Michael Anti

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Michael Anti
7小时前
今天在辅导一个文科生装Claude Code和CC-Switch后，我内心强烈希望以后所有中美大学第一年要强制学习计算机入门课，得学会什么是目录、基本命令行、隐藏文件。其实文科生过一些基本关之后，就能顺利用AI了。
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我对可视化没那么崇拜。例如最近一个用全球地图来显示地缘冲突的开源项目，扣子等显示各模块连接的可视化，表达社会网络的可视化云图，表达公司复杂关系的关系图。这些其实都没啥实用，并不能帮助读者快速了解什么新信息。
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我用OpenClaw的思路如下： 1）首先贯彻生活工作文件化。生活和工作每个模块都变成一个文件夹，然后按照重要性排列，文件夹名加上排列序号。 2）每个模块都有，说明这个工作的目标、流程，能被自动化的是哪些，需要人参与的是哪些。 3）借助龙虾和Claude Code， 把需要自动化的部分编程，用cron实现自动化。 4）借助龙虾，把人参与的工作评估后，通过Hearbeat机制进行定期提醒。 我认为这样的做法，能发挥龙虾思考、管理、提醒的功效，但把能固定化为Python程序和cron机制的，都不让龙虾烦心。这样龙虾就逐步把能自动化、规模化的我的生活和工作都会固定成程序。
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等Meta或者OpenAI收购了OpenClaw并且停掉开源之后，我再考虑用Pi搭个自己适用的小龙虾。之前就痛快用OpenClaw好了。
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和老婆反思AI时代孩子教育怎么搞，暂时结论是增加阅读和思维训练。行动就来了：今天凯恩在算法学习之前，让他专门半个小时看阿西莫夫。他看了一会问，为什么在强敌威胁下，哈丁市长要卖武器给所有周边星球？我说你看完这个故事就懂了，然后我就可以和你讲国际政治了。
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因为我的Claude和OpenAI账户长期因为IP无法登上，就没折腾，一直用Kimi，好用就没换，但今天尝试了AI Code With，价格也还好，就才真正开始尝试CC Opus 4.6和Codex（这是OpenClaw创始人最爱）。用CC-Switch配了下，速度也不错。
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期待有Linux系统的Typeless出现。
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之前OpenAI和Claude，中国用户得买美国电话卡，现在SeeDance，美国用户得买中国电话卡。我觉得中美算了，中国没那么恶，美国也没那么狠。别折腾了，没意思，互相都开放限制吧，这样玩下去最终是便宜淘宝中间商了。
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昨天我真给凯恩看了维特根斯坦的《逻辑哲学论》原著，和他解释了第六条定理：凡是能说清楚的，都能说清楚。我对他说，这本书当年对哲学的语言学转向很有作用，也影响了爸爸，它的意思是说，语言是思维的边界，你不能用清晰语言解释清楚，就等于你不真正懂，这也是费曼学习法的理论基础。
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凯恩问什么是黑话，我就用Deepseek给他演示例子，“你赶紧吃完，否则我揍你”，用申论语言说就是：“请务必提高思想认识，按时完成就餐任务，确保个人健康与后续工作安排的有效衔接。如未能按时完成，将依据相关规定采取必要措施，以强化时间管理的刚性约束，保障整体进度的顺利推进。”
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今天凯恩看阿西莫夫，问了我一个翻译的问题，我才意识到AI有一个地方是万万无法翻译的，就是一旦作者要玩起语言游戏，比如模拟方言说话，人类可以换词，AI只能按照标准词语翻译。而且AI翻译《尤利西斯》也会是一塌糊涂吧。
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感觉有了AI完美生成美女之后，以后的人类大概都要关注稍微有点不那么标准的美女，觉得她们才算性感了，因为美学本质上是和人类的厌倦、平均值对抗。
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希望知道在全世界的阿西莫夫书迷们，能否一起开个众筹，然后用Seedance把基地系列拍成短剧？被Apple TV恶心坏了。
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凯恩喜欢《十日终嫣》，我让他自己新注册seedance，把小说开头做了一个视频。他觉得还不够令他满意。但无论如何，以后小学生都可以自己做短剧还原小说剧情了。
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今天暂时没让凯恩学算法，我在让他看完seedance效果之后，让他看刘慈欣小说去了。在AI时代，好奇心不够，什么都不是，因为人类只剩这个了。
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我做下演示，看小说怎么直接生成短视频。1）《我的祖父是朱元璋》开头拷贝一段。2）Kimi简写。3）Seedance生成。4）推特发送。
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看Seedance 2.0的运镜，我感觉实际上基本上实现了李飞飞说的世界模型，特别是Tim的测试例子，在转身的时候，它恢复了Tim所在公司的实际景色。就好像当年的语法翻译思路最后不敌大力出奇迹的统计翻译一样，我感觉李飞飞的世界模型产品，最终无法超过大厂大力出奇迹的AI训练结果。
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在ChatGPT刚诞生不久的2023年，我就预测几年后，就可以从小说直接输出短剧了。这个愿望，在2026年2月，被字节的Seedance打下个一个很快可实现的基础。3年。太快了。看来，AI大力出奇迹的能力远超过你对AI人工精雕细琢。
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给老婆看了字节最新的seedance的效果，都觉得短剧行业要被彻底取代了。还投钱拍什么拍啊，直接小说通过IP+AI输出成短剧啊。
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互联网导致规模化是从UGC开始，那么AI时代能规模化起飞的是什么？看到有人思考到是Agent的规模化。从自动化角度看会发现这是偏颇的，Agent如果就是一个自动化程序，你有N个自动化程序不也算成一个自动化程序吗？不是，规模化的是自动智能，就是原来是人才能判断的部分被自动化的数量、深度和程度。
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我很高兴，OpenClaw等意味着Linux的回归，龙虾最能把我的Ubuntu系统整成一个工具百宝箱。图像时代Linux的缺点（人机界面不是最好），确是AI时代的优点，因为目前大部分程序是是“面向AI编程”。
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提醒下之前没编过程的同学，要提高龙虾效率，最好采取以下两种方式：1）让它编一个Python程序，有结果后运行，然后打磨几次效果。2）和它讨论出一个东西之后，问它能否把这个流程固化为程序，便于重复使用。龙虾是产品经理，如果每次都把龙虾当成程序牛马，那是不值得的，Python运行不费Token。
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我已经用OpenClaw而不是Claude Code编修程序了。主要原因是OpenClaw更熟悉我电脑里面的组件和模块了，知道用什么模块搭我可能最满意。所以说给更多权限，肯定是有回报的。至于安全，别参加moltbook、git上传的时候注意分清什么什么不能上传，就差不多了。
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为啥我感觉OpenClaw都是Mac和Linux用户在装？不是有Windows的官方安装方法吗？
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今天完成一个小成绩：Zoom视频手把手把一个文科生小白在Mac上装上了OpenClaw，成功接入了Kimi、Telegram。