苏打 da 汽水

还有 Google 的 antigravity 是越用越拉胯了

少在 Claude 账号上折腾吧，codex gpt5.5 写代码真的稳如老狗，直接上 100 美元的 pro

🔥这个视频有点长，但对于传统影视人来说却是一滴冰冷的雨。过年的那段时间，我所认识的朋友里，就有不下十个组停摆，时代淘汰你的时候，连一句再见都不说！ （转载：看呀STV）

Deepseek V4 限时优惠 2.5折 100万输出6块钱 是算力太多还是用的人不及预期？上来就打折，还这么狠！

很多人不知道，国外社交网络一直有非常完善的管理系统和监控工具，比如 Twitter 刚诞生不久人们就开始使用 buffer.com 监控关键词了，各大社交平台都能监控。经常看到有人惊呼：啊 Hermes agent 的创始人转发回复我啦。。。其实就是触发了关键词，可以实时监控。

codex 编码是真的很稳，又便宜又好用

@Pluvio9yte 已经用上了 dragoncode 的 codex，感受几天试试

你们用的中转站，可能2块钱的实际成本只有2毛钱还不真。 这种就是一念神魔 黑心中转站赚快钱，永远在割小白。 良心中转站细水长流，保真但少赚。 良心善恶就在一念之间。

今天 antigravity 完全不可用，一直报错“Our servers are experiencing high traffic right now, please try again in a minute.”，大家有遇到吗？

这个功能太棒了，Obsidian 创始人更新了 Obsidian 剪藏功能，可以直接对 YouTube 视频字幕进行操作，指哪打哪，最新版已经上架 chrome 插件市场

最贵缩放录屏软件Screen Studio，核心功能被Recordly复刻，完全免费开源！ 同时支持Mac/Windows/Linux。 测试了下，比Screen Studio还轻便顺滑，立省1500+人民币啊？！ 下载地址和Github见评论区

If you want your OpenClaw or Hermes Agent to be able to have perfect total recall of all 10,000+ markdown files, GBrain is here to help. It's exactly my OpenClaw/Hermes Agent setup. MIT-licensed open source. Hope it helps you build your mini-AGI. github.com/garrytan/gbrain

花了一天时间，把我自己常用的 Skill Release 成一个新玩意叫 Waza 在日语中是 技（わざ） 的意思，常用于武术领域的招式，第一次开源一个没有代码只有 md 的产品，在没有 AI 的年代对于程序员而言是很羞耻的 github.com/tw93/waza 之前 Superpowers 出来的时候，我安装一次就卸载了，感觉太重了，不是很适合我，会有不少人给我推荐 "你知道 Superpowers 吗？这个都不用那你就不潮流了，非常牛逼"，后面发现了 gstack，好了不少，但还是太多了，还是不习惯，我期待简单好用，同时清楚它在做什么。 所以我按自己的习惯做了 Waza，对我而言装上这一套就够了，其他 skill 不用再折腾，不多不少刚好够用，后面有新的迭代可以持续优化下去。8 个 skill 对应我认为在 AI 时代一个好的工程师应该具备的 8 个能力： 1、会思考，AI 写代码很快，但方向错了越快越远，好的工程师在动手前会先质疑问题本身，压测方案，脑子里有清晰的架构再让 AI 去执行，/think 就是把这个习惯固定下来。 2、会设计，做产品不只是把功能实现了，AI 生成的东西很容易千篇一律，好的工程师对交付物有审美要求，出来的东西要有明确的设计方向，/design 做的就是这件事。 3、会排查，AI 改 bug 最容易陷入"改了试试"的循环，好的工程师遇到问题会系统化定位，确认根因再动手修，一次到位，这个习惯我沉淀成了 /hunt。 4、会检查，AI 生成的代码更需要人来把关，合并前先审一遍 diff，能自动修的修掉，需要判断的归拢到一起，用证据验证而不是凭感觉收工，这个是 /check。 5、会阅读，好的工程师习惯读一手资料而不是二手总结，把 URL 或 PDF 转成干净的 Markdown 直接进工作流，/read 做的就是这件事。 6、会写作，技术再强，写不清楚别人就接收不到，好的工程师能把学到的、想表达的东西清晰地传递给对应的受众，/write 帮你把这一步做好。 7、会学习，AI 时代技术迭代更快，进入一个陌生领域不是刷几篇文章就完了，而是收集、消化、提纲、初稿、打磨、发布，用输出驱动学习，/learn 就是这套流程。 8、会维护，好的工程师不只关注业务代码，工具链本身也需要体检，CLAUDE.md、rules、hooks、MCP 这些配置感觉不对的时候跑一下 /health 就知道问题在哪。

这个可视化看claude code原理、功能的网站不错，尤其是 Agent Loop 动画，很直观 ccunpacked.dev

卧槽，原来 yetong 开源的是 Prompt，比一坨 vibe 后的代码有价值多了，大大的点个赞👍

我是个极度完美主义的人 谢谢这篇文章🙏 又打开我的心结

我的 writing style skill 最早还是受 @dotey 的启发，目的是让 AI 写出来的东西不像 AI 写的，并进一步避免所谓的“去 AI 味”的 AI 味 我在这基础上加了 self-improving： AI 写初稿 → 我改到满意 → 脚本自动 diff 两版 → 提取「我改了什么」→ 规则写回 skill → 下次更准 只比较首尾两版，中间改几轮不管。 目前这套机制帮我自动积累了 48 条规则、740 行，没有一条是手写的 直接fork改成自己的风格就能用 github.com/jzOcb/writing-…

@lianyanshe 巧了，今天刚写一篇这个组合，非常好用 mp.weixin.qq.com/s/q8ImpYiCUB9K…

没必要用 typeless 了，付费会员费更是冤大头。闪电说+豆包语音模型完全不管是从识别速度、识别准确率、功能都已经完全秒杀 typeless。 语音识别模型有20个小时的语音识别额度，超过之后也就 1 小时 1 块。语音助手大模型也有送50 万 token，足够用很久了，按需付费，百万 token 3 块六。 在 AI 时代你应该尝试学习自己组装一些软件了