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Facebook Page也通过了Meta Verified，一个月12美元，比X Business便宜不少，听说可以通过Meta Verified联系客服申诉Instagram封号问题。

@typelessdotcom 转写的一塌糊涂，能申请退款吗？

macOS Typeless最近更新之后总是故障，无法正确识别和输入 @typelessdotcom

Hey @X algorithm 👋 Looking to connect with people interested in: 💻 Frontend Design 🤖 ML Applications 📱 App Development 🚀 SaaS & Startups 🏗️ Building in Public 🎥 Voice & Video AI If that's you, say hi — let's connect! 🤝

Google Search Console 新增的平台属性（platform properties），本质上是给 Instagram、TikTok、X 和 YouTube 这些社交视频平台的内容创作者开了一条搜索流量归因通道。以前创作者就算内容被 Google 索引并出现在搜索结果或 Discover 里，也基本处于数据盲区，现在可以把账号直接作为独立属性添加到 Search Console，完成授权验证后就能看到 Performance、Insights 和 Achievements 三个核心报告，把搜索端的点击、展示、查询词和帖子表现全部打通。 Performance 报告里能按具体帖子和搜索词做多维度筛选，还支持数据导出做外部分析；Insights 主要给近期流量趋势、热门内容和发现路径的高层概览，不过要注意它的摘要卡片统计的是全 Google 来源，而下方详细列表更聚焦网页搜索结果；Achievements 则记录增长里程碑，比如最近 28 天来自 Search 的总点击达到新阈值这类。默认数据窗口就是 28 天，新建属性要等几天才能开始积累和处理数据，之后才会逐步填充图表。 设置流程就是去 Search Console 添加属性，选择对应平台，按提示完成安全授权即可。Google 会定期重新校验所有权，连接一旦中断数据就会暂停，直到重新验证为止。最关键的一点是，这些指标只反映内容在 Google Search 侧的表现，完全不包含原生 App 内的任何观看或互动数据。举例来说，Instagram Stories 如果被 Google 搜索收录并展示，展示量和点击量都会被记录；视频内容被用户点开后，哪怕最终是在 Google 自带的播放器里播放，也算一次有效点击。 对内容创作者的实际意义在于，它把社交平台上的内容正式变成了可量化的搜索资产。纯社交优先的创作者现在也能像传统网站站长一样，基于真实搜索查询和 CTR 数据来反向优化标题、描述、发布时间甚至视觉呈现，提升内容在 Google 生态里的可见度。这也说明 Google 正在持续加强第一人称、真实来源内容的索引和分发能力，让搜索结果更贴近用户对即时、多样化内容的需求。目前功能还在逐步开放阶段，官方帮助中心文档里对数据口径和设置细节有更完整的说明，建议直接在 Search Console 里实际操作验证。 developers.google.com/search/blog/20…

看着 GPT-5.6 Codex 的 reasoning effort 不知道如何设置和选择？GPT-5.6 reasoning effort 分为两条路径： Light、Medium、High、Extra High 到 Max 是一条单智能体深度阶梯，级别越高模型就在同一条推理链上投入更多内部思考时间，用于更充分的规划、备选探索、逻辑检查和迭代修订，其中 Extra High 已接近标准单链的顶点，Max 则进一步让模型获得比 xhigh 更多的时间来深度推理和修订，特别适合那些上下文高度耦合、无法拆分必须整体把握的硬核问题。 而 Ultra 完全跳出这条阶梯，它是官方定义的最高能力设置，默认启动四个子代理并行处理任务中可独立的工作流，最后合成结果，这种多代理并行机制能在可拆解的复杂任务上同时提升结果质量并缩短墙钟时间，只是总 token 消耗更高。 官方公告里写得非常清楚：max 给模型比 xhigh 更多时间去 reason、explore alternatives、run checks 和 revise，而 ultra 则通过 coordinating multiple agents across parallel workstreams 来加速 demanding tasks。 openai.com/index/gpt-5-6/

删掉那些专门解释代码的文档，把省下的 token 花在让代码本身自解释上。清晰命名、模块边界和类型系统就能把意图说透，维护文档的成本和噪音都省了。本质是把文档从“翻译”变成“导航”，逼代码质量提升，同时砍掉维护负担和 token 浪费。人和 AI 读同一份干净代码，同步问题自然消失。 例外只有三类：代码说不清的决策（ADR 记架构权衡）、领域术语（术语表固定），以及轻量导航链接链（帮 AI 在代码库里高效找路）。这些不是解释，而是锚点和路标，避免上下文膨胀。 写了一个codex/claudecode指令： When using AI agents to navigate or edit large codebases, redirect effort away from maintaining explanatory documentation and instead make code self-explanatory through precise naming, structure, and types, freeing tokens for AI context while only retaining external records for architectural decisions, domain language, and lightweight navigation pointers that code cannot express.

从单点挑战拉长到整段会话的连续行为观测，Precursor增加了agent浏览器自动化的实现难度，魔高一尺道高一丈。

Cloudflare 这次推出的 Precursor，把 bot 检测从“单点验证”推到了“全程行为连续观测”这个层面。它不再只在登录或支付这种关键节点扔一个 Turnstile，而是让边缘自动往 HTML 响应里塞一个很小的、混淆过的 JS bundle。这个脚本只挂载轻量事件监听：指针移动、键盘节奏（只记时序和节奏，不记具体键）、焦点变化、页面可见性。数据先在内存里缓冲，定时打包发回边缘做评估，整个过程对页面几乎零侵入，也不需要改任何应用代码。 边缘收到 payload 后反序列化，交给一组专门的 evaluator 分别处理不同信号流，同时做交叉校验——比如指针活动必须和标签页可见时长对得上，键盘输入只在有焦点字段时才算数。这些信号最后合并成带权重的检测结果，直接喂进会话级的 bot score。因为是按会话累积的，bot 想通过刷新或新开页面重置指纹就没那么容易了。 真正让它难对付的地方在于抓的是人类输入的物理和认知特征。真实鼠标轨迹受手腕旋转约束，带有生理 tremor、小幅修正、超调和速度变化；看到东西到实际点击之间还有认知延迟。Bot 即使再高级，轨迹也容易偏向直线、恒定速度或数学上过于完美的曲线，这些特征在几分钟的连续观测里就暴露了。Precursor 把这种“长时间一致性”变成了可量化的信号，而不是只看单次交互是否像人。 配套的更新是 Security Analytics 里新增了会话级视图，能看到典型用户旅程长什么样、哪里开始偏离、自动化特征是逐步积累还是突然出现。这些数据直接作用于现有的 bot score、挑战决策和安全规则上，观察模式下几乎无感，严格模式下没通过验证的会话就会被要求挑战。目前已经可以直接在仪表盘里为 zone 开启，观察模式免费用到今年晚些时候的正式 GA。 对防御方来说，这把攻击者的成本曲线又抬高了一截：想让自动化智能体在整段会话里都维持 believable 的人类输入物理特性，比只过一次挑战难太多了。对普通用户则继续保持低摩擦。Precursor 不是取代 Turnstile 或 Bot Management，而是把它们的保护范围从“关键节点”延伸到“整个旅程”。 blog.cloudflare.com/introducing-pr…

@neversitdull A workaround x.com/binbinsh_/stat…

I'm so confused. Should I chat in chatgpt codex or chatgpt work? What's the difference between chat vs a task without a project? Why does the work/codex mode selector not change the sidebar? It appears nothing changes other than the empty state of the prompt field. Plz help!

目前有个比较好的workaround，用浏览器打开 chatgpt.com，然后选择将网页作为应用安装，放到Dock上，然后更换ChatGPT app的icon为Codex icon，如果需要聊天就用ChatGPT，要编程就用Codex，相信OpenAI很快会解决目前的问题。

OpenAI为了收你钱，把Chat模式做的像外挂件，而Task模式肯定是要消耗credits的，仓促的合并。

今天在Codex里试了一下这个skill，出来的UI脱胎换骨，强烈推荐这个skill

很好的设计skills

账户的周额度用完之后，还是能够继续跑任务的。之前看到消息说，GPT-5.6和新版Codex的周额度用完之后，会立刻被停止运行，但事实上现在不是这样的。

听说Grok Build会上传用户完整代码到服务器，暂时先不要用了： x.com/dedene/status/…

Grok Build已经可以用Grok 4.5模型，包含High/Medium/Low三种Effort可选。

SpaceXAI 今天发布了他们最强模型 Grok 4.5，专注编码、代理任务与知识工作，与 Cursor 联合训练。它能从简短提示构建完整应用，高效处理 Excel、PowerPoint 和 Word 等办公任务，基准表现优异且 token 效率大幅提升，定价为输入每百万 2 美元、输出每百万 6 美元。Cursor 同步集成 Grok 4.5 作为其最智能模型，支持跨软件工程、数据科学、金融和法律等领域的复杂任务，基于海量用户交互数据通过强化学习训练，现已在桌面、网页等多平台可用，用户订阅配额充足（首周双倍），并加强安全防护，与 Composer 2.5 并存。 x.ai/news/grok-4-5

用 Slopdar 给自己的网站做了 AI 味体检。Slopdar 会打一个分数，并列出默认构建痕迹、缺失的社交元数据等具体 receipts。把提示发给 Codex 优化，我把 Slop Score 从14优化到了0，还挺有意思的 slopdar.com