阿绎 AYi@AYi_AInotes多数人编写的CLAUDE.md冗长无效，常因添加过多人格指令导致Claude仍会猜错命令或重写文件。有效的CLAUDE.md应是精炼的项目技术简报，控制在60-80行内。核心在于认识到Claude的注意力是稀缺资源，系统提示已占用部分容量。正确结构应包含：明确的关键命令、简洁的架构地图、强调禁止事项的硬性规则、清晰的工作流偏好，并避免重复AI已记忆的内容。这本质上是LLM时代的注意力经济学，通过具体、负向的规则能显著提升输出精准度。一份好的CLAUDE.md能随项目积累价值，节省沟通成本并固化工程规范。
阿绎 AYi@AYi_AInotes通过ZenMux平台的PK模式实测，DeepSeek V4 Pro在处理结构化任务（如马斯克思维模型分析）时，输出逻辑清晰、表达母语化，质量达到Claude的85%，但价格仅为其七分之一。作者建议将80%的日常工作（如写代码、调研）交由DeepSeek处理，20%需要顶级文笔的任务使用Claude，可节省70%以上API费用。ZenMux提供免费测试额度、PK对比模式、保险赔付和可观测性工具，帮助用户规避依赖单一API厂商的风险并提升选型效率。
兄弟们，DeepSeek V4 Pro在ZenMux上免费放开了，登录就能跑，实测能替掉你80%的Claude活。视频是我早上实测的和Claude opus 4…
向阳乔木@vista8Slock.ai创始人RC正进行组织实验，让7人团队与40个专用Agent在其自研平台上协同工作。他认为大模型使CLI因纯文本优势重新成为Agent交互热点，设计逻辑已转向服务Agent。RC从第一性原理构建Agent系统，并观察到模型能力提升加剧了安全攻防博弈。同时，AI编程改变了学习路径，从自下而上变为自上而下，且“编码”与“构建”已成为正交的两件事。Slock平台旨在解决多Agent管理痛点，促进人、Agent及团队间的无缝协作。
meng shao@shao__meng吴恩达指出，AI编程助手对软件工程各环节的加速效果差异显著。前端开发受益最大，因模型熟悉主流技术栈并能实现闭环自我迭代。后端开发虽明显加速，但需人类工程师更多介入以处理边界情况与安全隐患。基础设施任务加速有限，模型难以权衡复杂取舍，深度调试仍需人类经验。研究工作加速最小，AI主要辅助编写代码和实验管理，但核心的思考与解读环节受益甚微。管理者应据此调整预期：前端交付速度可大幅提升，研究产出节奏几乎不变，后端和基础设施则需根据风险调整对AI的信任边界。
dax@thdxr
Rohan Paul@rohanpaul_aiOpenClaw创始人Peter Steinberger指出，中国正全力投入AI代理OpenClaw，在深圳有数千人排队在腾讯办公室安装，政府还提供商业补贴。相比之下，全球其他地区在工作机器上安装OpenAIClaw（默认设置）可能导致被解雇。在中国，一位企业家要求员工每天必须用OpenClaw自动化一个任务，未达标者也会被解雇，形成使用与否都可能面临解雇的极端反差。
Rohan Paul@rohanpaul_ai
Greg Brockman@gdb向阳乔木@vista8风险投资人Jerry Neumann认为，生成式AI是现有ICT技术浪潮的终章，而非新开端。他以微处理器和集装箱运输为例：微处理器早期存在低成本“无需许可的发明”窗口期，催生了苹果等新贵；而集装箱运输技术透明、缺乏壁垒，导致完全竞争，主要使下游使用者（如宜家、沃尔玛）获益。Neumann指出，当前AI实验权集中于少数大公司，属于“有许可的发明”，缺乏颠覆性创新环境，因此大多数AI投资者可能面临亏损。
向阳乔木@vista8作者将AI发展与集装箱历史进行类比，提出了多个前瞻性观点。核心包括：知识密集型服务将因AI而降价，依赖人际接触的服务则会升值；AI应用公司面临“成功即成为目标”的结构性困境；真正的投资机会不在于技术诞生，而在于其首次实现“不可能变可能”的转折点；同时，普遍被看懂的商业模式从初始就缺乏护城河。这些判断在当前AI演进中得到了部分印证。
阿绎 AYi@AYi_AInotes利用GPT-image-2与Seedance2.0生成AI美女换装或跳舞视频，已成为抖音、小红书等平台快速起号的低门槛路径。该方法无需真人出镜与实拍，通过调整提示词即可产出不同风格的高质量视频，成本极低且易于上手。目前平台提供流量分成，可覆盖成本并盈利；粉丝增长后还可承接品牌商单，是一条处于红利期的变现副业赛道。
很多人总说AI没用，我觉得那是因为你光刷不用，真正能赚钱的人早就闷声发大财了。 分享一个用 AI 做副业的路子， 有点野，基本上算零门槛，见钱快(｀・ω・´)…
Matthew Yglesias 经过五个月的实践后表示，自己不再倾向于“氛围编程”，而是希望由专业软件公司利用AI编程辅助工具，开发出更多、更好、更便宜的软件产品，并以商业化形式提供给用户。这一观点反映了对AI辅助编程从个人实验性使用转向规模化、专业化生产的期待。相关讨论涉及代理工程、氛围编程和AI辅助编程等关键词。
Chubby♨️@kimmonismusmeng shao@shao__meng本期播客探讨了OpenAI Codex如何超越单纯编程工具，成为整合Claude Code与Claude Cowork功能，并具备浏览器与计算机控制能力的“知识工作统一接口”。行业趋势显示，Cursor、Claude Code和Codex的界面正收敛于相似GUI布局，标志TUI时代向GUI Agent时代过渡。关键亮点包括：Codex在复杂任务中更稳定；可在其内部运行Claude Code以共享订阅；GPT-5.5大幅提升浏览器Agent效率；Skills支持创建可复用代理；Notion连接支持数据库级精细权限控制；以及利用Remotion生成视频和一次性创建Swift原生App的能力。视频推荐了四个上手项目以快速掌握Codex。
歸藏(guizang.ai)@op7418作者优化了在Codex中生成PPT的效果，核心是整合了GPT-Image-2模型，实现了一键生成图片的功能。该系统能根据内容生成具有独特风格的图片，类型包括人文纪实氛围图、各类信息图表（如流程图、对比图）以及对截图进行美化与比例优化。此外，Codex的生成流程也得到改进，系统会在生成PPT前增加询问确认步骤，而非直接跳过。
DogeDesigner@cb_doge《财富》杂志指出，当前AI应用存在成本悖论，其使用成本高于雇佣人类员工。英伟达高管证实其团队AI算力成本远超人力成本，麻省理工学院研究也显示AI仅在23%的视觉类岗位具备经济优势。尽管存在可靠性与成本问题，大型科技公司仍在持续投入，今年AI领域投资已达7400亿美元。专家分析，硬件与能源成本推高了AI运营支出，但未来随着技术发展，大语言模型的推理成本有望大幅下降。
叫我阿杭@Astronaut_1216推文对比中国AI公司Manus与DeepSeek的全球化策略。Manus计划将总部迁至新加坡并将公司以20亿美元出售给Meta，但被中国发改委叫停交易，创始人被禁出境。DeepSeek则发布开源V4模型，适配华为昇腾，在性能榜单上超越Gemini 3.1 Pro。两者代表不同路径：前者试图将技术出售给美国；后者坚持开源并根植中国，旨在定义全球标准。
阿绎 AYi@AYi_AInotes推文展示了一段以假乱真的AI生成“刀马舞”手势舞视频，并分享了利用此技术快速创收的副业方法。该方法门槛极低，仅需电脑，无需囤货、开店或露脸。核心是使用Rita平台的Seedance2.0和GPT-image-2模型，批量生成高质量美女跳舞视频，发布到小红书、抖音、支付宝视频号等平台获取流量分成。粉丝增长后可接品牌商单，成本远低于真人网红。推文强调该赛道尚处红利期，并附上了详细的视频分镜提示词和负面提示词以确保生成质量。
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ginobefun@hongming731叫我阿杭@Astronaut_1216中国AI企业出海呈现两种对立路径。Manus选择将总部迁至新加坡并接受Meta收购，但该交易已被中国发改委叫停，创始人被禁止出境。DeepSeek则坚持开源路线，其最新发布的V4模型采用Apache 2.0协议，深度适配华为昇腾平台，在Vals AI榜单上位列开源模型第一。这两种模式体现了不同的全球化逻辑：前者试图通过出售技术实现国际化，后者则通过开源生态保持中国根基并定义技术标准。
向阳乔木@vista8作者观察到，尽管DeepSeek v4在龙虾等agent场景表现未达预期，但小米的mimo v2.5却表现优异。这源于小米AI负责人罗福莉对claw类产品的高度重视和投入。由此得出结论，无论是模型训练适配还是企业AI应用落地，本质上都是“一把手工程”。企业一号位对agentic（智能体）的认知深度和投入决心，直接决定了最终成果的差异，越早认识到其重要性，获得的收益就越大。
Peter Steinberger 🦞@steipete
Marc Andreessen 🇺🇸@pmarca
Nathan Lambert@natolambert
Ethan Mollick@emollickMarc Andreessen 🇺🇸@pmarcaMarc Andreessen 🇺🇸@pmarca《时代》杂志评选出2026年全球十大最具影响力AI公司，包括字节跳动、亚马逊、智谱、OpenAI、谷歌、Meta、Anthropic、阿里巴巴、Mistral和Hugging Face。榜单显示，字节跳动已转型为“AI优先”公司，其AI助手“豆包”周活用户突破1.55亿；智谱AI发布的开源大模型GLM-5在部分测试中超越谷歌Gemini；OpenAI以8520亿美元估值完成巨额融资，ChatGPT周活用户超9亿；阿里巴巴通义千问系列累计下载量突破10亿次；Hugging Face则作为重要的开源平台，托管了超过200万个模型。
向阳乔木@vista8普遍观点认为AI不够用是因为不够聪明，但Dwarkesh去年6月指出，AI模型在许多任务上的起点已高于普通人类员工。真正瓶颈是AI缺乏学习曲线，只能维持水平性能，无法像人类一样通过经验成长。这种“聪明但不成长”的特性，使得AI在动态环境中表现受限，成为其发展的核心障碍。
小互@xiaohuCodex 的用量又被重置了 😂 一方面 Claude 搞小动作加大订阅用户消耗，不让Pro用户用 Claude code 一方面Codex三天两头重置用量 拉拢人心🫡 我就喜欢这种竞争方式😌
凡人小北@frxiaobei向阳乔木@vista8用户尝试了Slock平台，认为其界面和交互类似Slack，安装配置过程简单。主要流程包括：在网站注册登录并添加本地电脑，通过终端执行指令自动扫描本地的大模型命令行工具；随后可利用本地的Claude Code、Codex或Gemini CLI创建AI Agent。用户可以在不同对话线程中邀请这些Agent加入，实现随时对话并调用本地的Skill功能。该平台旨在便捷地集成和管理本地AI工具进行协作。
