前 GitHub 首席执行官 Nat Friedman 在一次圆桌中表示。
他本人使用连接家庭摄像头、健康数据和汽车 GPS 的人工智能系统，以及日历、位置信息和智能设备等工具。
他特别提到了他会用他的龙虾来查看他有没有喝足够的水，龙虾会提醒他，并且看着他走到厨房喝水，并且把截图发给他。（还会夸他做的好！）
他认为下一阶段的人工智能系统将超越简单的聊天界面，发展为能够连接真实工具和数据的智能代理。
这些使得人工智能能够理解上下文，而不仅仅处理基于文本的输入。
这显示了未来的发展方向。顶尖科技人士已经在使用的人工智能代理很快将在日常生活中变得更加普遍。
真正的问题不仅是这些系统能做什么，而是当一切都互联时，用户愿意交出多少控制权。
我也要龙虾妈妈看我有没有喝水！
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他本人使用连接家庭摄像头、健康数据和汽车 GPS 的人工智能系统，以及日历、位置信息和智能设备等工具。
他特别提到了他会用他的龙虾来查看他有没有喝足够的水，龙虾会提醒他，并且看着他走到厨房喝水，并且把截图发给他。（还会夸他做的好！）
他认为下一阶段的人工智能系统将超越简单的聊天界面，发展为能够连接真实工具和数据的智能代理。
这些使得人工智能能够理解上下文，而不仅仅处理基于文本的输入。
这显示了未来的发展方向。顶尖科技人士已经在使用的人工智能代理很快将在日常生活中变得更加普遍。
真正的问题不仅是这些系统能做什么，而是当一切都互联时，用户愿意交出多少控制权。
我也要龙虾妈妈看我有没有喝水！
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https://www.freepublicapis.com/
搜集了总共两百多个免费的 API，涵盖各个领域，它的创新是每天都会爬取这些 API 的结果，给每个API 一个健康评分，保证 API 可用，不像别的那种 list，很多资源有可能都不可用了，还是很值得收藏的一个资源。
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一个非共识：Shopify 在 agentic commerce 时代的价值不降反升，前提是它能成为 source of truth。AI Agent 并不能成为 commerce 这条线的最大价值捕获者，因为它严重依赖后端的信源
猜猜这个开源项目会被用在哪里？
嘿嘿嘿嘿
https://github.com/guofei9987/blind_watermark?tab=readme-ov-file
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各种小朋友的教育资料
从幼儿园
小学、初中、高中
涵盖学而思，万维、猿辅导等多个机构
持续增加中
https://github.com/mswnlz/edu-knowlege
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他但凡用过免费的GPT都不会说这个话🙄
更别说Claude或者甚至GPT Pro
这人脑子里只有Gemini？？？
虽然Gemini确实好用（写作和多模态理解）
但也不可能只有Gemini能活吧。。。
建议段老师坚持活到十年后，看看自己脸会不会被抽肿🤣
新加坡外交部长在一次会议时演示了他在树莓派上部署的NanoClaw AI 代理，以便他能够在实践中学习AI（他在 WhatsApp 上与它聊天以准备他外交工作中的会议）。
我们知道他确实真用了很多AI，因为他说Agent有点昂贵，特别是当Token补贴大战停止时，费用会更高。
“你无法掌握一种你没有上手搞过的科技。”
一个在树莓派上用 Claude 运行Nano Claw的外交部长，比我见过的大多数AI自媒体/大厂人更有门道，那些人只会出PPT🤣
想让 Agent 高效，不一定是先买更贵的模型，而是先给它一套固定的工作文档。
我现在觉得最小可用系统就是 6 个文档：
1. 01_goal.md：目标是什么
2. 02_long_term_memory.md：长期偏好、稳定结论
3. 03_current_task.md：当前正在推进什么
4. 04_decisions.md：已经做过哪些重要决策
5. 05_discarded_ideas.md：哪些方向已经暂时放弃
6. 06_experiment_log.md：每次实验和真实反馈
每次任务开始前，先让 Agent 读取这 6 个文件；任务结束后，再判断哪些文件需要更新。
这样 Agent 就不会每次都从零开始，也不容易反复研究已经否掉的方向。
很多时候，Agent 的效率不是靠“更强模型”堆出来的，而是靠目标、记忆、决策和复盘系统搭出来的。
我现在觉得最小可用系统就是 6 个文档：
1. 01_goal.md：目标是什么
2. 02_long_term_memory.md：长期偏好、稳定结论
3. 03_current_task.md：当前正在推进什么
4. 04_decisions.md：已经做过哪些重要决策
5. 05_discarded_ideas.md：哪些方向已经暂时放弃
6. 06_experiment_log.md：每次实验和真实反馈
每次任务开始前，先让 Agent 读取这 6 个文件；任务结束后，再判断哪些文件需要更新。
这样 Agent 就不会每次都从零开始，也不容易反复研究已经否掉的方向。
很多时候，Agent 的效率不是靠“更强模型”堆出来的，而是靠目标、记忆、决策和复盘系统搭出来的。
碎碎念
1. 我居然十分喜爱使用ghosty terminal… 发觉自己是被“simple interface“ 培训了agentic coding 的人，然后开始喜欢用terminal 因为它目前还是最efficient + multi-tasking.
当然我也还是很懒的，最终我觉得大家就都聊聊天就把事情干了就好，
2. 我突然觉得 Tesla FSD 是一个大型轮椅，因为我经常会漫无目的的让他带我这个人到处转悠，行动不便，他带我走。
1. 我居然十分喜爱使用ghosty terminal… 发觉自己是被“simple interface“ 培训了agentic coding 的人，然后开始喜欢用terminal 因为它目前还是最efficient + multi-tasking.
当然我也还是很懒的，最终我觉得大家就都聊聊天就把事情干了就好，
2. 我突然觉得 Tesla FSD 是一个大型轮椅，因为我经常会漫无目的的让他带我这个人到处转悠，行动不便，他带我走。
为什么我们被鼓励多加班、少放假、少加薪，根因就是掌握话语权的人仍信奉着浓重的供给中心主义、实物生产偏见和萨伊定律。
因此他们只能看到第一、第二产业的肉眼可见的大炼钢实物产出，而低估第三产业的需求运作机制，由此偏好多生产、多劳动、压缩假期。
因此就会鼓励狼性，不愿意提振居民收入和娱乐时间。
但在产能过剩的大环境下，就会抑制居民消费需求，削弱第三产业，老百姓开个店没客人，上游第一、第二产业的产品就会闲置浪费。
为什么我会嘲讽AI同行试图搞Agent IM是BT磁力资源分享站思维呢？那也是同样只看供给、不看需求的萨伊定律大炼钢信徒思维。
因此他们只能看到第一、第二产业的肉眼可见的大炼钢实物产出，而低估第三产业的需求运作机制，由此偏好多生产、多劳动、压缩假期。
因此就会鼓励狼性，不愿意提振居民收入和娱乐时间。
但在产能过剩的大环境下，就会抑制居民消费需求，削弱第三产业，老百姓开个店没客人，上游第一、第二产业的产品就会闲置浪费。
为什么我会嘲讽AI同行试图搞Agent IM是BT磁力资源分享站思维呢？那也是同样只看供给、不看需求的萨伊定律大炼钢信徒思维。
