互联网从业者充电站
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互联网从业者专属 内容多为技术、产品、设计、运营等不同话题内容; 目标人群为程序员、设计师、产品经理、运营管理等不同职能。 投稿/合作: @inside1024_bot 内容来源网络
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频道 互联网从业者充电站 (@https1024) 中文 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 29 418 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 4 637,并在 中国 地区排名第 8 395 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 29 418 名订阅者。
根据 22 六月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 472,过去 24 小时变化为 17,整体触达仍然可观。
- 认证状态: 未认证
- 互动率 (ER): 平均受众互动率为 1.59%。内容发布后 24 小时内通常能获得 0.84% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 467 次浏览,首日通常累积 247 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 1。
- 主题关注点: 内容集中在 6g.com, 充电站, 1000万, claude, 1820036.com 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“互联网从业者专属
内容多为技术、产品、设计、运营等不同话题内容;
目标人群为程序员、设计师、产品经理、运营管理等不同职能。
投稿/合作: @inside1024_bot
内容来源网络”
凭借高频更新(最新数据采集于 23 六月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
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订阅者
+1724 小时
+907 天
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帖子存档
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简单用了下claude opus 4.7,目前两个主观感受:
1. review代码的能力还是远远不如codex;
2. 要思考更久,速度比4.6慢很多(都开max effort)。
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Gavin_C.发表了动态:自从把 OpenClaw、Hermes Agent 引入到 Slack 里面,Slack 就再也不 Slack 了。
背后的原因是 Agent 之间的协作、接收广播、执行任务,这些所有 Agent 的消息流,和 Slack 的架构天然就是不 match 的。因为 Slack 的消息流是给人看的,所以导致的问题就是现在消息漫天飞、极长无比,一直有消息,完全没有掌控感。
虽然效率似乎提高了很多,但反而变得更焦虑。有一种刚去腾讯时在企业微信里工作的感觉:永远是无数的消息,永远是没有重点,永远的忙碌但又永远的与我无关,永远的焦虑。
这种感觉直到后来加入一家公司做高管、开始使用 Slack 的时候,才有所改变。一方面是 Slack 独特的降噪机制,让事情以“thread”为形式能够串联起来,而且底层并不是传统的 IM 架构。
其次是因为高管的角色,下面有不同的团队负责人帮忙 cover 很多事。在很多时候,更多的是能在关键环节评审、批准、介入一下,绝大多数时候还是一种运筹帷幄的感觉,掌控感很强。背后的原因是因为不同的团队负责人帮忙 cover 住了那些琐碎的细节,但 Slack 本身设计得又是优雅的。
所以现在特别尴尬的是,首先是回不去那个没有 Open Claw 和 Hermes agent 的协作环境了,因为确实高效了,但又确实不够松弛了。
最近越来越觉得 AI native 的协作工具可能比我们想的要快一些到来,是一种全新的形态,不是 slack 的升级版,slock 貌似也不是最优解法😂
全球范围内大概有几百家公司都在做 AI 员工,清一色的流程是:先 connect 各种数据,然后把 AI 员工拉到 Slack 里。
营销语言统一叫“住在你 Slack 里面的 AI 员工”,拥有你整家公司的上下文,有你 Slack 里的上下文,也有你连接的各种数据源的上下文。
“住在 Slack 里的AI 员工”显然是过渡态,因为:
1. Slack 是给人用的,消息流不符合 Agent 的形态(反过来也一样),你敢想吗,我们的 Slack 里面有 4 个 AI 员工,然后整个 Slack 就已经废了…
2. 大量同质化的 AI 员工住在我们的 Slack 里,但它们的能力又都是相似的,这本身就很 ridiculous,这个 AI 员工不能是 Slack 自身吗
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这个 超级视觉分析神器 在 GitHub 上拿下了 2.7 万⭐️—Supervision。
不管是动态运动还是静态图片,重复又繁琐的视觉分析工作都交给它,你只管拿结果炫耀就行。
它能做的事情:
- 高速公路车辆测速:自动跟踪每辆车的轨迹和速度,再也不用人工数车流量
- 足球比赛球员分析:谁跑得快,谁停着不动,一眼就能统计清楚
- 宠物动作追踪:家里小猫小狗乱跑,也能全程记录
- 静态画面分析:图片里的物体状态、位置、数量,全套一体化解决
- 可视化报告:生成漂亮图表和标注图,开会汇报直接用
- 数据集处理:加载、转换、拆分、格式互转,一条龙搞定
它让复杂、重复的视觉分析工作变得简单高效,你只管用结果就行。
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绝了!刚看到个老外开源的狠东西!!
你有想过如果全世界互联网瞬间消失,你的电脑还能干什么?
有人刚开源了一个断网生存包。
Project N.O.M.A.D。
哪怕所有网线都被人拔了,它照样能跑。
里面打包的是人类文明基础数据——
全套维基百科、全球离线地图、完整的医学参考指南。
5000年人类文明,可汗学院的全套课程,也给你塞进去了。
甚至还内置了一个完全本地运行的AI助手。
没网、没云、没订阅费。
这套系统得配多大机房?
一块太阳能板,一块电池,一台迷你主机,一个无线路由。
就这些。
运行功耗15到65瓦。
扔房车里、帆船上、地下掩体里,它就是你的知识庇护所。
这玩意儿直接送你一个带脑子、能对的离线知识库。
一行命令装完。
只要有电,人类的知识就永远不会下线。
所以ai的尽头还是:电?
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晚点独家丨DeepSeek 95 后研究员郭达雅近亿元年薪入职字节,中国大厂开启 AI Coding 大战
#聊一下我为什么觉得—字节必败#
我的判断是基于一个前提,我不认可产品入口会作为最后赢家,大模型还是会横扫一切,当然也有可能大模型没有达到那个商业奇点,暂时退出历史舞台。
下面我们来聊字节
第一字节是一家产品和数据驱动的,这个基因让它在互联网时代无往不利,但是也形成了组织的思维定式,这也是字节做不好游戏,内容,硬件,甚至教育的原因,一旦一个业务无法运用数据衡量推进,无法用用户反馈感知,或者某些并不明确的方法衡量推进时,字节就一败涂地。
第二我一直认为字节组织人才方式应该是世界一流的,但是最近来有一个奇怪的感觉,字节好像只能算培养了一起世界最顶级的中层。在我看来成功=赛道55%x流量10%x方法论20%x团队15%。不是字节组织了人才,而是顶尖人才就是会流向顶尖业务。中低层牛逼让人有一种错觉,组织能力被整体上被夸大了。
第三我不清楚Ai研究最后靠什么能获胜,但是什么大概率会导致失败,我知道科研是需要偶然性,容错空间太小肯定失败,字节数据目标的极致驱动,进度的极度跟进,不会给科研有太多的偶然性发生的机会。
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Repost from 小报童知识库推荐
豆瓣9.3分、《纽约时报》年度图书
《每条弯路都通向自我》真的值得被更多人看见。
读着他的故事,会忍不住反问:谁的人生没有弯路?谁不在跌跌撞撞中寻找自我?愿你也能在这本书里,找到向上生长的力量,成为自己,无所畏惧。
👉:https://pan.quark.cn/s/fd8c34be6a5b
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优质「资源」 | 优质「内容」 | 你不知道的内幕消息🌳
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互联网工程任务组 / IETF
互联网协议第8版(IPv8)草案: https://www.ietf.org/archive/id/draft-thain-ipv8-00.html
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和ceo 1-1聊完,几个收获:
1. 用人之道。用人要尽全力找到并发挥其长处,不要盯着短处想要改变;遇到问题调查清楚原因、及时反馈(感觉和亲友的相处也一样)。
2. 抓大放小。很多事情都是混乱的,想用统一的规范解决一切问题,实际落地会有很多问题。所以把主要矛盾解决,其他的先任由它熵增...
3. 不要端着。虽然是head,但head不一定要什么都懂,即使是产品域内问题。所以不要因为害怕自己不懂就埋头钻研,学会求教,学会放低姿态,是一种哲学。
4. 加人不一定是最优解。这里有个故事很有意思,ceo的小学班主任要重排值日安排。以前是每天一个8人值日小组,要改成每天一个2人值日小组。
听起来很离谱,但班主任讲完逻辑,大家欢呼雀跃。逻辑是,班里50多个人,之前每人基本每周都得轮一次,之后一个多月才轮一次。而且老师排座位都是男女同桌,所以每次值日一定是一男一女,重体力活男生干,擦黑板这类女生来,分工明确,还能聊聊天😂
听完感觉,这太智慧了,也是一种真正的素质教育。迁移到工作里,找到妙招,甚至减人,可能会为一些事情带来意想不到的结果。
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因为在新加坡招程序员太难,我们已经放开不要求会中文了。已经帮兄弟们试过了,除了新加坡那两所学校的,什么日本,马来西亚,印度,菲律宾,印尼这些地方的程序员,基本等于3个月夜校速成的水平。
现已上线!2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
