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[Yangyi @yangyi]

这个博主叫real屠龙的胭脂井
在复旦的这场分享里 对品牌营销的拆析鞭辟入里
一看就是经过大量减法后找到的更加底层的东西
不知道这些学生会不会在很多年后才能理解这场分享的价值

这个博主是有脑科学和认知科学背景的 我觉得这在AI时代至关重要 尤其是利用建模来辅助决策
我认为做任何事都应该这样 做营销更应该计算数据

但怪就怪在 大部分从业人员 都缺少这种最基础的认识
往往依靠一个错误的虚荣指标指导自己进行愚蠢的工作

[向阳乔木 @vista8]

身边不少程序员朋友，都喜欢看YC的Hackernews

上面 AI 资讯又多又快，讨论激烈。

基于 HNRSS 开发了一个 Hackernews 速读站

核心功能：

1. 精选 Hackernews 首页热帖，自动翻译标题。
2. 不用翻看几百条评论，AI总结要点、摘录最佳评论。
3. 监控正在上升的帖子，捕获跟产品相关内容。
4. 支持 PWA安装为 Mac 软件

直接访问：https://t.co/Uxf7GWbTTO

技术含量不高，胜在全中文、简单清爽，高价值信息快速获取。

项目免费开源，地址见评论区

[小C哈哈哈 @dashen9999]

xhs上果然有保险大佬，一针见血

[AYi @AYi_AInotes]

强烈推荐大家都去看这个跟workbudy产品负责人Jason的深度对谈播客，
另外关于腾讯workbudy，我说个暴论，你看100篇那些AI写的教程文章，都不如抽1个小时好好看看腾讯官方出品的这期播客，太他么深度了，干货拉满！

Jason分享了一个关键判断让我印象特别深：2021年他曾计划培养孩子学习编程，到2026年发现这个方向已经失效了，在AI的加持下编程本身不再是稀缺技能，洞察力、审美品味、逻辑清晰的语言表达能力，才是AI时代真正的核心竞争力。

还有这个文科生的故事，英语文学专业的前媒体人，一行代码都不会写，就因为自己攒了7000多首杜比全景声的歌，Excel卡到打不开，找外包又说不清楚需求，被逼得没办法开始摸AI编程工具。
你以为是AI两下给他把App生成出来了？根本不是，
他说前前后后开了40多个对话窗口，文件拆得乱七八糟，环境部署从头啃，踩了无数坑，磨了好几个月，才真的把那个杜比音乐App做出来，现在都更新到3.2版本，正经上架App Store了。

那他为什么没放弃？
他说AI会在他做对一点点的时候，蹦出来一句“你这个思路很清晰，像个成熟的产品经理”。
卧槽，就这一下兄弟们应该懂吧，
我们这种在否定式教育里长大的东亚小孩，太吃这一套了。

很多时候你不敢开始，其实不是懒也不是笨，是脑子里那个“你不行”的声音太大了。

咱们从小到大做什么都先被挑错，刚迈出一步就有人说你这不对那不好，久了你自己都信了，你就是做不成事。

但是AI不judge你，不骂你，不会翻个白眼说这都不会，你做对一点它就真心实意夸你，直接把那个压了你几十年的声音盖过去了。

播客里WorkBuddy的产品负责人Jason说，2021年他还在规划以后要送孩子学编程，2026年回头看，这个想法已经不成立了。

我以前以为，只是因为写代码的门槛被AI踏平了，现在才懂，被踏平的根本不止是代码门槛。

以前我们想做个东西，不仅要会写代码，还要有颗大心脏——被bug卡一周，被前辈骂写的什么垃圾，被环境配置搞到崩溃，90%的人在第一步就被劝退了。

现在AI不仅帮你写代码、查bug，还给你当啦啦队，把你那点被打击了几十年、碎得渣都不剩的信心，一点点给你拼回来。

你看现在满屏都是MCP、Agent、Vibe Coding这些新名词，好像你三天不背就要被时代抛弃，大家课买了一堆，一个工具都不敢打开，但实际上哪有那么玄乎啊🤣

当然了，如果你从小在夸奖里长大，内心强大到根本不需要别人给你托底，可能get不到这个点。

但如果你和我一样，总怕自己做不好，怕出错被笑话，迟迟不敢迈出第一步，真的不用上来就想做个上架的App，

不如今天就花半小时，让AI帮你写个批量改文件名的小脚本，或者整理下你乱了半年的文件夹。

你会发现，你根本不是不行，只是之前从来没人，在你做对一点点的时候，认认真真跟你说一句“你做得真棒”🥹🥹

焦虑这东西，站在岸边看永远觉得水很深，脚伸下去才知道，原来不仅水不深，还有人在旁边扶着你，跟大家共勉！

评论区是我对51分钟的文字版总结👇

[AI Will @FinanceYF5]

Google 近日发布了一门从零开始讲 Agentic Engineering 的 1 小时课程：

– 如何构建你的第一个 AI Agent
– 构建 Agent 记忆
– Agentic Loop，以及长时间运行的 AI Agent
– 如何构建 MCP：MCP 与 API 的区别
– 多 Agent 系统

足以替代网上 10 门付费 Agentic 课程。

[AI Will @FinanceYF5]

Andrew Ng刚放出一条3小时的"如何在2026年成为AI工程师"教程视频。

内容据称覆盖搭建agentic AI系统、AI工程的未来方向、完整的AI提示词课程，还有一段用AI在30分钟内做出应用的实操演示

[百官行述 @BAIGUANXINGSHU]

牛人都是反人性的

一、社交的本质不是吃喝，而是价值交换；
二、任何事从利益的角度去衡量、去思考，你就会变得越来越智慧；
三、可控的事情保持谨慎，不可控的事情保持乐观；
四、人独处是充电，社交是耗电，人性都是越轻易得到的东西，越显得廉价；
五、做自己，而不是解释自己，别陷入自我证明的误区，会得不偿失；
六、人性的扭曲之处：你越有霸气和底气，越有人尊重你；
七、与任何人的关系，你若想留住，就别把它看得太重。

[KK.aWSB @KKaWSB]

顶级量化公司Jane Street每年支付75万美元聘请能够解答如何在量化交易中使用随机过程和马尔可夫链的量化分析师。

麻省理工学院这节1小时的概率论讲座，能让你获得与那些月薪6万美元的量化分析师相同的洞见。

立即收藏并观看。然后阅读下面的文章。

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

Claude 官方写了一篇关于 Loop Engineer 的入门文章。

其实现在我们所说的 Loop Engineer，所有的底层逻辑在提出这个概念以前就已经具备了，甚至这些工作流程也是大家一直在用的，只是被套上了一个新的概念。

在这篇文章中，他们把 Loop 分成了四种类型：

回合制循环（Single-turn Loop）

这是最基本的 Claude Code 工作方式。你发出的每一个提示词（Prompt）都是一个循环，在这个循环中你不需要额外干预。Claude Code 完成这个循环后会给你输出，它的具体步骤是：收集上下文、采取行动、检查工作、重复，直到它认为你的提示词任务已经完成，或者觉得需要你介入时才会停止。

基于目标的循环（Goal-oriented Loop）

也就是 GOAL 模式（如 Codex、Claude Code 等工具都支持该模式）。有时候单回合不足以完成复杂任务，系统就会进行多次迭代，直到达成那个更大的目标。

基于时间的循环（Time-based Loop）

也就是 Claude Code 中的 loop 命令。你可以设置在指定的时间间隔自动触发某一个提示词，去运行特定任务，比如定期进行 PR 合并等。

主动循环（Active Loop）

你只需要设置一个事件，一旦该事件发生就会自动触发循环，完全不需要人工干预。例如，一旦 GitHub 上有了新的 Issue 或 PR，AI 就会自动进行审核和记录。

此外，官方还针对 Loop 给出了一些优化建议：

循环的质量取决于系统：你需要保证代码库本身的质量，比如完善的文档、严格的代码审查以及保持代码库的简洁等。

管理你的 Token 消耗：像 GOAL 这种基于目标的模式，对 Token 的消耗是非常巨大的。因此，你需要给循环设置明确的界限，比如什么时候该用大模型、什么时候该用小模型，以及明确的启动和结束条件。否则，一旦系统自己无限制地跑下去，不仅容易跑偏，还会消耗大量的 Token。

这些循环模式，本质上都是由我们现在 Agent 常见的各种能力组合而成的，比如前面提到的 GOAL 模式、Loop 模式，以及常见的 Skills 和 Hooks 等。

[Amto @XAMTO_AI]

是时候告别那些收费的旅行规划App了，你完全能自己动手搭建一个专属平台。

名为TREK的开源项目，将整个旅行规划流程整合于一身。它最亮眼的功能是支持多人实时协作，所有成员能同步编辑同一份行程，彻底终结了在群聊里信息错乱、反复沟通的低效时代。

具体功能，我们为你划重点：
1️⃣ 实时同步协作：基于WebSocket技术，任何人的更改都会瞬间同步，团队信息零时差。
2️⃣ 互动式地图规划：集成Leaflet和Mapbox GL，所有地点都能直接在地图上精准标记与查看。
3️⃣ 智能行程与财务管理：行程支持拖拽排序，旅行花费能自动计算并拆分，告别AA制扯皮。
4️⃣ 一站式出行准备：内置打包清单、文档附件管理，并支持一键导出PDF，出发前轻松搞定所有琐事。

其技术核心采用NestJS与React构建，喜欢深度定制的技术玩家可以随心修改。
🔗 项目地址：https://t.co/EyyerRnzhY

[Aron厚玉 @aronhouyu]

Loop Engineering

现在很多人用 Claude Code、Codex 或者 Cursor 的时候，

还跟聊天机器人一样操作：

先扔个 prompt → 等它回 → 复制出来 → 改改 bug → 再扔新 prompt……循环往复。

这个 repo 直接告诉你：

别再自己一直 prompt 了，

你去设计一个 loop，

让这个 loop 自动去给 agent 下指令、指挥它干活。

里面已经帮你准备好好几种现成的 loop，比如：

• 每天任务分流 loop
• PR 自动审查 loop
• CI 检查 loop
• 依赖更新 loop
• 写 changelog loop
• 合并后自动清理 loop
• issue 分类处理 loop

还附带了好几个 CLI 工具，能让你：

• 把 loop 放大规模
• 估算大概花多少 token
• 检查你的 repo 适不适合用这套东西
• 给 agent 加记忆/状态
• 加人工接管环节
• 加验证关卡
• 还能安全地通过 GitHub Actions 跑

以前 Prompt Engineering 是教你怎么写好指令，

现在 Loop Engineering 是让你搭一个系统，
让 agent 自己跑、自己检查、自己改、自己扩展，

你只要在关键节点看看就行。

https://t.co/M89csdXSc4

[叫我阿杭 @Astronaut_1216]

卧槽！！！！！！！
这是什么东西？？？

还搞什么token中转站卖数据啊
这特么不是黑灰产红利吗？？？？？？
所有社媒数据都能抓取，这不得一个月盈利过百万啊
Anthropic是不是中国数据都从这进货的啊

我温总还是太权威了@gkxspace
核弹都分享出来了😅😅😅😅

[淘沙者(TheSandPicker) @Etudecn]

Anthropic刚刚扔出一个王炸。

教你开一家公司，但员工全是AI。

CEO只需要你一个人，剩下的活儿全丢给Claude智能体。

整个教程免费，只要30分钟就能看完。

我已经保存了，这玩意儿不能丢。

[魏一刀 @ChangS84493]

安装 Skill 的卖家，可能要集体失业了。

我发现一个网站，直接收录了上万条 AI Skill。

程序开发、日常办公、设计、内容创作、自动化流程，基本都能找到现成的。

最狠的是：
它不只是给你一个名字。
很多 Skill 还配好了安装说明。
以前小白想给 AI Agent 加能力，最容易被卡在两步：
不会找。
不会装。

所以才有人靠“代安装 Skill”收钱。

但这个网站出来后，很多事情就变了。
你想让 Agent 会写代码、做表格、处理文件、生成内容、自动化办公，先别急着花钱。

先去这里搜一下。

很可能别人早就把 Skill 整理好了，安装步骤也写好了。

以后 AI Agent 缺能力，不一定要找人买。
先来这个网站翻一圈。

[AI最严厉的父亲 @dashen_wang]

国内的用户其实应该好好看看这篇文章。

变现的话，一个月三五万是没问题。

[Bandit and Bluey @McGrady8898]

文章写的太好了，基本上是我们这种量化爱好者的起步必经之路！！

[余温 @gkxspace]

好多人问这到底是什么网站，展开讲讲：

TikHub，简单说就是一个社交平台数据的 API 集合站

16 个平台全打通了：抖音、小红书、TikTok、Instagram、YouTube、B站、微博、快手、知乎、LinkedIn、微信公众号、Reddit、Threads

1000 多个接口，视频、评论、用户画像、搜索、热榜、直播间、电商数据，想拉什么都有

[淘沙者(TheSandPicker) @Etudecn]

英伟达工程师一句话点破AI现状：智能体啥都能干，就差个靠谱的循环框架。

他花了20分钟拆解一套能让智能体稳定跑几小时的循环结构。
道理其实特简单，但一堆人就是搞不对。

视频在这，下面是完整搭建指南。
看完你会回来谢我的。

[徐伦 @Jolyne_AI]

分享一本通俗好读的开源书《大模型基础》。

从大语言模型入门到架构演化，再到 Prompt 工程、参数高效微调、模型编辑、检索增强生成（RAG）等关键技术，一本串起来。

GitHub：https://t.co/WRnBULqeZf

全书 6 章，每章以一种动物为线索，配合案例讲透核心方法，读起来更直观、更容易上手。

[余温 @gkxspace]

国人是真他妈牛逼，一个网站 VS 所有社交平台

满足了我对数据的所有幻想，果然有需求就有市场