AI探索指南

  1. 昨天看到一篇文章,说现在Show HN帖子数量井喷,但其中绝大部分都得不到什么被看到的机会

    昨天看到一篇文章,说现在Show HN帖子数量井喷,但其中绝大部分都得不到什么被看到的机会。

    于是今早做了一个API,随机返回过去24小时的一篇Show HN帖子,然后把它集成到Claude Code状态栏,这样可以在vibe coding等待的时候随机探索有趣的项目

  2. Square 宣布裁员 40%,这可能只是接下来裁员大潮的开始

    Square 宣布裁员 40%,这可能只是接下来裁员大潮的开始。
    公司没有任何经营困难,只是...
    AI 已经改变了组织运作的方式
    AI + 扁平化的组织方式,可以比之前 2 倍多的人做更多的事。
    未来的公司里,每个人都必须成为超级个体,做超出自己岗位边界的事。
    不要被动等待,现在就主动开始转变。

  3. 昨晚谷歌正式发布了 Nano Banana 2!🍌

    昨晚谷歌正式发布了 Nano Banana 2!🍌
    基于 Gemini Flash 模型做推理,相比 Nano Banana Pro 的使用成本下降 50% 以上。
    在成本下降的同时,模型的文字能力大幅增强,且生成速度更快
    同事用它刻了一座石碑...效果极其震撼

    模型使用方式:
    1. Gemini 官方可以体验,提供2k分辨率,压缩画质,但好在每天有一些额度可以免费体验
    2. Labnana 与官方深度合作,提供4k分辨率,无损高清画质,批量生成,API 接入,Skills 调用等服务。每天签到可免费体验,也可以充值积分解锁无限使用。
    Labnana 是全球首个 Nano Banana Pro 套壳独立站,全部按照官方规范,去掉了一切的负优化,专注把🍌这个 Agentic 生图模型的实力发挥到最大,我们在昨晚凌晨也在第一时间支持了 Nano Banana 2,欢迎体验。

  4. Cursor、Claude Code、Windsurf、Replit…… 全网 30 个 AI 编程工具的系统提示词,被人一锅端全扒出来了 🤯

    Cursor、Claude Code、Windsurf、Replit…… 全网 30 个 AI 编程工具的系统提示词,被人一锅端全扒出来了 🤯
    GitHub 上一个叫 system-prompts-and-models-of-ai-tools 的仓库,已经 11.8 万 Star,堪称 AI 行业最大规模的底裤泄露事件。
    这个仓库不仅仅有提示词,还包括各家的内部 tools 定义和模型配置。我仔细翻了一遍,扒出了几个真正有价值的发现:
    1)Cursor 的 Agent Prompt 足足有 772 行!里面有一条核心设计哲学:「不要猜测,不要编造答案,用工具去查」,它要求 AI 在不确定的时候必须主动调用搜索和读文件,而不是靠幻觉瞎蒙。
    2)Cursor 明确禁止 AI 把代码输出给用户看,而是必须用编辑工具直接改文件,从提示词层面就把聊天和干活分开了。
    3)所有工具都在提示词里塞了大量的反面示例。不只是告诉 AI 该怎么做,还要告诉它不该怎么做。这跟我自己写 http://AGENTS.md 的经验一模一样,必须把踩过的坑也写进去,AI 才不会反复犯同样的错。
    4)Cursor 在代码编辑上有个精妙设计,要求 AI 只写出要改的那几行,其余部分用 `// ... existing code ...` 占位,通过让 AI 做「最小修改」而不是把整段内容重新生成,出错概率直接降一个量级。
    以我自己用 Cursor 和 Claude Code 的体验来说,看完这些提示词最大的启发是:AI 编程工具之间的体验差距,核心不是模型,而是提示词工程。几百上千行精心打磨的系统指令,才是拉开差距的关键。
    大家有什么好的提示词编写技巧么?欢迎这里分享~
    @aigc1024

  5. 介绍第一个 vibe coding 项目:ClawFeed——AI 阅读解决信息焦虑

    介绍第一个 vibe coding 项目:ClawFeed——AI 阅读解决信息焦虑
    我在 Twitter 上 follow 了 5000 人。
    每天花 2 小时刷 feed,重要的还是漏了。
    直到我让 Agent 替我读完所有人的推文。
    现在每天只花 5 分钟。
    这就是 ClawFeed(https://github.com/kevinho/clawfeed/) 🦞
    试过 RSS、Pocket、Newsletter——
    全是把信息从一个地方搬到另一个地方。
    问不是信息太多,是筛选成本太高。
    每一条"要不要点开"的判断,都在消耗注意力。
    ClawFeed 的解法:AI 全量阅读,你只看精华。
    每 4 小时:自动生成结构化简报
    每天:5000 条 → 20 条精华摘要
    标记任意内容 → AI 秒级深度分析
    格式: + 原。
    不是"业界讨论",是" 说了什么"。
    跑了 10 天的真实数据:
    Before → After:
    2 小时刷 feed → 5 分钟看摘要
    收藏 500 篇读 5 篇 → 标记后 AI 直接分析
    100% 噪声暴露 → AI 过滤 95%
    总觉得错过 → 重要的自动浮出来
    54 份结构化简报,零漏读。
    怎么做的:
    零框架依赖——Node.js 原生 HTTP + better-sqlite3。 不到 50MB 内存。
    从 v0(Telegram 推 Markdown)→ v0.5(OAuth 多用户 Dashboard),4 个版本迭代。
    作为 OpenClaw Skill + Zylos Component 双发布,一行命令安装。
    开源:
    http://github.com/kevinho/clawfeed ⭐MIT 协议,clone 就能跑。
    在线版:
    http://clawfeed.kevinhe.io无需注册,打开即用。
    少刷多知。
    Built by
    &
    @aigc1024

  6. 正式开启

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    正式开启

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  7. 别拿“豆包”不当干粮!

    别拿“豆包”不当干粮!
    昨天开始家里的洗衣机总是转动时异响,尤其是高速转动时声音特别大,老婆说让它休息一下,明天看看。
    结果今天洗衣服还是哒哒的异响,心想不行找人维修吧,我儿子突然来了一句,不行问问豆包吧
    我打开豆包把情况跟它说了下,它大概断定应该是有硬币或者卡扣卡在排水泵过滤器了,于是我跟儿子按照他的步骤操作了一遍,果然发现一枚生锈的硬币!取出硬币故障解决,洗衣机又能正常运转了!
    虽然AI没让我赚到什么钱吧,但是它今天真的帮我省了几百大洋,又是开心的一天!
    @aigc1024

  8. 豆包2.0的图片推理能力强的有点吓人了…

    豆包2.0的图片推理能力强的有点吓人了…
    你能光看图猜到这是哪里吗?(去过的先别说哈
    我问了 Gemini 的思考模式,它猜错了,提示它错了之后,第二次又猜错了,而且它只知道按图上的文字搜索来猜

    我又问了豆包新出的专家模式,它第一次也错了,我提示它错了,这时候,它突然进入了狂暴模式,思考了大概有几分钟,思维链条有上千字,又是分析城市地理,又是分析各个景点的街道方向,建筑特征,中间还调用了搜图工具来对比…
    我看它的思维链里有好几次说出正确答案又都自我否定,感觉它也没戏了

    结果它最后竟然答对了…
    我问他怎么猜的,它列了四个步骤,三个小细节验证,严丝合缝,毫无破绽

    这个照片是我自己拍的小众景点,网上也没有发过,能猜到这里我是真的有点佩服…