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软件和互联网行业裁员是之前疫情期间过度乐观招了太多人，而不是 AI 抢了这些人的工作。被裁掉的这些人，在大企业里本来也做不了什么事，他们起到的作用就是产生内在摩擦力，在电梯里做俯卧撑上上下下而已。 所谓 AI 抢了人的工作，到现在看是不假思索的陈词滥调。影响人的工作，只有人本身，而不是 @https1024

光年之外产品负责人半夜1点半在玩抖音小游戏消除牛牛

经常怕对方听不明白，所以说得很细，就会有点啰嗦

有些 Github 仓库是神级的，我甚至不需要介绍 @https1024

3月12日龙虾创始人Peter Steinberger抱怨腾讯抄袭。 3月15日龙虾创始人Peter Steinberger感谢腾讯成为OpenClaw赞助商。

最近刷 GitHub，有种很明显的感觉：AI 编程真的进入“工程化 + 基建化”阶段了。 以前大家比的是模型谁更聪明，现在比的是——谁更懂长期维护、谁更懂自动化、谁更懂 Agent 的“记忆”和“技能系统”。 1.Scrapling 爬虫真正的痛点从来不是写出来，而是网站一改版就全崩。能自动重定位元素，本质是在把“结构变化”变成可被算法吸收的噪音。这种工具一旦成熟，会直接改变爬虫项目的长期 ROI。 2.Agent-Skills-for-Context-Engineering 现在做 Agent 的人都知道：模型不傻，但“会失忆”。 真正的差距已经不在 Prompt，而在 Context Engineering（上下文工程）。 渐进式加载、技能拆分、分层记忆——这些设计思路才是生产级 Agent 的核心。 未来拼的不是谁会用模型，而是谁能把模型“组织”起来。 3.claude-code-telegram 手机远程操控 Claude Code，本质是在把“开发环境”从电脑解放出来。 这背后其实是一个趋势：AI Agent 正在成为常驻服务，而不是临时工具。 4.Hugging Face Hugging Face 官方做 Skills 这件事，我觉得意义更大。 它在做的不是一个工具，而是在定义“技能标准”。 当 skills 可以跨 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI 复用时，Agent 生态才真正开始形成平台级结构。 AI 编程的下半场，已经不是模型大战，而是——谁能让系统更稳；谁能让 Agent 不失忆；谁能把技能模块化；谁能把长期维护成本打下来 @https1024

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#note 总结昨天 2 小时内将 2W 行 Swift 转换成 JavaScript 的经验： 1. 第一次尝试，使用 Spec 驱动，写文档，让 CC 和 Codex 按照任务进行转换。用时整整 5 小时，但转换结果很糟糕，后端逻辑漏了一大坨。 继续让 Codex 继续转换，也于事无补，陷入逻辑极度混乱，代码左右打架，你都能明显感觉到随着任务的执行 Codex 的反应越来越缓慢，就好像老爷车的引擎开始冒烟了。总之，5 小时下来，身心疲惫，比连续打 2 小时羽毛球还累。 2. 第二次尝试，不再使用 Spec 文档驱动，改为让 Codex，将所有文件一比一地翻译成文档。比如，modal.swift 这个文件，翻译后输出 modal.swift.md。文档里注明，函数名，作用，范围，相关，这份代码的运作逻辑。 然后，再输出 Spec 文档，生成任务。此时，Codex 转换变得简单许多，它不再不断阅读源文件，浪费大量的 token。结果是，2小时左右，所有的 Swift 文件都转换完毕，后端逻辑得到比较完整地保留（有一点小问题，但不大），前端细节丢失较多，但基本框架得到了保留。 不管怎么样，新方法完成了这个转换的任务。我觉得这是一个有益的经验，跟大家一起探讨。

滴答清单也出mcp了👏 继flomo之后有一个日常高频软件可以通过AI来管理了hh

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把事情做成该做成的样子。

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独家｜小米“AI才女”罗福莉团队最新突破！自研Agent效率系统使算力成本直降71.2% 罗福莉已经给我的文章亲手点过赞了。 就在刚刚，95后AI“天才少女”、前DeepSeek研究员、小米MiMo大模型负责人罗福莉再度发表重磅论文。 3月16日，罗福莉领导的小米MiMo大模型团队，与北京大学联合研发出统一的资源管理系统ARL-Tangram。 ARL-Tangram采用统一的动作级公式和弹性调度算法，不仅满足异构资源约束，而且最大限度地缩短动作完成时间（ACT），以及实现定制化异构资源管理器。 在真实世界的智能体强化学习任务上的评估表明，ARL-Tangram可以将平均ACT提高高达4.3 分。可将强化学习训练的步骤持续时间缩短至多1.5倍，并节省高达71.2%的外部资源。 这是罗福莉在小米发表的第二份突破性技术成果论文。 就在发布不久，罗福莉就在后台给我点赞了。

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https://github.com/YuqingNicole/marketing-hooks.git 无意中看到程前的内容，是关于创作者，也是关于如何可以获取相对稳定的流量。 看完之后对自己在marketing hooks上的思考反而加深了一层，分享给朋友们。 好内容之于博主，最重要的莫过于选题～ 视频是这么拆对这两个字的理解： 《写作是门手艺》这本书中提到：问题是文章的引擎，好文章是被一个好问题驱动的。 什么是好问题，答曰「谜题」。 当一个视频开头讲完的时候，观众开始思考为什么？这就是一个好的谜题。 how型命题：「如何快速成为有钱人？」「从白牌到品牌？」「怎么做独立站跨境电商？」 why型命题：「为什么可以成为董事长」 what型命题：「什么是供给侧改革？」「什么是CPS？」「私域流量？」 🙌🏻WoW型命题：极具颠覆性的视觉、信息、案例、事件等组合， 观众在wow的反应之后生发了无数的谜题，how, why, what, what if就随之而来 wow的本质是制造概率极低的极端案例， 发现极致 - 获得流量；成为极致 - 成为品牌 人的大脑对非常规信息会本能补全缺失逻辑，从而形成流量黏性。 总结一下，内容的树形结构：问题是树根、观点是树干、理由是树枝、证据是树叶 一篇15min的好内容、一篇证据充足的好文章就是一棵枝繁叶茂的大树。 看完之后，我觉得这难道不是和ugc marketing的底层是一样的吗？从什么角度拆解产品以及怎么把产品带给用户。 对于前段时间还在思考hook分类的我而言，实在是愚蠢。 这里顺手整理了一个我理解的skill，欢迎需要的朋友们随时取用或者提pr，同时上传了clawhub。 https://github.com/YuqingNicole/marketing-hooks.git

#出海运营秘籍👉@yunying23 最近几个网站都长势喜人，齐头并进。

团队里最近来了一个本硕都北大、硕士在读的实习生，从ta的身上，看到了厉害的的agent的画像😂 1. 理解能力强。你说啥ta都能get，复杂的场景，多给一些context，也懂了 2. 出活。交代完事情，kuku干一会儿，就一堆产出。即使有ai的加持，团队里其他人也没有如此高的单位产出 3. 过程管理好。有明确产出或阻碍性问题了，即时反馈。既不会很打扰，又不会耽误事儿 4. 有自己的思考。做方案时有批判性思考和判断力，也会反驳我，让我更信任 5. 不犹豫有决断。产品方案很多时候各有利弊，容易让人摇摆不定，但ta会果断决策，要么“听话执行”，要么选择一个自己最认可的，不陷入过程中做没有反馈的犹豫 总结，执行力非常强，感觉做啥都不会差。硬挑毛病的话，就是创新力上中规中矩。（但我感觉这两者本身有一点互斥）