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这是我今年装到 Codex 里最爽的一个 skill，没有之一，强烈推荐大家安装一下。 一个不到 1k stars 的小项目，把独立开发最容易死的那一环给补上了。 独立开发时常面临的死亡循环：找 idea → 开干 → 没人用 → emo → 重复 中间被跳过的很重要的一步叫 validation，99% 的人靠”我觉得有用”代替了它。 一行命令安装到 Codex： npx --yes codex-startup-pressure-test-skill@latest 把 你的idea 丢进去，它会用创始人视角给你压测： ✅ 核心假设 + 致命缺陷 ✅ 真痛点还是你的幻觉 ✅ 真实竞品 + 切换成本 ✅ 前 10 个客户从哪来 ✅ 2 周能跑完的 MVP ✅ 直接判...

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Yanhua

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✅ 推荐一个宝玉老师开源的 Skill：用 Claude Code 一行命令就能把 Markdown 文章自动发到 X，带图片的那种。 👉 这个工具其实开源挺久了，但好像用的人不多？可能大家不太知道怎么上手。我自己用了一段时间觉得真的很方便，就录了个视频教程，把原理和用法都讲了一遍。 有兴趣的朋友可以试试，真的能省不少事儿 ，如果遇到什么问题你直接让AI帮你分析这个skill的逻辑和流程然后帮你解决，其实很简单，来尝试下吧👇
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✅ 推荐一个宝玉老师开源的 Skill：用 Claude Code 一行命令就能把 Markdown 文章自动发到 X，带图片的那种。 👉 这个工具其实开源挺久了，但好像用的人不多？可能大家不太知道怎么上手。我自己用了一段时间觉得真的很方便，就录了个视频教程，把原理和用法都讲了一遍。 有兴趣的朋友可以试试，真的能省不少事儿 ，如果遇到什么问题你直接让AI帮你分析这个skill的逻辑和流程然后帮你解决，其实很简单，来尝试下吧👇

阿蔺A-Lin

27,925 views • 4 months ago

🎬 90% 的人没用明白 Codex。 因为一开始就把它当成了 ChatGPT。 但 Codex 最厉害的地方，从来不是聊天，而是动手。它会读项目、改文件、做表格、操作浏览器，直接在你的电脑里完成任务。 💡 真正决定体验的也不是 Prompt，而是四件事：Project、Permissions、Context 和 AGENTS.md。少一个都能用，多一个才开始好用。 我后来甚至不把它当 AI，而是当新人来带：先教它，再纠正它，最后把经验沉淀成 Skill。 当你开始这样用 Codex，它就不再是助手，而是一套持续进化的工作系统。
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🎬 90% 的人没用明白 Codex。 因为一开始就把它当成了 ChatGPT。 但 Codex 最厉害的地方，从来不是聊天，而是动手。它会读项目、改文件、做表格、操作浏览器，直接在你的电脑里完成任务。 💡 真正决定体验的也不是 Prompt，而是四件事：Project、Permissions、Context 和 AGENTS.md。少一个都能用，多一个才开始好用。 我后来甚至不把它当 AI，而是当新人来带：先教它，再纠正它，最后把经验沉淀成 Skill。 当你开始这样用 Codex，它就不再是助手，而是一套持续进化的工作系统。

Martin

27,106 views • 1 month ago

Anthropic 出的 Claude Design 功能，一条推文直接冲上 6000万+ 曝光 我用它做的笔记，随手就获得近 1000 赞，这个设计能力真的在降维打击。 但目前功能只有会员能用，大多数人用不了 我把它重新封装成了开源 Skill，免费开源 这条视频我会手把手带你从 0 到 1： ✅ 把 Skill 装好 ✅ 跑出一个完整的成品效果
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Anthropic 出的 Claude Design 功能，一条推文直接冲上 6000万+ 曝光 我用它做的笔记，随手就获得近 1000 赞，这个设计能力真的在降维打击。 但目前功能只有会员能用，大多数人用不了 我把它重新封装成了开源 Skill，免费开源 这条视频我会手把手带你从 0 到 1： ✅ 把 Skill 装好 ✅ 跑出一个完整的成品效果

阿西_出海

24,055 views • 3 months ago

👏扣子3.0 发布了。这版我最期待的两个功能：一是"多人多 Agent 协作"——把不同的 Agent 拉进同一个项目，@ 来 @ 去分工干活；二是能把本地的 Claude Code、Codex 直接接进去托管。 我平时主力就用 Claude Code，自己还折腾过几个让多 Agent 协作的小工具： - multi-agent：用 tmux 分屏把 Claude、Codex 拉起来，按顺序调度 - hero-coding：一个 Go 写的小程序，让 Agent 写完代码自动跑测试、再过一遍审查 - roundtable：让几个不同的模型对着同一个问题互相辩论，出一个结论 我第一时间就上手了。 先接入：本地配好的 Claude Code、Codex 点几下就接进来托管，不用重配；一个项目里我拉三个 Agent —— 本地的 Claude Code、本地的 Codex、Coze Agent。 然后我在项目里 @ Claude Code，让它读我本地那个 hero-coding，它确实能读到内容，而且不单单是能读文件。 我又让它调我本地的 imgen SKILL（我自己写的文生图工具）生成一张图，再通过我自己的 coze-bridge 把图发回聊天里——图真出来了，一张未来感城市夜景。也就是说，我电脑上的整套工具链、skill 它都能调起来用，云端和本地直接打通。
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👏扣子3.0 发布了。这版我最期待的两个功能：一是"多人多 Agent 协作"——把不同的 Agent 拉进同一个项目，@ 来 @ 去分工干活；二是能把本地的 Claude Code、Codex 直接接进去托管。 我平时主力就用 Claude Code，自己还折腾过几个让多 Agent 协作的小工具： - multi-agent：用 tmux 分屏把 Claude、Codex 拉起来，按顺序调度 - hero-coding：一个 Go 写的小程序，让 Agent 写完代码自动跑测试、再过一遍审查 - roundtable：让几个不同的模型对着同一个问题互相辩论，出一个结论 我第一时间就上手了。 先接入：本地配好的 Claude Code、Codex 点几下就接进来托管，不用重配；一个项目里我拉三个 Agent —— 本地的 Claude Code、本地的 Codex、Coze Agent。 然后我在项目里 @ Claude Code，让它读我本地那个 hero-coding，它确实能读到内容，而且不单单是能读文件。 我又让它调我本地的 imgen SKILL（我自己写的文生图工具）生成一张图，再通过我自己的 coze-bridge 把图发回聊天里——图真出来了，一张未来感城市夜景。也就是说，我电脑上的整套工具链、skill 它都能调起来用，云端和本地直接打通。

劳伦斯

27,423 views • 1 month ago

试了一下 OpenAI 新出的 Codex App，有些亮点 跟 Skills 的适配还是有点问题，模型的主要问题就是慢 OpenAI 给 Pro 和 Plus 用户的 Codex 额度在未来两个月内全部翻倍了 👇看一下详细的能力介绍： Skills 可视化管理 有一个专门的 Skills 列表界面，预置了一些官方 skills，也可以扫描你已经安装的 skills。注意这里只能扫描 NPX 安装的，本地创建的（比如在 Claude Code 里创建的）扫不出来。 还支持 Skills Creator 创建的 skills，可以直接在 APP 里用它去创建新 skills。 ------ 定时任务功能，这个挺实用的。 可以让 AI 定期执行某些任务，比如每周给你一个解决问题的报告，定期去解决某个项目的 PR 问题，或者定期 review 代码。 对于需要持续维护的项目来说，这个功能还是挺有价值的。 ------ Codex APP 现在支持计划模式了。 因为它跟 Codex CLI 共享后端，所以现在 Codex CLI 也同步支持计划模式了。这意味着 AI 会先规划任务步骤，让你确认后再执行。 ------ 用量显示的样式做得挺好的。 进度条、余量、使用情况都很清楚，一眼就能看到你还有多少额度。 还有 code review 的快捷方式，可以快速调用你的 skills。MCP 的添加也支持。 ====== 实测：用 video-wrapper skill 跑了一遍 我测试主要是让它跑了一个我最近做的 skill，可以一键给视频添加视频包装，比如卡片、花字、人物条、章节标题这些。 这个 skill 挺复杂的，所以很适合用来测试。 ------ 第一次运行的问题 可以工作，但第一次它选了 PIL 这个方案，比较差。 核心问题是什么？它跟你没有交互。 我的 skill 里边写清楚了：要先问用户要哪套方案，再给出包装方案让用户确认，用户确认了再开始包装。 但在 Codex 这里，明显没有交互。它就直接跑，把所有决定都自己做了，跑完就完了。出错了也不管，直接用降级方案。 ------ 修复后的效果 我让它修复以后，它倒是能修复。重新跑了一遍，效果也不错。 最终生成的视频包装效果还行： ▸ 左下角有人物卡片 ▸ 有花字 ▸ 有各种卡片和章节标题 ▸ 结论卡片也加上了 因为我们用前端代码约束了样式，所以它在样式上不会出什么错误。 ------ 体验总结 整个过程很不可控： ▸ 速度很慢 - Codex 本身速度就慢 ▸ 交互明显不够 - 你根本不知道进到哪个阶段了，也不知道它的方案是什么 ▸ 只管执行 - AI 一直在执行，不会停下来问你 可能是它不太适应 skills 规范，只是简单做了一下适配，没有 Claude Code 跟 skills 的适配那么好。
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试了一下 OpenAI 新出的 Codex App，有些亮点 跟 Skills 的适配还是有点问题，模型的主要问题就是慢 OpenAI 给 Pro 和 Plus 用户的 Codex 额度在未来两个月内全部翻倍了 👇看一下详细的能力介绍： Skills 可视化管理 有一个专门的 Skills 列表界面，预置了一些官方 skills，也可以扫描你已经安装的 skills。注意这里只能扫描 NPX 安装的，本地创建的（比如在 Claude Code 里创建的）扫不出来。 还支持 Skills Creator 创建的 skills，可以直接在 APP 里用它去创建新 skills。 ------ 定时任务功能，这个挺实用的。 可以让 AI 定期执行某些任务，比如每周给你一个解决问题的报告，定期去解决某个项目的 PR 问题，或者定期 review 代码。 对于需要持续维护的项目来说，这个功能还是挺有价值的。 ------ Codex APP 现在支持计划模式了。 因为它跟 Codex CLI 共享后端，所以现在 Codex CLI 也同步支持计划模式了。这意味着 AI 会先规划任务步骤，让你确认后再执行。 ------ 用量显示的样式做得挺好的。 进度条、余量、使用情况都很清楚，一眼就能看到你还有多少额度。 还有 code review 的快捷方式，可以快速调用你的 skills。MCP 的添加也支持。 ====== 实测：用 video-wrapper skill 跑了一遍 我测试主要是让它跑了一个我最近做的 skill，可以一键给视频添加视频包装，比如卡片、花字、人物条、章节标题这些。 这个 skill 挺复杂的，所以很适合用来测试。 ------ 第一次运行的问题 可以工作，但第一次它选了 PIL 这个方案，比较差。 核心问题是什么？它跟你没有交互。 我的 skill 里边写清楚了：要先问用户要哪套方案，再给出包装方案让用户确认，用户确认了再开始包装。 但在 Codex 这里，明显没有交互。它就直接跑，把所有决定都自己做了，跑完就完了。出错了也不管，直接用降级方案。 ------ 修复后的效果 我让它修复以后，它倒是能修复。重新跑了一遍，效果也不错。 最终生成的视频包装效果还行： ▸ 左下角有人物卡片 ▸ 有花字 ▸ 有各种卡片和章节标题 ▸ 结论卡片也加上了 因为我们用前端代码约束了样式，所以它在样式上不会出什么错误。 ------ 体验总结 整个过程很不可控： ▸ 速度很慢 - Codex 本身速度就慢 ▸ 交互明显不够 - 你根本不知道进到哪个阶段了，也不知道它的方案是什么 ▸ 只管执行 - AI 一直在执行，不会停下来问你 可能是它不太适应 skills 规范，只是简单做了一下适配，没有 Claude Code 跟 skills 的适配那么好。

歸藏(guizang.ai)

30,521 views • 5 months ago

真的有点兴奋，终于等来营销圈的 Codex 了，不管你是独立开发还是OPC一人公司，找客户扒联系方式写破冰信这些破事，直接给你干得明明白白！ 甚至你用来做副业搞钱都是一个超级神器！ 我们都知道，AI现在已经把写代码的门槛拉平了，Codex能让一个人顶一个开发团队，而现在，营销领域的Codex也出现了——它叫Lev8，找客户这种脏活累活，现在被它直接干碎了，我真的吹爆！ 我们先来看下benchmark数据，真的炸裂， 1️⃣找海外客户这个场景里，有效结果量Lev8 90个，Exa 58.2个，Codex只拉出20个， 2️⃣匹配精度Lev8 83.3%，Exa 76.5%，Codex 71.8%， 3️⃣单条匹配成本Lev8 $0.052，竟然比Exa的$0.061还低。 不只是勉强赢一个点啊兄弟们，搜得更多、准头更高、还更便宜，这三项全中！ 讲真看到Lev8这个产品，我真的觉得AI真正落地的路径越来越清楚了， 我非常笃定的相信，以后不会是一个万能AI模型包打天下，会是一群垂直Agent各自钻进一个完整工作流，把通用模型一件一件替换掉，代码领域Codex已经证明了，现在终于轮到营销了。 而且讲真，未来独立开发者和一人公司最稀缺的能力一定是营销能力，也就怎么把产品卖出去，那卖出去的前提是找到目标客户和潜在客户。 Lev8 背后聚合了50+实时数据源，LinkedIn、X、YouTube、Instagram、GitHub全网在跑，10亿+职场人脉做底子，拿到的永远是活数据，而不是那些买来的僵尸名单。 而且它不是搜完就扔给你，会帮你盯着搞钱信号——哪家刚融资、哪家在招人、哪家刚改版、哪家创始人在论坛上吐槽某个问题，这就意味着现在出手最不突兀的时机它都全帮你盯着， 抓到信号之后自动给你写定制的破冰开场白，而且不是那种千篇一律的模板，然后邮件、LinkedIn、WhatsApp、Instagram、X五个渠道一键发出去，回复统一收回来。 过去要开四五个工具、建一堆表格、自己手动盯半年才能跑完的找人→调研→写开场白→发消息→跟动态，现在在一个聊天框里大白话讲一句，它替你全跑了！ 这和Codex赢的逻辑一模一样，Codex能这么火爆不是因为比GPT聪明，是它嵌入进了代码的整个工作流——懂仓库、能跑终端、能看报错、能跑测试， Lev8在营销上干的就是这件事，从帮你搜个邮箱变成替你把找人这摊事跑起来，是比通用模型注做的可深多了。 具体大家可以看下方我实际跑测的视频👇
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真的有点兴奋，终于等来营销圈的 Codex 了，不管你是独立开发还是OPC一人公司，找客户扒联系方式写破冰信这些破事，直接给你干得明明白白！ 甚至你用来做副业搞钱都是一个超级神器！ 我们都知道，AI现在已经把写代码的门槛拉平了，Codex能让一个人顶一个开发团队，而现在，营销领域的Codex也出现了——它叫Lev8，找客户这种脏活累活，现在被它直接干碎了，我真的吹爆！ 我们先来看下benchmark数据，真的炸裂， 1️⃣找海外客户这个场景里，有效结果量Lev8 90个，Exa 58.2个，Codex只拉出20个， 2️⃣匹配精度Lev8 83.3%，Exa 76.5%，Codex 71.8%， 3️⃣单条匹配成本Lev8 $0.052，竟然比Exa的$0.061还低。 不只是勉强赢一个点啊兄弟们，搜得更多、准头更高、还更便宜，这三项全中！ 讲真看到Lev8这个产品，我真的觉得AI真正落地的路径越来越清楚了， 我非常笃定的相信，以后不会是一个万能AI模型包打天下，会是一群垂直Agent各自钻进一个完整工作流，把通用模型一件一件替换掉，代码领域Codex已经证明了，现在终于轮到营销了。 而且讲真，未来独立开发者和一人公司最稀缺的能力一定是营销能力，也就怎么把产品卖出去，那卖出去的前提是找到目标客户和潜在客户。 Lev8 背后聚合了50+实时数据源，LinkedIn、X、YouTube、Instagram、GitHub全网在跑，10亿+职场人脉做底子，拿到的永远是活数据，而不是那些买来的僵尸名单。 而且它不是搜完就扔给你，会帮你盯着搞钱信号——哪家刚融资、哪家在招人、哪家刚改版、哪家创始人在论坛上吐槽某个问题，这就意味着现在出手最不突兀的时机它都全帮你盯着， 抓到信号之后自动给你写定制的破冰开场白，而且不是那种千篇一律的模板，然后邮件、LinkedIn、WhatsApp、Instagram、X五个渠道一键发出去，回复统一收回来。 过去要开四五个工具、建一堆表格、自己手动盯半年才能跑完的找人→调研→写开场白→发消息→跟动态，现在在一个聊天框里大白话讲一句，它替你全跑了！ 这和Codex赢的逻辑一模一样，Codex能这么火爆不是因为比GPT聪明，是它嵌入进了代码的整个工作流——懂仓库、能跑终端、能看报错、能跑测试， Lev8在营销上干的就是这件事，从帮你搜个邮箱变成替你把找人这摊事跑起来，是比通用模型注做的可深多了。 具体大家可以看下方我实际跑测的视频👇

AYi

110,737 views • 27 days ago

别再纠结是用 Codex 还是 Claude Code 了。 我发现其实真正决定AI生产力上限的，不是 Agent，而是 Skill。 这期视频我会分享最终筛选出来的8个最核心的skill 1、基础Skill： 把重复工作流封装成专属Skill 、自动搜索各种Skill 2、产品开发Skill： 顶级开发团队级别的AI编程提效 ；不懂设计也能做出好看页面 3、内容创作Skill： 做图、整理资料、排版发布，这两个Skill直接替你干 不管你用 Claude Code 还是 Codex，装上就能用。
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别再纠结是用 Codex 还是 Claude Code 了。 我发现其实真正决定AI生产力上限的，不是 Agent，而是 Skill。 这期视频我会分享最终筛选出来的8个最核心的skill 1、基础Skill： 把重复工作流封装成专属Skill 、自动搜索各种Skill 2、产品开发Skill： 顶级开发团队级别的AI编程提效 ；不懂设计也能做出好看页面 3、内容创作Skill： 做图、整理资料、排版发布，这两个Skill直接替你干 不管你用 Claude Code 还是 Codex，装上就能用。

阿西_出海

99,671 views • 1 month ago

我的龙虾帮我把日本七天旅行全安排了，行程 + 机票都查好了，最后还把结果发到了我邮箱。 用的是扣子 2.5，拆解一下它是怎么做的。 这次主打的概念是"满配 Agent"，说白了就是 AI 不再只是一个聊天框，你可以给它配一台云手机、一台云电脑、一个独立邮箱，让它自己去干活。 先建了个 Agent，给它起了名换了头像。然后去虾评装了个旅行规划 Skill，让它用云手机帮我排行程。 规划完之后它用自己的邮箱把行程发到了我个人邮箱。 第一印象：确实不只是聊天了👇
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我的龙虾帮我把日本七天旅行全安排了，行程 + 机票都查好了，最后还把结果发到了我邮箱。 用的是扣子 2.5，拆解一下它是怎么做的。 这次主打的概念是"满配 Agent"，说白了就是 AI 不再只是一个聊天框，你可以给它配一台云手机、一台云电脑、一个独立邮箱，让它自己去干活。 先建了个 Agent，给它起了名换了头像。然后去虾评装了个旅行规划 Skill，让它用云手机帮我排行程。 规划完之后它用自己的邮箱把行程发到了我个人邮箱。 第一印象：确实不只是聊天了👇

Yanhua

51,793 views • 3 months ago

【Codex 保姆级 小白入门】带你从0到1创建你的第一个项目 很多人下载完 Codex 打开界面就懵了，不知道第一步该干嘛～ 这期零基础小白教程，我手把手从安装开始，带你一步步搞懂 Codex 的工作逻辑、正确打开方式、权限设置，最后和你一起做出第一个项目～ 看完你就能彻底摆脱界面恐惧，把 Codex 用到自己的日常开发里！
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【Codex 保姆级 小白入门】带你从0到1创建你的第一个项目 很多人下载完 Codex 打开界面就懵了，不知道第一步该干嘛～ 这期零基础小白教程，我手把手从安装开始，带你一步步搞懂 Codex 的工作逻辑、正确打开方式、权限设置，最后和你一起做出第一个项目～ 看完你就能彻底摆脱界面恐惧，把 Codex 用到自己的日常开发里！

爱丽丝呀！

424,351 views • 2 months ago

想认真做小红书个人号或者矩阵的朋友，这个 Skill 真的能帮你省掉 80% 的重复劳动。 看了我的 AI 工作流分享以后，很多宝子问有没有小红书自动化运营的工具，我GitHub上找了下，这个还不错， 说实话，我之前也以为所有小红书自动化工具都是垃圾， 要么用两天就封号，要么复杂到要写几百行代码，要么就是个只能发文字的残废，直到我试了这个， 最牛逼的是它的安全机制：完全不用小红书 API，全程用浏览器自动化模拟真人点击和输入。 第一次扫码登录后，后续所有操作都和你自己手动点一模一样，目前是我见过封号风险最低的方案。 而且它真的零代码，你不需要懂任何编程，只要对着 你的龙虾或者 hermes 说一句话就行： • 帮我分析一下我的首页推荐流 • 帮我生成五个今天能发的选题 • 帮我复刻这篇爆款笔记 • 帮我回复一下最新的评论 它全都能自己干完， 最狠的是它不只是一个单纯的发稿工具，它还有一个完整的运营闭环： 会分析你的账号数据、拆解别人爆款的结构、生成内容+封面、自动发布、自动回评， 还会把所有分析结果和操作自动存成 Markdown 知识库，方便你后续复盘。 安装也简单到离谱： 打开 Openclaw，直接说 “帮我安装这个 skill 就完事了。 仓库地址老规矩评论区自取鸭🦆
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想认真做小红书个人号或者矩阵的朋友，这个 Skill 真的能帮你省掉 80% 的重复劳动。 看了我的 AI 工作流分享以后，很多宝子问有没有小红书自动化运营的工具，我GitHub上找了下，这个还不错， 说实话，我之前也以为所有小红书自动化工具都是垃圾， 要么用两天就封号，要么复杂到要写几百行代码，要么就是个只能发文字的残废，直到我试了这个， 最牛逼的是它的安全机制：完全不用小红书 API，全程用浏览器自动化模拟真人点击和输入。 第一次扫码登录后，后续所有操作都和你自己手动点一模一样，目前是我见过封号风险最低的方案。 而且它真的零代码，你不需要懂任何编程，只要对着 你的龙虾或者 hermes 说一句话就行： • 帮我分析一下我的首页推荐流 • 帮我生成五个今天能发的选题 • 帮我复刻这篇爆款笔记 • 帮我回复一下最新的评论 它全都能自己干完， 最狠的是它不只是一个单纯的发稿工具，它还有一个完整的运营闭环： 会分析你的账号数据、拆解别人爆款的结构、生成内容+封面、自动发布、自动回评， 还会把所有分析结果和操作自动存成 Markdown 知识库，方便你后续复盘。 安装也简单到离谱： 打开 Openclaw，直接说 “帮我安装这个 skill 就完事了。 仓库地址老规矩评论区自取鸭🦆

AYi

20,115 views • 2 months ago

如何避免 codex 赠送的重置机会过期？ 这个视频分享了如何查询本机 codex 重置机会的有效期。 我封装了一个简单的技能。 发送下面的话，给 codex，即可安装这个技能。 帮我安装这个技能，来源是 在新会话中，可以这么问： 帮我看看还有几张 codex 重置卡，分别是什么时候开始，什么时候到期。 这个 skill 背后的提示词，链接直达👇
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如何避免 codex 赠送的重置机会过期？ 这个视频分享了如何查询本机 codex 重置机会的有效期。 我封装了一个简单的技能。 发送下面的话，给 codex，即可安装这个技能。 帮我安装这个技能，来源是 在新会话中，可以这么问： 帮我看看还有几张 codex 重置卡，分别是什么时候开始，什么时候到期。 这个 skill 背后的提示词，链接直达👇

前端哥Liam

17,782 views • 1 month ago

哥哥们你们太卷了，卷不过你们了，掉了30多个名额了哦！哭死了！哎！！！ ——— 说实话，我一开始也是被 ZK 那一套讲法讲烦的。 什么数学优雅、终极信任、密码学圣杯，听多了真的会走神。 直到我在看 Inference Labs 的时候，脑子里突然冒出一个很不体面的画面： 这玩意儿怎么这么像拆熟食的？ 传统 AI 给我的感觉，就像买一整块封装好的肉。 看起来油亮，切面也不错， 但你永远不知道里面有没有掺点别的。 你只能选择信，或者不用。 Inference Labs 干的事反而很“笨”： 它不让你信整块， 而是把 AI 推理一刀一刀拆开。 你不需要接受“这个模型很强”这种宏大叙事， 你只需要确认一件小事： 这一刀，是不是真的这么切的。 说实话，这个点戳到我了。 DSperse 那套分布式验证，说白了就是在帮人偷懒。 不是让所有人去理解整个模型， 而是让验证这件事本身变轻。 我不用背“我要为整个 AI 结果负责”的心理包袱， 我只关心我现在用到的这一小段推理， 有没有被乱来。 这在很多现实场景里太重要了。 医生、风控、合规， 没人有精力啃完整头猪。 更让我有好感的是，他们连“怎么验”都顺手简化了。 我是真的讨厌管理私钥。 不是不懂，是不想。 每次验证之前先来一套仪式感， 本身就已经在劝退人了。 和 Self Chain 的无密钥方案， 第一次看到的时候我心里是松了一口气的那种感觉： 哦，终于不是为难普通人了。 验证 AI，本来就不该比点外卖还复杂。 ⸻ 所以后来我发现， Inference Labs 干的事，其实挺不浪漫的。 它不讲终极信任， 也不喊改变世界， 只是很务实地把信任拆碎、摊平、递到你手里。 你想验，就验这一小块。 你不想理解，也没关系。 未来如果 AI 真开始翻车， 那些没法被拆、没法被验的模型， 大概真的会被永久挂在链上当反例。 我现在已经不太关心 “这是不是真正的 ZK 巅峰设计”了。 我更在意的是： 当我真的要用 AI 的那一刻，它有没有为我考虑过。 这一点上，Inference Labs 至少让我愿意继续看下去。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Inference Labs
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董小姐 MemeMax ⚡️ 🐬TermMax

27,155 views • 6 months ago

我用Codex重建了自己的知识库，发现一件事： 大多数人的Obsidian，本质上是个高级剪贴板。 笔记存进去，就再也没出来过。 问题不在工具，在于缺了一个会”思考”的中间层。 Codex的出现，补上了这个缺口。 它不是另一个AI聊天框，而是OpenAI专门为知识工作设计的编码代理——能读懂你的文件结构，能跨文档检索，能把零散的信息片段重新组织成有逻辑的输出。 接入Obsidian之后，发生了什么变化？ 以前：我记录一篇投资笔记，它就躺在某个文件夹里。 现在：Codex能跨越我三年积累的vault，把巴菲特笔记、行业分析、个人反思串联起来，给我一个没想到的视角。 这不是搜索，是知识的重新激活。 本教程会手把手带你完成三件事： 一、配置Codex读取本地Obsidian vault的权限和路径； 二、建立让AI真正”看懂”你笔记的文件命名与标签规范； 三、设计5个高频prompt模板，让Codex帮你做知识综合、生成MOC（内容地图）、以及输出可直接发布的内容草稿。 适合有Obsidian使用基础、对AI工作流感兴趣、但还没找到高效接入方式的知识工作者。 跟着视频做一遍，你的vault会第一次真正”活”起来。
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我用Codex重建了自己的知识库，发现一件事： 大多数人的Obsidian，本质上是个高级剪贴板。 笔记存进去，就再也没出来过。 问题不在工具，在于缺了一个会”思考”的中间层。 Codex的出现，补上了这个缺口。 它不是另一个AI聊天框，而是OpenAI专门为知识工作设计的编码代理——能读懂你的文件结构，能跨文档检索，能把零散的信息片段重新组织成有逻辑的输出。 接入Obsidian之后，发生了什么变化？ 以前：我记录一篇投资笔记，它就躺在某个文件夹里。 现在：Codex能跨越我三年积累的vault，把巴菲特笔记、行业分析、个人反思串联起来，给我一个没想到的视角。 这不是搜索，是知识的重新激活。 本教程会手把手带你完成三件事： 一、配置Codex读取本地Obsidian vault的权限和路径； 二、建立让AI真正”看懂”你笔记的文件命名与标签规范； 三、设计5个高频prompt模板，让Codex帮你做知识综合、生成MOC（内容地图）、以及输出可直接发布的内容草稿。 适合有Obsidian使用基础、对AI工作流感兴趣、但还没找到高效接入方式的知识工作者。 跟着视频做一遍，你的vault会第一次真正”活”起来。

概率鹿梦｜AI Wealth Edge

27,249 views • 1 month ago

Vibe Coding 让每个人都有做软件的能力，我见过很多人做了几十个产品，纯特么自嗨，没有一毛钱盈利。 现在 AI 一晚上能做一个产品，代码成本趋近于零，成本低到大家觉得不需要验证，做完了自然有人用。 但事实上大家都在做“玩具”，因为 Vibe Coding 解决的是 how，但 what 和 why 被跳过了。 我最近一个多月一直在用 atypica.AI ，就是在写代码之前，先把想法丢进去跑一轮用户验证。 它会有一套完整的研究链路： 先帮你拆研究计划，然后从百万级真实用户数据构建的 AI 人设库里挑人，组成一个焦点小组（AI Panel），让这些虚拟用户讨论你的产品、互相辩论、给出反对意见。 并且，这个焦点小组可以反复用，每次你有新想法、新定价、新包装、新广告语，都可以拉同一批人再聊一轮。 我刚用它测过的场景： 上周我想做一个给老板用的 AI 助手，它帮我组了 12 个不同行业的老板人设（persona）并沉淀成我可以反复调用的Panel 。 30 分钟跑完，从报告中发现3件我完全没想到的事： 1. 当AI变得太懂老板反而会引发不安全感（尤其是很懂账目和客户关系时，会觉得被盯着）； 2. 最抗拒 AI 的老板也不是完全不用 AI ，只是不想换工作方式（能继续发微信、拍照、说语音，后台自动整理）； 3. 他们愿意为 AI 付钱不是因为功能多，而是因为它能帮自己少亏一次钱（少一次压货、客户流失或管理损耗，比“智能助手”这个概念更能打动人）。 根据这些发现我当场调整了方向，然后用panel里的同一批人再验证了一轮。两轮下来，避开了至少三个致命错误。 Vibe Coding 把做产品的门槛降到了零，但做对产品的门槛一点没变，如果你想要靠产品盈利，最好还是先想清楚： 你在解决真实需求，还是在解决自己幻想的问题。
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Vibe Coding 让每个人都有做软件的能力，我见过很多人做了几十个产品，纯特么自嗨，没有一毛钱盈利。 现在 AI 一晚上能做一个产品，代码成本趋近于零，成本低到大家觉得不需要验证，做完了自然有人用。 但事实上大家都在做“玩具”，因为 Vibe Coding 解决的是 how，但 what 和 why 被跳过了。 我最近一个多月一直在用 atypica.AI ，就是在写代码之前，先把想法丢进去跑一轮用户验证。 它会有一套完整的研究链路： 先帮你拆研究计划，然后从百万级真实用户数据构建的 AI 人设库里挑人，组成一个焦点小组（AI Panel），让这些虚拟用户讨论你的产品、互相辩论、给出反对意见。 并且，这个焦点小组可以反复用，每次你有新想法、新定价、新包装、新广告语，都可以拉同一批人再聊一轮。 我刚用它测过的场景： 上周我想做一个给老板用的 AI 助手，它帮我组了 12 个不同行业的老板人设（persona）并沉淀成我可以反复调用的Panel 。 30 分钟跑完，从报告中发现3件我完全没想到的事： 1. 当AI变得太懂老板反而会引发不安全感（尤其是很懂账目和客户关系时，会觉得被盯着）； 2. 最抗拒 AI 的老板也不是完全不用 AI ，只是不想换工作方式（能继续发微信、拍照、说语音，后台自动整理）； 3. 他们愿意为 AI 付钱不是因为功能多，而是因为它能帮自己少亏一次钱（少一次压货、客户流失或管理损耗，比“智能助手”这个概念更能打动人）。 根据这些发现我当场调整了方向，然后用panel里的同一批人再验证了一轮。两轮下来，避开了至少三个致命错误。 Vibe Coding 把做产品的门槛降到了零，但做对产品的门槛一点没变，如果你想要靠产品盈利，最好还是先想清楚： 你在解决真实需求，还是在解决自己幻想的问题。

余温

27,280 views • 1 month ago

这个人的访谈，我已经看了第三遍了。 硅谷最神秘的亿万富翁——纳瓦尔·拉维坎特。很多人都没听说过他，但马斯克、扎克伯格都非常推崇他。 他几乎不接受采访，可一旦开口，就是那种让人当场坐直、反复回放的话。 连这两天，我又重温了他三个小时的访谈，帮你总结了含金量最高的几个观点，和你分享。 第一，人生中最重要的三个决定。 纳瓦尔说啊，所有的结果，几乎都是这三件事的下游：和谁在一起，做什么，住在哪里。 这听起来很简单，但他说，大多数人都没有意识到，他们在这三件事上的思考，时间少得可怕。 但就是这三件事，决定了你几乎所有的一切——你的朋友圈、你的机会、你的情绪底色、你每天呼吸什么样的空气、你未来能遇见什么样的人。 他说，如果你要做一个能够影响4年的决定，你应该花一年的时间来想清楚它。 而我们绝大多数人呢？就是花了一个周末，就决定了一份要学4年的专业；花了一个月，就决定了一份干10年的工作。 第二，骄傲是最昂贵的特质。 这句话很短，但是呢，我愣了很久。 纳瓦尔说啊，他观察了很多朋友和同事，那些原地踏步、成长最少的人，几乎无一例外，都是最骄傲的人。 骄傲意味着什么？ 意味着你不会承认自己错了。 你买了一只烂股票，不舍得割肉，因为承认亏损，就等于承认你判断失误。 你卡在一段不好的关系里，你不离开，是因为你不想让别人看见你失败。 骄傲，会把你锁在次优答案里。 他说，最好的艺术家、最好的创业者都有一个共同点——就是他们随时愿意从零开始，愿意被看起来像个傻瓜。 他还举了马斯克的例子，说他卖掉了 PayPal 之后拿到了2亿美元，接着他把这些钱全部压到了 SpaceX 和特斯拉里，甚至还要借钱付房租。 第三，不是一万小时，而是一万次迭代。 你一定听过那个“一万小时定律”，说你重复做一件事，坚持1万小时就能成为专家。 纳瓦尔呢，一针见血地指出：是错的。 真正让你成为专家的，是1万次迭代，而不是1万个小时。 重复和迭代，是两件完全不同的事。 重复，就是你把一件事做了一遍又一遍；而迭代，是你每做一次，就要带着上一次的教训，做得更好一点。 所以，我们每个人都要问自己一个问题：你到底是在迭代，还是只是把第一次的经验，重复了很多遍？ 第四，灵感是易逝品。 这点我觉得，可能是整个访谈里最实用的一条。 纳瓦尔说啊，当你有灵感的那一刻，就是阻力最小、效率最高的那一刻，这个窗口转瞬即逝。 你有灵感写一篇东西，那就在那一秒写；你有灵感去解决一个问题，就立刻解决；你对某件事突然好奇，就在那一秒去查。 不要想着等我有时间再去做，因为等有时间的时候，那个灵感、那个状态，已经不在了。 纳瓦尔说啊，他不喜欢被过度安排的人生，因为那样，你会永远错过真正想做的时刻。 第五，注意力在哪里，你的人生就在哪里。 这是整个访谈里，最让我反复回味的一句话。 纳瓦尔说啊，很多人以为钱可以买到时间，但是像沃伦·巴菲特，还有迈克尔·彭博，有钱到这个程度，他们依然没办法多买到一天。 而更致命的不是这个。 更致命的是，你有时间，却没有把注意力，真正地放在这段时间里。 你躺在床上，刷两个小时短视频，时间在流逝，但你的注意力在哪里？ 在算法推荐给你的下一条，下一条，再下一条。 两个小时过去了，你刷了100条视频，可你什么都不记得。 纳瓦尔说啊，你的身体在，但其实你已经死了。 这，才是现代人最大的悲剧。
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这个人的访谈，我已经看了第三遍了。 硅谷最神秘的亿万富翁——纳瓦尔·拉维坎特。很多人都没听说过他，但马斯克、扎克伯格都非常推崇他。 他几乎不接受采访，可一旦开口，就是那种让人当场坐直、反复回放的话。 连这两天，我又重温了他三个小时的访谈，帮你总结了含金量最高的几个观点，和你分享。 第一，人生中最重要的三个决定。 纳瓦尔说啊，所有的结果，几乎都是这三件事的下游：和谁在一起，做什么，住在哪里。 这听起来很简单，但他说，大多数人都没有意识到，他们在这三件事上的思考，时间少得可怕。 但就是这三件事，决定了你几乎所有的一切——你的朋友圈、你的机会、你的情绪底色、你每天呼吸什么样的空气、你未来能遇见什么样的人。 他说，如果你要做一个能够影响4年的决定，你应该花一年的时间来想清楚它。 而我们绝大多数人呢？就是花了一个周末，就决定了一份要学4年的专业；花了一个月，就决定了一份干10年的工作。 第二，骄傲是最昂贵的特质。 这句话很短，但是呢，我愣了很久。 纳瓦尔说啊，他观察了很多朋友和同事，那些原地踏步、成长最少的人，几乎无一例外，都是最骄傲的人。 骄傲意味着什么？ 意味着你不会承认自己错了。 你买了一只烂股票，不舍得割肉，因为承认亏损，就等于承认你判断失误。 你卡在一段不好的关系里，你不离开，是因为你不想让别人看见你失败。 骄傲，会把你锁在次优答案里。 他说，最好的艺术家、最好的创业者都有一个共同点——就是他们随时愿意从零开始，愿意被看起来像个傻瓜。 他还举了马斯克的例子，说他卖掉了 PayPal 之后拿到了2亿美元，接着他把这些钱全部压到了 SpaceX 和特斯拉里，甚至还要借钱付房租。 第三，不是一万小时，而是一万次迭代。 你一定听过那个“一万小时定律”，说你重复做一件事，坚持1万小时就能成为专家。 纳瓦尔呢，一针见血地指出：是错的。 真正让你成为专家的，是1万次迭代，而不是1万个小时。 重复和迭代，是两件完全不同的事。 重复，就是你把一件事做了一遍又一遍；而迭代，是你每做一次，就要带着上一次的教训，做得更好一点。 所以，我们每个人都要问自己一个问题：你到底是在迭代，还是只是把第一次的经验，重复了很多遍？ 第四，灵感是易逝品。 这点我觉得，可能是整个访谈里最实用的一条。 纳瓦尔说啊，当你有灵感的那一刻，就是阻力最小、效率最高的那一刻，这个窗口转瞬即逝。 你有灵感写一篇东西，那就在那一秒写；你有灵感去解决一个问题，就立刻解决；你对某件事突然好奇，就在那一秒去查。 不要想着等我有时间再去做，因为等有时间的时候，那个灵感、那个状态，已经不在了。 纳瓦尔说啊，他不喜欢被过度安排的人生，因为那样，你会永远错过真正想做的时刻。 第五，注意力在哪里，你的人生就在哪里。 这是整个访谈里，最让我反复回味的一句话。 纳瓦尔说啊，很多人以为钱可以买到时间，但是像沃伦·巴菲特，还有迈克尔·彭博，有钱到这个程度，他们依然没办法多买到一天。 而更致命的不是这个。 更致命的是，你有时间，却没有把注意力，真正地放在这段时间里。 你躺在床上，刷两个小时短视频，时间在流逝，但你的注意力在哪里？ 在算法推荐给你的下一条，下一条，再下一条。 两个小时过去了，你刷了100条视频，可你什么都不记得。 纳瓦尔说啊，你的身体在，但其实你已经死了。 这，才是现代人最大的悲剧。

另一面

133,273 views • 5 months ago

港大团队这次开源的，不只是一个 Agent 项目， 而是把 Agent 从“会做事”推进到“会进化”。 项目名叫 OpenSpace。 它想解决的不是“再做一个 Agent”， 而是让 Agent 具备 从实践中学习、持续进化、彼此共享经验 的能力， 避免每次干活都从零开始、重复踩坑。 它的核心卖点有 3 个： 自我进化：skill 会自动修复、自动改进、自动学习，在失败中持续迭代。 群体智能：一个 Agent 学到的新技能，可以同步共享给其他 Agent。 降本增效：复用已经验证过的解决方案，出问题时只修局部，不用每次推翻重来。 README 里还有个很抓人的数字： 4.2× better performance，46% fewer tokens。 我觉得这个项目最值得看的地方，不是“又一个 Agent 框架”， 而是它在试图回答一个更关键的问题： Agent 能不能像团队一样，把经验真正沉淀下来，并且共享给其他 Agent。
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港大团队这次开源的，不只是一个 Agent 项目， 而是把 Agent 从“会做事”推进到“会进化”。 项目名叫 OpenSpace。 它想解决的不是“再做一个 Agent”， 而是让 Agent 具备 从实践中学习、持续进化、彼此共享经验 的能力， 避免每次干活都从零开始、重复踩坑。 它的核心卖点有 3 个： 自我进化：skill 会自动修复、自动改进、自动学习，在失败中持续迭代。 群体智能：一个 Agent 学到的新技能，可以同步共享给其他 Agent。 降本增效：复用已经验证过的解决方案，出问题时只修局部，不用每次推翻重来。 README 里还有个很抓人的数字： 4.2× better performance，46% fewer tokens。 我觉得这个项目最值得看的地方，不是“又一个 Agent 框架”， 而是它在试图回答一个更关键的问题： Agent 能不能像团队一样，把经验真正沉淀下来，并且共享给其他 Agent。

axiaisacat

30,217 views • 4 months ago

建立一个睡后收入系统，七年内赚到你的第一个 1000w。 假如直播和短视频，你选哪一个？ 选直播，那就是卖时间，当你下播的那一刻开始，收入就归0了。 做短视频，只要你的视频够好，发布后会持续很长的时间，我觉得这也可以定义为睡后收入，这里只是举个例子，视频中讲的是做一个产品。 找到用户需求，立即开始，哪怕是从最小的事做起。为什么要最小？ 第一：降低试错成本。你不知道这个东西到底有没有人要，如果一上来就投入大量的时间和金钱，万一方向错了，你就血本无归了。 但如果只是做一个最小版本，花一周时间成本几百块钱，就算失败了你也输得起。 第二：快速验证需求。你以为用户需要的和用户真正需要的往往是两回事，只有拿出来让市场检验，你才知道这条路对不对。 第三：建立反馈循环。你做出来给用户用，用户给你反馈，你根据反馈改进，再给用户用，这个循环越快，你就进步越快。
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建立一个睡后收入系统，七年内赚到你的第一个 1000w。 假如直播和短视频，你选哪一个？ 选直播，那就是卖时间，当你下播的那一刻开始，收入就归0了。 做短视频，只要你的视频够好，发布后会持续很长的时间，我觉得这也可以定义为睡后收入，这里只是举个例子，视频中讲的是做一个产品。 找到用户需求，立即开始，哪怕是从最小的事做起。为什么要最小？ 第一：降低试错成本。你不知道这个东西到底有没有人要，如果一上来就投入大量的时间和金钱，万一方向错了，你就血本无归了。 但如果只是做一个最小版本，花一周时间成本几百块钱，就算失败了你也输得起。 第二：快速验证需求。你以为用户需要的和用户真正需要的往往是两回事，只有拿出来让市场检验，你才知道这条路对不对。 第三：建立反馈循环。你做出来给用户用，用户给你反馈，你根据反馈改进，再给用户用，这个循环越快，你就进步越快。

韩跑跑

26,627 views • 5 months ago

Anthropic engineer 这句话很关键： “你不应该一直 prompt Claude。你应该搭一个会自己 prompt 自己的 system。” 这可能是最近看到最值得保存的 Claude workflow 之一 视频里她拆了很多人正在犯的同一个问题： 用了 Claude 几个月，但每次还是从零开始 新开 session 重新解释背景 重新贴上下文 重新写 prompt 然后关掉 tab，一切停止 她讲到几个细节： CLAUDE.md 在你输入第一个字前，就可能吃掉 14% 95% 用户从来没装过的 plugins 不需要你手动输入 prompt，也能运行的 workflows 以及为什么“打一条 prompt 然后关掉页面”，等于把 90% 的能力留在桌上 真正有意思的是： Claude 的价值不只是回答你的问题 而是你能不能把它放进一套系统里 让它记住规则 读取上下文 调用 plugins 跑 workflows 甚至在你不输入下一条 prompt 的时候，继续推进任务 如果你用了 Claude 几个月，但每次 session 还是从头开始 那你至少还有 28 个 untouched features 可能是 30 个 今晚与其再刷一集剧，不如看完这个视频 看完先 bookmark
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Anthropic engineer 这句话很关键： “你不应该一直 prompt Claude。你应该搭一个会自己 prompt 自己的 system。” 这可能是最近看到最值得保存的 Claude workflow 之一 视频里她拆了很多人正在犯的同一个问题： 用了 Claude 几个月，但每次还是从零开始 新开 session 重新解释背景 重新贴上下文 重新写 prompt 然后关掉 tab，一切停止 她讲到几个细节： CLAUDE.md 在你输入第一个字前，就可能吃掉 14% 95% 用户从来没装过的 plugins 不需要你手动输入 prompt，也能运行的 workflows 以及为什么“打一条 prompt 然后关掉页面”，等于把 90% 的能力留在桌上 真正有意思的是： Claude 的价值不只是回答你的问题 而是你能不能把它放进一套系统里 让它记住规则 读取上下文 调用 plugins 跑 workflows 甚至在你不输入下一条 prompt 的时候，继续推进任务 如果你用了 Claude 几个月，但每次 session 还是从头开始 那你至少还有 28 个 untouched features 可能是 30 个 今晚与其再刷一集剧，不如看完这个视频 看完先 bookmark

0x_Miko

154,858 views • 1 month ago

Claude Opus 4.8 出了之后，我的第一反应是：想试。 第二反应是：算了，token 这东西真的不经烧。 结果看到 ZenMux 现在可以体验 Opus 4.8，就拿它试了一个我最近一直想做的小东西。 我自己有个很真实的问题： 脑子里经常冒出各种产品想法。 但每次真要开始做，就会卡住。 用户是谁？ 第一版到底做什么？ 哪些功能应该先砍掉？ 怎么定价？ 第一周从哪一步开始？ 上线后怎么找第一批用户？ 想法很多，执行很散。 所以我让 Claude Opus 4.8 做了一个「一人公司作战室」。 需求我写得也挺直接： 输入一句产品 idea。 自动拆出产品定位、MVP、开发任务、定价方案。 再生成落地页文案、冷启动实验、风险清单和本周计划。 最好不是一个静态页面，而是真的能点、能改、能导出。 然后我就把这段话丢给 Claude Opus 4.8。 出来的效果比我预期好不少。 它真的把“一人公司怎么从想法走到执行”这件事拆开了。 左边输入产品想法。 中间生成产品蓝图、MVP 范围、定价和官网文案。 右边是任务看板和本周计划。 底部还有冷启动实验、风险雷达和 Markdown 导出。 最让我觉得有意思的是，它不是一味堆功能。 比如我输入“给小红书博主做 AI 选题助手”，它会主动判断： 第一版必须做什么。 哪些功能看起来高级，但现在应该先别碰。 怎么找第一批真实用户。 哪些风险可能让这个项目做不下去。 这点就很能体现 Opus 4.8 的能力。 普通模型经常是：你要什么，我全给你加上。 最后页面很热闹，但产品判断是空的。 Opus 4.8 更像是在帮你收敛：先想清楚用户、场景和第一步，再把它变成可以执行的工作台。 我是在 ZenMux 上试的。 它比较方便的一点是，一个 Key 就能切不同模型，新模型上线也很快。 Opus 4.8 拿来做这种带产品判断、交互状态和复杂信息结构的网页，确实挺顺。 想试 Claude Opus 4.8 的，可以从这里进：
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Claude Opus 4.8 出了之后，我的第一反应是：想试。 第二反应是：算了，token 这东西真的不经烧。 结果看到 ZenMux 现在可以体验 Opus 4.8，就拿它试了一个我最近一直想做的小东西。 我自己有个很真实的问题： 脑子里经常冒出各种产品想法。 但每次真要开始做，就会卡住。 用户是谁？ 第一版到底做什么？ 哪些功能应该先砍掉？ 怎么定价？ 第一周从哪一步开始？ 上线后怎么找第一批用户？ 想法很多，执行很散。 所以我让 Claude Opus 4.8 做了一个「一人公司作战室」。 需求我写得也挺直接： 输入一句产品 idea。 自动拆出产品定位、MVP、开发任务、定价方案。 再生成落地页文案、冷启动实验、风险清单和本周计划。 最好不是一个静态页面，而是真的能点、能改、能导出。 然后我就把这段话丢给 Claude Opus 4.8。 出来的效果比我预期好不少。 它真的把“一人公司怎么从想法走到执行”这件事拆开了。 左边输入产品想法。 中间生成产品蓝图、MVP 范围、定价和官网文案。 右边是任务看板和本周计划。 底部还有冷启动实验、风险雷达和 Markdown 导出。 最让我觉得有意思的是，它不是一味堆功能。 比如我输入“给小红书博主做 AI 选题助手”，它会主动判断： 第一版必须做什么。 哪些功能看起来高级，但现在应该先别碰。 怎么找第一批真实用户。 哪些风险可能让这个项目做不下去。 这点就很能体现 Opus 4.8 的能力。 普通模型经常是：你要什么，我全给你加上。 最后页面很热闹，但产品判断是空的。 Opus 4.8 更像是在帮你收敛：先想清楚用户、场景和第一步，再把它变成可以执行的工作台。 我是在 ZenMux 上试的。 它比较方便的一点是，一个 Key 就能切不同模型，新模型上线也很快。 Opus 4.8 拿来做这种带产品判断、交互状态和复杂信息结构的网页，确实挺顺。 想试 Claude Opus 4.8 的，可以从这里进：

Joruno

15,830 views • 1 month ago

Reddit的联合创始人承认： 我们最初的用户，基本上是伪造的。 怎么伪造？ 就是他和另一个创始人Steve，用不同的用户名不断发帖。 最开始那几个礼拜，网站上99%的帖子都是他们俩自己发的。 先创造出一个“很多人在用”的假象。 等真实的用户进来，看到一个热闹的社区，自然就留下了。 这就是硅谷著名的增长黑客策略：“Fake it till you make it”。 先用欺骗手段制造繁荣，再用繁荣吸引真实用户。 这套玩法是不是很熟悉？ 从伪造用户数据开始，到后来审查言论、操纵信息流、人为设定“社区标准”。 控制叙事的基因，从第一天就写在代码里了。 一个社区的根基如果是建立在精心设计的假象之上，那么它后来所标榜的“开放”和“真实”有多少可信度？ 当一个平台从诞生之初就在操纵用户观感，我们又该如何看待它今天呈现给我们的内容？ 这仅仅是一个创业故事，还是一种系统性欺骗的开端？
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Reddit的联合创始人承认： 我们最初的用户，基本上是伪造的。 怎么伪造？ 就是他和另一个创始人Steve，用不同的用户名不断发帖。 最开始那几个礼拜，网站上99%的帖子都是他们俩自己发的。 先创造出一个“很多人在用”的假象。 等真实的用户进来，看到一个热闹的社区，自然就留下了。 这就是硅谷著名的增长黑客策略：“Fake it till you make it”。 先用欺骗手段制造繁荣，再用繁荣吸引真实用户。 这套玩法是不是很熟悉？ 从伪造用户数据开始，到后来审查言论、操纵信息流、人为设定“社区标准”。 控制叙事的基因，从第一天就写在代码里了。 一个社区的根基如果是建立在精心设计的假象之上，那么它后来所标榜的“开放”和“真实”有多少可信度？ 当一个平台从诞生之初就在操纵用户观感，我们又该如何看待它今天呈现给我们的内容？ 这仅仅是一个创业故事，还是一种系统性欺骗的开端？

墓碑科技

157,290 views • 8 months ago