c peng

[c peng @cpeng1154988]

工具类的应用一定会被 AI 吃掉。

昨天对这个感触非常深，我们公司有一个企业应用，是做数据存储分类和管理检索的。

前段时间他们自己做了个 AI 工具，开放给我们，但使用下来发现效果很一般，后面他们开放了企业的数据接口，我直接让 workbuddy 接入使用。

效果那叫一个坐火箭，什么功能都可以直接对 AI 提了，而原来的工具说实话也就只有数据存储一个功能了，说白了就是剪藏，其他的我想分类检索数据直接对 AI 提就行了。速度又快效果又好。

有的时候对这种现状感到又是惊喜又是惶恐，这是一个很垂类的东西，他们这个企业应用做了也有七八年以上的时间了，但面对 AI 的洪流，却依然没有开发出足够有竞争力的东西，甚至做的 AI 工具还不如直接开放一个接口给客户好用。

软件的未来，还会有护城河吗？

[c peng @cpeng1154988]

不得不感慨，昔日最强大的Codex现在也变成牛夫人了🤣。AI这个领域真是前所未有的残酷，只要有那么几天甚至一周落后了，大家几乎都会抛弃你转用更好的模型，回想我几个月前还写了一篇分析codex为什么好用的文章，那时候正是Claude削减额度，Codex大力重置和额度充足的时候，现在转眼间就是人人喊打的状态。

当然这估计跟Open AI 的盈利结构有很大关系，C端毕竟没有B端那么好赚钱，只能静观其变了。

[c peng @cpeng1154988]

https://t.co/DoYnqiwojK

[c peng @cpeng1154988]

现在的Deepseek v4.1好快啊！任何简单的任务，比如说翻译或者常规Agent任务的什么之类的，速度都奇快，感觉几乎没有多少等待的时间，我用来整理我的知识库、提问组织或者进行排版和笔记整理等等，都非常的顺畅，真的是非常好用。这种感觉真是太棒了！

[c peng @cpeng1154988]

Grok Bot 就是个人Agent 的雏形

今天下午的时候Bot主动给我发了一条信息，提醒我 X Premium 续费了，如果是平时我根本不会注意到这封Google的续费邮件提醒，但是连接到我邮箱的 Grok Bot 注意到了这个信息并提醒我，让我知道了这个续费信息。

它并不是每收到一封邮件都会发消息给我，而是通过我的指令，知道什么样的事情我可能会忘，什么样的邮件对我来说是垃圾邮件。从而判断哪些信息应该告诉我。

这不就是 个人 Agent 的雏形吗？真正替你做判断，而不是不知分寸地通知或者干脆不通知，一个了解你，能做判断的 agent 正是我所需要的

[c peng @cpeng1154988]

今天建立 Obsidian 知识库的时候，终于理解了知识库应该长什么样子，以及应该是什么作用。我觉得这是我今天最大的收获，那就是让你的知识库真正的去变成一个可以持续的产生复利的东西。

以主题这种方式来建立收藏夹，比如说怎么起标题，怎么写内容。这些文件夹里面的内容都是你去写自己的感悟或者自己的想法。无论这些想法是你自己产生的也好，你自己复盘来的也好，或者是你从别人写文章，你从别人的文章里阅读以后思考得来的，就是这些你的思考，你产生的这些东西，才是真正应该放到这个文件夹里的。

收藏进来的文章应该通过索引的方式去链接，而不是直接堆到你的想法的收藏夹里。一句话理解，就是你的想法应该单独一个文件夹。

就是真正的做到把你的想法和你收藏的文章彻底分离开。然后这不断去更新的你的想法的内容才是主要的内容。至于剪藏进来的文章，其实就是其他人的东西，这不是你的东西。把这个区分开是最重要的。

因为现在AI已经很强了，你只需要把你的想法写好，然后让AI来整理，比如说你索引到哪篇文章，然后这些索引的文章呢，应该又有一个统一的目录。而不是收藏一大堆没用的文件，因为你收藏一大堆文件，那跟你扔进收藏夹其实没什么关系。

这才是知识库真正区别于收藏夹的地方。知识库负责去更新你的想法，记录你的想法，然后把你的想法汇总输出成有用的东西。而收藏夹只是负责把那个东西放进来，但是当你没有处理的时候，它就只是一个容器而已。

[c peng @cpeng1154988]

突然发现 Grok Bot 重置额度了，而且看了下刷新时间没有变，也就是说这次重置真的只是重置了使用额度但是日期没有重置，比codex那种重置方法好多了，这是真正的Reset啊，义父！

[Grok Bot @bot]

We've reset usage limits for all Grok Bot users.

Enjoy!

[c peng @cpeng1154988]

果然 PI 还是唯一真神，做到了既是成本优秀，又是效果好，现在 claude Code 、Codex 和 PI 的工具壳可能慢慢地变得没那么重要，模型还是根本性地决定上限的东西，可惜不知道国内像deepseek harness 还有智谱的这些到底哪个好用

[Versun @VersunPan]

挺赞同这篇文章的实测结果，不同的 harness 只影响账单，对结果的影响微乎其微。还有之前的 FrontierHarness 评测其实也是这个道理，只不过它的测试集只有30题，66%通过率和60%其实只差2题而已，这在统计学上几乎就是随机波动

总结下
1. 别迷信大厂官方 Harness
2. 极简 Harness 足够抗打：Pi 无论在哪个评测里，都是性价比和通过率最均衡的选择
3. 决定解题上限的是底模，Harness 主要是决定你的钱包怎么瘪下去

https://t.co/sxzUQkjLzP

[c peng @cpeng1154988]

Cursor 的订阅虽然因为模型的能力有点拉了，对比 Opus 5.5 确实差距很大，但是用来完成一些很常规的Agent任务还是很好用的，Grok 4.6 依然是我做大部分 AGent 任务会优先使用的模型，再加上 workbuddy 处理日常的工作已经完全够用了，只走性价比这条路的话。老马的订阅还是值得看看，只能说老马赶紧把 4.8 和 Grok 5 掏出来吧。

[c peng @cpeng1154988]

@waylybaye 我最近也遇到了一摸一样的问题，问了下AI，说是那个肌肉运动拉伤的问题，就是有一块肌肉需要去锻炼它，它的强度不够会导致你的跑步姿势有问题，需要去强化它，比如做深蹲之类的。

[c peng @cpeng1154988]

https://t.co/oNL5EdPpmq

[c peng @cpeng1154988]

用随机梯度下降法来优化人生，很喜欢这个说法，所谓随机梯度下降，大概就是想象你要蒙着眼睛下山，终点是山底，普通做法可能是先摸索一圈，找到坡度最陡的那个，然后下降，这样准确，但需要的数据太多，太庞大。

随机梯度就是你找个差不多是往下走的，先走一步，按照感觉和方向随时调整，这样做的好处是不需要那么多的数据和计算，永远随时保持在前进的路上，你当然会碰到问题，走到弯路，或者大大小小的偶然性等等其他问题，但是这不需要太多精确的计算，不需要你每一步都精确算到最好，随时可以出发并调整。

只要你的迭代速度足够快，就是能一直保持前进，这个解法在面对复杂数据的时候是最优的，我觉得真的很像我们的人生，因为我们面对如此多的选择，想要每个都看清然后计算最优解的路径往下走，我们不想犯错，花时间浪费摸索错误的道路，但实际情况是如果我们每一步都想要计算最优解，我们第一是没这个能力，第二是反而花了太多的时间在准备上，真正重要的事很容易被耽误。

随时调整，随时反馈，用速度去弥补精确性，我们走的每一步可能是错的，但是我们一直在朝着目标前进，这不需要你费尽脑汁的思考正确答案，只需要前进一步，看走对了错了，然后再调整，我觉得可能是最适合普通人走的路径了。

[Robinson · 鲁棒逊 @python_xxt]

用随机梯度下降来优化人生
by 李沐大神

这篇文章，我反复诵读，时有收获

要有目标。
你需要有目标。短的也好，长的也好。认真定下的也好，别人那里捡的也好。就跟随机梯度下降需要有个目标函数一样。

目标要大。
不管是人生目标还是目标函数，你最好不要知道最后可以走到哪里。如果你知道，那么你的目标就太简单了，可能是个凸函数。你可以在一开始的时候给自己一些小目标，例如期末考个80分，训练一个线性模型。但接下来得有更大的目标，财富自由也好，100亿参数的变形金刚也好，得足够一颗赛艇。

坚持走。
不管你的目标多复杂，随机梯度下降都是最简单的。每一次你找一个大概还行的方向（梯度），然后迈一步（下降）。两个核心要素是方向和步子的长短。但最重要的是你得一直走下去，能多走几步就多走几步。

痛苦的卷。
每一步里你都在试图改变你自己或者你的模型参数。改变带来痛苦。但没有改变就没有进步。你过得很痛苦不代表在朝着目标走，因为你可能走反了。但过得很舒服那一定在原地踏步。需要时刻跟自己作对。

可以躺平。
你用你内心的激情来迈步子。步子太小走不动，步子太长容易过早消耗掉了激情。周期性的调大调小步长效果挺好。所以你可以时不时休息休息。

四处看看。
每一步走的方向是你对世界的认识。如果你探索的世界不怎么变化，那么要么你的目标太简单，要么你困在你的舒适区了。随机梯度下降的第一个词是随机，就是你需要四处走走，看过很多地方，做些错误的决定，这样你可以在前期迈过一些不是很好的舒适区。

快也是慢。
你没有必要特意去追求找到最好的方向和最合适的步子。你身边当然会有幸运之子，他们每一步都在别人前面。但经验告诉我们，随机梯度下降前期进度太快，后期可能乏力。就是说你过早的找到一个舒适区，忘了世界有多大。所以你不要急，前面徘徊一段时间不是坏事。成名无需太早。

赢在起点。
起点当然重要。如果你在终点附近起步，可以少走很多路。而且终点附近的路都比较平，走着舒服。当你发现别人不如你的时候，看看自己站在哪里。可能你就是运气很好，赢在了起跑线。如果你跟别人在同一起跑线，不见得你能做更好。

很远也能到达。
如果你是在随机起点，那么做好准备前面的路会非常不平坦。越远离终点，越人迹罕见。四处都是悬崖。但随机梯度下降告诉我们，不管起点在哪里，最后得到的解都差不多。当然这个前提是你得一直按照梯度的方向走下去。如果中间梯度炸掉了，那么你随机一个起点，调整步子节奏，重新来。

独一无二。
也许大家有着差不多的目标，在差不多的时间毕业买房结婚生娃。但每一步里，每个人内心中看到的世界都不一样，导致走的路不一样。你如果跑多次随机梯度下降，在各个时间点的目标函数值可能都差不多，但每次的参数千差万别。不会有人关心你每次训练出来的模型里面参数具体是什么值，除了你自己。

简单最好 。
当然有比随机梯度下降更复杂的算法。他们想每一步看想更远更准，想步子迈最大。但如果你的目标很复杂，简单的随机梯度下降反而效果最好。深度学习里大家都用它。关注当前，每次抬头瞄一眼世界，快速做个决定，然后迈一小步。小步快跑。

只要你有目标，不要停，就能到达。

[c peng @cpeng1154988]

做自媒体，每个人都有自己独特的视角。今天刷到一个博主的心得分享，我觉得很有意思。他说自己首先是 985 大厂出来的，然而在做产品经理，又是做一些其他情趣产品的。这个反差就很独特，他有一些很独特的视角，大家会对你这种独特的视角和身份产生兴趣。。就是各种不同的身份会让你有不一样的视角，不一样的经历。

这让我想到了纳瓦尔说的一句话，那就是做你自己，你自己的经历，你自己独特的特长。不要在那个零和的博弈游戏里去生存，只有你去做自己，没有人能打得过你。这句话放到做自媒体，其实也是一样的。核心就是找到你最独特的那个视角，在那个差异化的东西，或者无论是产品也好、文章也好，在那个差异化的视角里，把你的东西做好，做得足够的好，足够的钻研，足够的好。

每个人都可以做自媒体，都可以有自己的独特的视角，不要去跟风，因为 AI 时代的话，一个独特有趣的、有品味的、有交叉视角的人，反而要比千篇一律的正确重要得多。。

[c peng @cpeng1154988]

刚注意到段永平问答录又出新版本了，理性想长远，一个人一家公司有没有成就往往取决于平时的训练和磨砺是否足够，在 AI 时代每天对自己的要求是什么，没有一飞冲天的捷径，好生意好本领都是日积月累练出来的，无论是做 AI 还是做自己的本职工作都一样。

[c peng @cpeng1154988]

最近使用 Cursor 的频率很高，从 Codex 换过来以后，我发现 Cursor 的量大管饱，实际上已经足够接管大多数非技术开发者的工作了，Cusor 的自动模型和 Grok 4.6 做些小任务简直又快又好，相比 Codex plus 没有 5 小时上限和周上限，已经成为我这个非技术从业者的首选 Agent 了😄

[c peng @cpeng1154988]

很高兴看到这一篇帖子，我觉得也回答了几个个人想回答的一些问题。首先是做IP其实不一定要在垂直的领域做，当然有垂直的会更好，而一个更重要的判断标准是，它是不是你感兴趣的话题？写作确实是能帮 一个人很快捋清想法并快速建立个人影响力的东西，它也是普通人能拥有的最好的杠杆之一。

[DAN KOE @thedankoe]

https://t.co/E111udBFTy

[c peng @cpeng1154988]

https://t.co/DHPO72ppl4

[c peng @cpeng1154988]

很有收获的视频，不论是对Agent的使用者还是内容创作者，AI创业的中小个体都有帮助。我觉得一个比较大的启发就是现在起培养自己更熟悉的一个主Agent，让它接管你的所有上下文，然后实现之前做不到的事情，这个东西是真正有价值，更有用的部分

[Yihui @yihui_indie]

从YouMind、OjO 到 ChatCut ，聊聊我认为的 Agent 产品的未来，以及普通人应该如何使用 Agent。

[c peng @cpeng1154988]

@yihui_indie 说的很好，新奇的观点，之前从未见过，follow了😆

[c peng @cpeng1154988]

最近有一个感悟，其实珍惜已有的东西，人才会觉得幸福，太多的不幸和焦虑往往来源于对未知东西的执念，因为人总在幻想更好的东西，都不如脚踏实地地把最重要的东西守护好，等到那个东西不在的时候才后悔莫及，一份有意义的工作，一段长久的关系，一个稳定健康的身体，一个闲暇的午后，都是这种体现。