Neo

[Neo @Neo1251003]

@skdky_0xzero 还有一种情况是很多人就是不想曝光自己一样，例如在刚建立的群中，似乎费力加一个群就是为了看5-6个人偶尔说两句。我很无语，我希望有那种畅所欲言互相交流分享的群，不管是技术还是交易。

[木马人 @cnyzgkc]

个人目前体验下来最好用的 PPT Skill—— Dashi PPT Skill

地址：https://t.co/NcWbwAJgnB

[Jessica雯雯🎀 @Jessica_Web3_]

昨天刚说完 Web3 很多信息都藏在 TG 里，今天再分享一个找TG频道的小工具

经常用 Telegram 的���该都懂，TG 自带的搜索功能有时候真的挺随缘的。明明知道某个频道存在，搜半天就是搜不出来

我最近发现一个中文 TG 导航站：https://t.co/BdOvxGvTsW

里面专门收录 TG 的频道、群组和机器人，还做了分类，可以直接搜关键词找。科技、学习、资讯、社群都可以直接搜到，大家可以体验一下，我个人用下来感觉��不错的

[大鹏说 @bigpengsays_ai]

蒸馏了 100 篇爆款 AI公众号文章，找到了制作爆款标题的规律

现在把生成爆款标题的技巧全放到了bigpeng-hot-gzh 这个 Skill 里

https://t.co/bKw1A1p1cq

[Neo @Neo1251003]

@skaas777 不要给微信生态制造LLM垃圾了

[Superman @thesupermanmx]

Two economists mathematically proved that AI will destroy the economy.

Researchers from Wharton and Boston University published a terryfiying paper called "The AI Layoff Trap."

They mapped out the economic end-game of the AI transition, and it exposes a fatal flaw in competitive capitalism.

When a company replaces a worker with AI, it captures 100% of the wage savings.

But that displaced worker is also a consumer. When they lose their job, they stop buying things.

The company gets all the savings, but the loss of consumer demand is spread across the entire economy.

If there are 20 competitors in a market, a CEO only absorbs 1/20th of the economic damage their layoffs just created.

So every single rational CEO has a mathematical incentive to automate as fast as possible.

They can literally see the cliff approaching, and they still step on the gas.

It triggers an unavoidable Prisoner’s Dilemma. If you don't automate, your competitors will, and they will crush you on price.

It doesn't just hurt workers. It destroys the businesses, too.

The economy gets trapped in an automation arms race. Companies fire their workforce to stay competitive, until the entire consumer base is completely hollowed out.

At the limit, the paper concludes: “Firms automate their way to boundless productivity and zero demand.”

And the scariest part?

The researchers mathematically tested every popular fix.

Universal Basic Income? Fails. It raises the living standard but doesn't change the corporate incentive to cut jobs. Retraining? Fails. Worker equity? Fails.

The paper proves that more competition actually makes the collapse happen faster. And "better" AI makes the damage worse.

The only thing that mathematically stops the collapse is a targeted automation tax, forcing companies to pay for the purchasing power they destroy before they automate the job.

[Neo @Neo1251003]

我以为to C是to computer，这个才是理想岗位，AI时代应该会有很多岗位了吧

[想赚钱的坤 @kun66666677]

我对国内年轻人的建议：

如果发现自己不是那种擅长陪酒、搞关系、长期维系人情网络的人，尽量别把职业路线押在 To B 上，最好早点往 To C 靠

国内很多 To B 行业，核心逻辑就是各种“陪”——陪酒、牺牲周末去商K、想尽办法打通关系。比的是谁更能“来事”、谁更能喝、谁更能攀关系。最后生活泡在酒里、泡在灯红酒绿里，身体和心理都要付出巨大代价，情绪和价值观也会被一点点透支

相较之下，To C 的逻辑更接近真正的市场竞争。你面对的是用户、需求、产品、内容、流量和转化

这个过程中学到的东西，更能沉淀成自己的能力：怎么理解用户、怎么做内容、怎么获取流量、怎么搭建自媒体、怎么分析客户画像、怎么做转化、怎么理解一个生态的运行方式

这些能力的好处在于——可迁移、可复用、可放大

它们不只是帮你打一份工，更适合未来自己创业、自己单干，或者成为一个真正能脱离单一平台生存的人

[Neo @Neo1251003]

@KyrieCheungYep zlib应该被LLM公司吸干了吧👿

[Kyrie @KyrieCheungYep]

世界上最接近共产主义的地方：

1. GitHub
类型：开源代码托管协作平台
用途：程序员免费存放、分享代码，全球开发者一起免费修改完善软件，所有公开代码任何人可无偿查看、下载、二次改造，无门槛共享技术成果。

2. Z-Library（Zlib）
类型：海量电子书资源库
用途：收录千万册图书、教材、期刊，绝大多数书籍可免费下载电子版，不分付费出版物，所有人自由获取阅读资源。

3. Substack
类型：独立创作者付费/免费博客平台
用途：作家、博主免费开通专栏，自由发布文字内容，读者可免费阅读或自愿付费支持，平台不强行限流、不抽高额分成，内容创作者自主掌控内容分发。

4. SoundCloud
类型：音频分享平台（独立音乐人为主）
用途：音乐人免费上传原创歌曲、播客，普通用户免费收听，小众创作者无需签约唱片公司就能发布、传播音频作品。

5. Sci-Hub
类型：学术论文免费解锁网站
用途：绕过期刊付费墙，免费下载全球付费科研论文、文献，学生、科研人员无需订阅昂贵数据库即可获取学术研究资料。

6. Wikipedia 维基百科

7. Linux

8. BitTorrent（BT）
类型：P2P去中心化文件传输协议
用途：无中央服务器，用户互相分享文件，电影、资料、软件等资源可免费互相分发，文件存放在普通用户设备里，不限资源大小自由传输。

9. Pocket Casts
类型：播客收听客户端
用途：聚合全球播客节目，绝大多数播客免费收听，无强制付费、无广告捆绑，自由订阅、下载各类创作者音频节目。

10. F-Droid
类型：安卓开源应用商店
用途：只上架完全开源、无广告无追踪的安卓软件，所有App免费下载，不捆绑付费，任何人可查看软件源代码，无隐私收集套路。

11. Figma
类型：在线协同UI/设计工具
用途：网页端免费做界面、插画设计，多人实时在线协作编辑，免费版基础功能完整，设计文件云端共享，创作者无门槛协同创作。

12. Telegram
类型：加密即时通讯软件
用途：免费无广告聊天、建超大群组、开免费订阅频道，无文件发送大小强制限制，不限流量，机器人、社群功能全部免费开放，内容管控宽松、资源自由分发。

13. 闲鱼

[lumxss @bkdgiffug]

炒美股连这几个网站都没用过？那你的信息��可能缺了不少东西。

1️⃣ Finviz—热力图、筛选器、技术形态、板块强弱，扫盘效率最高，开盘先刷它
🔗 https://t.co/dILVHbtMBa
2️⃣ StockAnalysis—个股财报、估值、分析师预期，基本面初筛用它就够了
🔗 https://t.co/RCQYWedz4V

3️⃣ Seeking Alpha—个股深度解读、财报点评、多空观点、股息和量化评分一应俱全
🔗 https://t.co/tYiWh7oEaS
4️⃣ ETF Database——ETF分类、持仓、费率、规模、分红，比主题和行业ETF顺手
🔗 https://t.co/F2vd9JUpwF

5️⃣ CompaniesMarketCap—全球市值、营收、利润、PE排名，看龙头和横向对比
🔗 https://t.co/ieRbCs5zB6
6️⃣ Koyfin—市场结构、板块表现、估值、宏观联动，系统性看盘利器
🔗 https://t.co/Icq3519a4I

7️⃣ MacroMicro—宏观数据：利率、通胀、就业、流动性、经济周期一把抓
🔗 https://t.co/fb8oKTT2rn
8️⃣ FRED—美国官方宏观数据，利率通胀就业信贷货币全在这
🔗 https://t.co/LakwvLoBlT

9️⃣ Reddit—散户在聊啥、热门票、早期线索，重点蹲 r/stocks、r/investing、r/wallstreetbets、r/ValueInvesting
🔗 https://t.co/dqxjFYNKcK
🔟 AnalysisSite—偏白毛股神/Serenity的投研看板，追推文、股票线索和AI分析结果
🔗 https://t.co/J2Q9qwlBeH

单个网站救不了你的仓位，但这几个搭配着用，至少不会一直被X上的情绪带着跑。

[Ray Wang @wangray]

我搭建的 Codex + Obsidian 这套个人知识库跑的太丝滑了

不过大部分时候都是让 Codex 自己去执行

我想看看具体流程是怎么设计的，让它给我画了下信息图，没想到看起来这么复杂🤯

但是好用是真的好用，内容生产效率拉满！

这套基座我也已经开源，用 /ray-obsidian 即可复刻，https://t.co/NZqlmq7ZrR

[K.AI @Kai866]

自媒体人的穷鬼套餐，拿走不谢。

[Neo @Neo1251003]

@Vincent_AINotes 天天coding，也一知半解，不影响我产出。同样不影响这些主播赚钱💰

[Builder @UPing123zzz]

我最近把 RAG 从头到尾重新研究了一遍，才发现很多人对 RAG 的理解其实还停留在：

把 PDF 切成 Chunk，Embedding 一下，丢进向量数据库，然后接个大模型。
这确实能做出 Demo，但离真正的企业知识库还差得很远。

RAG 的原理其实特别简单：用户问一个问题，系统先从企业内部找到相关资料，再把资料交给 LLM 回答。所以 RAG 最重要的可能根本不是最后那个 LLM，而是前面的 Retrieval。如果检索出来的东西就是错的，模型越强，只会把错误答案说得越像真的。

真正给企业做 RAG，我现在会把它理解成两条流水线。

第一条是知识入库：

PDF / Word / 网页 → 文档解析 → OCR/表格/结构恢复 → Chunk → Metadata → Embedding → 索引。

第二条是用户提问：

Question → Query 理解 → 权限过滤 → Hybrid Search → Rerank → Context → LLM → Answer + 引用来源。

这里面最容易被低估的是第一条。比如我们前面聊的 PDF，人看到的是章节、表格和上下文，但机器拿到的可能只是坐标和文字。如果这里解析错了，后面的 Embedding、向量数据库、Rerank 全部建立在错误数据上。现在一些 Document AI 工具已经开��把 PDF 恢复成包含章节、表格、图片、页眉页脚和来源信息的结构化文档，而不是单纯抽文本。

第二个容易踩的坑是：不要迷信纯向量搜索。

企业知识里有大量 SKU、产品型号、合同编号、人名和数字。语义搜索很强，但精确关键词同样重要。所以真正成熟一点的 RAG，通常会开始做 Dense + Keyword/Sparse 的 Hybrid Search，再把召回结果交给 Reranker 排一次。

但企业 RAG 真正复杂的地方还不是这些，而是：旧文档怎么办？新旧政策冲突怎么办？不同部门权限怎么办？知识什么时候更新？回答错了怎么发现？

所以我现在越来越觉得，企业 RAG 首先是知识工程，然后才是大模型工程。

而 AI Coding 又把这件事情改变了一次。

以前做这套东西，你还要花大量时间写 Parser、API、Vector DB、后台、Docker。现在这些工程代码完全可以大量交给 Codex、Claude Code ��类的 Coding Agent 去实现。

于是人的价值反而往上移动了。

你真正需要知道的是：为什么这个 PDF 要结构化解析？为什么这里要 Hybrid Search？为什么这里需要 Rerank？为什么这个问题应该查知识库，而另一个问题应该直接查 SQL？

AI 可以帮你写 RAG，但你必须知道什么才是一套正确的 RAG。

所以如果今天让我重新理解企业 AI，我不会再把 RAG 看成一个“知识库聊天机器人”。

我会把它看成一层新的企业基础设施：

把散落在 PDF、Word、网页、数据库和员工脑子里的知识，变成 AI 可以检索、理解、引用，并且有权限地使用的知识层。

等这一层真正建立起来，上面接的就不只是 Chatbot 了。

还可以是客服 Agent、销售 Agent、内部 Copilot、内容 Agent、决策 Agent……

RAG 真正有价值的地方，从来不是“让 AI 可以读 PDF”。

而是：

让一个企业第一次拥有一层，可��被 AI 调用的知识系统。

这可能才是企业 RAG 真正值得做的地方。

[Neo @Neo1251003]

@MMisono63336 @williamlab 生一个孩子多10天年假，带薪，由政府出这份钱💰

[Neo @Neo1251003]

@LansionS @Jason_WealthAI 哈哈是你落伍了吧 你去看看老虎证券大街摆摊在做什么

[Neo @Neo1251003]

@Vincent_AINotes The miracle is this: the more we share, the more we have. 一句谚语。我个人很喜欢，我希望找到这样的社区。

[柴郡🔔｜Crypto+AI Plus @0xCheshire]

微软开源了一个很有意思的项目：Skill Recorder。

以前想把自己的工作流交给 AI，得先把经验翻译成教程、SOP、提示词或者 SKILL.md。

现在不用了，你只需要打开录制，像平时一样把任务完整做一遍。

它会记录屏幕、窗口切换、访问的网页、剪贴板和可选的语音讲解，再让 GitHub Copilot 把整个过程还原成明确的任务意图和操作步骤。

你检查修改以后，就能直接生成 Agent 可重复执行的 Skill，或者按时间和条件触发的自动化操作。

[宝玉 @dotey]

很多人不知道该怎么用好 Agent 的 /goal 功能，也就是说给 Agent 一个目标，让它长时间运行，直到目标完成为止。

其实没你想的那么复杂，注意几个点：
1. 你的目标是什么
2. 如何验证结果
3. 停止条件

比如说我这两天做的一个性能优化的任务，Fable 5 帮我把视频转录性能优化了2倍多（图2），提示词很简单（图1）：
> /goal 帮我优化当前 cli 的转录大视频的性能，在遇到像这样大体积的视频时，需要优化转录性能，请以 Moss 模型测试这个视频（英文为主，多语言）转录，建立基准，然后分析性能瓶颈，尝试优化，直到你觉得已经没有优化空间了。注意你的主要任务是分析、编排和验证，具体任务尽可能交给 subagent（Opus5）去执行

首先用 /goal 表示这是一个需要长时间执行的任务，需要反复执行，不能运行一会就结束了。

然后给它一个视频让它先自己跑一遍转录，记录一下关键数据，建立基准。

基于转录时收集的数据，Agent 自己可以去分析原因，去自己优化，优化完成后再去跑一遍，记录数据，对照前面的基准看是更好了还是更坏了。

结束条件是它自己觉得已经没有优化空间了就结束。之所以我没给它一个具体指标，是因为我也不知道能优化多少，如果指标太容易达到，它一轮可能就结束了；如果指标太难超出物理极限也没意义，反而可能会出现为了优化去做一些极端的事情。

最后一句让它开subagent执行子任务是因为 Fable 5 太贵，全程 Fable 5 用不了多久就要额度不够了，加了这句就耐用多了，而且质量也挺好。

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还有些时候，想到一个新的技术方案，但并不知道这方案是不是有效，那也可以让它开个worktree，去验证一下是不是靠谱，看数据是更好还是更坏，如果没提升就没必要做了。（参考图3）