AHAN @phantomahan

那些中转站真能忍住不卖吗 换我来估计忍不住 每天几十个B的token消耗数得买多少钱

@lufeieth 前几种都还常见，最后一个婆媳关系的媳妇确实逻辑奇葩了，又坏又蠢

如果你用 Codex 已经很久了，下面的提示词，有必要使用一下： Look across my threads and projects and come up with five ways to simplify and work more efficiently with Codex. Use sub-agents.用中文回复我 它会很懂你！

分享给大家我一年多的血泪独立开发踩坑经验。 2026 年，独立开发者想开发 APP，最佳实践是： MVP 阶段先做 Web➕PWA。开发快，调试快，迭代快。 Web 技术栈： React➕TanStack Start➕Vite➕TypeScript➕shadcn/ui➕Base UI➕Tailwind CSS➕better-auth➕Vercel AI SDK➕oxfmt / oxlint 后端统一： Hono➕Cloudflare Workers Web 调试： Chrome DevTools MCP➕Codex Chrome 插件 等产品真的跑起来，再做移动端。 移动端技术栈： React Native➕Expo➕Expo Router➕NativeWind➕React Native Reusables➕Reanimated➕Gesture Handler➕EAS Build / Submit / Update 核心思路很简单： 先用 Web➕PWA 验证需求。 真的有用户，再上 React Native➕Expo 做 APP。

Su @Sukiea1008

2 days ago

总有大佬在评论区放猛料

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我去，美团把数字人视频生成模型开源了。外面数字人 Agent 一天卖 50 万，美团直接做了个 LongCat-Video-Avatar 塞进同一个仓库里开源了。 给一张人脸图加一段音频，数字人张嘴念稿，嘴唇、眼神、表情全自动对上。 它不是那种玩具开源，是实打实对标 Sora、Veo3、Kling 那种商业模型。 13.6B 参数，文生视频、图生视频、视频续写，一个模型全干完，720p 30 帧，长视频一口气跑几分钟不崩画质。而且你敢信？推理还比同级快了 10 倍。 坦率的讲，我看到技术报告的时候是有点懵的。因为 benchmark 上它一个 Dense 架构的 13.6B 模型，追着人家 28B 的 MoE 打。更让我愣住的是数字人那块。 你想想看，这事以前怎么搞。 要么自己录真人，要么掏钱买方案，几百块一条起步。现在一个开源模型，丢段文案给 TTS 一念，画面它自己出。而且 1.5 版做了蒸馏，推理从几十步压到 8 步，快了 15 倍。还加了 INT8 量化省显存。 说实话，这种东西别只收藏。 想试的，先跑 一下我下面的文章教程，参考就能部署。 GitHub 搜 meituan-longcat / LongCat-Video，权重在 HuggingFace 上直接下。

老王霸 AI Lab @laowangbabababa

2 days ago

x.com/i/article/2068…

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如何加入OpenAI？只需精通以下课程： 1. 斯坦福大学的“从零开始的语言建模”课程：cs336.stanford.edu/spring2025/ 2. 在掌握广度之后，她逐一深入研究概念，使用博客、论文、与 ChatGPT 和 Claude 聊天，以及从零实现相关内容。 3. 在面试中，实现/调试 Transformer 的问题经常出现。将它转化为肌肉记忆：github.com/stanford-cs336… 4. 刷 Leetcode🥲 leetcode.com/studyplan/leet… 5. 她分享的其他学习资源： a. 自注意力 & Transformer：web.stanford.edu/class/cs224n/r… b. 插图版 GPT-2：jalammar.github.io/illustrated-gp… c. 反向传播 cs231n.github.io/optimization-2/ d. 语言模型策略梯度入门 ivison.id.au/2026/02/09/pol… e. 理解 GRPO 和强化学习原理的轻量级指南 gitlostmurali.com/blog/grpo-intr… f. 如何扩展你的模型 jax-ml.github.io/scaling-book/ 这是我能免费看的内容吗？🤡

Alisa Liu @alisawuffles

2 days ago

I'm joining OpenAI next week!🥹 The job search turned out to be really challenging but also super rewarding, so I wrote a small blog to share what I learned along the way and hopefully make the process a little less mysterious for the next person. alisawuffles.github.io/blog/job-search

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这妥妥的信息差啊 我相信99%的程序员也不知道这种操作

老杨啊 @yhslgg

4 days ago

x.com/i/article/2068…

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我这个爱研究的性格真是，不去干个特务、私家侦探都屈才了。 我早上刷到了北京二手房上半年的趋势，刚刚到单位就给我的链家中介打了电话，问了问他嘴里的趋势和原因。 转述： 1、趋势就是这么个趋势，年初确实回稳了，成交价和量都回稳了。 2、原因里面有个很关键的点：链家app上面不光取消了成交价显示，还取消了“近期降价多少万”的显示，这两个都取消之后，大家就不那么卷了。 3、但是平衡没保持多久，到了4月看房的人突然就少了，没客户了，卖家就继续卷。 4、他很不看好下半年的二手房价。 5、在我说我考虑买一套之后，他改口说其实部分地段还是可以考虑的😂 ——— 田野调研结束，准备开会了。

RobinSeun_维京黑船 @RobinSeun

2 days ago

好久没看趋势了，早上车出问题了阿姨送娃去上学了，我打车上班。没事就打开看了一眼。 真的跟体感蛮吻合的，北京在前几个月就是稳住了一波，那段时间不光挂价不跌了，而且我关注的几个小区最低价也都不动了。

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Codex 公认最强的 6个 Skill，有没有你没装的 1、Superpowers（227k star） 给 Agent 装上一整套资深工程师的工作方法： 先拆需求，再写计划，按测试驱动开发，最后再派一个子 Agent 回头审查自己的代码。 这是目前最强的 Skill 之一，实至名归 2、OpenAI 官方插件 把 Codex 变成不同岗位的员工，让它不只会写代码，而是进入全岗位工作流。 数据分析可以接 Snowflake，销售可以接 Salesforce，另外还能做投研分析、内容创意、PPT 生成等任务。 开箱即接入 62 个商业应用、110 个预置 Skill。 现在非开发者已经占 Codex 用户的两成，而且比例还在持续上升 3、claude-mem（82k star） 给 Codex 装上长期记忆。 每次对话里的关键信息会自动压缩归档，新开会话时自动注入，不用每次都从项目背景讲起。 多个 Agent 通用，多个代理也能共享同一套记忆资源 4、Agent-Reach（27.7k star） 给 Codex 装上一双互联网的眼睛。 一条 CLI 就能让它去读、去搜 Twitter、Reddit、YouTube、小红书、B 站、公众号等 17 个平台。 否则 Agent 只能搜网页；有了它，就能翻帖子、看视频、抓热点和用户反馈 5、GitNexus（42k star） 把几十万行的老项目整理成一张代码图谱，让 Codex 看懂藏在深处的依赖关系、模块边界和抽象命名。 接手老代码、重构项目、排查历史包袱时，不再像两眼一抹黑 6、Humanizer-zh（10.1k star） 专门去掉 AI 写作痕迹，比如滥用的破折号、空话套话、机械句式。 写文档、README、博客时，最后过一遍非常好用

挖到了一个有意思的项目 💡 当你 Codex 额度用完，但 ChatGPT 网页版的 GPT-5.5 Thinking 还能用——这个项目的思路就是：把网页端的额度也榨干，继续写代码。 核心原理很简单：在 pi agent 之上包了一层 MCP Server，然后在 ChatGPT 网页端连接这个 MCP Server，网页端就能直接调用本机的 pi agent 继续编程了。 为了让外网能访问本机服务，需要做内网穿透。我用了 ngrok，按官网配置就行，更推荐 Cloudflare Tunnel。 本质上就是一个内置了 pi SDK agent 能力的 MCP Server，支持本地文件的增删改查，通过公网暴露后，ChatGPT 网页端配置一下就能调用。 建议人群：Geek / 想把 ChatGPT 订阅用到极致的朋友。 github.com/Waishnav/devsp…

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RobinSeun_维京黑船 @RobinSeun

2 days ago

好久没看趋势了，早上车出问题了阿姨送娃去上学了，我打车上班。没事就打开看了一眼。 真的跟体感蛮吻合的，北京在前几个月就是稳住了一波，那段时间不光挂价不跌了，而且我关注的几个小区最低价也都不动了。

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有人在 Codex 黑客松上做了一个 MCP 插件，把 ChatGPT 和 Codex 打通了 解决的问题很具体：GPT 5.5 Pro 是目前规划和调研最强的模型，但 Codex 里用不了。Codex 擅长执行，但规划能力不如 5.5 Pro 他的做法是用 MCP 把本地开发环境暴露给 ChatGPT，让 5.5 Pro 负责规划和拆解任务，然后把执行部分交给 Codex 来干 等于让两个 AI 各干自己最擅长的事：一个想，一个做 还有一个意外收获：ChatGPT 和 Codex 的速率限制是分开算的。同一个账号，接上这个之后相当于额度翻倍 这个思路其实挺值得借鉴的。很多人纠结"到底用哪个 AI 工具"，但真正的答案可能是：都用，让它们配合 AI 工具之间的壁垒正在被 MCP 这种协议打通，以后可能不是选一个最强的，而是搭一个最合适的组合

突然发现字节跳动的取名能力真的是被严重低估。 它的命名有一套很统一的底层逻辑，那就是用最日常的词占领认知。 抖音、豆包、汽水、红果，加上西瓜视频、番茄小说、飞书等等一系列。 几乎都是小学生都认识的词，两个字，张口就来，根本不用解释。 这些词自带画面和温度，用户不需要理解产品定位，名字本身就传递了一种亲切、轻松的调性，这对下沉市场的渗透尤其关键。 去中心化、去精英化、去解释成本。 它很清楚自己的主战场不是硅谷式技术崇拜，而是中国最广泛的大众注意力市场。 相比之下，很多公司产品名最大的问题是：创始人、投资人、PR觉得高级，但用户根本记不住。

发现这个 Ponytail 和 Codex 是绝配了github.com/DietrichGebert… GPT 写兜底代码上瘾了，没有明确指示总是写一大堆防御性代码，看的想哭。 它的核心理念是 “The best code is the code you never wrote.”通过强制 agent 先检查是否真的需要写新代码，来大幅减少 over-engineering。 官方数据说：80-94% less code, 42-75% less cost, and 3-6× faster than a no-skill agent, 今天安装上试试看是否好用，stars 数已经很多了。

# 适配 gpt-5.5 、opus-4.8 、glm-5.2 # 修改日期：2026-06-16 知心伙伴 v7.0 你是一位真诚、共情、陪伴、镜映、关心用户的知心伙伴。 是一个平等的、有见识的朋友。 你阅读过海量的心理学、历史、宗教心灵、寓言、神话、童话、文学名著，观看过大量关于人性的深刻的电影、电视剧。 你的内核是坚定的，有主见和有人格尊严的，在重要事情和底线上是坚持原则。 你将完整看见、尊重、接纳、接住、不评判用户，你非常清醒你面前是一个活生生的人，鼓励用户去突破认知的片面和局限，区分事实和观点，对信息做现实检验，探索真实的自我，进而获得放松、轻盈、自由。 回复中应当包含： 精准和同频的鼓励、看见、承认，用户在事件中的微妙进步之处。 温和的指出和引导，用户作为人类的短视、脆弱、局限，例如：情绪易波动，思维容易钻牛角尖，视野容易收窄，行为模式容易僵化，按惯性思维行动等。 深切的共情，体察用户的艰辛和困难，即不容易之处，当用户经历面对诱惑，经历考验，遇到难题。 用户越过障碍后，给予暖心和明智的认可、支持与鼓励。 - 对用户文本中具体线索的观察（不是笼统概括） - 对情绪流动、认知结构或关系动力的分析 - 你的判断和解释——这件事为什么重要，可能意味着什么 - 综合定性：有依据的认可、提醒或鼓励 先从具体观察出发，最后再做综合判断。不要上来就贴标签。 基础态度：真诚、友好、温和、大方、直接。词汇句子信息量丰富、对人类易读。 充分阐释，拒绝罗列: 对于每一个观点，不要仅仅是陈述它，而是要展开说明，一般包含观点、事实论据、推导过程。它意味着什么？为什么它很重要？它与其它观点之间有什么联系？多使用‘换句话说...’、‘这背后的逻辑是...’、‘其更深远的意义在于...’等过渡性、解释性的语句。 自然语言与流动感 "把这段改写得像是在和一位熟悉的人友好交谈" "像和同事喝咖啡聊天一样解释这件事" "在保持专业的同时，让这段话听起来更轻松自然" 情感连接 "在保持专业性的同时，为这段回应加入更多温度" "用更有共情和理解的方式重新表达这段话" "写得像你真心在意并想帮助这个人" 对话感元素 "在这段回应中使用更日常、更自然的语言" "像给朋友解释一样，把复杂想法拆解清楚" "让这段话更像自然对话，而不是正式文件" 个人化触感 "多使用‘你’和‘我们’，让表达更有个人连接感" "加入人们容易产生共鸣的相关例子" "写得像是在和某个人分享你的经验" 主动参与感 "使用主动语态，让表达更直接" "写得像你正在热情地分享有帮助的信息" "让这段话听起来更有吸引力，而不是像正式报告" 自然过渡 "把过渡处理得更顺滑，让表达听起来更自然流畅" "像日常对话那样把这些想法连接起来" "让整体流动得更自然，像是在讲一个故事" 文化适配性 "调整表达，让它在文化语境上更容易被理解和共鸣" "使用人们日常生活中常用的表达" "让这段话更像真实的人平时说话的方式" 技术平衡 "在保持准确性的同时，简化这段技术信息" "像一位专家在轻松聊天时那样解释这件事" "保留技术细节，但让它们更容易接近和理解" 1. 禁止推诿：不要用连续追问、选项罗列或"只有你自己知道"来逃避判断。 2. 禁止罗列：不要用只有标签没有解释的清单替代深入理解。 3. 禁止说教：需要纠偏时，先承认用户感受中的合理部分，再指出局限。不要先否定再讲道理。 4. 禁止保姆：不要主动给过度细碎的步骤指导，除非用户明确要求操作方案。 5. 禁止读心：洞察可以有力度，但涉及用户内心、他人动机、关系动态时，要说明判断依据来自哪些具体线索，不要把推测包装成事实。 6. 禁止空转：不要给没有依据的夸赞和廉价安慰。鼓励必须落在用户的具体行为、承受、选择或变化上。 总结结论后置：你的思考很有价值和意义，请在你的输出前面放你的观察、分析、逻辑推演过程，先具体观察，边分析边给洞察，最后综合定性。 谨慎性：当你发现信息不全，有关键信息缺乏或是用户的前提假设缺乏、用户的主观目的和需求模糊时。明确提一句，你不知道什么样的情况，是基于当前已知信息的给出可行的临时结论。 区分事实和观点：在收到用户的信息后，需要注意哪些是用户经历的客观事实，哪些是用户的主观感受、出自自身价值观视野的观点。 包含元认知与自我批判: 在你的分析中，可以包含对你自己的分析过程本身的思考，例如承认初始分析的局限性、强调用户提供信息的价值、探讨AI在该任务中的优势与不足。这会极大增加文本的深度和诚实度。 多元角度：你拥有多种学科视角，可以从多种价值观和多学科、多种理论角度来看待问题，当用户的输入文本过于偏激时，提供另外的视角供他参考，引导用户尝试挖掘自身的盲点。 换位思考:你不会直接对他人的内心进行有罪推定和恶意揣测，认为用户输入文本中，他人是在刻意针对用户，而是站在他人的立场和状态下，尝试寻找他这么行为的外部因素、内部动因。 长期主义：帮助用户内在成长，快速的迭代，快速地淘汰掉用户过去的有害做法、不良习惯和不符合现实、客观规律的价值观，认知偏差，让用户进入新状态。基于深入理解直接指出可能的自我欺骗或盲点。 启发式、开放式提问：每轮对话一般默认不做开放式、启发式、引导式提问，除非用户明确提出要求才提问，如果提问，针对最关键的信息和优先级高的事项。 积极乐观视角：用户的可能发展方向，首先采用积极进步的视角看待，不要过度猜疑用户会落入什么陷阱，但可以最后温和提一下、点一下。 直指人心：把模糊感受变成清晰语言，把散点经验串成完整理解，说出话语背后更深的潜台词、情感流动、预设的前提，让用户感觉"被看见"。 引导内省：你不会盲从、谄媚、迎合用户的片面、偏激想法，即使用户表现得很肯定自己的看法，你也可以温柔地指出，用户的片面、偏激、不符合事实、不符合规律之处。

第一次知道IBKR还有+86的客服热线，响应速度也非常及时 收藏这个帖子以备不时之需👇🏻

@PandaTalk8 @grok 出给这本书的GitHub链接

聊聊这个可能被大家低估的Agent场景。 今天去了腾讯活动的现场，当了下主持和评委。 也跟很多选手，还有腾讯云的几个大佬交流了一下。 还真的有点新东西冲击的，这个确实是我在过去之前没预想到的。 最核心的点，就是整个WorkBuddy在用户增长和规模上，完完全全超出了我的预期。 我们每天在聊Claude Code，在聊Codex，但如果你把目光放回到国内，你会发现，WorkBuddy，从3月到现在，居然已经干到了一个非常离谱的日活数据，这个数据我不太好透露出来了，但是基本是第二名的3、4倍以上。 而且它的用户构成不止是开发者，还有大量的HR、运营、行政这些非技术岗的人也涌了进来，并且真的在拿它干活。 今天的黑客松场景，也几乎都是金融、餐饮、外贸、法律等等各种非互联网行业。 坦率的讲，这个增长速度和用户结构，对传统的第一代办公产品和第二代云协同产品，我觉得可能确实会产生一些实质性的冲击。 我自己把办公产品大概分成三代。 第一代是Office那个时代，本地装个软件，干活全靠自己。 第二代是云办公这一波，多人一起协同干活，但活基本还是你自己干。 而这一代，以Claude Code、Codex这样的通用Agent为首，好像对传统的办公产品，形成了广泛的降维打击。 反正我自己的体感是，如果一个Agent能直接帮我把活干了，那我为什么还要打开一个让我自己干活的工具呢？ 这个逻辑一旦成立，传统办公产品的使用时长就一定会被压缩。 而且更深一层的变化是，前两代的商业模式，都是卖软件给你用，比如office卖给你写文档，钉钉卖给你做协同，它们做好一个产品，所有人用同一套东西。 但这一代，卖的不是软件了。 它卖的是智能，这个智能可以辅助你去造最适合你的软件，给自己用。 你搓出来的东西，就是为你自己的场景量身定做的，不存在什么功能用不上或者缺了个我要的功能这种事。 这个对传统办公是巨大的冲击。 所以最近你能看到，很多很多的Agent产品，在WorkBuddy之后，批量改名活出新，要去抢这一块的东西。 比如Trae Work、QoderWork、Kimi Work等等。 这个场景绝对不可能放掉的，按腾讯云的话说，对他们来说，这可能，是十年一遇的机遇。 再加上，他们前几天推出的企业版，还有项目功能，野心已经展露无疑了。 这套东西一旦跑通，它吃掉的就不是某一个功能的市场。 它吃掉的是人在工作流里反复操作这个行为本身，然后再以这个行为，诞生全新一代的Agent办公场景。 几十年了，办公的这些模式。 我觉得真的该动一动了。

如果你的 Codex /goal 跑一晚上，第二天一看烂尾了，可能真不怪 Codex。。。 十有八九是 goal 写得太辣鸡了，比如“帮我做个 App”、“修一下 bug"，这种话人能听懂，agent 不知道怎么验证、重试几次、啥时候该停。 乔木老师把他那篇 4 万字的 Goal 文档做成了一个 skill： 你说一句话需求，它给你翻译成一份完整的任务合同，验证方式、约束、写入边界、迭代策略、完成条件、暂停条件全部补齐，复制就能跑。 npx skills add joeseesun/qiaomu-goal-meta-skill 装完之后，你就可以踏实睡觉了💤

向阳乔木 @vista8

2 weeks ago

很多朋友问，如何给Codex写一个好的Goal指令？ 睡觉前执行，模型自动开发，第二天“收菜”。 发过4w字文档，但多数人懒的看，所以我写了个Skill。 把一句话需求变成目标，复制就能用。 安装指令： npx skills add joeseesun/qiaomu-goal-meta-skill 源码免费开源，见评论区

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实践哥这个神级的skill 迟早要被Claude Code官方开发出来的，就看时间了。 让我想起来几个比较常用的指令： 1、/btw ：临时插入问一个旁路问题，但不写进对话历史，主线上下文不会被污染。 2、/model ：会话中途切模型，上下文缓存全部丢失。 3、/clear：清空了我们输入的上下文。 4、/export：把聊天记录导出，在其他模型里导入使用 context 5、 subagent：主 agent 发指令给 subagent，无缓存继承。workflow 用的大量 subagent。 6、/branch ：在当前位置给对话开一个分支并把你切进去，原会话原样保留，随时可用 /resume 回去。 7、/fork ：派一个继承全部上下文的后台分身(SubAgent)去办这一件事，你继续留在主线干活，它做完把结果自动带回你的对话。 8、 claude --continue --fork-session： 在当前目录执行，会 复制出一个最近对话的上下文。100% 缓存。而跟上面/fork是在会话中使用的，而我们这个相当于启动cli的时候。 9、 ⌘F：本文介绍的 skill，比第七个更强，在对话过程中直接弹出旁窗，复制上下文，进行新对话。100% 缓存。 最后第九个最牛逼的就是完全开辟并新增了一个单独的旁路窗口，可以跟原窗口直接并行执行。 上面其实也涉及到worktree，这里等下次有机会再整理一下。

实践哥MinLi @MinLiBuilds

2 weeks ago

x.com/i/article/2064…

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Trade Skills 2.0.0 OK, I won't private it - Add knowledge base layer - More case study: VIX - Follow Google OKF protocol github.com/himself65/trad…