广园路

DEFI is the only future of blockchain. ONLY.

@lifesinger 回声虫不是已经够了吗

到目前为止，AI 还是人类的回声虫。 未能看到任何探索式创新。 可能存在，但还没有面向公众公布。 太讨厌了。 你看见过什么很有意思的创新不。 欢迎留言爆料。

Vance: 我到底去还是不去，还是不去还是去呢

@fugui8 我18岁，怎么给你20几岁的建议啊

第一次到香港🇭🇰 30岁或40岁以上的男人👨🏻 请给20几岁的男人一些建议 主题可以是任何方面

Anthropic 自家设计师 Ryan Mather，一人负责公司 7 个产品线。他发的几条自己用 Claude Design 的心得，结合官方教程： 1. 别急着干活，先花一小时搭你的设计系统。 把代码库、设计稿、品牌素材全塞给 Claude，让它抽出一套 UI Kit 并直接发布。这一小时的投入，以后你每次生成设计稿，风格都会自动套用，性价比爆表。公司要全面推开，可以投入一到两周做系统沉淀，道理不变：先沉下去规范，后面才有复利。 2. 别再玩接力，跟工程师一起边聊边改。 过去那种“设计师出稿→甩给工程师实现→回来再修改”的模式，已经过时了。开个会，你们一起看着画布，边讨论边敲定方案，一场会定下来直接开发，效率拉满。 3. 结构级大改用聊天，细节调整点评论。 你想换个深色模式、布局大洗牌、新增设置面板，或者一次出多个方向，这种级别的任务用聊天界面效率最高；按钮 padding 调一下、颜色换一换、输入框改下拉菜单，这种小修小补直接在元素上评论就行，精准又快速。 4. 反馈要具体，别给模糊情绪。 官方举过一个特别好的例子：「看着不对劲」就是最差反馈，而「表单字段间距改成 8px」才是智能体最爱听的明确指令。Claude 最擅长处理具象具体的要求，不善于揣摩你抽象的审美情绪。 5. 接上 Connector，让 Claude 读懂上下文。 Ryan Mather 提到他最爱的用法：把产品吐槽会议的纪要喂给 Claude，然后出去溜达一圈，回来一份完整的解决方案 Deck 已经自动生成了。 让 Claude 干复杂又综合的脑力活儿，你腾出手做更重要、更有创造力的事。 6. 关键时刻，别怕手工慢下来。 新图标、核心插画、产品名字、品牌形象，这类活儿别指望模型给你完美答案。这不是 Claude 不够牛，而是这事儿本质上考验的是你的个人品味和判断。Ryan 把这叫作“Agentic Designing 的艺术部分”。 7. 挂代码要精准，别塞整个 monorepo。 把整个 repo 拖进去会直接卡爆浏览器，模型的上下文也被无用信息污染了。你只要挂目标组件的文件夹或 package 就够了，记得排除 .git 和 node_modules，干净利索。 再补两条官方没说的小窍门： 1) 多开几个 Chat 平行探索。 同一个想法开 3 个对话，各自往不同方向跑一段，然后再挑精华合并，比在一个对话里反复折腾要高效太多。 2) 团队 Leader 得改改你的审查流程。 以前是“人做、人审”，现在是“Claude 做、人审”，这个差别巨大。如果你不调整节奏和人力配置，工具的价值会浪费一半，审查这一步一定要重构。

原油单子昨天刚割的，还热着呢，这就反转了？

Claude Design: Figma这行情也不是我一手造成的啊 tradingview.com/x/z9URIDzN/

@hazenlee 除非特朗普的蛔虫，不然早晚有一次黑天鹅

当你空仓，海峡自动为你打开， 当你满仓，海峡自动为你关闭。 我称霍尔木兹海峡为薛定谔的海峡

点子多的到AI冒烟

或者如果能全程0接管回来呢？

直接拍卖了，会不会更有效果呢

看来Anthropic的替代品是很有市场的

KIMI Code Plane额度用的不是一般的快，大家都是这样吗 @Kimi_Moonshot

#meoo 还是很强的，试了下。 re5l16mfaeuo.meoo.fun

@ohyishi 估值十几亿、几百亿有什么意义呢，比如Claude Code

只要模型本身的能力进步速度足够快，所有针对旧模型的修脚行为，就跟二十年前针对 IE 6.0 浏览器打各种补丁一样，变得毫无意义。

A 股创业版七姐妹， 宁德时代(19.72%)+阳光电源(4.27%)，合计占比 23.99%。 中际旭创(9.32%)+新易盛(7.54%)+天孚通信(2.54%)+胜宏科技(2.92%),合计占比 22.32% 东方财富：4.65% 总权重合计：50.96%。

@zengying1107 确实只是个小技巧

小红书集美分享的生活小技巧

把AI歌曲上传到汽水音乐获取收益的0-1完整教程 汽水音乐（抖音音乐旗下）是目前对AI歌曲最友好的平台之一：走智能创作全曲通道，全程不需要任何版权证明文件，审核快（几小时到1天），还能直接拿播放分成 + 短视频BGM广告分成 + 音乐种草计划激励。很多创作者靠批量发AI歌实现睡后收入。前提准备：

@rwayne 必须去啊

我就说必须去深圳啊 这些我要考虑去深圳开个新公司了

Anthropic 出了一篇多 Agent 协作模式指南，总结了 5 种架构和适用场景。 总之不要让协调复杂度超过任务本身的复杂度，干货很足，分享总结如下： 1. Generator-Verifier（生成-验证） 一个 Agent 出活，另一个 Agent 审核。审不过就打回重写，循环直到通过。 适用：代码生成+测试、事实核查、合规检查。 陷阱：验证标准不明确，就是自欺欺人。 2. Orchestrator-Subagent（编排-子代理） 一个主 Agent 当组长，拆任务、派活、汇总。Claude Code 用的就是这个。 适用：任务边界清晰，子任务之间不太依赖。 陷阱：组长是信息瓶颈，信息传递之间容易丢失。 3. Agent Teams（团队模式） 每个 Agent 是长期存在的"同事"，持续积累领域上下文，不是用完就丢。 适用：大型代码库迁移，每个 Agent 负责一块独立服务。 陷阱：Agent 之间如果共享资源，可能会冲突。 4. Message Bus（消息总线） Agent 通过发布/订阅事件交互，不是直接调用。新 Agent 插进来不用改已有连线。 适用：安全告警流水线，事件类型越来越多。 陷阱：调试难，一个告警经过 5 个 Agent，出事了追链路很痛苦。 5. Shared State（共享状态） 没有中央协调者。所有 Agent 读写同一个数据库/文件系统，靠共享信息间接协作。 适用：多 Agent 联合研究，一个人的发现另一个人直接用。 陷阱：反应式循环——A 写了，B 读了再写，A 又读又写，无限烧 token。 核心建议： 从最简单的开始，看哪里卡住了再升级。不要一上来就选最复杂的。 这篇值得每个做 Agent 架构的人收藏。 🔗 claude.com/blog/multi-age…