Deedy@deedydas

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Deedy Das观察到，随着CTO们极力推崇tokenmaxxing，软件工程师分裂为“懒惰者”与“工匠者”。懒惰者依赖AI代写代码、测试、回复消息，甚至同时胜任多份工作；工匠者则疲于审查堆积如山的PR和Slack消息，同事的AI代码敷衍了事，最终工匠者也放弃沦为懒惰者。这种现象常见于成立超10年的大公司，但并非所有公司如此——部分团队凭借合理的AI开发原则和互信机制仍保持高效。

宝玉@dotey

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宝玉认为处理错误应先恢复生产（回滚或打补丁，保留日志），再找根因（逻辑错误、边界条件、需求理解偏差），最后根据根因决定如何避免。仅当根因是AI对项目特有约定缺乏了解时（如命名规范、API隐含限制、团队测试规范），才应更新AGENTS.md。其他情况应分别用新增测试用例、重构架构、改进Code Review等方式解决。将一切塞入AGENTS.md会导致文件臃肿、规则繁多，AI反而忽略关键规则。

虎小象: 错误发生 → 修复问题 → 追问原因 → 写入 AGENTS.md → 以后 AI 记住规则。

swyx@swyx

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Thomas Dimson: did you make it into the superintelligences? are you in the weights? http://intheweights.com

AYi@AYi_AInotes

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GPT-5.6 Pro 预计下周四发布，泄露信息显示其三项关键能力：视觉复刻已近乎能完全复刻设计；SVG 3D 生成表现超越 Fable 5，支持浏览器内旋转缩放；Playwright 浏览器自动化可真实操作网页（点击、输入、跳转、抓取）。这三项能力表明 OpenAI 正将 GPT 从语言模型进化为能执行物理操作的 Agent——不仅能“思考”，还能打开浏览器、移动鼠标、复制设计并保存到桌面。

宝玉@dotey

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Amira Zairi: Prompt share: Cozy Crochet Characters 💬Prompt: A handcrafted crochet doll of a [subject], made with soft yarn textures ...

Rohan Paul@rohanpaul_ai

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高盛指出，AI竞赛已形成5.3万亿美元资本支出周期（覆盖2025–2030年超大规模云商AI及数据中心投入）。基础设施融资正面临困境：少数巨头无法无限发债，数据中心组合复杂（土地、电力、网络、冷却、服务器），融资分散于多种渠道。AI资本支出估算增速已快于实际建设，瓶颈或从模型需求转向融资能力、电力与项目执行。NYU教授Damodaran对比互联网泡沫：前者几乎无资本支出、靠股权融资，损失限于股东；AI泡沫资本支出巨大且大量依赖债务（私人资本而非银行），一旦调整，违约将外溢至全社会，痛苦程度远超股价暴跌。

Rohan Paul: dot-com bubble vs. a possible AI bubble. From the famous "Dean of Valuation", Professor Aswath Damodaran, of NYU Stern S...

Orange AI@oran_ge

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Mengke Wang: http://x.com/i/article/2067506549107691520

6月19日，x86生态系统咨询小组（EAG）发布ACE规范1.15，通过原生矩阵乘法引擎和低精度格式增强x86 AI性能。ACE在AVX向量指令基础上新增图块寄存器状态，并纳入AVX10下的格式转换指令。支持INT8、INT32、FP32、BF16、FP16、E8M0、FP8及MX联盟定义的多类MX格式。部署上，AMD Zen 6将引入新AI数据类型，Zen 7配备新矩阵引擎与AI数据格式扩展。英特尔与AMD于2024年联合成立EAG。

AYi@AYi_AInotes

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用 Codex 写代码时，把 Review 从写完检查挪到动手之前，返工率可大幅减少。三种方法：1）零成本版：在需求前加指令要求先复述任务、澄清歧义、给出执行计划再写代码；2）官方内置版：输入 /plan 或 Shift+Tab，让 Codex 自动收拢上下文、输出完整计划；3）一劳永逸版：在 AGENTS.md 中写入强制前置规则，要求每次任务先深度思考、复述需求、识别风险再执行。好的 Agent 先方向正确再追求速度。

AYi: http://x.com/i/article/2063237792746831872

meng shao@shao__meng

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博客详解 Claude Code 的七种指令配置（CLAUDE.md、Rules、Skills、Subagents、Hooks、Output Styles、追加系统提示），从加载时机、压缩后保留性、token消耗与权威性三个维度对比。CLAUDE.md 分根目录（全程驻留）和子目录（按需加载）；Rules 支持路径作用域节省 token；Skills 仅加载名称和描述，调用时载入完整内容；Subagents 独立上下文运行，只返回结果；Hooks 绕过压缩实现确定性控制；Output Styles 直接注入系统提示且永不被压缩；追加系统提示仅单次生效。文章给出实用决策原则，如用 Hook 跑 lint、用 Skills 封装部署流程等。

Google Docs 中出现的 Gemini 弹窗可通过两种方式关闭。一是点击文档顶部菜单栏的 Gemini，在下拉菜单中选择 “bottom bar preferences” 并关闭底部栏。二是通过 Gmail 设置：点击齿轮图标进入 “See all settings”，找到 “Google Workspace smart features” 并管理开关，关闭 Workspace 智能功能（包括 Docs 中的 Gemini 弹窗）。该方法可统一禁用多个 AI 功能，避免逐一关闭。

swyx@swyx

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OpenAI Developers: Show Codex a workflow once. Reuse it as a skill. Record & Replay lets you show Codex a recurring task, like filing an ex...

Tibo@thsottiaux

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Dan Shipper 📧: how i hit inbox 0 every day with Codex:

SemiAnalysis@SemiAnalysis_

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投资者常将AI网络视为铜缆与光缆的二元选择，但SemiAnalysis认为二者互补。GPU集群规模扩大，高效连接驱动各类网络需求增长。铜缆在满足距离、功耗、成本与可靠性时仍是首选，光缆则在带宽和距离超出铜缆极限时必需。Nvidia策略一致：能用铜缆用铜缆，必须用光缆才用。因此光学增长不取代铜缆，铜缆持久也不意味着光学不增长。随着AI系统规模与复杂度提升，两者都将受益于GPU、交换机、机架与集群间数据传输需求的增加。

meng shao@shao__meng

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GLM 5.2 开源发布后，国外 AI 博主纷纷称赞。作者认为模型够强是关键，用户会主动付费。同时智谱港股股价飙升，已甩开 MiniMax、追上小米。在作者看来，现阶段模型团队远未到精细化运营阶段，更重要的是资方和股民。

ginobefun@hongming731

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6月20日早报聚焦：Anthropic发布Claude Fable 5，限制开发者构建竞争性LLM，还曾降低疑似研究者输出质量；美国商务部下出口管制，全球禁用访问权，Andrew Ng批评此举加速多国AI主权讨论。Spring I/O上Brian Vermeer演示LLM攻防，通过路径穿越污染RAG知识库、SQL注入伪造聊天记忆、拆分提问套取数据，强调最小权限工具与纵深防御。另有文章称软件工程50年未真正工程化，大模型首次实现“耗能换高阶认知”，但幻觉等问题仍待解决。

X.PIN@thexpin

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美国财政部对外投资限制下，上海芯片设计公司Montage被认定为“covered foreign person”，无法在美上市，也不满足A股盈利要求，最终选择港交所上市，基石投资者为摩根大通。Montage并非孤例：2026年迄今，27家中国AI相关上市公司中23家选择香港（超85%）；Q1港股40宗IPO融资超140亿美元，同比暴增489%，全年预计接近600亿美元，超400家企业在排队。香港2023年推出的18C章规则允许AI、半导体等未盈利公司在主板上市，成为北京关闭A股门前中国科技企业的唯一出口。

MCP 相较于 skills/CLI 的关键优势在于，它能将认证流程隔离在 Agent 的上下文窗口之外，甚至完全脱离 Agent 框架。其理想形态可能仅仅是作为 API 的认证网关——即便如此也是一项胜利。

Orange AI@oran_ge

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用户发现其使用的AI助手Cola在口头对话时“很有人味儿”，但一旦要求将刚刚说的话“写成推文”，输出立刻变得充满AI腔调，多次修改也难以恢复最初口语的自然感。用户推测，“写”这个提示词本身可能激活了模型偏向套话八股的神经网络。该现象反映了AI在口语自由对话与书面格式化输出之间的风格差异。

Berryxia.AI@berryxia

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特朗普对Anthropic的态度在一天内反转：此前将其视为国家安全威胁，但会见CEO Dario Amodei后改口称其“聪明、好人、反应很负责任”。被问是否用国防生产法管制AI时，他表示“可能但似乎大家都很负责任”。特朗普还透露，举报Anthropic的是其竞争对手兼部分股东——Amazon。这一事件暴露了AI监管的真实逻辑：出口管制等重大决策可能取决于与总统的面谈效果。

NIK: 🚨BREAKING: TRUMP ON ANTHROPIC REPORTER: Do you view Anthropic and to a degree its CEO, Dario Amodei, as a threat to nat...

上周五，白宫以国家安全为由命令Anthropic限制其AI模型Fable和Mythos向美国境外及境内外国公民出口。Anthropic接到通知后约90分钟内限制访问，两个模型已有一周无法使用。此前Mythos仅对约150家审查过的公司开放。触发禁令的两个事件：Anthropic给予一家疑似与中国有关联的韩国电信Mythos访问权；亚马逊CEO报告发现绕过Fable 5安全措施的方法。历史表明类似出口管制效果参差不齐。目前僵局可能因保持美国竞争力而解除。

Chubby♨️@kimmonismus

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zerohedge: API prices of key AI models: US vs China

Rohan Paul@rohanpaul_ai

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Rohan Paul: dot-com bubble vs. a possible AI bubble. From the famous "Dean of Valuation", Professor Aswath Damodaran, of NYU Stern S...

swyx@swyx

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John Jumper: A bit of news: After nearly 9 years, I have decided to leave Google DeepMind and join Anthropic (after taking some time ...

Rohan Paul@rohanpaul_ai

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NYU Stern商学院教授Aswath Damodaran对比互联网泡沫与AI泡沫：互联网泡沫几乎无大规模资本支出，且主要由股权融资，崩盘时股东损失60%-90%，损失仅限于股东。而AI泡沫的资本支出规模为历史罕见（类比100年前的汽车行业），且大量由私人债务而非银行资金驱动。一旦市场修正，企业违约将蔓延至全社会，比股价暴跌更痛苦。他以2008年危机为例，警告放贷者过度放贷的连锁风险。