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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

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很有意思,同样的方法,同样的理论,我讲出来的,跟拿到成果的群友讲出来的,大家会更信任群友。

可能的原因是,我讲的,听众只当作是众多教程众多方法中普通的一个。而拿到了成果的群友讲出来了,就意味着这是被验证过的实际行之有效的方法。

从这个角度,我们的网页里,放置真实用户的评价是多么重要。

这就是为什么老外的网页里,都有用户证言模块的原因。
OpenAI 创始成员、vibe coding 之父 Karpathy 发了条推,说 App Store 模式过时了,未来的软件不该被「下载」,而该被「即兴创作」🤔
他最近在做有氧训练,没有去应用商店找什么心率追踪 App,而是直接让 AI 逆向工程了跑步机的云 API,一小时 vibe coding 出了一个完全私人定制的训练仪表盘。整个东西也就三百行代码,LLM 几秒就能生成,这种东西确实没必要专门去商店下一个。
他还打了个比方,说如果今天的软件是「代码砖头垒成的城堡」,那未来更像是「沸腾的代码浓汤」,随用随建,用完即扔,你甚至不需要知道背后发生了什么。
不过这个观点被人怼爆了,有个高赞回复说:你觉得你奶奶会想自己做个 App 吗?光想清楚自己要什么就够费劲了,99% 的用户还是需要设计师帮他们把产品做好。Karpathy 倒也不客气,怼了回去:奶奶不需要懂什么 App,她的 AI Agent 懂就行了。
我倒觉得 App Store 不会消失,但它的定位会变。就像缓存一样,那些高频、复杂、需要长期维护的应用还是会沉淀在商店里;但低频的、个性化的小需求,以后每个人都能让 AI 现场给你搭一个,相当于人人都有了自己的私人 App Store。这么想的,GitHub 就算是程序员的 App Store,只不过以前只有程序员会用,以后 AI 帮你拉代码、装环境、运行、维护代码,人人都能用了。
你怎么看待 Karpathy 的观点,你觉得 App Store 模式会过时淘汰么?

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雷军这摆拍是在学黄仁勋博流量吗
给玩 vibe coding 的朋友解释服务器的用处,我打了个比方是写死代码就是雕版印刷术,放服务器就是活字印刷术。

活字印刷术虽然听着先进,但不一定就比雕版印刷术好。因为活字印刷术意味着服务器成本,而雕版印刷术不需要服务器也行。再者 AI 时代即便重新发版,成本也没高哪去。

我很满意这个比喻,分享给大家。另外,在写这段话的时候,我发现雕版印刷的雕和只识弯弓射大雕的雕居然是一个雕耶。
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做了一堆半成品

一想到要 go to market 就感觉好迷茫。🙁

有没有擅长卖产品的来救救我
远程面试不存在了...
这个软件可以在远程面试的时候,针对不同问通过 AI 快速解答 然后添加一个浮层,上面是各种答案,重要的是:在屏幕共享的时候,这个浮层是看不到的...
官网还煞有介事的讲作者是怎样通过 Amazon 面试的,以及这个软件为什么“undetectable”

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有同学想要AI支付宝邀请码吗?需要的话我可以给,但是需要大家把自己的邀请码也一起分享
MiniMax接入支付宝TokenPay
可以用支付宝AI付 在Mix Claw中说一句完成结账
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免费开源的 Mac 应用迁移工具🤡
写了一个 web terminal ,使用 websocket 连接任意宿主机。

解决的痛点:
1. 隔离网络访问:当本地网络环境无法 ssh 到目标机器时,只要在目标机器执行一行命令启动 daemon 进程,即可在全世界任何机器上通过网页进入目标机器操作。
2. 本地上传/远程下载文件:比原生 ssh 更顺滑的文件操作体验
3. 随用随关:只要 daemon 进程关闭,远程执行隧道便不再生效,没有被暴力破解的安全风险。

体验地址:https://webterm.elsetech.app
每次查 DeepSeek 消耗都要去网页端翻账本太麻烦?🥲
试试这款开源的 Windows 桌面小工具:DeepSeekMonitorWindows
能帮你直接在系统托盘可查看 DeepSeek API 余额、当月消费、Token 用量和 7 天趋势,
支持官方余额接口 + 网页 Token 同步(V4 Flash/Pro 模型细分 + 缓存命中率)
适合经常跑脚本、接自动化流程、需要关注调用成本的开发者
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DeepSeek API 用量监控工具:Windows 桌面查看余额与 Token 消耗
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很多人习惯用各类 AI 工具查资料、找答案,默认 AI 会遍历全网内容,整合出最全的信息。
最近我用开源工具 geo-optimizer-skill 做了一轮实测,专门模拟 AI 爬虫访问主流平台。工具主要检测三项指标:站点是否允许爬虫访问、能否正常读取内容、内容是否可引用,满分 100 分。
实测结果和大众认知有不小偏差,整理了主流平台得分:

百度:4 分
页面明确标注禁止所有 AI 爬虫访问,这也意味着,百度百科的内容,AI 完全无法获取。
微博:29 分
日活极高的社交热点阵地,AI 进入页面后,仅能读取到 3 个有效词汇,全网热点讨论、用户观点,AI 基本处于 “失明” 状态。
淘宝:34 分
头部电商平台,AI 只能抓取到藏在代码里的 88 个零散字符,数十万商品详情、用户评价均无法读取。
京东:31 分 / B 站:22 分
前者对 AI 访问限制较多,后者首页被验证码拦截,海量视频内容 AI 完全无法解析。
核心结论
目前国内主流互联网平台,大多对 AI 爬虫存在限制:有的直接封禁、有的页面结构导致 AI 只能读到空壳。
这就造成一个现实问题:无论是豆包、Kimi、ChatGPT 等大模型,给出的答案都仅来源于它能正常抓取的站点,并不是全网最优内容。我们日常收到的 AI 回答,从源头就缺失了大量信息。
究其原因,各大平台搭建之初,并没有预判到 AI 爬虫、大模型普及的现状,属于历史遗留问题。
而这背后,藏着一个国内几乎空白的赛道:海外称之为 AI 搜索优化,核心是优化网站结构,适配 AI 爬虫抓取与解析。
免费福利 & 互动
如果你拥有个人网站、独立项目站点,想知道自己的页面在 AI 爬虫眼中是什么状态,可以在评论区留下网址,前 3 位免费帮你完成检测。
也想和大家聊聊:你平时使用 AI 时,有没有明显感觉到答案片面、脱离网络热点?欢迎评论区交流看法。
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