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置顶沉淀了三个月关于做语音产品的思考，回答下面五个问题：
1. 语音是一种怎样的信息模态？
2. 口语对话？人类最早的交流方式
3. 语音产品（Voice-first），有什么特点？
4. 语音产品（Voice-first），为什么是现在？
5. LUI 还是 GUI？如何做一款 Voice-first产品？
文字是线性的，思想是网状的。用线性的文字把思绪记录下来，也算是对思维的梳理。
Now is the time to reinvent the phone call，
是时候重塑传统的电话体验了。
1. 语音是一种怎样的信息模态？
2. 口语对话？人类最早的交流方式
3. 语音产品（Voice-first），有什么特点？
4. 语音产品（Voice-first），为什么是现在？
5. LUI 还是 GUI？如何做一款 Voice-first产品？
文字是线性的，思想是网状的。用线性的文字把思绪记录下来，也算是对思维的梳理。
Now is the time to reinvent the phone call，
是时候重塑传统的电话体验了。
Voice-first，闭关做一款语音产品的思考
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学易经最重要的是坚持
于是做了一个每日推荐
今日之卦为“履”
Move forward, but watch each step.
Be tactful with authority.
Respect boundaries and timing.
Stay pleasant, not careless.
Avoid arrogance and impulsive action.
于是做了一个每日推荐
今日之卦为“履”
Move forward, but watch each step.
Be tactful with authority.
Respect boundaries and timing.
Stay pleasant, not careless.
Avoid arrogance and impulsive action.
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Wispr Flow以2.8亿美金、20亿估值完成了B轮融资，应该目前是Voice AI领域增长最快的应用产品了。
还记得去年年初和CEO Tanay聊天的时候，就被他对用户和产品的嗅觉深深impressed，自从那以后Tanay也成为了我很欣赏的founder画像。如今很为他开心，也觉得Wispr Flow可以走很远、更远。
还记得去年年初和CEO Tanay聊天的时候，就被他对用户和产品的嗅觉深深impressed，自从那以后Tanay也成为了我很欣赏的founder画像。如今很为他开心，也觉得Wispr Flow可以走很远、更远。
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Recursive self Learning （RSI）with your coding agents
从coding agent history里持续学习
过去一个月，我每天早上醒来第一件事就是打开看这个dashboard：它会提取昨天我所有的coding agent history，分析我和他们聊了什么、tool call记录，然后“做一个梦”，仿照人脑的“观察”The Observer (NREM) ----> 快速眼球转动The Synthesizer (REM) ，经历这两个阶段，然后告诉我昨天做得好的、不好的（agent 在哪里卡住了）地方，和今天我和我的coding agent（们）应该怎么继续提高coding harness。
Wisen： 给coding harness 的持续学习闭环（Recursive Self Learning）。每一次 session 都会沉淀成一次反思；每一次反思又反哺回 harness，让下一次 session 从更好的上下文开始。
今天正式开源。
Wisen 目前支持你本地的 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、opencode、Pi 聊天记录和 git 历史，然后告诉你：
/ agent 在哪里卡住了
/ 哪些Friction（摩擦）在反复出现
/ 哪些纠正真正改善了结果
/ 下一步该改 harness 的哪一部分
你也可以直接和自己的历史对话：
/「为什么 agent 老是搞混我的branches？」
/「Codex 一般在哪一步开始偏离计划？」
/「我的 harness 接下来该改什么？」
欢迎🌟star、contribute、fork、comment
github.com
从coding agent history里持续学习
过去一个月，我每天早上醒来第一件事就是打开看这个dashboard：它会提取昨天我所有的coding agent history，分析我和他们聊了什么、tool call记录，然后“做一个梦”，仿照人脑的“观察”The Observer (NREM) ----> 快速眼球转动The Synthesizer (REM) ，经历这两个阶段，然后告诉我昨天做得好的、不好的（agent 在哪里卡住了）地方，和今天我和我的coding agent（们）应该怎么继续提高coding harness。
Wisen： 给coding harness 的持续学习闭环（Recursive Self Learning）。每一次 session 都会沉淀成一次反思；每一次反思又反哺回 harness，让下一次 session 从更好的上下文开始。
今天正式开源。
Wisen 目前支持你本地的 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、opencode、Pi 聊天记录和 git 历史，然后告诉你：
/ agent 在哪里卡住了
/ 哪些Friction（摩擦）在反复出现
/ 哪些纠正真正改善了结果
/ 下一步该改 harness 的哪一部分
你也可以直接和自己的历史对话：
/「为什么 agent 老是搞混我的branches？」
/「Codex 一般在哪一步开始偏离计划？」
/「我的 harness 接下来该改什么？」
欢迎🌟star、contribute、fork、comment
github.com
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来伯克利参加Agentic AI Summit
见到吴恩达教授对谈红杉资本Alfred Lin
几年前的Machine Learning Youtube视频没白看，
今天也是现场追星成功了
Takeaway：
1. Open-weight 模型对竞争、安全和创新都至关重要
2. 开源赢得了软件时代;open-weight 模型有望在 AI 时代复制同样的胜利
3. 推理需求可能远超大多数人的预期
4. 最伟大的创业公司不会只是用 AI 加速旧有的工作流程,而是去构建只有 AI 才能实现的东西
5. AI 不会仅仅取代工作岗位,它将重塑工作本身,并让适应力强、主动性高的人才变得更加抢手
见到吴恩达教授对谈红杉资本Alfred Lin
几年前的Machine Learning Youtube视频没白看，
今天也是现场追星成功了
Takeaway：
1. Open-weight 模型对竞争、安全和创新都至关重要
2. 开源赢得了软件时代;open-weight 模型有望在 AI 时代复制同样的胜利
3. 推理需求可能远超大多数人的预期
4. 最伟大的创业公司不会只是用 AI 加速旧有的工作流程,而是去构建只有 AI 才能实现的东西
5. AI 不会仅仅取代工作岗位,它将重塑工作本身,并让适应力强、主动性高的人才变得更加抢手
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Berkeley AI Agentic Summit 现场
Kimi K3 used 51 million sandboxes to train one frontier open model.
is it right?
Kimi K3 used 51 million sandboxes to train one frontier open model.
is it right?
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来了 欢迎star 关注！github.com
Vela_pika: 我把自己所有 coding agent 的使用记录喂给了 Fable——Claude Code、Codex、Cursor、opencode 加起来 5160 条 prompt——让它帮我看看怎么才能变强。 结果它挖出来的东西，我彻底震惊了，自己可能永远也发现不了： — 有个 hook 早就坏了，每次工具调用都在静默报错，我愣是 6 周没察觉 — "帮我写个 commit message"这句话我手打了 92 遍……而我自己写的 /commit-msg 技能，使用次数：0 — 它每天的复盘里连续 4 天给我提了 3 条修复建议，我一条都没动 然后它顺手把我 4 个 agent 的配置全修了一遍，还给我搭了个仪表盘：每天从会话记录里自动生成复盘，加上 Claude / Codex 订阅用量实时监控，跑在一台 7 刀的 VPS 上，手机上点一下就能触发。 最妙的是：它做分析用的工具是我自己写的——一个把所有 coding agent 会话历史聚合到一起的搜索 + 摄取层。准备开源，敬请期待。 它最后送了我一句话："写更多代码不会让你变强——搭建能照见自己习惯的脚手架才会。"
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