中文AI圈信息密度最高的地方，不在中推上
本文介绍了中文技术论坛 LinuxDo，其通过申请制和禁止 AI 生成内容，构建了高信息密度的社区。论坛特色在于包含持续更新的“省钱系列”（对比 Claude 使用成本）、防封号指南、独立开发者真实失败复盘以及深度技术测评长文，这些内容的深度和积淀在中文推特等平台无法实现。
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如何使用新版 Claude：从入门到精通
文章介绍 Claude 的重要变革：Claude Chat 与 Cowork 已统一为单一产品，云端的 Chat 现在能直接编写代码、生成幻灯片等，用户无需再区分不同模式。作者建议删除旧的复杂配置——包括 CLAUDE.md 文件、skills、指令文件等，因为它们会造成'上下文膨胀'，反而降低输出质量。这一观点得到 Claude Code 作者 Boris Cherny 的支持。替代方案是：设置中开启统一模式、选择 Auto、保留 Memory、每次只给一个清晰目标，并让 Claude 在开始前复述目标以确认理解。核心理念是'少即是多'，让技术变得无形。
我研究了 AI 推荐的 294 个创业点子，发现大多数人第一步就做错了
文章基于 BigIdeasDB 对 294 个 AI 推荐创业点子的研究指出，80.6% 的点子重复度高，且 AI 给出的收入预测从不分析竞争情况，看似完整但并不靠谱。作者结合 MailCheap 等真实赚钱案例，提出普通人做 AI 副业的正确路径：从熟悉的行业和真实抱怨中找问题，而非让 AI 凭空推荐；用 AI 做需求分析和竞品调查，主动寻找反面证据；先做无需写代码的最小服务版本，争取第一笔真实付费，再考虑扩张。文末附有可直接使用的三个 Prompt 和 7 天行动计划，强调找到愿意付钱的客户比收集创业点子更重要。
OpenAI DevDay 发布了所有东西，但什么才真正好用？五位 AI 重度用户畅谈 Dots、Jev 与个人助手的产品真相
Latent Space 首期「High Taste Testers」栏目中，五位 AI 重度用户在 OpenAI DevDay 2026 后畅谈产品真相。核心观点：模型前沿没有让人失望，产品执行让人失望；Dots 等功能藏得太深、远程执行与状态迁移未解决；Codex 桌面端更新频遭差评；行业应从 agent 转向 assistant，助手胜负在减负；Jev 决策模型改变的是成本曲线而非能力边界；信任是这一代模型的真正分水岭；分发与深度的矛盾注定产品分裂，各自占据生态位。
我把电脑里 8 个 Claude 做视频的 skills做成了一支 100 秒的视频
作者将电脑中 8 个 Claude 视频制作 skills 整合成一支 100 秒视频，视频本身由 Claude 写代码完成。文章逐一介绍每个 skill 的功能：xilo-opus-video 通用生成、lemo-opuscar 风格图册、mg-styles-15 动态设计、dashi-animationstyle 口播配画面、huashu-art-motion 美术史风格、wtt-code-animation-studio 全流程编剧、video-shotcraft 产品宣传片、archival-doc 历史纪录片剪辑。作者感谢开源作者，并回复网友评论。
X Subscription 新老用户选档指南，一文说清楚
文章介绍了 X 与 xAI 将原本分散的订阅体系合并为 The X Subscription，一份订阅同时覆盖 Grok、Grok Bot、Cursor 编程 IDE 及 X 平台会员权益。全文梳理了 Free、Plus($8)、Premium($30)、Super($100)、Ultra($200) 五个档位的价格、用量倍数与适用人群，给出新用户选档决策树，并详细说明老用户切换的操作步骤、账号合并规则、不可撤销风险、App Store/Google Play 等渠道的踩坑清单，以及 SuperGrok Heavy、重度第三方模型用户等特殊情况的应对建议。
我用 AI 做了一个自动赚钱的网站：客户自己下单，我睡觉也能收钱
作者受小红书英语学习账号启发，用 Claude/Codex 等 AI 工具在 4 天内复刻了一个英语学习网站，全程未手写代码。随后利用 AI 批量加工素材（字幕提取、翻译、词汇生成）、自动剪辑短视频并定时发布到抖音和小红书引流，并接入抖店、小红书店实现自动发货和自助开通。最终形成「AI 做产品 → AI 处理素材 → AI 剪辑获客 → 自助下单 → 自动交付」的完整自动化闭环，实现被动收入，作者只需负责选内容、看数据和调方向。
REA 火成这样真不是吹的，我拿剪映和几个项目试了试
作者分享了对 REA（Reverse Engineer Anything）工具的实测体验。REA 为 Claude、Codex 等 AI 接入了一整套逆向工程工具，能够分析没有源码的软件，从模块、路由、IPC 通信追踪功能实现逻辑，并在自己的项目中复现。它还可以拆解不开放接口的 Electron 桌面应用，甚至调用 Ghidra、Hopper 读取伪代码和汇编，精准还原老游戏和老旧库中的算法。作者以剪映等项目为例验证了其强大能力，并引发讨论：AI 时代，软件逆向如此容易，是否意味着一切都要开源了？
Claude 账号申诉攻略
文章针对近期 Claude 账号大量被封的情况，分享了完整的申诉攻略。主要包含两部分：一是填写申诉表单的技巧，包括如何回答账号用途、被封当天经过等问题，并提供了展示正常使用记录、声明无违规行为、主动解释可能被误判点（如高频 MCP 调用）的英文申诉范文；二是同时向 Anthropic 邮箱发送申诉邮件，作者实测只有 privacy@anthropic.com 会转交人工处理，并给出了包含当天使用时间线、长期项目清单和主动澄清的完整邮件模板。文中附中英对照的申诉原文，供被封用户参考。
107 个不到 50 星的宝藏：能让 Claude 做视频的 180 个开源 Skill 全分类
作者用 AI 工具 Jev 逐个阅读 README，整理出 180 个能让 Claude Code、Codex 等编程 agent 直接制作、剪辑视频和动效的开源 skill 仓库，分为剪辑与后期、讲解科普、框架工具包等 10 个类别，每个都附安全评级（178 个 SAFE）。文章指出代码化出片（Remotion、HyperFrames）是主流路线，占四成；镜头配方卡正在成为通用资产；107 个不到 50 星的小仓库信息密度被严重低估，按星数排序会漏掉它们。仓库与在线筛选页面均已开源，每 8 小时刷新。
Muse 的 5 个最最最实用技巧
作者分享了 AI Agent 工具 Muse 的 5 个实用技巧：一是通过 TailScale 组网让 Muse 成为服务器中枢，实现流量监控和免密码登录；二是通过自定义连接器接入 GitHub、Vercel、GSC、Cloudflare 等应用，全程用 Muse 搭建并部署网站；三是利用 Muse 纯净 IP 跟踪 Google Trends 热词，辅助出海选词；四是借助其 Google 账号能力实现自动外链；五是用 Muse 的 IP 注册 Claude、Oracle 等账号。作者鼓励读者榨干 Muse 的 Token 能力，探索更多玩法。
ScienceBuddy：免费 AI 科研工作台体验
作者被一位985博士安利了ScienceBuddy后，感慨现在的年轻人恰逢其时。ScienceBuddy是PhAILabs推出的免费AI科研工作台，集成了文献检索、数据库查询、组学分析等科研工具。作者重点介绍了两大功能：一是数据分析，上传数据后它会自动规划步骤、检查数据、运行代码，生成图表和分析脚本，全过程在轨迹中可查看可追溯，作者用Apple健康数据验证了效果；二是制定计划，能将模糊的研究或学习目标拆解为详细的落地路线图。文中还提到它与Claude相似，将多个领域的真实科研代码做成供AI Agent练习的环境，目前完全免费且响应速度快。
做了很多很多 0 Star 的小项目以后，我的作品被 OpenAI 点赞了
作者复盘了自己做过的40多个GitHub小项目（其中20个仍是0 Star），其中互动作品《清明上河图》获得5000多人次体验并得到OpenAI官方点赞。文章按项目类型详细分享了制作过程：清明上河图分段添加交互、邮票和夜景图像处理Skill、数学可视化页面、线上看展互动、口播动画等，讲述了灵感来源、与AI协作的提示方式、第一版后的迭代修改，以及从手稿、小流程、视觉规则到多端测试的七步可复用工作方法，鼓励持续做喜欢的小作品。
