文章分析了 Robinhood Chain 上首个现象级应用 Pons——一个非托管一键发币平台。Pons 将发币门槛降到极低，用户无需写代码即可部署代币，并支持 AI 发币功能。其核心竞争力在于：创作者可获得 90% 手续费分润，远高于同类平台；平台币 PONS 通过手续费回购和销毁实现真实通缩。作者认为 Pons 的真正价值在于背靠 Robinhood 数千万传统股票用户，有望将从未接触加密的用户引入链上 Meme 世界，成为 Robinhood Chain 生态的入口应用。同时提醒链上 Meme 币风险极高，不构成投资建议。
文章面向想入局 AI 代充生意的新人，讲解如何通过闲鱼快速引流开单。作者建议先做零售积累客源，核心策略是：通过变体关键词搜索同行并照搬已验证的文案、图片和定价（建议 130-135 元）；发布服务和闲置双模式测试流量；利用腾讯文档引导客户加微信私域，避开平台敏感词封号风险；通过评论区“借楼同出”、经营朋友圈和用户见证做二次转化。作者同时提醒闲鱼封号和恶意退款风险，建议只卖 Plus 而非 5x/20x，并善用“自提”模式让货款 3 天到账。
本文基于 Anthropic 经济研究所的工作论文《Economic Scenarios for Transformative AI》，分析 AI 对就业、教育、投资和社会的四种冲击。报告设定温和、显著、极端三种情景，极端情景下 2030 年认知岗位失业率高达 17.9%、认知工资下降 11.5%，而资本收入大增 81.4%，GDP 增长并未让劳动者多拿。文章指出学历正从避险资产变为贬值资产，白领认知岗位受冲击最大且最难转行；建议读者在 2027 年分化显形前做出职业与投资决策，并提醒平均工资等宏观指标可能掩盖真实的个体损失。
作者介绍了用 TypeSafe 新发布的判断型模型 Jev 与 Agent 协作搭建广告素材自动化筛选库的实践。Jev 不生成文本，只做选择题、打分和是非判断，单次判断 70-500 毫秒，输入价格极低。作者将 RollerAds 的 4,000 多条素材接入 Polaris 追踪系统，让 Jev 每条回答 12 个问题（钩子类型、优惠、CTA、审核风险等），400 条素材 20.6 秒即可读完。每小时自动为新素材补标签，再按规则筛选出置信样本交给 Agent 做二创和测试，大幅节省 Token 成本，实现高效的投放自动化工作流。
文章介绍如何把手机相册里的家庭照片整理成一页“照片月历小报”，作为每月寄给家人的纪念。建议新手从一个月、8-12张照片开始，用表格整理照片日期、人物、事件和原话，再借助豆包、ChatGPT 等 AI 工具整理文字草稿，但强调事实必须由当事人确认，不能让 AI 虚构情感故事。排版上推荐 Canva 模板，控制在两种字体三种颜色，导出微信长图和打印 PDF 两版。作者建议先为自己家连续制作两页验证可行性，再以 9.9-59 元的定价对外提供轻定制服务。
文章介绍了开源项目 Creator Buddy，将小红书起号全流程拆解为 10 个 AI Skill：总控调度、账号定位、选题、标题、正文写作、封面设计、图文排版、配图、账号体检和笔记复盘。作者详细说明每个 Skill 的安装方法和调用提示词，指导用户如何用自然语言在 Codex 等 Agent 中运行这套工具，实现从定位到复盘的闭环运营流程。项目已在 GitHub 获约 1500 Star。文章还建议先跑通定位→选题→正文→标题→封面→复盘的最小流程，再逐步深入使用。
Anthropic 成立新的生命科学团队和实验室，尝试用 AI 辅助基础生物学研究。约 950 个 Claude 智能体在 21 小时内分析了超过 20 万个 DNA 样本，自主发现了一套名为 ART 的全新酶系统，其结构类似基因编辑工具 CRISPR，包含逆转录酶、未知辅助蛋白和重复 DNA 序列。虽然 ART 的具体功能尚不清楚，但初步测试显示其重复序列会表达成多种短 RNA 分子，工作机制可能与 CRISPR 类似。CRISPR 领域先驱张锋对此表示认可，认为这是 AI 参与生物学发现的重要案例。
作者实测豆包工作最新版上线的三个新功能：目标模式、计划模式和任务队列。目标模式允许用户在开工前写入验收标准，执行完自动逐项校验，不达标自动返工；计划模式先产出 Markdown 实施计划供审核确认后才动文件，节省额度；任务队列支持在任务运行中排队追加指令并可插队。作者用一个真实案例——一句话生成自动收集国外热门科技播客并上线（Next.js 技术栈、每周定时抓取、中文总结）的网站——串联演示了三个功能，最终网站成功部署上线。文章认为豆包工作正从对话框向'先定标准、按标交付'的 Agent 工具演进。
作者分享了做AI自媒体低粉变现的实战经验。在不到2万粉丝时，他以近5000元一条的价格与AI品牌达成合作，且无销售、无议价、轻交付。文章分析了平台为何愿意补贴创作者（积分、会员、佣金背后是价值交换），一条内容如何替品牌完成曝光、用户教育、注册转化并沉淀为内容资产。品牌不只看粉丝数，更看粉丝质量和创作者能否讲清产品场景。作者总结了低粉变现四步法：选定目标产品与用户、把功能翻译成场景、做出可公开验证的案例、用数据直接找品牌谈合作。
文章对流传的特斯拉 Optimus 3 应用截图进行技术分析。作者先表示怀疑：图中 Optimus 2.5 与官方照片不符、与一月的工程样机不一致，且外观更像中期改款而非全新一代。随后逐部件推断：前臂或沿用 22 自由度手，肘部保持线性驱动但可能改用滚珠丝杠，肩部略瘦身但无创新，脚踝大概率保留行星滚柱丝杠以承受落地冲击。真正的变化可能集中在髋部和腰部：屈曲轴上移至骨盆区域，可能采用全旋转 FAR 髋架构或类似小鹏的方案。作者猜测最终设计为 FAR 髋、旋转腰、线性 Hoeken 膝连杆。
作者通过分析 @designme 在 2025 年 Q2 和 Q4 的所有合格客户线索与发帖历史的对应关系，发现高线索期几乎都遵循固定三步序列：先用高触达的作品展示帖吸引注意，一两天内跟发带具体数据成果的权威证明帖，再配合明确的行动号召（CTA）。线索通常在序列开始后 1-3 天到达，这是潜在客户的评估窗口。内容配比建议为 40-50% 作品展示、20% 权威证明、10-20% 个人运营内容、10% CTA。转化者多为决策者下一两层的中层员工，他们会为内部引荐做调研。调整内容组合后，线索管道变得更加可预测。
付鹏复盘自己十多年来对新西兰经济的跟踪与交易经历，阐述小型开放经济体中经常账户（CA）与资本账户（FA）的动态平衡框架。新西兰出口单一依赖乳制品等初级农产品，工业品与能源高度依赖进口，经常账户长期逆差，须靠高利差吸引资本流入补足。文章分两阶段复盘：2014年起做空纽币同时买入奥克兰及皇后镇、瓦纳卡房地产；疫情后能源涨价、利差消失、房价下跌导致经常账户与资本账户双杀。作者判断纽联储将无法跟随美国加息，纽币长期趋弱，小型经济体存在汇率闪崩风险。
本文介绍斯坦福大学 2026 春季研究生课程 CS336「从零构建语言模型」。该课程由 Hashimoto 和 Liang 教授讲授，工程量极大，学生需亲手实现 tokenizer、模型、FlashAttention2 内核及分布式训练。内容覆盖 LLM 全生命周期：模型架构、系统优化（GPU/内核/并行）、Scaling Laws、数据处理、推理评估及后训练对齐（含 RLVR）。五次编程作业串起从原始数据到可对话模型的完整生产流程。目前 18 讲视频与作业已全部公开，是自学者系统补齐 LLM 工程能力的稀缺资源，但要求扎实的 PyTorch 与体系结构基础。
作者分享个人AI助理产品Today的使用体验。Today是中国团队推出的Personal AI，支持多平台和微信接入。作者仅授权Gmail后，它就自动提取重点邮件生成待办，并主动提醒作者一笔已过承诺打款时间的2709美元佣金。文章介绍了Today可接入本机文件、日历、云端服务（Notion、Dropbox等）及其他设备数据，其核心亮点是'主动式'服务：早晚简报、追踪open-loops未闭环事项、跨渠道记忆延续。作者还用它对账半年订阅支出（14个服务月均257美元）。文章最后分析了Meta Muse、Instinct等个人AI产品竞争趋势，认为Today是国内首个此类产品。
作者 Kin 在 Grok bot Meetup 杭州站分享了用 Grok Bot 进行时间管理的实践。他将 Grok Bot 定位为自己的“超级总管”：在工作中，通过语音输入自动生成日程表和提醒，并连接 Notion 和飞书知识库，实现日程、备忘、记录的一体化存档；在健身方面，让它安排训练日历并督促执行；在做个人 IP/Twitter 运营时，建立了推特运营专家 Bot 来挖掘爆款选题、生成文案和处理视频字幕，粉丝从 200 涨到 2900。他还强调时间管理的关键在于每晚 11 点的复盘习惯，将经验沉淀为方法论。文中还开源了推特运营 Bot。
本文是一份面向职场成人的商务英语学习实操指南，介绍如何用「豆包工作」这款 AI 工具提升英语口语、词汇量和商务英语能力。作者针对成人学习者时间碎片化、目标场景化、怕开口出错的三大痛点，给出场景模拟、语音对话、复盘改进的口语训练三步法，以及从工作文档中场景化积累词汇的方法。文章还覆盖邮件写作、会议发言、谈判说服三大商务场景，提供可直接复制使用的 5 个实用提示词，并给出通勤族、加班族、周末集中族三种时间管理方案，强调用 AI 养成每日练习习惯的重要性。
作者分享了使用 AI 工具 WorkBuddy 制作企业汇报 PPT 的经验。文章首先分析了为什么不用 HTML 做演示文稿：固定模板留白过多、修改不便、企业协作接受度低，可编辑的 PPT 更适合汇报、演讲和文件交接。随后作者以上海线下分享为例，讲述了完整制作流程：先让 AI 整理大纲（对比 ChatGPT 和 WorkBuddy 的输出），再交给 WorkBuddy 生成，并回答配图、风格等设计问题。文章给出了详细的操作步骤和可直接复用的提示词，涵盖大纲整理、设计确认、按页修改、导出检查等环节。WorkBuddy 除生成可编辑 PPT 外，还附带 DESIGN.md 设计规范、逐页文稿和演讲稿。
作者对近期爆火的 Jev 模型进行冷静剖析。通过分析 JevPilot 自动驾驶、通关《宝可梦·红》、大战《毁灭战士》等热门项目源码，指出其炫酷演示背后主要依赖传统算法和剪辑包装，Jev 真正参与决策极少。Jev 本质是低延迟、低成本的判别分类架构，只能做单步选择，缺乏长程推演能力。作者认为与其让大模型生成选项再由 Jev 裁决这种毫无意义的使用方式，不如将其用于任务前置过滤分流等真正能降本增效的场景，呼吁 AI 圈少些浮躁炒作，多沉下心寻找实际应用价值。
本文介绍 Cherry Studio 2.1.0 新增的「设备互联」功能，解决手机使用 Agent 模型时需要手动复制 API Key 的繁琐问题。通过手机扫描桌面端生成的一次性二维码（5分钟有效），即可将电脑上已配置好的服务商、密钥和模型整包导入手机。文章详细说明了新老用户的同步入口位置，以及三步完成配对的流程：桌面端开启局域网访问、手机扫码配对、导入配置。目前实现的是配置同步，桌面端与移动端之间的数据同步功能也在后续计划中。
作者分享用 AI 写作时降低 AI 味、提升活人感的实操经验。认为 AI 写作不可能完全消除 AI 味，只能压到可接受程度。方法分四步：一是选择中文语感好的模型（首选 Claude，其次 Gemini，国内推荐豆包、DeepSeek）；二是准备风格档案和写作禁令，只聚焦句子和用词表达层，避免过多要求设定，并用示例语料校准风格；三是用语音输出想法，让内容更符合自然语言习惯；四是让 AI 反问以收集个人案例。最后建议手动修改细节、重写开头，允许适当冗余以增加真实感。
作者认为个人 AI 生产力提升并不重要，因为现代社会是高密度协作网络，多数人只是资源路由节点，岗位看重的是资源流量而非生产力增量。AI 带来的效率提升网络用不上，只能转化为个人闲暇。真正关键的是网络连接关系的变化，它能带来资源和权力的重分配。AI 大 V 通过制造预测获取注意力与连接才是聪明做法。作者还认为 Agent 时代的 AI 能力差异将缓慢转化为网络拓扑变化，并吐槽监管层压住 crypto 而吹捧 AI，但相信 AI 与 crypto 的结合终将到来。
本文实测了 TypeSafe AI 发布的不生成文本的 AI 模型 Jev 在 RAG 检索流程中的效果。作者在重排、回答判断、检索前置门卫三个环节插入 Jev 进行验证：重排方面，Jev 以八分之一的成本达到接近 Cohere Rerank 的精度；在调用 LLM 之前用 Jev 判断「无法回答」，响应速度提升 5.6 倍，成本降至二十七分之一；在检索之前拦掉范围外提问，速度提升 7.4 倍，成本降至七十五分之一。此外，Jev 还能一次请求同时完成重排和回答判断。结论是用 Jev 改善 RAG 速度与成本可行，但需慎重设定阈值，避免误拦可回答问题。
文章论述企业不会在瞬间被 AI 击败，而是逐季度缓慢落后。作者引用 PwC 和 McKinsey 调查数据指出，尽管员工普遍使用 AI 工具，但大多数企业未获得显著财务回报。类比电力时代工厂保留蒸汽机传动轴的教训，说明仅购买 AI 许可证而不重构工作流程无法释放价值。结合 Microsoft 及医疗授权平台等案例，作者强调必须围绕 AI 重新设计工作流。文末提出企业落后于 AI 的七个阶段，警示渐进式衰退的风险。
作者以国画大写意学习背景为基础，用 GPT-Image2.5 复刻齐白石笔法，并公开了一套完整的图像生成提示词。该提示词总结了齐白石风格三大特点（大笔挥洒、见笔见墨、笔笔可数），通过主题、主色、核心物象、视觉动势、应用场景与画幅等填空式输入，生成融合大写意精神与当代中式极简设计的艺术海报。文中详细规定了笔墨语言、似与不似原则、色彩体系、构图留白、题跋印章等视觉标准，并提供小红书封面、手机壁纸、艺术海报等多场景适配方案。
作者介绍了一套基于 Codex 与 Excalidraw 的自动化 Skill，只需在 Claude Code 中输入一行命令，即可生成不露脸、无需剪辑的手绘白板风格知识视频，输出 1080p 成片、封面、发布稿和资料来源。文章详解了白板视频的留存优势、账号运营方法（定位、选题、标题、多平台分发、红线规范），并拆解七步制作流程：查证、写旁白、生成贴纸、画场景、做封面、配音渲染与验收。
作者基于两个月通过FDE赚取20万元、平台储备500多个FDE、走访60多个真实项目的一线经验，揭示FDE行业的真实现状。文章指出国内FDE本质是帮企业用上AI，而非Palantir式的高端模式；深度数据治理是新兴团队不该碰的无底洞；总包模式因下游交付能力薄弱风险极高。企业多数需求用通用办公Agent即可解决，真正闷声发大财的是懂业务的代运营团队，他们借助vibe coding做轻量智能体和落地陪跑。获客应网上发声、线下拿单，最终作者决定放弃FDE重交付模式。
作者分享了用对话式 AI 视频工具 Pexo 制作一支 41 秒 16-bit 像素风产品宣传片的完整流程。文章详细介绍了四个关键步骤：先为产品找到真实关系确定故事，用漏斗法确定画风，制作一版扎实的分镜表，以及固定五块结构的提示词写法。作者总结了与 Pexo 对话生成的四个回合经验：先让 AI 复述确认理解、提供完整脚本上下文、涉及品牌授权自己决策、分段生成指定模型。最后强调 AI 不是一键出片按钮，需要先想好故事、画风和分镜，AI 才能高效完成生成、拼接和配乐工作。
文章拆解特斯拉三大整车超级工厂（上海、柏林、德州）及内华达工厂的电池供应结构。德州自产程度最高，自产4680电芯并新建北美首座大规模正极厂与锂精炼厂；上海产量最大但电芯几乎全部外购（CATL、LG、比亚迪等）；柏林以组包为主，自产电芯长期推迟。作者估算特斯拉自产电芯占全球车用电池仅百分之十几，策略是区域化加双货源。文章还分析了干电极工艺降本机制（可降电池包成本20-35%），并详解了4680电芯从正极粉、干法电极到成包上车的完整工艺流程。
作者从供应链运营离职转型 AI 创业近一年，尝试了四五个方向、十几个项目，累计收入十几万。文章总结了五大方向：AI 产品（区分外包、自嗨与可持续生意）、FDE 企业落地（获客、方案、交付三种能力）、个人陪跑（理解目标人群的具体问题）、AI 自媒体（内容要服务目的）、AI 图片视频（吃审美和经验）。作者强调分享交流比独自探索更重要，并给出离职前的准备建议：留足资金余地、做好心理建设、建立人脉连接，鼓励从一次具体的收费尝试开始。
作者回顾了自己从本科时期进入A股，到学习量化交易、搭建完整量化系统的经历。在多年实盘运行后，他发现自己赚到的钱与投入的时间精力严重不成正比，且量化并未真正排除主观情绪的干扰。最终让他淡出A股的不是亏损，而是机会成本：同期纳斯达克100指数涨幅远超他的A股策略收益，而他作为拥有香港身份、可便利投资美股的人，完全没必要把自己限制在A股。作者感悟到投资并非努力竞赛，选对市场和资产比努力更重要，A股量化研究不再是他资产配置的重心。
