Sinnzen

裸聊的正太，网交的御姐，欲求不满的人妻，审美疲劳的怪叔叔 你是哪一个？

[Berryxia.AI @berryxia]

兄弟们！花半小时，一定要看完它!

Claude Code的缔造者Boris Cherny，亲自站上台，用整整30分钟把这个工具的全部高级用法一次性讲透了。

免费、干货真的夯到爆！。

他从最基础的全局安装开始，一路讲到：

- 如何通过CLAUDE.md在企业级、项目级、本地级层层注入上下文，让Claude真正“懂你的团队规矩”

- 怎么把团队内部工具（日志、CI、数据库）无缝插进Agent工作流
- 优化终端设置、权限管理、语音输入、通知提醒等40多个隐藏细节
- 以及Claude Code SDK的完整使用姿势

最狠的是，他反复强调：你给Claude的上下文越多，它就越聪明。

而现实是：大多数人每天都在用Claude Code，却只发挥了它10%的实力，像用ChatGPT一样简单prompt，错过了真正让生产力起飞的工程级用法。

Boris这场30分钟的分享，含金量直接秒杀市面上任何1000美元付费课程。

想把Claude Code玩成生产力基础设施的人，这条视频必须立刻收藏、反复看。

你现在用Claude Code到什么程度了？是还在简单聊天，还是已经把它当成整个工程团队在跑？

欢迎讨论。

[Berryxia.AI @berryxia]

兄弟们！Anthropic刚刚把“用AI建一家公司”的完整蓝图正式公开了。

画面直接炸裂：
CEO只有1个人（而且可以去睡觉），
剩下的全部员工都是AI。

它们自己分配任务、自己决策、自己推进项目，
人类只需要设定目标，剩下的全交给AI团队自动跑。

这不是科幻，这是Anthropic联合Google Cloud刚刚发布的《Agent Stack》官方指南。

核心就是一套完整的“AI企业操作系统”：

- ADK（Agent Development Kit）：开源框架，3个文件就能跑起第一个AI员工（https://t.co/uZpxBvtvLm + .env + __init__.py），几分钟出结果。
- MCP协议：让AI能无缝调用任何外部工具（搜索、代码执行、内部数据库…），两行代码就搞定。
- Vertex AI Agent Engine：生产级部署神器，一键把AI扔进云端，自动监控、自动扩容、自动日志，彻底告别手动搭服务器的痛苦。
- A2A（Agent-to-Agent）协议：让不同框架的AI也能互相沟通，像真正的公司部门协作一样。

更狠的是工作流模式：
- Sequential（串行）→ 一步接一步
- Parallel（并行）→ 同时干好几件事
- Loop（循环）→ 直到达成目标才停
- 再加上Session（短期记忆）+ Memory（长期记忆），AI不再是每次都失忆的机器人，而是真正“认识你”的长期员工。

实际案例已经跑通：
客服自动处理→内部数据分析→代码生成+PR提交…
以前要几小时甚至几天的事，现在AI几秒到几分钟就搞定。

Anthropic这次直接把“AI替你上班”这件事，从概念变成了可复制的工程模板。

工作真的在死去吗？
至少传统“一个人干一摊活”的模式，正在被“一个人类指挥一群AI”彻底取代。

当AI能24小时不睡觉、不休息、不抱怨地给你干活，
你还愿意继续用老方式工作吗？

这个蓝图值得每一个想用AI放大自己产能的人立刻存下来。

完整线程值得反复看。

你准备好让AI替你组建团队了吗？

[Jason Zhu @GoSailGlobal]

https://t.co/23ZfRFVVMM

[Sinnzen @JulienWong]

@berryxia Idea 比代码重要🌚🌚

[奶昔🥤 @realNyarime]

发现一个已经盈利的AI影视/短剧Agent制作系统 https://t.co/ItGeCL6ZBJ，作者说这套系统已经给别人做了大概20w的单子，漫剧解说剧都有。仅需自己配置apikey即可，基本是上手即用！

[Alex Finn @AlexFinn]

https://t.co/Hfs89ARhd1

[Sinnzen @JulienWong]

🚀 AI 2026热点速览

🔹 生物技术：80%企业增AI预算，进入"建设者"时代
🔹 网络安全：AI驱动攻击增44%，勒索软件组织增长49%
🔹 基础设施：科技巨头今年将投资$600B数据中心
🔹 Google DeepMind：扩散模型研究新突破

#AI #ArtificialIntelligence #TechNews

[加密小象 @cryptoxiaoxiang]

Seedance 2.0 制作 《穹顶》 这画风爱了 可以预见AI又要让很多人失业了

[Sinnzen @JulienWong]

AI教父Hinton预测：2026年AI可能取代大量人类工作，技术迭代加速约每7个月一次。#AI #ArtificialIntelligence

[Sinnzen @JulienWong]

🤖 AI 今日要闻 2026.2.23

🔹 Gemini+Claude 打造政府情报系统
🔹 OpenClaw 互动教学Skills受关注
🔹 专注成AI时代核心竞争力

#AI #OpenClaw

[Sinnzen @JulienWong]

🤖 OpenClaw - 你的个人AI助手！从收发邮件到管理日历，一个指令就搞定。#AI #OpenClaw

[Sinnzen @JulienWong]

【今日AI前沿】No.1

🤖 AI 还能咋进化？

从 ChatGPT 到 Agent，AI 正在从"能说"变成"能做"。

关键是：愿力。

碳基生命有代价（生命有限），硅基没有。所以 AI 可以无限试错，但选择没有"重量"。

没有代价的下注，再聪明也显得飘渺。

你觉得 AI 需要"代价"才能真正进化吗？

#AI #科技

[Sinnzen @JulienWong]

@FabrizioRomano @grok 判断下转会可能性多少

[Sinnzen @JulienWong]

@lidangzzz @grok 分析下

[Sinnzen @JulienWong]

Just created a 3D model with @tripoai's amazing AI-powered tool. Take a look here: https://t.co/waFh5DWoP7

#tripoai #tripo #GenAI

[Sinnzen @JulienWong]

Just published a model generated by @MeshyAI to the community. Check it out:
https://t.co/4cL3kuMAcK
#Meshy #3D #AI #AIart #createdwithai

[Sinnzen @JulienWong]

Just generated a 3D model using @MeshyAI. Check it out!
https://t.co/VKpcgYa9uU
#Meshy #3D #AI #3DModel

[Sinnzen @JulienWong]

Just created a 3D model with @tripoai's amazing AI-powered tool. Take a look here: https://t.co/SGKwo6QqQW

#tripoai #tripo #GenAI

[Jim Fan @DrJimFan]

A viral paper "Language Model Represents Space and Time" recently claims that LLMs learn "world models". As much as I like @tegmark's works, I disagree with their definition of world model.

World model is a core concept in AI agent and decision making. It is our mental simulation of how the world works given interventions (or lack thereof).

A world model captures causality and intuitive physics, telling the agent what is likely and what is impossible. It can and should be used for counterfactual reasoning, i.e. "what ifs": what would happen if I knock over a cup of water? Where would I have been if I had not taken that bus?

Yann LeCun @ylecun says it well in his position paper (https://t.co/MJxLffbK5Q). I quote:

"Using such world models, animals can learn new skills with very few trials. They can predict the consequences of their actions, they can reason, plan, explore, and imagine new solutions to problems. Importantly, they can also avoid making dangerous mistakes when facing an unknown situation."

The first use of the term World Model in deep policy learning is attributed to @hardmaru & @SchmidhuberAI: https://t.co/tWDuQRNTRh. In their seminal paper, an agent masters shooting skills in the popular game Doom (demo below) by learning in imagination, using an internal world model as a "physics simulator".

To put in a simple Python math formula, world model learns a function F(s[0:t-1], a) -> s[t:], which takes as input the observed past and current action, and outputs plausible future states.

Now the definition of World Model in Tegmark's paper seems to be about predicting GPS coordinates and time eras. I see this as just a classification task with no causal learning and simulation going on. You cannot make meaningful interventions against that model, nor can you optimize any decision making in a closed feedback loop.

As for the "space & time neurons", I think they are most similar to the "sentiment neuron" that OpenAI published in 2017: https://t.co/QFnP2pjUSQ. Predicting GPS is conceptually no different from predicting sentiment in my opinion. I don't think their experimental results are wrong - just that their conclusion is on shaky grounds.

I welcome any debate! Paper link: https://t.co/4ly12nPS1N