TCn

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- MuCase
- 战篮
#BuildingInProtected

[TCn @DeBruye_]

在坡第一次坐头顶舱

[TCn @DeBruye_]

不同模型需要特别提醒的点不太一样。比如 Opus 5.5 需要明确告诉它什么时候该停止。所以如果你会同时使用多个模型，可能需要根据当前使用的模型切换对应的 Claude.md。

[ClaudeDevs @ClaudeDevs]

Try these in your first Opus 5.5 session:

→ Hand over a whole task. Define "done" and when to check in.
→ Drop "think carefully". It always thinks first.
→ After a long run, check what it needs to go further.

Our playbook: https://t.co/h4Vz9BIl0z

[TCn @DeBruye_]

发现这张 benchmark 还挺奇怪的，Claude Opus 5.5 在 TB4.0 上努力越多分越高，结果到 FrontierCode 上 medium 以上反而掉了。
查了一下原来是它会专门扣「多改了」的分，哪怕改得挺好也算犯规。
正好用的时候也可以注意下，别一上来就拉满 effort，有些任务就是要求你严格按范围来，多想多干反而不行

[Claude @claudeai]

At its default effort setting, Opus 5.5 delivers frontier results for a fraction of the cost per task, often beating other models running at their highest settings.

It also generates output more than 30% faster than Opus 5.

[TCn @DeBruye_]

GPT-6 Sol 和 Luna 到底在让他们 crazy 什么？比 Opus 5.5 拉多了。我真是佩服这些老外在情绪表达上的夸张程度。

[TCn @DeBruye_]

@Miguel07Code What's the prompt

[TCn @DeBruye_]

@blackanger @trq212 你是不是用的企业邮箱注册的

[TCn @DeBruye_]

"GrokBot is the most powerful agentic tool we have ever shipped, but only 1% of users use it correctly"

其实这个是一个很大的问题，为什么用户会只用到 1%？到底是需求就只有 1% 还是产品设计的问题...

[Ajit kumar @ajitcodes]

SpaceXAI engineer, Lauren Tan:

"GrokBot is the most powerful agentic tool we have ever shipped, but only 1% of users use it correctly|

at SpaceXAI, I'm running a team of 15+ GrokBot agents. I have a Chief of Staff agent, 3 managers and 11 workers - that's the new engineering setup in 2026"

In a 1-hour talk, a SpaceXAI engineer reveals how to get 100% of every agentic tool you are using

worth more than a $500 agentic course on the internet

skip Netflix and watch today, it will change the way you use GrokBot forever, then read the article below

[TCn @DeBruye_]

a16z 这张图挺有意思：

过去一年，Productivity 是少数同时实现使用时长和收入大幅增长的大类 App。

使用时长 +55%，收入 +110%。

AI 真正在重塑的，可能就是生产力软件。

[TCn @DeBruye_]

@0xdodge 建议收购腾讯

[TCn @DeBruye_]

谜底音乐可能还有杠精说有点不一样，但是这个小组件真的是完全抄袭 MuCase 了吧，作为前腾讯员工真的被恶心到了

[61 @liuyi0922]

很无语

[TCn @DeBruye_]

一觉醒来发现自己还是穿的腾讯文化衫做睡衣，我真是下贱啊😅😅
（别的不说，做睡衣真的是舒服

[TCn @DeBruye_]

谜底音乐可能还有杠精说有点不一样，但是这个小组件真的是完全抄袭 MuCase 了吧，作为前腾讯员工真的被恶心到了

[TCn @DeBruye_]

@hanyx1992 离职吧🥹他不值得

[TCn @DeBruye_]

最烦的是现在要上飞机骂不了人了😡

[TCn @DeBruye_]

@icodesign_me 话说 cuto 真好用👍

[TCn @DeBruye_]

@icodesign_me 感谢🙏

[TCn @DeBruye_]

@lev1neet 我的 HomePod 好像是因为接线问题导致动不动自己播放音乐，已经被吃灰了🥲🥲

[TCn @DeBruye_]

@QuantumTransf 你是懂行的

[TCn @DeBruye_]

典型的没有做过 Agent Team 产品的 naive 想法

[Cellier @cellier_]

Codex 以任务为中心，Grok Bot 和 Muse 以 Bot 为中心，都是错误的产品范式。

它们看起来是两种不同的产品范式，但本质上犯了同一个错误：把 AI 的组织工作交给了用户。

Bot-centered 产品沿用了人类社会的组织方式：不同的人有不同的职业、角色和分工，于是 AI 也被拆成不同的 Bot、Expert、Agent。用户在开始工作之前，首先要判断：这件事应该找哪个 Bot？

Task-centered 产品则沿用了传统软件的信息组织方式：不同的事情属于不同的 Task、Chat、Project。于是用户又需要先创建一个 Task、开启一个 Chat、选择一个 Project，然后记住之后应该回到哪里继续这件事。

两种范式看似不同，本质上都要求用户分类。

这些产品的错误本质在于，把 AI 当作人，认为 AI 和人一样，要么要按职业、角色划分其功能性，用户使用 AI 时，也需要像在社会上招工一样，按照一定分工角色查找和使用 AI。

这些产品没有理解 AI 的本质 —— AI 不是人类，它是全知全能的「唯一神」，它不需要人类这一套社会分工。

用户不用关心这件事应该交给哪个 AI Bot，也不应该先判断它属于哪个 Chat、Task 或 Project。

用户只需要向“神”表达自己的意图。

“帮我看看昨天客户提到的问题。”
“把它整理成下周的产品计划。”
“顺便更新那个 presentation。”
“下周一提醒我跟进。”
“以后类似的客户反馈都自动放进去。”

对用户来说，这些应该发生在同一个持续存在的 AI relationship 中，而不是五个不同的 Bot、Task 或 Chat。

AI 作为「神」可以在后台理解：这是哪个 Intent，属于哪个 Episode，与哪个 Project、Task、Artifact、Object 有关，又应该写入什么 Memory、继承什么 Scope。

[TCn @DeBruye_]

@nicoletang0717 哈哈哈好像是我的电脑的问题😂