youxiachai

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[🌋🌋 Deep₿lueCrypto 🌋🌋 @DeepBlueCrypto]

@elonmusk What a genius @elonmusk was way back in 2011

[黄小木 @ai_xiaomu]

卧槽，这些玩法是国内绝对看不到的👇

[Max For AI @MaxForAI]

没想到微信官方这个Skill最佳实践文档居然写得这么好？？

里面几个点写得特别细。

比如用户意图模糊时，什么时候该追问，什么时候该直接给默认方案，什么时候该把多个可能意图列出来让用户选。

比如用户输入里可能有幻觉，提到了不存在的商品、订单、服务、时间，Skill不能顺着胡编，必须回到真实业务数据里校验。

比如触发词不能只写几个关键词糊弄过去，要考虑用户真实表达里的隐含意图。同一个需求，用户可能说「帮我查一下」「我之前买过那个」「这个还能退吗」「附近有没有」，背后对应的Skill完全不一样。

还有一个我觉得很重要的点：

它一直在提醒开发者节省用户的注意力预算。

不要把每一步都丢给用户确认，不要为了安全感制��一堆弹窗，也不要让用户替系统补完所有上下文。

好的Skill应该像一个熟悉业务的前台，先根据已有信息做判断，只有在关键分歧点才问用户。

所有在做Agent、Skill、AI小程序、AI工作流的人，都可以看看这个文档。

https://t.co/ep8FP0obmd

[SW @sagasw]

回复某人关于 claude code 代码的感慨，被拉黑了🥲。说几个看法，供参考：claude code 的实践就是正常工程师做 coding agent 能碰到的问题。可以参考 https://t.co/7LNpWaWWoT 这里 的代码示例，里面虽然简化一些，大致逻辑一样。它就是新时代的图书管理系统，每人都可以试做一下，没必要神话

[程序员小灰 @XiaohuiAI666]

这是我看到的最全面的一篇ClaudeCode源码深度解读，建议收藏👍

[Mr Panda @PandaTalk8]

还真的是很少有人把里面的东西都给你掰开了、揉碎了讲出来。

[AYi @AYi_AInotes]

程序员圈估计要炸了，

有人把全网从零开始造轮子教程都汇总到了一起，

这个叫自建XX的项目，现在已经是GitHub星标最高的仓库了，

46.6万颗星，超过React，超过TensorFlow，比所有热门工具库的星标都多。

它本身不是什么代码库，就是一套教程合集，一步步教你怎么从零开始，把你天天用的技术亲手再做一遍。

费曼说过一句话：凡我不能亲手创造的，我便无法真正理解。

这就是它为什么火，
喵个咪，内容真的吓人：
从从零克隆Redis，到500行C写Docker，自己实现Git，不调框架写神经网络，C语言写操作系统，从解释器开始做编程语言，逐像素做光线追踪渲染器...还有Web服务器、浏览器、搜索引擎、区块链、BT客户端，什么都有🥹

每个项目都有多语言版本，主流语言基本覆盖了，

很多人没看懂，但这真不是给新手找活干的教程，
可以说是软件工程师最高阶的学习材料了，
当你从零重建一遍系统，你就得直面当年原作者做的每一个技术决策——没有依赖库可以躲，没有封装好的接口可以调用，错了就是错了，跑不起来就是跑不起来，无处可逃😂

现在AI生成代码越来越方便了，但这种知识反而越来越值钱，AI能帮你调库写接口，但它替不了真正懂系统本质的人。

46.6万人标星，4万多人复刻分支，所有内容全免费，不需要注册，不需要付费。
理解一件事最好的方式，就是亲手把它做出来，
100%免费，100%开源，真的牛逼，
GitHub链接放评论区了 👇

[Olivert @indiehackercase]

目前为止看到的最完善的OpenClaw文档，189页，清华鑫哥打造。

有足足20个OpenClaw赚钱案例，10大行业落地解决方案，还有OpenClaw skills开发教程。

文档首页有飞书链接，可以查看后续更新。

评论区免费领取。

[阿蔺A-Lin @alin_zone]

好消息：文章质量很高
坏消息：应该很快就会被搬运到咸鱼上架了🤣

[达芬七Seven @davinci_seven]

教程看完了。

不得不说，这真的是我今年见过最清晰、最友好、最替普通人着想的AI安装教程。

逻辑清楚。
步骤细腻。
连文科生都能无痛上手。

得否老师这波输出，
直接把“生产力”两个字焊在了Mac mini上。

看完甚至有种错觉：
不仅仅是我学会了，
是我已经领先时代半步。

那么问题来了，

请问Mac mini哪里领？

[Jason Zhu @GoSailGlobal]

中文圈AI/OpenClaw领域的活跃博主/玩家（涉及Agent、Skill、部署、视频生成、安全、Crypto等方向）

1️⃣ 必追 7 人（核心推荐梯队，最值得关注的顶级博主）
1. @lxfater（铁锤人）
介绍：中推历史第一人，部署教程浏览量达1000万。被誉为中文圈Claude/OpenClaw部署的“教科书级”人物。

2. @zhixianio（知县）
介绍：Agent训练师系列 + ClawPal GUI工具作者。专注实战教学和图形化界面工具开发。

3. @servasyy_ai（龙虾4兄弟之一）
介绍：多Agent实战最硬核选手。龙虾系列核心成员，分享大量高阶多智能体实战案例。

4. @zstmfhy（AI奶爸）
介绍：Seedance视频生成集成大佬。专注于视频生成模型的集成与应用。

5. @AxtonLiu（教主）
介绍：Skill开发 + 安全深测专家。Claw技能开发和安全测试领域的权威。

6. @bitfish（神鱼）
介绍：Crypto大佬的安全三层架构。把加密货币领域的安全思维带入OpenClaw架构设计。

7. @wshuyi（王树义）
介绍：学者型分析，订阅政策研究。偏学术/政策视角，分析深度极高。

2️⃣ 活跃玩家 7 人（高活跃度、实战型玩家）
• @ohxiyu
• @edwordkaru（手机部署）——专注手机端部署方案
• @YuLin807（上班族早出晚归让龙虾干活）——典型“上班族玩家”，用Claw自动化工作流
• @eternityspring
• @NRhb11（PicoClaw双机）——PicoClaw双机部署玩家
• @aronhouyu（17%恶意skill警告）——曾因恶意Skill被警告17%的实战玩家
• @geekshellio

这些账号日常分享部署技巧、项目进展、Bug解决，活跃度很高，是“干货输出机”。

3️⃣ 讨论观点 11 人（观点型/分析型玩家，适合看思路和争议）
• @AlllenDkde59
• @GoSailGlobal ←（这就是您本人！）
• @top2loser
• @sunxx2094
• @Leslieyu0（用博弈论分析爆款）——用博弈论拆解爆款项目的分析高手
• @pingfanbufan
• @lesliedqbb
• @drq_ai
• @karry_viber
• @xiaohaige_tim

[youxiachai @Tom_achai]

@WorldCapitalAI 拉黑

[阿伟 Siegfried @Siegfried90210]

非常牛逼，这篇是分享真东西🙏

[NerdC @cryptonerdcn]

推友里大多是码农，在这推荐两个知名程序员健康手册：
1. 程序员延寿指南(https://t.co/7S6W7OmzO4)
2. 健康学习到150岁 - 人体系统调优不完全指南(https://t.co/FgLBBg5HbG)
---
不用直接读，推荐像我这样，让AI来问我【生活习惯和生理指标的现状】，最终输出一个详细的健康改进建议。

[纯洁的微笑 @ityouknows]

我刚做程序员的时候，一直在想什么才是程序员的核心竞争力，想了很久，我认为是“解决问题的能力”。

然后我就拼命练。

我写的程序出问题我来解决，同事的程序出问题我也去帮忙；历史遗留的 Bug 我来定位。

公司生产出问题了，我第一个冲过去解决。很多一开始我都不懂，但每解决一个，我就把这个问题周边的知识都学会。

最终我成为公司里最能解决问题的那个人。

我的职位也从初级 Java 工程师，到了小组组长、技术经理、架构师、技术负责人、研发���总。

职业和薪资，也随着“解决问题的能力”，做到了职场的高点。

到了现在，我创业了。

看问题的视角从技术变成了商业，于是我也经常问自己：一个人最核心的竞争力是什么？

想了很久，我觉得是“独自赚钱的能力”。

就是当有一天，你原地失业、身边资源一无所有时，能不能从 0 再开始，再次赚到人生的第一个 100 万。

如果你觉得这不难，我觉得，这大概就是成年人最核心的竞争力。

[ming_lau @minglaugodel]

有人把我之前整理的币圈华语经典做了个pdf，居然有1500页
更多的好内容我还没看到，而这些文章大多数已经沉在海底了
如果十年前看到，这些会让你赚到大钱，而现在看到，可以让你知道这些年行业是如何发展的
这本书我不想卖，也不想发，有缘分的自己拿去吸粉吧

[大众Dazzz @Dazzz1103009477]

#DIGIMONALYSION

[阿西_出海 @axichuhai]

我试用了所有（46 个😵‍💫 ）AI 编码代理和 IDE

[Factory, Cursor, Heyboss, Windsurf, Emergent, Wrapifai, Copilot, Lovable, Bolt, v0, Replit, MarsX, Canva, Devin, Github Spark, IDX, Stitch & more]

这是有史以来最完整的清单（附带演示和笔记）：

[币圈老顽固 @BlockPos]

币圈记忆之《我和凉兮的那些年》
------------<从他17岁创造神话开始到今天再次雄起>
我和他的关系，我从来没跟外讲过，今天是第一次讲。
我第一次知道凉兮，是在微博和实盘软件上刷到个ID叫“17岁”的家伙，一个刚满17岁的小子，靠100倍杠杆把1000块干到几十万，实盘记录不可能造假，评论区炸了：有人喊他“合约战神”，有人骂他“赌狗”。当然凉兮的老粉都知道，他最早不是在币Coin上开的实盘，而是在别的平台(如图)，后来才转到币Coin，把那堆金晃晃和血淋淋的盈亏展示给大家看(他从大崩盘不断做空滚仓滚到上千万，后面又经历了一夜清零，到反复操作负债累累)。我盯着他的动态，觉得这小子有点意思。那时候币圈对我来说，就是一堆枯燥的K线图和没完没了的群聊，他的出现就像一剂调味料，带着点叛逆、有点疯癫，还有点让人摸不着头脑的真诚。

[[email protected] @Jiaxi_Cui]

【从DeepSeek到AI行业的四个思考】

一、论文推荐：大模型领域的「教科书式」样本

今天重读DeepSeek系列论文，印象深刻的其实是24年2月的 DeepSeek-Math https://t.co/aoPuwqbMyU，如果说关于大模型领域你没有太多时间看论文，那单看这篇就够了，蕴含了他们对数据工程、RL的一切思考和实践，而其他论文都像是按部就班的后来之作，solid的工作是今天流量爆炸的基础

二、GPU ownership ≠ GPU utilization，真正的算力霸权，藏在代码而非机房

两天前我说“算力短缺是个笑话”其实略显不严谨，更准确的结论是： GPU ownership ≠ GPU utilization

见过几个团队豪掷百万美元训练模型，实际通过数据/算法优化就能将成本压到1-5%

讽刺的是，即便投入如此巨资，效果依然不尽如人意，他们只能搬出“scaling law还未生效”之类的说法向上级/甲方/投资人解释。

结合今天DeepSeek的故事，训练优质模型需要千卡不假，但真正的竞争力在于——
1. 用10张卡做出别人100张卡的效果（技术密度）
2. 用100张卡产出别人1000张卡的成果（工程效率）
一个组织的模型创新实力，不在于GPU名义拥有量（GPU ownership），而在于GPU有效产出量（GPU utilization），产出低的组织会一味吹嘘大显卡的故事

真正的算力霸权，藏在代码而非机房

三、一切问题都是经济问题

在技术以外我们能看到一个问题：创新是富人的游戏

经济自由之后才可以按自己的想法做事情，靠讲故事拿到过高的估值其实也是一种负担，融资得来的钱并不是自己的钱
DeepSeek团队能专注底层技术，是因为背后站着幻方量化——
显卡是之前为量化业务囤的，DeepSeek的人员成本可能还不如幻方每年做慈善捐的钱多
也几乎没有严肃考虑过商业化的事情，不做营销、不刷榜、把底层技术做solid做到极致，其他的自然就来了。

怎么做科技企业，穷人得在金钱上做决定，创新只生在大富之家

反观大多数团队：
→ 用投资人的钱做“共识内创新”（否则无法交代）
→ 用客户的钱做“可解释性研发”（否则无法续费）

我们曾用廉价的AutoDL平台以几十万RMB的极低成本训练30B合成数据的模型，这个路子我一直认为是对的，但最终搁置——
哪怕我们这样合成出的数据比简单蒸馏OpenAI、Claude好得多，但客户和投资人都会觉得这是简单的左脚踩右脚，不是技术不对，而是：当你的生死取决于外部资金时，创新永远要为生存让路。

▸ R1-Zero像赤手空拳的野路子天才（纯RL硬刚结果奖励） ▸ R1像受过系统训练的学院派（冷启动数据+RL调优）
技术路线的选择自由，本质上是一种财务自由。

四、借假修真不如直取真经

前辈提起过一个借假修真的话题：“如果你想做A，但你觉得A需要的资源很多，所以你跟外界说你要先做B，那你不如一开始就直接去做A”

若终极目标是A，却因资源不足改做B，本质是自我阉割
而真实世界的悖论：越是资源有限，越需要All in真实需求

今年试水个人账号，虽然没太大的成绩，但推特也有8k粉了，也算小有感悟： 当你的个人账号=公司品牌时——
▸ 所有观点不再需要包装，粉丝天然就是你公司产品的种子用户
▸ 账号像一面镜子：经营账号的过程中不断剖析自己的性格底色到底如何，拒绝掉一切和自己调性不符的事情

可能做账号的过程就是做真实的自己