Livia Liu

[nash_su - e/acc @nash_su]

Manus 推出了 browser 自动化操作功能！

Browser自动化是大趋势，但是并不是唯一解决方案，还有很多兼容性以及token消耗问题

https://t.co/oRhBKGKhwX 马上会走的是另一条路，当然最终会殊途同归，不过暂时不会那么激进，节后发布

[Livia Liu @LiviaLiu09]

@lb1800 俩傻逼

[纯棉短裤 @gxjdian]

https://t.co/29ZKZQbmh9

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

谷歌昨天发布了 Gemma 4，这次非常牛逼！

专门用来在本地设备（比如手机、电脑）上跑，而且支持了 agent 和工具使用。

四个参数大小：
E2B：主打手机 / IoT / 边缘设备。
E4B：为移动端 + Jetson / 树莓派设计。
26B MoE：单次激活 3.8B，有效参数很小，主打高 TPS、低延迟。
31B Dense：全密集 31B，主打桌面工作站 / 单卡 H100 等。

这次他们把 Agency Workflows 的支持作为第一优先级：原生支持 Function Call、JSON 和结构化输出、System Instruction

更强的是这玩意还是原生多模态模型，支持：图像和视频理解，语音转文本，可以做本地语音助手。

而且它们这次是真正的 Apache 2.0 开源，允许商用、再分发和内嵌产品，以及私有部署，没有额外条款。

[Berryxia.AI @berryxia]

https://t.co/zNkfauCjnP

[耳朵 @RookieRicardoR]

Codex 桌面端使用量已经全面超过 CLI 和 VS Code 插件。

对于广大用户来说，最适合上手的绝对是 GUI 而不是 CLI。

我用 Claude Code 的时候只能用 CLI 因为没得选，

但是我用 Codex 的时候一定是使用桌面端，所有已打开的项目/正在工作的线程，都能一目了然。

所以推荐新手使用的时候也尽量先使用 GUI 版本，内核一样的情况下，GUI 版本更容易上手。

[Berryxia.AI @berryxia]

这个文章当时发的时候漏掉发微信公众号了，结果果不其然又被人搬运了哈哈。

对我来说，你搬运走的是我的某一篇文章而已。
你也偷不走我的思想，无所谓了。

[Livia Liu @LiviaLiu09]

@Mads33612596036 @1NO0F20S05zEM51 他无知就让他嘴炮爽一下

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

可以在 Codepilot 爽用谷歌新的本地模型 Gamma 4 了！

Codepilot 0.46.0 更新了 Ollama 本地模型的接入

启动 Ollama 安装 Gemma 4 就可以在 Codepilot 里面爽用了

但是在终端里很快，然后传输到 Claude Code 就很慢，不知道 Ollama 这个里边是不是有一些问题。

[范凯说 AI | Kai on AI @fankaishuoai]

我用 openclaw +Obsidian 实现了 AI 版的个人 CRM，感觉相当的爽啊！口述让龙虾整理信息和保存，然后 Obsidian 的 dataview 可以查看联系人列表和各种自定义视图，当然也可以让 openclaw 帮我们查消息，如果该联系人还有其他信息的话，还会生成卡片。

[AI探路者Tim @AIExplorerTim]

2026 年，自媒体起号必备 AI 神器！

10 分钟找到 -> 20 个可复制的爆款结构

我最近，在用一个 OpenClaw skill：
✅ 定向监控 20 个头部账号
✅ 按互动量自动筛出爆款
✅ AI 自动归纳钩子类型 + 内容结构
✅ 整理成笔记，随时调用

零代码，配置一次，每天自动推送结果到手机。

📖 Skill 安装指南：
🔗 https://t.co/Hp9tNQfnNE

💡 提示词（直接复制）：
「使用 xcrawl 追踪以下 AI 账号的推文，筛选 24h 内互动数据最高的20条，整理成结构化笔记，分析爆款推文的钩子类型、内容结构和情绪触点，总结可复用的写作规律。」

🎯 跑完之后，拿到：
· 哪类钩子点击率最高
· 爆款内容的段落节奏是什么
· 哪种情绪触点最容易引发转发

[泥伏雷闯关记 @Nicole_yang88]

AI又有新气象……抓紧体验🔥

Google 悄悄发布了一个东西，可能比 Gemini App 更值得关注——AI Edge Gallery

它不是又一个 AI 聊天软件。

本质上，它是一个本地 AI 运行平台：模型直接跑在手机芯片上，推理全程离线，数据不经过任何服务器。

目前已支持 Gemma 3/4 系列模型，最新版本还加入了 Thinking Mode 和 Agent Skills——也就是说，手机本身可以完成多步骤任务推理，而不只是回答问题。

▍实际能用来做什么？
∙拍照提问、文档理解，完全本地处理
∙没网络也能用的实时翻译、语音转写
∙敏感文件分析，内容不出设备
∙未来可能支持本地 Agent 自动完成任务流

这件事真正的意义，不在于”又多了一个 AI App”——而在于 Google 正在验证一件事：AI 能不能成为每台 Android 手机的底层能力，而不是需要联网调用的云端服务？

▍如果这条路跑通
手机 AI 的竞争格局会重写。
苹果有 Apple Intelligence，高通在推 AI PC，现在 Google 在 Android 端下这步棋。

► 端侧 AI 的入口之争，已经开始了。

[AYi @AYi_AInotes]

Google刚发布了 Gemma 4，260 亿参数，开源免费，
能在本地设备上离线运行。

讲真，这才是 2026 年最合理的 AI 技术栈:
本地模型兜底，顶级模型按需调用。

但我认为参数和免费都不是重点，
真正值得注意的是它原生支持函数调用，
意味着这个模型能自主使用工具，浏览网页，执行代码，调用 API，直接充当一个完整的本地智能体，全程不联网，全程不花钱。

260 亿参数，实测性能对标 6850 亿参数级别的行业顶级模型，跑在普通笔记本上就行。

部署只要三行命令：
- 安装 Ollama：
- curl -fsSL https://t.co/OHGfAXTmPq | sh
- 拉取模型：
ollama pull gemma4
两分钟，顶级本地 AI 就绑在你自己的硬件上了。

我计划的用法是这样的，欢迎交流：
日常的研究分析、代码审查、文稿起草、数据处理，
全扔给本地 Gemma 4，用 MCP 服务器接上工具调用能力，网页浏览、数据库对接、API 接入都能覆盖，只有遇到真正需要顶级推理的硬核任务时，才请 Claude Code 出场。

以前每个月在 AI 服务上花几百美元，现在 90% 的日常场景本地免费搞定，只为那 10% 的高难度任务付费。

[huangserva @servasyy_ai]

Claude Code这次不是所有代码泄漏

这是 Claude Code 的 CLI 客户端主体（src/ 目录），即整个终端交互层的源码。
具体包含：
1. CLI 入口与命令解析 — main.tsx（4684行）、entrypoints/（CLI 模式、SDK 模式、MCP 模式）
2. 终端 UI 渲染 — components/（144 个组件，用 React + Ink 渲染终端界面）
3. 工具系统 — tools/（43 个工具，Bash、文件读写编辑、Grep、Glob、Web 搜索等）
4. API 通信层 — services/api/（与 Anthropic 后端通信）
5. MCP 协议 — services/mcp/（Model Context Protocol 支持）
6. 多 Agent/Team 协作 — AgentTool、TeamCreateTool、SendMessageTool
7. 认证与策略 — OAuth、keychain、policy limits、remote managed settings
8. 辅助服务 — 语音输入、LSP、记忆系统、compact 压缩、token 估算

地址 ： https://t.co/YPUZeeriRM

[Leo｜一个人 + AI @runes_leo]

用 Claude 读了 Claude Code 的源码，每天用 10+ 小时，最在意的不是新功能，是这几个机制：

1. 对话太长时它会压缩，但不是一刀全砍。分三步：先清掉旧的命令输出 → 再选择性摘要 → 最后才全量压缩。而且压缩完会自动把你最近看的 5 个文件恢复回来，所以压完还能接着聊。

2. autoDream：你累积用了 5 次以上、间隔超过 24 小时，它会在后台偷偷启动一个助手，自动翻你的历史对话，帮你整理记忆文件。你没在用它的时候，它在帮你复盘。目前在灰度测试。

3. auto 模式判断"这个操作要不要放行"不是靠规则列表，而是让另一个 AI 先快速判断一次，拿不准的再深度推理。判断失败就默认拒绝。

4. 源码里有 108 个模块被藏起来了。主动助手（Kairos）、AI 宠物（Buddy）、跨电脑迁移对话（Teleport）这些功能代码都写好了，等开放。

源码：https://t.co/avzMj3LJY8

[铁锤人 @lxfater]

这次Claude code的代码泄露意义不是太大

Codex是开源的，还有OpenCode，已经有很多参考。

大一点的厂，懂如何反混淆的人大有人在，删减一下冗余代码，然后AI逆向一下，Claude code也看得差不都。

而且之前已经泄露过一次，也没把握住。

所以呀，底层还是模型问题，模型没变好，其他都是虚的。

[纯棉短裤 @gxjdian]

Claude Code的源码泄露了，实现的亮点真多

多说一句废话：把一个 AI 编程助手能想到的功能都实现了！

1. 技术栈碾压级 - 用 React 写终端UI，用 Bun 做运行时，TypeScript 全栈，这是 2026 年最前沿的技术组合

2. 架构设计变态 -
主入口4683行，100+命令，145个UI组件，支持本地/远程/协调器/助手多种模式，把 CLI 做成了企业级应用

3. 性能优化极致 - 启动时并行执行 MDM 读取、keychain
预取，甚至还有启动性能分析器，把 100ms 级别的优化都做到了

4. 生态完整 - 内置 MCP
协议支持、插件系统、技能系统、代理系统，还自己实现了一套完整的 Ink 终端UI框架（50个文件）

5. 开发者体验拉满 - Vim 键绑定、成本追踪、遥测分析、权限管理、远程会话，把一个 AI 编程助手能想到的功能都实现了

[耳朵 @RookieRicardoR]

Claude Code 源码泄露，再次印证了 Mario 的这篇博客的内容: AI Coding 让世界软件健壮度下降了 1%，我们需要慢下来。

Mario 是 OpenClaw 底层依赖 pi 的创建者，他的看法值得一读。

[MR.JC区块博士 🔶 BNB ｜LevelUpLabs @blockphd7]

这次泄露的Claude Code源码，普通人其实不用太在意，基本看不懂也用不上，顶多就是凑个热闹、知道AI编程工具原来是这么做的。

但对程序员和公司来说价值巨大：开发者可以直接研究大厂是怎么设计AI编程助手、怎么调用模型、怎么管理权限和插件的，相当于抄一份顶级作业，自己做类似工具能省好几个月时间；

公司则可以拿来参考技术架构，快速开发自己的AI编程产品，或者对照检查自家工具的安全漏洞，避免踩坑。

它最大的参考价值，就是把一个成熟的AI Coding Agent完整工程化方案公开了，让整个行业的门槛大幅降低。也正因为完全开源可见，大家可以在此基础上优化、修复问题，做出更安全、更好用的开源替代品，反过来也能倒逼官方改进产品，绝对可以算是一次意外推动整个AI工具圈进步的事件。

[阿川 | AI thinking @AI_jacksaku]

要说专业，还得花叔