elvis@omarsar0 · 5月26日41

Just built an insane new agent skill. It can perfectly extract slides from YT videos, then write notes, images, transcripts, and slides into Obsidian vaults. An HTML artifact allows me to navigate and add more notes as I listen. Should I release the skill?

译刚刚构建了一个超强的新智能体技能。 它能完美地从YouTube视频中提取幻灯片，然后将笔记、图片、转录文本和幻灯片写入Obsidian知识库。 一个HTML工件让我可以在听讲时导航并添加更多笔记。 我应该发布这个技能吗？

向阳乔木@vista8 · 5月26日20

有朋友问：什么样的内容在 X 上受欢迎，如何做 X 的运营增长？ 我先让 Codex 把自己三年的 X 数据分析一遍，看有什么发现。

PixVerse@PixVerse_ · 5月26日26

The fact that AI can now conjure mythology from scratch is breathtaking！

译AI现在能从零创造神话，这太令人惊叹了！

Tibo@thsottiaux · 5月26日1

There is a certain zen to looking at codex traffic, usage and compute dashboards late at night while listening to LCD Soundsystem. The tokens must flow

译深夜听着LCD Soundsystem，看着Codex的流量、使用和算力仪表盘，有种禅意。Token必须流动。

Peter Steinberger 🦞@steipete · 5月25日25

New pet peeve: cli's that install new skills onto my system without asking.

译新的烦人点：CLI未经询问就在我的系统上安装新技能。

向阳乔木@vista8 · 5月25日29

推荐关注 @xiaoxiaodong01 ，AI生图方面做了很多探索。 最近非常活跃，发布了很多极具美感的生图提示词。 以前印象中最喜欢研究AI生图的是 zho 和 神佬，小小东后来居上。 最近开源的X文章发布Chrome插件也相当优秀。 已经Fork改造成了更贴合自己用的插件，博客内容也可以一键同步了。 原版Chrome插件开源地址是： https://github.com/nevertoday/xposter Chrome插件安装： https://chromewebstore.google.com/detail/xposter/iimkimodgdjnnmdopeolboakhjmhfbbj?authuser=0&hl=zh-CN

译推荐关注AI生图创作者@xiaoxiaodong01，其近期发布了大量高美感生图提示词，并开源了X文章发布Chrome插件xposter。原版插件地址为 `https://github.com/nevertoday/xposter`，安装链接为 `https://chromewebstore.google.com/detail/xposter/iimkimodgdjnnmdopeolboakhjmhfbbj?authuser=0&hl=zh-CN`。该插件已有人基于原版进行Fork改造，以适配个人工作流，实现内容一键同步。

歸藏(guizang.ai)@op7418 · 5月25日18

看了 Max 这条内容，我才知道这几天发生了这么多事。这行业里门道这么多吗？我一个 10 万粉小卡拉米也配当大 V 了？

译作者通过阅读@MaxForAI的推文，了解到AI行业近期发生多起事件，感叹行业内复杂性高、门道多，并自嘲作为10万粉丝的小账号，竟然也被视为大V。

PixVerse@PixVerse_ · 5月25日16

This is what happens when talent meets PixVerse. Ponta, the pitch is yours!

译这就是才华与PixVerse相遇时会发生的事。Ponta，舞台交给你了！

Berryxia.AI@berryxia · 5月25日15

Mole 这个UI交互动效真的太赞了，Tw93 @HiTw93 老哥的审美和设计交互都太到位了。❤️ 现在每天都Vibe Coding 以至于日积月累的缓存多的要命，一下早上给我又挖了几十G出来😄 真和鼹鼠一样，一直“刨根到底”。

译推文盛赞设计工具Mole的UI交互动效，认为其审美与交互设计极为出色，特别提及了设计师Tw93的贡献。作者指出，日常Vibe Coding会产生大量缓存，而Mole如同其名（鼹鼠）一样能深度挖掘并清理出几十G的存储空间，展现了高效的清理能力。

Berryxia.AI@berryxia · 5月25日20

我靠这个设计巧思，交互太丝滑了。 Claude可以复刻出来吗？

Yann LeCun@ylecun · 5月25日12

https://youtu.be/l3m3RZNgDdw?si=o-sS1Ee7Y9DTJip3

译Anthropic发布Claude Code新功能演示

Chubby♨️@kimmonismus · 5月25日10

This is hilarious. This is what AI was made for. I love it. 100% accurate.

译这太搞笑了。这正是AI该做的事。 我爱了。100%准确。

Nathan Lambert@natolambert · 5月25日18

I heard people needed clarification that my book was a post-training book http://posttrainingbook.com/

译我听说人们需要澄清，我的书是一本关于后训练的书 http://posttrainingbook.com/

Berryxia.AI@berryxia · 5月24日14

好久没有如此沉浸式的玩游戏了，正好在北京回来的飞机上消耗了3 小时把小时候没有打通关的三国通关…… 要是没有存档，我这菜鸟水平… 怕是投币是话要搞破产啊… 自从搞了AI玩游戏的时间和兴趣越来越低，其实有时候强制隔离AI还是狠舒服的。

译作者在飞北京的航班上，沉浸玩了3小时并打通了儿时未通关的三国游戏，感慨若无存档，以自己的“菜鸟”水平怕是要投币到破产。其核心感叹是，自从涉足AI领域后，玩游戏的时间和兴趣都大幅降低，有时主动隔离AI反而能带来舒适感。

Berryxia.AI@berryxia · 5月24日15

谁说传统媒体杂志落后了，你看这不GPT-6 都已经发布一个半月了，我们竟浑然不知啊… 刚刚在飞机上的杂志看到的😂

Berryxia.AI@berryxia · 5月24日38

当时我做这个工具的目的和诉求其实就是想自己有300 多个群聊，管理和查看其实很费劲。 1️⃣ 可以满足我查看和清理僵尸群，长期没有什么消息的死群。 2️⃣ 活跃的群的有效信息的快速阅读，以及自己社群活跃用户的筛选。 3️⃣ 可以通过与一些甲方或者大家的咨询找到或者遗漏的消息，比如可能忘记回复，重要的关键字词的挖掘。 4️⃣ 业务中有些项目的进展或者最近的状态，可以让AI帮我快速梳理出来待办事项。 这就是我当时想开发这个工具的目的，现在有想法基本跑出核心功能很快。 大家一定有想法就要去干，干中学非常受用。 我的版本还在迭代，可能大范围如果有风险的话。 就只能低调发布～ ✌️。 你懂得，当然这个卡比的wx-cli 能用就记得关闭和保持不要随时更新微信哈。

译作者为管理300多个微信群聊而开发了一款微信消息管理工具。该工具旨在帮助用户清理长期无消息的“僵尸群”，快速阅读活跃群内的有效信息，并筛选出社群中的活跃用户。同时，它能挖掘容易被遗漏的重要关键词或回复提醒，并让AI帮助梳理项目进展，生成待办事项。该工具底层基于wx-cli，目前核心功能已跑通，但仍需迭代并可能低调发布。未来完善后，或将考虑开源。

ginobefun@hongming731 · 5月24日8

上周末开始被 AI 卷得不行，准备发布这个历史最大的一次版本了 😂

Peter Steinberger 🦞@steipete · 5月24日35

codex... made a smiley? :)

译codex... 做了个笑脸？:)

Tibo@thsottiaux · 5月24日19

Should we bring batch compute to codex? Aka /slow mode

译我们是否应该为Codex引入批量计算？即/slow模式

DogeDesigner@cb_doge · 5月24日13

Protect Elon Musk at all costs.

译不惜一切代价保护埃隆·马斯克。

AI Notkilleveryoneism Memes ⏸️@AISafetyMemes · 5月24日9

*taps sign*

译*轻敲标牌* [引用 @gregpr07]：我想我知道为什么 DeepSeek 这么厉害

Greg Brockman@gdb · 5月24日24

good location to build

译适合建设的优质地点

向阳乔木@vista8 · 5月24日16

今晚跟 @HiTw93 直播的内容总结。 主持人 @yuanzi_owO（元子）和我，干货很多，也终于知道为啥人家做的产品审美都那么好！

译直播中与@HiTw93及主持人元子深入交流，探讨了优秀产品设计中“审美”的成因。核心观点在于，出色的审美并非偶然，而是源于对设计本质的思考与实践。引用的@vista8文章提供了背景案例，进一步说明设计思维如何具体影响产品呈现。这场讨论揭示了高审美产品背后的方法论与洞察。

Demis Hassabis@demishassabis · 5月23日17

@garrytan great to hear that Gemini Live is working so well for you! Awesome to see what you are doing with it! cc @joshwoodward

译@garrytan 很高兴听到 Gemini Live 对你效果这么好！很高兴看到你用它在做的事情！cc @joshwoodward

AYi@AYi_AInotes · 5月23日14

温馨提示：你的对手可都是这些量化高手

译温馨提示：你的对手可都是这些量化高手 [引用 @AYi_AInotes]：http://x.com/i/article/2057300084354670592

Tibo@thsottiaux · 5月23日9

Our master plan is to release better and more efficient models. And also to release better products, week after week. Oh and get more compute too. Together with spending too much time on x. How good is this plan?

译我们的总体规划是发布更好、更高效的模型。同时每周推出更好的产品。哦，还要获得更多算力。再加上在X上花费太多时间。这个计划怎么样？

meng shao@shao__meng · 5月23日31

建议 X 评论区加上“Made with Human” 的标志，因为默认都是 AI 回复的了 😂

AYi@AYi_AInotes · 5月23日6

还他么嘴硬是吧，今天还评论过我这篇文章，你这人品我是见识了，大老爷们你大方承认我也不追究啥，还在这让AI背锅？？？

译帖主批评他人使用“创作skill”AI工具自动生成内容，导致文章素材与结构高度相似，却不愿承认问题，反而将责任推给AI工具，凸显了内容创作中工具使用与责任归属的争议。帖主认为对方应回避自身错误，而非以技术为借口。

AYi@AYi_AInotes · 5月23日14

@iBigQiang 大幅抄袭最后还嘴硬耍赖让AI背锅，我特么真是忍不了，就这人品？？？？

译@iBigQiang 大幅抄袭最后还嘴硬耍赖让AI背锅，我特么真是忍不了，就这人品？？？？ [引用 @AYi_AInotes]：http://x.com/i/article/2057668634579714048

宝玉@dotey · 5月22日35

最近针对 Codex 优化了一下 发送 X 文章的 Skill，如果安装了Codex 的 Chrome 插件，可以用 @chrome 使用 Chrome 发 X 文章，体验不错

译通过针对Codex优化发推技能并结合Chrome插件，用户现在可以在浏览器内更顺畅地完成X文章的发布。这一改进解决了此前手动处理文本与图片时遇到的Markdown兼容性等问题，显著提升了内容发布的效率与体验。

向阳乔木@vista8 · 5月22日19

今天孩子语文老师布置了一份特别的作业： 要求跟 AI 提问，写一篇作文。 我觉得很有创意，可以锻炼提问能力、AI辅助创作能力。 准备了 Claude Sonnet 4.6、ChatGPT 5.5、Gemini 3.5 Flash，到时候看孩子喜欢哪个。

译一位家长分享，孩子的语文老师布置了一项创新作业：要求学生通过向AI提问来完成作文。家长认为，这种形式能有效锻炼学生的提问技巧与AI辅助创作能力。为此，他提前准备了Claude Sonnet 4.6、ChatGPT 5.5、Gemini 3.5 Flash等主流AI模型，供孩子届时根据喜好选择使用。

歸藏(guizang.ai)@op7418 · 5月22日15

哈哈，新设备来了，这玩意有麦克风和扬声器，那可玩性可就强多了！ 最近疯狂在 M5 Stack 家消费，他家出个新的就断货

译一款集成麦克风与扬声器的新设备发布，大幅提升了可玩性与应用潜力。作者近期持续购入M5 Stack产品，但该公司新品常迅速售罄。结合引用信息，该设备可能支持语音交互、音频处理等功能，为开发者提供了更丰富的创作空间。

向阳乔木@vista8 · 5月22日10

光头牛哥（@guangtouniuge）是我认识十多年的兄弟，他的人生简直像爽文小说主角。 从山东农村到北京打拼，卖过菜、摆过路边摊，当过保安。 机缘巧合接触互联网，凭借强大的学习能力，很快成为SEO高手，帮好几个网站做到日百万UV。 因为家庭原因定居西安，一向爱笑开朗的人竟然得抑郁症，那几年很灰暗，他说靠钓鱼打发时间。 走出来后，开了自己公司，带十多人团队做Logo设计、抖音投流等咨询服务，短短几年东山再起。 在我和姚老师劝说下，开了 X 账号，他除了想学AI，还想分享自己的各种GEO实战案例 强烈推荐关注：@guangtouniuge

译推文介绍了“光头牛哥”@guangtouniuge的个人经历：他从山东农村到北京，历经卖菜、摆摊、当保安等多份工作，后凭借自学成为SEO高手，帮助网站达到日百万UV。因家庭原因定居西安期间曾患抑郁症，康复后创办公司，在咨询服务领域东山再起。如今在他人劝说下开设X账号，计划分享自身GEO实战案例并学习AI。

AYi@AYi_AInotes · 5月22日64

http://x.com/i/article/2057668634579714048 # 说实话，这个问题我自己想了大半年，从 2023 年开始关注 AI，到现在也三年了 这三年我自己也算个小样本：一个人维护账号、一个人写稿、一个人跑业务。AI 工具确实把我变成了一个"准团队"，效率提高十倍不止。但最近半年，我反过来观察那些真的有团队的朋友，发现一个很拧巴的现象。 一句话概括叫：个体在飞，组织在塌。 每个人都在用 ChatGPT、Claude、Gemini、Cursor，每个人都说自己快了十倍， 但整个团队凑在一起，产出反而比两年前还慢。 这事儿明显是不对劲的。 我一直在琢磨它到底卡在哪儿，前两天 MIT 斯隆刚发的那份 2026 AI 采用报告，给了我一个最直观的答案。 ## 一、95% 这个数字，比想象的还要扎心 MIT 那份报告里有一组数据：95% 的企业 AI 投入，没有产生任何可衡量的业务回报。 我说实话，看到这个我也懵了。 不是 50%，也不是 70%，竟然高达 95%。 也就是说，一百家公司里九十五家——花了钱、买了工具、培训了员工，最后拿不出一个能写进财报的数字。 你可能会想：是不是这些公司用得不对？是不是模型还不够强？ 我翻来覆去想了很久，都不是。 真正的瓶颈是另一件事——报告里还有一个被很多人忽略的数据：超过 30% 的团队时间，花在了重建别人早就拥有的上下文上。 什么意思？我给你们描述一个场景，看看是不是有些眼熟： 一个决策三个月前就拍板了，今天复盘的时候，谁也找不到当时的讨论记录。 一个产品问题每天在用户群里被问 20 遍，每个运营都要从头复制粘贴一遍答案。 一个新人入职，要花一个月时间，从散落在飞书、企微、邮件、语雀里的碎片中，拼凑出"这家公司到底怎么运作"。 呐，这就是真相。 AI 没让组织变快，因为组织本来就没有记忆，AI 只是把这件事放大了。 ## 二、为什么个体的红利吃不到组织头上 我给这个现象起了个名字，叫 "AI 生产力悖论"。 它的本质是这样的： AI 工具是装在每个个体身上的外挂，比如我用 Cursor 写代码、用 Claude 写稿、用 NotebookLM 做研究——这些工具的记忆，全在我这一台电脑里、我这一个账号下。 我离职的那天，这些"记忆"会一起带走。 我升级的那天，这些"记忆"重新清零。 我和同事协作的时候，这些"记忆"根本传不出去。 写到这你会发现，个体效率的提升，在组织层面是不可累加的。 每个员工都是一个孤岛，每个孤岛上都有一座小工厂，但岛和岛之间没有桥。 这就是为什么前几天红杉 AI Ascent 那场闭门峰会，150 个顶级创始人聊了 6 小时，最后给 2026 年下了一个新定义——"长周期智能体的商业元年"。 红杉合伙人 Pat Grady 有句话我记了好几天： > 下一轮 AI，卖的不是工具，而是收益。 听起来像是供给侧的判断，但我自己琢磨完之后，觉得这话翻译过来其实是在说需求侧： 客户已经不要工具了，因为工具买回来都装在个体身上，提升不了组织指标。 你给我十个 ChatGPT 账号没用，我要的是我们公司从昨天到今天，每一次对话、每一个决策、每一份反馈，都能被沉淀下来、被检索到、被复用。 可一旦想到这里，问题就来了： 再聪明的智能体，如果不知道你的组织在想什么，它就只是一个聪明的傻瓜。 它能写出完美的文案，但写不出你品牌调性的那一句， 它能回答所有通用问题，但答不出"我们产品上周那个 bug 到底修没修"， 它能给你一份漂亮的市场分析，但不知道你三个月前已经否过这个方向。 扯远了哈哈，我想说的是，问题从来不在模型，问题在组织没有给模型一个能学习的地方。 ## 三、有一类产品正在做这件事，但还远没到救世主的程度 聊到这儿，我必须诚实地说一个点， 这个赛道里已经有一些产品在尝试，但坦率地说，没有一家解决了所有问题。 我自己最近在看的一个例子，是两天前刚拿了 300 万美元种子轮的 Lucius，Future Capital Discovery Fund 领投。这是创始人赵赫的第三次创业，前两次都死在了同一个地方，用户连文档都不愿意写。 他这次的思路有点意思：既然人不愿意写文档，那就让 AI 自己听、自己学、自己沉淀。 具体怎么做的？我看了一下他们的机制，大概是这样一个闭环： 用户在群里问一个问题 → AI 先用已有知识回答 → 如果答不上来，自动建任务给运营 → 运营回答之后，AI 把这个答案结构化存进知识库 → 下次同类问题，AI 自己处理。 没有 prompt 要写，没有规则要配。它像一个新来的实习生，坐在群里听着，慢慢学。 早期用户的数据是：社区自解析率从 29% 涨到 88%，运营每天花在重复回答上的时间从 3 小时降到 20 分钟。 但这里我要泼一盆冷水，它还不能处理高价值客户的复杂咨询，不能生成或执行代码，本质上还是一个"高频重复场景的减负工具"。 它核心做的是把最浪费时间的那 30% 标准化重复工作切出去，不是替代你整个团队。 你不能指望它接管你的业务，但可以让你的团队不再被同一个问题问 20 遍。 这就够了吗？我觉得对很多小团队来说，这样其实够了， 但对追求"全自动 AI 公司"的幻想来说，还远远不够。 所以我对 Lucius 的态度是——它是一个有趣的样本，不是终点。 毕竟这个赛道才刚刚开始，未来一年会冒出来一堆类似的"组织记忆层"产品，谁能跑出来还不一定。 这个是官方 Discord 社区，大家可以去体验：https://discordhunt.com/en/servers/lucius-lab-1484054485020966956 刚上线 Lucius 提供限免（400 次 actions），大家如果自己有社区的话也可以试用！ ## 四、真正想说的一件事 乱糟糟说了这么多，有点乱， 但我想说的核心其实就一句话：未来赢家不是模型最强的公司，而是组织记忆最深的公司。 这句话我想了很久才敢写下来，因为它意味着，过去三年我们花在"找最强模型"上的精力，可能用错了方向。 模型每三个月就更新一次，护城河浅得可怜。 但一个公司沉淀了两年的对话、决策、反馈、品牌声音——这东西没法被复制，也没法被快速追赶。 所以如果让我给三类人一句话建议，那我想说这些： 对创业者： 不用 all in 最前沿的模型，去找一个垂直场景，把"组织记忆"做厚，这样就算模型在变，但组织记忆是会产生复利的。 对管理者： 别再给员工买更多 AI 工具了，先想想你的团队有没有一个地方，能把每一次对话沉淀下来。 没有这个底座，买再多工具都是在加速混乱。 对像我这样的个体： 哪怕你只是一个人，也开始建你自己的 Context Layer 吧。 你的项目笔记、你的客户对话、你的写作素材——这些是你未来 5 年最值钱的资产。 写到这里，说实话这件事我自己也还没完全想清楚。 我自己也还在用着十几个 AI 工具，也还在不停地把同一个想法在不同的地方重复输入，也还经常找不到三个月前那个我自以为记得的洞察。 所以这篇不是一篇"我懂了你跟着学"的教程，这是我作为一个 AI 时代的从业者，写给同样在迷雾里摸索的你的一封信。 如果你也感觉到了那种"个体在飞、团队在塌"的拧巴，那我们就是同路人。 咱们慢慢来，一起琢磨。 （本文基于 MIT 2026 AI 采用报告、红杉 AI Ascent 2026 闭门峰会纪要与近期行业动态综合写成，Lucius 只是文中提到的一个例子，不构成任何推荐。） 📌 觉得有用的话，欢迎点个赞 / 转发和关注，我将持续跟大家分享优质实用的AI洞见。

译本文指出当前AI应用存在一个“生产力悖论”：个人使用AI工具效率大幅提升，但组织整体效能却未同步增长。核心原因在于，组织普遍缺乏有效的“记忆系统”，导致大量时间（据MIT报告超30%）被消耗在重复构建上下文中，使个体提升的效率无法在组织层面累加与沉淀。MIT报告显示，高达95%的企业AI投入未产生可衡量回报。作者认为，未来竞争的关键不在于使用最强的AI模型，而在于构建最深厚的“组织记忆”，将对话、决策等资产系统化沉淀，这比单纯追求工具本身更为重要。

宝玉@dotey · 5月22日14

同问： 执行 /goal 的过程中，达到限额了，等 5 小时限额恢复了，任务能自动继续？还是需要人手动输入“continue”继续？

译一条科技推文探讨了AI任务执行中的中断恢复问题。核心疑问是：当执行/goal类任务时遇到5小时的运行时间限制，等待限额恢复后，任务是否会自动继续，还是需要用户手动输入指令（如“continue”）来重新激活。引用部分显示，此前已有其他用户就同一场景（针对/goal任务）向开发者提问“限额到了能恢复吗”，表明该问题受到持续关注。讨论聚焦于AI任务连续性机制及用户交互方式。

meng shao@shao__meng · 5月22日29

在面试或交流中，如果听到把 prompt 发音为 [pro mo t]，会默默减分吗 😂 我感觉我也不是强迫症，但是每次听到这样读，还是很出戏。。

Sam Altman@sama · 5月22日26

what problem do you most hope AI will solve in the future? maybe we can help!

译你最希望AI在未来解决什么问题？ 也许我们能帮忙！

Chubby♨️@kimmonismus · 5月22日18

1.Cure all diseases 2.Automate scientific research, helping us solve challenges such as energy scarcity and discover new materials 3.Eliminate boring, repetitive work by letting AI handle those tasks 4.Give everyone access to a personal AI doctor that can monitor all of their health data and vitals 5. Provide everyone with a proactive personal AI assistant or secretary

译1. 治愈所有疾病 2. 自动化科学研究，帮助我们解决能源短缺等挑战并发现新材料 3. 通过让AI处理任务来消除枯燥重复的工作 4. 让每个人都能获得个人AI医生，监控所有健康数据和生命体征 5. 为每个人提供主动的个人AI助理或秘书

Berryxia.AI@berryxia · 5月22日25

兄弟们，这个TOB端还是有应用场景的！ 设计师戴着 Vision Pro，站在一辆等身大的虚拟汽车模型周围走动观察。 他们可以从不同角度仔细查看，还能和远程的同事实时一起讨论、标记问题，进行协作评审。 这就是刚发布的 Apple Vision Pro 应用「Immersive for Autodesk VRED」。 它把汽车设计评审从传统的看屏幕，变成了真正沉浸在模型空间里的共同作业。 当设计工作可以做到这种程度的等身大沉浸和远程协作时。 真正值得关注的是，空间计算正在把“远程开会”变成“远程一起站在同一个物理空间里工作”。

译Apple Vision Pro发布「Immersive for Autodesk VRED」应用，让设计师佩戴设备后围绕等身大虚拟汽车模型沉浸式走动观察，并与远程同事实时协作评审。该技术将设计会议升级为高临场感共同作业，展现了空间计算改变工作模式的潜力。

X.PIN@thexpin · 5月22日58

China now accounts for 43.7% of top AI researchers globally. The US is at 31.9%. Tsinghua alone (6.2%) produces more top AI talent than Stanford, MIT, and Carnegie Mellon combined. Most of the policy debate around AI competitiveness focuses on chips and compute. This chart suggests the more structural question might be about people: where they're trained, and where they end up working.

译中国目前占全球顶尖AI研究人员的43.7%。美国为31.9%。仅清华大学（6.2%）培养的顶尖AI人才就超过了斯坦福、麻省理工和卡内基梅隆大学的总和。大多数关于AI竞争力的政策辩论都集中在芯片和算力上。这张图表表明，更结构性的问题可能在于人才：他们在哪里接受培训，以及最终在哪里工作。