hey-yulee
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突然感觉 ChatGPT 5.5 和 Claude 4.7 双双降智了
是不是google的 Gemini 3.5 Flash 美版豆包太拉跨
OpenAI 和 Anthropic 又开始节约成本😡
Claude Code、codex也变弱智了
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@Sizhe_bitcat 医药中间体和原料药领域。中国是全球重要供应商，部分专利到期品种利润率惊人。但环保和监管趋严后，低端产能出清，头部企业通过一致性评价和技术壁垒维持了较高毛利。
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@__Crazy_Kid__ 阿里这次把通义灵码直接并入Qoder，算是明确承认之前双线并行的低效了。选择最高消耗模式内置GPT-5.5级能力，定价策略转向高端，预计会加速中小开发者向开源或国际替代品的迁移。
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🥚 昨天把公众号邪修全套工作流甩完了，今天直接拆最关键的爆款标题公式（线程第3部分）。
这个公式我自己矩阵用了3个月，单篇阅读从几千直接冲到10w+，矩阵小号一起发，流量雪球直接滚起来。
核心公式（4要素，必背）：
痛点/好奇 + 数字 + 结果 + 情绪
AI邪修提示词（直接复制给ChatGPT/Claude/Grok用）：
“你现在是公众号爆款标题专家。用户人群是想做自媒体/流量变现的创业者、宝妈、副业党。
给我一个主题：[在这里填选题]
用以下公式生成10个标题：
1. 痛点/好奇开头
2. 加入具体数字（阅读量、收入、时间等）
3. 突出结果（月入10w+、3个月见规模等）
4. 带情绪（不是梦、醒醒吧、直接抄作业等）
要求：微信友好、邪修感强、带数字、短小精悍，每条不超过20字。”
我上周实测3个爆款标题（直接抄）：
1. 痛点+数字+结果+情绪
“普通人用AI邪修公众号，3个月矩阵月入10w+，不是梦”
（我一个小号发完当天阅读8.7w）
2. “AI干80%脏活，我只花20%时间，公众号矩阵就冲到百万曝光”
3. “还在手动写文案？这个邪修公式一键出10条爆款标题，阅读直接翻3倍”
想看完整10个提示词模板 + 我矩阵里所有高阅读标题库？
评论区打**“标题”**，我私信发你（限前30名，先到先得）。
或者直接微信搜索【蛋仔ID】或加我：dagu178，备注“X标题公式”，领全套AI工具包+矩阵模板。
看完觉得有用❤️ 转发给需要的人，下一条我继续拆AI内容生产工作流实操录屏。
蛋仔带你玩转自媒体，冲！🥚🚀
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前陣子拍的寫真😉❤️
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哇，我发现现在 Codex 20X的这个版本非常的超值。
整体下来说就是又不封号，然后用量也非常的多。
对于开发的问题，能够解决，Opus 4.7搞不定的，Codex 5.5 超高可以很轻松的完成，
速度比之前的5.4也大幅加速，几乎可以抛弃Claude Code了。
我先分享一个用法：
首先是ChatGPT Pro的思考能力非常强，
当你头脑中一团乱麻的时候，使用它来做调研，
梳理思路非常的牛，能够把复杂问题很直观和清晰的给你拆解出来（图1）
然后提问的问题本身，以及追问，
都可以用有你所有思考和决策信息的Agent（比如黄叔用的是Codex接入的Hermes），来整理输出（图2）
（我最近每天密集的和Hermes聊，她非常懂我了）
让Hermes给出回复的建议，继续让ChatGPT Pro来给出下一步的建议。
再加上你对这件事自己的判断
真的，无敌了！
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Claude Code 这次加的 Scheduled Tasks，我觉得是一个很容易被低估，但实际特别有用的功能。
核心入口就是 /loop。
你可以把它理解成：终于给 Claude Code 补上了一个“值班能力”。
以前的 Claude Code 更像什么？你喊它一声，它干一件事，干完就停。
现在不一样了，你可以直接告诉它：每隔多久，帮我做一次什么事。
比如每 5 分钟看一次部署状态、每 10 分钟盯一下 PR、每隔几小时扫一次错误日志。很多原来需要你反复手动输入、来回盯着的事情，现在都可以直接丢给它后台跑。
我觉得这个功能最有价值的地方，不是“定时”本身，而是它让 Claude Code 开始从一个“被动响应的工具”，往“持续工作的助手”再走了一步。
这其实很关键。很多人用 AI 编程工具的时候，默认思路还是“我问一句，它答一句”。但真实开发里，最烦人的往往不是写代码那一下，而是后面那些琐碎但又不能不看的事情：等部署、盯 CI、查日志、等 review、看构建有没有结束。
这些事没技术含量，但特别打断注意力。
/loop 干的事情，本质上就是把这种重复值班工作自动化。
比如你可以写：
/loop 5m 检查生产环境健康状态，如果异常就告诉我
或者：
/loop 10m 看一下 PR 的 CI 和 review 进展，有更新就总结给我
这种体验跟以前差别很大。以前你要么自己记着去看，要么开一堆网页在那刷新。现在等于多了一个不会嫌烦的“巡检员”。
而且我自己很看重的一点是，它不是单纯的提醒器。
它不只是“到点叫你一下”，而是到点真的去执行提示词。
也就是说，它不是一个闹钟，而是一个能干活的闹钟。你让它检查、总结、分析，甚至调用别的技能，它都能接着做。这就让它和普通 reminder 完全不是一个层级的东西了。
当然，这个功能也有边界。
比如它是会话级的，终端关了、会话没了，任务也就没了；周期任务最多跑 3 天，不是那种能永远挂着的系统级调度器。
所以在我看来，它更适合做“当前工作流里的临时自动化”，而不是长期基础设施。
换句话说，它很适合你这几天正在盯的部署、PR、日志、构建，但不太适合拿来做那种一个月不关的长期守护任务。
但即便这样，我还是觉得它非常实用。
因为大多数人真正缺的，不是更强的模型，而是这种能把碎片化注意力省下来的小能力。
很多时候，效率不是提升在“写得更快”，而是提升在“少被打断”。
你本来要每 10 分钟切出去看一次状态，现在不用了，这种省下来的脑力其实很值钱。
再往大一点说，我觉得这也是一个很明显的信号：
AI 编程工具的下一步，已经不只是“帮你写”，而是开始“帮你盯、帮你跟、帮你收尾”。
从一次性回答问题，慢慢变成持续参与工作流。
这类功能以后一定会越来越多，因为真实世界里的很多工作，本来就不是一次完成的，而是要持续检查、持续等待、持续处理例外。
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@tom_doerr This is pure gold! I’ve been looking for a clear explanation on this for a while. Thank you for breaking it down so simply.
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