在加州待了快两周,聊聊 AI,也聊聊生活
作者受 AWS 邀请赴加州参加活动,从北加到南加待了近两周。文章分享了对 AI 圈的观察:华人众多、双语优势明显但英文口语仍是刚需;理解 LLM agent 架构和模型能力边界的重要性;湾区活动多但需选择性参与;常刷 X 可保持信息不落后。生活方面,作者感受了湾区高昂的生活成本与房租,认为加州不能代表美国全貌,同时对美国的物价、小费文化和 Waymo 无人驾驶体验发表了看法。
作者受 AWS 邀请赴加州参加活动,从北加到南加待了近两周。文章分享了对 AI 圈的观察:华人众多、双语优势明显但英文口语仍是刚需;理解 LLM agent 架构和模型能力边界的重要性;湾区活动多但需选择性参与;常刷 X 可保持信息不落后。生活方面,作者感受了湾区高昂的生活成本与房租,认为加州不能代表美国全貌,同时对美国的物价、小费文化和 Waymo 无人驾驶体验发表了看法。
一篇当天的旅行随笔,观察鲜活、行文流畅,包含AI圈见闻与生活细节,但以个人感受为主,缺乏数据支撑与深入论证。
作者分享了其搭建的AI跨境电商指挥中心系统的完整架构与实践。系统涵盖客户发现、调研、SEO、客服、报价、订单分析等模块,通过统一的AI网关接入多个AI项目,实现成本、Token、延迟、错误率的统一监控,并提供预算预警、Prompt版本管理和API Key安全等能力。文章还讲解了电商财务模型(毛利、获客成本、复购)和业务流程拆解方法,强调把AI项目从黑盒变成可管理、可复盘的经营数据,最终形成一套每天自动运转的电商业务机器。
红杉合伙人 Pat Grady 向 LP 分享了对 AI 行业的看法。他将过去五年拆为三个拐点:ChatGPT(预训练)、o1(推理)、Claude Code + Opus 4.5(长程 agent),并认为 AGI 已在第三拐点到来。他指出现实验室目标转向 ASI、模型参与自我改进、对齐被忽视等问题;商业上实验室像大企业,抢 token、做并购;创业机会在于 diffusion gap 和高价值知识工作。开源模型正承接大量负载,组织转向最强环节游戏。他坦言当前是泡沫标志,但建议与泡沫共舞。
作者展望了未来5-10年软件开发的变化:AI模型正以每半年约10倍的速度变强,未来将极其智能、快速且廉价。开发模式将从IDE自动补全,演进到终端中的AI编码代理,最终只需用自然语言或语音告诉计算机想要什么,AI代理即可自动完成构建、测试、修复和上线。文章还探讨了为AI代理设计的意图式操作系统(无需UI)、为每个用户动态生成的应用界面、面向AI代理的新协议(如MCP),以及未来5-10年最抢手的技能,强调经验与意图表达能力将比手写代码更重要。
作者天策记录了与北哥畅聊后对AI时代个人生态位的思考:确立自媒体+线下活动+海外FDE的方向。文章阐述了AI视角下的行业逻辑——skill、agent和AI产品本质上都在为Token打工,关键是扩大应用范围卖出更多Token。作者介绍了合作的AI平台Creao,提供低成本使用顶尖大模型的机会,使其能按想象力开发产品并利用最顶尖大模型套利。作者感叹AI让00后、05后超级个体涌现,一人即一家公司,认为这是最好的时代,鼓励大家顺势而为在AI时代收获财富。后续将专注前端流量,后端承接已稳定。
文章探讨了高级 AI Skill 的本质:不是把更多指令塞进一份文件,而是把多个单点能力按任务关系编排组合。作者通过分析 GitHub 上多个热门 Skill 仓库,总结出五种组合模式:路由(判断调用哪个 Skill)、顺序(强制工作流程)、选择(按需分诊组合)、流水线(专业能力交接)和分层(Skill 与系统能力分工)。文章提出组合 Skill 的五个核心零件:路由、输入输出契约、顺序与并行、上下文状态、验证反馈,并建议从真实返工中逐步长出组合关系。核心观点:Prompt 让 AI 听懂一次需求,Skill 固化一类做法,而组合 Skill 才能把复杂任务交付出来。
作者整理了一份2026年最值得关注的72个中文X(Twitter)博主名单,按五大领域分类:AI/Agent/AI编程、创业/副业/商业化、SaaS/APP/独立开发、出海/SEO/海外工具、知识/科技/效率。筛选标准包括粉丝量超1万、全蓝V认证、长期稳定输出实战内容等。每个博主都附有简介和擅长领域说明,如宝玉、李继刚、 idoubi、图拉鼎、哥飞等知名账号,帮助读者高效搭建高质量中文信息流,适合关注AI、创业、独立开发和出海的人群收藏参考。
花叔开源了名为huashu-excel的AI数据处理分析skill,用户丢入Excel或CSV即可用自然语言完成体检、清洗、对齐、分析、对账、交付、验图、质控八步流程,输出HTML/Excel/Word等格式报告。该skill针对大模型算错不报错的缺陷设计了合计对账、外部基准校验、独立agent复核等机制,并借鉴Anthropic角色激发研究提升分析质量。经十份真实公开数据(106万行电商明细、纽约市政预算等)压测,能独立拆解辛普森悖论、识别脏数据并给出可审计的业务结论。兼容Claude Code、Codex等多种agent,MIT协议开源。
本文介绍了开源项目ponytail,该项目在GitHub上拥有91.6k star,其核心哲学是让AI模仿资深工程师的“懒人思维”,优先寻找现成方案或修改配置,避免不必要的代码编写。作者实测发现,ponytail能让AI先思考再动手,自动拆分复杂需求为最小改动,重构老模块时代码量减少近一半。此外,它强制AI编写“为什么这么改”的注释,相当于免费代码审计,对维护老项目尤其有用。作者认为该项目思路独特,不追求跑分,专治AI写码落地难的问题,并推荐给AI方向的开发者。
本文深度剖析了 Hermes Agent 在 OpenRouter 上登顶的现象,指出其成功并非源于技术代差,而是精准闭合了“挑战者增长系统”:承接 OpenClaw 教育成熟的用户池,建立“可委托性”体验差异。文章对比了 Hermes 与 OpenClaw 在 Crypto 问题上的不同取向,阐述了 Hermes 作为任务总控层与 Claude Code 等专业 Agent 的分层协作关系,并分析了其商业模式与用户价值公式,揭示了 Web3 背景在组织层面提供的独特优势。
文章探讨了AI代理如何改变互联网商业模式,以及Cloudflare推出的AI Crawl Control、Pay Per Crawl和Monetization Gateway如何让网站向AI代理收费。作者提出了两个创业方向:一是为特定细分市场提供结构化数据服务,二是帮助企业优化其网站以更好地被AI代理理解和推荐。文章强调了从人类注意力经济向机器资源经济转变的趋势。