anchor

[Daniel Han @danielhanchen]

DeepSeek just released DSpark for V4 Flash & Pro, a new speculative decoding method boosting throughput by 51% to 400%!

DS also showed DSpark works well for other models like Gemma & Qwen

Github: https://t.co/EGVYpc1kcK
Paper: https://t.co/TaBMRVlaW9
HF: https://t.co/289jVU2pxh

[anchor @anchorpoint996]

@Hesamation AI导向没啥问题，其他不好说

[lidang 立党 （劝人卖房/学CS/买SP500/纳100/OpenAI/Anthrop第一人） @lidangzzz]

所以我经常说，

中国最应该硬性规定的，是初高中生物，应该硬性要求高中生物纳入文科录取成绩。

你可以一辈子不用计算串并联电阻，也可以一辈子不用计算高锰酸钾分解的氧气，

但你不可能一辈子不懂呼吸、泌尿、神经、消化系统，不懂心脏和大脑的功能，

所有临床医生都明白，世界上最危险的病人， 恰恰就是这一群初中高中没学过生物、自学中医、读了中专或者文科民办师范三本的全职宝妈。

[安仔 @geekshellio]

我们平时兴冲冲打开 Claude Code，然后就开始瞎写代码（尤其是小白），结果项目越做越乱，最后发现自己在一堆烂摊子里挣扎？

这个视频里的老哥 Avthar 说他以前就是这么干的，直到他摸索出了一套叫 PSB 的系统——Plan（计划）、Setup（配置）、Build（构建），现在他每个项目都用这套流程，效率直接翻了 10 倍。

他说的第一个阶段是计划阶段，听起来似乎大家都知道对吧？但他强调花 15 分钟做计划能省你好几天的时间。

这个阶段核心就是问自己两个问题：

1. 你到底想干什么？
2. 你想要哪些功能里程碑？

比如你是在做原型验���还是要上线给真实用户，这完全决定了你的开发方式。

如果只是做原型，那就快速迭代不用管边界情况；但如果要上线，安全性、错误处理这些都得考虑进去。

他建议把项目拆成 MVP（最小可行产品）和后续几个版本，别想着一次做完所有功能。

然后他提到一个特别实用的技巧：

让 AI 来问你问题。

你把初步想法丢给 Claude，让它问你三个最重要的问题，通过回答这些问题你会发现很多自己没想清楚的地方。

他甚至会用语音模式跟 ChatGPT 聊天，把模糊的想法说出来，然后让 AI 整理成文档。

最后这个阶段要输出一个项目规格文档，包含产品需求和技术需求两部分。

产品需求就是你要解决什么问题、给谁用、具体交互是什么样；

技术需求就是选技术栈，他自己偏好的是 Next.js + Tailwind + Supabase 这套组合，但重点是你得明确告诉 Claude 用什么，不然它会自己瞎选。

第二阶段是配置阶段，他列了个七步清单。

首先是建 GitHub 仓库，这样你能在网页端和手机上用 Claude Code，还能用 GitHub CLI 和自动化 PR 审查。

然后是配置环境变量文件，把所有 API key 提前填好，省得 Claude 老是停下来问你。

接着是重头戏——https://t.co/WffY9r8uA4 文件，这个文件会一直在 Claude 的上下文里，但不能塞太多东西。

他建议放项目目标、架构概览、设计规范、约束条件这些核心信息，其他详细内容可以链接到别的文档。

他特别强调自动化文档这个概念，就是让 Claude 在开发过程中自动更新几个关键文档：

https://t.co/Fd6GPtZqXX 记录系统设计、https://t.co/wDiVmn8NZo 记录变更历史、https://t.co/97Z6yowYaH 记录当前进度和下次从哪继续。这样即使你几周没碰项目，回来也能快速接上。

然后是配置插件和 MCP（模型上下文协议）服务器，比如前端开发插件能避免那种千篇一律的紫色渐变 UI，数据库 MCP 能让 Claude 直接操作你的 MongoDB 或 Supabase。

最后是设置自定义命令和子代理，比如他有个命令专门用来更新所有项目文档，还有个子代理专门做前端测试。

两个高级技巧也值得一提：

一是预配置权限，让 Claude 不用每次都问你能不能运行 git 命令；
二是设置钩子（hooks），比如测试失败时自动让 Claude 继续修复，或者 Claude 需要权限时自动发 Slack 通知你。

第三阶段就是构建阶段了，终于可以写代码了。

他推荐三种工作流：

1. 通用工作流��合单个功能开发，分为研究、计划、实现、测试四步，其中计划模式最重要，别上来就让 Claude 写代码；
2. 基于 Issue 的工作流把 GitHub Issues 当作任务管理中心，适合保持项目整洁；
3. 多代理工作流最高级，用 git worktrees 让多个 Claude 实例同时开发不同功能；

他试过同时开三个功能，效率爆炸。

最后他给了四个保持高效的建议：

1. 尽量用最好的模型，Opus 4.5 做规划和复杂任务，Sonnet 做实现，Haiku 只做简单修复；
2. 定期更新 https://t.co/7Gz06VeEBy 文件；
3. 看到 Claude 犯错时用 # 号快速添加规则防止重复错误；
4. 别怕扔掉代码，原型阶段如果不满意就重来，代码很便宜时间才贵。

他这套 PSB 系统确实很系统化，特别适合那种容易一头扎进代码然后迷失方向的人。

所以还是那句话，别急着写代码，宁愿花时间做好计划和配置，后面开发你会感觉顺畅得多。

[indigo @indigox]

2026 年，如果��选一个习惯，只要做到每天稳定执行，就会最大程度上改变我的人生！这个习惯是什么？

Gemini 给的建议：

每天 1 小时的「深度独处与思考」

注意，这不仅仅是“独处”，也不是“发呆”，更不是“刷手机休息”。它是一种主动的、高强度的、与外界彻底断联的深度脑力活动。

在 2026 年，AI 已经能帮你完成 90% 的执行工作（写邮件、做大纲、查资料、甚至编程）。人类的价值不再是“由于勤奋而产生的产出”，而是“由于深度思考而产生的判断力”。这 1 小时是你对抗算法控制、重获大脑主权的核心阵地。

ChatGPT 给的建议：

每天固定一段「无干扰的深度输出时间」

不是输入、不是浏览、不是开会前的碎片推进，而是把你最重要的长期变量，持续变成可交付的成果：一页文字、一个决策备忘录、一段代码/模型、一次关键沟通稿、一个投资判断框架��迭代。（建议 60 分钟）

为什么它的杠杆最大（而且会改变人生）

- 它把“潜力”变成“资产”：输出会沉淀成可复用的作品、方法、系统、判断力；输入只会堆在脑里慢慢挥发。

- 它制造复利：每天 60 分钟，365 天就是 365 小时的高质量积累；真正改变人生的往往不是某个爆点，而是“可复利的日常”。

- 它重塑你的身份：稳定输出的人，会越来越像一个“能创造、能决策、能推动结果的人”。身份一旦改变，选择会自动升级。

- 它对抗信息洪水：你不是被动响应世界，而是每天把世界“加工成你的体系”。

怎么把它做成“稳到离谱”（不靠意志力）

- 固定时间 + 固定地点：同一时间段最关键（比如起床后第一小时，或午后固定一小时）。

- 手机物理隔离：放到另一个房间；电脑只开一件事。

- 只做“一个交付物”：给这一小时一个清晰产物。写 300–800 字（观点/框架/复盘/章节）；做完一个关键决策的 1 页 memo（结论、依据、反证、下一步）；推进一个项目的“下一块可交付”（而不是泛泛努力）

[贝利Baily @bailyLU]

感謝美國大兵👍

[Kieran Zhang @ninthbit_ai]

没有什么知识会白学，在未来终将形成闭环

最新版本的 claude code 支持了 lsp 拓展，这貌似解答了我很久之前的一个疑问。

过去我有两年多���工作都是在开发一个国产编程语言的语言服务，作为一项 IDE 的基础能力，在 AI 的冲击下仿佛不那么重要了，号称可以让开发者保持心流状态的各种 AI Tab 能力，给大家带来了更好的体验。

当时我就觉得，在 AI 能力更加爆发的未来，这些 IDE 的基础能力该何去何从，编辑、调试、调优，这些应该如何融入到 AI 的大势中去？当时我问了领导这个问题，领导说这应该是一个相互促进、你中有我、我中有你的关系。但是以当时我粗浅的眼光并没有发现。

今年下半年逐渐让我看见了这些问题的答案。

第一个让我看见的答案是 lsp 中的 diagnose 特性。没错就是语法和语义诊断，可以让 AI 通过 IDE 的诊断接口，获得报错更准确的信息。那时我感觉到了，这是一个点，但好像还不够。

第二个就是前几天在推上看见的一个老哥写的 ast-grep 的项目，Agent 在阅读代码的过程其实是和人一样的，它通过 grep 或者 ripgrep 工具去搜索��想要的代码，不过这样一来就全是普通的文本信息。而 ast-grep 则是通过 treesitter 去做语法解析，这时去 grep 的则是一个语法树信息，会更加精确且节约 token。

最近 claude code 支持了 lsp 能力，意味着 Agent 可以真正地像人一样去阅读代码，找到一个函数在哪定义的，以前是通过很多次的 grep 去进行文本匹配，现在只需要通过 lsp 的接口就可以得到精确的位置。这应该确实会减少 token 的消耗。

回到标题，其实这又印证了我一直所相信的一点，没有什么知识会白学，它一定会在未来形成一个回路，只是这时间有长有短。

我们的所学都是一座座孤岛，而我们要做的就是将点连成线，线织成面。

[lidang 立党 （劝人卖房/学CS/买SP500/纳100/OpenAI/Anthrop第一人） @lidangzzz]

我再说一遍，

don't build agents, build skills instead这个概念，让大家用claude code直接当万能通用agent，不要自己瞎几把折腾agent，

这个思想是我10月份率先在这个帖子里提出来的，

不是anthropic这两个员工第一个提出来的，

我比他们快，是他们的talk撞了我的想法，并且我遥遥领��于他们。

[lidang 立党 （劝人卖房/学CS/买SP500/纳100/OpenAI/Anthrop第一人） @lidangzzz]

我今天跟你们讲一个价值10万刀的真理。

对于绝大多数不在大厂、不做核心Agent业务、对AI没信仰、不在AI startup、甚至他妈连写代码都不利索的人，

你们自己折腾langchain或者折腾input/output parser和MCP server去做一个垃圾agent，完全是在浪费时间。

对于你们这种人而言，最快且效果最好的方式：

1. 给claude code绑好银行卡；

2. 建一个temp folder临时文件夹，把所有关于任务相关的文档、表格、报表、图表、报告、sqlite、access数据库、pdf扫描件、数据、markdown、代码、图片、资料、指令、prompt、config等等一大堆东西，全放在里面；

3. 写一个nodejs/bunjs/python脚本，从terminal里调用claude code headless模式，讲好所有的指令和文件夹，默认开启所有权限，成功了存储在一个json file里，失败了也在json里更新状态；

4. 配置好claude code的authentication和MCP，等着让claude code自己agentically解决掉整个问题，汇报结果，充好钱，给我等；

5. 等process结束后，读取json body，进行下一步。

相信我，

这是绝大多数不在大厂、不做核心Agent业务、对AI没信仰、不在AI startup、甚至连他妈代码都写不利索的人，

这辈子能设计出来的最简单、最强大、最可靠、最皮实、最好用、最省事儿、最方便、最稳定、最可维护、最容易理解、最省钱、最省时间的宇宙级通用AI agent。

如果你能做出比claude code喂狗屎和手工function calling更好的设计，以及更精确的context management，或��你有你自己的LLM省钱妙招，比claude code更会节约cached input，或者你完全懂你在做什么事情——你不用听我这条建议，可以直接划过去，

否则对于其他99.99%的人而言，按照这个帖子的方法去做，就可以99.99999%成功，

而且在你的能力范围内，你也根本设计不出来比上面这个方法更好的ai agent出来。

[沉浸式翻译 @immersivetran]

https://t.co/xFtTKb40cT 是一个把全网「白嫖资源」做到极致的导航站，几乎你能想到的数字内容类型，它都给你整理好了。

它是从 Reddit 社区发展出来的一个免费资源导航项目，他们的 Wiki 目前已经包含接近三万条链接，而且每天都有更新维护。​站点本身不直接存内容，而是做「索引 + 导航」，所有资源都指向外部网站，并且有 GitHub、镜像站、多重备份。​

能找到哪些免费好东西
内容类型极其全：电影、电视剧、动漫、体育直播，音乐、播客、广播，游戏和各类模拟器，电子书、漫画、杂志、报纸、轻小说，网盘/直链下载、种子、课程、语言学习工具、生产力工具、AI 工具等等，全部按分类整理好。​

除了「看听玩学」，还有一整块是工具型资源：���告拦截与隐私工具、社交媒体前端、安卓/iOS 应用下载、Linux / macOS 软件、各类在线工具和扩展插件等，很多都是平时不太会自己搜到的小众精品。​

还有 Misc 杂项分类，里面是各种免费领取、限免活动、赠品社区、实用小站的集合，相当于一个「薅羊毛补充包」。​

平时想找电影、课程、软件，要在 Google、贴吧、各种群里来回翻，现在直接进站点按分类点进去，相当于用别人已经筛好的一整套「搜索结果」。​

很多所谓的「破解 / 资源站」广告暴力、夹带恶意软件下载，他们在 Wiki 里会做基础筛选，还专门有「不安全站点」相关板块和指南，帮助避坑，安全感会高很多。​

很多优质站点突然关停或者换域名，用户就跟着丢失。fmhy 以「Wiki + 备份 + 月度���新日志」的方式，把更新集中在一个入口，减少追更成本。​

背后有 Reddit 社区 r/FREEMEDIAHECKYEAH 持续投稿、纠错、补链，遇到资源失效基本能在后续更新里补上，生命力远强于个人整理的小册子或单人导航。​

喜欢看各种影视、刷课程、玩游戏、折腾效率工具、体验新 AI 服务的人，几乎可以把 fmhy 当成起点站，用它来发现新的资源，再决定哪些值得长期付费，极大提高「信息利用率」。

[章工 @435hz]

每次打开zlibrary的时候，在地址栏里输入https://t.co/U5LRuJPe3a回车就可以了。
地址是千变万化的，你只需要记住https://t.co/U5LRuJPe3a 就可以了。
至于有些人说的可以搜索，但是下载不了的问题，你登录一下啥问题都解决了！。记住，是：https://t.co/U5LRuJPe3a

[Cell 细胞 @cellinlab]

最近发现有赛博菩萨，把 中文播客排行榜 做成了一个定时 GitHub Action，每天自动拉最新最热播客！

顺手把这个工作流接 Podwise 上，让 AI “帮我听播客”。

现在整个播客信息摄取流程变成：

> GitHub Action 抓中文播客热榜 → Podwise 自动转录 + 摘要 + 思维导图 → 关键词检索热点 → 该听哪几段，一目了然

懒狗如我，不用再从头到尾刷完几个小时节目，只看 AI 提炼出的高价值片段：热点、不错过；废话、不必听。

这大概就是「Listen less, learn more」最狠的一次实战👀

如果你是播客重度听众 / 知识工作者 / 内容创作者，可以考虑也搞一套这样的 “赛博菩萨 Action + Podwise” 工作流，把播客变成你的信息套利机器。

Action GitHub 仓库和 Podwise 链接见评论区 ⬇️

[韦小宝 @Nicebabycat]

上篇Yandex介绍后，实战教程来了！

🔥 俄罗斯“核武器级”搜索引擎Yandex：

任何付费资源、开原素材、高清壁纸、bt种子……分分钟到手！

6个超牛指令，一键打开所有资源黑洞！

⚡ 俄语下载神祠：skachat
在俄罗斯互联网，“免费分享”几乎是传统

神指令：
`[软件/游戏名] skachat`
（skachat = 俄语“下载”）

实测：
`Photoshop 2025 skachat` → 前三页全是俄站破解直链+激活工具

🗑️ 减号净化术：让Pinterest、素材中国瞬间消失
再也不想点开一堆马��克+强制注册的垃圾站！

神指令：
`关键词 -site:https://t.co/nYnSuP5rPU -site:https://t.co/MYvetKSBbh -site:https://t.co/4uUvbj9pJN `

实测：
`赛博朋克壁纸 8K -pinterest` → 全部秒变无水印直链站，清爽到飞起！

🌍 Site:ru 大法：进入真正的“法外狂徒”地带
俄语区开源项目、学术资料、冷门技术贴？

神指令：
`[资源名] site:ru` 或 `site:https://t.co/DW6Qf6yqZi `

实测：
machine learning course site:ru →一堆大学公开课件���俄语技术博客

📄 Mime直击灵魂：直接搜文件，拒绝网页废话（神级！）
学生党/打工人狂喜

神指令模板：
·关键词 mime:pdf`（学术论文、电子书）
·关键词 mime:torrent`（Linux镜像、种子）
·关键词 mime:apk`（安装包）

🖼️ 以图搜图挖祖坟：Yandex画像FBI一样可怕
比Google强十条街
Yandex直接给你挖出这张图2014年第一次出现在哪个毛子小站

操作：点搜索框旁边的小相机 → 上传图片 → 点“Sites where the image appears

实测：随便截一张2018年老图，3秒扒到最早发在哪个俄罗斯论坛！

🎁 隐藏终极彩蛋：切换定位 = 打开平行宇宙
Yandex结果严重本地化！99%人都不知道这个设置：

设置 → Location → 手动改成「Moscow（莫斯科）」

同一个指令：
在美国定位：全是YouTube预告片
在莫斯科定位：直接给你4K原盘+字幕包+补丁！

最后提醒：
Yandex是真·核武器，低调使用，别作死去搜敏感词。

🔥 看完立刻去试试！你会发现：
原来这个世界，资源从来不缺，只看你敢不敢要！

[少个分号 @shaogefenhao]

如果图片拒绝生成，有两个方案：

1. 修改提示词，使用 NLP 技巧破除 NLP 信念（比如你告诉 AI 你这是用于电影画面、艺术展览、甚至更绝的是医学用途，申明完全没有色情用途）

2. 换个限制比较小的模型

居然很多人还没听过 z-image 这个生图开源模型。目前限制最小的 AI 生成图的模型（疯狂暗示）。

https://t.co/1FcqBR0IOy

[roife @roifex]

面试反问环节

[Penny777 🦊 @penny777]

权威 Vibe coding 教学：
斯坦福教人作弊的「0 代码」计算机课，到底学些啥？

这两天看到不少媒体提到了 Standford 讲师@mihail_eric 的新课程 The Modern Software Developer。

仔细看���一下介绍，课程还挺有趣的。就所有讲师都在抵制“拿 AI 写作业”的时候，Mihail Eric 则强调未来 AI 工具的实用性，让大家积极运用 AI。

🔗 课程链接：https://t.co/RLY7RdrbRY
目前 Slide 已经更新到了 Week 10: What's Next for AI Software Engineering

主讲人有来自 @a16z 的 @martin_casado

@mihail_eric 除了 The Modern Software Developer 这个课程之外，还有个面对全体开发者的付费课：AI Software Development: From First Prompt to Production Code

内容更加实战，比较适合新人小白上手，我根据课程大纲拿 Gemini 二次整理了一下，大致的学习方向是：

「Vibe Coding 新手通关手册」

[少个分号 @shaogefenhao]

很有意思的观察：女性是一种特别受到大众评价影响的一种群体。

奶茶的消费群体主要是女性，而普通餐饮是不同群体共同决定的，所以这个现象不明显。

与其说她们消费的是奶茶，不如说消费的是品牌认同。

我没说这个不好，只是一种现象，这个现象几乎解释了小红书的种草商业基础。

女性会因为别人的评价改变对某一件事物的看法，比如钻石、榴莲甚至牛油果这种东西。

我在小红书上爆过几次，共同的规律也是有其他人在评论夸赞，就会吸引到更多女性。

很多女性非常在乎别人评价，如果你对她的外表提出意见，这属于严重的冒犯，已经不是没有情��了。

原因是在进化过程中，女性因为社会分工的原因，比男性更受到社会评价的影响，虽然现在这个现在越来越弱。

[宝玉 @dotey]

分两部���SKILL，项目共用的应该要放到项目的.claude目录下一起提交