Han1
@ThisisHan1_
🧑🏻💻 Design Engineer | 👻 Invisible Agent
📡 Building
AI can never replace the real connection between real human
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再等一分钟就能睡了
最近在思考互联网时代的工作和AI时代的工作之间的转型，恰好看到@wquguru 和@DavidGeorge83 的文章，顺势延伸一下思考，聊一聊真实打工人的视角
现在如果我需要做一个新的项目，需要实际的开发，我会去选择Codex；但如果对于一些迷茫、好奇的问题，我会选择和Claude聊。
Claude经常能给出角度不同的见解，有深度的看法，并且也不会随随便便顺应我的观点。真的建议没事多跟Claude聊聊。
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原来IBKR要搜索Interactive Brokers，然后在账号设置中找到配置第三方服务，拿到Plaid对应的24位验证口令和7位ID，就可以绑上了
试了一下Wise和PayPal都可以，但是IBKR还不行
卡是绑上了，可是这张BOA里只放了500刀做押金，要是什么时候能绑Wise和Paypal就好了
A preview for Pro users: a new personal finance experience in ChatGPT.
Pro users in the U.S. can securely connect financial accounts, see where their money is going, and ask questions based on the information they choose to connect.
Your full financial picture, now in ChatGPT.
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发推数量取决于跟AI撕扯的程度，而跟AI撕扯的程度又取决于上班忙不忙…
五一的时候高强度输出，五一后没什么动静，很明显是被工作缠住了手脚
GitHub 现在已经变成 vibe coding 时代的流量平台、内容平台 虽然我平时也看过，玩过一些Github Repo，但整体的认知相对来说还是比较碎片化的，没有一个系统性的梳理
所以这次用 Hermes Agent + Codex，把过去 6 个月新建、并且超过 2000 stars 的热门 AI repo 系统的 mapping 了一遍，有超过700个Repo。因为发现还是有一些挺有意思的insight，就来share一下
Mapping的内容主要包括：
—— 给每个 repo 做了方向分类，比如 agent infra、skills/prompts、vertical apps、models/training、eval/observability 等
—— 统计了不同方向分别覆盖了多少 repo、多少 stars，以及各自占整体的比例
——计算了 fork/star、issue/star 等衍生指标，用来区分 attention、replication 和 usage friction
——也整理了 owner 维度，比如哪些 owner 在同一时间段里连续做出一组相关 repo
——额外看了 README 里的上游引用关系：有些基础项目虽然不在这 6 个月窗口里，但明显影响了这批新 repo
内容篇幅比较长，感兴趣的话可以直接点 GitHub 链接看完整版。后续每个月也会持续更新。
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草 今天早上要是坐地铁去上班岂不是还能上个fox
Claude左手堵自动化口子，右手放交互式额度；
Sama 直接送两个月codex额度；
打起来吧，打得越狠越好🤪
codex is the best AI coding product and we want to make it easy to try.
for the next 30 days, we are giving companies that want to try switching over two months of free codex usage.
原来的Opus4.7最爱嘴上功夫，每次给任务都会说好的，然后只跑当前这一次；
换成GPT5.5之后，接到任务二话不说就是写文件，确保接下来每次都可以正常执行。投资类任务给GPT5.5放心多了。
暖暖的，很贴心
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Mobbin终于打通了AI和真实世界设计的连接！
过去在手搓设计的时候，也经常在Mobbin上找参考，现在AI也可以直接通过Mobbin MCP找到可以参考借鉴的真实产品案例。
在Codex中结合image2的生图，也许是一种新的工作流？提需求➡️通过mobbin找参考➡️结合需求生成效果图➡️codex开始coding
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just launched: @mobbin mcp 💛
your AI agents can now search 600,000+ real app screens. paywalls, onboarding, checkout, permissions — from apps that already shipped.
ai tools can write code. they just don't know what good looks like. now they do.
👉
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偶然打开一个月前OpenClaw总结的X上的News Brief
心情很复杂。明明才过了30几天，感觉已经过了半年。
来唱歌了
没想到第一次露脸是发唱歌视频
还没刮胡子没洗头😇
有时候需要强行把自己从电脑前推开
昨天见朋友，了解了一下现在国内大厂使用AI的情况，三个字总结：大跃进
她是PM，但是老板让她直接出高保真的原型图，方式就是用AI。她一度陷入焦虑，觉得自己用不明白，直到昨天问我，我说我们还天天手搓呢，她才释怀。
用AI出设计，很适合从0到1的产品，所以在X上大家分享特别多自己做的项目，但很少有人真正分享自己工作的成果。因为我们前期积累了大量的design system，这些规范精度很高，虽然也在尝试改写成skill，但细节太多了，还原度还是有待提高。所以手搓，在目前依然是更高效的方式。
在这个阶段，不考虑实际AI的能力边界和系统现状，只是一味的让人用AI，这不就是大跃进吗？张口闭口用AI，但是老板连AI能干嘛都不知道，最终真的每个人都只能自己闷头干活，然后拿着产出跟老板说：这是AI做的。
然后老板说：你看吧，我就跟你说用AI可以🤷🏻♂️
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