LIFETIME

[黄赟 @huangyun_122]

不道德查了下闲鱼，这份数据价值至少 20r 起

[投机实验室 @LabSpeculation]

李开复分享了自己平时给 Claude 用的一套提示词，主要是为了压低 AI 的谄媚，迎合，幻觉和瞎猜。

这段提示词，可以直接放进 Claude 的 Settings > General > Instructions for Claude。

英文原版 和 中文翻译如下👇

[GOLD @Honcia13]

AI视频这波已经卷疯了！

刚刷到一个神器：Seedance2-skill，专为字节Seedance 2.0和即梦打造。
这可不是普通提示词合集，
而是直接把：
电影级镜头语言
专业分镜结构
运镜设计
素材引用 全部打包成技能，直接喂给AI。

以前想拍有电影感的短片，你得啃半年书、练半年功；
现在？复制粘贴就行。
普通人做视频的门槛又被踩到底了，翻身窗口期真的不多了！
赶紧冲：
https://t.co/k8v2p9FOL1
#AI视频 #Seedance #即梦AI #短视频神器

[美少女战士_Ayla @Aylababe_]

理查德.费曼：“不要把你的精力浪费在焦虑上。生命太短暂，不值得为愚蠢的事情担忧。享受乐趣，勇敢去爱，不要后悔任何事，也不要让别人把你击倒。

学习、思考、创造并成长。教育自己，也开悟他人。”

[taga | 暮山暖叙 @Qiqi7877]

太离谱了！！！ 😭
一个在美国读书的大学生，花了整整6个月时间，纯手动写了一篇30页的论文。没有用ChatGPT，也没有找人代笔。Google Docs里留下了完整的历史记录：从最开始的烂初稿、各种错别字和修改痕迹，一直到最终版本，时间戳从1月一直到6月，清清楚楚。
答辩当天，学校直接告诉他：“AI检测器显示98%是AI生成的，肯定作弊。”
学生当场打开笔记本展示全部修改历史，学校却说：“不用看了。”
结果呢？直接F分、停学，4.5万美元（约70万人民币）的奖学金也被取消。就因为一个软件打出的数字。
更荒唐的是，这种AI检测器本身就极不可靠。很多2017年写的论文（那时候ChatGPT还没出生）也被检测出95%是AI写的，就连《独立宣言》和斯蒂芬·金的作品都能被标成AI生成。明明是用AI来检测AI，却让真正靠自己写论文的学生成了受害者。
讽刺的是，那些真正没用AI的学生被冤枉，而一些用AI润色后绕过检测的人反而没事。现在人类仿佛只剩给“AI和AI检测器”当中间人的份了。
这件事暴露出的问题远不止于一个学生。学校把本该由人来做的道德判断，完全交给一个既无法承担责任、准确率又低的软件。这太危险了。
我们真正需要的，是人类自己的判断，加上真实的证据——比如修改历史、草稿和笔记，而不是盲目相信那些检测工具。
这个案子真的该火起来，也希望学校能尽快还那个学生一个公道。你们觉得呢？AI检测器是不是该从学术环境里彻底退出？🔥

[高军 @GoJun315]

一位资深的谷歌工程师悄悄发布一份 421 页的文档，在国内没看到什么人分享。

它叫《Agentic Design Patterns》，完全免费，比花几百块购买的 AI 课程可能都要好。

这是一份颇为全面系统性的 AI 构建指南，而且全程带代码，可直接用于生产环境。

链接：https://t.co/PHM1Bot6IH

[老杨啊 @yhslgg]

有人用 AI 把《史记》57万字变成了一个可以搜索、跳转、推理的知识图谱
兄弟们，今天看到一个让我直接愣住的开源项目——史记知识库，GitHub 1300 星。

一句话：有人用 AI 把《史记》57万字全部拆解标注，做成了一个可以交互、搜索、推理的知识图谱，让两千年前的文字像代码一样能语法高亮、跳转、消歧。

数据规模直接给你看清楚：

• 实体词条：14,065 个
• 标注次数：126,441 次
• 历史事件：3,198 条
• 事件关系：7,637 条
• Wiki 页面：20,830+ 页
这不是简单的文本处理，是真正的知识工程。

几个亮点真的值得单说：

（1）22类实体彩色语法高亮——人名、地名、官职、事件，每一类都有颜色标注，读《史记》像读代码一样清晰，想关哪类就关哪类

（2）史记地铁图——130条交互式时间线，支持缩放拖拽搜索，整个春秋战国到汉初的历史脉络一张图看清楚

（3）Butler AI Agent 自主维护——一个 AI Agent 持续跑了 12,000+ 轮自主更新 Wiki，不是人工录入，是 Agent 在干活

（4）矛盾检测——史记里前后记载有出入的地方，系统能自动检测出来，学术研究用这个太香了

背后的方法论也很牛：本体不是专家预先设计的，是从文本数据里"自下而上涌现"出来的，迭代速度从数周一轮压缩到数小时一轮。作者还出了两本 PDF 方法论手册，合计 863 页。

历史爱好者、做内容的、研究 AI 知识工程的，都值得去看看。

在线访问：https://t.co/Z9JoCt7KLU

GitHub：https://t.co/ARvGphJfU2

好东西转给需要的兄弟。🚀

#史记 #AI知识图谱 #开源 #老杨啊分享

[Smartpig @Smartpigai]

2026中文圈最值得关注的10位AI博主

关注后信息密度直接拉满，90%前沿干货一网打尽！

1、@dotey（宝玉）：Prompt工程专家和大模型野生中文文档组组长，擅长熬夜拆解OpenAI最新论文并转化为最接地气的实用指南。

2、@Jason23818126（摸鱼局长）：AI/Web3/美股超级个体实验者，用“低成本观察世界、高杠杆改造生活”的实战笔记分享认知、工具和赚钱机会。

3、@vista8（向阳乔木）：AI资讯超级传感器，以产品经理视角深度解读全球AI动态背后的商业逻辑和真实价值。

4、@op7418（归藏）：AIGC周刊创始人，专注AI图像视频生成领域的顶级玩家，能用几行指令把审美上限拉满并分享实战经验。

5、@oran_ge（Orange AI）：AI自动化流顶级架构师（MarsWave CEO），擅长搭建Agent矩阵把繁琐工作干碎，是提效界的Alpha玩家。

6、@AI_Jasonyu（鱼总聊AI）：AI出海&SaaS独立开发实战派，8年产品经验专注分享AI工具、海外增长、eSIM实操和自然流量变现干货的超级个体博主。

7、@Pluvio9yte（雪踏乌云）：AI编程、Prompt、Agent与OpenClaw生态深度玩家，独立SaaS创业者，专注AI工具自动化、生产力提升和创业经验分享的实战干货博主。

8、@Gorden_Sun（Gorden_Sun）：AI资讯日报和前沿动态整理专家，适合追踪新模型、新产品和行业热点的一手信息源。

9、@goocarlos（Luyu Zhang）：AI应用构建与LLM Agent落地专家，专注分享无代码AI工具开发、产品趋势和工程实践的高价值博主。

10、@Smartpigai（Smartpig）：00后大厂程序员、AI实践者兼Web4布局者，在AI和Web4交叉点深耕技术、聚焦赚钱路径，拒绝无效内耗的实战博主。

建议全部关注起来噢

[Frank Wang 玉伯 @lifesinger]

临时回了趟湖南。听亲友讲现状。比 AI 更触动我的神经。几个印象深刻点：

1、老家县城没啥经济了。房地产彻底歇了，出来大量闲置人员。旅游业不如从前。餐饮店在大量减少服务员。按摩等服务业大量倒闭。不少人组队去吉尔吉斯斯坦、新疆等地谋财路。

2、县城曾经很热闹的烧烤街，现在成立了烧烤联盟。联盟是为了公平。食客流量大不如前，每家店每晚都开，意味着很多店的食材等成本很难把控，容易亏损。加入联盟后，可以你星期一开，我星期二开，联盟统一调度。这样大家勉强都有条活路。

3、公务员体系，可能是县城里唯一活得跟从前一样的。非常复杂，盘根错节。越来越多普通老百姓，跟公务员体系走得越来越远。慢慢的像是有两个阶层。可能一直存在，现在更浮出水面。

4、治安呈现出两极分化。很久没出现过的凶杀案，最近几年开始抬头。同时公安的主要精力在抓赌。之前是小罚。现在是直接罚款一万，另加拘留两周。街头小巷，干干净净、路不拾遗。各种民间麻将馆里，此起彼伏、磨刀嚯嚯。

5、最近一起凶杀案非常复杂。直接死了两个人。复杂得我有点描述不出来。可怜的是一个家庭，剩下两个孤儿。政府给办了孤儿证，每个月可以领一千补贴。

6、朝闻道、夕死可矣，现在听到这句话，总觉得是文人的自大。农村里有大量不需要闻道，就可以夕死的老人。对世间的通透程度，远甚于文人墨客。

7、很多老人家身上，有着非常强悍的中华文化。比如：不要给子女添麻烦，做时间的朋友，让万物穿过自己，日日是好日，等等。每一个领悟背后，都是一步步世界名著。

8、人一定要有事情做。有个老人家跟我说：每天种种菜，看着菜长出来，嫩绿的样子，就觉得心情里有阳光。做事，意义极大极大。AI 有可能带来的罪恶，是在没有新事发生时，夺去了老事。这会是一种民族灾难。

9、人的生命力极其顽强。生命力的底座是情绪。情绪是所有人间悲欢的因。佛就是情绪，内蕴在每一个人身中。

以上。情绪很杂乱。

[向阳乔木 @vista8]

https://t.co/Hm0dreAQ6M

[Joruno @wsl8297]

网上流出一份"美国第一网红" MrBeast 的《员工培训手册》。

这是一个36页的 PDF 文件，是他本人写的，主要内容是告诉员工，如何在他的公司工作。

在第一页，MrBeast 要求员工熟读每一句话，读完以后还要考试，通过者可以得到1000美元。

里面有很多 MrBeast 拍出爆款视频的经验总结，我觉得视频从业者必读，下面摘录几条。

[Leo Xiang @leeoxiang]

尝试了下用 claude code 来剪口播视频，效果比春节当时的实验好了很多，真的可以做到一键剪出不错的口播视频。

使用 claude code + hyperframes.

[向阳乔木 @vista8]

刘韧老师当年这篇文章，值得拿出来仔细重读。

对于写作、发 X 都大有裨益。

早年读过，不知不觉被影响。

比如尽量不用被动语，增加句号数量等。

原文地址见评论区

[老周横眉 @laozhouhengmei]

昨天罗永浩直接喊话赵长鹏，让他“下架”一款在币安交易的 “罗永浩币”。

这段话受到了币圈人士的广泛嘲笑，赵长鹏本人也只回复了一个嘲讽的表情。

其实我觉得币圈人士也大可不必嘲讽，对不理解区块链和虚拟币的普罗大众来说，不懂这些很正常，罗永浩这个诉求是个正常反应。

我来给大家解释一下。

罗永浩这个诉求的根本问题，其实是把去中心化世界里的开放资产问题，当成了类似“淘宝平台卖假货”那种中心化平台责任问题。

很多迷因币（像“罗永浩币”、“李币”、“川普币”）并不是在“币安上币”，只是有人在某条公链上发了这个币 ，因此这个代币流动性池存在、钱包聚合器能搜索到、用户可以通过 DEX swap ，这和“币安审核后正式上线交易”完全不是一回事。

你看这段话其实谁看得懂？我敢说其实很多在玩币的人自己都似懂非懂的。

所以大部分人不理解，是完全合理的。因此，我完全就不想要去解释什么Binance Wallet（Web3钱包） 和 Binance Exchange（中心化交易所）有什么区别，因为除了币圈一小撮人，大家又不玩币，没必要了解技术细节。

我觉得大家可以这么理解：

要求赵长鹏下架罗永浩币，就好比有人在互联网上制作了一个散播假新闻的网站，然后你跑去要求 Chrome 浏览器的负责人，要求他把这个网站删除。

当然这个比喻可能不是完全贴切，毕竟区块链是绝无仅有的一种技术。

总的来说就是，币安并不是这些虚拟币的源头。

不过，虽然币安无法“下架”罗永浩币（即无法删除链上的币），但其实还是可以选择是否在自己的钱包前端里显示、推荐或聚合这个代币的。

所以，罗永浩的诉求其实也不算完全无理，只是“下架”这个用词，在区块链的世界里并不准确。

不玩币的人会误以为“能在币安钱包里搜到 = 币安认可它”，是完全可以理解的。因为 Web3 世界里的“钱包”、“DEX”、“聚合器”、“交易所”之间的界限，本来就远比传统互联网模糊。

我认为，罗永浩这个推文还是有意义的，就是向公众宣布了跟他本人是无关的。那么之后有些人因为贪心或不做好调研就贸贸然投资，亏了怨不了任何人。

99%的迷因币基本都是骗子发的（说你呢，川普币）。或者说，这就是一场投机游戏，大多数最终的结局都是归零。

不过讽刺的是，罗永浩这么一提，其实反而给了这个币曝光度，投机者可能会因此去把这个币炒高。但这些人就不是上当了，基本都是赌徒，最终被清零，也就跟罗永浩无关了。

[只配抬杠 @zptgddq]

意义是信则有，不信则无。有是真有，塑造了人类的现实世界。无也是真无，环境不变，恐龙世界一亿年也没什么本质变化。
现实世界是所有人的“意义”的交集，有影响力的人让世界朝他的意义图景靠拢一点。传播宗教，传播理念，传播文化，都是在传播某种形式的意义以改变世界。有的你觉得好，有的觉得不好。

[SkyWT @skywt2003]

最近读了《为什么伟大不能被计划》。本书从根本上质疑「目标导向」的思维和社会文化，很有启发。

很少有成功人士的职业生涯是规划出来的。很少有伟大的发明和成就是计划出来的。这不仅是统计学结果，本书认为「将某个伟大的成果设立为目标」这种「目标主义」在根本上是错误和误导的。

（1/n）

[Rey英语自由｜判断位 @reyjudge]

我为什么不要求孩子背诵任何内容？
因为单纯的重复不产生判断

她至今仍然记得
8岁时我给她讲的塔列朗故事的名句：
“他不是在策划阴谋，就是在执行阴谋”

纳瓦尔：“一万小时精通某个领域，
是误导人的；一万次迭代才能精通。
“迭代不是重复，是持续的修正判断”

[AYi @AYi_AInotes]

Google的前CEO Eric Schmidt说，
“如果你真想赚钱其实很简单——创办一家代理式AI公司。”

很多人每天刷Hacker News和X，看到新框架新基准就兴奋，周末熬夜试新东西，结果半年下来什么都没做出来。
直到我看到这篇两年实战经验总结的Agent生存指南，才突然明白。
这个领域最稀缺的能力并不是学习，恰恰相反，而是不学习。

很反直觉对吧，咱们先看看现在的Agent领域有多疯狂？

每天都有新的"10x"框架发布，
每周都有新的基准被打破，
连Claude Code这种顶级产品，
都公开发过47%的性能回归。

因为没有稳定的地图，没有标准答案，所有人都在摸着石头过河。

目前大多数人的策略是"跟上所有东西"。
但作者说，这恰恰是最差的策略。

他给出了一个能过滤99%噪声的万能过滤器，
任何新东西出来，先问自己这五个问题：

1. 两年后它还重要吗？

2. 有我尊敬的人在生产环境写过诚实的事后复盘吗？

3. 它是否强制我抛弃现有的 tracing/重试/认证体系？

4. 跳过它6个月会怎样？

5. 我能量化它对我的Agent的帮助吗？

最有意思的是，大多数新东西在第一关就死了。
各种wrapper、CLI工具、Devin-for-X，两年后基本都会消失，
而协议、内存模式、沙箱机制，这些才是真正能长期存在的东西，

我觉得最难的技能是学会如何不耍酷装逼，不追热点。

那到底什么东西值得学？
作者列了7个学一次，可以终身受益的复利概念：

• 上下文工程（不是提示词工程）

• 工具设计

• Orchestrator-Subagent模式

• 评估体系+黄金数据集

• 文件系统状态+思考-行动-观察循环

• MCP协议

• 沙箱作为原语

不是说这些东西永远不会变，
而是它们的变化速度，比新框架慢100倍。

比如你花一个月吃透上下文工程，未来三年都能用。

但你花一个星期学一个爆火的新框架，可能三个月后就没人维护了🤣😅
这就是复利的力量。

兄弟们来看看2026年4月最无聊的技术选型：
编排：LangGraph（生产默认）
协议：MCP（全栈首选）
可观测性+评估：Langfuse / LangSmith
运行时+沙箱：E2B、Browserbase
模型：Claude Sonnet 4.6（性价比王）
原则：模型可换，工具MCP化，沙箱必开，评估从第一天就有。

然后是坚决跳过的清单：
AutoGen、CrewAI、Semantic Kernel、DSPy
独立代码编写Agent、自主Agent pitch、Agent应用商店
水平企业平台、SWE-bench跑分、天真的并行多Agent
理由统一：demo好看，生产不行。

最后是最简单也最难的行动手册：

1. 选一个业务真正在意的可量化结果

2. 先搭 tracing + 评估 + 黄金数据集

3. 单agent循环起步，3-7个好工具足够

4. 用真实失败喂你的回归测试集

5. 失败模式驱动加复杂度

6. 每周只花30分钟读3个高质量来源

这篇文章最戳我的一句话是：
AI把"2年经验工程师的工作"压缩到了几天，
22岁的新人跟35岁的资深工程师，现在站在同一起跑线上，
胜出者不是堆栈掌握者，
而是有品味、敢出货、专注复利原语的人。

现在传统的职业路径已经崩塌了，
学位→初级→高级→主管，这条路已经走不通了。

新的路径是：做出东西，放到网上，让作品替你说话，
你都不需要学会一切AI相关的技能，
只需要学会哪些东西会复利，然后把注意力死死钉在它们上面就行了，
剩下的一切都交给时间就好了。

[Huan @Huanusa]

牛！有人把AI短剧全自动生产线直接开源了！

从扔一个文字剧本进去 → 到最后成片自动出来，
全程零人工干预，一条龙跑完！
以前拍一条短剧要编剧、导演、拍摄、剪辑一堆人，
现在你一个人坐电脑前等着收货就行。
这项目叫 huobao-drama，真正把AI短剧工厂搬到了开源世界。

短剧赛道这波要是被大规模用上，那些靠接单的小团队和工作室……
怕是真的要集体失业了。
感兴趣的赶紧去扒代码玩起来！
https://t.co/q2UMgkhbci