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置顶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😊
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56 1621
见字如晤，
最近的天气愈发郁热，要么下一天的雨，要么太阳出来将前一天的雨蒸发。出门在外，见到谁，我都情不自禁的感慨一句，「最近真的太湿，太热了！」在这样的日子里，却有着激动人心的故事，非洲西边的小岛国佛得角首次进入世界杯16强，但藏在数字背后的是，佛得角实际上抽中的死亡签，在阿根廷队淘汰之前，它的对手是葡萄牙，西班牙等强队。即便是对战阿根廷，佛得角铁壁般的防守让阿根廷在上半场找不到任何机会，而球王梅西几次起脚射门，意图都被佛得角门神沃西尼亚轻松识破，一直到加时赛，阿根廷才踢出了一个运气球，让比分超出，终结比赛。
这场比赛，无论是球队之间较量，还是两名老将之间的算计，都堪称经典。
AI和Agent没办法带给我们这样的感动，它也无法替我们感动。假如我有孩子，我会让他多体验体验这种单纯属于人类的快乐，多出去玩，多在泥巴里面滚打。我一直遗憾，自己的童年经历，缺少这种单纯的快乐。尽管我小时候也有几个月待在老家，要我回想，心情是很快乐的，但我想不起具体的人和事。因为有一次，小伙伴门口臭水沟的石桥对面，骗我分糖果给我吃，结果等我走上桥时，却自己一口吞下，惹我大怒，一边骂他，一边跑起来的时候，不小心掉下桥，似乎脑袋撞到了石头，等我醒来后，这三个月的记忆，就只剩下一些片段，连具体的小伙伴都认不出来了。
我一直觉得Agent可以随时切换性格这件事令人惊叹。只要换一个Skill，换一个Soul，Agent可以完全不一样，上一秒还是冷酷理科男，下一秒就是甜美萌娘。著名的科幻动漫《攻壳机动队》里有一个问题让人深思，「什么是Ghost？」但其实，我觉得这部动漫想讨论的远超这句台词，「如果没有了Shell，Ghost是什么？」 ，甚至「如果没了Shell，Ghost还是那个Ghost吗？」大家都已经知道一个Agent的大致组成，除了核心的LLM之外，，一些脚手架，一些定义其行为和性格的md文件，如果LLM没了这些围绕它而搭建的Shell，它无法成为一个Agent。
阳明心学有个四句决，很出名，「无善无恶心之体，有善有恶意之动，知善知恶是良知，为善去恶是格物。」这句话首先说明，「心」与「意」是两个层面：儒家认为「心」（可理解为灵魂）是先天，是无垢澄明的，它并不没有善恶的偏向，但先天的「心」会被后天的「意」（可理解为意识）所干涉，结果导致了人的行为上的差异。Agent的结构，也分为2个层面，这么一对照，是否发现两者在结构层面有惊人的相似之处？LLM就是心之体，Harness则是拴住意之动的围栏。
人是环境的产物。但哲学存在的意义就在于，让我们可以暂时脱离环境，为同一件事，增加不同的视角。其实，塞翁失马这个故事说的就是这个道理，赛翁从不同的时空解读了同一件事，就避免了单纯的情绪判断。朋友，虽然好久没有和你写信了，但一提起笔来，还是忍不住发散思绪，且让胡言乱语吧，在现实空间里，往往很难有机会进行这样的抒怀。
最近读的书
《媒介环境学》 【美】林文刚（Casey Man Kong Lum）编，何道宽译，北京大学出版社
已读三分之二，这本书自我买来，一直想读，然而之前每一次捧起，很快就放弃——原因无它，尽管它可以视为「媒介环境学」这一学术领域的入门书籍，但毕竟是一本严肃的学术著作，字小且密，句子冗长，和网络小说的无脑爽文写法形成了强烈的反比。
最近，处于越来越渴望深度阅读的情况下，我重新捧起，并克服阅读中的不适，慢慢读了下来，感觉居然不错，用力读完每一篇后，有着健康的多巴胺充斥着神经，内心怡然喜悦，可能因为大脑真正吸收到了营养，而不是困在社交媒体的回声笼里。
不好意思，说了那么多题外话，关于这本书，如果是对「媒介环境学」这一学科感兴趣，是非常值得阅读的，尽管里面大部分是对某个人学术成就，和观点的总结，但我认为即便是这样子，对于我们普通人而言，也有足够的启发。我来抛砖引玉地提一个问题：
如果AI是一种媒介，那么它会如何塑造我们？
《低智商社会》 【日】大前研一，中信出版社
大前研一自不必说，来自日本的管理学家，经济评论家，对社会的观察视角独特，写作深入浅出（虽然有时候我觉得他为了迎合大众，写得太过于流行），创造了多个流行词，包括：M型社会，OFF学，专业主义，全球化等等。
不过这本书，是大前研一语言激烈，恨铁不成钢地批判日本社会各个层面，通过这本书，我才知道日本也有「食品安全」方面的问题，也有愚民教育，也有官僚主义等等，我看完之后，深深感受到，书中提到日本所面临的困境，80%国内也同样出现。
对于大前研一提出的解决办法，我不见得完全认同，但我觉得他有一点说得很好，应当尽可能提高社会的「集体智商」。
新玩具
阅星瞳
我最近对这个体型娇小的E-ink设备感兴趣，跟朋友C君提了一嘴，他说，别急着下手，他和朋友入手了之后，现在已经搁在一边吃灰了，妥妥的「灰产」。
不过，他还是给我寄了一台把玩。目前到手3天，《低智商社会》这本书就在阅星瞳里读完的。
我觉得，阅星瞳是很好的专注于「阅读」方向的产品，拿在手里轻若无物，就像纸一样，揣在兜里，毫无压力。正好可以用它填满等待AI完成任务的间隙，还可以实现「马上读，厕上读，床上读」这种随时随地阅读的环境。
由于我还沉浸在新玩具的新鲜感中，所以以上评价并不客观，我也不能保证这台「阅星瞳」以后不会变成「灰产」。
KINESIS Classic
我是从Xah Lee的博客中，了解到KINESIS这个键盘品牌的。由于他多年来测试了很多键盘，最终他还是对该键盘推崇备至，这让我一直很眼馋。
我在闲鱼上看到一个卖家出货，想着不到800就可以上手玩一把，一时冲动就盘下来了。到手后才发现，KINESIS Classic是一款早已停产的型号，而且接口是旧式键盘的PS/2圆型接口，估计现在的新生代都没见过。
用了2天，第一个感受是，这是一把非常人体工学的键盘，它将按键放进一个凹面，而且针对人五指不同的长度定义了按键的排布，和按键不同的高度。刚一上手，就感受到打字很舒服，很快让大脑接受了这种操作方式。说出来你不信，第一次用，敲了大概10分钟，我回到日常用的键盘，然后我发现开始有点忘记原来的键盘是怎么按的。现在这封信，有一半也是通过这把键盘敲的。
不过，KINESIS Class也有用不惯的地方，Ctrl、Alt等修饰键有点难按，而且对于习惯用Ctrl + Alt来设置快捷键的人来说，这种排列方式，和按键位置是需要习惯的。也许之后我会探索出更合理的方式。
好消息
当然，最近最开心的是，之前开发的窗口管理软件，在没怎么管的情况下，居然来了好几单！
最近的天气愈发郁热，要么下一天的雨，要么太阳出来将前一天的雨蒸发。出门在外，见到谁，我都情不自禁的感慨一句，「最近真的太湿，太热了！」在这样的日子里，却有着激动人心的故事，非洲西边的小岛国佛得角首次进入世界杯16强，但藏在数字背后的是，佛得角实际上抽中的死亡签，在阿根廷队淘汰之前，它的对手是葡萄牙，西班牙等强队。即便是对战阿根廷，佛得角铁壁般的防守让阿根廷在上半场找不到任何机会，而球王梅西几次起脚射门，意图都被佛得角门神沃西尼亚轻松识破，一直到加时赛，阿根廷才踢出了一个运气球，让比分超出，终结比赛。
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不过，KINESIS Class也有用不惯的地方，Ctrl、Alt等修饰键有点难按，而且对于习惯用Ctrl + Alt来设置快捷键的人来说，这种排列方式，和按键位置是需要习惯的。也许之后我会探索出更合理的方式。
好消息
当然，最近最开心的是，之前开发的窗口管理软件，在没怎么管的情况下，居然来了好几单！
4 00
只有 Mac 桌面端的 Things3，在一朋友的努力下，给自己 Vibe Coding 开发了一个 Win 版，还加了 AI 对话栏，可以针对某一项任务进行拆解，重新梳理，非常方便。
可能比原版还方便。
可能比原版还方便。
5 00
关于 GPT-5.6 Sol 来自多名早期测试者的对比评测。
综合 Ethan Mollick、Matt Shumer、Theo 和 Pietro Schirano 四位拿到提前访问权的人的评价：Sol 不如 Fable 5 聪明，但更快、更配合、agent 使用体验极好。每一个人的评价都不一样——这不是"哪个模型更好"的问题，而是"两个模型感觉完全不同"的故事。
GPT-5.6 Sol 早期测试者评价汇总
OpenAI 宣布 GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 将于本周四公开发布。Sam Altman 在推上确认了这个日期。与此同时，早期测试者的评价开始大量出现。
官方信息
GPT-5.6 系列分为三级：Sol（旗舰，$5/$30 per 1M tokens）Terra（均衡，2x 比 GPT-5.5 便宜）Luna（快速便宜，$1/$6）。新增加了 max reasoning effort 和 ultra 模式——通过子 agent 加速复杂工作。Terminal-Bench 2.1 上设定新 SOTA。网络安全评估显示与 Mythos Preview 有竞争力。预告将在 Cerebras 上达到 750 tokens/s。
四份早期评价
Ethan Mollick（1,187 赞）：
"我是 GPT-5.6 Sol 的早期测试者。被要求发布前不要分享 demo，但这是一个非常好的模型。能力与 Fable 相近，但感觉非常不同。Fable 想自己走开按自己的节奏干活，Sol 更快，更逐步地与你合作。"
Matt Shumer（776 赞）：
"对于几乎每一个我测试过的任务，Fable 都显著更好，并且更具 agent 性——一个 Fable 轮次完成的事情等同于多个 5.6 轮次。"
他说等他发布完整评测。
Theo（t3.gg）（3,629 赞）：
最详细的评价。几个关键点：
"这是一个非常好的模型。不像 Fable 那样'聪明'，但能力极强。修复了我在 GPT-5.5 上的所有问题。极其坚定——会用一天时间跑，甚至不需要 /goal。 对子 agent 的理解极佳，擅长编排。在 OpenClaw 和 Hermes Agent 这样的用例中非常舒适。对 iOS 开发了如指掌。"
"对很多事来说，gpt-5.6-sol 将成为我的明显默认选择。"
Pietro Schirano（引用在中文汇总中）：
"我测试了几个月，毫无疑问这是我的用过的最好的模型。快速、聪明、真正有创造性——他们终于修复了前端设计。我两个月来不需要检查我写的代码。"
综合评价
四个人的一致性评价是：Sol 不如 Fable 5 聪明——Matt 和 Ethan 都明确说了类似的话，Theo 说"not quite as smart"——但 Sol 有其他维度上的优势。
Ethan 的描述最精准：Fable 想自己走开干活，Sol 更快但更跟你合作。 这验证了我们在 Fable 5 时代看到的实际情况——Fable 的高智能也带来了高自主性，你需要学会管理它。Sol 似乎在一个不同的设计点上：稍低的智能换取更配合的工作方式。
Theo 提到的细节值得关注："极其坚定，会用一天时间跑，甚至不需要 /goal。" 这一点可能比单纯的基准分数更重要——一个在你睡觉时也在干活的 agent，和需要你持续提示的 agent，是两种完全不同的产品类别。
同时 Anthropic 昨天突然宣布 Fable 5 延长到 7/12——正好跨过 GPT-5.6 的公开发布日。这不是巧合。
定价对比：Fable 5 目前仅通过 Max 订阅（$200/月）可用，7/12 后按实际 API 费率。Sol 的 API 定价是 $5/$30 per 1M tokens——相对 Fable 来说便宜很多。
来源：
• Ethan Mollick:
@emollick
, 2026-07-08
• Matt Shumer:
@mattshumer_
, 2026-07-08
• Theo (t3.gg):
@theo
, 2026-07-08
• Pietro Schirano:
@skirano
, 2026-07-08
• OpenAI 官方公告: openai.com
• Sam Altman:
@sama
, 2026-07-08
综合 Ethan Mollick、Matt Shumer、Theo 和 Pietro Schirano 四位拿到提前访问权的人的评价：Sol 不如 Fable 5 聪明，但更快、更配合、agent 使用体验极好。每一个人的评价都不一样——这不是"哪个模型更好"的问题，而是"两个模型感觉完全不同"的故事。
GPT-5.6 Sol 早期测试者评价汇总
OpenAI 宣布 GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 将于本周四公开发布。Sam Altman 在推上确认了这个日期。与此同时，早期测试者的评价开始大量出现。
官方信息
GPT-5.6 系列分为三级：Sol（旗舰，$5/$30 per 1M tokens）Terra（均衡，2x 比 GPT-5.5 便宜）Luna（快速便宜，$1/$6）。新增加了 max reasoning effort 和 ultra 模式——通过子 agent 加速复杂工作。Terminal-Bench 2.1 上设定新 SOTA。网络安全评估显示与 Mythos Preview 有竞争力。预告将在 Cerebras 上达到 750 tokens/s。
四份早期评价
Ethan Mollick（1,187 赞）：
"我是 GPT-5.6 Sol 的早期测试者。被要求发布前不要分享 demo，但这是一个非常好的模型。能力与 Fable 相近，但感觉非常不同。Fable 想自己走开按自己的节奏干活，Sol 更快，更逐步地与你合作。"
Matt Shumer（776 赞）：
"对于几乎每一个我测试过的任务，Fable 都显著更好，并且更具 agent 性——一个 Fable 轮次完成的事情等同于多个 5.6 轮次。"
他说等他发布完整评测。
Theo（t3.gg）（3,629 赞）：
最详细的评价。几个关键点：
"这是一个非常好的模型。不像 Fable 那样'聪明'，但能力极强。修复了我在 GPT-5.5 上的所有问题。极其坚定——会用一天时间跑，甚至不需要 /goal。 对子 agent 的理解极佳，擅长编排。在 OpenClaw 和 Hermes Agent 这样的用例中非常舒适。对 iOS 开发了如指掌。"
"对很多事来说，gpt-5.6-sol 将成为我的明显默认选择。"
Pietro Schirano（引用在中文汇总中）：
"我测试了几个月，毫无疑问这是我的用过的最好的模型。快速、聪明、真正有创造性——他们终于修复了前端设计。我两个月来不需要检查我写的代码。"
综合评价
四个人的一致性评价是：Sol 不如 Fable 5 聪明——Matt 和 Ethan 都明确说了类似的话，Theo 说"not quite as smart"——但 Sol 有其他维度上的优势。
Ethan 的描述最精准：Fable 想自己走开干活，Sol 更快但更跟你合作。 这验证了我们在 Fable 5 时代看到的实际情况——Fable 的高智能也带来了高自主性，你需要学会管理它。Sol 似乎在一个不同的设计点上：稍低的智能换取更配合的工作方式。
Theo 提到的细节值得关注："极其坚定，会用一天时间跑，甚至不需要 /goal。" 这一点可能比单纯的基准分数更重要——一个在你睡觉时也在干活的 agent，和需要你持续提示的 agent，是两种完全不同的产品类别。
同时 Anthropic 昨天突然宣布 Fable 5 延长到 7/12——正好跨过 GPT-5.6 的公开发布日。这不是巧合。
定价对比：Fable 5 目前仅通过 Max 订阅（$200/月）可用，7/12 后按实际 API 费率。Sol 的 API 定价是 $5/$30 per 1M tokens——相对 Fable 来说便宜很多。
来源：
• Ethan Mollick:
@emollick
, 2026-07-08
• Matt Shumer:
@mattshumer_
, 2026-07-08
• Theo (t3.gg):
@theo
, 2026-07-08
• Pietro Schirano:
@skirano
, 2026-07-08
• OpenAI 官方公告: openai.com
• Sam Altman:
@sama
, 2026-07-08
4 10
怎么砍掉 Claude Code System Prompt 里的膨胀
每一次你发给 Claude Code 的消息都会搭载一份你看不到的载荷。不是你的 prompt——是围绕它的东西：tool 定义、skill 目录、你可能永远不会碰的功能的系统指令。每次请求都发出去，每次都要付费。你可以移除大部分。
1. 用 /context 测量你的上下文
在任何 Claude Code 会话中输入 /context。它按类别分解上下文窗口——系统 prompt、系统 tools、MCP tools、memory files、messages——每个都有 token 计数和它在窗口中的比例。现在记下数字。/context 把 tools 作为一个组显示，不会告诉你哪个具体的 tool 最大——它报告一个"tools"总数，不是排名。下一步解决这个问题。
2. 通过 proxy 查看完整请求
Claude Code 通过 HTTP 和 Anthropic API 通信，所以你可以放一个中间 proxy 转发每个请求不作修改、流式返回响应、同时记录经过的东西。抓取 Matt 的 proxy.mjs——一个文件，零依赖，仅 Node 内置模块。运行 node proxy.mjs，然后用 ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:8787 claude 连接。每个请求被写入 ./logs/ 为可读的 Markdown，并在终端打印一个排列表格——69 个 tools、154,946 tool bytes、65,538 实际输入 token。从大到小排列：Workflow 21229 字节、DesignSync 8978 字节、Monitor 7767 字节……打开 Markdown 文件读它：每个 tool 的完整 schema、系统 prompt、消息历史——整个请求模型接收到的样子。顶部的排序表格是你的待处理清单。
3. 关掉你不用的功能群
disableBundledSkills：移除 Anthropic 打包的全部 skill（dataviz、review、init 目录），它们的斜杠命令仍然能输入。disableWorkflows：移除多 agent Workflow tool，表格最大的一行。
4. 用 deny 规则砍掉单个 tool
permissions.deny 加裸 tool 名就把它的定义从载荷中移除。裸名（NotebookEdit）移除 tool 本身。作用域规则（Bash(rm *)）阻止匹配的调用但保留定义。要缩请求尺寸，用裸名。
5. 复制这份配置
把 flags 和 deny 规则组合起来丢进 ~/.claude/settings.json。当菜单选，不是当处方——让你先看自己载荷的目的是让你砍你确实不用的。如果你用 plan mode 就保留它，如果你写 notebook 就保留 NotebookEdit。上面的列表是 Matt 砍掉的东西。注意：有些看起来像膨胀的东西是后台任务和多 agent 运行依赖的机制——task tools、Workflow、worktree tools。
6. 用 /context 重新测量
重启 Claude Code 重新加载设置，再跑 /context。tools 计数和 token 总数应该更低。那个差就是之前每轮都在发而现在不再发的 token——更便宜的请求，以及模型在到达你的问题之前少读的上下文。
原文：Matt Pocock, "How To Kill The Bloat In Claude Code's System Prompt", 2026-07-07
aihero.dev
每一次你发给 Claude Code 的消息都会搭载一份你看不到的载荷。不是你的 prompt——是围绕它的东西：tool 定义、skill 目录、你可能永远不会碰的功能的系统指令。每次请求都发出去，每次都要付费。你可以移除大部分。
1. 用 /context 测量你的上下文
在任何 Claude Code 会话中输入 /context。它按类别分解上下文窗口——系统 prompt、系统 tools、MCP tools、memory files、messages——每个都有 token 计数和它在窗口中的比例。现在记下数字。/context 把 tools 作为一个组显示，不会告诉你哪个具体的 tool 最大——它报告一个"tools"总数，不是排名。下一步解决这个问题。
2. 通过 proxy 查看完整请求
Claude Code 通过 HTTP 和 Anthropic API 通信，所以你可以放一个中间 proxy 转发每个请求不作修改、流式返回响应、同时记录经过的东西。抓取 Matt 的 proxy.mjs——一个文件，零依赖，仅 Node 内置模块。运行 node proxy.mjs，然后用 ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:8787 claude 连接。每个请求被写入 ./logs/ 为可读的 Markdown，并在终端打印一个排列表格——69 个 tools、154,946 tool bytes、65,538 实际输入 token。从大到小排列：Workflow 21229 字节、DesignSync 8978 字节、Monitor 7767 字节……打开 Markdown 文件读它：每个 tool 的完整 schema、系统 prompt、消息历史——整个请求模型接收到的样子。顶部的排序表格是你的待处理清单。
3. 关掉你不用的功能群
disableBundledSkills：移除 Anthropic 打包的全部 skill（dataviz、review、init 目录），它们的斜杠命令仍然能输入。disableWorkflows：移除多 agent Workflow tool，表格最大的一行。
4. 用 deny 规则砍掉单个 tool
permissions.deny 加裸 tool 名就把它的定义从载荷中移除。裸名（NotebookEdit）移除 tool 本身。作用域规则（Bash(rm *)）阻止匹配的调用但保留定义。要缩请求尺寸，用裸名。
5. 复制这份配置
把 flags 和 deny 规则组合起来丢进 ~/.claude/settings.json。当菜单选，不是当处方——让你先看自己载荷的目的是让你砍你确实不用的。如果你用 plan mode 就保留它，如果你写 notebook 就保留 NotebookEdit。上面的列表是 Matt 砍掉的东西。注意：有些看起来像膨胀的东西是后台任务和多 agent 运行依赖的机制——task tools、Workflow、worktree tools。
6. 用 /context 重新测量
重启 Claude Code 重新加载设置，再跑 /context。tools 计数和 token 总数应该更低。那个差就是之前每轮都在发而现在不再发的 token——更便宜的请求，以及模型在到达你的问题之前少读的上下文。
原文：Matt Pocock, "How To Kill The Bloat In Claude Code's System Prompt", 2026-07-07
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