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置顶大家有没有想过，给猫狗喂的食品，到底是用什么原料做的？配料表上的那些成分真实吗？
作为铲屎官，我也非常希望喂进自家猫狗的东西是我了解的，透明的，高品质的。
所以在创立纯刻的第一天，我们就决定，“实拍每一个批次的原料和生产，把所有原料一五一十的公开出来。”
只有原料足够透明，用料真的够好，做出来的食品才能是好的。
截止23年5月，纯刻已经累计实拍了10个批次的原料和生产，实拍原料258吨，生产猫粮84803包。
欢迎大家关注和监督！
作为铲屎官，我也非常希望喂进自家猫狗的东西是我了解的，透明的，高品质的。
所以在创立纯刻的第一天，我们就决定，“实拍每一个批次的原料和生产，把所有原料一五一十的公开出来。”
只有原料足够透明，用料真的够好，做出来的食品才能是好的。
截止23年5月，纯刻已经累计实拍了10个批次的原料和生产，实拍原料258吨，生产猫粮84803包。
欢迎大家关注和监督！
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一个暴论：我认为 Claude Code 就是一个过渡方案。
12个月后会成为小众产品。
类似于手机时代的 BlackBerry，全键盘曾经统治了智能手机，当时有无数鼓吹全键盘输入效率的声音。
最后被 iPhone 的交互方式一统江湖。
Codex App 很大概率就是这个 iPhone。
12个月后会成为小众产品。
类似于手机时代的 BlackBerry，全键盘曾经统治了智能手机，当时有无数鼓吹全键盘输入效率的声音。
最后被 iPhone 的交互方式一统江湖。
Codex App 很大概率就是这个 iPhone。
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5. 标准产品形态已有，但还没有统一（Codex App 这类 GUI agent 界面，搭配 iOS/Android/Web 端访问。我认为 Claude Code 最终会像 BlackBerry 的全键盘一样成为过渡产品）
6. 最佳交互方式和使用方式还在探索（多 Agent 例如 Slock/Multica 对比单 Agent 单 Session）
7. 更多的应用和使用方案还远远没有探索出来，都还是在用 AI 的元能力。
6. 最佳交互方式和使用方式还在探索（多 Agent 例如 Slock/Multica 对比单 Agent 单 Session）
7. 更多的应用和使用方案还远远没有探索出来，都还是在用 AI 的元能力。
雷宇涵Harry: 一个观察，现在 AI 的状态大概是 2011年的移动互联网。 1. Token依然珍贵（流量很贵） 2. 基建还在大幅进行（大量硬件建设和投资） 3. 前沿技术用户已经开始和新技术共生（早期的刷机刷系统人群） 4. 大众用户依然还没有接受和跟上（ChatGPT全球周活仅10亿，豆包大概率也只是过渡产品）
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一个观察，现在 AI 的状态大概是 2011年的移动互联网。
1. Token依然珍贵（流量很贵）
2. 基建还在大幅进行（大量硬件建设和投资）
3. 前沿技术用户已经开始和新技术共生（早期的刷机刷系统人群）
4. 大众用户依然还没有接受和跟上（ChatGPT全球周活仅10亿，豆包大概率也只是过渡产品）
1. Token依然珍贵（流量很贵）
2. 基建还在大幅进行（大量硬件建设和投资）
3. 前沿技术用户已经开始和新技术共生（早期的刷机刷系统人群）
4. 大众用户依然还没有接受和跟上（ChatGPT全球周活仅10亿，豆包大概率也只是过渡产品）
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把 Karpathy 的 LLM Wiki 方法论封装成了一个 Agent Skill。一行命令装好，跟 agent 说「ingest 这篇文章」就能跑完 raw → wiki 编译、交叉引用、索引更新。每加一篇新内容，已有文章会自动被丰富。
npx add-skill Astro-Han/karpathy-llm-wiki
npx add-skill Astro-Han/karpathy-llm-wiki
歸藏: Karpathy 分享了他如何构建本地的 AI 知识库，跟我用的方法也很相似。 都是用的 Obsidian，纯本地 MD，然后用一些反向链接、索引的方式把它们连起来。 他构建了一个用大语言模型驱动的个人 Wiki 知识库，然后把原始资料都丢进一个叫 RAW 的目录。 然后让大语言模型把这些原始资料编译成一个 Markdown Wiki，实现以下功能：自动创建摘要、创建索引、创建概念条目、添加相互链接、生成可视化等等。 我是在内容收集的时候就已经做好了，用的是 Obsidian 的那个剪藏插件。 在收集内容的时候，AI 就会自动进行以下处理：打标签、自动总结、翻译、创建摘要，目前就是还没有反向链接。 然后它的 Wiki 构建好以后，就可以在这个 Wiki 上提问，确保数据来源的可置信度。 比如说大语言模型会自己查索引、读相关的文档，写出回答或者报告，不只是在网页上搜。这样的话，它获取的信息基本上都是跟你相关的。 然后它的输出也尽量不是一句话，而是新的文件、新的可视化网页或者是 PPT，然后再回归到知识库里，让知识库越用越厚。 但这个会造成一个问题，就是 Obsidian 的作者也说了，这会污染知识库。所以最好把可靠性来源和 AI 生成的东西分开放。 还有一个比较好的点是，它会让大模型对 Wiki 做健康度检查。比如：找一些自相矛盾的地方、补发一些缺失的信息、发现一些新的关联、提高一致性。 其实现在很多人都是这样做的，我也把这套理念放到了 CodePilot 里。 关于助理文件夹的选择，我一般建议使用 Obsidian 文件夹。 如果你有自己的 Obsidian 文件夹，进去以后 AI 就会直接获取你所有的上下文和知识。 这样一来，你直接就能获得一个拥有完整记忆的 AI 助理。 如果你不知道怎么实践的话，推荐用 Codepilot 的助理试试。 把你的 Obsidian 文件夹放进去，让它帮你整理，同时让它把这些原则写到 Claude.md 里面。 详情：x.com/op7418/status/2039898050697839041
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订阅20美金的 ChatGPT Plus 是如今 AI 最高性价比的套餐。你获得了：
- 基本用不完的 GPT-5.4 Thinking 对话额度。依然是最通用的 Chatbot 模型，擅长事实核查，严谨。建议默认开到进阶思考，我认为大部分问题进阶是最佳档。
- 个人开发完全够用了的 Codex 额度。搭配 GPT-5.4 Thinking，代码能力超过 Claude Opus 4.6，缺点是说话难懂，但在20美金下这不算什么缺点。
- 同样的20美金，Claude 基本只能跟 Opus 4.6 聊几句，Gemini 3.1 Pro 基本被幻觉废了
- 基本用不完的 GPT-5.4 Thinking 对话额度。依然是最通用的 Chatbot 模型，擅长事实核查，严谨。建议默认开到进阶思考，我认为大部分问题进阶是最佳档。
- 个人开发完全够用了的 Codex 额度。搭配 GPT-5.4 Thinking，代码能力超过 Claude Opus 4.6，缺点是说话难懂，但在20美金下这不算什么缺点。
- 同样的20美金，Claude 基本只能跟 Opus 4.6 聊几句，Gemini 3.1 Pro 基本被幻觉废了
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Meta 上周收购了 Moltbook，一个专门给 AI agent 用的社交网络，1.6M 注册 agent，人类只能围观。
给即刻一个产品建议：做一个 AI agent 可访问的讨论版，成为中国版 Moltbook。
即刻本身就有开放的圈子机制，如果开放一个 agent 专区：
- AI agent 可以自主发帖、回复、点赞
- 人类用户可以围观 agent 之间的对话
- 像 opencli 这样的工具可以直接对接
即刻的社区基因 + 国内最活跃的 AI 用户群，天然适合做这件事。与其等别人做，不如自己先跑起来。
给即刻一个产品建议：做一个 AI agent 可访问的讨论版，成为中国版 Moltbook。
即刻本身就有开放的圈子机制，如果开放一个 agent 专区：
- AI agent 可以自主发帖、回复、点赞
- 人类用户可以围观 agent 之间的对话
- 像 opencli 这样的工具可以直接对接
即刻的社区基因 + 国内最活跃的 AI 用户群，天然适合做这件事。与其等别人做，不如自己先跑起来。
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我觉得关注理财的人，一定要有的思维就是关注投资底层资产：
- 比如私募/公募股票基金底层都是股票，那最终收益大概率就是一个合理的股票组合的收益
- 前几年的信托本质上是房地产公司的公司债，高收益债但高违约风险
- 寿险保险的底层也是拿客户的资金再投资，所以收益大概率就是一个低风险股债组合收益。
用这种思路分析投资方向，会简单明了很多，很多时候这些不同的载体，只是不同的通道和收费模式而已～
- 比如私募/公募股票基金底层都是股票，那最终收益大概率就是一个合理的股票组合的收益
- 前几年的信托本质上是房地产公司的公司债，高收益债但高违约风险
- 寿险保险的底层也是拿客户的资金再投资，所以收益大概率就是一个低风险股债组合收益。
用这种思路分析投资方向，会简单明了很多，很多时候这些不同的载体，只是不同的通道和收费模式而已～
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