韩国男团防弹少年团（BTS）近日宣布，不会提交作品参加2027年葛莱美奖（The Grammy Awards，格林美奖）评选，消息引发全球乐迷讨论。 BTS七名成员在Instagram发布联合声明表示，“希望音乐能够被聆听和喜爱，而不是被地域或语言所分割”。这番表态被不少人解读为对葛莱美新规则的不满。 葛莱美今年新增“最佳亚洲流行音乐表演奖”，但规定提名歌曲必须包含“有意义的亚洲语言”内容，而BTS最新专辑《阿里郎》的主打歌《Swim》，超过八成歌词使用英语演唱，因此无法符合资格。

烦死了呀，今天我在长春的ootd哦，一个人来到了grammar奶茶店发呆，有个人过来讲到拼个桌？"，是想搭讪还是我多想了 #女大# #反差# #长春#

千万别乱花钱，用以下可以省一大笔钱： 别买 Higgsfield → 用 Syllaby（AI视频创作） 别买 Notion AI → 用 Obsidian（AI笔记/知识管理） 别买 Ahrefs → 用 Ranked AI（SEO分析） 别买 Jasper AI → 用 ChatGPT（AI写作） 别买 Grammarly → 用 LanguageTool（语法检查） 别买 Adobe → 用 Canva Pro（设计/作图） 别买 Zapier → 用 Make（自动化工作流） 别买 Calendly → 用 TinyCal（预约排程） 别买 CapCut → 用 InShot（视频剪辑） 别买 Dropbox → 用 Google Drive（云存储） 别买 Zoom → 用 Google Meet（视频会议） 别买 Figma Pro → 用 Penpot（UI设计，开源免费） 别买 HubSpot → 用 HighLevel（CRM/营销自动化） 收藏这份清单，别等它没了才后悔 🔖

5 月 7 日消息，德国翻译工具初创公司 DeepL 宣布计划裁员约 25%，CEO 雅罗斯瓦夫 · 库蒂洛夫斯基表示，裁员原因是 AI 带来的“巨大结构性转变”。 ——— 原本它和Grammarly和Duolingo是语言星球上的大恐龙，后来AI小行星☄️撞过来了

今晚再來跟大家介绍两个免费就能用、做图和写文案都派得上用场的 AI 小帮手。 1. Bing Image Creator（ 用一般的 Microsoft 帐号登入就能用文字生图，做社群贴文配图或封面草稿很方便。 每天有 15 次快速生成，用完会自动改成标准速度继续免费生成，只是比较慢 一天最多可以下 200 次提示（点「编辑图片」也算一次），额度隔天会补回来。 2. Grammarly（ 免费版会在你常用的网站和 App 里直接帮忙抓拼字和文法错误 另外每个月有 100 次生成式 AI 提示，可以拿来改写段落、调整语气或起草英文文案，额度每个月自动补满。 比较适合写英文内容的创作者。

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<华尔街日报>社论：“川普的清算时刻到了” 共和党在2024年大选获胜后，原本迎来了一个难得的机会，既可以推动保守派改革，也可以巩固新建立起来的多数派选民联盟。然而，在周二的选举中，选民用一场压倒性的失败，对共和党白白浪费这一机会作出了判决：共和党失去了参众两院的控制权。 共和党或许可以安慰自己，毕竟总统第二任期遭遇中期选举失利并不罕见。但这次绝不是一次普通的失败。在那些早已成为共和党票仓的州，共和党不仅丢掉了参议院席位，还失去了州长职位，其影响将在未来多年持续发酵。而州议会等地方选举中接连遭遇的失败，同样会带来深远影响。 不出所料，川普总统已经开始把责任推到其他人身上，但这场惨败的主要制造者恰恰就是他自己。他会说，参议院没有废除阻挠议事规则，也没有通过他的《拯救美国法案》。但即使当时有足够票数做到这两件事，也无法挽救共和党今年的败局。他还会把德州令人震惊的失败归咎于Karl Rove和德州参议员John Cornyn，但落败的参议员候选人Ken Paxton正是川普支持的人选，而他的这一选择，甚至连州长Greg Abbott也一并拖下了水。 川普至少要为三场参议院选举失利负直接责任。首先是德州，他本可以支持John Cornyn，却选择了Ken Paxton；其次是北卡罗来纳州，他迫使参议员Thom Tillis放弃竞选连任；第三是Darline Graham，川普极力劝说她参选，接替已故兄长Lindsey Graham留下的席位，尽管她既缺乏从政经验，也不了解公共政策。 再看看乔治亚州。川普不断与其他共和党人内斗，造成党内分裂，也让州长Brian Kemp最终没有参加参议院选举。如今，川普已经第二次帮助民主党参议员Jon Ossoff获胜了。第一次是在2021年，当时他在特别选举中的一系列荒唐操作，就已经让共和党付出了惨痛代价。 从更广泛的层面来看，川普第二任期反复无常、随心所欲的执政方式，已经疏远了2024年支持他的选民联盟中的相当一部分人。他之所以能够再次当选，是因为承诺重现第一任期的经济成就。但这一次，他却执意推行全面关税，而且经常说加就加、毫无章法，导致许多商品价格上涨，对爱荷华州、堪萨斯州以及整个农业地带的打击尤其严重。他毫无意义地对加拿大发动贸易战，也让密歇根州、缅因州，甚至德州的共和党人付出了政治代价。 旁边的图表对比了川普第一任期和第二任期在经济问题上的施政支持率。第一任期，他基本遵循共和党的传统经济政策，以减税和放松监管为主，只辅以少量关税措施。这套政策奏效了。但到了第二任期，他在2025年4月全面押注关税政策。即便后来在最高法院的关税诉讼中败诉，他仍然换着花样继续征收关税。公众从一开始就不买账。到了10月，西班牙裔选民中反对关税政策的比例更是高达81%。 正如前参议员Phil Gramm此前在本报撰文警告的那样，过去几十年，共和党每次诉诸关税政策，往往都会遭遇类似的选举惨败。唉，他们居然又犯了同样的错误。 伊朗战争进一步加剧了生活成本问题，尤其推高了燃油价格。但这场战争更大的问题在于，川普从未清楚解释自己的战略，也始终没有明确、一贯的战争目标。他对于和平是否即将到来，还是战争将进一步升级，态度反复无常，有时甚至一天一个说法。选民已经不再支持这场战争，因为他们根本不确定川普是否知道该如何打赢。 选民同样反感川普似乎把大量精力放在自己那些个人偏好的项目上，比如宴会厅、凯旋门，以及他和家人在第二任期内如何变得越来越富有。在福克斯新闻10月的一项民调中，高达88%的选民将“腐败”列为最关心的问题，甚至超过了将通货膨胀列为主要担忧的85%。 民主党在竞选广告中把生活成本和腐败问题联系起来，取得了显著效果。即使这种关联未必公平，也未必符合事实，但它精准击中了选民的不满情绪：总统一家过得越来越好，普通民众的日子却没有改善。未来两年，腐败指控很可能始终困扰川普，因为国会中的民主党人将着手调查相关交易及其内幕。 对共和党国会议员来说，最重要的问题是，白宫里的这位总统没有展现出足够的领导能力和政治说服力，帮助共和党利用在国会的微弱多数优势，推动那项大型税收法案之外的更多立法成果。相反，他把大量精力放在报复政治对手、试图证明2020年大选确实遭到窃取，以及不断炒作今年选举中那些缺乏充分根据的舞弊疑虑上。但选民已经用响亮的选票告诉他：总统这个职位，不是让他只围着自己转的。 共和党人曾无数次试图把川普的注意力重新拉回正轨，但他总会转头谈起政治报复，或者白宫倒影池，又或者其他乱七八糟的事情。对于未来两年，他唯一值得一提的提案，竟然是一项赤裸裸的政治收买：如果共和党能够保住参众两院，就给每个美国人发放5000美元。与此同时，共和党人自己也说不出未来两年究竟还有什么值得推动的重要政策。 这场选举留给共和党的一片废墟，并不意味着2028年的选举结果已经注定。但它确实要求共和党进行深刻反省。关税和大规模驱逐移民，终究无法取代实际收入的增长。光是迎合那些充满兄弟会文化气息的MAGA铁杆支持者，也无法代替争取西班牙裔选民、独立选民，以及那些在周二抛弃共和党的郊区摇摆选民。 这里也要提醒副总统JD Vance：被寄予厚望、号称将代表共和党未来的“工人阶级”选民联盟，不是靠发放育儿补贴、支持卡车司机工会，或者推行政府与企业利益深度捆绑的产业政策，就能够收买的。他们真正想要的，是川普第一任期那种惠及社会各阶层的普遍繁荣。 展望2028年，共和党必须认真展开一场辩论：在川普之后，这个党究竟代表什么？希望这场辩论就从本周开始。

我又整理了一份2026年热门值得收藏的AI工具清单 一、核心AI/搜索（用于聊天、写作、搜索和研究） ChatGPT：综合能力最均衡，日常首选 Claude：长文理解和写作能力强 Gemini：多模态好，超长上下文处理稳 Perplexity：搜索+回答，信息源清晰 NotebookLM：文档总结和知识库好用 Manus AI：中文场景体验不错 二、AI编程/软件搭建（用于写代码、搭网站和做产品） Codex：代码生成能力强 Claude Code：编程辅助细致 Cursor：AI编程编辑器，用着顺 Lovable：快速搭前端/产品 Replit：在线写代码、部署方便 Base44：低代码搭建工具 三、AI视频/视觉创作（用于生成视频、图片和设计素材） Google Veo：视频生成质量高 Kling：视频生成速度快 Midjourney：艺术感和光影强 HeyGen：数字人/口播视频方便 Canva：设计模板多，上手快 Figma：设计协作主力 四、办公/设计/效率（用于文档、设计、邮件日常提效） Notion AI：笔记+知识管理一体 Gamma：快速做演示文稿 Granola：会议记录整理方便 Grammarly：英文写作检查强 Superhuman：邮件效率工具 Wispr Flow：语音转文字流畅 五、自动化/集成/增长（用于流程自动化、数据抓取等） n8n：开源自动化，灵活度高 Zapier：应用连接最方便 Apify：数据抓取工具 Chatbase：快速做AI客服 Clay：获客和线索整理 Beehiiv：Newsletter增长工具 再提醒一句： 以上仅为信息整理 工具在变，适合的才是最好的

很多人一年在软件订阅上花好几千，其实一大半有免费的顶。不是那种能用但难用的，是真能替。 1. 修图（浏览器直接开） 付费：Photoshop 免费：Photopea 界面和 PS 几乎一模一样，直接打开 PSD 文件，图层、蒙版、调整层都在。装不了 PS 的电脑上救过我很多次。 2. 修图（本地重度） 付费：Photoshop 免费：GIMP 功能最全的开源修图，上手比 PS 别扭，但装完永久能用。 3. 矢量绘图 付费：Illustrator 免费：Inkscape 做 logo、画图标、改 SVG。印刷的 CMYK 支持不如 AI，网络用途完全够。 4. 界面设计 付费：Figma 免费：Penpot 开源，能自己部署，设计稿直接生成开发能用的代码。想把设计文件放自己服务器的，只有它这一条路。 5. 办公三件套 付费：Microsoft Office 免费：OnlyOffice 或 LibreOffice OnlyOffice 对 docx、xlsx 的还原度更高，发给用 Office 的同事不会排版错乱。 6. 视频剪辑（专业） 付费：Premiere Pro 免费：DaVinci Resolve 免费版不是阉割版，调色、剪辑、音频、特效全给，好莱坞真的在用它调片子。 7. 视频剪辑（轻量） 付费：Premiere Pro 免费：Kdenlive 达芬奇吃显卡，老电脑跑不动就用这个，剪个口播绰绰有余。 8. PDF 处理 付费：Acrobat Pro 免费：Stirling PDF 合并、拆分、压缩、加水印、去密码、转格式，五十多种操作，能自己部署。合同和身份证明不用再传给不认识的在线网站。 9. 照片管理调色 付费：Lightroom 免费：darktable RAW 调色加照片管理，非破坏性编辑，摄影党用它替代 Lightroom 的不少。 10. 视频会议 付费：Zoom 免费：Jitsi Meet 打开网页建个房间就能开会，不注册、不装客户端、不限 40 分钟。 11. 文件同步 付费：Dropbox 免费：Syncthing 设备之间点对点直接同步，不经过任何公司的服务器，多大的文件都不看你脸色。 12. 英文校对 付费：Grammarly 免费：LanguageTool 语法拼写检查，几十种语言，浏览器插件和 Word 插件都有。

Agent 需要什么样的基础工具集合 看到大家在聊 Agent 工具集的问题——是不是提供一个 shell 就都搞定了？做了 holon 之后发现，其实没有那么简单。 读：为什么放弃了 Read/Glob，全走 shell holon 的工具集改了几个版本，最后废弃了类似 Claude Code 提供的 Read（读文件）、Glob（模式搜索）这类专用工具，读取和查找全部通过 shell 来完成。这和 Codex 的路线一致——Codex 的 ExecCommand 一把梭，读文件就是 cat，搜代码就是 rg，不再单独给每种"读"操作定义一个工具。 这样做的理由很朴素：shell 是 LLM 最熟悉的"编程语言"。与其让模型去学你定义的 Read 工具的参数语义，不如直接让它写已经训练了几十亿次的 shell 命令。每多一个专用工具，模型的认知负担就加一层；而 shell 这个界面，模型已经足够熟练了。 但全走 shell 有一个代价：输出截断。框架为了避免 shell 返回值太长撑爆上下文，会给每个命令设输出上限。Agent 用 cat 读一个大文件，可能只拿到前半截，剩下的在 artifact 文件里，还得再 cat 一次甚至多次才能读完。Claude Code 的 Read 工具压缩阈值比通用 shell 高很多，读大文件一步到位，少了好几个来回。本质上是取舍：少定义工具降低认知负担，但专用工具在边界场景效率更高。 写：从 sed 到 ApplyPatch，以及 free grammar tool 的难题 但写操作就无法完全用 shell 搞定。 如果让 Agent 全用 sed 做编辑，就会发现遇到复杂的多行匹配很难处理——换行、转义、缩进，任何一层出了问题都会导致编辑失败。所以很多系统会提供 Replace String 这样的编辑工具，让 Agent 传一大段 old_string 来精确匹配并替换成 new_string。虽然笨拙，但比 sed 稳得多。 Codex 则走得更远，发明了自己的 ApplyPatch 工具，让 Agent 直接生成 patch，一次搞定批量编辑。holon 就借鉴了这个思路。 但落地的时候踩到一个坑：Codex 用的是一套 OpenAI 自己定义的简化 patch 格式，并且搭配了一种叫做 free grammar tool 的特殊工具机制来解决格式传递问题。 为什么要专门搞一种新机制？因为 LLM 的标准工具定义都是 tool(args) 这种 JSON 参数格式。如果把 patch 作为 JSON 字符串参数传递，会牵扯到大量的转义——换行要变 \n，引号要加反斜杠，缩进也得小心处理。Agent 写 patch 时本身就容易出错，再叠一层 JSON 转义，出错概率翻倍。free grammar tool 的思路是把 patch 的原始文本直接作为 tool 的输入体，不经过 JSON 参数编码，模型写什么就是什么。这大幅降低了模型生成 patch 时的出错率。 而这套机制目前只有 OpenAI 的 Codex 接口支持。holon 是要兼容多模型提供方的，没法只靠这一条路。 于是 holon 的做法是：根据模型注入不同的 ApplyPatch 定义。对支持 free grammar 的模型，直接走原始 patch 格式；对其他模型，就接收标准的 git diff 格式。我觉得 LLM 经过 GitHub 上几十亿次 diff 的训练，对 git diff 格式应该相当熟练。实践下来效果还可以——虽然也常出错，但多数时候能改对，而且随着训练数据积累，这个能力只会越来越好。不过我还是建议各家模型厂商都支持一下 free grammar tool，这对 Agent 写代码的场景确实是刚需。 调度：长时间命令和 task 抽象 第三个问题是 Agent 执行的 shell 命令不一定会很快结束——启动 dev server、跑测试、构建项目，都可能跑很久，甚至根本不退出。早期的 Agent 框架处理得很粗暴：要么同步阻塞把自己卡死，要么所有命令一律丢后台，结果 Agent 把同一个命令反复执行很多遍。 现在业界逐渐收敛到一个基本共识：不给 Agent 暴露"前台/后台"的选择——这件事 Agent 自己判断不准。更好的方式是设置一个时间阈值，命令超时自动转后台，对 Agent 完全透明。Agent 不需要预判这个命令该不该放后台，runtime 自己处理就行。 但自动转后台只是第一步。转后台之后，真正的工程问题才浮出来——而这些问题，目前业界还没有标准答案。 首先是输出怎么读。后台任务可能还在跑也可能已经结束，输出可能很大。但各家 API 的语义并不统一——有的走轮询，有的走事件推送。 其次是任务怎么停。各家都有取消机制，但取消是即时 kill 还是优雅退出、已产生的部分输出要不要保留? 最后是谁来叫醒 Agent。Agent 把任务丢后台以后休眠了，任务结束那一刻谁来叫醒它？这要求 runtime 和 Agent 调度深度绑定，不是独立工具层能解决的。 这三件事——读输出、停任务、叫醒 Agent——合在一起，就是后台任务完整的生命周期管理。各家都实现了"能后台跑"，但管理面还没有标准化方案，这可能是下一阶段 Agent 工具链演进的关键节点。 还没到无脑用一个现成模式的时候 所以回到开头的问题：shell 能解决 80%，但剩下 20%——编辑的精确性、patch 格式与模型能力的匹配、长任务的调度抽象——恰恰决定了 Agent 能不能从 demo 走向真正可用的系统。 工具集的选择远不止"封装一个 shell"那么简单，也远没到大家可以无脑套用一个现成模式的时候。这也是为什么 Codex 和 Claude Code 在这些基础问题上给出了不同的答案，而 holon 又根据自己的场景做了不同的取舍，这中间可以探索和改进的点，还很多。