Alice

GPT Learning 🤖️ | Substrate Evangelist

[Wang chen_AI26 @wangchen_AI26]

@369Serena 我记得之前推上有上传过一份workbuddy的教程，这个蓝皮书https://t.co/eBa2TynM1z，是不是可以当作教案。

[Alice @0xAliceBob]

@adawindsor @turingou 同喜欢S小姐

[Alice @0xAliceBob]

@turingou 是水原希子啊

[Alice @0xAliceBob]

@Bitfatty 企鹅怎么这么瘦了啊

[Alice @0xAliceBob]

@kaiHu677853 @Kenntnis22 赵lj

[Alice @0xAliceBob]

@ShuTian36171 @cuichenghao 真的，就是私自扣押商户的1000多万资金

[熹米周期轮动🌐 @ximihoo1]

做了金融才看清，实体经济的骗局有多肮脏。

[AB Kuai.Dong @_FORAB]

一名开发者，近期为 Claude Code 做了款插件，让它可以复制任意网站的页面设计。

它会扫描真实的网站，把页面布局、配色、字体，这些设计提取出来，在本地重建一套新的，这样网页就是你的了。

[0x鸣人 @LuBtc888]

刷到一位海外博主的硬核干货，整整一小时，把 Claude AI讲得通透又落地。

停下来，别再让碎片化时间浪费你成长的机会。
静下心看完这一套完整教程，你就能真正用 AI 搭建工作流、实现自动化、处理复杂任务。

很多人还在观望 AI，而你只要花这一小时，就能直接拿到未来几年都能用的核心竞争力。

学与不学，差距不在天赋，而在你愿不愿意比别人早一步动手。

抓住这次，别等明年再后悔没早点开始。

[Alice @0xAliceBob]

@dominictai1 @hebi555 水平很差，喜欢输出鸡汤文

[Berryxia.AI @berryxia]

https://t.co/yDYNy3y5YW

[✧ 𝕀𝔸𝕄𝔸𝕀 ✧ @iamai_omni]

https://t.co/o6WgGeUHgZ

[狮国游民 @SgLittlesmart]

2026年了，我还是不懂为什么有人还在手动剪视频。

今天我用Google Gemini当'隐形视频编辑'，一天剪了4个视频。零即兴，零浪费时间。

这里有6个提示词，能把混乱的剪辑变成专业策略↓

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

“我们总是通过后视镜驶向未来”

推荐读一下 Notion CEO 这篇内容，关于 AI 为什么首先在编程领域爆发他的解释很好。

知识工作的两个瓶颈：上下文分散和可验证性，这点分析得很准。

这就是为什么程序员最先受益，因为他们的工作环境天然解决了这两个问题。

其他知识工作者要等到什么时候？可能取决于谁先把散落在几十个工具里的上下文整合起来。

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每个时代都有它的奇迹材料。钢铁塑造了镀金时代，半导体点亮了数字时代，现在AI以"无限心智"的形式到来了。

Notion创始人Ivan Zhao用历史隐喻说清楚了一件事：掌握这种材料的人定义时代。

为什么AI是"奇迹材料"？

因为它解决的是规模问题。19世纪前建筑只能盖六七层，铁太重太脆，楼层一多就塌。钢铁改变了一切，骨架更轻、墙体更薄，摩天大楼拔地而起。

AI对知识工作的意义和钢铁对建筑一样。人类沟通一直是组织的"承重墙"，每周两小时对齐会、三级审批流程，都是在用人类尺度的工具解决工业规模的问题。

个人层面：什么时候能开上"汽车"？

Ivan的联合创始人Simon原本是10×程序员，现在同时指挥三四个AI编码agents，变成了30-40×工程师。他午饭前排好任务，agents在他离开时继续工作。

这就像从踩自行车进化到开汽车。但为什么只有程序员能开上车？

两个问题必须解决。第一是上下文分散，编程工具集中在IDE和代码库，但一般知识工作散落在几十个工具里。AI要写产品简报得拉取Slack、战略文档、仪表盘数据，还有只存在脑子里的institutional memory。人类现在是粘合剂。

第二是可验证性。代码能用测试验证对错，AI能用强化学习改进。但怎么验证项目管理得好不好、策略memo写得行不行？没法验证就没法训练模型改进，人类只能继续监督。

一旦这两个问题解决，几十亿知识工作者会从自行车进化到汽车，再从汽车进化到自动驾驶。

组织层面：我们还在"替换水车"吗？

工业革命初期，蒸汽机刚出现时，工厂主只是把水车换成蒸汽机，其他都不变。生产力提升很有限。

真正的突破是工厂主意识到可以完全摆脱河流了。他们把工厂建在更靠近工人、港口和原材料的地方，围绕蒸汽机重新设计整个厂房。生产力才爆发。

现在的AI聊天机器人就像"替换水车"阶段，只是附加在现有工具上。我们还没重新想象：当组织可以依靠永不疲倦的无限头脑时，应该长什么样？

Notion在做什么实验？

Notion现在有1000名员工，但同时有超过700个agents在处理重复性工作。

它们记会议纪要、回答问题综合tribal knowledge、处理IT请求、记录客户反馈、帮新员工办入职、写周报省去复制粘贴。

Ivan说这只是起步，真正的收益只受想象力和惰性限制。

从佛罗伦萨到东京意味着什么？

钢铁和蒸汽不只改变建筑和工厂，它们改变了城市。

几百年前的城市是人类尺度的，你能在40分钟内走完佛罗伦萨。然后钢架结构让摩天大楼成为可能，蒸汽铁路连接市中心和内陆，城市在规模和密度上爆炸。东京、重庆、达拉斯都不是更大的佛罗伦萨，它们是完全不同的生活方式。

知识经济现在占美国GDP近一半，但大多数还在人类尺度运作：几十人的团队，会议和邮件控制节奏，组织超过几百人就开始变形。我们用石头和木头建了佛罗伦萨。

当大量AI agents上线，我们会建造东京。数千个agents和人类组成的组织，工作流程跨时区持续运行，不用等人醒来，决策在适量人类介入下合成。

会更快、杠杆更高，但起初也更迷失方向。周会、季度规划、年度评估的节奏可能不再有意义。新节奏会出现。我们失去一些可读性，但获得规模和速度。

[DiscusFish @bitfish]

刚读完胡猛《风和投资随笔》，很通透,发现书的核心是斯多葛哲学："风险管理至上"对应控制二分法——专注可控的（流程、纪律、情绪），放弃不可控的（市场、宏观、他人）。这套方法特别适合认知谦逊、追求"活得久"而非"赢得快"的人。

[danny @agintender]

各位朋友，我认真的，假设你不知道什么是
1. 最后成交价格
2. 指数价格
3. 标记价格

那你去做合约交易就是去送人头的 ，妥妥的

合约交易的盈亏/强平看的都是：标记价格

标记价格是一个综合指数。 ，由指数价格（各大现货交易所的加权平均价）和资金费率基差共同构成，以避免单一交易所的价格波动导致不必要的强制平仓。

[Alice @0xAliceBob]

@zhangjiafan11 @0xMapleH @justinsuntron @worldlibertyfi @jusetinsuntron 他挪用用户的wlfi卖，这也是对的？

[Alice @0xAliceBob]

@okxchinese 我要羽毛球拍🏸1111111

[Alice @0xAliceBob]

@gmgnai #GMGNHK