张

gush

[张 @perhapsitsgood]

Struggle for one hundred days

[张 @perhapsitsgood]

当你想六个月内完成十年的目标 不管你做的成败与否 这结果一定胜过十年的按部就班

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

https://t.co/ip9kyn2Trk

[张 @perhapsitsgood]

三点的抖音怎么不一样

[苏打白.Dev @sodawhite_dev]

我现在对threejs充满了好奇

[UNICORN⚡️🦄 @UnicornBitcoin]

地球上所有的军事基地，现在都已经在 POLYGLOBE 上实时上线，并且可以被搜索

一共 3103 个基地。你可以放大查看，筛选分类，实时看到完整全貌

过去只有政府层级才能获取的信息，现在已经完全公开

https://t.co/mQ3HupjMDR

[Ryo @siantgirl]

我和小红书上的信息差🤣🤣🤣 信息差是世界上最好的生意

[张 @perhapsitsgood]

雨中釜山

[Roland.W @rwayne]

目前这篇文章在 X 上有 39 万的浏览量
超过 1000 人点赞
但是在小红书
连 100 的浏览量都达不到
🤣🤣🤣🤣🤣🤣🤣🤣🤣🤣🤣🤣

[余温 @gkxspace]

“如果你能驾驭这些工具，你现在的产出速度能媲美一年前的一家公司。”

这话是Peter Steinberger说的。他用66天，8297次commit，创造了Moltbot。

我觉得他的开发方式挺有参考价值的：
同时运行4个AI Agent并行开发。
不同Agent负责不同模块。UI、测试、重构、新功能，各干各的。
用原子化commit作为同步点，冲突了再由他来仲裁。

这个“信任校准”也挺有参考意义的：
OpenAI Codex 95%信任度可直接合并，Claude Code 80%需要快速review，其他模型低于70%需仔细检查。

知道什么时候信任AI，什么时候人工把关，这点确实牛，也能看出，AI在有能力的人手里能发挥最大的价值。

尽管我还没玩起来Moltbot（我马上就去玩），但无论如何Peter Steinberger这套流程是真厉害，这篇文章也是一篇深度好文了。

或许，一人公司，不再是理想。

[ℏεsam @Hesamation]

https://t.co/LsZLoCMqTN

[张 @perhapsitsgood]

这个好闻

[Dash @creativedash]

Node Editor Canvas 🔊
Play: https://t.co/EokmtA27OU

[AI奶爸 @zstmfhy]

没想到那个Z-Library一键同步到 NotebookLM 的 skill 这么火， 我当时直接把最大痛点甩出来：
“下书是爽了，但手动下载PDF/EPUB + 再一步步上传到NotebookLM，文件一大就卡死、限制还多、折腾到吐血……”
结果没想到爆了20多万浏览，评论区直接沦陷，全是“想要”、“+1”

更离谱的是，NotebookLM官方账号
@NotebookLM
居然亲自跑来回复了！
就仨字：😍😍😍（截图放下面，大家感受下官方三个爱心砸脸的快乐～😍）这含金量，简直间接盖章了吧！开心到当场起飞！

好消息是：这次把矛头对准了影子图书馆里的“究极Boss”——Anna's

1⃣ 直接扔一个 Annas 书籍链接（或其他合法来源）
2⃣ 自动下载 PDF/EPUB• 一键新建 NotebookLM 笔记本 + 上传文件 📷
3⃣ 完事后 Claude 就能对话式“读”整本书，问啥答啥，还带引用来源～学术党、自学者、爱读书的大佬们，你们有没有这个痛点？

有需求的朋友点个赞/回复“要！”或者“+1”，我看反馈多的话，马上开源仓库 + 写详细教程！（合规提醒：只用于合法免费资源哦～）

[Meng To @MengTo]

I used the prompts and components in https://t.co/Kpiogf2zVu

Templates mentioned:
https://t.co/PvpjgFYnfy
https://t.co/Gacs9xQ9LR

Resources mentioned:
https://t.co/GGmDt7JW1X
https://t.co/EtDnd7uQ5s
https://t.co/8fyJLKIzuV
https://t.co/SRm1ojGXdt
https://t.co/HlirFyYftX

Many have asked, so here's the remix link for the Unicorn Studio WebGL background:
https://t.co/9KnCkGkdvA

[酱紫表 @pengchujin]

这界面，好看好酷

[李岳 @liyue_ai]

今天借助Gemini Gem和Nano Banana总算解决了此前香蕉不能生成多张剧情连贯图片的问题。

所谓连贯图片，就是你给定一个主题，AI能够根据你的提示词，连续生成多张有剧情，有对话，有场景的图片。

公众号爆文里的漫画赛道还是很香的，此前试了多次香蕉都只能在一张图片上生成多个场景对话的内容，不得不使用豆包来生成多张连贯图片。

今天我重新调整了一下提示词，在Gemini上借助Gem生成了一个【AI漫画】的智能体。

只需要输入主题就可以生成4张剧情连贯的漫画了，只是在每生成一张图片以后需要输入“继续”两个字，才能继续生成后面剧情图片，直到4张漫画都输出完成。

虽然是半自动化，但保证了图片质量，还是挺不错的。

有做公众号漫画的可以体验一下我的【AI漫画】智能体：
https://t.co/XJkctjLeBY

[AI Will @FinanceYF5]

Andrej Karpathy 直接展示如何通过提示在 30 分钟内构建应用。

[余温 @gkxspace]

很多人把"第一性原理"想得太复杂。

其实它就是一句话：回到问题的本质，从0开始思考。

举个最简单的例子：
马斯克造火箭。

传统思维模式：研究别人的火箭，然后优化。结果发现，怎么优化都很贵，因为行业就是这个成本结构。

第一性原理思维：火箭的本质是什么？就是一堆材料(铝、钛、铜...)。材料成本是火箭价格的2%。

SpaceX的火箭成本是传统火箭的1/10。

如果你也想用第一性原理思考:

关键在于别问"别人怎么做这件事"，而是要考虑"这件事的本质是什么"。

把问题拆解到最底层，然后从0开始重新构建。

你会发现，很多"理所当然"的东西，好像并不那么"理所当然"。

第一性原理的核心：回到本质，从0思考。