池建强

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1个月前

人到中年，保持健康比玩 AI 重要。健康秘籍是什么？好好吃好好睡，保持一定的运动量，保有一到两个长期爱好。我坚持了两年半的饮食方式：目前的作息是：早上八点半起床，冲一杯黑咖啡，加一点牛奶，吃一个水煮蛋，看墨问，写作，大概十点半到十一点之间去公司，20 分钟到公司一点不堵。精力充沛的工作三个小时，期间站立运动和办公，练一套壶铃。下午 2 点半左右吃第一顿正餐，吃饱了听音乐，看看书，活动一下身体，然后又可以高效率工作和学习四五个小时，晚上八点钟左右会有饥饿感，等第一波饥饿感过去，再吃点麦片、水果或玉米，不会再吃碳水了。12 点入睡。周末跑步或外出徒步，2025 年拍摄照片超过 10000 张。

1个月前

聂棋圣走了，梁小龙也走了，那个不败的陈真和火云邪神。我还有个印象就是四大名捕里的追命，因为梁腿功特别好。我们知道的、认识的和身边的人，慢慢老去，离开。每一次再见，就是死去一点点

1个月前

ChatGPT Go 套餐来袭，AI 广告探索开始落地。今天下午看到 ChatGPT 面向全球用户推出了 Go 订阅套餐，也就是说，ChatGPT 现在有三种付费订阅模式了：Go、Plus 和 Pro。这两年 AI 越来越像基础设施，但算力是真的贵。国内用户可能没啥感觉，毕竟千问豆包元宝文心都是免费的，甚至 Google 的 AI Mode 也免费，但这个背后都是大厂在补贴烧钱。模型越强、上下文越长、记忆越多，模型的成本就越高。OpenAI 2025 年上半年亏损了 130 多亿，大部分都是算力成本。一个周活用户超过 8 亿的公司亏损这么多也是挺少见的。所以 OpenAI 上线 8 美元每月的 Go 套餐，显然是在争取和服务那些 0 和 20 美金之间摇摆徘徊的中间用户。还是得多赚钱才行。现在我们可以把 ChatGPT 的三档付费订阅理解成这样： Go：大众版 Plus：进阶生产力版 Pro：高阶 / 专业版 Go 用的是 GPT‑5.2 Instant，重点是「够用」和「便宜」，给你比免费多 10 倍的消息、文件上传和图像生成的额度，让它真正能融入日常：写点东西、查个问题、改改简历、生成几张图，就这么回事。Go 从去年八月份逐步上线之后，成了他们增长最快的订阅。那么，ChatGPT 的用户该用哪个档位呢？如果你的主要需求是写周报、AI 搜索、整理文章和会议记录、做轻量的学习研究，偶尔让它画几张图，那 Go 基本就够用了。 Plus 是 20 刀/月，比 Go 贵一倍多，能用上 GPT‑5.2 Thinking 这种更偏推理的模型，还有 Codex 这类编码智能体，使用额度更高，记忆更长，更适合当成一个「长期合作的 AI 同事」，还能做视频。我日常使用的是 Plus，用来干嘛呢？做商业研究，查资料，做数据分析，长推理，用 Agent，Codex 编程，画图，做视频等等，目前 Plus 是够我用了。值不值？肯定值啊，不仅能赚钱，做产品和业务，还节省了人力成本。你值不值，得自己算算。随之而来的还有探索了很久的 AI 广告：OpenAI 计划近期于美国的 ChatGPT Go 和免费用户中测试广告投放。ChatGPT Plus、Pro、Business 和 Enterprise 将继续提供无广告体验。为什么会有广告？因为我还没见过那个日活破亿的产品没有广告模式的。传统搜索，像谷歌、百度这样在搜索页面中加入广告，是过去十几年里最成功的商业模式之一，每天就像用耙子搂钱一样，现金流杠杠的。ChatGPT 为什么要给付费用户（Go）看广告呢？我推测，是因为 ChatGPT 未来的付费订阅用户可能远远超过免费用户，所以他们要探索新的广告模式。

1个月前

专业程序员不会完全依赖 Vibe，对小白是真友好。但 AI IDE 还是给程序员带来了巨大的效率提升的。

1个月前

现在一个 AI 的泥潭是： AI 工具，AI prompt，各种类型的 Skills，脚手架，比 AI 产出多得多。 AI 产出不是教你怎么用这些东西，而是做出自己的产品或内容。看看自己收藏了多少 Skills 和 prompt 了，不如做一个产品出来，每天有一百个用户使用。

1个月前

如果每个故事需要坐在电脑前，使用 Antigravity 并手动执行 6 个步骤，工程量其实不少。既然这是一个固定的过程，那必须让其自动化运转起来，我想到的解法是做一个类似故事工坊的应用，用于实现故事的增删改查，其中新增故事是核心功能。经过一周断断续续的开发与调试，目前产品已经差不多 OK 了，我已经通过他新增了好几个故事了（Antigravity 的 workflow）

1个月前

新版微信升级了公众号拉黑策略，首先被拉黑就看不了用户的历史文章列表了，另外，之前推送给用户的文章，打开会显示“因为作者隐私设置，无法查看”。这个方式是不是和 X 有点像了，刚使用了一次，感觉很爽 😂

1个月前

当年写程序的时候，我总是觉得，如果没有互联网，我能干啥？好像啥也不会。后来开始写 blog，然后写公众号，又觉得：世界上如果没出现微信和公众号，我就只能一直写程序到被淘汰，因为我知道自己成不了高手。我也不可能通过写作认识那么多贵人再往后开始做产品了，心里反而松了一口气：还好后来对设计产品感兴趣了。等到独立创业开始做墨问，又常常感叹：能靠内容和产品赚钱，真是运气好。现在只剩下一个念头：如果没有 AI，这日子还怎么过？其实选择早就注定了。人生没有如果。

1个月前

这块编程专用的显示器还真不多 3:2 特殊比例，护眼抗反射，多模式编程：

1个月前

一代棋圣聂卫平去世，我的少年回忆

1个月前

晚上跟朋友们在群里聊天，从语言聊到了维特根斯坦，想起来我写过这位哲学家：维特根斯坦，其实是个富二代，继承了巨额财富，最后散尽钱财，过着非常简朴和自力更生的生活。他是一个悲观痛苦的人，但又具有高度的幽默感。既需要别人的爱和温情，却又因自己的高标准和冷酷排斥着别人的爱和温情，既具有当时欧洲人所能达到的最高、最精英的文化，又有强烈的愿望工作和生活在最平凡甚至最贫穷的人群当中。在理智、工作和哲学研究上达到了一个别人几乎无法超越的高度，而且强烈地流露出了对作为一个行业的哲学的鄙视。因为哲学对他来说是一种纯粹的精神活动。作为教师，他倾尽全力在理智上教导和培养学生，却又建议学生不要从事任何与学术相关的工作。维特根斯坦出生在一个富可敌国的家庭。小时候设计过缝纫机，长大之后做过风筝的飞行实验，设计过飞机的螺旋桨，研究过数学的基础，在罗素门下研究过数学逻辑，曾经是罗素的学生，但很快就成了能够改变罗素思想的人，这太牛了。

1个月前

最近沉迷于 VibeCoding，每天绝大部分时间都在使用 ChatGPT、Antigravity、GLM4.7 等工具实现自己的各种想法

1个月前

2026 is the GREATEST time to build a startup in 30 years 为什么这么说？Greg Isenberg 列了 20 个 AI 带来的巨大的转变，其中不少内容具备很强的洞察力，这些洞察也许会让当下一代人，具备最好的做事和创业的机会。事实上，在当下和未来，如果一个人超过了 40 岁并未身居高位，且还在一个大型组织里混日子本身就是危险的。一个人或结伴做点事情，应该是未来的常态。以上 20 条是我翻译校对的中文版。

1个月前

解决国内用户 Antigravity 登录的问题。

1个月前

目前手机上的 AI Agent，我看到的方式有两种，一种是在云端搞一个虚拟机，你需要使用 AI Agent 的 App 装到虚拟机里做隔离，然后赋予登录态，可以让 AI Agent 去操作你云端的 App。另一种是豆包手机那种，简单粗暴，直接用豆包的大模型驱动 AI Agent 帮助用户操作其他 App 完成相关的功能。如果苹果和 Google——包括国内的大模型厂商——能按现在的节奏落地，未来两年里，普通用户大概率会感受到几件事，这是我的预测： 1. Siri 在 AI 加持下终于变聪明了，能听懂你在手机上“正在干什么” 2. 能根据当前屏幕内容给出更合理的建议 3. 能让 App 帮你处理一些事，而不是动不动就搜索网页 4. 直接通过语音的方式和大模型进行交流和处理复杂问题 5. Apple 会推出第三方 App 接入 AI 大模型的方案，在保护厂商和用户隐私的情况下实现跨 App 事务 6. 会有端侧小模型 7. iOS 原生的 App 会好用不少……

1个月前

万能长图生成器：分享一个Gemini Nanobanana好玩的长图卡片提示词用途：把干巴巴的内容自动变成适合手机浏览的趣图可以用长图来回答你的任何问题可以帮你用信息图整理想法和思路。

1个月前

用户基于 Antigravity 两天做了一个Chrome插件：墨问剪藏助手。还没发布，过程写的挺详细了。

1个月前

在墨问里看到的一张图 😂

1个月前

在不讲理的游戏中耍久一点墨问大体舒服老师把世界泛化成了一套系统，每个人都是 npc：明尼苏达那位37岁的白人女性被ICE爆头的事，最近在互联网上讨论得很凶。一些人在纠结ICE执法的合法性，但更多的人在感叹美国左右争端愈演愈烈，懂王政府和MAGA拥趸的疯狂。这些讨论可能都有各自的道理，但却都很无聊。因为它们都还停留在和平发展年代旧版本的逻辑思路中。上个版本最大的特点就是有的谈，讲道理。如果我们将视角切换一下，并在时空上更抽象一点：把这个世界看作一个正在由“低熵有序”大踏步迈向“高熵混乱”的巨型模拟系统。那你可能会和我一样发现这件事根本不是什么滥用执法权的问题，而是系统算力不足导致的边界溢出事件（Buffer Overflow）。过去五年到现在，已经有太多溢出事件的征兆在告诉大家，当下世界这个大模拟器正在加载的新版本，其最基本的特点就是底层逻辑不再兼容（当前）上层道理…

1个月前

当代社会的内卷与倦怠现象，以及如何通过“重建附近”和“深度无聊”等路径寻找个体出路。不得不说，知识类的播客，真的不太需要人了。

1个月前

//群里分享了 Manus 正式立项时的讨论录音，大家都感慨万千，无疑 Manus 引领了 Chatbot 到 Agent 的模式转变，也助力了后来 PE（提示词工程）到 CE（上下文工程）的发展。前两天看涛哥年末录的视频，没有高级的 PPT，只是朴实的网页 tab，分享了 Manus 从无到有的整个决策过程，无论做技术还是做产品都能从中收获很多启发。

1个月前

Coze 现在能力可以的，这个庄子和纳瓦尔的对谈音频播客就弄的挺好。他们在探讨的是：关于成功和自我的定义，这是一场跨时空对话。

1个月前

美国“预测市场”这门生意，已经有 500 亿的规模了今天看了望月老师的笔记，让我想起上周听硅谷投资人的播客，说这个“预测市场”2025 年在美国非常火爆。那什么是“预测市场”呢？其实就是博彩公司生意的一种泛化，也就是一切皆可预测，一件事是否会发生，你买 “是” 还是 “否”，其中就能产生交易。核心逻辑就是把未来不确定事件的可能性转化为可交易的资产。在预测市场中，每一个问题——比如 2026 年 1 月 DeepSeek R2 会发布吗？中国通过贸易制裁日本，日本首相会收回涉台言论吗等等——都会被拆解成“是”或“否”的二元合约。 2025 年这个赛道总交易额已突破 500 亿美元，双巨头 Polymarket 和 Kalshi 占据了超过 97.5% 的市场份额。

1个月前

有的墨问用户告诉我，如果拿到一本电子书，会扔给 NotebookLM 类似的软件，然后让他总结，划重点，但是感觉收获寥寥。首先需要说明的是，对于小说、随笔、传记、摄影、旅行写作、纪实文学等类型的书，我是绝对不建议扔给 AI 阅读的，毫无意义，还不如不读。但对是知识科普的书、论文、长文等等，确实可以丢给 NotebookLM、秘塔、千问这样的工具，和 AI 一起学习和交流。我是 NotebookLM 的用户，国内产品也用，使用这类软件最大的挑战不是你收集的资料多不多，而是你会不会问问题。很多人扔进去一本书除了会说，帮我总结一下重点，就不知道该问啥了。还有什么技巧吗？有的。以下这些提示词来自 Reddit、X 以及研究社区的实践，它们能把 NotebookLM 从“有趣的 AI 玩具”变成“20 秒完成 10 小时工作的研究工具”。

1个月前

复刻网站注意的： 1、目前 AI 对实现前端复杂的动画效果，必须是精准的提示词或者专业词汇，它才可能实现，常说的一句话实现 xxx，几乎就是很简单的样式效果； 2、让 AI 去解决问题，一定要一步一步的去引导描述，让他解决，不要说的模凌两可，它无法知道你脑中想的是什么。具体怎么做：可以尝试使用 OpenAI 的 ChatGPT 5.2 Thinking，会有奇效。比如：你是高级前端工程师。我的动画在从原生 HTML/CSS/JS 迁移到 React 后消失。目标：恢复原页面动画，要求行为与原版一致。【期望行为】 - [描述触发条件、持续时间、最终状态] 【当前行为】 - [现在表现] 【复现步骤】 1) ... 2) ... 【项目上下文】 - React 版本: [x] - 构建工具: [Vite/Webpack/Next] - 动画实现方式（原版）：[CSS/JS/第三方库，不确定就写“不确定”] 【约束】 - 不要重写整个组件；优先最小改动 - 保留现有 UI 结构与样式命名【你需要做的事】 1) 定位动画丢失的根因（指出具体文件/代码点） 2) 给出最小修复的补丁（diff） 3) 写出本地验证步骤与注意事项 3、一定不要使用把一个模型使用到底，要穿插使用，比如，我就使用 GLM4.7、Codex、Opus4.5 等模型；针对一个问题经过多次对话都无法解决场景。 4、再次强调一个会话窗口不要使用太久，要经常创建新窗口去对话，及时上下文很强的模型，到最后也会出现驴唇不对马嘴的情况。 5、需要持续练习该如何与 AI 沟通，形成一种它能快速理解你的表述含义