闪电说 v0.7.0 发布了
我们尝试去创造一个新的品类：沟通 Agent
AI 可以帮助每个人更好的沟通，假如我们的产品可以帮助人们和家人、朋友、同事、客户还有 AI 更好地沟通，这会创造巨大的价值
沟通 Agent 有很大机会会演化成个人模型
当帮我说可以准确预测你接下来要说啥的时候，这就是个人模型
可多年之后，结果告诉我们：
认知的高低，不看谁当下更成功，而看谁能抓住未来的风口。
马斯克就是最经典的例子：
所有航天专家都说火箭回收不可能、马斯克不懂航天、SpaceX 必败。
结果却是：
SpaceX 估值远超传统航天巨头，NASA 要向他购买发射服务，全世界都在抄他的可回收火箭。
——结果定义认知高低。
区块链早期同样是“认知筛子”。
2014–2018，大多数大厂说是骗局，大多数企业家说是泡沫，很多人嘲笑、鄙视、不屑。
但真正认知前沿的人，愿意提前布局、接受不确定性、等待时代成形。
当加密行业爆发，差距自然拉开。
👉 认知差异 = 时代机会差异 = 最终身价差异。
回到王小川的问，本质是：
被旧世界的成功经验绑定；
低估新行业的增长速度；
高估自己老赛道的壁垒；
拒绝相信新世界能颠覆旧世界。
历史无数次重复这一幕：
诺基亚看不起苹果、雅虎看不起 Google、传统银行看不起比特币、传统汽车看不起电动车、传统航天看不起马斯克、传统互联网大佬看不起 Web3。
王小川 → 孙宇晨，只是这个规律的又一组样本。
站在旧世界巅峰的人，总以为自己看得更远，但真正看见未来的，往往是当年被他们看不起的那个人。
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用 AI 写内容时，我现在会额外留一份来源台账。
一段话改了三轮以后，读者只看到成品，但创作者自己很容易忘掉：这个判断来自公开资讯、自己的实操，还是临时推出来的感觉。
我的做法很简单：原始来源、我为什么信它、最后怎么改成自己的判断，都先留在草稿里。发出去时不一定全写出来，但复盘和被追问时，心里有底。
这也能顺手减少一种 AI 味：开头别急着写“某某说”，先讲这件事和读者有什么关系。
你们用 AI 写内容时，会保留来源台账吗？
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有人刚刚开源了整个剧本。每项技能。每种格式。经过实战检验，可直接复制粘贴。
开发者正在使用的顶级技能：
1. DOCX生成 → 几秒内生成专业报告
2. XLSX自动化 → 无需打开Excel进行数据分析
3. PPTX创建 → 从大纲生成整个演示文稿
4. PDF处理 → 合并、拆分、提取、OCR
5. 网页爬虫 → 从任何网站获取结构化数据
另加：API包装器、文件转换器、研究工具。
你需要的一切都在这里，可将Claude的能力提升10倍。
100%开源。
https://github.com/BehiSecc/awesome-claude-skills
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Datacurve 新出的 DeepSWE，题目全部从零手写，不像之前题目来自于GitHub 公开 PR，这个测试集分差拉的很大。
Top 5：GPT-5.5 70%，GPT-5.4 56%，Opus 4.7 54%，Sonnet 4.6 32%，Gemini 3 Flash 28%
Kimi K2.6 24%，MiMo-V2.5-Pro 19%，GLM-5.1 18%，DeepSeek-V4-Pro 8%。
强烈建议国产模型公司，针对这种歧视行为，拿起法律武器，坚决维护自身权益。
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和表哥聊聊社群怎么做。
表哥：沟通是为了什么？
我：达成共识。
表哥：很多朋友认识十多年，在很多事上也没共识呀。
我：你觉得沟通是为了什么？
表哥：可以把沟通看作一场无限游戏，为的是下一次沟通更有可能发生。
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大家都知道调用 Subagent，但几乎没人记得 Subagent 可以设定身份提示词，更没人知道
如果这个功能结合 Claude Code 最新的动态工作流（Dynamic Workflows），到底有多牛，一篇文章教会你
动态工作流到底是什么？
简单说，就是 Claude 会根据你的任务，自动写一个 JavaScript 编排脚本，然后启动几十到上百个 Subagent 并行干活
关键点在于：
支持16个并行执行
单个工作流最多协调1000个 Subagent
每个 Subagent 跑完任务后，结果先进脚本变量做交叉验证，不污染主上下文
只有验证通过的最终结果才回到你面前
这跟传统 Subagent 有本质区别
传统方式：每个 Subagent 的结果都回到 Claude 的上下文，Claude 再决定下一步干啥，编排逻辑在 Claude 脑子里
动态工作流：编排逻辑写成代码，中间结果不进主上下文，只回最终答案，schema 自动校验、并发自动管控
这就是为什么身份提示词这么重要
当你要协调上百个 Agent 并行工作时，如果每个 Agent 都是通用身份，那就弱化了编排的重要性
必须给每个 Agent 定义清晰的身份和职责边界
举个例子，我最近在做代码安全审计
传统做法：让 Claude 扫一遍代码，给你一份报告，你也不知道它有没有漏掉什么
用动态工作流 + 身份化 Subagent:
让 Claude 生成一个 workflow
Workflow 自动创建专业化 Agent 团队：
SQL 注入检测 Agent：只检查数据库查询相关代码
XSS 漏洞扫描 Agent：专注前端输入输出点
认证鉴权审查 Agent：检查每个 API 端点的权限验证
敏感信息泄露 Agent：扫描日志、错误信息里的密钥泄露
依赖漏洞检测 Agent：检查第三方库的已知漏洞
每个 Agent 在独立上下文里工作，互不干扰
跑完后，再启动一个“怀疑论者 Agent”交叉验证所有发现
最后给你一份经过对抗式验证的完整报告
如何实操，直接上手
第一步：创建专业化 Subagent
在 Claude Code 里输入 /agents，创建你的第一个专业 Agent
举例，创建一个“API 安全审计专家”:
角色名: api-security-auditor
系统提示词:
你是一个API安全审计专家,专注检查以下问题:
1. 未经认证的端点访问
2. 缺失的权限验证
3. SQL注入风险点
4. 敏感数据未加密传输
5. 不安全的会话管理
工具权限:
- 只读代码权限
- 可以运行静态分析工具
- 禁止修改任何代码
输出格式:
每个发现的问题必须包含:
- 文件路径和行号
- 漏洞类型
- 风险等级(高/中/低)
- 修复建议
保存后，这个 Agent 就可以在 workflow 里被调用了
第二步：触发动态工作流
直接在对话里说：“创建一个 workflow，对整个项目做 API 安全审计”
Claude 会：
分析你的代码库结构
自动写一个编排脚本
启动多个 api-security-auditor 实例，每个负责一部分文件
并行扫描，结果汇总验证
给你一份完整报告
或者用 ultracode 模式，直接开启 xhigh 推理强度 + 自动 workflow 编排
第三步：监控进度
用 /workflows 命令实时查看进度
能看到：
当前运行了多少个 Subagent
每个 Agent 的任务状态
Token 消耗情况
预计完成时间
为什么说这是被忽略的功能
因为大多数人停留在“AI 能写代码”这个认知层
看到 Cursor、Claude Code 能写代码就满足了
但真正的效率跃升，在于你能不能像架构师一样，把复杂任务拆解成可并行的子任务，然后用专业化 Agent 团队去执行
这不是工具的问题，这就是认知的问题
就像给你一台超级计算机，你只用来打字，那跟普通电脑没区别
动态工作流 + 专业化 Subagent，让你拥有了一支可以并行作战的 AI 军团
这才是真正的降维打击
你会发现，之前的 AI 编程方式，真的是在浪费这个工具的潜力
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1. 未经认证的端点访问
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第二步：触发动态工作流
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Claude 会：
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YouMind 1.0 正式发布｜大胆创作
YouMind 也算是哥飞的朋友们产品系列，玉伯带领团队做了两年，版本号升级到了1.0，可喜可贺。
这里说明一下，并不是闭门造车了两年才发布产品，而是在最小可用时就发布出来了，给真正的用户用起来，让用户帮助产品一起成长。
网站流量最近半年多一路猛涨，YouMind找到了自己的增长之道。
从玉伯身上你可以看到，大厂技术牛人，也是可以做好增长的。只要愿意学习，就没什么学不会的，只要愿意找到合适的人，就没什么做不好的。
