为了方便大家顺序阅读，把内容做了一下排序

我们之前的低代码平台，现在正在全面兼容supabase了。没办法，AI Coding时代，兼容supabase这种事实标准，AI写代码更快

可监控性税，这个说法挺有意思。

这个太偶然了 //@刘杰George: 配合皮衣穿搭，雷总的影子很明显，不知道是公司文化还是上层直接指示

深度整治内卷式竞争，不知道免费的大模型算不算整治对象？比如，从Deepseek开始？

昨天扫了一眼 罗福莉的 演讲文稿。仿佛是在听汤汁看本质的节目。现在搞AI大模型的，要是不能搞一点哲学 和 认知心理学的 观点，仿佛自己就是假的一样。

没有多模态的RAG和知识库，一文不值

知识链这个概念提出来有35年了。知识链模型也有24年历史了。

很多管理学模型，最终落地，都是靠着软件、互联网和AI的东风。理念很先进，但是落实不下去，是没用的

为什么说知识库是很多企业的“生死线”而非“锦上添花”？

很多人把知识库当成一个高级网盘，但在大部分现代化的工业和服务业业务里，它是基础设施。

1. 短期看：它是“止痛药”。 比如直接解决售后工程师的重复劳动。不用每次重新搜、重新造轮子，系统能顶住50%的重复问询，这就是实打实的效率。

2. 长期看：它是“数据银行”。 企业散落的文档、专家经验、历史Case，都需要一个载体来承接。知识库就是这个容器，它在把隐性的“人脑经验”变成显性的“结构化资产”。

3. 最妙的是闭环逻辑： 员工、工程师在使用时的每一次反馈（好/坏），其实是在帮系统打工。他们既是用户，又是人工标注员。

越用越准，越积越厚。最终实现从“拼人头”到“拼自动化”的跨越。这才是AI时代知识管理的终局。

——摘抄一下

也试过，看我前面发到公众号。 //@FMoran: 官方网页版有的 aistudio.xiaomimimo.com

看Nano Banana，找到一个Nano slide项目。里面这个图不错。地址在：github.com