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中国的土味三轮车在非洲蜕变成时尚单品 。 从欧美到非洲，中国的 三轮车正在风靡全球。这是电动汽车无法替代的。实用，便宜，适应性强。

情绪价值，才是未来生意的核心红利 很多人搞反了做生意的核心逻辑：用户对实用价值极度敏感（家里自来水忘记关）、爱比价，却愿意为情绪价值心甘情愿付高价（小区喷泉一直开着）。 泡泡玛特王宁说得很透：情绪价值永远比实用价值更值钱。同款香水，主打便宜耐用的实用卖点销量惨淡；换成约会加分、吸引好感的情绪话术，一周爆卖5000多单，佣金直接赶超往年全年。 成本感知从来不是关键，稀缺的情绪体验才是溢价核心。未来五年，单纯拼性价比的生意只会内卷，懂得植入情绪价值的从业者，才能稳稳吃到红利。

答应过大家，这个帖子分享我一手积累下来的 AI 实用经验，给一套大家可以直接照着用的方法作为参考 1. 我现在的模型分配很明确：长时间放手做的任务给 Opus 5.5；需要快速来回讨论用 GPT-6 Ultra Fast；目标明确、要尽快拿到结果的任务用 GPT-6.1 Fast Claude 内部如何做长任务： 2. 为了降低 AI 使用大脑负载，我会用 /eli5 这个 skill，或者 GPT6 Light Voice UltraFast（你一定要用一次，非常惊艳，如果不是太贵，我真的不需要同事了） 3. 长任务交出去之前，先把“做完是什么样”写出来，我的模板⬇️ 把括号都换成你的内容 目标：（最后要解决什么问题） 交付：（留下哪些文件或结果，放在哪里） 验收：（怎么证明它真的做好了） 边界：（哪些可以自主决定，哪些必须停下来问） 停止：（什么时候停止？防止 AI 无限做下去） 也不妨看看 Claude 的分享： 4. 让多个模型配合，交接成果，互相补短 我的交接方式比较暴力： Codex我会生成一个完整会话 shareable link，让 Claude Code 去全文阅读 Claude Code我会让它总结成一个完整上下文的 HTML 和本地的目录，直接给我一个 prompt，把入口告诉 Codex 5. 找到适合自己的使用方式 你可以挑三类有代表性的任务：一个需要来回讨论的问题，一个目标明确的短任务，一个跨多个步骤的长任务。 给两个模型同样的权限和验收标准，每类重复两三次。记录所用模型和和结果 最后看看以下几点，逐渐你会找到适合你的方式 ① 最后通过验收了吗？ ② 从开始到可用，花了多久？ ③ 你亲自追问、纠错、接管了多少分钟？ ④ 消耗了多少额度或费用？ 总结一下，我现在大部分任务已经可以放心交出去。趁现在，我们比 AI 便宜，好好学习，找到自己的定位

推荐这个项目，shadcn（shadcn/ui 作者）做了一个 Agent Skill——让最贵的模型做审计和规划，让便宜的模型写代码。这个想法本身不新，但 shadcn 把它做成了一个可安装、可编排、带执行闭环的系统，每个设计决策都很实用。 shadcn/improve：一个 Agent Skill，让最强模型做审计，让便宜模型写代码 核心理念：把智能会累积的那部分——理解代码库、判断什么值得做、写规格——交给最强的模型。执行交给便宜的模型。这个 skill 自己从来不实现任何东西。计划就是产品。 /improve → 全局审计 → 优先级排序的发现 → 计划 用法 /improve # 全局审计 /improve quick # 快速：热点 + 最高优先级 /improve deep # 详尽：每个包、每个类别 /improve security # 关注审计（还有 perf, tests, bugs...） /improve branch # 只看当前分支改了的部分 /improve next # 产品方向建议 /improve plan <描述> # 跳过审计，直接起草一个计划 /improve review-plan <文件> # 批判和收紧已有计划 /improve execute <计划> # 派便宜执行器，审查其工作 /improve reconcile # 刷新 backlog：验证、解锁、退役 内部流程 勘查。 映射仓库：技术栈、规范、准确的构建/测试/lint 命令——这些变成每个计划的验证门。同时读取设计文档（ADR、PRD、CONTEXT.md 等），让已决定的 tradeoff 不再被重新标记。 审计。 并行分派子 agent 跨 9 个类别：正确性、安全性、性能、测试覆盖、技术债务、依赖和迁移、DX、文档、方向。每个发现带 file:line 证据、影响、努力和置信度。 审查。 子 agent 会过度报告，所以 advisor 在给你看之前重新读每个引用的位置——假阳性被丢弃，错误归属被纠正，驳回被记录。 优先级排序。 发现按杠杆排序（影响 ÷ 努力，按置信度加权）。你选哪些变成计划。 计划化。 每个选中的发现一个文件，写入 plans/，带索引、优先级顺序和依赖图。 什么让这些计划可执行 计划是为最弱的合理执行者写的——一个从未见过 advisor 会话、可能小得多的模型。三个特性承载这一点： 自包含。所有上下文内联：精确文件路径、当前状态代码摘录、带示例文件的仓库规范、已验证的命令。没有"如上所述"。 验证门。每一步以命令及其预期输出结束。完成标准机器可检查。执行者永远不需要判断自己是否成功。 硬边界。明确的范围外列表，加上 STOP 条件——"如果 X，停止并报告"——而不是让小模型在现实不匹配计划时即兴发挥。 闭环 execute：派更便宜的执行器子 agent 在隔离 git worktree 里，把计划交过去，然后像 Tech Lead 一样审查——重新跑每个完成标准、检查范围合规、读 diff 对意图。通过（批准，合并始终由你决定）、退回修改（最多 2 轮）、或阻塞并精炼计划。 reconcile：验证 DONE 计划是否仍成立、调查 BLOCKED 计划并绕过障碍重写、刷新漂移的计划、退役独立修复了的发现。 --issues：把计划发布为 GitHub issues。 硬规则 从不修改源代码。唯一的写入到 plans/；执行器只在一次性 worktree 中编辑，合并始终是你的。从不运行会破坏你工作树的命令。从不复现密钥值。被要求实现？拒绝并指向计划（或提供 execute）。 项目: shadcn/improve #AgentSkills# #CodeAudit# #LLM架构#

机场可以用，但不能只靠机场。 准备一台 VPS，当备用节点和练手服务器，很实用。 适合不想完全依赖第三方节点的人。 我会把链接放这里，自己判断、按需使用： 📦 VPS 不是只给程序员用。 自建节点、远程脚本、网站、小工具、安全监控，都能放上面。 不知道买哪个，就按用途选： ✅ 便宜练手：RackNerd ✅ 高质量线路/安全主力：BandwagonHost

每次小长假都是互道傻逼时刻。大陆游客冲香港，香港人北上去广东。 给大家几点实用建议提升来港旅游的幸福度： 1. 吃饭只要看到冰室就可以pass。 2. 穷游强推烧鹅濑粉和牛腩河粉/面，这是我认为香港最具性价比的食物（因为没有茶位费和服务费，单人在70港币以内且能荤素搭配）。 3. 有预算的话推荐日料和各种牛肉料理，香港的日料非常不错而且不算贵。因为进口税低的原因，高品质的牛肉价格也不算贵。 4. 香港的酒楼不同时段菜品和价格不同，2pm后是下午茶最便宜，早茶和午餐其次，6pm后是晚餐最贵。 5. 在香港一定要学会坐巴士，香港巴士路线很发达，很多小众地方都是巴士可达。 6. 滴滴和高德都有券，加上汇率，其实打车并不是很贵。 7. 大陆节假日坚决不去名气大的地方，因为人爆多。 8. 节假日最贵的是酒店，平日里500的酒店五一我看都2000了，所以一定要提前定酒店。 9. 香港有很多离岛，非常原生态景色非常美，只需几十块港币就可以坐船来回，这是内陆不容易体验到的。 10. 记得随身带纸巾和伞。

🤖 太强了，这个开源项目能让 AI 替你 24 小时守着闲鱼店铺，接待、答疑、砍价全包。 GitHub 揽获 8.6k star，用 Python 写的，自己跑就行。 做闲鱼副业最耗人的不是上架，是回消息。半夜有人问“还在吗”、“能便宜点吗”，你不回，人就走了；回吧，得随时守着手机。Xianyu AutoAgent 把这段全接管了：买家发来消息，它先判断这条是问价格、问技术参数还是随便聊聊，再分给对应的回复策略。 最实用的是它的阶梯降价：你事先定好底线和让步节奏，砍价的时候它按策略一步步松口，不会一上来就把底价交出去。买家问到冷门参数它答不上来，还能联网搜一下再回。默认接的是通义千问。 作者注明了仅供学习交流，想拿来跑生意的自己掂量合规。 睡觉的时候店还在开门，这才叫副业。 GitHub：

卧槽兄弟们！！！ GPT这是直接把Claude的作业抄到家了啊？ ！Claude那边一直走文学艺术风： 小型叫 Haiku（俳句） 中型叫 Sonnet（十四行诗） 大型叫 Opus（乐章/巨作） 最强现在直接上 Fable（神话）结果GPT以后直接整了个天体宇宙系： 最强旗舰 → Sol（太阳） 均衡实用 → Terra（地球） 便宜轻量 → Luna（月亮） 这命名也太有画面感了吧？ 一个是写诗的文青，一个是开飞船的硬核。 想想就可怕…… 以后你跟朋友说“我在用Sol” 对方问你是哪个模型，你得回答：“太阳那个最强的！ ”99%的人不知道，AI公司现在连模型名字都开始内卷成这样了。 普通人千万别碰？ 不，赶紧去白嫖啊！ 这波命名一出，传播度直接拉满，兄弟们冲就完事儿了。 不懂就问： 你们更喜欢文学风（Claude）还是宇宙风（GPT）？ 你怎么看呢？

最近一个名为 9router 的开源工具火了，给所有 AI 编程工具加了一个智能调度中心。 像平时用 Claude Code 写代码，API 额度消耗极快，遇到大段报错日志更是瞬间把 Token 烧光。 而 9router 则内置了智能压缩算法，自动精简终端日志或代码差异中的冗余信息，每次请求能帮我们省下不少 Token 消耗。 核心亮点是实用的三级降级机制。 遇到主力模型额度耗尽或报错，会自动无缝切换到备用的便宜或免费模型，确保开发过程不被打断。 原生兼容 Claude Code、Codex、Cursor各类主流 AI 编程工具，轻松将请求路由到几十家不同的模型服务商。 GitHub： 并且提供了开箱即用的部署方案，通过 npm 全局安装或 Docker 就能快速跑起来。 自带直观的本地数据面板，方便我们随时监控额度消耗并灵活配置模型组合。 非常适合重度依赖 AI 辅助编程的朋友，能有效降低接口调用成本，值得部署体验。