更快的模型。它还允许 Claude 同时运行许多不同的流程，让它像团队而不是个人一样工作。这些模型可以非常专业，有自己的上下文窗口。比如，我为研究和图像创建建立了单独的子代理。主 AI 模型在需要时「雇用」这些代理来做专门工作。你甚至不需要创建自己的工具。任何人都可以分享技能或子代理，想让 AI 代理使用他们产品的公司可以使用一种叫模型上下文协议（MCP）的方法给任何 AI 指令和访问权限。有出版商的 MCP 让 AI 访问科学论文做研究，有支付公司的 MCP 让 AI 分析财务数据，有软件提供商的 MCP 让 AI 使用特定软件产品，等等。结果是一个非常灵活的系统，像 Claude Opus 4.5 这样聪明的通才 AI 可以即时应用专业技能，根据需要使用工具，并跟踪自己在做什么。 Claude Code 特别强大，因为它在你的电脑上工作，处理你的文件。现在你有了一个几乎可以做任何有权访问你机器的人能做的事的 AI。它可以读取你的所有文件并创建新文件（PowerPoint 和 Word 归根结底只是代码，Claude 知道如何写代码），使用你的浏览器访问网络，为你编写和执行程序，等等。当然，AI 不是完美的。给 AI 访问你的浏览器和电脑会带来各种新的风险和危险。AI 可能会删除不该删的文件，执行有意外后果的代码，或访问浏览器中的敏感数据。尽管有这些警告，我还是要给你一个非常快速的 Claude Code 介绍。但要做备份，使用专用文件夹，不要让它访问你承受不起丢失的任何东西。业余爱好者的 Claude Code 指南虽然我在之前的截图中一直使用 Claude Code 的命令行界面，但有一个更简单的方法（从昨天开始！）访问 Claude Code。你可以用 Claude Desktop 做到这一点，可以从官网下载安装（长期使用至少需要每月 20 美元的订阅）。现在桌面版本的功能比命令行界面少一些，但对业余爱好者来说容易多了。给 AI 访问一个文件夹（记住 Claude 可以对该文件夹中的文件做任何事，所以如果是敏感的要小心，做个备份）。然后你就可以开始和 AI 工作了：让它研究和写报告，让它访问你的信用卡记录，这样它可以把它们放入电子表格并告诉你任何异常，让它做数据可视化，或者你喜欢的任何其他事情。我提到的最强大的选项是通过以「/」开头的斜杠命令访问的。输入 /agents 让你设置子代理，/skills 让你创建或下载技能，等等（桌面版本的斜杠命令有限，但完整集合即将推出）。人们使用 Claude Code 的方式有很多，所以你可以试验找出适合你的方法。但我也建议用它来实际编码，即使你不是程序员。比如，我写这篇文章时，偶尔会去一个 Claude Code 窗口，让 AI 为我做一个游戏玩：一个历史模拟，文明兴衰，发展自己的语言、文化和经济。每隔几分钟，我会给 AI 另一个看似不可能的请求：确保世界有自己的板块构造和天气；跟踪统治者的家谱；内置一个 AI 戏剧性地总结事件，等等。每次更改后，AI 都会玩测试结果并产生游戏的新版本。与以前的氛围编码体验不同，AI 从未卡住或绕圈子，一切都很顺利。看看下面的视频。我确信它充满了有能力的程序员会发现的问题，但你可以在这里下载结果（AI 也处理了那部分）。这意味着什么？如果你是程序员，你应该已经在探索这些工具了。如果你和编程相关（处理数据的学者、想用代码试验的设计师、任何想尝试构建自己想象的东西的人），这是你试验的时刻。但有一个观点：有了正确的工具，今天的 AI 能够做真正的、持续的、实际重要的工作。这反过来开始改变我们处理任务的方式。不出所料，这从编程开始。 AI 界最著名的程序员之一 Andrej Karpathy 最近发帖说：「作为程序员，我从未感到如此落后。这个职业正在被戏剧性地重构，因为程序员贡献的部分越来越稀疏和分散。我有一种感觉，如果我能正确地把过去一年左右变得可用的东西串在一起，我可以强大 10 倍，而未能获得这种提升感觉明显像是技能问题。」不要被当前 Claude Code 的笨拙或它对编程的专业化所迷惑。让 AI 为其他知识任务工作的新工具在不久的将来会出现，它们将带来的变化也会随之而来。

2天前

写了一个Skill，把任何内容变成几张图+文案来发小红书。比如《同乐者》这个电影。自动生成标题、内容、标签和置顶的第一条评论。

3天前

大家有什么更新必看的海外Newsletter吗？目前订阅了ben's bite，tldr，还有一些AI研究员的Blog（但更新有点慢）求推荐更多。

3天前

Claude Code 安装Obsidian CEO 写的一个Skill ：Canvas 安装后提问： “你先搜索清朝的皇帝和故事，画一个canvas？” 可视化学习真棒啊，效果如下：

3天前

必装Claude Skill之 planning-with-files 作者Ahmad Othman Ammar Adi。看 Manus 被20亿美元收购，参考Manus的Agent方法写的Skill 很适合多步骤任务，用这个Skill指导其他Skill工作也挺好。 AI也需要有计划性，写TodoList，完成Check，不止于遗忘和跑偏。安装很简单，只需要跟Claude说 “安装这个Claude Skill：”

3天前

强烈推荐发 X 多的朋友下载一份自己的数据。一方面为了备份，另一方面相当构建一个本地资料库，未来可以交给AI读取使用。搜索过往发的信息速度特别快。更多-设置和隐私-你的账号-下载数据输入密码请求获取数据，24小时后会通知你网页端下载。自己三年发的内容累计2个多G。

3天前

Git worktree工具，更好的控制AI Agent并行。地址见评论区。目前自己都是开多个Terminal Tab对话。因为不是程序员，谁能讲讲Git worktree的使用场景和必要性？

3天前

英伟达有点强啊！ CES消费电子展，英伟达发布新一代 Vera Rubin平台，计划下半年发货。 Rubin GPU训练一个10万亿参数的模型，只需要上一代Blackwell芯片四分之一的数量，时间缩短到一个月。推理成本直接降低到十分之一。

3天前

Django框架联合创始人Simon Willison写的2025年度LLM领域全面回顾，很多人推荐。 AI翻译写了篇，补了一些配图，一共一万多字。原文很多链接，推荐看原文。

4天前

写了一个新skill，每天自动提醒做计划和回顾。只需要AI语音输入回复，AI自动整理成todo项和内容。除本地Obsidian保存，自动同步flomo

4天前

Obsidian CEO写的Skill，基于X用户调研。这几天，他好像经常问大家用给Ob写了什么好玩的Claude Skill。其实，大家的回复更精彩，但他写的很基础底层。 ① 写出Obsidian风格的Markdown （内链、属性等） ② 生成.Base 文件的过滤器和公式 ③ 生成Canva无限画布等用这个很简单，只需要告诉Claude Code：安装这里的skills

4天前

给文章配图 Skill 增加了几种配图风格。哪个稍微好点呢？

4天前

果然Obsidian才是最棒最灵活的笔记软件！装了Claudian后，随时调用自己的Skill解读论文，生成文章，发公众号，一气呵成。完全可视化界面，小白友好。

5天前

抽空AI解读了几篇Huggingface 的今日热门论文。发现一多半都是中国团队发表的有字节的、腾讯的、商汤的、高德的... 但有篇谷歌的很牛逼。看来以后的AI竞争，真的只有中国和美国两个国家最猛。

5天前

论文地址：

5天前

谷歌发表了一篇论文 "Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architecture"。 AI解读觉很有趣，跟人脑学习和记忆机制做了对比。很新，很有趣的研究方向啊，难道就是HOPE新的构架？摘录部分如下： --- 为什么大语言模型在预训练结束后，就像得了"顺行性遗忘症"? 它能记住训练时见过的知识，也能处理当前上下文的信息，但就是无法把新学到的东西真正"记住"。除非你把新知识塞进它的上下文窗口里。问题的根源，可能不在于我们的模型不够大，而在于我们对深度学习的理解本身就是一种"错觉"。一、人脑给我们的启示先从人脑说起。人脑有个很神奇的特点：它能持续学习，而且不会"灾难性遗忘"。这背后有两个关键机制: 1. 多时间尺度更新人脑不同区域的神经元，更新频率是不一样的: ① Gamma波(30-150 Hz)：处理感官信息,更新最快 ② Beta波(13-30 Hz)：负责主动思考 ③ Delta和Theta波(0.5-8 Hz)：负责记忆巩固和学习,更新最慢人脑是一个多频率协同工作的系统。快的部分负责快速适应，慢的部分负责长期记忆。 2. 统一且可复用的结构更神奇的是，人脑的结构是高度统一的。有个极端的例子：半脑切除术——切掉一半大脑的孩子,长大后认知功能几乎正常。说明大脑的各个部分本质上是可以互相替代的，它们用的是同一套"硬件"。记忆也不是存在某个特定区域，而是分布式存储的。对比现在的深度学习模型: • Transformer的注意力层和MLP层看起来完全不同 • 所有参数在测试时都是固定的 • 预训练时所有层的更新频率都一样这和人脑的设计理念完全相反。二、Nested Learning：一个新的视角谷歌提出了一个叫 Nested Learning(嵌套学习)的新框架。在持续学习任务上: ① 类增量学习：Hope在CLINC、Banking、DBpedia上都是最好的 ② 新语言学习：Hope-3(三层记忆)几乎没有灾难性遗忘 ③ 长上下文理解:在10M token长度上仍然有效 Nested Learning的几个启示: 1. 不要再区分"训练"和"测试" 对于一个神经学习模块来说，没有训练时间和测试时间的区别。它只有两种状态：一接收信息输入，二作为孤立系统运行。 2. 参数比我们想的多模型的参数不只是那些在预训练中优化的权重。动量项、隐状态、记忆状态都是参数,它们存储着重要的知识。 3. 优化器应该是架构特定的因为架构生成梯度，优化器压缩梯度，它们是一个互联系统。不同架构生成的梯度模式不同，所以需要不同的优化器。 4. 灾难性遗忘是压缩的必然结果遗忘不是bug，是feature。当模型容量有限时，必须遗忘一些东西才能学习新东西。但通过多频率设计，我们可以让知识在不同层级间循环，减少彻底遗忘的可能。写在最后回到开头的问题：为什么大语言模型像得了"顺行性遗忘症"? 因为我们一直在用错误的方式堆叠层数。我们以为堆叠更多的Transformer层就能解决问题。但其实我们需要的是堆叠不同频率的学习过程。深度学习的"深度"，不应该只是网络层数的深度，更应该是计算和学习的层级深度。 Nested Learning 不是终点，而是一个路线图。未来的进步，不是来自更深的静态网络，而是来自更好地利用这个新的设计维度：层级和频率。就像爱因斯坦说的: "我们不能用制造问题时的思维方式来解决问题。" 也许，是时候用新的视角重新思考深度学习了。

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