Ensure

I have a happy life.

[Ensure @SureyiNeverGU]

@ixyue29 A股有哪些MLCC的公司？@grok

[Ensure @SureyiNeverGU]

@elonmusk @grok 他说的是什么意思？

[沐阳 @yyyole]

绝大部分人忽视的官方文档，才是真宝藏！
比一些付费课程强太多了！！
把这篇文档扔给 Astra，你将获得一个全新的 Astra！！

OpenAI 发布了一篇关于 GPT-6 Astra 官方实践指南！
内容不是写更“专业”的提示词。
恰恰相反，官方给出的核心建议是：
模型越聪明，越不要给它塞一大堆规则。

这个其实是能够预想到的，
但之前在使用Codex的过程中，还是不断往 Skills、AGENTS.md 和提示词里增加约束和规范。
不准做什么、必须先读什么、每一步怎么执行、什么时候停下来询问……
结果就是，一个简单任务，背后可能挂着几千甚至几万字的操作手册。
模型强大后，这种“臃肿”就会变成负担！！

一个简单的例子，Skills 的名称和描述会被加载进模型上下文。
当 Skill 太多、描述太长时，Codex 为了塞进上下文，可能会缩短这些描述，最后反而更难判断到底该调用哪一个 Skill。
更麻烦的是，不同 Skill 还可能互相矛盾。
一个要求“尽量主动完成”，另一个要求“执行任何操作前都要询问”，干活的过程中，就是一整个“左右脑互搏”！

所以官方给出的第一个原则是：
Skill 应该尽可能短，只需要说清楚：它具体解决什么问题，以及什么时候应该使用。
第二个非常重要的原则是：
不要让模型一上来就阅读整个 Skill，官方说了一个词，叫“渐进式加载”。
主 Skill 只负责判断任务属于哪种工作流，再根据当前任务读取真正需要的说明、脚本和参考资料。
说白了，就是不要为了改一个错别字，去读完整个文件夹。
AGENTS.md 也是一样。

另外，官方这篇文档里里还有一个非常反常识的提醒：
以前的模型需要你频繁要求它运行测试，然后检查结果，但 GPT-6 Astra 不需要这样。
如果要求它每次都执行一整套测试，可能只是让一个很小的修改变得更慢、更贵。

使用 Astra，提示词真正需要讲清楚的不是每一步怎么走，而是三件事：
你最终想要什么、它可以自主做到什么程度，以及满足什么条件才算完成。
具体内容可以去看原文，相信会有一些新的收获。

链接放下面了，直接交给Astra就可以。

[大雷 @AaronYiaazw]

答应大家的教程来了。

昨天随手分享了一下我用 AI 做历史视频的过程，没想到一天涨了 4000+ 粉，很多人都在问具体怎么做。

我肝了半天，把整个制作流程整理成了一份完整教程，还顺手做成了一个 Skill。

从找参考、选题、文案、配音、生图、BGM，到 Codex 剪辑，整个流程都写进去了。装好 Skill 后，它会一步步带着你往下做👇

https://t.co/uHumgmmnHR

[露西的百宝箱 @Lucy_love_AI]

Codex 5.6 真的绝了

用了这么久，最值得装的插件就这几个 👇

① Browser
AI 自动操作浏览器，点击、输入、端到端测试全能干，再也不用手动验证了

② GitHub
和 Issue、PR 打通，丢个任务给它，从编码到审核全搞定，开发流程快到飞起

③ Codex Security
自动扫代码漏洞和密钥泄露，还能给出修复方案，省了一堆安全问题

④ Build Web Apps
描述想法就行，设计、开发、测试一条龙，全栈项目的时间能省一半

⑤ Figma
Figma 设计直接转代码，响应式自动搞定，设计稿和代码终于能对上了

⑥ Sentry
线上报错自动分析，帮你定位问题还给出修复代码，线上问题不再头大

但最绝的其实是「Sites」功能

开发完直接在里面预览，一键公开分享
还能用自定义域名

这意味着什么？原型秒送客户看

把这些组合起来用

Codex 就从单纯的「写代码 AI」变成了真的开发团队——设计、编码、测试、调试、上线全包

[Miles Ma @miles_mazy]

https://t.co/0cr9iBGG2Q

[氵沁 @guhnz3]

@sleeping_qwq233 不懂哦，亚马逊 2vCPU+1 GB内存的实例才7美金一个月，而且注册就送100美元抵扣金，为什么不试着自己搭一个网络出口节点呢🤔

[Ensure @SureyiNeverGU]

@SingLinkVPN 我的就是plus ios手机的容易断，电脑的很稳定

[数字生命卡兹克 @Khazix0918]

我们经常会感觉，AI 已经这么火了，可是在我日常中，跟很多别的行业的朋友们聊，大家总是会天然的觉得，用 AI，是一件很难的事情。
有很多人，不敢开始。

包括其实我日常被问的最多的问题，也是类似的：

卡老师，我想学 AI、用 AI，我要怎么开始。
所以呢，我今天就想写一个非常非常初级的小流程，如果你想用好 AI，你就按着一步一步做，不仅可以入门，也基本有了最核心的心法。

1. 首先，你需要一台电脑，Mac 最好，Windows 也可以，内存不要低于 16 个 G，你一定需要一台电脑，这个是我们用好 AI 的前提。

2. 如果你能使用海外产品，Google 搜索 ChatGPT，然后注册账号，冲一个月 20 美金的订阅费用，再在官网上，下载 Codex，然后安装。

3. 如果你不能使用海外产品，百度搜索 WorkBuddy，下载然后登录，可以先不充会员，记得嫖一下积分。

4. 在 Codex 中把模型选择为 GPT-5.6 Sol 最高，在 WorkBuddy 中选 Kimi K3。

5. 下载一个语音输入法，Mac 可以使用豆包输入法，Windows 可以使用微信输入法，从此以后，你跟 AI 发送消息的时候，就不要再打字了，直接用嘴进行表达。

6. 把你脑海中你现在最头疼、最不想干、最抗拒的事情，一股脑的用语音输入法说给 AI，记得用【背景、痛点、需求】的框架来去说，然后再附上一句，"请你先不要开始干活，用苏格拉底提问法向我提问，一次只问一个问题，直到你认为已经完全理解这件事。"

7. 回答 AI 跟你提出的问题。

8. 等 AI 跟你问的差不多了，输出了一个最终方案的时候，把你跟这个事情相关的所有文件，比如文档、表格、PPT、参考资料啥的，放在一个新建的文件夹里，扔给 AI，然后说，“这是我的所有的文件，请你帮我直接完成吧，遇到必须由我决定的地方，再停下来问我。”

9. 调整 AI 给你的结果，千万别觉得 AI 不行然后就自己去干了，告诉 AI，哪里不对，让它去调整，如果你说不出来，也可以说 “我现在讲不出来具体原因，但我就是不喜欢，请你对比几个方向，一次问我一个问题，帮我把判断标准找出来。”

10. 大概 2～3 轮，你的这个最不想做的事，AI 大概率就替你做完了。

11. 跟 AI 说，帮我把刚才的整个过程和这个事情，做成一个可以供我反复使用的 Skill，以后，类似的事情，你就可以用 AI 自动化了。

12. 从此以后，遇到不想干的，扔给 AI，提供你的文件和【背景、痛点、需求】，让 AI 帮你完成，同时沉淀成 Skill。

好了。

现在，只需要半天时间，你已经学会使用 AI 了。

没错，就是如此简单。

[Adrian Punk @AdrianPunk115]

https://t.co/C3sEAMGsu1

[Ensure @SureyiNeverGU]

@SingLinkVPN Intel芯片的mac可以安装吗？

[Jealousy 尼卡 @eastweb3eth]

个人 AI 投研系统（A股/美股/港股）

这个库是我从天津回来那天就开始用了，先说体验：夯爆。 虽然是个新库，但是已经彪到了1.1k星。作者也是大名鼎鼎的 @linsizhen ，他之前的几个库我都分享过，比如 a-stock-data 7.7k 星，TradingAgents 2.6k 星，global-stock-data 1.2k星。

说回这个库本身，Vibe-Research 是一个开源的 AI 投研系统，覆盖 A 股、美股和港股。它整合行情、财报、研报、公告、资金流、资讯等数据，支持每日复盘、自选股管理、多空辩论、持仓分析等功能，并可接入 Claude、Codex 等 AI 模型。它不提供买卖建议，而是把数据准备好，让你的 AI 帮你完成更高效、更系统的投资研究。

仓库地址：https://t.co/2UWLdcga1V

还是那句话，现在一定要学会使用工具，真是事倍功半。而且市面上90%的好工具都是免费的。不一定非要用收费的工具一样可以达到好的效果。

我是尼卡，平时会持续分享 AI、美股、Web3 相关有用又有趣的工具和项目，感兴趣的话欢迎关注，下次见～

[Fuck Anthropic @FuckAnthropic]

https://t.co/nKVLMoirXc

[数字生命卡兹克 @Khazix0918]

https://t.co/MMIg4krC44

[Ensure @SureyiNeverGU]

@xiaohu 做一个这样的网站，需要服务器吗？

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

我去，Seedance 2.0 4K 这个文字清晰度太牛批了

重新用原生 4K 分辨率跑了一条 Codepilot 的宣传片，这个文字清晰度也太牛批了

而且整个材质的质感也高了非常多，这绝对是 1080P 超分做不到的

[猴哥｜houge.sol @HougeSol]

刚刚A股开盘，我把所有个股都清仓了。

ETF目前只保留 #中韩半导体 ，又加了两只： #通信ETF国泰 （515880） 和 #芯片ETF东财 （159599）

逻辑也很简单。

#通信ETF国泰（515880），押注光通信！

#芯片ETF东财 （159599)，押注A股存储

#中韩半导体ETF（513310），押注韩国存储。

折腾了一圈，还是回到了我最熟悉的两条主线：存储和光。

以前总想着在垃圾堆里淘金，天天研究个股，结果发现A股最大的难点不是看错方向，而是轮动太快。

明明看对了方向，也可能因为买错个股赚不到钱。

还是那句话，A 股要想赚钱，买 ETF，买基金！

[Easycompany @Easycompany333]

90分钟的Codex教程，建议收藏，价值远超你买的Agent课程

博主自己的AI创业公司以7位数被收购了

自己就是实战派，视频比书本直观就因为，你可以跟着博主一步一步操作

看完视频你已经具备把脑子里的想法变成产品的能力，并且部署上线。

学习起来吧！