以前总是为web clipper烦恼，现在直接复制了扔给Gemini 2.5 Flash重新按照Markdown格式排版。

Kiro的specs好用，但是免费的claude sonnet 4.0 太慢，如果能切换成Kimi K2 就好了。

kimi k2 带飞groq，相比claude蠢一点没关系，快速迭代体感更好。

我每天都在鼓吹用Claude Code写代码，但是今天用它来debug让我觉得很痛苦。相比于去寻找正确的解决方案，AI 总是倾向于去使用一些偷懒或者作弊的方式来解决测试的通过率。是否人其实也是这样子呢，只不过一些人类可能拥有更长的context length，所以才会让他选择短期不去偷懒。

但LLM真的能理解这样的惩罚吗？

Cursor需要语音输入的功能，反正都已经在云端做了indexing了，那么也能根据我的语音链接到对应的文件来添加作为context。

Claude Code 写 Jupyter Notebook是倒着写的

- Claude Code根据我已有的代码独立开发了一个新功能，原来可能需要一周时间慢慢调试。
- Google Geminj CLI 发布了，一天的免费额度都有不少，我绑定了我的Billing Account。
- Heptabase发布了AI Chat功能。

看到scale.ai的新闻，想起刚做科研的时候老板让我去看看crowdsourcing，结果看了半天我对怎么用算法聚合标签半点兴趣也没有，反倒是对机制设计感兴趣。因为那是个政治任务，后来也就不了了之了。

那时候有follow清华某位老师的学生，后来他还创业办过公司，不过就跟crowdsourcing无关了，大概是这个故事在资本市场看起来太无聊了。

这些事情，快有七八年了。过去我们只能设计简单的算法让一些在网上的工人流程化地标注一些分类标签或者bouding boxes，而现在我们可以把一些多步骤的简单工作扔给Agents去做。过去那些工人还在做着那些标记任务吗？我看未必，一个能在Macbook Pro上运行的模型也许都比他们做得更好了。

我觉得把scale.ai说成是在把人API化并不够本质，应该说它是在蒸馏人类。API需要稳定提供服务，但是它不需要。直到所有人类都被蒸馏干净。

AI让人的工具化变得越来越失去意义，也许人类会被逼着不断去联结context直到AI的context length能包含所有信息。

当工具化失去意义，人就只能回去当人了，可是要去真的当个人也许还不如当工具容易呢。发展新的宗教，或者说指导思想迫在眉睫。

Cursor出了 200 刀的套餐，可是未必比得过Claude MAX的 100 刀。

Claude Code实在是过于好用了，如果他们能顺手把Jetbrains收购了，把各种IDE功能拆成Agents就好了。虽然现在Jetbrains也做了MCP但理解能力还是差了一些。