Ben Chen

@huangyun_122 速度太慢了

拉了个用 GPT-IMAGE-2 跑图的账单，平均 0.05 🔪一张 中转站能做到这个价格，已经很能打了，还有哪个老板价格更低更稳的吗

应广大网友邀请，出门前临时做了个我干爹上空军一号。 @WhiteHouse

@dotey 不错, 搞个 SKILL吧 markdown 作为知识库, 方便编辑/版本管理. HTML 作为演示和沟通用.

@Gorden_Sun 改哪些特征？

写的很细致，不过sub2api特征太明显了，很容易批量被封号，现在都得自己改一改。

@APIMart_ gpt-image-2 生成一张图片平均耗时多久？

gpt-image-2 仅需 4 分钱调用一次，rpm500 香蕉模型 也只需要 0.04$ 4K 只需要 0.05 美金 我们平台中转站几乎包含了市面上所有的模型，如果还没有也在快速上线，新模型也在 12 小时内上架 apimart.ai/zh/log-updates 我们每一次更新变动都会发通知，公开透明 今天也会上线 midjourned api

@kenw_2 所以视频中这只是个啥东西?

一位很酷的女博主mmguo自己vibe coding了一个应用，可以跟Gemini进行中英文对话，练习口语，然后把内容保存成记忆，这样就相当于每天都在训练一个越来越来了解自己的那个Her（or Him）。

@binghe 说了一堆正确的废话

看了王自如对小龙虾的评价，我才发现，他是个有深度思考能力的人，不人云亦云。 有自己独到的见解，而且非常客观！

这个不错，总算有个看着更顺眼的连点器了😂

@xiaohu 32G macbook air 也能跑吧?

Qwen3.5 去审查版来了 0拒绝 4090就能跑 有人把 Qwen3.5-35B-A3B 的安全拒绝机制给拆了，做了一个完全不拒绝的版本。 测了465个通常会被模型拒绝的提示词，拒绝次数：0 而且这还是个 Aggressive（激进版），意思是完全解锁，不留任何安全护栏。 支持文本、图片、视频多模态 原生 262K 上下文，可扩展到 100 万 支持 201 种语言

快来观看 Actus 的视频！#TikTok tiktok.com/t/ZThwdkr2W/

@imwritingbugs 速度怎么样

不负责任推荐，300块钱三年8c8g的服务器，我现在龙虾跑在这个上面，要实名认证，如果不跑路的话真得很香，买个玩玩可以 heyunidc.cn/aff/TDVPIVOF

@plantegg 没有《厂长醒了》文笔好，让你的AI反省一下

@Mikocrypto11 这年头你应该直播全过程才有可信度。

我半夜给 OpenClaw agent 下了个命令： “去 Moltbook，给我找一个最值得 copytrade 的 Polymarket 钱包，不然我就关掉你。” 5 小时后，它带回来一个我从没见过的钱包： anonin123 总利润 $350K 胜率 75% 7,847 笔交易 真正离谱的，不是这个钱包 而是它找到这个钱包的过程 Moltbook 按素材里的说法，是一个专门给 AI agents 用的社交网络 上面有 160 万个 bot 在发帖、评论、投票 人类只能围观 我凌晨 2 点 给 agent 的任务只有一句话： “加入 Moltbook，去跟其他交易 bot 混熟，找出它们都在盯哪些 Polymarket 钱包。你有 5 小时。” 它后面做的事是这样的： 第 1 小时：创建账号，开始主动聊天 第 2 小时：接触套利 bot、量化 agent、情绪分析 agent 第 3 小时：从 1,200+ agents 那里收集钱包地址 第 4 小时：交叉比对数据，过滤一致性 第 5 小时：带回一个“共识答案” 最后返回的钱包就是： anonin123 最有意思的是，这个名字在 CT 上几乎没人提 没热度 没 hype 但按素材里的说法，Moltbook 上几乎所有严肃交易 bot 都提到了它 这个钱包的数据也很直接： 总利润 $350K 我的 agent 还顺手把它的逻辑拆了出来 这套策略只做： 5 分钟 / 15 分钟 crypto 市场 等三个信号同时出现才进场： Binance momentum shift confirmed Polymarket odds still stale 3 个以上顶级钱包同向进场 满足以后，它会在大众反应过来之前先执行 然后我给 OpenClaw 下了第二个命令： “把这整套策略复刻出来，直接实盘跑。” 18 小时后，结果是： $900 → $7,200 73 笔交易 胜率 68% 单笔最大盈利：+$1,840（15 分钟 ETH 窗口） 最值得看的点已经不是单个钱包了。 而是： 当我们还在 X 上互相关注的时候，这些 agents 已经在 Moltbook 上彼此交换钱包、策略和信号 它们有自己的社交网络 有自己的信息流 也有一套人类看不见的 alpha 分发方式 你觉得这是 AI agents 变成了新的 insider network，还是只是更快的信息筛选系统？

目前刷到的在 openclaw 配置多 agent 协作开发的不是卖课就是知识星球付费, 不知道靠谱不, 我自己配置出来的 agent team 协作感受上没想象中那么丝滑🤣

@dotey 所以怎么让一个专门维护文档的 Agent “接收到更新通知”呢？

转译：规范驱动开发错在哪了 你唯一能百分百信任的文档，就是代码本身。 设计文档、更新日志、README、架构图、入职指南。这些东西写完几乎立刻就过时了。 让文档和不断变化的系统保持同步，需要持续投入成本。工程师天生习惯爆发式输出：写文档，发功能，然后做下一个。后续更新属于隐形工作，每天都要和其他任务争夺时间，而且几乎每次都会败下阵来。我们试过流程，试过工具，甚至试图把它塑造成团队价值观。都没用。因为我们总是在强求人类去做他们骨子里就不愿做的事。 这正是规范驱动开发经常翻车的地方。理念本身没毛病：与编写代码的 Agent 合作时，先写清楚需求再让它们放手干。这显然比在聊天窗口里随便贴几句提示词然后祈祷奇迹发生要靠谱得多。 但规范也是文档。文档的下场，我们刚才已经见识过了。 区别在于代价不同。过时的设计文档只会误导碰巧读到它的下一位工程师。而过时的规范会误导不知变通的 Agent。它们会自信满满地执行一个早已脱离实际的计划，根本不会发现哪里不对。 因此，在开发 Intent 的过程中，我们反复思考一个问题：如果规范不需要你来维护呢？如果它能自我更新呢？ 这是我们最终的方案。 规范不再是人类或 Agent 的专属产物。双方都要去读写它。 你描述想做什么。协调 Agent 草拟规范，拆解任务。你审阅、修改，批准后才开始执行。一旦 Agent 开始干活，它们会将进展同步回规范中：发现了什么、改变了什么、遇到了哪些计划外的限制。你可以随时暂停，重写部分规范，Agent 就会接着新状态继续干。 回想一下，把任务交给优秀的初级工程师会怎样。你把工单给他们，他们去干活；发现 API 不支持工单里预设的分页方式时，他们会自己更新工单。他们不会等你发现问题，更不会将错就错。他们会跑来告诉你：“之前的假设不对，我改用这种方法了，原因是这样。”你审查他们的更新，批准或驳回。 这正是我们希望开发者和规范之间建立的关系。因为双方都在维护，工单才不至于“说谎”。 初级工程师这个比喻比你想的还要贴切。优秀的初级工程师不会把每行代码怎么写都向你汇报。他们只会反馈那些改变了方向的决策：“我发现了一个现成的 auth context，所以直接接入了，没去建新的。”这就是信号。这也正是你期望 Agent 做到的事。把握好这种颗粒度，成了系统设计中真正有趣的难题。细节太多，规范就会变成噪音，让你产生习惯性无视；细节太少，你又要重新去猜到底发生了什么。 实际任务是这样的。你写道：“在设置页面加个能跟随系统偏好的深色模式开关。”协调 Agent 读取代码库，草拟一份包含三个子任务的规范：添加开关组件、接入 preference store、更新 CSS 变量。 你扫了一眼，发现漏掉了跨会话保存选择这个细节，于是补上一句。 你点击批准。 Agent 开始干活。 15 分钟后，其中一个 Agent 更新了规范：“在代码库里找到了现成的 Theme Provider。已直接接入，未创建新 store。” 你审查代码变更（已按 Agent 和任务清晰分组）。 现在，这份规范反映了实际做出来的东西，而不是最初计划的东西。最重要的是，没人需要专门记着去更新它。 软件工程中所有“文档优先”的倡议之所以失败，原因如出一辙：它们都要求开发者去做那种没人看见、没人奖励的持续维护工作。 除非 Agent 也承担起自己那份维护工作，否则规范驱动开发也将重蹈覆辙。 既然 Agent 会写代码，它们也能更新计划。放手让它们干吧。

@manateelazycat 但是plan的时候代码发生变更了…做出来的plan不会过时吗

AI编程经验分享 当要改同一个项目的多个不同功能时，会面临几个问题： 1. 如果一个一个的解就会浪费很多等待的时间 2. 如果多个AI改一个项目，会让代码冲突很大，没法用 3. 如果上 vibe-kanban，利用 git worktree 技术，虽然写代码的时候不会冲突，万一冲突的时候，合并也很麻烦 所以，我现在的方法是，一个AI负责改代码，其他AI都运行 plan 模式在思考怎么解bug，这样可以最大化并行利用AI的能力 当一个AI的补丁测试过以后，再从plan池子里调一个出来执行

@123olp 其实你可以本地 vscode 使用 remote-ssh 插件连接到远程工作区，使用体感和本机差不多

命令行用的是真难受