李牧Lab

AI 产品经理 / Agent 架构师/ 独立开发者
不聊虚的概念，只做能用的 Agent，讲能听懂的 AI

[李牧Lab @Limuchn]

贴下文章原始链接

[李牧Lab @Limuchn]

最近看到一篇分析，调查了60多家AI服务商的数据，终于搞明白一件事——

为什么同样的模型，有人用着便宜，有人用着贵得离谱？

答案是：缓存命中率。

简单说就是，AI编程助手每轮对话都要把之前所有聊天记录重新"读"一遍给模型。能记住的部分只收1/10的价格，记不住的全价重来。

这就像你每次去同一家餐厅，服务员都让你从第一道菜重新念一遍菜单 vs 直接说"老样子，加一道新的"——体验和花费完全不同。

数据最炸裂的对比👇

DeepSeek 命中率 87%（记性王者）
有的服务商直接 0%（完全不记）
看起来标价便宜的模型，命中率一拉胯，实际账单反而更高
所以下次选AI工具别只看"每百万token多少钱"，要看它实际帮你省了多少重复处理的钱。

标价是广告，命中率才是账单。

[Geek Lite @QingQ77]

让 Claude Desktop 桌面端接入任意第三方 API 模型的本地代理工具

Kimi · MiniMax · 百炼 · 智谱 GLM · DeepSeek · mimo — 一键切换，无缝使用

https://t.co/PL8zUJSz5j

[李牧Lab @Limuchn]

Apple-esque 与 -esque 后缀
-esque 是一个非常常用的英语后缀。

含义： “……风格的”、“……范儿的”、“有……特征的”。

Apple-esque： 翻译成“果味十足”或“苹果范儿”。指那种极简、精致、注重动画细节和软硬件一体感的设计风格。

#新词

[李牧Lab @Limuchn]

24年开始开放出来，以前登录网页版要：掏手机 -> 扫码 -> 确认。 现在只要你的 Mac 微信是在线状态，打开网页时，浏览器会自动和电脑里的微信 App“对暗号”。
暗号匹配：网页发现你电脑里已经登录了微信，直接发起本地握手。

信任继承：既然你已经在 Mac 客户端登录过，系统就默认你身份合法，不再折腾手机。

一键确认：把原本跨越两个设备的“体力活”，变成了电脑内部的“确认函”。

这种 Web 与客户端的本地联动，才是真正的“零摩擦”体验。

[李牧Lab @Limuchn]

最近一些时间，发现微信的一些微小的惊喜，每次想拿出手机微信扫码登录，手机刚拿来起发现微信主动登录好了，我只要点击确认，方便不少，具体怎么实现的？

[李牧Lab @Limuchn]

@lxfater 验证下，最近被排版困扰，感谢分享

[李牧Lab @Limuchn]

@iamtonyzhu @indigox 普通人的机会，还是抓紧机会搞应用层，三五年机会也是机会，五层蛋糕理论下，下面4层都输普通人无法触及的。

[李牧Lab @Limuchn]

#新头像

[李牧Lab @Limuchn]

@dotey 我第一次听到世界模型，还以为是跟联合国一样，各国投入成立的跨国别的平权模型。

维特根斯坦所言，定义清楚语言是最核心的事��。

[李牧Lab @Limuchn]

虽然是黑中国，但是这一幕塑造中国的企业家很酷。

[郭宇 guoyu.eth @turingou]

今天非常高兴和大家正式介绍并开源我的第 14 款 vibe 产品 https://t.co/EEvBOgiCmu

它的理念很简单，让世界上所有人，都能在 AI agents 团队的帮助下，从零创办或接管任何组织，围绕用户的核心意图，持续自动化地运营一人公司。

为了实践这种理念，wanman 必须设计的尽可能简单，不需部署，不用买 mac mini，不用操作复杂的��限，只要打开网站，输入想法，即可运行。

wanman 有两种工作模式，第一种是从故事目标自治运行，它会分析目标，规划任务并邀请 AI 员工，自动开会并对齐目标，每个虚拟工作日结束后，wanman 会主动进行创意发散，从而保持任务持续运行。

第二种是 wanman 接管（takeover）目前支持任何 GitHub 仓库，它会分析代码仓库，围绕目标进行自动优化和测试，在持续运行的基础上，不断提交代码到远端仓库。

无论哪种工作模式，wanman 都会运行到目标达成。它和许多流行的 harness 产品相似，均支持：agents 消息通信、自进化 skill、沙箱隔离环境运行、多模型架构等功能，和其他产品不同的是，wanman 的设计哲学是，让人类用户退居二线，仅作 AI 团队的观察者。它的核心架构和组件已在 GitHub 开源：https://t.co/fVswg8vvAn

从现在开始，任何用户都可以登录 https://t.co/EEvBOgiCmu 免费体验，目前支持授权 codex 使用，未来会逐步支持多模型授权与自动调度。

这是我今年以来开发最久，也是最重要的产品之一，为了开发 wanman，我做了 sandbank cloud，chatben，tuwa 等基础设施，这些产品的 vibe 经验，最后都成了 wanman 的一部分代码。

wanman 的命名来自于日语的 one man（ワンマン）的罗马音，在日本的乡间，经常能看到ワンマン電車在田野中悠然自得地穿行，我相信在不久的将来，也会有许多人使用 wanman 创建自己的ワンマン会社。

祝大家都能借助 https://t.co/EEvBOgiCmu 告别创业的烦恼，享受创造的乐趣！

[Garry Tan @garrytan]

I want it

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

Claude Code 新增了一个自动模式

终于不需要你对每个文件处理和命令执行进行审批了！

安全防护会在每个操作运行前进行检查，比以前的全部跳过权限审批更加安全

使用 claude --enable-auto-mode 启用，然后按 Shift+Tab 切换到这个模式

[宝玉 @dotey]

今天试了下，很好很强大👍

[Macro_Lin ｜ 市场观察员 @LinQingV]

OpenAI工程师翁家翌在下边的访谈里讲了两句非常有意思的话：
1. 每个人的命运是可以被预测的；
2. 上帝在宏观不掷骰子，而微观上掷骰子。

某种程度上，个人是很认同的。

"宿命论/命运可预测"：
翁家翌认为每个人的命运是可以被预测的，这个世界是一��确定的世界，人类在宏观上是没有自由意志的，世界在宇宙大爆炸的时候就已经确定了。

这个立场本质上是物理学中的经典决定论，也就是拉普拉斯妖的思路：如果你知道宇宙某一时刻所有粒子的状态和运动信息，就能推演���整个过去和未来。从这个角度看，人的命运只是初始条件在时间维度上的展开，不可预测只是因为我们信息不够，而不是因为它不确定。

翁家翌作为做强化学习的人，会有这种直觉其实不奇怪。RL 本质上就是在一个由规则确定的环境里，通过行动和反馈的闭环来逼近最优策略。如果你把整个宇宙看成一个极其复杂的环境，而人只是其中的 agent，那“命运可预测”就变成了一个工程问题，而非哲学问题，只是算力和信息量的限制。

“上帝在宏观不掷骰子，而微观上掷骰子”：
这个观点上，他把爱因斯坦和哥本哈根学派的争论做了一个调和，而不是简单地站某一边。

微观掷骰子，这基本上是承认量子力学的实验事实。单个粒子的行为确实是概率性的，你没法预测一个电子具体会出现在哪，只能给出概率分布。这一点在实验上已经反复验证过，没什么好争的。

宏观不掷骰子，这才是他真正想表达的核心。意思是：当微观的随机性被大量粒子叠加、平均之后，在宏观层面上涌现出来的规律是确定的。

映射到人的命运上，他的意思大概是：你人生中每一个微小的决策瞬间，每一次神经元的放电，可能确实带有量子层面的随机性。但当这些微小的随机性汇聚成一个人几十年的生命轨迹时，大数定律把噪声给消除了，剩下的是一条由初始条件（你的基因、家庭、时代、性格结构）基本锁定的路径。

这个观点还有一层更深的含义：它解释了为什么“算命”这件事在统计意义上可能有效，但在具体事件上经常失败。 宏观层面的命运轨迹（大致会从事什么类型的工作、大致的人生节奏）或许是可预测的，因为它是由足够多的微观变量平均出来的。但某一天你会遇到谁、某一次会议会说什么话，这些微观事件里骰子还在转。

这不是那种粗糙的"一切命中注定"式宿命论，而是一个更接近统计物理的框架：自由意志存在于微观的每一步，但命运浮现于宏观的整条路径。 你可以选择今天吃什么，但你这辈子大概会成为什么样的人，可能在出生的时候就差不多定了。

[黄赟 @huangyun_122]

AI 佬们，你们是怎么做到，同时用 Codex，Claude Code，Openclaw，还让他们互相都知道前天，昨天，今天你做了点啥的？

[李牧Lab @Limuchn]

闭眼claude，工具上不要纠结！

[李牧Lab @Limuchn]

@siantgirl @grok tdd?

[李牧Lab @Limuchn]

@changwei1006 @dotey @grok composer 1 什么意思？ 系统介绍下这里的composer