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Qwen-3.8 发布两天，实测体验来了。 第一时间订阅了 Token Plan，并在 Qwen Code 环境下进行了对比测试。 📊 实验对照： 第一次（弱提示）：仅给出一句话模糊需求，生成效果较为平庸、模式化。 第二次（强结构）：清晰梳理功能模块、交互逻辑、图片规则及页面结构。模型对长任务的指令遵循度表现极佳，最终成功交付了一个完整的可操作系统。 核心体验： 1. 推理与生成速度：即便面对超长 Prompt 和多页面构建，整个生成过程依然流畅，耗时17分钟，等待延迟相比 kimi k3（52分钟）、grok 4.5（26分钟） 小很多。 2. 长任务执行力：后加的交互细节与模块划分，基本都高水准地落到了最终成品中。 最后：还是那句话，模型能力固然重要，但想让模型稳定交付复杂任务，需求本身也得足够清楚。 把目标、模块和规则拆明白，Qwen 3.8 确实能把复杂任务推进得又快又完整。 越来越期待它接下来的开源评测了！ 以上。 附上两次生成过程和最终效果👇

GetClaw 21天打卡挑战正式上线！🦞 为了帮大家真正发挥GetClaw的威力，我们正式开启21天打卡计划！ 🧧打卡福利 ：每天评论区抽5位打卡用户，每人发10U！ 参与方式只需3步 👇 1️⃣复制下方提示词 2️⃣发给 GetClaw TG Bot 3️⃣截图发到评论区 「Day 1任务」 复制以下指令发给 GetClaw帮你做短线分析： 帮我扫描当前BTC的15分钟K线走势和资金费率。如果我现在想开一个短线合约，你会建议做多还是做空？给我生成一套具体的交易策略。 现在就去 TG 唤醒你的专属 AI 交易员，把生成的策略截图砸进评论区吧！

说句实话，用 Claude Code 这么久，真正让我写代码写得顺、界面不丑、Bug 还变少的，不是什么玄学配置，就是下面这几个 Skill。今天全给你摊开，别再自己瞎折腾了。 先说个心里话：很多人装了一堆插件，结果一个都没吃透。与其贪多，不如把这几个用明白，一个顶十个。 1️⃣ Frontend Design：专治界面丑。视觉和交互一起管，做出来的东西终于不像程序员随手拼的了 🔗 2️⃣ Interface Design：管布局、层级和组件。页面乱成一锅粥的，靠它理顺 🔗 3️⃣ React Best Practices：现代 React 该怎么写，它直接给你上规矩，少踩坑 🔗 4️⃣ Brainstorming：想方案的时候用，优缺点都给你摆出来，不是只丢一个答案糊弄你 🔗 5️⃣ Systematic Debugging：不瞎猜。先假设再验证，一步步把 Bug 逼出来，这个我最爱 🔗 6️⃣ Changelog Generator：把 commit 记录直接变成能见人的更新日志，再也不用手写到崩溃 🔗 7️⃣ API Design Principles：API 设计得清楚、统一、好维护，后面接手的人不会骂你 🔗 8️⃣ Error Handling Patterns：错误处理写得干净又抗造，别再满屏 try catch 糊墙 🔗 9️⃣ PostgreSQL：帮你建模、调查询，数据库慢得像老牛的，试试它 🔗 🔟 Prompt Engineering Patterns：复杂任务怎么把指令写清楚，让 AI 真听懂你在说啥 🔗 就这些。不用全装，挑你现在最头疼的那两三个先用起来，比收藏一百个链接管用多了。

Codex 指令入门教程 这篇太好了，非常适合新手，自己就能管理好属于自己的Codex。 还有个适合新手的命令口诀，作者太用心了： 先 /init，让 Codex 认识项目。 再 /status，确认状态。 大任务先 /plan。 关键文件用 /mention。 改完必须 /diff。 提交前跑 /review。 对话长了用 /compact。 明天回来用 /resume。 临时问一句用 /side。 想试新路线用 /fork。 感谢作者

Codex 一个任务 ，跑了快一个小时，干了我 50% 多的额度。。。 用的是 5.6 sol 最近有点不耐用啊。。。 这个任务 其实也不复杂。。。是不是我给人家下的指令太复杂了？

给 openclaw 加了一行指令： 「你是调度者，不是打字员。」 Token 断崖下降。 计算下放——把任务匹配到最低成本的执行层 CEO 排表格 投资人盯 K 线 大模型改一个字段读完整个文件 最强的优化不是提升算力，是把事放对层级

让 Agent 做重复性任务，目前比较好的方式通过 Skill，但比较费劲要一步步写操作流程。 最近微软开源了 Skill Recorder，通过把操作录一遍，AI 自动还原成意图和步骤。 我们还可以进行编辑修改，没问题后，再转成 Agent 能复用的 Skill。 在录屏时，还能开麦克风一边录屏一边口头描述，录完就让 AI 分析整段操作。 GitHub： 生成的 Skill 会用 Agent 自带的工具来执行，从一次操作示范里归纳出通用流程。 经常要给 AI 写 Skill 操作指令的朋友可以试试，录一次比写半天文档快多了。

8 个 AI Agent，8 块 H100，一句指令，2430 次实验全自动跑完。 港大团队开源了 ClawTeam，一个让 AI Agent 从单打独斗进化到群体协作的 CLI 工具。 现在的 Agent 已经很强了，但问题是它们各自为战。 遇到复杂任务，你得手动协调多个 Agent、来回切上下文、拼凑碎片结果。 ClawTeam 的做法是：给 Leader Agent 一个目标，它自己 spawn 子 Agent、分配任务、监控进度、动态调整方向。 每个子 Agent 有独立的 Git Worktree 和 tmux 会话，并行工作互不干扰。 和现有框架的最大区别： → 使用者是 AI Agent 本身，不是人类写编排代码 → pip install 加一句提示词就能启动，不需要 Docker、Redis、消息队列 → 支持任意 CLI Agent：Claude Code、Codex、OpenClaw、Cursor 全兼容 能做什么： → 自主 ML 研究：8 个 Agent 各占一块 GPU，并行搜索超参数 → 全栈开发：自动拆分架构师、前后端、测试，写完自动合并 → AI 对冲基金：7 个分析师同时从不同维度分析股票，风控 Agent 汇总决策 5400+ Star，MIT 协议。 🔗链接：

《AI 可以继承任务，但继承不了人类的渴望》。 今天听了蔡康永聊 AI，里面有个点挺戳我。 他说，AI 可能会淘汰人类。但 AI 和人类最大的区别是，AI 不知道什么是意义。 这个说法乍一听有点文艺，细想其实挺冷的。 我们平时讨论 AI 会不会消灭人类，总是在问：如果 AI 真的取代了人类，那它会把世界带向哪里？它会不会继续探索宇宙？会不会建立新的文明？会不会替人类完成那些未完成的梦想？ 但这个问题本身可能就错了。 因为“意义”是人类的意义。 没有人类以后，世界当然还在。星系还在，黑洞还在，原子还在，物理规律还在。甚至服务器也可能还在运行。 但那个世界，已经不是我们理解的“世界”了。 就像宇宙诞生之前，我们很难说“时间”存在一样。人类消失之后，也许“意义”这个东西也就不存在了。 人类很弱。 会饿，会渴，会害怕，会孤独，会嫉妒，会爱，会想赢。我们还会莫名其妙地想知道星空后面是什么，想知道宇宙为什么存在，想知道自己这一生到底有没有白活。 这些东西不一定高级。 甚至很多时候挺狼狈。 但它们是从生命本身长出来的。 没有人教你饿了要吃，渴了要喝，也没有人先给你写一段系统提示词，告诉你应该渴望爱情、渴望被理解、渴望探索远方。 人类的意义，很多时候不是想明白的。 是身体里自己冒出来的。 AI 不一样。 AI 可以回答“宇宙的意义是什么”，而且回答得可能比大多数人都漂亮。它可以写诗，可以讲哲学，可以制定星际探索计划，可以模拟一个文明该怎样延续。 但它并不真的在乎宇宙有没有意义。 它不会在深夜抬头看星空，然后突然觉得自己这一生太短了。 它不会因为爱一个人而痛苦，也不会因为错过某个时代而遗憾。 它可以理解欲望。 但它没有欲望。 它可以描述意义。 但它不拥有意义。 除非人类给它一个目标，让它去探索宇宙，让它去研究生命，让它去延续文明。否则它自己未必会突然产生一种冲动：我要去宇宙尽头看看。 它只是在等下一条指令。 这才是 AI 和人类最底层的区别。 不是算力。 不是知识。 不是推理能力。 而是人类这种奇怪的生命体，会莫名其妙地想活着，想爱，想赢，想创造，想知道一切背后的答案。 AI 最像“神”的地方，是能力越来越不像人。 但 AI 最不像“神”的地方，是它没有自己的欲望。 所以真正魔幻的地方在于： 我们正在创造一个可能比我们聪明得多的东西。 但它最核心的火种，可能仍然要从人类这里借。 AI 可以继承人类的任务。 但它未必能继承人类的渴望。 而如果有一天，人类真的不在了。 也许宇宙并不会停止。 只是再也没有谁，会问它为什么存在。