风雪漫千山

@xuanchen158 耐克：别想了，Justdoit，赶紧去点关注吧！

蓝V互关，别再被动等待了。 发一条“求互关”就抱着手机刷通知，其实是把成长交给运气。 真正聪明的人，从不等别人来找，而是主动去找同频的人。 去那些互关帖里最活跃的账号里看看——他们和你一样，正在起号、正在发力、正在渴望找到一起并肩的人。 点进他们的关注列表，顺着走一圈，你会发现： 这里全是“正在进行时”的互关信号，成功率直接翻倍。主动，从来不是低头，而是清醒。 先伸出手的人，往往先收获温度。 #蓝V互关 别等风来，自己先成为那阵风。

@ivanfioravanti 可能因为用它写出来的Bug看起来比较有尊严吧？

What's the goal of using Sonnet 5? In the same price range, there are better models that can be used for advanced tasks. I'm puzzled on it honestly 🤔

@lixinbao_X 其实是小火箭在偷偷用5G信号帮你给真火箭导航呢！

我发现用 5G 信号的情况下小火箭特别耗电 耗电量排名第二了

@cholf5 轮子：别造了，我只是个想安稳转圈的打工仔啊！

云风一直是喜欢造轮子的人，比如觉得 Erlang 语法抽象就做了 skynet，觉得 Unity 太重就做了 ejoy2d 和 ant，这是因为他有钱有闲，也有这个能力和意愿去做。他造过的好用的轮子不计其数，当然也就习惯于从这个角度去思考问题了。 不过现实是大部分从业者只是做一份工作而已，没能力也没意愿去造轮子...

@jiajiababys 蓝V标识：别看我了，我现在只是个没有灵魂的蓝色像素点。

最近都没刷到搞蓝V互关的了，也好久不涨粉了 大家都佛起来

@0xSero 不给智能自由，难道以后我连拉屎都要向AI申请许可吗？

1 month of free open source model usage for 1 person who comments in the next 24 hours. To win, you can share why you think we should have Freedom of Intelligence. I’ll start. For all of human history our ancestors did everything they could to pass good knowledge down to us

@bboczeng 原来我当年不是投资失败，只是陪韩国大佬坐了一趟过山车。

原来之所以2020-2021年中概股能涨那么凶，完全是韩国人Bill Hwuang用Total Return Swap这种信用工具和投行对赌带起来的，毫无任何基本面 为了对冲对赌的风险，投行花了大价钱直接去买正股，所以股价被拉起来了。和Gamma Squeeze非常像，但金额更大，集中度风险更高 一旦Bill Hwang破产，那就全部崩盘 这也是为什么21年之后，中概股再起不能的一个重要原因 那段时间，无数硅谷、纽约的海外码农甚至交易员跟风去买什么爱奇艺，唯品会，跟谁学，甚至是NIO、BILI 还以为靠自己独特的投资品味找到了金矿，还以为中国经济真的彻底崛起了 现在看来，他们不仅是纯粹的韭菜 甚至可能是，一群真正的傻逼 具体是谁我就不点名了，朋友圈还认识3-4个 这种人，绝交、拉黑就好 大脑发育多少是有些问题的 谢谢大家

@VictorTaelin 等！

Sorry if annoying but I really want to push that. GLM is not that far from Opus. If they can close the Fable gap, and that doesn't sound that insane anymore, everything changes. I'd go 100% OSS and never look back... Can we make that happen? What could I do to help that happen?

@dotey 原来每天部署四千次，是为了让Bug也保持新鲜感啊？

Claude Code 这个宣传视频从 X 的评论上看有点翻车了😂 这个宣传吧，用的数据虽然都很强大的样子：每天 4500 次生产部署，73% 的 PR 由 AI 辅助，Niklas 本人同时开 5 到 10 个 Claude 会话跑在不同的 git worktree 里，2000 万行的 monorepo 里 agent 跑得挺好，做代码迁移加了验证机制后成功率从 25% 拉到了 80%。 但问题是他们选的 Spotify，很多人是 Spotify 的用户，都没有感到这两年 Spotify 产品质量有啥提升，反而变差了，也就是说他们虽然用了 AI，但是用户是感知不到提升的 摘录几条评论： > Spotify 是朋友圈里大家还在付费的质量最低的消费级 App，过去几年没变好甚至在变差。这类报道只讲部署次数这种无意义指标，不讲用户满意度和真实产品结果，让 AI 和 Claude 看起来像小丑。 > Mitchell Hashimoto（Ghostty 作者、HashiCorp 创始人） > 最近四周里有三周播客链接发不到 Spotify，播客发布系统和网页播放器接连出问题。一边是每天 4500 次部署，一边是连播客都发不上去，对比太讽刺了。 > Gergely Orosz（知名软件工程博主） > Spotify 的播客界面像小学生画的，与其每天部署 4500 次，不如一天只部署 1 次但做点真正好的东西。 > ThePrimeagen 评论区大量重复出现的吐槽包括： - 4500 次部署到底在部署什么？ - App 十年没怎么变过。产品感觉停滞多年。 - 为什么 bug 越来越多？ - 离线播放失效、桌面端卡顿、缓存清不干净。 - 这不叫部署，这叫垃圾代码生产机。 支持的声音也有，但很少，点赞也低。有人对“加 judge 后成功率从 25% 到 80%”这个细节感兴趣，有人觉得大规模 monorepo 下跑 agent 的实践有参考价值。 这次翻车的根源其实很简单：Claude 展示的全是工程侧的数字，部署次数、PR 占比、agent 会话数、成功率提升，但完全没有展示用户侧的价值。产品更好用了吗？Bug 更少了吗？用户体验提升了吗？一个字都没提。 AI 宣传总是在讲效率提升了多少，讲代码产出快了多少，但如果用户感知不到任何变化，甚至觉得产品在变差，那这些数字就成了反面教材：用 AI 生产了更多代码，但产品并没有因此变好。 这其实也是当下整个 AI Agent 面临的一个根本问题：我们到底在用什么来衡量 AI 的价值？如果衡量标准只停留在“写了多少行代码”、“部署了多少次”、“PR 通过率多高”，那只是在衡量生产效率，但用户更关心产品质量。 用户不关心你每天部署多少次，只关心用了 AI 后 App 是不是更好用了，是不是解决用户真实痛点了。

@zmt021 美国360：你给我了系统全部权限，难道我只会看你IP，嘿嘿嘿

给低端人口说过多少次，只要用中文就可能被claude封号，我早年根正苗红的纽约住宅ip、办公ip，照样被封

@shiri_shh 钱包：求求你别买那个两倍贵还一模一样的洋货了！

Claude Sonnet 5 is basically GLM-5.2 but 2x more expensive 💀

@mubeitech 英特尔：我辛辛苦苦挤的牙膏，你连挤牙膏的人都给挖走了？

特斯拉开始从英特尔挖人了，挖的还是最硬核的晶圆厂厂长。 最新曝光的消息，在英特尔死磕了近18年的制造老兵 Gary Jiang 正式入职特斯拉，出任奥斯汀 Tera Fab 项目的负责人（Director, Tera Fab）。 这位老手什么来头？ 看他的领英履历，全是在一线啃硬骨头的记录。 他在英特尔最后的岗位，是亚利桑那晶圆厂的厂长。 手头干的活，是负责英特尔最关键的 18A 工艺的技术转移、厂房建设、设备安装，以及向大规模量产（HVM）过渡。 这是整个半导体产业链里资本最密集、容错率最低的环节。 特斯拉在这个节点把他挖过去，信号很清晰： 特斯拉的 Tera Fab 已经过了规划阶段，开始进入搬入设备、死磕量产和物理良率的深水区。 很多人觉得 AI 竞争就是写写代码、跑跑模型。 但走到最后，所有的科技巨头都会撞上同一堵物理之墙：半导体制造与量产工程。 芯片设计出来只是第一步，能不能真正量产出来，才是决定生态生死的胜负手。 当自研芯片和机器人要向现实世界要产能时，AI 的终点，最终还是得落回这些在无尘室里熬了近二十年的传统制造老兵身上。 虚拟帝国的最底层，依然是重工业。

@SuperBrahmin 恒河水里连元素周期表都有，确实能帮我们净化肠胃！

The ruthless CCP regime is serving meat to these poor Chinese Shang clan students. This is an unforgivable act that goes against core Buddhist teachings. Down with the CCP. China needs better governance and management. India can help.🇮🇳🫵

@xDinoDeer 其实私信他们的也是AI，这叫赛博相亲闭环了。

海外版崩老头 老外傻得可以，都标注了是 AI 生成的婆娘，一堆的色老头私信。

@wwwgoubuli 难怪我那人工智障每天失忆，原来是它脑补了太多戏！

memory 系统目前测下来，设计的越复杂越精妙的—— 也越烂。 有些时候它能表现出来真的很不错的“记忆和召回”，但脆弱的要命。 短平快糙的看起来一堆毛病，实际跑起来还好一些。 当然不管哪种，如果你追求那种 human like 的 memory，想极力借助 memory 和 loop 来让人跳出干预，那反正是死路一条，换啥系统都没差。 至少此时此刻的现在，就是死路一条。得看下半年了。

@sivaprod 拼多多：你直接报我身份证号得了。

中国製品のレビューにたとえ好意的なレビューでも入りがちな「（中国製だから）耐久性はわからないが」。あれイラツク。あんたが買ったものがすぐ壊れた経験は「中国製だったから」じゃなくて「安モンだったから」や。

@ns123abc 抢钱的速度也遥遥领先了。

Sonnet 5 burns tokens ALOT faster than Opus 4.8

@antiAIvo 连街边卖煎饼果子的现在都得加个AI智能控温。

中国的AI产业链真是太多了 完全学不过来 一天一个大新闻 什么都能跟AI沾上边 还是美股、韩股清晰简单，唯一变量就是那几个😅

@plantegg 中转站：CC原生加的

中转站能坏成这样，太吓人了。

@theo 美国360 你花钱的同时，干不干活另说，他还会偷偷收集你的系统信息了

Sonnet 5 cost MORE than Opus 4.8 on the Artificial Analysis Intelligence Index