Neil

[Neil @ChatWith_Neil]

@ooeli_eth 《段永平投资问答录》

[Neil @ChatWith_Neil]

@zhujia111 @DIGITALYCHEE https://t.co/9GCtUqOlaX

最近做的开源软件，可以下载.dmg 或者是 CLI 安装

[Neil @ChatWith_Neil]

刚家里的智能门锁坏了，室内打不开门锁，报了个修，十分钟后（晚上九点半）收到一个电话说一小时内上门

打工人已经在狠狠共情了

[Neil @ChatWith_Neil]

@xingkaixin 这个是类似于桌宠的玩法是吗

[Neil @ChatWith_Neil]

I made a bedtime lock for people who can't close the computer!

you adopt a cat on your PC. when it's time to sleep, the cat drags its bed in and takes over the screen 🐈🛏️

.dmg or CLI on the release page

https://t.co/9GCtUqOlaX

[Neil @ChatWith_Neil]

@MeAndTheLike 因为产品设计的就是希望帮大家远离电脑，如果能随意退出就没啥效果

到点后电脑无法使用，这个在 onboarding 有写，但是发现可能不容易被注意到，今天会用新的方法提示

（其实锁屏后重启就能退出，这个后续也会加提示）

[Neil @ChatWith_Neil]

Mid‑snore

[Neil @ChatWith_Neil]

@jiayuan_jy 一般同事浏览PRD都会有加评论习惯，感觉这个HTML就不好搞了，但是不知道有啥替代方法

[Neil @ChatWith_Neil]

好公司看多以后，审美也会提升，也会思考自己在的公司是不是一家好公司，如果自己要开一家公司，应该怎么经营这家公司

价值投资会给人一种更好的视野

我觉得这就是10X 比 2X 更容易的感觉，10X 指的是，站在更高的视野，更容易看是否在做正确的事，2X 更像是把手上的事情做好

[Neil @ChatWith_Neil]

学价值投资会有两个阶段第一个阶段你会去理解，为什么要选择价值投资路线

第二阶段就是开始看公司了，这时候就是看公司的商业模式，企业文化，你也不关心现在是不是在打战，原油价格会不会涨你只关心这家公司的优势是怎么构成的，未来是否还能维持这个优势，你关注这家公司的内核是什么，你是否认可

[Neil @ChatWith_Neil]

@HiTw93 “我最喜欢的一个技巧：每次纠正 Claude 的错误后，让它自己更新 CLAUDE.md：”

在一个 session 了修改 CLAUDE.md的话，上下文缓存就被破坏了

[Eric Xu (e/Mettā) @xleaps]

https://t.co/inXqWdQSNy

[Neil @ChatWith_Neil]

大厂员工最需要被提效的部分

[SkyWT @skywt2003]

@unixzii 只能帮我写代码，什么时候能帮我对齐复盘思考沉淀背锅和 PM 吵架和 UI 吵架和后端吵架和 QA 吵架啊 😭😭😭

[jolestar @jolestar]

从 MCP 到 SKILL：关于 Agent 扩展机制的思考

去年 MCP 爆火，大家一度有种感觉：只要把工具都接进来，AI Agent 就会“活”过来，像一个长了手脚的人，什么都能干。

如果把 LLM 看作大脑（智力引擎），tool call / function call 就像让它能指挥四肢：模型填参数，代码去执行，再把结果喂回去继续推理。

MCP（Model Context Protocol）把这套机制做成了“标准插头”：以前各家服务各自一套 SDK + API，你要给 Agent 封装工具，就得处理语言、依赖、鉴权、返回格式，复杂度会指数上升；MCP 的价值是把“接入”这件事工程化、标准化。

所以当时最乐观的推论很自然：只要 MCP 工具够多，Agent 就有无限多的手脚，什么都能干了。

但很快大家就撞墙了。

第一堵墙：容量瓶颈（上下文预算）

工具的定义本身要进入系统 prompt 或等价的工具上下文；工具越多，占用越多，留给“干活”的空间越少。于是你会看到一些很现实的限制：某些 AI coding 工具最多支持配置 100 个 tools，而一个 GitHub MCP 可能就带 50 多个。你想把世界都接进来，但大脑的工作台面就这么大。

第二堵墙：任务闭环瓶颈（组合性）

很多 MCP 的调用结果会被直接回填上下文。短结果当然舒服，长结果就会触发两个问题：要么上下文爆炸，要么被截断丢尾巴。

我在做 holon 的时候就踩过这个坑：让 AI 去处理 PR 的 review comments，如果 comments 一多，直接回填上下文就会被截断，结果总是漏修。 后来反而退回到更“原始”的 GitHub CLI 会更稳——AI 先用 `gh` 把评论拉下来写成文件，再用 `grep`、`jq` 或简单脚本去筛选、聚合，只把必要的摘要喂回上下文继续推理。

这个过程让我意识到一个很基础、但之前容易被忽略的问题：上下文更适合承载决策信息，而不是当作数据存放层。 文件、数据库、对象存储这些外部介质，天然支持分页、寻址和重复访问，更适合用来承接中间状态。当任务需要反复回看、局部筛选或增量处理时，把数据外部化，往往比把全文塞回上下文要可靠得多。

从这个角度看，MCP 暴露出来的瓶颈，并不完全在协议本身，而在于我们常常下意识地把它用成了“往上下文里塞数据”的通道，而不是“把能力接入到工作流里”的接口。

也正是在这样的背景下，SKILL 开始受到关注。

如果 SKILL 只是纯文本，它更像分层 prompt 的组织方式；但当它和命令行工具、脚本结合起来，它就不只是“提示词技巧”，而是一种场景化的工作流封装：同一类任务的步骤、产物、工具链、失败重试方式、输出格式，都被聚合在一起。普通用户可能搞不清 MCP 是干啥的，但他能理解“这个技能帮我把评论整理出来并逐条修复”。

从实现上看，这有点像“以前用胶水代码粘合工具”，现在用“自然语言 + LLM + Bash/脚本”来粘合工具。并且这种范式正在让 Prompt Engineering 转向 Skill Engineering。灵活性确实强了，但相比标准化的扩展，SKILL 还有许多未解决的问题。

安全性是第一个难题。Bash + 脚本这些工具主要是开发者用，大家多少有点风险识别能力；但当 Agent + SKILL 普及到普通用户后，安全问题会更严重。到那时候，“靠提醒小心”是没用的，Agent 环境得提供更强的沙箱隔离能力。

标准化是第二个难题。SKILL 天然是按场景聚合的，但也因此更依赖运行环境：目录结构怎么约定？中间产物放哪？状态如何保存与复用？如何跨端复制这套模式？如果这些问题不解决，SKILL 的能力很难跨环境复用，更像是绑定在某个系统里的私有插件。

说回 MCP，我并不觉得有了 SKILL，MCP 就没意义了。恰恰相反，我更倾向于一种分工：

MCP 解决“连接标准化”，SKILL 解决“工作流编排与状态外部化”。前者让能力能规模化接入，后者让任务能稳定闭环。

MCP 不一定要“由 Agent 直接调用并回填上下文”，它完全可以被 SKILL 里的脚本调用，让结果先落地为可寻址对象（文件/句柄/资源），再把摘要与索引回填给模型。这样上下文就回到它最擅长的位置：做决策、做推理、做取舍，而不是当缓存。

MCP、SKILL 仍处在早期阶段，只是 Agent 插件机制演化中的不同形态。当 Agent 开始承担复杂任务时，真正重要的已不再是能力本身，而是上下文、状态与执行边界如何被拆分和安放。

[Neil @ChatWith_Neil]

推荐➕1，本地的 ASR 模型还挺准的，还能接云端大模型 API ，可玩性拉满

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

用了好几周了，真的推荐闪电说

真的是最强、目前最快的语音输入法。

直接把我的工作习惯改变了。

我现在在家里工作，所有的内容几乎都是语音输出，哪怕是写长文。

[Neil @ChatWith_Neil]

@iamzhihui 《猴子别闹》分心的时候屏幕就会开始灌水的 Mac 应用

[Neil @ChatWith_Neil]

@l4walk6 @highwaywu 加入观猹

[Neil @ChatWith_Neil]

最近在练习冥想🧘‍♂️启发的一个 idea：

我们脑子里每天都会有很多的想法，脑子就像是住了一只猴子，总是会被各种各样的想法所吸引，因此你就很难专注于当下。

冥想提供的是一种觉察：觉察到你分心了，觉察到你被其他事物吸引了。

《猴子别闹》正如其名，希望让你脑子的里的猴子安静下来，能够进入心流

[海玮 @highwaywu]

为了不走神，我们做了一款屏幕会"灌水"的Mac应用：猴子别闹（https://t.co/WNl02jLrhc）
ADHD最痛苦的不是分心本身，而是分心后很久才发现自己分心了。

打开文档准备写需求 → 弹出微信消息顺手回了 → 看到群里在聊天就多说两句 → 20分钟后才突然惊醒：我刚才不是要写文档吗？

这种"延迟觉察"才是ADHD最大的问题。等你反应过来时，时间已经没了，心流状态也碎了一地。

所以我们做了「猴子别闹」，用一个会灌水的屏幕，在你走神的瞬间就拉你回来。
你先设定好容易分心的APP和网页（微信、B站、X...），当你工作时突然跳过去时：
屏幕会"哗"地一下开始灌水 💧水位慢慢上涨 它不会锁住你的屏幕，只是温柔地提醒：喂，你跑神了

这个动效的关键在于"即时觉察"——不是20分钟后你自己醒悟，而是3秒内就被温柔地拍醒。

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传统的Mac专注应用我都试过：
番茄钟：时间到了才提醒，但我早就跑神了
强制锁屏：直接把APP锁死，但越被控制越想反抗
白噪音：只是个背景音，根本拉不回注意力

它们的问题都是"干涉"——要么管得太晚，要么管得太狠。

「猴子别闹」反其道而行：只觉察，不干涉。 灌水动效不会阻止你刷微信，不会骂你，不会让你愧疚。它只是在你的视觉中心放一个"异常信号"，轻轻戳一下你的意识：
"诶？屏幕怎么在灌水？"
"哦对，我刚才是要写需求"
"那我先回到文档吧"

这种"软提醒"特别适合ADHD的大脑机制。
ADHD的问题不是不想专注，而是注意力会不自觉地滑走，且滑走后大脑不会立刻察觉。就像开车时走神，你需要的不是有人把方向盘抢过去，而是副驾驶轻轻说一句"诶，走神了"。
普通人可能几秒就能自己醒悟，但ADHD可能要几分钟甚至更久。「猴子别闹」做的就是把这个"醒悟时间"从几分钟压缩到几秒。

[Neil @ChatWith_Neil]

@oran_ge 前面没有“logo”，没有首尾呼应差评