billbill47

[billbill47 @bilizhang47]

@vivi77580 分析到位

[Louie Bacaj @LBacaj]

Made a little device that manages my claude code’s & codex’s on my server…

Simple esp32 s3 chip by waveshare. The orchestrator agent works with voice, controls my device remotely with tools, and controls the server.

It’s a cool time to make stuff.

[老白（每日 AI 干货✊） @laobaishare]

牛逼，Obsidian 创始人下场。

把整个笔记库变成了 AI agent。

Github 几天冲到 3.6 万 star。

具体做了什么？⬇️

[冰河 @binghe]

嗯。我已经复刻了这个插件逻辑。

再调整一下自动化流程，就可以使用了。

以后让 Lovart 去收别人钱吧，我只爱 Codex ......

[Phoenix Yin @Phoenixyin13]

6 月 1 日之后，买电脑别再闭眼选 Intel 内核了，属于英伟达 PC的新时代，正式开始。

资本的嗅觉是最灵敏的。
英伟达要牵头做消费级 PC 芯片和参考设计平台，这就意味着整个 PC 供应链、代工和封装的利益大蛋糕要重新切。
抱住英伟达这条新大腿、拿到全新的 ODM、OEM 订单，就是下一个季度股票暴涨的财富密码。

不暴论的讲，苹果 M 系列的独狼神话到头了。
这些年靠着软硬件高度一体化的 M 系列芯片，在高端轻薄本和剪辑圈里横着走。
但苹果最大的死穴是游戏生态约等于零，而且在CUDA 生态上根本打不过英伟达。
这次，英伟达带着全套 AI 资产和 Windows 的庞大游戏、软件生态杀进 ARM 阵营，直接对准苹果的腹地搞降维打击。

AI 推理，已经下放到每个人的桌面上。
老黄要让每个人为了在本地跑大模型、搞图文生成，去买他一块上万元的一体化神级芯片。这就是，英伟达的第二战场。

[Null-ART @GOROman]

ナルエビちゃんにLLM Module搭載してカメラで顔認識して肩の上から目の前の人は誰か教えてもらえるよいな

@NullEvi03

[Mattia @MattiaFiumara]

Seems like everyone is building their own personal physical AI agent built on top of stackchan + Hermes

[Ilya Shabanov @Artifexx]

Obsidian is the backbone of my research.

But only with the right plugins.

After 4y of experiments, this is my list:
👇

[0xMarioNawfal @RoundtableSpace]

Anthropic dropped a 33-page guide on building Claude Skills

Everything you could ever need is in here. Bookmark this and come back to it

https://t.co/jEuH95NGn3

[huangserva @servasyy_ai]

微软一位高级 AI 开发者刚刚展示了他们如何在微软内部用 Claude 构建 AI 代理。

34 分钟，免费，由微软团队出品。

Opus 4.7 + 1400+ 个预构建的 MCP 工具。

把 Claude 接入 agent → 给它工具 → 直接上线到生产环境。

含金量超过任何售价 500 美元的 “vibe coding” 课程。

[Annie 所长 @web3annie]

Anthropic CEO 和老黄都认同 GDP 要暴涨

但同时，他又抛出 5 个最新 AI 暴论！👇

1. 我们将见证一个前所未有的经济体，5%-10%的超高GDP增长，与10%的超高失业率、高不平等并存

2. 软件将变得极其便宜，甚至免费！

3. 应用开发不再以月为单位，而以天为单位，Anthropic内部团队仅用10天时间，依靠Claude Opus模型，闭门造车干出了一个非编程版的新产品

4. 程序员未来会彻底消失，现在还能做最后10%的修改和把关，以后这10%都不需要他们

5. 很多职业都将在几年内凭空消失，要有危机感！

[老白（每日 AI 干货✊） @laobaishare]

她讨厌数学。

后来却成了工程学教授。

因为她破解了"大脑到底是怎么学东西的"这件事。

她叫 Barbara Oakley，她的《Learning How to Learn》全球有 300 万人上过。

我把整套学习科学，做成了 10 个 Claude prompt。

你想学什么，它就按"大脑实际的运作方式"给你设计方案。

[Joruno @wsl8297]

学统计学，最劝退的往往不是概念，而是满页公式和推导。就算你会写代码，翻传统教材也容易读到头疼。

如果你更习惯用代码理解世界，那么《Think Stats》更对路：它用 Python 把统计学讲明白，把抽象概念拆成可运行的代码和可验证的结果。几乎不靠数学符号堆砌，而是用数据和程序把“为什么”讲清楚。

GitHub：https://t.co/h1HqifTtKv

你会学到：

- 探索性数据分析：导入与清洗、分布可视化、发现模式
- 概率与统计核心：pmf、cdf、假设检验等关键概念
- 实用方法：回归、时间序列、生存分析
- 真实数据案例：来自知名机构与研究组织的权威数据集
- Jupyter Notebook 形式：文字讲解、代码演示、练习题一体化
- 支持 Google Colab：免配置环境，打开就能跑

全书按章节提供 Notebook，可直接用 Colab 在线运行。适合有编程基础、想系统补齐统计学与数据科学能力的开发者。

[Abhishek🌱 @Abhishekcur]

When I was in 11th/12th grade, I picked up this book for the first time and that was the moment physics stopped feeling like a subject and started feeling like magic.

I still remember that ‘woooow’ feeling while reading it.
Now years later, revisiting the same book again, it hits even harder.
Going through magnetism, electric current, circuits, fields, all those tiny concepts again… somehow feels insanely fun now.
That feeling of understanding why nature behaves the way it does man, it gives chills.

That same childish curiosity is coming back from the deepest part of my heart. ❤️❤️❤️❤️
Some books don’t just teach formulas man..
they make you fall in love with the universe itself.
My all-time favorite:
"Fundamentals of Physics by David Halliday, Robert Resnick & Jearl Walker "

[Dakshay Mehta @Dakshay]

during code with claude, @trq212 said to use "Interview me " in the prompt for a better thinking and brainstorming process to get more out of the session.

been using that in every session, the outputs are so much better and aligned.

one of the best prompting tips for claude.

[Mustafa @oprydai]

actual learning feels like:

• reading things you do not fully understand
• sitting with confusion
• struggling publicly in notebooks/code
• reducing stimulation

its finishing hard things despite emotional resistance

[Wang Shuyi @wshuyi]

Chrome 浏览器安装了 Codex 插件之后，可以在 Codex Desktop 里面直接执行「必须登录为前提」的各项查询。如下图，我以后就不再需要自己去一篇篇地翻动这些推荐的信息流，可以让 AI 给我做一个前置过滤，把那些讨厌的信息牛皮癣直接筛掉，提升效率😄👍

[Berryxia.AI @berryxia]

这个周末花30分钟看完它，你一定会有收获！
顶级程序员已经几乎不亲手写代码了。

Anthropic核心贡献者Kyle在演讲里分享了自己的故事：去年年底他第一次下载Claude Code，周末就彻底沉迷，整个周末带着笔记本电脑，看着Claude一行行把他的想法变成真实应用。

他用得太狠，甚至冲上了内部“AI员工使用排行榜”第一名，最后直接加入了Claude Code团队，成为核心贡献者。

他把Claude Code形容成那个永远在终端里干活的天才同事，从不碰鼠标，却能用grep、find这些最朴实的工具，像新人一样自己探索整个代码库。

扔一个CLAUDE.md文件进去，它就自动加载整个团队的规则、规范和上下文。

再配合计划先行、待办事项、TDD、权限管理、多实例并行这些最佳实践，它真的能像一个靠谱的初级工程师一样给你干活。

这才是最颠覆的地方：AI正在把写代码这件事逐渐从程序员的核心工作里剥离出去。

未来拉开差距的，是谁更会指挥AI、定义方向、把控质量。

视频值得每一个认真对待AI编程的人完整看一遍。

[Berryxia.AI @berryxia]

别自己瞎折腾Claude Code 了！
看看大神帮你归纳好的都至少提升好几倍！

Claude Code 只需要 5 个文件夹，就能直接升级成一支完整开发团队。

这不是吹牛逼啊！
这个老哥Alvaro Cintas 直接把 Agent Development Kit 的核心系统摊开给大家：

1. CLAUDE.md → 整个仓库的“法则”，命名规则、结构要求、团队期望，全都写死在这里

2. skills/ → 可复用的工作流，Claude 自动识别任务直接调用，不用任何 slash 命令

3. hooks/ → 真正的护栏，shell 脚本在每次工具调用前后自动执行，防危险命令、自动 lint、部署通知，全是确定性规则

4. subagents/ → 隔离的子智能体，每个只看自己该看的上下文，代码审查、测试运行互不干扰

5. plugins/ → 一键打包分发，全团队安装后技能、规则、子智能体完全一致

这套结构把 Claude 从“聪明聊天工具”彻底变成了可控、可复制、可规模化的工程基础设施。

真正把 AI 变成生产力的，从来不是模型本身，而是你围绕它搭的系统。

[Jesse Genet @jessegenet]

Education is going to get so fun y’all

🤯