如果每家寿司郎的员工从 40 人下降到 4 个人，机器人时代就真的到来了。寿司郎是最适合机器人工作的餐饮公司。
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- 看起来表演机器人是个新品类，但这群铁疙瘩啥时候能进厂？
- 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 - 去年看了春晚机器人跳舞总结的观察，一年过去了，2类型的公司依然活的很好。未来2-3年内还是2类型的公司活的很好，1和3是未来。
- 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。 - 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。 - 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 - 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。
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