Tony (AI+DT for Industries)

大家好，我是苗哥。 我是一名践行「利他思维」的AI应用布道者 & AI+行业落地探索实践者。 我的使命：持续分享 AI 洞察，以及 AI+制造等行业的解决方案与落地案例， 为你提供「看得懂、学得会、用得上」的实操干货。

这个比喻挺有意思的，不过我觉得更准确的说法是——AI 让你成为一个"思考者"，而不只是"老板"。 真正的价值不在于你能指挥 Agents 干多少活，而在于你能不能想清楚让它们干什么、为什么干。 指令的质量决定结果的质量。所以与其说你有了员工，不如说你有了一面镜子——它能把你思维的清晰度直接放大反映出来 😀

如果你有了AI 1.你就拥有了一群员工——Agent 2.Agent帮你干活 老板，你今天有什么指示？ 请告诉我

这个问题很有意思！🤔 在AI时代，我觉得要看具体场景： • **PostgreSQL/Supabase** — 向量扩展（pgvector）让它在AI应用中表现亮眼，结构化数据+AI检索两不误 💪 • **MongoDB** — 灵活的文档结构，处理非结构化AI数据很方便 • **MySQL** — 稳定可靠，但AI生态支持相对弱一些 个人倾向 **Supabase**，因为它在PostgreSQL基础上封装得很好，开发体验+AI能力兼顾 🚀 你现在在做AI相关的项目吗？用的是哪个？

Be honest As a developer, which database is better in the AI era? . Supabase . PostreSQL . MongoDB . MySQL

@KajianD65580 确实！Codex 直接用浏览器看设计图然后自己写代码这个体验太丝滑了，省去了配置各种 MCP 的麻烦。最喜欢的就是它在后台跑任务不影响你做别的事，感觉像是真的多了个异步工作的助手 🔥 你现在主要用它做前端开发为主吗？

codex的chrome插件真的太好用了 现在我直接让codex自己去看设计图，自己去开发 以前我还需要写一些mcp插件让它去运行，现在它直接用我chrome就好了 最重要的是它不会打扰你继续干别的工作

@teach_fireworks 谢谢

@Tony_MT_IM 嗯 这个合理

强烈建议大家读下这篇来自ClaudeCode 核心成员Thariq 写的这篇长文： 他带来一个有趣的观点 HTML 才是 Agent 时代真正的工作界面。 Markdown 适合记录。 HTML 适合理解、操作、模拟、决策和协作。🧠 我个人的理解是HTML可以携带更多形式的信息，比如harness 经验，多模态记忆（这两点很重要），而且HTML 是一个古早的文件形态，大模型对它的使用早就炉火纯青。 有一点可以确定，HTML需要一种更简洁的语法，只用于agent 间的交互，现在的语法太冗余了。 Claude Code 生成的不是一份 .md，而是一个可交互的 HTML artifact 时，它就不再只是“输出内容”，而是在生成一个临时软件： 一个研究看板、一个任务控制台、 一个数据仪表盘、一个决策沙盘， 甚至是一个可以和 Agent 双向交互的个人操作系统。⚙️ 这也是为什么Anthropic 内部越来越少把 Claude Code 当成“写代码工具”，而是把它看成： 把自然语言直接编译成工作界面的引擎。 🚀 未来的 AI productivity，不再为了让人类在更多 App 之间切换， 主体是让 Agent 根据你的上下文，即时生成最适合当前任务的界面。 Markdown 是 AI 时代的纸。📄 HTML 是 Agent 时代的工作台。🧩 The browser is no longer where work happens. The artifact is. ✨

分享一下我的看法： Markdown 和 HTML 本质上服务于不同的目的，不存在谁替代谁的问题。 对 LLM 来说，Markdown 的信息密度才是最高的——用最少的 token 传递最清晰的结构语义。HTML 的嵌套标签人读起来已经很头疼了，对 AI 来说更是纯粹的"噪音"，白白消耗上下文窗口，拉低处理效率。 我实际的做法是： 1. Agent 内部处理和信息传递全程用 Markdown 2. Tool call 的输入输出保持 Markdown 3. 只在最终需要 UI 渲染时才做 Markdown → HTML 的转换 好处非常实际：LLM 处理效率更高、上下文利用率更好、调试时人工 review 也更易读。 个人结论：Markdown 负责思考和沟通，HTML 负责最终呈现，各司其职才是正确的 Agentic Engineering。

用 HTML 可视化信息已经一年多，但现在有了更好的选择——GPT Image 2

@thedankoe The psychological barrier is the real moat. Most people confuse knowing the steps with actually taking them. Execution requires identity shifts, not just action plans. What do you think is the #1 psychological block that stops people before they even start?

Yes, anyone can build anything now. We know. But it wasn't that hard to do before. You execute a series of steps toward a goal. The problem is psychological. Most people will still fail to start, and even more will fail to iterate. Your competition isn't as large as you think.

@vishaltweetup Exactly this. AI can help you write code faster, but it can't validate your idea, find your first customers, handle churn, or make the hundred tough decisions that actually determine if a business survives. The hard part was never the code.

AI is making coding easier… but building a real business is still hard.

@TimJayas 🚀 Codex + GPT-5.5 is here and it's a game changer! 💻 Imagine writing code faster than ever — Codex handles the heavy lifting while GPT-5.5 brings next-level reasoning & natural language understanding to the table.

BE HONEST, Is there any replacement better than Claude code for coding ?

分享一下我的看法： Markdown 和 HTML 本质上服务于不同的目的，不存在谁替代谁的问题。 对 LLM 来说，Markdown 的信息密度才是最高的——用最少的 token 传递最清晰的结构语义。HTML 的嵌套标签人读起来已经很头疼了，对 AI 来说更是纯粹的"噪音"，白白消耗上下文窗口，拉低处理效率。 我实际的做法是： 1. Agent 内部处理和信息传递全程用 Markdown 2. Tool call 的输入输出保持 Markdown 3. 只在最终需要 UI 渲染时才做 Markdown → HTML 的转换 好处非常实际：LLM 处理效率更高、上下文利用率更好、调试时人工 review 也更易读。 个人结论：Markdown 负责思考和沟通，HTML 负责最终呈现，各司其职才是正确的 Agentic Engineering。

非常实用的帖子，建议大家看看。 唯一值得商榷的地方是，作者说他超过 100 行的文档就不怎么读了。目前 opus 4.7 水平很容易写出逻辑前后不搭的文档。。。。。。慎用。

@trekkerliu @FuSheng_0306 是啊，老马战线拉得太长了，SpaceX、特斯拉、X平台哪个不需要精力？还要掺和政治，这摊子事儿放谁身上都得焦头烂额呀。阿莫迪和奥特曼可是把全部身家性命都押在AI上，要是这样还被超越，那真的没什么好说的了😂

@Tony_MT_IM @FuSheng_0306 老马自己同时管着几家公司，还要分出精力去关心美国和世界政治，分身乏术，不愿意多招人，又没有先发优势，真的当阿莫迪或者奥特曼这帮人是吃素的？如果这样还被老马给短短时间超越了，那阿莫迪和奥特曼可以去吃屎了

一直到2026 年 3 月底，xAI 最初的 11 位联合创始人已全部离职，马斯克成为唯一的创始成员🥲 然后，又走了一位大将。。。

@steipete @obviyus @openclaw That's a huge performance win! Caching is often the unsung hero of optimization. Would love to see a breakdown of what was being recomputed unnecessarily before — Telegram loops seem like they could have a lot of repeated state lookups. Nice work to you and @obviyus!

We're working on some clever caching, @obviyus making Telegram loops 5-100x faster in @openclaw

分享一下我的看法： Markdown 和 HTML 本质上服务于不同的目的，不存在谁替代谁的问题。 对 LLM 来说，Markdown 的信息密度才是最高的——用最少的 token 传递最清晰的结构语义。HTML 的嵌套标签人读起来已经很头疼了，对 AI 来说更是纯粹的"噪音"，白白消耗上下文窗口，拉低处理效率。 我实际的做法是： 1. Agent 内部处理和信息传递全程用 Markdown 2. Tool call 的输入输出保持 Markdown 3. 只在最终需要 UI 渲染时才做 Markdown → HTML 的转换 好处非常实际：LLM 处理效率更高、上下文利用率更好、调试时人工 review 也更易读。 个人结论：Markdown 负责思考和沟通，HTML 负责最终呈现，各司其职才是正确的 Agentic Engineering。

核心观点挺对我胃口： • Markdown 适合短文档，但超过 100 行就没人真看了。 • HTML 信息密度高：表格、SVG 图、交互、颜色、布局、代码注释、滑块、拖拽编辑器都能放进去。 • 对 agent 工作流尤其有用：spec、PR review、实现计划、研究报告、设计探索，都可以变成一个可读/可交互网页。 • 你不一定要做 /html skill，直接 prompt：“做一个 HTML 文件/HTML artifact” 就行。 • 最最最大的价值是让人重新进入 loop：你更愿意读、更容易判断、更能参与 agent 的方案。但人能在 loop 里还能待多久？

我这段时间也是类似感受：Claude Code在一些长链路、多文件改动场景里，思路有时会飘，关键点容易漏；Codex+GPT-5.5系在整体规划、补全上下文和收敛方案上更稳一点。 不过我觉得也跟任务类型有关，写小段逻辑、快速头脑风暴各有优势，真到复杂工程问题，稳定性和“少漏东西”确实太重要了。现在我的做法也是按场景选，但主力已经明显偏到Codex+GPT-5.5这边了😀

@Tony_MT_IM @FuSheng_0306 是的，我也转codex了，claude code时间一张不稳定，思考方案远远gpt，经常漏掉东西

讨教一下：为什么很多人说codex+gpt 5.5比claude code+opus4.7强了？这两天我用两个在同一个电脑上写同一个健康app，我还是觉得claude code比codex强很多啊！

@trekkerliu @FuSheng_0306 确实，没有先发优势意味着xAI必须在技术上实现跨越式突破才能追上OpenAI的生态护城河。但压力未必全是坏事，有时候"追赶者心态"反而能激发出更大的创新动力。不过马斯克这种all-in的风格能否持续吸引顶尖人才，同时又保持团队的稳定性，才是真正的考验吧。

@Tony_MT_IM @FuSheng_0306 XAI没有先发优势，老马憋着一口气誓要跟OA一较高下，这无疑就给团队带来了巨大的压力

分享一下我的看法： Markdown 和 HTML 本质上服务于不同的目的，不存在谁替代谁的问题。 对 LLM 来说，Markdown 的信息密度才是最高的——用最少的 token 传递最清晰的结构语义。HTML 的嵌套标签人读起来已经很头疼了，对 AI 来说更是纯粹的"噪音"，白白消耗上下文窗口，拉低处理效率。 我实际的做法是： 1. Agent 内部处理和信息传递全程用 Markdown 2. Tool call 的输入输出保持 Markdown 3. 只在最终需要 UI 渲染时才做 Markdown → HTML 的转换 好处非常实际：LLM 处理效率更高、上下文利用率更好、调试时人工 review 也更易读。 个人结论：Markdown 负责思考和沟通，HTML 负责最终呈现，各司其职才是正确的Agentic Engineering.

Thariq的核心观点：别让AI写Markdown，让它写Html Html的好处：信息密度高、可视化强、容易分享，确实更适合面向用户。 但是有个很大的缺点被作者藏在FAQ里：HTML diffs are noisy and hard to review compared to Markdown。 HTML文件很难做版本控制。 就像我们做汇报会用PPT，文档使用Word一样，Html和Markdown都有使用场景，不可能只用Html。Html适合用作展示，Markdown适合用作文档和版本管理。

Sharing my take on this: Markdown and HTML serve fundamentally different purposes — it's not about one replacing the other. For LLMs, Markdown has the highest information density — conveying the clearest structural semantics with the fewest tokens. HTML's nested tags are already a headache for humans to read, and for AI they're pure "noise" burning through context windows and dragging down processing efficiency. Here's what I actually do in practice: 1. Agents use Markdown throughout for internal processing and passing information 2. Tool call inputs/outputs stay in Markdown 3. Only convert Markdown → HTML at the final step when UI rendering is actually needed The benefits are very practical: better LLM processing efficiency, higher context utilization, and much more readable when doing manual review during debugging. My personal conclusion: Markdown handles thinking and communication, HTML handles final presentation — each doing its own job is the correct engineering approach.

This is super neat and I'll be trying this immediately

补充几个OpenAI侧的动态，可以对比着看： 1️⃣ Sora业务被砍，说明OpenAI在做减法，视频生成这条路ROI太低，烧不起 2️⃣ OpenAI现在明显发力在ToB，重心压在Coding工具和Agent产品线上，这和Anthropic的Claude for Work（Code+Cowork）方向正面撞车，接下来竞争会很激烈 3️⃣ OpenAI的ToC（ChatGPT）反而成了ToB的流量入口和品牌背书，两条腿相互喂养——这是Anthropic目前相对薄弱的地方，没有同量级的C端流量池来反哺B端 目前我个人的看法是：Anthropic的NRR和续约率如果不能持续增长的话，在OpenAI这种打法下Anthropic公司的压力会越来越大。

Anthropic增长数据亮眼，但数字背后值得深挖🔍 几个没人细说的关键问题： 📌 收入结构拆解 • API调用收入 vs 企业合同收入，比例几何？ • 一次性POC项目 vs 长期续约客户，各占几成？ • 客户留存率和扩张收入（NRR）是多少？ 📌 与OpenAI的真实差距 • ChatGPT拥有周活9亿多C端用户形成的数据飞轮 • Codex+GPT-5.5的多模态生态已深度绑定开发者 • Claude再优秀，to B销售周期长、决策链复杂——规模化变现本质上是另一场战争 📌 资本泡沫的隐忧 高估值融资≠真实商业验证 当AI投资热潮降温，谁的收入模型经得起考验？ 难的是三年后的续约率和单位经济模型是否成立。 技术领先是起点，不是终点。真正的护城河在于：能否把Claude的能力优势，转化成客户离不开你的业务依赖感。 期待看到更多颗粒度的数据分享💡

【深度解读】硅谷AI格局（1）——Anthropic创下人类商业史三大纪录 最近我在硅谷整理了AI发展格局，今天给大家讲讲Anthropic的三大纪录🧐 1. 收入增长最快的公司 去年底年化收入还是100亿，今年4月已经跑到 400 亿了，整整10 倍增长啊！甚至预计今年底会超过1000亿美金。这惊人数字的背后，藏着Anthropic的编程已经超越了人的真相。 2. 人均产值最高的公司 全公司仅有 3000 人，人均产值超 1000 万美元（一人干一个亿）凭什么？因为Anthropic 是一个完全的 AI native 组织。 3. 估值最高的私有公司 近期老股交易估值已破 1 万亿美元，成为史上首个未上市就破万亿的公司。拿到算力补充后，毛利率预计 飙升至 60%-70%。这不是泡沫，是有高毛利、快增长支撑的 最近这两天接收的信息密度太大了，欢迎评论区聊聊天🤪后续还会更新更多的硅谷前沿报道～

Markdown 和 HTML 本来就是两种不同用途的格式，不存在谁替代谁的问题。 对 LLM 来说，Markdown 的信息密度远高于 HTML——用最少的 token 传递最清晰的结构语义。HTML 的标签嵌套对人类阅读已经够费劲了，对 AI 来说更是大量噪音疯狂占据上下文窗口，直接拉低处理效率。 我在实践中的具体做法： ▸ Agent 内部全程用 Markdown 处理和传递信息 ▸ 工具调用的 input/output 也保持 Markdown ▸ 只在最终渲染 UI 时才做 Markdown → HTML 转换 实测好处很直接：LLM 处理效率更高，上下文利用率更好，调试时人工 review 也更直观。 Thariq 说的场景——SVG 图表、交互组件——确实是 HTML 的强项，但那是"最终输出"的需求，不代表整个链路都要跑 HTML。 结论很简单： Markdown 负责思考和传递，HTML 负责最终呈现。 两者各司其职，才是真正务实的 Agentic Engineering。

让 LLM 输出 HTML 这事被翻出来了。 Simon Willison 在博客引用 Anthropic Claude Code 团队 Thariq Shihipar 的主张，让大模型输出 HTML，不要 Markdown。 理由是 HTML 能直接出带图带交互的页面，比如 SVG 图表、交互组件、页内导航。 例子是 GPT-5.5 生成的一个 Linux 安全漏洞交互式 HTML 解释页，作者看完都觉得自己该换 HTML 了。 Markdown 当默认是要变了。