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这段马斯克 2003 年在斯坦福的 45 分钟闭门演讲，真的有点东西。
不是那种空话连篇的创业鸡汤。
而是他亲自把“怎么从 0 搞出一家公司”一层层拆给你看。
更狠的是，
他没在讲概念，直接把自己当时手里那三家公司，到底怎么活下来的，整个过程都摊开了。
这种内容放到今天看都不过时。
很多人听完的反应都很统一：
这 45 分钟，顶得上你翻十本创业书。
那种真正能用的干货，往往就藏在这种老素材里，不吵不闹，但句句都是实战。
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Kekeke
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Kekeke
@kin_hiro_o
人を信じよ、しかしその百倍も自らを信じよ。
Shinjuku-ku, Tokyo Katılım Kasım 2013
141 Takip Edilen2 Takipçiler
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Anthropic 刚花了巨资雇来 Andrej Karpathy。
同时，他免费给了你同样的知识。
无需天价招聘费，独家权限，学费。只有一个链接和 29 分钟。
这位 OpenAI 联合创始人、前特斯拉 AI 负责人，亲手终结了他自己提出的概念：
氛围编码已死，LLM 是幽灵而非动物，软件 3.0 时代正式来临！👇
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Ai领域最值得关注的英文账号：
@karpathy = 大语言模型之王
@steipete = OpenClaw 创始人
@gregisenberg = 创业点子王
@rileybrown = VibeCode 王
@jackfriks = 一人App王
@levelsio = 创业之王
@marclou = 创业之王
@EXM7777 = AI Ops 之王
@aronhouyu = AI门口的混子
@eptwts = AI赚钱Twitter之王
@godofprompt = 提示词之王
@vasuman = AI 智能体之王
@AmirMushich = AI 广告之王
@0xROAS = AI UGC 之王
@egeberkina = AI 生图之王
@MengTo = AI 落地页之王
@boringmarketer = AI 智能营销
@kimmonismus = AI 新闻之王
@NorthstarBrain = 实用AI之王
原贴： @vivoplt
x.com/vivoplt/status…
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分享一个功能完整的闲鱼自动回复和管理系统，支持多用户、多账号管理，具备智能回复、自动发货、自动确认发货、商品管理等功能。
是不是可以花 1 块钱买个网盘资源，然后再上架到自己的小铺挂着就行了，优化一下关键词等订单送上门。网盘还可以用夸克赚返佣。
github.com/zhinianboke/xi…
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现在 Claude Code 可以无需消耗任何 token 即可阅读完整的文档。你只需要通过 MCP 将其连接到 Google 的 NotebookLM。在本视频中，他们将向你展示如何实现。
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AI 大神 Karpathy 的编程经验 Skills 开源了，Stars 还在疯涨
建议都去给自己的 AI 喂一下这个 andrej-karpathy-skills 文件
这个项目做的事情很简单，就是把 Karpathy 吐槽大模型写代码的毛病，编译成了大模型能看懂的约束指令
不到 70 行的一个文件，就拿了接近 6 万颗 Stars
起因是 Karpathy 之前总结了 AI 编程的几个通病：喜欢瞎猜、过度工程、顺手乱改不相干的代码
开发者 Forrest Chang 就把这些经验浓缩成了 4 条核心规则：
1. 先想再写：遇到歧义先问，别做假设
2. 简单优先：不需要的功能不加，拒绝过度设计
3. 精准修改：只动该改的地方，旁边的代码再乱也不碰
4. 目标驱动：给 AI 明确的成功标准（比如通过测试），而不是模糊的指令
把这个文件下载到项目根目录，作为 CLAUDE.md 或者 AGENTS.md 让 AI 去读就行，之后它干活就会收敛很多。Claude Code 用户也能通过插件一行命令全局安装
AI 写代码的速度确实快，但这 4 条原则相当于牵住它的缰绳。懂得分清什么时候该让 AI 跑，什么时候该拉一把，能避开很多隐性的坑
github.com/forrestchang/a…
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58页的Obsidian+Claude Code构建知识库的橙皮书📙来了：github.com/alchaincyf/obs…
其实相比说这是我写的「书」，更合适的说法是这是个为了辅助我自己开始使用Obsidian而做的一个深度调研+系统梳理的素材。
主要内容如下：
问题篇 -- 为什么你的笔记软件是「信息坟场」，以及为什么只有 AI 能解决这个问题
选择篇 -- 三个完全独立的十亿级项目，不约而同选了 Markdown 存储 AI 的记忆，这不是巧合
上手篇 -- 40 分钟内搞定 Obsidian 安装 + Claude Code 接入
架构篇 -- 设计你的 vault，让 AI 能高效地理解和操作它
知识库篇 -- Karpathy 的 LLM Wiki 模式：让 AI 维护你的知识库，而不是建 RAG
实战篇 -- 7 个可以直接抄的工作流，每个都有具体步骤和 prompt
生态篇 -- 1000+ 插件中你真正需要的 4 个
进阶篇 -- Git 版本控制、自定义 Skills、本地 AI、多 Vault 策略
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我宣布：目前AI PPT最牛逼的不是Gamma，不是NotebookLM，而是Claude Cowork！！
为什么？
1、因为做出来的内容完全是可编辑的，文字是文字，图是图，不是靠Nano Banana这种模型生成的，是真的去做出来的。
2、速度很快，一个十几页的PPT，要不了2分钟就出稿了，你要是出图，这个效率会非常慢，没个一二十分钟，根本出不来，后面修改更费时间
3、审美也非常在线，这个在线指的是不花里胡哨，非常实用，不需要那些多余的图来点缀，把事情讲清楚就OK，有基础的配色和视觉辅助，层级清晰即可。
很多人肯定没有试过，你下载一个Claude桌面端你就能体验到了。
下载链接：claude.ai/downloads
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兄弟们，技术架构图终于有救了！ 🤯
以前画 Multi-Agent、RAG、Tool Call 这些架构，diagrams. net 里永远对不齐、颜色土、导出还模糊……画一次头秃一次
烟花直接放大招！开源了个超级神器 fireworks-tech-graph —— 专为 Claude Code 打造的技术图生成 Skill！
一句话就能出图，效果直接起飞：
✅ 自动识别图类型
✅ 智能语义形状 + 颜色编码（流程蓝、控制橙、数据绿…）
✅ 支持玻璃态、Neon 等高级风格
✅ 高清 SVG + PNG 一键导出
8 种图类型 + 5 种视觉风格，AI/Agent 常见 Pattern 全覆盖！
从此再也不用为画图焦虑了，太丝滑了
生产力直接拉满！
快去 star 支持烟花老师～
开源链接我放评论区👇
烟花老师@teach_fireworks
写技术文章最烦的事之一：画图。 脑子里很清楚的架构，落到 draw.io 上总是对不齐、颜色难看、导出模糊。 所以我做了 fireworks-tech-graph，一个专门生成技术图的 Claude Code Skill。 o… 用法很简单—— t 「画一张 Multi-Agent 协作图：Orchestrator 调度 3 个 SubAgent，分别负责搜索、计算和代码执行，最后汇聚到 Aggregator 输出结果，玻璃态风格」 然后它会： ① 识别图类型 → Agent 架构图 ② 分配语义形状 → Orchestrator 用六边形，Agent 用六边形，存储用圆柱体 ③ 用语义颜色编码箭头 → 蓝色主流程、橙色控制流、绿色读写 ④ 自动导出 SVG + 1920px PNG 整个过程不需要写 DSL，不需要打开任何工具，一句话描述，图就出来了。 o… 目前支持 8 种图类型、5 种视觉风格，AI/Agent 领域的常见 Pattern 全部内置（RAG、Mem0、Agentic Search、Multi-Agent、Tool Call 等）。 开源，欢迎 star 和 fork 👇 github.com/yizhiyanhua-ai…
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本来以为前端类的 Skill 已经过剩了，出不了什么新鲜的活了
昨天刷到一个叫 Awesome Design 的仓库，将近20K的star
把全球 55 个大厂的设计语言，全塞进了一个 DESIGN.md 里
苹果、Spotify、IBM 这些有极好品位的品牌
常用的配色、字体、组件，一次全有了
用法很简单：
把仓库链接发给 Claude Code，让它自己安装配置
装好之后让它参考这份设计规范去跑你的项目就行
随便跑了几个 case
因为有了这套规范，设计下限直接被拉高了
几乎很难再出 AI 味的前端了
github.com/alexpate/aweso…
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Claude code 分析文章千千万，唯独这篇最强，深入分析里边的结构。
我们学习这个世界最强 agent 系统，
拿着这些方法应用到产品 agent 里面去。
ps ：XiaoTan 又写出一个
《ClaudeCode源码深度研究报告（增强完整版）》，下载链接👇
github.com/tvytlx/claude-…
Xiao Tan@tvytlx
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既然Claude Code源码都泄漏了，我觉得我这75页的《CLAUDE CODE橙皮书📙》也该开源了。
这份橙皮书是我和Claude Code花了两个多月一起写的实战手册，面向想用AI编程但不知道从哪开始的人。10章，从安装到独立做出一个完整产品。
里面有什么：
• 核心工作流拆解（Plan/Auto模式、权限管理）
• CLAUDE.md写法——怎么给AI一张项目地图
• Skills、Hooks、MCP等扩展能力的实战用法
• 多Agent并行协作的完整机制
• Computer Use和Voice Mode等最新能力
• 一章完整的从零到上线产品实战
信息源主要是Claude官方文档、CC之父Boris的分享、吴恩达的Claude Code课程，加上我自己用CC做了十几个产品的经验。内容更新到2026年3月底。
和AI协作写的，内容量大，难免有幻觉。发现不准确的欢迎指正，我会持续更新。
下载链接🔗：my.feishu.cn/wiki/JK1WwrRgJ…
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用Claude Code的朋友，
别光在对话框里一轮一轮地聊了，
看看这篇，一个.claude文件夹，五层配置，
200行规范，AI自己规划、自己改、自己测、
失败了自己修，跑完整个闭环不用你盯。
说实话这篇我看完沉默了很久，
不是因为Claude Code有多厉害，
功能列表谁都能写，
而是因为它戳中了一个我一直在回避的问题：
我到底是在"用AI"，还是在"和AI聊天"？
作者花了2个月，每天泡在Claude Code里，
不是随便玩玩，是做课程、拿认证、建项目、踩坑、烧了200美元学费那种深度，他得出的核心结论让我停下来想了很久，
Claude Code不是Copilot，不是autocomplete，
不是你问它答的聊天框，它是一个真正的agent：
读懂整个项目，自己规划，多文件同时改，跑测试，
失败了自己修，修完再跑，直到通过为止。
这还没完，真正让我愣住的是那个.claude文件夹，
一套极简的配置系统：CLAUDE.md写死规范控制在200行以内，rules/按路径分发模块化规则，
skills用YAML自动触发工作流，
hooks跑确定性脚本守门，MCP连接外部工具。
一个文件夹，就把AI从"你问我答"变成了"你配好规则，
我自己跑完闭环"。
回到我的认知重构系统，
CLAUDE.md对应我的核心认知原则，
rules/对应不同领域的判断规范，
skills对应自动触发的工作流，
MCP连接Notion和Obsidian里的第二大脑。
以前我觉得"用AI重构认知"是一句正确的废话，
现在发现，它缺的从来不是理念，
是一个极简的配置协议。
作者还提到一个数据让我挺感慨的：
power user平均同时用2.3个AI编码工具，
但Claude Code负责真正的重活。
这也是我踩过的坑，工具栏塞满了，
每天在好几个AI之间跳来跳去，
最后真正落地的就那一两个，其余全成了数字墓碑。
所以看完这篇我给自己定了一条规矩：不再追新工具，
把一个工具的极简配置做透，让它真正读懂你的系统，
比装10个新玩意儿强100倍。
不是工具不够多，是你从来没给任何一个AI配过"怎么当你队友"的说明书。
感谢 @Axel_bitblaze69，不管你写不写代码，这篇里那个.claude的配置思维——极简规则、自动触发、闭环迭代值得每个认真用AI的人拿走。
Axel Bitblaze 🪓@Axel_bitblaze69
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一张图看懂：怎么让 Claude 记住经验、越用越顺
很多人用 Claude，一上来就是直接提需求、直接开干，结果短期还行，任务一多就开始乱：
同样的规则反复说，同样的经验留不下来，前面刚总结的方法，后面又得重新喂一遍
问题不在提示词，更大的问题，是你没有给 Claude 一个可以复用经验的外置记忆系统。
这位AI大佬 @PawelHuryn 教你怎么解决：
把一套工作规则写进 CLAUDE.md，再配合 knowledge/ 文件夹，让 Claude 在每次任务前先回顾规则，在任务后沉淀经验
先准备一个 CLAUDE.md，并按领域建立对应的知识文件夹，例如：
/knowledge/pricing/
knowledge.md
hypotheses.md
rules.md
维护一个 /knowledge/INDEX.md，用来指向各个领域文件夹
然后把这段内容复制到 CLAUDE.md 里：
开始新任务前：
- 回顾该领域已有的 rules 和 hypotheses
- 默认优先应用已确认的 rules
- 检查本次任务是否可以验证某个 hypothesis
每个任务结束后：
- 提炼本次任务中的新洞见
- 将洞见存入对应的领域文件夹，例如：
/knowledge/pricing/
knowledge.md （事实与模式）
hypotheses.md （仍需更多数据验证）
rules.md （已确认，默认应用）
知识库维护规则：
- 维护 /knowledge/INDEX.md，作为各领域文件夹的总索引
- 当一个 hypothesis 被确认 5 次以上时，将其升级为 rule
- 当一个 rule 被新数据推翻时，将其降级回 hypothesis
- 保持规则简洁、明确、可执行
这样做的作用是：
第一，减少重复沟通不用每次都从零解释背景和要求
第二，让经验能积累。做完一次任务，不是聊完就没了，而是能沉淀进知识库里，后面继续复用
第三，让 Claude 越用越顺。它不是单次对话工具，而是开始基于你过去整理过的结构做事
以上的所有内容都可以让claude code 帮你完成！
Paweł Huryn@PawelHuryn
Most people's CLAUDE.md is static instructions. Mine compounds. One block makes Claude review what it learned before each task and extract new insights after. Hypotheses get tested. Confirmed ones become rules. Rules that break get demoted. It builds its own knowledge system — organized by domain, in external files it maintains itself. Day 1 and day 100 are not the same Claude.
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中国其实是一个非常落后的国家
不论是他的意识形态、发家历史、生活习惯还是常识教育
很多人说日本人特别讲规矩，其实他们不知道，那是因为日本人从小教育异常严格。
比如小孩子从小就被教育不能乱丢垃圾，垃圾要分类；要排队，过马路走人行道；在家里要自己搞卫生，泡澡之前要先淋浴，洗完澡要刮干净镜子等等
长大之后便自然也是这样，排队、讲卫生、安静——这和经济发展其实没什么关系
而中国呢？因为小时候马桶并不普及，很多人到了国外读书留学工作租房住，结果马桶从来不洗，或至少一年不洗一次。走进去一看：黄渍四射，恶臭满盈；洗脸盆和镜子更是溅满了牙膏残留物。每天早上洗漱如厕竟然能做到视而不见，丝毫不愿去清洁打理，令人佩服。
意识形态呢？如果说伊朗坚持让女人带头巾，不让女性读书这件事令世界不解；那中国人对独裁和皇权的崇拜，对稳定和服从的热衷又是从何而来？
所谓“民主了就会乱”，“外国势力干预”，“中国自有特殊国情”的说辞，和伊朗人认为“女性读书就会不贤惠”，“破坏伊朗男性的社会稳定”，到底有什么本质区别？
不都是两千年前落后文明意识形态遗留下来的渣滓和神棍吗？
历史教育则更不用说了：中外历史特意分开讲述，好让你无法对比；不断强调自古以来文明古国，搞个什么东西都要强调我们比西方早发现了几千年。
结果实际上95%都是秽史，通篇没一句真话，按照袁腾飞的说法：“把历史书带回家都脏了屋子”。就连谁才是抗日主力，造反受到哪些外国势力的援助，交换条件是什么，文化大革命为什么发起，林彪为什么叛逃，西藏是怎么征服，死了多少人都不敢说。
总而言之，中国的落后，既在政治上，也在意识形态上；既在生活习惯上，也在历史认知上——它是全方位的。
这就是为什么很多人在“反共”的同时，不可避免成为“支黑”。因为中国人在思想上的“反动性”，和他们的行为习惯与认知能力是连为一体的。
这也是为什么国内受众如此广泛的牢A，在海外社区学校读书门门挂科，GPA被查出来竟然只有1.81。
但凡真的有点见识、认知、素质和能力，你都不可能成为中国人喜欢的对象，甚至都不可能喜欢上“现在的中国”
只不过咱们党喜欢用最近20年来的飞速发展，掩盖自己全方位的落后，这就非常恶心了。这也正是外宣和现实真正的矛盾之处。
从政治传统上来讲，中国本质上就是一个大号伊朗，最终因为文明洼地的原因，独立过程中资产阶级落败而被塔利班夺权。在改革开放经济发展之后，发展得也就比印度好一点，毕竟大家其实都不愿意洗马桶。
好了，话就说这么多了，我知道肯定会有很多人骂。但可惜事实就是如此。我只希望我们都能不要再做这么一个落后的中国人
而是做一个真正意义上的，拥抱文明的，现代人
就好像如果我是伊朗人，我们也要做一个身在美国的伊朗人；而不是哈梅内伊的手下
谢谢大家
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