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想到一个需求，用了下豆瓣、觉得不好用。搜了搜xhs，发现有符合需求的产品，x万评分，百万下载，会员付费也还不错。
开心需求敏感度，失落有人做了。
再用了用，发现做些迭代还能更好用，而且可能很值得在其他模块尝试。又开心了。
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它会自动抓取科技领域的最新资讯，然后用 AI 对内容进行摘要提炼，把散落在各处的信息整合成更易消化的形式，省去你逐篇浏览的时间。
GitHub：https://github.com/Thysrael/Horizon
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产品体验的设计里，过度的remove frictions/blockers，可能会把人真正需要的参与感和成就感一起删掉。
如果你移除的是挡在客户目标前面的无意义障碍，客户会感谢你。但如果你移除的是让人真正参与，真正获得价值感的那种摩擦，人反而会失去抓地力，开始发飘和失措。
反过来想想，顺着ai的建议，一直忍不住让它快点继续和进行下一步的时候，是不是反而更多是空，而不是实？
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反过来想想，顺着ai的建议，一直忍不住让它快点继续和进行下一步的时候，是不是反而更多是空，而不是实？
在小红书看到一个独立开发者做了个我想要用的App，我自己也有一些这个方向的想法，但是一直没想好没有动手，想着可以交流看看，就加了他申请加入内测。
结果在微信私聊的时候，感觉对方毫无沟通欲望，对我的反馈的回复都是“哦”，“嗯”，“呵呵”。好像在相亲的时候我看上对方，对方没看上我一样。
交流不来就算啦。
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有种预感，AI 接下来的发展对大龄程序员是重大利好
程序员之所以有35岁危机，是因为本职工作不如年轻人能卷。这种“靠个人时间堆积的 ‘卷’ ”在 AI Coding 带来的效率提升面前根本不够看。
除此之外，大龄程序员积累的多工种能力（比如 产品 + 前端 + 后端）可以快速转化为「指挥多工种 Agent 工作的能力」。
极端情况下，会出现“一个跨能力大龄打工人指挥多工种 Agent，独立完成产品的全生命周期”。
这种效率提升是 10x 以上的。毕竟，Agent 之间不用开会撕逼「狗头」
有人会问，年轻人不也能指挥 Agent 卷么？残酷的现实是，AI Agent 太好用了，很多公司已经不愿意培养新人了，新人已经失去了老人当年通过实践掌握各种能力的环境。
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家里的普通 WiFi 路由器，正在被 AI 变成一台可以“穿墙识人”的雷达。🤯
最近在梳理前沿技术时，底层的 Research Agent 给我推了一个极其硬核的开源项目：RuView。
它完全抛弃了视觉传感器，仅靠分析 WiFi 信号的微小波动，就能隔着墙壁实时还原 3D 人体姿态、甚至监测心跳和呼吸！
这可能是未来智能家居和 DePIN (去中心化物理基础设施) 赛道的一个杀手级变量。👇
传统摄像头有两大死穴：隐私泄露和视线遮挡。
RuView 的解法非常巧妙：
📡 CSI 信号分析：当你在房间走动或呼吸时，会干扰 WiFi 电磁波的反射。
它捕捉这些信道状态信息（CSI），用深度学习模型（基于 DensePose）将其逆向还原成 3D 骨架。
⚡️ 硬核架构：底层基于 Rust 编写保障极致性能，大量使用 WASM 模块。
这意味着极高的计算效率，可以直接跑在几十块钱的 ESP32-S3 边缘芯片上。
这套系统目前代码已经开源，Github地址见这里👇
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根本不用20美刀，20人民币就够了，所有ChatGPT Plus终端都能使用和官方一致，支持codex编程。
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跟品一直是电商领域的主要玩法之一。
但效率低的人不建议去玩。
这种模式主要靠读取和复制市场已验证的需求，拼的就是执行效率。
这里的执行效率又分为三种，执行速度，执行动作精准度、执行规模。
慢一步、少一环、动作稍微变形都喝不到汤。
想在这种模型下长期拿到结果，必须长时间投入，每一环扣细节、建立标准，形成一套快速反应的标准化系统。
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慢一步、少一环、动作稍微变形都喝不到汤。
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🚀 MD-This-Page - 一键将任意网页转换为干净的 Markdown
基于 Mozilla Readability 引擎
✨ 功能亮点：
• 📄 一键转换网页为 Markdown
• 🎨 支持自定义输出（图片、链接、元数据）
• 📋 支持复制、下载、复制为 prompt
• 🌐 支持 Chrome 和 Firefox 扩展
GitHub: https://github.com/Ademking/MD-This-Page
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刚刚看到GLM Coding Plan也涨价了，而且跟即梦还不一样，是直接对老会员的套餐下手，直接切换到了新权益。
另一则新闻是，因为Token涨价，一大批刚刚提刀入行的漫剧制作商宣告阵亡，更高的试错风险，击碎了「我上我也行」的乐观幻觉。
今年以来，全球的AI产品都在开启「用量限额」的模式，去年的这个时候，Anthropic还在抨击同行囤积GPU极其不负责任，现在被Codex隔三差五重置额度骑脸抢人，一点办法都没有。
不跌反涨，洛阳纸贵，Token是真的越来越不够用了。
至少在硅谷，再也没有投行报告继续预测数据中心过剩论，只要眼睛不瞎，就能看到机房里的每一片GPU都在热得发烫，即便经历了那么大规模的超前建设，当下的算力供给依然完全跟不上市场需求。
腾讯科技前段时间发了一篇稿子，标题很套路，叫「人民想念DeepSeek」，虽然很多人阴阳这是替元宝着急了——DeepSeek你还不发新版本，我这边可怎么办啊——但文章的核心观点还是在追忆价格战。
我是觉得，咱们有时候过于路径依赖了，天天喊着工业克苏鲁，觉得低价杀穿一个行业就是大赢特赢，最后又会因为比亚迪和宁德时代这种哪怕做到全世界行业第一也只给工人发方便面的反差砸吧砸吧嘴，寻思出不对劲的味道。
我也不希望DeepSeek的新模型又建立在成本优势之上，如果没成功当然不好，若是做成了，把AI公司的正现金流再往后打几年，就很损人不利己了。
喜欢在OpenRouter上投一波免费使用换调用量的都是国产模型，就为出口转内销的宣传，凭什么国产模型就该这么低贱呢？
就该像Seedance 2.0这样，在一个赛道做到断档第一，然后该涨价就涨，爱用不用⋯⋯事实上该用的都会边抱怨边充钱，跟程序员用Claude Code一样。
也不要一个帽子扣过来说我跟资本家共情——「唉，都怪资本」——Token变贵，其实真正利好的是低端工种，只要老板细算下来发现Token开销高出你的工资，你的岗位就不会轻易丢掉。
就让AI先把高净值行业杀个血流满地吧，在一个月一个版本的动荡面前，那句段子其实是对的：只要我不学，就根本不会错过什么。😏
另一则新闻是，因为Token涨价，一大批刚刚提刀入行的漫剧制作商宣告阵亡，更高的试错风险，击碎了「我上我也行」的乐观幻觉。
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