Liuxinxin
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Liuxinxin
@cliuxinxin
我没什么好介绍的，而你，我的朋友，你才是真正的英雄。只要我开始进攻，一切都会好起来的，没有调查就没有发言权，去码头搞点薯条。政治笑话集锦编写者
가입일 Ekim 2012
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其实，我是非常同情巴伦·特朗普的。大家不要看他现在能赚很多钱，坐拥整个特朗普帝国的接班人。这是特朗普在位的时候。
且不要说下一轮美国选举共和党会不会上台，上台以后万斯会不会保特朗普家族不被清算。
当家族失势或者特朗普不在世，巴伦的往后余生会在全世界的唾骂中长大。这可不是一般人能承受的住的压力。尤其是像巴伦这种从小在金钱与蜜罐中长大的小孩，变故往往只在一瞬间。
如无意外，再过几年，他的未来将面临的是众叛亲离，不敢走出自己的豪宅，遇见的女人可能也会想要刺杀他，身边毫无朋友，任何人都不可信任，因为每一个人都有杀他替特朗普清偿血债的理由。
最终患上重度抑郁、重度失眠，终夜不敢入睡，极度神经质。大概率是他的往后余生。
历史的剧本，很少走偏。
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人的命，天注定。2021年，中国千亿富豪左晖因肺癌去世后，留下了1038亿身家，可谓是生不带来死不带去，奇怪的是他确诊后，第一时间就花大价钱去美国治疗，看最好的医生用最贵的药，结果还是没能留住自己的命……时间倒回2013年9月。北京链家年度战略会上，42岁的左晖在发言时突然停顿，抬手按住胸口咳嗽了几声。下属递上矿泉水，他摆摆手，用平缓的语调把后半段讲话讲完。那是他确诊肺癌后的第七天。
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@Shenxiao123971 有些人就是不相信别人
大表哥出来的时候我买了新机和游戏，玩完就想快速处理了
然后一个大聪明上来各种试探看我说的是不是真的。
最后我都回答了，他劝我善良然后把我拉黑了
后来主机和游戏另外一个大佬问了一句话，我就打包给他邮过去了
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@CTracy0803 但是所有人里面一定有人能创业
灭亡大明不是要让每个人都成为李自成
只要被裁的人当中有李自成就行了
公司现在就在干这个事情
就像工业化大生产随之而来的工人阶级已经要埋葬资产阶级一样，这就是事物客观发展规律
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百虾（OpenClaw）大战开打，32只龙虾你该选哪只？
OpenClaw火了之后，国内大厂集体下场做"龙虾"了。有人整理了一份名单，我数了一下——32个。这密度，比当年百模大战还夸张。
按阵营分一下：
腾讯系（5只）
WorkBuddy、QClaw、龙虾管家、云保安、乐享知识库龙虾版——腾讯一口气出了5个，覆盖办公、运维、知识管理，明显想在企业场景里吃满。
阿里系（3只）
CoPaw、JVSClaw、QoderWork——阿里云出品，偏开发者和云原生方向。
字节/月之暗面/智谱
ArkClaw、Kimi Claw、AutoClaw——三家AI独角兽各出一只，打的是模型能力差异化。
百度（2只）
红手指 Operator、DuClaw——百度两条线，一条偏自动化操作，一条偏通用。
其他玩家
科大讯飞AstronClaw、MiniMax MaxClaw、网易有道LobsterAI、小米MiClaw、京东灵犀Claw、快手KClaw、美图Claw、360安全Claw、华为小艺Claw、商汤SenseClaw……基本你叫得上名字的中国科技公司都下场了。
还有三个技能市场在抢生态：
1️⃣ 官方ClawHub — OpenClaw官方市场
2️⃣ 腾讯SkillHub — 腾讯自建生态
3️⃣ 集市Wheels001 — 第三方社区市场
说几句真话：
32只龙虾，真正有差异化的不超过5只，大部分就是套壳换皮
技能市场三足鼎立的格局才是关键，谁的生态技能多且好用，谁就赢
对普通用户来说，别贪多，选一只深度用好比每只都浅尝辄止强一百倍
百虾大战的终局不是看谁家龙虾多，而是看谁家龙虾真的能帮你干活。
鸟哥 | 蓝鸟会🕊️@NFTCPS
做小红书运营的终于等到这个工具了，从找灵感到发帖全流程AI化！ 做小红书内容的都知道，最痛苦的不是写文案，是整个创作流程太碎了——刷帖找灵感用一个app，存素材用另一个，写稿用备忘录，配图用Canva，发帖再回到小红书。一个帖子下来工具换了四五个。 RedBox（github.com/Jamailar/RedBox，104星，13 fork）想把这些全塞进一个桌面端里。 它干了什么： 1️⃣ 内置小红书浏览器 — 不用开手机，直接在桌面端刷小红书，看到好内容一键采集入库，边浏览边存 2️⃣ 本地知识库 — 采集的素材全部本地管理，支持向量相似度搜索。你写母婴内容它自动把你之前存的相关素材调出来，不用自己翻 3️⃣ 灵感漫游模式 — 系统随机抽3条你知识库里的内容，让AI分析它们之间的潜在关联。强制跨领域碰撞，灵感就是这么来的 4️⃣ AI智囊团 — 可以自定义多个AI角色，模拟团队讨论。你是美妆博主，可以设一个选题策划、一个文案高手、一个数据分析师，让它们帮你"开会" 5️⃣ 沉浸式写稿 — 左边写Markdown，右边随时翻素材或跟AI聊，不用来回切窗口 6️⃣ RedClaw执行平台 — 接入了OpenClaw能力，单次会话模式自动化创作 7️⃣ AI配图 — 写完稿直接生图，图文绑定一起管理 需要自己配API（推荐DeepSeek或OpenAI），不是开箱即用。 104星说明还很早期，但做小红书内容创作的垂直工具确实少见，大部分AI写作工具都是通用的，不懂小红书的内容逻辑。这个至少把"采集-灵感-写作-配图-发布"的流程串起来了。 适合全职做小红书的内容创作者，偶尔发帖的可能用不上这么重的工具。
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刷到了一个开源LLM路由器，可以说是非常惊喜的产品：
- 号称能削减 78% 的AI推理成本
- GitHub🌟飙升到 5.7k了，已经是x402生态第二高项目
做了两件事：
- 智能路由：在 <1ms 内判断你的请求有多复杂，然后发给最便宜的合格模型
- 加密支付：用 USDC 微支付替代传统 API Key，让 Agent 能独立消费
核心卖点是：不是更聪明的 AI，而是更聪明地使用 AI。
深度浅出拆解一下👇
1️⃣它到底做了什么？
你每天调 100 次 AI API，可能有 70 次在用大炮打蚊子。
Claude Opus 的价格是每百万 token $25
今天天气怎么样？你用 Claude Opus
1+1=？你也用 Claude Opus
这就是大多数人和 Agent 现在用 AI 的方式，无差别轰炸，贵的要死。
你发给 AI 的每一条消息，并不都需要 Claude Opus 来回答。
简单问题用免费模型就够了，「帮我重构一个 500 行的模块」才需要顶配。
ClawRouter 做的事，就是在 <1ms 内判断你的请求有多复杂，然后发给最便宜的合格模型。
2️⃣技术实现
它在本地跑了一个 15 维加权评分器，不调任何外部 API，100% 在你自己机器上运行。
15 个维度包括：推理标记、代码存在、token 数量、复杂度信号、语言检测……
评分经过 Sigmoid 校准后，把请求分成四级：
🟢 SIMPLE → 路由到免费/最便宜的模型
🟡 MEDIUM → 高性价比模型
🟠 COMPLEX → 中高端模型
🔴 REASONING → 推理专精模型
一个精妙的细节：当评分器不确定（置信度 < 0.7）时，不会冒险往下路由，而是默认归入 MEDIUM。
宁可多花一点，也不让你看到弱模型产出的垃圾回答，是一个「不犯错」的设计。
3️⃣78%，这个数字可信吗？
结论：取决于对比的baseline。
你的对比基线不能选最贵的：如果你本来就在一直用 Opus 做复杂coding，省钱效果会大打折扣。
还有一个隐性成本：规则引擎不理解语义，一条看起来很短但极度复杂的数学问题可能被误判为 SIMPLE，路由到弱模型，输出质量拉胯，用户重新问，额外请求 = 省下的钱被重试吃回去。
4️⃣x402 在这里怎么用的？
几个值得注意的点：
1. 双链支持
Base 上走 EIP-712 签名，Solana 上走 SLIP-10 Ed25519，两个钱包从同一个 BIP-39 助记词派生，一次备份覆盖两条链。
2.完全无账户
没有 API Key，没有注册流程。安装后本地自动生成钱包，充 USDC 就能用。
3.不需要人类代持API Key
不需要共享密钥，Agent 自己管钱，自己花钱。
实际流程：
Agent发请求 → 拿到402和价格 → 本地签名USDC → 携带签名重试 → 拿到回答
每一步对Agent来说都是可自动化的，没有任何需要人类介入的环节。
5️⃣最后
1. 叙事是非常超前的，一定程度上还能推动 x402 和crypto的adoption，不过反过来说这也是个门槛可能限制非crypto的人来使用
2. 似乎不能用自己的 API Key 直连 Provider，那商业模式本质上还是 API 中间商，批发价买模型推理，零售价卖给用户
3. API 中间商都有的问题就是你的请求和 prompt 都会经过它的服务器，架构上它是中间人，有能力看到，但是看没看就不知道了。心理上不如用 OpenRouter 这种大平台放心
4. 工程非常扎实。SHA-256 请求去重防重复计费、SSE 心跳防超时断连、自动 Fallback Chain。这些不是花架子，是真跑过生产环境才会想到的东西。
@BlockRunAI 做的，牛逼牛逼
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KIMI 有戏，zhilin的演讲确实让我这个外行也听得似懂非懂。还大书特书了attnRes。
接下来就看deepseek的了，再不拿出点东西，眼看就被kimi盖了吧？
Fuli luo去小米确实是丢份儿了，mimo基本没戏。
Kimi.ai@Kimi_Moonshot
Zhilin's full GTC 2026 keynote is here. If you're curious about the "how" behind scaling Kimi’s latest models, this is the session you can't miss. :)
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