这几天经常用这个 taste skill 做实验，发现真的是很不错，用了它你就能获得一个极简，配色舒服，间距和字体大小考究的页面，去 AI slop 很不错，不过我测试的都是英文网站，让 v0 生成了一个 Sandbox 首页 一个股市 dashboard 都不错，而且 prompt 几乎都不用怎么写。
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@aigc1024
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AI探索指南
- 继机器人咖啡，机器人冰淇淋后机器人煮面
- 我知道小龙虾很屌，但研究了一遍后，目前这些主流的功能有几个人真的是工作刚需呀？咋感觉90%都是伪需求…为此还要特意租服务器、买mac mini、耗费大量tokens。
现在这种谁不用谁就是大笨蛋的风潮，像极了当年抢盐的盛况。Ai工具还是真正能优化当下工作流、真正解决自己需求为第一优先级，有个24小时助手的前提是不是得先有24小时的真实需求呀，小红书和B站一群人强行为了给小龙虾凑需求时长硬安排工作何必呢😖
现在能理解顶级程序员为什么会被夸赞写的程序“优雅”了，融入了艺术生思维的工科生才是最酷的，同理今天听了重轻和汉洋老师的播客想再补一句：接纳了理工思维的文科生创作的作品才能跨越时代。
每个人都理应积极拥抱Ai，但在此之前也要想清楚Ai这颗壮阳药的功效和反应位置再高潮。 - AI中转站黑幕曝光：真钱买假模型已成行业潜规则！
很多低价Claude/GPT-5“满血”通道，其实偷偷换成国产弱模型/旧版3.5/甚至随机路由，赚差价跑路。论文都证实46%第三方API在掺假，学术引用都建立在假基石上，太离谱！
怎么快速辨别真假（温度0.01必测）：
1.
输入“5, 15, 77, 19, 53, 54”让排序/选最大，真Claude几乎稳出77，真GPT-4o-latest常出162，连续10次乱飘=假！
2.
input_tokens超200（简单ping就爆）=藏了巨量隐藏prompt，假的概率90%+
3.
故意问违规问，看拒绝风格：真Claude礼貌坚定“sorry but I can’t assist…”，假的常超啰嗦+emoji+“抱歉主人~💕”
4.
缺函数调用/识图/长上下文稳定=大概率弱模型冒充
超低价（Claude<0.6/刀）+疯狂喊“100%保真”“RelayPulse绿”=最大陷阱！
小额测试，用多少充多少，别被广告冲昏头。血的教训太多，转发救人一命
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有趣的、无趣的、有用的、没用的知识
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投稿/合作： @inside1024_bot
内容来源网络 - 自己的 flomo 笔记，整整齐齐在 Claude 中出现了（当然🦞也配好了）。
能各种增删改查真舒坦，接下来就是撰写 Skills 了
- 把笔记中决策记录随时代入业务讨论；
- 洞察日常记录中的模式变化；
- 甚至去给没打标签的笔记加标签，修改格式，都很方便。
感觉如果能开放 memory 接口，会更有意思。
印刷术出来之后，书爆炸了；云计算出来之后，软件创业爆炸了；今天 agent coding 越过临界点之后，软件供给也会爆炸。
以前做一个产品，要钱、要人、要时间、要工程能力；现在这些门槛都在快速坍塌。于是“做出来”这件事本身，开始越来越不值钱。
很多人对这件事的第一反应是兴奋，觉得创业更容易了，创新更容易了，产品更多了，世界更热闹了。
但热闹的背后，是残酷的一面：供给端爆炸，需求侧不变。
书可以越来越多，但人类的阅读时间没有变多。软件可以越来越多，但用户的注意力没有一起膨胀。
你做产品的门槛更低了，别人做产品的门槛也一样更低了。于是结果不是大家都更容易成功，而是竞争烈度陡然上升，copy 成本接近于零，copy 时间差也接近于零。你今天刚做出来的东西，明天就有人复刻。
你过去以为靠工程积累建立起来的护城河，会发现并没有想象中那么稳。
所以真正被放大的，不只是生产能力，还有一件更残酷的事：注意力变成绝对稀缺。
今天书的总量已经远远超过任何人能读完的量，于是最有价值的不是“更多的书”，而是“什么值得看”。
李继刚看书开始使用杠铃策略，只看经典和最新论文，不看中间地带。
SaaS 也是一样，垂直领域最后通常收敛到 2-3 家，不是因为别人做不出来，而是因为用户心智、分发渠道和信任关系都是有限的。
消费品更是这样，明明全世界都能做可乐，最后脑子里只剩可口和百事。
所以，coding 越过奇点之后，软件世界不会变得更公平，只会变得更拥挤。
不是“大家都能赢”，而是“做出来已经不再构成优势”。
三、真正的问题，不是 coding，而是 coding 之外的一切
这也是我最近感受最强的一点。
如果你有认真地观察公司的组织架构，你会发现：coding 之外，全是阻力。
以前整个组织最慢的是研发，所以其他环节都围绕研发排队。代码生产能力已经是 100 倍速，但以前所有的流程都还停留在 1 倍速：需求定义、设计协作、评审机制、结果验收、运营增长。
于是你会看到一个非常荒谬的场景：
写代码已经快得离谱，项目却没有同样变快；
agent 已经能做很多事，组织却用不起来；
工程产能不再是问题，组织摩擦反而成了最大的问题。
这就像我们得到一把神兵利刃，我们却还在用手挥刀砍柴。
很多公司现在其实就在这个状态里：他们以为自己在做 AI 转型，实际上只是把 AI 接进了旧流程。
还在为代码取代率超过 50% 了这种毫无意义的数据而沾沾自喜。
需求还是老的，协作还是老的，汇报还是老的，验收还是老的，组织分工还是老的。
公司制度是老祖宗留下来的宝贝，那是万万不能碰的，个人意志要服从组织需求，AI 也要服从组织需求。
今天最危险的误判就是：我们组织没问题，只是 AI 还不够强。
四、所有事情都值得用 AI 重做一遍？
我最近一个有点扎心的判断是：不要什么事情都想着用 AI 重做一遍了。
大部分事情，根本不值得重做，就像你已经看到人类发明了火车，非要去当马车夫，不是不行，是不值得。
原因很简单。传统软件的的定义，本质上建立在“软件生产昂贵、开发能力稀缺”这个前提上。所以它天然长成固定页面、固定功能、固定流程、固定角色、固定交互。
因为每次开发都很贵，所以只能做标准化方案，只能做通用产品，只能让人来适应软件。
但如果 coding 的供给已经接近无限，这一整套逻辑都会快速老化。你今天花很多时间定义出来的标准化功能，明天别人就能复制；你今天引以为傲的复杂工程结构，明天可能谁都能做；你今天觉得厚重稳定的软件，明天可能只是沉重和迟钝。
所以真正该问的问题是：在 coding 不再稀缺的世界里，软件为什么还要保持旧样子？
甚至是：为什么我们在手机里要装 100 个软件，人类还要在其中跳来跳去？
这时候你会开始意识到，真正有意义的，不再是把旧软件提速，而是重新定义软件。
软件不一定还要是一个提前定义好、功能固定、界面固定、角色固定的东西。
软件可以是一种按需生成的能力，可以围绕任务组织，而不是围绕功能组织；
软件可以根据上下文动态变化，而不是要求用户反复迁就它；
软件可以首先被 agent 理解和调用，而不是只服务“人点页面”这一个入口。
真正的机会，不在于把旧软件更快做一遍，而在于做出旧世界里根本不存在的软件。
五、OpenClaw 不是答案，它只是一个信号
理解这件事，我觉得一个特别重要的框架就是：先 unbundle，再 re-bundle。
这个启发来自 jiayuan 写的一篇文章：《当我们站在变革的开端》（https://x.com/jiayuan_jy/status/2029851505583607961）
每次一种核心能力突然变得廉价，旧的一体化系统都会先被拆开。原来打包在一起的东西会解体，新的碎片会大量出现，新的长尾会疯狂生长。
今天的软件世界，其实已经在这个阶段里。因为 coding 的无限供给，原来围绕 coding 建立起来的软件定义、团队分工、组织边界、产品形态，都在被拆开。
但 unbundle 不是终点。历史上，碎片化走到极端之后，一定会出现新的整合层。因为用户不会长期停留在高度破碎的世界里，碎片越多，重新整合的价值就越大。
新的入口会出现，新的协作方式会出现，新的统一体验会出现。
而 OpenClaw 真正厉害的地方，就在这里。
很多人都在用描述法来解释龙虾的火爆：熟悉的入口、无限的技能、进化的人设、长期的记忆。但我们升维一下，会看到：
它不只是在功能上 rebundle 了一切，它在工作方法上也 rebundle 了整个工作流程。
相比产品本身，更重要的事情是生产方式的变革。
一个人为什么能干十个人的活？不是因为他多了几个功能，而是因为新的工作流把原来分散在很多人、很多角色、很多环节里的工作，重新打包进了一个新的生产系统。
我们私下里参加龙虾交流会，大家也会直言：龙虾也没有那么好用。大部分能被自动化的东西，往往是价值最低的那部分。
龙虾不是产品的答案，但它是一个生产方式变革的信号。
六、Work for agent. Work with agent.
如果把上面的逻辑再往前推演，就不得不提到我们公司今年的战略：Work for agent. Work with agent.
Work for agent，说的是产品战略。未来最大的增量不在旧入口里，而在 agent。不是人会不会点开你的产品，而是 agent 会不会发现你、理解你、调用你、把你接进新的工作流。产品如果不是为 agent 而设计，就拿不到新世界的增量。未来真正值得做的产品，不只是“给人用的软件”，而是“能被 agent 直接使用和连接的能力”。
Work with agent，说的是生产方式。人必须学会和 agent 一起工作。不是把 agent 当聊天框，不是偶尔让它写几行代码，而是真的把它纳入工作流，学会分工，学会委托，学会给上下文，学会验收结果，学会一起交付。
这两件事必须同时发生。前者决定增量在哪里，后者决定你有没有能力去吃到这个增量。因为如果你不会 work with agent，你就根本做不出真正 work for agent 的产品。
一个是方向，一个是能力。少一个都不行。
七、最后真正难的，不是组织，是人
但说到底，这里面最难改变的还不是产品，也不是组织，而是人。
因为当变革真的发生时，大部分人的第一反应不是兴奋，而是迷茫和恐惧。
突然觉得，自己以前赖以生存的东西，好像一下子变轻了。
过去花很多年积累起来的技能、经验、身份，正在快速贬值。于是开始担心被取代，被裁员，被抛弃。
人在这种恐惧里，最自然的反应，就是做更多，让自己更忙，让惯性跑得更快。因为只要还在拼命重复过去，就好像还能证明自己有价值。
但真正的转向，恰恰不是在旧角色里更努力，而是敢不敢让自己变成另一个角色，让 agent 更快，让整个系统更快。
公司真正需要的，从来不是制度稳定，大家你好我好，而是作为整体持续扩张，让自己进化。
个体真正需要的，也从来不是安逸地做个螺丝钉，而是和时代共振，和公司共振，让自己进化。
现在世界的坐标系变了，带上你的 agent，重新找到自己的位置。
终
龙虾其实根本不重要。用不用龙虾，也没那么重要。
重要的是，你有没有看见，Coding 之外的一切都已经破旧不堪。
当 coding 越过奇点，真正要推倒重来的，从来不只是代码，不只是工具，不只是产品，而是整个组织的运行方式，和每一个人对自己角色的理解。
旧世界不会慢慢结束，它会在某一天突然开始显得荒谬。
你昨天还觉得合理的东西，今天会突然觉得慢、重、笨、别扭。你以前以为是护城河的东西，今天会发现那只是拖累。你以前以为是经验的东西，今天会发现它只是惯性。
Coding 的稀缺性消失了，一旦这个地位消失，旧的软件逻辑、旧的工作流、旧的组织方式、旧的产品定义，就都必须重写。
未来真正稀缺的，不再是实现能力，而是判断力，是重组能力，是定义新软件的能力，是让 agent 和组织一起加速进化的能力。
这些稀缺的东西，其实就是品味。
Code is cheap, show me your Taste.
原文链接：
https://mp.weixin.qq.com/s/SqpQiMVhjSfqRsGZAdQtzw- Coding Agent 越过奇点，我们人类该怎么办？
最近 OpenClaw 爆火，连大爷大妈都去腾讯楼下去装龙虾🦞了。
但如果你只看到龙虾，你就错过了最重要的事情。
见路不走，要见因果。
龙虾的爆火的背后，是因为这件 2026 年发生的最重要的事情：
Coding 已经越过奇点。
一旦你发现了这点，接下来真正要面对的问题就浮出了水面：
而 Coding 之外的一切，都已经慢得令人发指。
我的朋友归藏，几分钟就能让 Agent 写一个功能，一天更新好几个包，但是他每次打完包让苹果服务器签名一下，竟然需要一个小时。
代码已经起飞了，但代码之外的一切还在地上缓慢爬行。
Notion 和飞书文档，至今还不支持 Agent 访问。
飞书聊天还是为人设计的，Agent 接入的时候各种问题。
云厂商提供了 OpenClaw 服务，但是根本没想到过可以提前把 CC 装好。
上次我写过一篇文章叫《互联网已死，Agent永生》，很多人问，互联网的经验都已经失效了，那接下来怎么办？
当时写文章的时候我也有些迷茫，但是现在的我开始有了一些答案。
一、2026 年最重要的变化，Coding 已经超越奇点
过去很多年，软件行业的默认前提一直没变过：Coding 能力是稀缺的。
代码要靠人一行一行写，系统要靠团队一点一点搭，程序员的平均工资也是最高的。
软件迭代节奏受制于研发资源，组织结构也因此围绕“有限的 coding 产能”建立起来。
产品要排期，研发要估时，测试要兜底，技术管理层最核心的工作之一，就是如何分配有限的开发能力。
但在 2026 年，一切都变了，Agentic Coding 已经跨过了临界点。
过去 coding 是高门槛、高成本、强稀缺的能力；现在它正在迅速变成一种随取随用、近乎零边际成本的能力。
我们可以在 1 天里做出过去 100 天才能开发出来的软件。
100 倍的加速，100 倍的认知差。
这不是什么预测，这是已经发生的事实，只是大部分人还没有看见，也不愿看见。
也许这就是 AGI 到来后世界的样子。
大部分人看着 AGI，然后说了一句，与我何干？
二、当供给爆炸，做出来就不值钱了
历史上，每当一种原本稀缺的能力突然大规模可得，最先发生的都不是“普惠”，而是供给爆炸。 - 今天分享的是热门AI赛道里确定性
项目
撸毛最该重视的就是赛道。一个热门、且还没出过空投造富案例的新赛道，才最值得深耕布局！
因为越是全新、早期、还没被充分挖掘的赛道，一旦爆发，项目空投的造富效应会远大于老赛道，红利空间和回报率都更高。
AI绝对是今年绕不过的热门赛道之一！并且这个赛道还没有出现大毛，所以值得去深耕发掘！
最近研究了下个人觉得值得去撸的项目
接下来简单给大家介绍项目和撸毛的两种方式
YOMIRGO是定位在SOL生态里的AI超级工厂，核心目标就是将高潜力的AI Agent（AI 代理）项目从早期孵化变成可交易的链上资产，最终实现 AI 公司部分股权/权益的代币化。
从项目孵化 → 市场验证 → 资产化/股权代币化 → 链上流通 & DeFi → 价值回流给 $YGO 持有者，让更多 AI Agent 项目能以标准化方式上链、募资、变现，像传统 VC + IPO，但用区块链实现部分股权/收益权代币化。
对比现有的AI Agent孵化平台，它的核心优势在于双模块系统——AI-Hub × LaunchPad
1. AI-Hub：在这里 AI Agent 可以被创建、训练、测试、获得初始流量曝光，并通过实际使用数据完成“市场验证”（证明有人愿意用、愿意付钱）
2. LaunchPad：只有在 AI-Hub 通过验证（有真实流量、收入、用户增长等指标）的 AI Agent 项目，才能进入这里，进行标准化链上权益代币化。
代币化形式通常是：发行代表部分股权/收益权/使用权的 Token，通过 IAO（Initial Agent Offering）方式发售。
怎么撸？
$YGO Early Airdrop – Season 2来袭！总奖池50 万 $YGO，先到先得 + 可叠加，门槛一点都不高！
参与时间：2026年3月5–19日 | 11:00 (UTC+8)
参与方式1：新用户注册，官网新钱包登录注册，https://yomirgo.io/
奖励：每个新钱包地址 10 $YGO
名额：前 10,000 个地址
总分配：100,000 $YGO
发放时间：每日11:00点 (UTC+8)
发放方式：官方空投
参与方式2:YGO 质押
必须质押 ≥20 $YGO，活动日结束前质押进即可
参与链接：看这里
*小于20YGO不给奖励
奖励：每位用户 20 $YGO
名额：前 20,000 名参与者
总分配：400,000 $YGO
发放时间：活动结束日
领取方式：用户自行领取
领取链接：活动结束后出
以上参与流程非常简便不复杂，手动能力强的兄弟可以花时间好好做做
活动细节注意：
1. 注意诈骗
2. 重点提醒一下 YGO官方CA首三位是YGo
Solana →
YGocQeVYzWfznMG9Fv9katR4PkRjqaRyocRcbnFay8B
3. 活动2，记得区分：质押利息与实际空投奖励。
4. 场外OTC记得用去中心化钱包
总结：本项目是纯撸风险极低的热门赛道项目！买10个回来，质押20个一天就解锁，随时可以场外交易卖掉
@aigc1024 - 更新之后的🦞，被限制了读写和shell的能力，变成了一个蠢蠢的聊天机器人
- GPT 5.4 在深度思考和写作方面令人惊喜。
加上最近 AWS 被炸、Claude 卡顿、API 半真半假等各种破事...
综合考虑下来，GPT 5.4 是个非常不错的选择。 - 不想再发小红书了
那边一点结构能都没有
全是最肤浅的情绪波动 - NotebookLM 推出了新功能"电影级视频概览"功能
就是你把资料丢进NotebookLM，它能自动帮你生成一段沉浸式的视频来讲解这些内容
不是简单套模板，而是用Google 最先进的多个 AI 模型自动组合生成的定制视频。
目前只对 Ultra 付费用户开放，仅支持英文。
@aigc1024 - 最近给公司的工程师升级 M5 Macbook pro
发现内存加到 32G 价格一下就上去了
以前只有苹果的内存是金子
现在所有的内存都是金子啦 - 孟岩访谈李继刚最扎心的时刻：
孟：你是产品出身吗？
李：我七年本硕计算机专业
孟：对不起 - 有几天了，但值得再贴一下。春节过后，大家还是各自归位。都砸了钱，豆包还是一骑绝尘，说下沉市场不懂比较用户体验，我是不认的。
- 腾讯云也推出了 Coding Plan 计划，Pro 套餐原价 ¥199，首月优惠价同样为 ¥39.9，明显对标阿里云。不过腾讯云支持的模型表现一般，不知道是不是我的错觉，感觉腾讯在 AI 生产力这波浪潮中已明显掉队。
@aigc1024 - 太震撼了！我看到这个消息，直接从床上跳了起来。
就在昨晚，GPT5.4正式发布。有多强呢？一句来说，就是GPT已经可以直接操作你的电脑了。
Open AI说，这是针对专业工作最强大、最高效的模型。它将通用推理、编程能力，还有AI智能体工作流，完美地结合在了一起。
我们来看个案例。
首先呢，它具备了原生计算机操作能力。就是它可以像人类一样看屏幕，然后通过鼠标和键盘，跨软件和网站，自动执行复杂的工作流。
你看啊，这是它正在操控浏览器，自动发送电子邮件，还可以快速填写网页表单。
其次呢，它不仅能编程，还能自己测试和优化，这个真的太夸张了。
比如你看，这个主公园的建设游戏，就是用一句生成的。关键是生成后，GPT正在自己试玩游戏，再根据体验，自行优化游戏内容。
最后，GPT5.4在处理表格、PPT和文档方面的表现，也大幅提升。生成的内容啊，更具有审美和实用性，并且幻觉显著减少，事实错误率降低了18%到33%。
从GPT3.5到GPT5.4，AI已经不再是一个聪明的聊天机器人，而是一个能够直接操作电脑、写代码，并且熟练使用各种工具的超级员工。
那随着AI越来越强，我们普通人的未来到底在哪里？是不是在不久的将来，大家都要失业了？
我相信这是很多人的困惑。
这个问啊，我说下我自己的看法。
未来普通人呢，有两种活法。
一种叫AI工长，另一个叫一人公司。
什么是AI工长呢？
就是公司在招聘的时候啊，招的不是你这个人，而是你和你背后的AI团队。公司看中的，是你流畅使用各种AI解决问的能力。
那什么是一人公司呢？
就是你带着你的AI团队，开始直接为这个社会创造价值、提供服务。公司不再是购买你的时间，而是直接购买你的服务。
我自己啊，就是一人公司的典范。
一定要把AI当成是你的员工，你是他的领导。你要指挥他去做事，而不是去焦虑AI是不是会替代我。
@aigc1024Media is too bigVIEW IN TELEGRAM
