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Yibie
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Yibie
2年前
Yibie 的自我策展

我整理之前发过的帖子,这些是值得推荐一看的。也顺道向你暴露我的世界观、性格、兴趣和观点,有机会的话交个朋友😊

✨ AI 与新世界

得到 Prompt 系列(共 18 个) ⭐️已被“提示词图书馆收录”
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🤔我对这个世界有点看法

every 长文: AI 将冲击广告业, 后果很严重
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📒囤了一些清单

值得推荐的豆瓣小组
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包豪斯设计的精华链接
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Design Engineer 的 Twitter List
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📖️那些值得推荐的好书

读完斯多葛主义代表人物塞涅卡的书信集 <短暂的生命>
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程序员超强大脑笔记
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读完<巨人的工具>
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读完<为什么伟大不能被计划>
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精要主义读书笔记
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读《了不起的盖茨比》
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💭️脑海里闪过的一句话

天才税
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高度抽象的现代生活损害人类天生的类比能力
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你能列出充分反映时代精神的 3 家公司吗?
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解决拖延症的办法是找出之前最想完成但一直没做的事
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美 = 深刻的简洁
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尊重常识 = 不犯基本错误
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与其花 1 小时如昙花一现, 不如花 10 倍时间震惊四座
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这个世界有种人,以好人为食。
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最难沟通的,是被灌输了标准答案的人
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拖延 = 甩锅给未来的自己
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折腾的定义
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🛠喜欢折腾工具

开启 Mac 系统自带白噪音音乐的方法
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20-20-20 护眼原则
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用哔哩哔哩替代网易云音乐
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中国著名羽毛球运动员郑思维学习英语的工具和方法
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📁未归类的答案

「参考答案」的策展原则
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920
Yibie
11:24
github.com 主题升级了,感觉质感强了很多
20
Yibie
10:51
知识库和笔记不是一回事。
00
Yibie
2天前
分享一下 awesome-research 是如何自动更新的。

- 基础是 bb-browser,它打通了 Agent 访问互联网的能力
- 将筛选信息的流程,方式,还有输出内容的方法,制作成一个 Skill:skill:autoresearch-curation
- 使用 pi-schedule-prompt 来创建定时任务,定时执行 Skill 来筛选和更新内容
02
Yibie
2天前
看过这篇文章,非常 AI。而且还是直出。

rosicky311_明浩: 尬 尬住 非常尬 尬到抠地

00
Yibie
3天前
写了个 CLI 小工具解决自己的痛点:将 Claude Code Plugin 迁移到 Codex

• skills/ 直接复用
• agents/ 转为 subagents
• 生成 migration-report.md 审计变更
• 注意:hooks、LSP 配置、marketplace 目录等无完全对应的 Codex 实现

github.com
00
Yibie
3天前
由于我觉得卡神 的 autoresearch 是这几年,最重要的 AI 工作方法论,所以我创建了一个仓库,专门搜集基于 autoresearch 衍生的各类变体,以及有价值的相关讨论。 欢迎 Star,Fork,最好可以一起共建。

t.co
01
Yibie
3天前
我也送了一杯咖啡给阑夕

阑夕ོ: 我对赛车了解很浅,但对人的兴趣很高,去年在程前那里看「从县城修车工到年入7亿的车企老板」,印象很深,这几天张雪在WSBK的夺冠消息刷屏,有种合订本的感觉。 这是一个纯血的中国剧本,不值一文的年轻人靠着勤奋聪明,打破所有的质疑和预期证明自己名利双收,很像短剧,然而胜在真实,这次的版本是,艺术固然源于生活,生活却会高于艺术。 不过我要说的也不是跟风赢吹输婊,而是中国制造业的「好处」可能还在被低估。 这么说可能有点奇怪,中国制造业的强大已经有太多材料佐证了,为什么还会认为它被低估了? 最开始,制造业是承接就业人口的手段,是养活上亿劳动力的饭碗,以2012年的峰值来算,占到了22%以上的全国岗位,这也是张雪赤手空拳开始去重庆创业的年份。 然后你会发现,制造业是有产业带效应的,张雪一个地地道道的湖南人,为什么要去重庆造车,连我这个根本不懂摩托车的人都能理解,重庆出了很多摩托车品牌,比如力帆——感谢那些年看的甲A联赛——配套最齐全,当然适合造车啊。 产业带是集聚效应的成果,当一条产业的上下游工厂都开在「小时达」的接触半径后,所有的成本,包括显性的物流成本和隐性的沟通成本,都会大幅下降,这个时候再用秦晖老师的「低人权优势」去下判断,就解释不通了。 这也是生态的一种,就像黄仁勋放话说竞争对手的芯片哪怕免费出售也撼动不了英伟达的市场优势,姑且不去较真这句大话,他的意思其实是背靠CUDA用了20年经营出来的开发生态,重复造轮子的离开成本其实远远高过芯片本身的溢价成本。 于是就有再然后的,中国在贸易战里越打越顺的既成事实。 贸易战这个事情,颠覆了很多所谓的常识,这很正常,智慧的增长就是需要不断修正自己的认知,比如最经典的「买方市场论」,得罪甲方死路一条。 理论上当然没有任何问题,美国有世界上最强的消费市场,以及同等分量的议价权,供应商不听话,换一个就是,就是这么任性,对吧。 但实际上呢,脱钩喊了这么久,越来越雷声大雨点小,去年还把中国的贸易顺差干到了史无前例的万亿美金级别,不会真以为是穷得响叮当的南方国家填上了美国的市场吧,还不是转口贸易立大功。 如果说转口贸易是中国企业在钻空子,那么问题来了,如果美国本土没有消费需求,这转口也不可能成立啊,反过来也是一样,新加坡前几年最高时进口了英伟达超过28%的芯片出口,怎么,是新加坡人特别爱拿芯片泡酒喝吗? 好用的东西,就是不愁卖,都是千年的狐狸,谁也别玩聊斋。 贸易没有输赢,它的本质是各取所需,印度、越南、印尼都尝试过要当中国的备份,但是仔细去看,除了承接中国产业链本就向外转移的那部分之外,能够自食其力的,很少。 到头来就是现在这么一个纳什均衡的状态,「任何单个参与者都无法通过仅改变自己的策略来获得更高的收益」,美国做不到,中国也做不到,大家继续按照比较优势的规律行动。 再往下讲,就是制造业对于工程师的培养能力,中国——或者说整个东亚——历史上是没有工程师文化的,这边更讲究以师徒相授的关系为底座的工匠文化,如果你们还记得的话,「工匠精神」还在中文互联网火过一阵子,幸好后来没被带偏。 工程师文化是舶来的,它也没有通过进入教育体系来从头塑造,完全基于繁荣的制造业和商业自下而上的开枝散叶,在这个语境里的工程师,也和老旧宣讲材料里的那些「张工」「李工」完全不一样了,是个人禀赋、致富回报、市场机会的叠加塑造。 张雪就是凭借他的手艺去重庆的,手艺怎么来的,早年自己修车,修熟了去车队当机械师,最后真当成了车手,用一线实践来指导产品研发,就这么一件事干了十年,到了26岁创业的时候,就会发现资源开始自动的围过来。 讲道理,如果把张雪这个名字抹掉,这个故事特别像我们从小看的日本或者美国传记文学,道奇兄弟不就是这么成功的吗,自小用废铁造自行车,逆向工程汽车轴承,从给福特供应零部件起家,翅膀硬了就做了自己的品牌。 以及帕卡德、戴尔、博斯⋯⋯事实证明,拥有强大的制造业传统,就是能够孕育出工程师的梯队,因为再离谱的设想都能在可控的成本里验证试错,而不是变成一摞摞的达芬奇手稿。 现在,我们要熟悉张雪这样的中国人名越来越多的出现在史册上了。 张雪说他到重庆后,第一个去的就是一个类似华强北的地方,按照自己的需求,2万块钱就攒出了一台车,用这台车换到了启动资金,公司做大之后,他要自己来做发动机,把精度从5丝压到3丝,也是能找到供应商实现这个要求。 苹果的CEO库克在电视采访里说过这么一段意思,苹果选择中国代工早就不是人力成本低这个原因了,在美国如果要开一个模具会议,能找来的工程师连一间办公室都坐不满,但在中国可以坐满好几个足球场。 你可以说他来中国出差是在舔市场,但不能质疑他作为一个供应链大佬的身份被选为CEO的资质和判断。 众所周知,制造业能为就业兜底,同时这种兜底,又能构建一套丰富的工程师梯队,从熟练技术工人,到中级技术专家,再到高级研发人才,更重要的是,这套体系有着充分的流动性,它和其他很多传统行业不一样,对生产资料的依赖很低。 张雪的身份就经历了多次的无缝切换,当他在湖南修车的时候,是底层小工,当他在车企打工时,是技术专家,当他自己创业,就是在用高级研发的本事去组队,他自己都说了,「大家开始习惯了,跟张雪一起去把事情干出来。」 最后,可能在很多人看来是微不足道的,但我觉得非常有意义的是,制造业的昌盛可以真的为所欲为,包括培养出一大批追随本心实现所谓「资产阶级趣味」的活人。 赛车运动就是其中之一,还有国产跑鞋这些年在马拉松赛事里的渗透,以及Hi-Fi是怎么从发烧友市场变成挑战大牌的,甚至连俞浩都属于这个范畴,他是中国最早的四旋翼无人机开发者,因为对马达技术感兴趣,「转行」干了扫地机器人⋯⋯ 「资产阶级趣味」的本质,是从心,也是自由,自由这个事吧,需要松弛和风险,在紧张的社会里是一种奢侈,但在一个乐观向上的环境里,它又是一个必需品。 某种意义上,张雪峰和张雪都代表了中国的多个棱面: 张雪峰为普通家庭降低选择的容错,用肉身撑起那条拿文凭换未来的轨道,如实告知你们承担不起自由这玩意儿。 而连高中都没上过的张雪又证明了,自由纵使不是免费的,但它却会为那些真正相信自己有才能的人打开大门,「我比别人努力十倍,成功凭什么不是我的?」 可以结果参差不齐,唯要机会公正平等,健康的制度就是要实现这个原则。 「有没有一种可能,张雪如果不是家庭条件那么差,父母没能力管他,现在也揣着某个二流大学的文凭在送外卖?」 是有这个可能。 但我觉得看过他的那些视频的人,都不会这么认为,眼里有光是装不出来的,也很难因为外力而自动熄灭。

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Yibie
9天前
忘记在这里分享我最新的感悟:

推背感
亲爱的朋友,

上周,是我速度感极度放大的一周,还有,回到深圳的感觉真好。说说上周发生了什么吧,包括我自己,包括我看到的世界。

我和好几年没联系的M君重新在微信上聊天,然后发现他这几年,一直在做关于产品、工作流的工作坊,天天和深圳的老板讲课。他问我最近干嘛,我说我用AI辅助编程,开发软件。没想到,正好他那里缺这样的人,刚好可以合作——现在他们天天跟这些老板讲OpenClaw怎么用,怎么玩,老板们的热情之高,无法想象。甚至,我们闲聊时,也会感到,他们对AI或者说小龙虾的期望,可能高到不切实际。

这和我在X上看到的不同,X上有人经常说风凉话,唱反调——朋友,我必须吐槽,偏偏这些不落地的无脚鸟容易获得关注。在我看来,「龙虾」现象并非过热,而是多年来,我们人类对「通用智能助理」的期望,在「龙虾」上集中爆发。

「人人都想要一个通用的智能助理。」当计算机诞生不久之后,很快欧美的学界精英,就开始了人工智能的研究,我不认为这是一种偶然。显然,当时的科学家为计算机上的「类智能」表现而沉迷,进而探索当时计算机的边界,看看可否往前推进一步,诞生真正的「人工智能」。计算机,从第一天起就拥有处理逻辑和符号的能力,它本身就是作为一种「智能设备」存在。

从一体机,到个人电脑,到笔记本电脑,到智能手机,到人工智能,你会发现计算机对于普罗大众的接受门槛来说,一直在降低。而「通用智能助理」则将这个接受门槛继续降低到,普罗大众觉得我不用学习计算机专业的知识,也能让计算机为我所用。大众要的永远是0门槛。

朋友,你是否会感到矛盾,「龙虾」的安装如此麻烦,为何它还可以称之为「0门槛」呢?俞军的产品切换公式,解释这一点,用户会为更高的预期收益,而忍受产品切换的成本。所以,「龙虾热」的背后,应该探索的,是大众的预期在哪里。

就我的理解,龙虾比市面上任何AI工具,都有「活人感」,这不是简单的说,它接入了聊天工具,心跳机制,还有使用Pi这个Agent框架就可以完全解释清楚的。实现方法,不能代替用户对价值的判断:

第一,它像人在「做事」,而不只是「回话」。

龙虾不是停留在「你说一句,我答一句」的层面,而是会把用户的要求转化为目标,再主动寻找路径、反复尝试、修正策略,直到更接近结果。

这种「面向目标的连续行动」,很像人类解决问题时的状态,所以用户会觉得它不是一个工具,而像一个真的在办事的人。

第二,它像人在「相处中变化」。

龙虾不是永远固定不变的。用户不断反馈,它会逐渐调整语气、风格、处理偏好、协作方式,甚至显露出一种较稳定的「性格轮廓」。 这种可塑性会让用户产生一种强烈感受:自己并不是在操作某个死板系统,而是在影响、塑造、训练一个会回应自己的对象。 而「会被关系改变」,本身就是活人感的重要来源。

第三,它用自然语言进入关系,而不是用命令接口进入关系。

聊天窗口和自然语言,让互动一开始就不是机械操作,而更接近人与人之间的沟通。 用户表达的不是参数,而是意图、情绪、犹豫、偏好、上下文。龙虾接住的也不只是指令,而是整段人类处境。 当交互的基本单位变成「交流」而不是「点击」,用户自然更容易把它感知成一个「在场者」。

所以,龙虾的「活人感」并不只是因为它会说话,而是因为它同时具备了三种关键特征:

主动性、可塑性、人类语言。

这三者组合起来,就会让它呈现出一种非常接近人的存在方式:

它会自己推进事情
它会在关系中被改变
它会通过自然语言进入你的世界
于是,用户感受到的就不再是「工具感」,而是一种**「有主观能动性、能被相处塑形、并能持续协作的他者感」**。而这,正是「活人感」的本质来源。因为它不是一个只会被动响应的工具,而是一个会理解目标、持续试探、根据反馈改变自己,并以自然语言与你建立连续关系的行动性存在。

朋友,说到这里,我感到一点遗憾。去年,我沉迷于开发AI工具,我已经开发了记忆层,还有RAG,和Corn心跳机制,类似Skill的机制(早于Anthropic),自然语言Workflow机制,我也在思考,与人协作最佳的AI界面。当时我还有一个判断,下一个爆发的AI Chatbot一定不是Chatbot。不过,反观开发出Pi框架的两位开发者Mario Zechner和Armin Ronacher,也都没能实现OpenClaw。朋友,这让我的内心释然了不少。他们比我距离OpenClaw可要近得多了。

现在总结,我从来没有把AI当成活人来看。这就是我和龙虾的创造者Peter Steinberger的差距,发心立意的差异导致了我即便集齐了产生「龙虾」要素,也依然无法令龙虾诞生——我从来没有想过要为Agent设计一个Soul.md。而我认为,这正是根本区别之所。哲学界常常问,「何以为人?」。OpenClaw的回应是:「灵魂」+「记忆」即可组成一个人。

朋友,你觉得呢?

原文:www.gtdstudy.com
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Yibie
9天前
研究了一下 DSPy,虽说它是面向提示词工程的,为啥我越看越觉得它可以用来搞 AI Native App?
00
Yibie
12天前
AI 当人,和不把 AI 当人。这就是典型的「To be or not to be」的问题。
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