武汉AI王小克

Modaleap 开放平台主管/开发者生态负责人; dify产品工程师；夜莺开放平台主管(manus 前身)；前虚拟主播月流水60k；开发者和 FDE 最好的朋友；AI4Porn;华科本国f科大硕士退学；坚持手写推；绝不钓鱼；私域群私我(只回蓝V)

[武汉AI王小克 @keking99]

宝宝们呀，你听我说，99% Ai 博主根本不懂 ai，99% Ai 一线前沿从业者不会在公众平台发表观点。
而我不一样，我既是 AI 应用行业一线从业者，同时也有志于成为 kol，我在300粉的时候一天发6条十万多浏览的po。
我虽热爱 ai，却唾弃ai slop ，坚持手打推文，。
我华科电信本科出身，古法编程时代我带着团队24小时拿下黑客松冠军。
我是产品经理，也曾是后端开发，也懂一点用户交互和前端品味。
我当过硬件厂卑微学徒，也做过软件部门主管。我是数个传奇的同路人，也正在成为新的传奇。
我研究生最后一年毅然从军校退学，却也曾把军队体制内系统玩的团团转。
我因朋友背叛进过局子写过保证书，却依然相信友情，朋友遍天下。
我做过很久的义工志愿者，也无愧直言交易。我搞闭源，也搞开源。我比男人更男人，也可以比女人更女人。有女人对我着迷，也有男人对我崇拜。
我昂扬过，我抑郁过，我自暴自弃过，我也重新振作过。
我投机，我炒作，我 build，我 output。
我懂流量，懂技术，懂市场，懂产品，有审美，有判断，有激情，有勇气。
我今年27岁，说老也确实比05后们老，说小，我的人生却厚重的几本书都放不下
可我仍然像18岁那样，不，比18岁时更加对世界充满好奇心，挑战一切，质疑一切，表达一切，无惧一切。
我从武汉出发，又回到武汉。
我是王小克，请关注我。认准紫色挑染双马尾

[武汉AI王小克 @keking99]

这个好

[Bear Liu @bearliu]

新西兰人做 AI 有一点我特别佩服：特别实在。

上周去 NZ Tech Expo，最好玩的一家初创团队是用 AI 给牛称重的，产品名字就叫 Scan a Bull。扫一下就能估出重量，误差大概两三公斤，农场主觉得完全够用。后来翻参展商名录，发现他们 CEO 就姓 Bull。

有人说：“为什么不用磅秤呢？称得更准。”

真实情况是，你养牛就知道了。你把牛赶到磅秤那里，一只牛还可以牵着走，但如果是 20 头牛、50 头牛呢？

随时用一个拍照 App 来监控体重，省时间，还能随时知道自己的资产。

能解决实际问题的 AI 才是好 AI。

推上天天在吵哪个模型最强，这边有人在认真研究一头牛到底有多重。

[武汉AI王小克 @keking99]

@l1n_sn0w 这个图我没绷住

[武汉AI王小克 @keking99]

https://t.co/9BbE20jgLW

[武汉AI王小克 @keking99]

别喷我···因为我现在想招一个好后端来做架构设计···

[武汉AI王小克 @keking99]

简历里的“后端”>“全栈”，如果你说自己是全栈，我会认为你就是一个 vibecoder。
因为全栈的前端部分几乎已经完全被 AI 取代，是个人都可以说自己会前端。
后端目前为止依然不能完全被 AI 替代，具体为什么下一个帖子，你看 ghfind 最近的 bug 和账单就知道了。
总之，如果你是一个优秀的后端工程师，请不要在自己简历上乱写全栈。如果你说自己是全栈，我会认为你就是一个 vibecoder。
后端工程师也请为自己一直以来钻研的事业骄傲。

[武汉AI王小克 @keking99]

@EthanWang07X 我是这么带入的）

[武汉AI王小克 @keking99]

我的梦想是在这片土地上合法地制作成人游戏并且盈利，请问这辈子还能实现吗

[武汉AI王小克 @keking99]

@SunnyG72369 在写新文章吧《如何挑选好域名》第二章 但是今天应该更不完了

[武汉AI王小克 @keking99]

我怎么去形容最贴切呢？国庆第一天，我已经从中秋开始放了6天假了，现在是晚上十一点，武汉今天很冷，外边下着雨，我穿着白色睡衣长裙，在没开灯的一楼客厅越过差点踩到的猫，拿起保温的热水壶，爬二楼到明亮温暖的书房，倒一杯热水，坐在人体工学椅上继续我的创作。

[武汉AI王小克 @keking99]

@cjq6502 这是设计师的工作。

[武汉AI王小克 @keking99]

@samael977 我喜欢我的格调和生理性别

[武汉AI王小克 @keking99]

@cn_LittleYu 虽然有点调侃 但是这个确实逗乐我了

[武汉AI王小克 @keking99]

@cn_LittleYu 鸣潮确实牛逼！

[武汉AI王小克 @keking99]

@samael977 那他吗太卷了，我在国内只能是嘉豪，那边是他吗纯卖的

[武汉AI王小克 @keking99]

为什么我建议圈里认知高的炒美股，因为美股比较符合逻辑，如果这个产品是垃圾产品，后面就是要跌下去的，可以按照逻辑推断这个股价走势。
但是 A 股不行。

[武汉AI王小克 @keking99]

@samael977 我是真怕嘎腰子啊，我能写代码，还有一点姿色，能不能不要摘除我器官

[武汉AI王小克 @keking99]

https://t.co/kVgWoevdNc 只要50美刀。https://t.co/DY3B9hN3eU 要30000刀。
为啥前者这么便宜，后者这么贵呢，明明前者更短，因为前者压根不代表任何词汇。用英语读出来应该是 tei 菲。
而后者念 塔菲（我爹），这是一个常见的 可爱的人名，有明确意义指向。读起来很舒服很好听，所以特别特别贵。

[武汉AI王小克 @keking99]

为什么 AI 圈的你们应该关注小克，小克在9.28日的两个操作：
在 9.27日4倍做空了 meta，28日 meta 股价暴跌。
1. 当日下午，意识到 manus 的 muse 的联系，并且和 manus 的联创吐槽：personal agent 我不看好。当晚 24点，manus 发布新品 cue。
2. 当日 我写了一篇如何挑选好域名的文章，第二天 trump 签署行政令改 AI->SI，掀起了炒作域名的风潮。
如果你看到了 1. 你可以通过股票在美股市场赚一笔。
如果你看到了 2. 你可以通过购买一个优质的 si 域名赚一笔。而不是花几十刀给自己的名字买一个一文不值的 si 域名。

[武汉AI王小克 @keking99]

@bigbigbigIan 您好，您很有礼貌，谢谢您的回复，但是我必须要说 Astra 出来的时候就是以极强的根据图片内容抠 css 的能力而闻名世界的，所以理论上你给一个设计稿，astra 就是近乎以逐像素用前端实现？

[武汉AI王小克 @keking99]

别再拿自己名字注册一文不值的.si 域名了，卖不出去的，这篇文章教你怎么挑域名。

[武汉AI王小克 @keking99]

https://t.co/9BbE20jgLW

[武汉AI王小克 @keking99]

还在抢购 si 域名？就不怕砸手里？抢之前先看看什么是好域名吧～

[武汉AI王小克 @keking99]

https://t.co/9BbE20jgLW

[武汉AI王小克 @keking99]

@An_yhl 对的 我期待的是一个任务目录下的上下文统一共享而不是不同会话完全无关

[武汉AI王小克 @keking99]

Openai 上这个功能还是后知后觉了，早在4月份 claude 就已经上线了 managed ment agents 把 agent 的能力统一走一个 api 调用，按照会话区分。
想到这里，我觉得按照会话+memory的形式还是不太好用。
我记得我在参与 Mosoo 的时候做过设计，就是可以把会话拖入到不同的任务分类下，大概5个月之后 Codex 才上了这个功能，但是 agent 跨会话读取能力还是挺差的，所以我觉得以会话为单位限制 agent 上下文大概率是走了弯路

[陈大黄 @realchendahuang]

平时做开发调大模型，大家最熟悉的肯定是 Chat Completion 接口。传进去一个包含 system 和 user 的消息数组，等待模型返回补全文本。不管各家 SDK 封装成 generateText 还是 createResponse，底层本质上都是单次无状态的 HTTP 请求。

但如果要让模型去完成一个复杂的长任务，比如连续几小时查资料、写代码和跑测试，这种单次请求的接口就会变得非常吃力。

为了让模型能自主干活，开发者通常得在本地写一个 while 循环。拿到模型返回的工具调用参数后，在本地执行工具，把结果拼回消息历史，再发下一次请求。

随着任务一轮轮往下走，痛点很快就会爆发。所有工具返回的原始数据全堆在同一个数组里，上下文迅速膨胀直到触发窗口上限。而且整套状态机全靠本地进程撑着，一旦网络断开或者程序异常，跑了半天的任务就直接中断丢失。让模型在本地直接跑代码，还必须自己去折腾容器和权限隔离。

这就产生了一个很别扭的断层。底层的模型本身是没有状态的推理算子，而上层的复杂任务需要的是一个具备生命周期、上下文主动治理和安全隔离环境的完整工作站。过去大家只能在业务代码里堆砌大量的胶水逻辑，去硬抗这层基础设施的复杂度。

OpenAI 这次推出的 Agents API，顺着这个演进脉络给出了一个很底层的解法。它把过去在 Codex 里踩坑沉淀下来的长任务机制，直接抽出来变成了标准化的云端会话运行时。

接口直接以会话为核心实体，由服务端全权接管整个任务生命周期。会话快要打满上下文窗口的时候，系统底层会自动做 compaction 压缩，提取历史关键信息，开发者不需要自己写算法去截断消息。

在工具调度上，它加入了按需检索机制，只在需要时动态加载工具定义，保护提示词缓存。模型拿到工具后，在隔离沙箱里通过写代码链式调用，就地做循环和数据过滤，只把清洗后的几行有效结果带回上下文，避免海量日志挤爆窗口。遇到复杂大任务，主智能体还能把子任务分派给多个子智能体并发处理，每个子智能体维持完全独立的上下文，互不干扰。

从单次无状态的文本补全，到客户端死循环驱动的胶水编排，再到服务端统一接管的智能体运行时，基础设施的层层下沉是技术演进的必然趋势。把生命周期、上下文压缩与环境隔离交给底层平台，开发者才能真正把精力收拢到业务工具和工作流本身。

官方文档：https://t.co/XgFuEsBpqh

[武汉AI王小克 @keking99]

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