Leap

[卫斯理 @imwsl90]

不得不怀疑，我是全国为数不多稳定的使用claude的人

至于为什么，不清楚

简单讲下

- 登录 gmail
- 支付 虚拟卡
- IP vultr vps

没做任何其他的动作，唯一和大家有区别的是我蹬车没那么猛....

[Web3老吴 @laowu3677]

马云10年前在湖畔大学，关起门来讲的那堂课

不是公开演讲，不是媒体采访，是拉上窗帘、清场、对着几十个创业者讲了三天三夜

没有录播，没有速记，严禁外传

花钱买不到，网上搜不到，市面上所有创业课都不会教——

因为教了，就没人愿意打工了

[KK.aWSB @KKaWSB]

https://t.co/8NRQka3TXX

[Joruno @wsl8297]

https://t.co/w50N2CUFMk

[雪踏乌云 @Pluvio9yte]

一键制作 PPT AI 大总结

第一梯队：
https://t.co/1F2qxR0t5Y
https://t.co/vYHtlkZczg
https://t.co/FojlxjSqWj
https://t.co/ssSZo81iVm
Gemini

第二梯队
https://t.co/XUIzfRUIag
https://t.co/r9sD5qcqvw
https://t.co/nhx2N2oGVK
https://t.co/Dfkq6wsT17
https://t.co/3ggdhOtTc7

未测试
kimi
coze 空间
popai
https://t.co/jm8E6DV686

梯队测评仅代表个人体感。

[雪踏乌云 @Pluvio9yte]

@pengchujin 可以看看这个列表

https://t.co/lTn4BrOpYq

[droidHZ @hezhiyan7]

https://t.co/cPUpN7TAUU

[知识分享官 @knowledgefxg]

一个做投资的实用开源小工具：daily_stock_analysis
基于 AI 大模型的自选股智能分析系统，每天自动帮你分析你的自选股、不只涨跌，而是把技术面、筹码分布、实时新闻舆情全部综合起来，最后给你一个清晰的"决策仪表盘"，分析结果推送到微信、飞书、Telegram 或者邮箱等等。大A的股票请慎重参考。

[鱼总聊AI @AI_Jasonyu]

https://t.co/A2aThjYw9r

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

https://t.co/hJaGyxSqnf

[Nicolechan @stark_nico99]

https://t.co/N02XVmP9B2

[AYi @AYi_AInotes]

这个太牛逼了，目前看到的
对 Open Claw 部署理解最深刻的一篇文章，建议务必收藏和阅读！建议务必收藏和阅读！建议务必收藏和阅读！

看的我兴奋不已，
一人公司、超级个体的时代真的要来了，文章里有作者 4 周的实测数据，94 commits/天、7 PRs/30分钟、commit→MRR 闭环），证明直接用单 Agent 上下文零和 → 效率天花板极低

老哥说直接用 Claude Code / Codex 已经过时🥹
真正的杠杆是构建个人「AI Orchestrator」（如 Zoe/OpenClaw），让它持有全部业务/认知上下文、动态 spawn 专用 agents、自动化监控与 review，

把一个人变成一支「永不睡觉的 dev 团队」，从而实现一人即公司、每日出产、递归自进化，

几个核心要点总结如下👇

[vivienna.btc @viviennaBTC]

够细分，够接近需求，够专业

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

产品经理每天要处理大量会议记录、用户研究、数据分析，还要写需求文档、做竞品分析，光靠手工整理，效率实在跟不上。

最近在 GitHub 上发现 Claude Code PM Course 这个开源课程，专门教产品经理如何用 Claude Code 提升日常工作效率。

通过交互式课程，从文件操作、智能体协作，到自定义审查角色，一步步带你掌握 Claude Code 的核心功能。

GitHub：https://t.co/s5qt47gHo1

课程分三个模块：基础入门教你安装配置和基本操作，核心功能涵盖任务处理、并行智能体、项目记忆等实战技巧，高级场景则聚焦 PRD 撰写、数据分析和产品策略制定。

每个模块都配有交互式练习和独立参考指南，完成全部课程大约需要 4-6 小时，适合想用 AI 提升工作效率的产品经理。

[小陆师傅 @STANLEES4]

https://t.co/MxjCXaVPWQ

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

终于能给完全的小白用户写一篇 Vibe Coding 指南了！

一直等到不到一个足够低门槛、功能完善、成本低的 Vibe Coding 平台。

Youware 更新 Youbase 和更新 Coview 之后终于达到了我的要求。

如果你对编程一窍不通，还想发布一个真正的产品的话建议看看。

[宝玉 @dotey]

想让 AI 自动读取 doc/docx 文档，再基于这些文档生成新文档，这种场景能做成 Skill 吗？

可以，但做之前先想清楚一个问题：这是一次性任务，还是需要反复做的任务？

如果只是一次性任务，没必要做成 Skill——Skill 的核心价值在于复用。

如果是需要反复做的任务，建议按这个流程走：

1. 先手动做几遍，沉淀最佳实践。摸清楚哪些步骤是固定的，哪些地方容易出问题，什么样的输出质量最好。

2. 让 Agent 帮你创建 Skill。新开一个会话，在支持 Skills 的 Agent 里把任务完整做一遍，做完后告诉它：把刚才的操作创建成一个 Skill，方便以后复用。

3. 用 Skill 做任务，持续迭代优化。以后都用这个 Skill 来执行任务。每次完成后检查输出，哪里不满意就告诉 Agent，让它改进并更新 Skill。

简单说，Skill 就是可复用的最佳实践。先跑通流程，再固化成 Skill，然后在实战中不断打磨，这才是正确的使用姿势。

[meng shao @shao__meng]

Cursor 团队成员分享「AI Coding Agents 5 条核心经验实践」

1. 永远先进入 Plan Mode
先用自然语言完整讨论、迭代、澄清需求和实现路径，确认 agent 理解正确且方案合理后再真正执行代码。
→ 主要收益：大幅减少返工、浪费的 token、跑偏的风险。

2. 频繁开启新会话
每次主题/任务有明显切换时，建议新建对话，而不是在同一个长对话里持续堆叠。
→ 原因：上下文窗口被无关历史严重污染 → 理解偏差、成本上升、指令被稀释。

3. 把代码审查也交给 AI 来做
· 针对已知风险点，用具体 prompt 让模型检查（例：“扫描我这个分支的改动，确认 feature flag 以外的代码没有被意外影响”）
· 针对更广的未知风险，使用专门的 Bugbot 类工具作为安全网。

4. 规划同步进行，执行异步交给云端
人和 agent 先快速对齐方案（几轮对话即可），达成一致后把具体实现任务丢给云端/后台 agent 去跑。
→ 核心：把“对齐认知”留在高带宽的实时交互，把“体力活”彻底卸载。

5. 建立专用的验证环境
让 agent 在可控的、独立的验证环境里自己运行测试、检查自己的改动结果。
→ 目的：实现“自测闭环”，减少人类反复手动验证的负担，提高整体确定性。

一句话总结
人负责高质量规划 + 精准纠偏 + 风险把控，agent 负责大量机械执行 + 自检

[AI Will @FinanceYF5]

AI 彻底改变了你的生活和事业。

Claude Cowork 是那个大家曾经害怕出现的，每月 20 美元的 AI 员工 🤯

只需一次性用你的工作流程和 SOP 训练它，它就能 24/7 自动运行。

10 个夸张但真实的成果（🧵👇）

1. 在报税季自动匹配上千笔日内交易