404 KIDS SEE GHOSTS (生产力之王版

加速主义者 #mood

东京和北京都具有强烈秩序属性，只是前者是克制，后者是压抑。#whispers

#mood

https://steamdb.info/sales/ Steam 夏促月底开始，这个网站可以看到所有当前折扣游戏以及史低价格。可以保持关注。#game

现在我使用 AI 的方式更像是玩异星工厂，而非星际。Gamify 拟合程度越来越高。#whispers

生产力全自动化技巧·叁 打造你的全局管理与分发系统，这是最重要的技巧。生产力自动化只是你智能系统的表达和折叠，能力表现背后关乎完整的系统，或者说可管理、可分发、可组合的 Agents 资产能力。 目前我将 Agents 资产能力分成 5 个主要部分： Automation、Skills、Memories、Knowleage、Harness，这些是 Agents 能力最核心的资产，是需要沉淀、管理，以及可组合、分发的部分。其它相关优化加速部分如 Spec/ Loop 可作辅助。我主要使用 Dagu 管理自动化流程；Skillshare 处理 Skills 多平台 Git 同步（最近更新了 Dashboard 面板）；记忆方面我用开源工具 Basic Memory Local 版拉起共享（主要开源工具方便定制化）；Knowleage 毋庸置疑的使用思维工具 3 幻神 Obsidian/ Roam Research/ Notion 进行知识沉淀和介入项目或者 Skills 进行披露，充当知识挂件；Harness 主要自定义了我工作流的全局检验结构，也是可沉淀的重要部分。以上都可以包装成一个 Agents OS/ Kit，随时复活。 只有系统才能吃系统。当你有系统意识时，才能去中心化地加固你的全局 Core 系统，沉淀、吸收和不断强化你的自动化资产，随时跟上任何技术节奏，随时卷起和吞入任何新的东西；给不同的机器分发、给不同平台分发（如 Multica），以及给不同时间线备份；用你的数据源系统，随时拉起整个管理和分发管道。随时 Calling 出你的自动化幽灵。 相关链接： 1. 生产力全自动化技巧·贰 2. 生产力全自动化小技巧·壹 3. SkillShare：Skills 统一管理映射神器 4. Dagu丨自动任务调动编排器 #agents

Specialization is for Insects #quotes

豆包输入法单击 Fn 触发的 Karabiner 脚本。目前豆包只能设置双击快捷键和长按，还是习惯低摩擦。#tools

豆包语音输入法！ https://shurufa.doubao.com/pc 游戏结束，豆包杀死比赛！豆包语音输入法登录 Mac 电脑端，实时处理，随时修正（类似微信输入法联想更正），速度极快，准确丝滑。而且它还可以在输入过程中接入键盘，可以调取双拼打字。 豆包这种自研实时转录技术应该算语音输入法现在优解，很多时候我们不需要说很多然后回头 Review，就像现在不会跑几个小时代码后再仔细 Review 一样。豆包输入法从最初在浏览器阶段，也就是 AI 语音输入法前阶段，它实时显示就非常强，当时就比较期待 APP 出现。 目前豆包算最好用的语音输入法了，直接迭代。 相关链接： 1. Typeless 2. Spokenly丨另一款丝滑的 AI 语音输入工具 3. AI 语音输入工具提示词 #aha

学习记忆材料 https://code.claude.com/docs https://developers.openai.com/codex https://notebooklm.google/ https://docs.openclaw.ai/ https://hermes-agent.nousresearch.com/docs https://docs.n8n.io/ https://wiki.keyboardmaestro.com/User_Manual https://support.apple.com/en-sg/guide/shortcuts/welcome/ios https://www.notion.com/blog https://www.figma.com/blog/ https://linear.app/now https://www.remnote.com/blog https://www.ynab.com/blog https://browsercompany.substack.com/ 最近处理 RemNote 学习记忆材料，主要关于好工具和好的软件哲学，发现真正符合能看的确实太少，好公司 Manuals 和博客都写得很好。 可惜我最偏爱的 Roam Research 没有能持续写的好内容和作者（类似白皮书），理想的 Roam 应该分享关于写作和思想的一切，类似 Every 和 Readwise Reader 哲学版。Roam 现在也用得不多。 #rss

Agents RemNote https://github.com/yoyooyooo/agent-remnote 这是朋友开发的 RemNote CLI 工具，你可以使用各种 Agents 去操作和处理 RemNote 的所有内容，包括设置。这需要下载桌面端，设置里运行插件服务。RemNote 接口没有完全暴露，这应该是目前最好的 CLI 工具，比官方插件库那个 MCP 工具好很多。 最近也入了 RemNote LLL 终身会员，这是我生产力全面自动化后第 2 个计划（增强计划）的工具栈。现在完全可以 All in 自动化，但要成为强个体，还需要同时训练和拉起个人具身，身体、意识记忆。 我现在学习工具主要使用 Notebooklm 和 RemNote，阅读和记忆毫无疑问的训练基础，项目管理工具使用 Ticktick 和 Linear，工具很多也很少。因为大多数工具是给 Agents 用的，只有这些学习工具和项目管理工具才主要给自己用，占据我大部分界面注意力。我过去极力推崇的 Roam Research 算降格为 Agents 的主力工具，它更适合 Agents 知识管理以及后续的 Memory 开发，我主要进行生产性写作。Captr 现在也留给 RemNote 处理沉淀。 技术迭代的眼光审视很多东西，你很难再 all in. #tft

Agents RemNote https://github.com/yoyooyooo/agent-remnote 这是朋友开发的 RemNote CLI 工具，你可以使用各种 Agents 去操作和处理 RemNote 的所有内容，包括设置。这需要下载桌面端，在设置里面运行插件服务。RemNote 接口没有完全暴露，这应该是目前最好的 CLI 工具，比官方插件库那个 MCP 工具好用。 最近我入了 RemNote LLL 终身会员，这是我生产力全面自动化后第 2 个计划（增强计划）的工具栈。现在完全可以 All in 自动化，但要成为真正的个体，还需要同时训练和拉起个人具身性，身体、记忆训练。 我现在学习工具主要使用 Notebooklm 和 RemNote，项目管理工具使用 Ticktick 和 Linear，工具很多也很少。因为大多数工具是给 Agents 用的，只有这些学习工具和项目管理工具才是给我自己用的，占据我大部分界面注意力。我过去极力推崇的 Roam Research 算降格为 Agents 的主力工具，它更适合 Agents 知识管理以及后续的 Memory 开发，我主要进行写作。Captr 现在留给 RemNote 处理沉淀。

住宅 IP 挺夯。#net

思考即交媾，所有思考能力都投射为台前呈现的能力。只是这种生育表演不再局限于写作、音乐或绘画表达，现在还包括媒体、代码和软件工程。没有表演，没有思考。#whispers

生产、生活自动化 说实话，现在使用各种 Agents 场景最优解还是生产、生活流程全自动化（过去我提到的 Code 化），对于开发以及各种玩具尝试，浅尝则止。 最近 OpenAI 的人工智能部署公司、Make with Notion 以及所有前沿初创公司倡导的推动人工智能泛化的相关职业设置，都是深入和全面自动化。这是种非常重要的格式塔范式转变。据我观察，普通人使用 Agents 能替代 80% 的工作/ 或者说八成自动化，国内的各种 Claw 工具就很友好。当你稳固了基本下沉场景后，再考虑想法创新、延伸和表达上升部分，以及你真正的生活。 至于技术不断溢出的新内容，除了 Influencers 和相关技术工程师跟进，完全没有多少东西值得关心，好内容自然会沉淀和频繁冲刷注意力。 #agents

Claude AI IP https://ip.net.coffee/claude/ 这个网站不错，Claude AI IP 风险监测，还有 Claude Code 域名分流规则大全，可以让 AI 根据这些内容帮你配置代理文件。我使用 Surge CLI 配置后，跑到 92 分。 这个分流规则也可以弄成 Skill 来学习和配置 AI 相关代理环境，挺好用。 相关链接： 1. Surge CLI 2. Claude Code 域名分流规则大全 #agents

还是得双持荒坂和军用科技尖端义体，20x Codex 和 6.25x Claude，我喜欢这种 Calling 和耗费的非开发氛围。#mood

生产力全自动化技巧·贰 学会场景模型下沉。这要求你给自己所有任务和模型能力对应分层，自动化场景模型要学会下沉，探索部分上升，最优化模型帕累托边界。它意味着你要摸清模型能力边界，了解自己任务程度，对应配置。 现在我发现我沉淀下来的日常/工作全自动化场景，Codex 5.5 Medium/ Claude Sonnet 4.6 完全足够（国产模型也能兜底），速度快、成效好。过去我刻意耗费了很多 Tokens，Codex 5.5 Fast/ Opus 4.7 乱跑，毫无必要。 模型能力调用配置算个人能力认知等综合能力的行为投射。耗费是必要的，这是边界探索、能力投射、纯粹享受的过程。但某些任务思考过度是种数字毒素，对任务质量并不好，并非最优。 相关链接： 1. 生产力全自动化小技巧·壹 2. 没有护城河丨LLMs 帕累托前沿实时更新 #models