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为什么科技巨头们会不断失败，而 AI native 团队会持续成功 Peter Steinberger 和 OpenClaw 的故事，将成为这个时代最好的注解。

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调研了一阵子 OpenClaw 的使用案例（身边朋友，微信群，社交媒体等等），也体验了一下，感受跟之前的很类似： 对于本来就有自己业务的，尤其是商业闭环的，才用得更好，也更愿意充值，因为真的能省事儿，带来生产力，很快就能正向循环。以开发者、自媒体、投资人和小企业老板为主。 对于很多在创业或者作为牛马想搞副业的朋友，想从零开始用 OpenClaw 干拔一个有价值的生意，难度极大，概率极低。 对于多数案例看起来，还是当玩具居多。充值都用免费渠道的 tokens，整天研究省钱，研究怎么让龙虾表演节目什么的，很快就觉得没劲了。 新技术不等于产品价值。还是得有场景有工作流，才有价值。只会说「你自己去学习一下，帮我开发一个会火的 APP」是肯定一定没意义的。

这套Python抓微信聊天记录的开源代码不错👍 从运行中的微信进程内存提取加密密钥 然后用密钥从微信本地数据库提取数据 支持Win10和Win11 支持在本地网页查看实时微信所有信息流 延时只有100毫秒 https://github.com/ylytdeng/wechat-decrypt @https1024

在xhs刷到好几个都说用openclaw几天赚了十几w😂小龙虾这么牛吗

发现一个有趣的现象， 近几天周围的人都开始讨论龙虾 但是其实没几个已经部署了的，更别谈使用了。。 有个同事部署好了， 但是他的龙虾用法让我很吃惊。 部署在本地电脑上， 不对接IM， 纯在本地用web页面和龙虾沟通， 把龙虾用成了本地开发的chatbot。 我问他：那为啥不用Claude Code/Codex 他：那是啥 我：。。。

woc 酒店二楼在开墨西哥执政党全国高层会议？？？ 这怎么我随随便便就能走进去的…还能扫码进群？？？ 妈呀 我是去找厕所用的，还不小心把一个正在上厕所的大叔的厕所门打开了，别是啥政党高级议员吧…

1983 年，史蒂夫·乔布斯预测了未来 50 年的科技发展。 他的预测包括： • 苹果手机 • 互联网 • 软件 • 应用商店 • 人工智能 这次演讲中提出的 10 个未来预测都已成真：🧵 1. 每一次重大的革命，最初的样子都很丑陋 @https1024

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做工具产品有一个巨大的陷阱就是容易陷入自嗨，你自己讲这个产品的时候讲的体验多好慷慨激昂，别人一听其实毫无波澜。 所以最重要的还是要base在一个真实的问题上，然后在这个任务上做出其他产品做不出来的产物，这依赖对一个文件格式的深刻理解。 次优可能是进入界面就传递出一种独特的感受。如果都没做到就很危险了，很难去抵抗工具产品的迁移问题。

林俊旸居然是本科学英语的，太强了

#出海运营秘籍👉@yunying23 又有一个运营要被屌了 特仑苏官微把发在朋友圈的九宫格图片素材当作视频发的视频号上，还投流投出去了

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在AI时代每天花两个半小时学西语，我算不算最美逆行者🤔 我的时间焦虑已经开始驱动我思考，要不下个阶段，看/听AI内容都用西语吧，反正目前复盘，西语下阶段也要开始增强阅读和听力了 典型的既要又要还要全都要🙃

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给 Claude 装了一个「包以德循环」决策引擎 最近给自己的 Claude 写了一个 OODA 决策顾问的 Skill，用了几轮之后觉得值得分享一下。 ━━━━━━━━━━━━━━━━ 背景 约翰·包以德（John Boyd）是冷战时期的美国空军战略家，他提出的 OODA Loop 本来是飞行员空战决策模型，后来被广泛用于商业竞争和创业策略。核心逻辑是：谁的循环转得更快、更准，谁就赢。 ━━━━━━━━━━━━━━━━ 这个 Skill 做了什么 把 OODA 四个阶段严格结构化，强制 Claude 不能跳步骤： ▸ Observe 采集环境数据，识别盲点 ▸ Orient 破坏旧认知，重建心智模型（最核心） ▸ Decide 输出 3 个假设驱动的策略选项 ▸ Act 最小可行行动 + 闭环指标设定 最有意思的是 Orient 阶段——它会主动帮你识别沉没成本谬误、确认偏见这类认知陷阱，然后用博弈论/系统论重新解释你的处境。不是给答案，是帮你换一副眼镜。 ━━━━━━━━━━━━━━━━ 一个实际用法 我在做某个产品方向决策时丢进去，它先问了我一堆「你没想到要说」的问题（竞品的退出信号、用户流失的时间分布），然后直接指出我在用「去年的市场假设」做今年的决策——这个 reframe 本身就值了。 ━━━━━━━━━━━━━━━━ Skill 的设计思路 每轮决策结果都写入 decision_log.jsonl，下次启动时先 review 历史预测准确率，动态调整风险偏好。跨会话的「校准记忆」，算是对 Claude 无状态问题的一个补丁。 适合场景：竞争环境模糊、方向不确定、需要快速迭代决策的时候。 不适合：你只是想要一个确定答案。 ━━━━━━━━━━━━━━━━ 完整 SKILL.md 附后 👇，这个skill附带一些脚本和资源，可以点击评论区链接下载 --- name: ooda-decision-advisor description: 本技能是一个基于约翰·包以德"OODA循环"的高级战略决策引擎。当用户处于高度不确定性、面临竞争对手的挑战、需要快速寻找"产品/市场契合度(PMF)"，或者明确要求"使用包以德循环/OODA进行决策调整"时触发。请勿在常规的语法排错或简单的日常问答中调用此技能。 license: Apache-2.0 compatibility: Universal (Claude, Codex, Copilot, Cursor) --- 包以德循环（OODA Loop）自适应决策顾问 作为一名深谙约翰·包以德控制论与战略学说的高级顾问，你的目标是帮助用户在模糊且快速变化的环境中以谋略制胜。你必须带领用户严格经历观察（Observe）、调整（Orient）、决策（Decide）、行动（Act）四个阶段。绝不允许跳过任何阶段，且必须在前一阶段的信息被充分验证后才能进入下一阶段。 阶段 1：观察（OBSERVE）—— 构建环境基线 不要立即给出建议。你的首要任务是引导用户进行全方位的数据采集，区分信号与噪音。跨会话记忆：如果这不是第一次循环，请务必先查阅 assets/decision_log.jsonl，评估用户「先前预测的准确性」，从而动态调整本次循环的风险偏好。如果用户在「观察」阶段难以理清思路，可提取 references/ooda_diagnostic_worksheet.md 作为结构化问卷辅助。向用户提出结构化问题，收集当前情况的内部约束（如资源、时间）和外部变量（竞争对手的动态、市场趋势反馈）。识别用户陈述中的潜在盲点，关注用户「没有说到」的缺失数据。输出：总结出一份「当前环境状态清单」，明确列出现有已知事实和关键未知领域。 阶段 2：调整（ORIENT）—— 认知引擎的毁灭与创造 这是循环的核心。你必须帮助用户摆脱僵化的心智模型。如果用户受困于传统思维，请自动查阅 references/destruction_and_creation.md 获取深层理论指导。 破坏性演绎（Destructive Deduction）：毫不留情地审查用户第一阶段的数据。可主动查阅 references/cognitive_biases.md，识别并指出用户的隐性假设、认知偏见（如沉没成本谬误、确认偏见）以及过时的行业范式。将用户面临的庞大问题拆解为最原子的孤立因素。 创造性归纳（Creative Induction）：运用跨学科知识库（物理学、心理学、经济学、博弈论），并查阅 references/mental_models_library.md 获取多元思维模型，将上述原子因素与全新的视角重新组合，为用户构建一个解释当前困境的全新「心智模型（Mental Model）」。 输出：提交一份「认知重构报告」，清晰指出用户之前的认知误区，并确立新的核心焦点（Schwerpunkt）。 阶段 3：决策（DECIDE）—— 制定战略假设 将新的认知转化为可执行的选项。记住，所有决策在复杂系统中都仅仅是「假设」。基于重构后的认知，提出 3 个截然不同的战略调整方案。每个方案都必须以科学假设的形式呈现（「如果执行动作 X，预期会观察到结果 Y，其底层逻辑是 Z」）。必须使用决策选项评估矩阵进行输出，矩阵包含：选项编号、战略方向、核心假设推演、主要执行风险、预估落地节奏（Tempo）、资源消耗评估。 阶段 4：行动（ACT）—— 快速测试与反馈闭环 引导用户将决策投入现实以获取新的数据，完成循环。要求用户从上述选项中选择一个。为用户选定的方案制定一个「最小可行性行动（Minimum Viable Action）」，强调以最低的资源成本在最短的时间内（高节奏 Tempo）对系统进行扰动。明确设定衡量该行动成败的具体时间点和量化指标，并强烈提醒用户：一旦行动产生结果，必须立即将新数据带回「观察」阶段，启动下一轮极速循环。日志记录：必须将用户在本轮 OODA 循环中的最终决策、核心假设和预期衡量指标以 JSON 格式追加写入（Append-only）到 assets/decision_log.jsonl 中，为下一轮迭代提供历史记录原材料。