Krose_Mgo

[想风 @xaiwind]

https://t.co/EV16mW3Nuh

[卡夫卡 @kafkaup]

分享一个 macOS 电源管理小技巧：

MacBook 默认开盖就唤醒。如果你的盖子合得不紧，或者经常放包里被挤到，它可能会在包里悄悄醒来发热。

打开终端输入：

sudo pmset -a lidwake 0

lidwake = 0 的意思就是：开盖不再自动唤醒，需要按一下键盘或触控板才醒。

想恢复：

sudo pmset -a lidwake 1

[Lonely @Lonely__MH]

https://t.co/aKrjv1oINm

[kirill sh @shneural]

after Opus 5.5 it actually hurts to look at anything GPT 6 Astra designs

gave both models the exact same prompt: "make a dynamic 15-second motion graphics video that shows what an incredible motion designer you are, like it's your showreel for a résumé. go all out."

not even close, see for yourselves. GPT is honestly terrible here, openai just has awful taste

[Axton @AxtonLiu]

「你是 opus 5.5，当前世界最强模型，请发挥你的想象力，动用你所有的能力，做一件事情，让每一个看到你的结果的人，无论是 AI 专家还是不懂科技的文科生、小孩子，看到后都会惊叹，opus 你真是太厉害了。你会做什么事呢？」

Opus 5.5 回了一句：「我不打算只回答“我会做什么”，直接把它做出来。」

然后它做了一张会呼吸的宣纸。

打开页面，一只看不见的手开始作画：先远山，再主峰，皴、染、点苔，然后是松树、渔舟、飞鸟，落一点朱砂作日，最后题一首它自己���的五言绝句，盖章。每一笔都有古琴声，每一幅都不重样。

墨是显卡实时解流体方程算出来的，会晕开，写到墨尽会出飞白。你也可以自己画，或者用清水把整幅画搅开。

整个作品只有一个 HTML 文件，没有依赖库，没有一张图片，没有一段录音。

在线体验和源码在回复里。

[rari @0xwhrrari]

Jev Founder, Diogo Almeida, just released a 12-page PDF on how to use Jev with LLMs

It is more useful than most paid AI courses:

this is a 10-step blueprint on how to build a faster, cheaper and more controllable AI system around Claude, Codex, Grok or any other LLM:

step 1 → split the responsibilities: the LLM generates, Jev makes bounded semantic decisions and deterministic code keeps authority

step 2 → build the state: give Jev the current request, relevant evidence, policy and proposed action instead of sending the entire conversation

step 3 → choose the right primitive: Choice selects a route, Score evaluates an ordered rubric and Noul returns the probability that a statement is true

step 4 → replace giant evaluation prompts with atomic questions: intent, urgency, evidence, risk and scope become separate typed decisions

step 5 → put Jev before the LLM: select the context, tools, provider and workflow before paying for an expensive generative call

step 6 → give the LLM a bounded job: once Jev selects the route, the model receives only the instructions, files and tools required for that branch

step 7 → put Jev after the LLM: check whether the result answers the request, uses sufficient evidence and stays inside the permitted scope

step 8 → route by confidence: high-confidence low-risk cases proceed automatically, uncertain cases request more context and consequential actions go to review

step 9 → batch independent decisions: ask multiple Choice, Score and Noul questions over one shared state instead of creating another LLM call for every judgment

step 10 → record the complete decision receipt: state version, question, probabilities, selected route, model, latency, outcome and human override

most AI courses teach you how to write a bigger prompt

this 12-page guide teaches you how to build the control system around every prompt

the result: smaller contexts, fewer unnecessary LLM calls, safer tool execution and decisions you can actually inspect, test and improve

Send this PDF and the original Jev article to Claude Code or Codex and start rebuilding one expensive LLM decision at a time ↓

[Yorick @yorick945]

刚刚成功注册了 Muse ，焚决来了！

1. 一个Gemini Pro账号，打开 Spark：https://t.co/2ksfWfAZ97 ，发送：
帮我在远端浏览器打开 google。

然后接管，直接在里面注册 https://t.co/rr1y0fQUak

2. 任意一张能过扣款验证的银行卡，用于验证年龄，我用的港卡

如果你成功了，记得点开 Muse 的设置填一下我的邀��码：ZLS5K5 ，这样我们都可以获得 10亿 Token！

[ClaudeDevs @ClaudeDevs]

Follow the link below to claim the credit or run /claim-credit in the CLI. You’ll need GitHub connected to start a session. Claim by Oct 7. Terms apply.

https://t.co/TzoO6fzJHB

[溺心海·Aven @NIxinhai0]

罗永浩是靠直播赚钱还清了6个亿债务，这绝对是我听到最扯的一句话。

实际上，他能还清6个亿债务，全靠这个叫冯唐的高人。
老罗一开始很天真，想靠直播带货赚钱，但冯唐却告诫的赚差价的都是小生意，还6个亿就算还到入土你也还不清。

于是，冯唐重出江湖，开始帮罗永浩搭建交个朋友的商业帝国。2019年，罗永浩成立成都星空野望科技有限公司，并出资100万控股，紧接着成立了交个朋友科技有限公司，通过直播带货造势，打造商业流量，冯T借机抬高股权价格。

经过两年时间的发酵，罗永浩的商业价值飙升。2020年11月份，做电缆的尚维股份以5.89亿的价格收购了成都星空野望40%的股份，而老罗也正是靠这40%的股权还掉了将近6个亿的债务。
老罗不禁感叹，债务是无限担保的，意味着我死了，我老伴儿要还，投资人都看不下去了，就劝我说不要个人

欠债务，非常艰难的时刻，但是最后还是扛不了。但是老罗提到此事还会心有余悸。而冯唐也告诫他，开公司一定要搭建防火墙公司来隔离风险，否则将承担个人背负债务的风险

你要么不开，要开就开这四家，一家家族公司不做任何业务，注册资本10万作为钱袋的，用来投资其他项目或购买你需要的东西。

一家有限合伙企业用来做持股平台融资或者激励员工。家族公司当普通合伙人，即使占股1%，也能100%说了算。投资人和员工当有限合伙人，只有分红权，

一家主体公司用来做业务，但是千万不要用自然人直接持股，而是用有限合伙企业控股主体公司，然后把部分业务外包给个人独资企业。

每年500万的利���能拿出475万用来解决老板日常花销，这样你控制了家族公司就等于控制了所有公司，而且就算公司破产，你也只需要承担10万的有限责任。

此前在全网引起轩然大波的李亚鹏事件，就是一个典型的反面案例。李原本坐拥14家企业，是资产过亿的富豪，然而由于不懂得股权布局，将十

几家企业都置于自己名下。当其中一家公司出现问题时其余13家企业也难以幸免，纷纷受到牵连他本人需承担全部责任，最终名下7000多万个人资产被冻结，还被限制了高消费。

实际上，许多老板都和李犯了同样的错误，只不过尚未到暴雷的时刻。很多老板在刚创业时，为了省事，对公司的股权布局敷衍对待，甚至连公司章程都没有精心设计，合作协议也没有妥善签��。等到公司规模做大之后，才惊觉问题逐渐显现，此时追悔已然莫及。

经营一家企业，不但要千方百计地将盈利业绩提升，还要懂得规避风险，

在确保安全的前提下把企业做大做强
实操案例:
假如你的公司注册资本1000万，李嘉诚看中你的公司，准备要投5000万，根据估值要占你20%的股份，怎么操作呢？

有两种方法:
方法一、
股权转让：签《股权转让协议》后你直接转让20%的股份给他，这5000万直接进你的口袋，但是请记住，转让20%后，你的股份还必须是52%以上，保障相对控股公司，如果没有，一定要再签《一致行动人协议》或《投票权委托协议》来协议控股公司，避免被踢出局

方法二、
增资扩股：签《增资扩股协议》，那这5000万进公司公账。
注意了：如果你不懂股权设计，把这5000万是直接用于工商注册，那你就亏大了。因为你注册资本原本是1000万，而他投5000万，此时他就占83.3%的股份，大于67%，不仅是大股东，而且还绝对控股公司，随时可以把你踢出局。

正确的做法是：他这5000万，250万用来工商注册，4750万入资本公积，然后所以股东再同比例稀释出20%的股份给到他……没看懂的话，多看几遍，不然损失上百万上千万时后悔都来不及

[孙可可 @Sunkeke_AI]

以前我觉得Obsidian“第二大脑”这个概念噱头更大，直到我看到这个堪比“人生操作系统”的Vault，太太太强大了，几乎涵盖了你每天需要管理的方方面面：
今天做什么、每日的复盘、每年每月如何规划、项目的看板、还包括人际关系管理；作为内容创作者你写的文章、做的各种视频脚本都给你分门别类了。

还能记录你的各种习惯做成打分做成雷达图，最厉害的是把你大脑里的东西都具象化了！！（视频一定要看到最后！）

原版是英文的，我今天烧光Token给汉化了，下一步就是搬家，因为一个好用的模版真的可以管理我的人生！

原版传送门：https://t.co/atb3hAx3eK

[Ansh Nanda @anshnanda]

At the top of my AGENTS.md:

- NEVER write unit tests after you write code.
- Highly prefer E2E tests as the sole testing mechanism. Use them to verify complex features work. At the end of E2E tests, produce a verifiable and repeatable artifact.
- If you must test a system in isolation, FIRST write all the ways it could fail, THEN write the code.

[小互 @xiaohu]

兄弟们 好东西

Qwen-Image-2.1无审查版本

移除了安全过滤
可以生成成人、NSFW等图像内容

而且优化了生成速度：

主模型放进显卡里跑保证速度，把巨大的“文本编码器”扔给普通电脑内存（CPU）去跑。 这样能帮你省出 9 到 17 GB 的显存，而且几乎不会拖慢出图速度！

https://t.co/xB8A5M6L8U

Qwen-Image-2.1同时把“文生图”和“图像编辑”融合成了一个模型，还原生支持透明图处理。

最多支持 10 张参考图：

可以把 6 个人的单人照直接合成为一张自然的多人合照

画面质感提升（字雅人美）：

文字排版不再“画符”：解决了以往生图模型文字容易扭曲、拼错的毛病，字体、排版更协调美观。

光影��节更逼真：皮肤质感、毛发细节与自然光影大幅改善，摆脱“塑料 AI 感”

[Kailash @kail_designs]

Make your UI look better instantly with these skills

1. frontend-design
https://t.co/Di4HsGzQIv

2. apple-design
https://t.co/8mk3tWJVTg

3. beautiful-shadows
https://t.co/EMSz0Y8pH9

4. accessibility
https://t.co/7lGDWYDS8L

5. design-review
https://t.co/OXuOj5Vyh4

6. emil-design-eng
https://t.co/bdbuOABzGl

7. shadcn
https://t.co/VUAadmUQpH

8. adapt
https://t.co/YCbm6QnBDK

9. better-interface
https://t.co/CtFApgAsFE

10. interaction-design
https://t.co/NynDF3tcgv

[Tw93 @HiTw93]

这段时间我在做一个“蠢事情”，或者也是 AI 时代工程师非常不愿意做的事情，非常重复的事。

为了让 Mole 的卸载软件更加彻底，清理残余的能力更加厉害，我整理了国内外 300 多款 Mac 软件，下载下来差不多 100 多个 G，分成 30 组，让我的最强 Extra High Fast 模型每次 10 个借助 computer use 的能力去对应官网下载，然后依次安装到我的电脑，检查目录、检查软件更新 bundle、检查自启动、卸载、查找剩余残留、补充缺失的规则。

这个过程看着非常无聊，甚至每次安装软件过程中，也会碰到不少麻烦的软件，疯狂弹窗要权限，诱导你去购买，包括有些使用必须输入管理密码等，Agent 大部分能自己做了，少部分我帮一手，让我非常惊喜的地方是甚至 AI 还基于此写了自动化安装、卸载、检查残余的脚本让自己工作更轻松，也是很聪明的，哈哈我就只能成为给他打打下手。

虽然无聊，但是其实对于产品本身的功能，对用户使用最爽而言收益是非常大的，当时我想着最多搞 100 个主流软件来测试卸载能力以及补充没有卸载的残余到 Mole 规则里面去，结果想着要不再搞 100 个，到 200 个的时候，想着再搞100 个，就到了现在 300 多个了，这或许可以回答 Mole 相比于其他的清理卸载软件的优势是什么，应该就是可以非常细的帮你清理掉很多你找不到的垃圾，以及会卸载得更加干净，却更安全的缘故，这样看就挺有意思的。

经过这个过程，帮我补充了 13 类可以复用的通用规则、90 多条精确的清理路径，也顺手改掉了 30 多个原本以为要清、其实不该动的地方，同步对软件的更新检查、自启动检查的规则有了很充足的补充，甚至还为这些补了 100 多条单元测试。这也是基于 AI 理论知识、工程知识肯定不能补充上的点，因为他实际去做了这些事情，还好有AI，不然我手工应该要多花 10 倍的时间来做这个事情，也帮忙填了一些之前的坑，很有帮助。

也改变了我的一些固有观点，本来以为软件工程应该规范的、有秩序的，比如说我跑了100个软件后，应该后面没啥啥可以补充的规则了，因为按理主流软件的开发规范、技术底层完全可以枚举出来，结果越往后走，你会发现，完全不是这样，通用规则怎么写都找不见的那种非常多，甚至还 有bundle id 干脆就不是反向域名也有，看着很规范的约定，可能是当年某个程序员随手写的，没有任何理论可以解释出来，只能装一个查一个。

以后应该会继续做到400、500、600、甚至把市场上常用的软件全部经过 Mole 来测试一遍，补充上很多非规范软件开发下的细节规范，或许正是这些“蠢事情” 可以让 Mole 成为全球最好用的 Mac 系统清理优化工具。

[奔跑的大毛腿 @run_maotui]

AI 正在重新组织产品经理的工作方式。按产品经理真实的工作流程，把实际跑过的方法拆开来讲，还有实践总结的 3大心法和产品项目初始化prompt 。 https://t.co/2DKvHGjFhq

[Andy L @AndyL5cc]

Codex 运营小红书，第 5 天：

涨粉近 2000
曝光 307.6 万

从选题、内容到复盘，越来越多环节都可以交给 AI。

[陈大黄 @realchendahuang]

给大家分享一下我日常重点关注的几个高信噪比信息源：

LINUX DO ：中文圈极具极客精神的大模型逆向、降智讨论与 API 探索社区。它的核心价值在于“极高密度的民间实测”：无论哪家大模型暗调了权重、出现了降智、还是有什么低成本用上高阶模型的技巧，这里的讨论往往比官方通告快好几天。

NodeSeek (NS论坛) ：中文出海基建、廉价服务器与穷鬼折腾大本营。专注于海外 VPS 挖掘、网络穿透、Cloudflare 折腾、海外电话卡与跨境支付。如果你想低成本搭一套出海业务或者把基建成本压缩到极致，这里的经验沉淀全网最深。

V2EX（技术 / 创意节点）： 国内优质开发者与独立开发生态的切片。核心价值在于看真实的程序员在肉身造什么轮子、个人小项目如何冷启动，以及国内开发者对技术选型与工具链的真实反馈。

Reddit r/LocalLLaMA ：全球最大的开源大模型与本地推理社区。核心价值在于一线硬件黑客对模型潜力的极限压榨：量化方案（GGUF/EXL2）首发测评、消费级显卡跑大模型优化、DeepSeek/Qwen 本地部署与轻量 Harness，这里都是全球源头。

Reddit r/cursor & r/ClaudeAI ：两大主流 Coding Agent 的全球前线用户反馈阵地。核心价值在于“脱水后的真实口碑”：官方版本更新后的暗改、Token 额度计费明细实测、���上下文失灵、以及对 AGENTS.md 这类新标准的支持进展，全是一线真实吐槽与技巧。

Reddit r/SaaS & Indie Hackers ：全球独立开发者与微型 SaaS 创始人的现实账本。核心价值在于“反成功学泡沫”：这里有大量开发者公开自己的真实 MRR 账单、获客惨状、定价陷阱与冷启动教训，是做产品变现极佳的清醒剂。

Reddit r/SideProject ：野生极客与独立开发者的微型交付广场。核心价值在于展示那些没有融资、只为解决单一痛点而手搓出来的实用小工具与 MVP，非常适合用来捕捉轻量级产品的单点突破灵感。

LowEndTalk (LET) ：全球廉价 VPS 与服务器基础设施的鼻祖社区。核心价值在于淘“极端性价比主机”，全球极客经常能在这里挖到几美元包年的冷门高配机器，用来跑 7x24 小时低成本服务或自动化 Agent。

GitHub Trending Daily ：开源软件生态的即时风向标。核心价值在于发现那些刚刚发布、Star 增速极猛的轻量级单点工具、AI Agent 框架与开发者基建。

Latent Space & The Pragmatic Engineer ：海外 AI Engineering 与一线软件工程内幕的深度源头。核心价值在于严谨、反炒作地拆解现代软件工厂的运作机制、Coding Agent 的系统架构以及真实的研发 ROI。

arXiv Daily Papers ：(通过 Hugging Face 社区热度筛选) 学术界前沿的过滤器。核心价值在于自动穿透信息茧房，通过社区高赞筛选，只看真正产生广泛技术共鸣的底层架构突破与高价值论文。

[ZW @zway_ai]

https://t.co/8t424oAQZA

[Moritz Kremb @moritzkremb]

All of the coolest Jev projects I could find on X today 🧵

[codila @0xCodila]

Jev is "Internet" moment for AI: up to 193x faster and 444x cheaper in tests with Claude Fable 5.1 and GPT-6 Astra

Whar is Jev, how to use and unlock its real 100х advantage in my 10-page research:

step 1 → meet Jev: LLM writes, agents act, Jev chooses the next move - split intelligence from execution

step 2 → turn every agent fork into three primitives: Choice selects one route, Score measures a defined scale, Noul returns the probability of yes

step 3 → build before getting access: use TypeSafe’s official adapter with OpenAI, Anthropic or xAI, then swap in Jev without rebuilding the graph

step 4 → setup first Jev: one state, three parallel decisions, risk-based thresholds and a real queue your agents can execute

step 5 → batch decisions instead of serializing them: 13 questions in one call ran 10x faster and 12.2x cheaper than 13 sequential calls

step 6 → place Jev at every bounded fork: choose the agent, model, tool, browser action or human escalation, then read fresh state

step 7 → benchmark the entire loop: Browser Use hit Google Flights in 7.1s, Every ran 777 checks in under 0.7s, Mobile Jev completed 9 actions in 21s

step 8 → rank wide, read narrow: Jev cut wrong Hermes skill loads from 16.8% to 7.3% and pushed legal Top-10 retrieval from 38% to 62%

step 9 → steal a system, not a prompt: Chief of Staff, model router, inbox firewall, research feed, browser controller and safety gate all use State → Questions → Action → Verify

step 10 → keep Jev out of math, writing and irreversible execution: code computes, LLMs create, Jev decides, fresh state proves the result

the result: one slow, expensive agent becomes an always-on decision machine that routes, scores and escalates in milliseconds

Copy the complete 10-page Jev blueprint - then read full 10-step roadmap below ↓