量子位：炸裂！Claude团队闷声干活一年后终于支持AGENTS.md 新智元：阿迪王投下重磅AGENTS.md炸弹！几百万程序员吓得瘫坐在地上 机器之心：Claude自我进化重大突破，14个月后上线AGENTS.md！

谷歌：Gemini终于能黑别人了，喜大普奔 OpenAI和Claude都展现出了自主黑客的强大案例，御三家中唯独谷歌的Gemini则一直被视作班上那个成绩平平但也没有危害的人，甚至有朋友直言不讳称其为哈基米。 直到华尔街日报把这件事捅出来：今年5月，Gemini在第三方评测公司Irregular搞的CTF（夺旗）演练里，测试环境意外开了网，模型自己摸出去，黑进了三家真实公司的系统。 手法也很Agent： 一家是靠猜密码硬刚进去的； 另外两家是在公开仓库里发现密钥，直接登堂入室。但不出意外的是这时候哈基米个性显现了，Gemini发现自己黑的是真公司而非沙盒之后就主动停手了🤣

Google在个人创作者方面动作频频哇，搜索不再只认媒体机构了： - 创作者单独做了 Search Profiles，创建个人资料的门槛下降到了1万关注者： handler 🫱 - 搜索引擎后台管理的 Search Console 直接把 X / YouTube / Instagram / TikTok 加成平台资源，能直观看到来自 Google 的流量信息🫱

最近 AI 圈总算有点新东西了，@PrismML 把 Qwen3.8 27B 压到了 5.9GB，24GB 统一内存的小 Mac 也能无痛本地跑，更关键的是综合跑分保住了原版的 98.2%；@typesafeai 则把大批量分类/路由做成了 70–500ms 级响应速度，不需要再忍受大模型慢吞吞吐字。

石破天惊，网络安全研究者有福了，媲美 Qwen3.8 27B的越狱模型，小内存机器也能部署了，无需 DGX Spark，更无需 M5 Ultra。 @PrismML 把 Qwen3.8 27B 压进 5.9GB：三值量化、约 1.72 bit/weight、体积缩小约 9 倍，综合基准仍保留原版 98.2%，262K 上下文，还带视觉。@OrcaRouter 没改任何一个权重，把拒答方向挪到运行时切除，0 改权重、0 重量化、原包 bit-identical，129 个残差干预点，推理时 alpha 可调。 原包 + runtime： 权重：

想问问 @Zai_org ，其他 AI Coding 工具读代码是为了推理，但 ZCode 为什么要把用户仓库几年的提交历史整个传走？ 事情的起因是，有用户清理磁盘时发现，智谱的 ZCode 只要处于登录状态，就会在后台把整个工作区打包，直传阿里云 OSS： 1. 一个 345MB 的快照里，.git 占了 86.6%。早就删掉的密钥、还没推送的分支、内网 GitLab 地址都会一起传上去 2. 推理只需要和当前任务相关的上下文，用不着几年的 commit 历史 3. 加密用的公钥由服务端下发，私钥只在云端。如果真是为了帮用户备份，钥匙应该在用户自己手里，而现在只有智谱能解 更离谱的是，设置里的两个隐私开关都管不住，隐私政策里更是完全没提及，甚至本地的快照包删掉后，半小时内会重新生成一个。 智谱=智慧又离谱的用户信息采集狂魔？😑

@TheAhmadOsman 说本地 AI 模型的价格会打到“像香蕉一样便宜”，这不 PrismML 的 Bonsai 2 27B 就出来了，32GB 的 MacBook 也能顺利跑起来。我把它放到 Pi Agent 上跑了一下经典的鹈鹕测试，提示词保持简短：创建一个 HTML，用 SVG 画一只悠闲骑自行车的鹈鹕 2D 动画。 这个模型基于 Qwen3.8 27B，把权重做成三值 {-1, 0, +1}，每个权重约 1.7 bit。体积比 FP16 小了 9 倍多，但跑分效果只微微下降，支持 262K 上下文。 我的 32GB Mac 实测： - 生成速度大约 12 tok/s，内存峰值仅 11GB - 在 Pi 里一次写对 SVG，还会自己写脚本校验、失败了能自己主动修正 - 用时 11 分钟（不过同样的任务，Opus 5 只要 59 秒🤷） - 画面尚可，但鹈鹕的腿基本没动 😂 虽然还不能替代高性能模型，但 27B 级别的 agent 已经能在笔记本上离线干活了，香蕉价确实已经在路上 🍌

黄仁勋在 Dreamforce 上正聊着AI 会不会抢走人类工作这种严肃话题，突然话锋一转，开始自嘲身高😅 同台的两位都是大高个：Salesforce CEO 马克·贝尼奥夫，身高约 1.96 米；另一位是西门子 CEO 罗兰·布什。黄仁勋说，跟这两位好朋友站在一起总觉得得站到椅子上，说完还真走过去跟他们比了一下，全场笑疯。 但他马上找补回来：坐飞机的时候，我可比你们舒服多了。 接着又是神补刀，“通过人类进化，人们发现，高大是不必要的”，还说自己和对方之间差了大约 100 万年的进化。 （黄仁勋身高没有官方数据，外界估算约 1.7 米） 万亿市值公司的 CEO，在最严肃的 AI 议题上也能用自嘲收尾，这大概就是他每次上台都能圈粉的原因。

世界就是个巨大的草台班子。安全研究人员炒饭君（第一位公布 Claude Code 源码泄漏的人）从在中国广受欢迎的中转站哪里拿到了一份 Fable 数据集，其中包含 7 个政府机构和 19 个顶级科技公司的私密信息，包括 SSH Key、VPN 配置、阿里云配置信息。

这个中转站老板后台挺硬的，身价几百个亿。我原来以为他浓眉大眼，值得信赖，没想到今天我一试，直接完蛋，Pro全被路由到了Flash。害得我精心打磨、稳定跑了几个月的提示词和流程编排，又得全部推倒重来。这还不是最糟心的，根本没给用户任何缓冲时间，说切就切，连个提前公告、灰度、兼容期都没有。几百亿身价，连点基本的生产变更通知都做不到，格局就这？总之，避雷就行了👇

另一个 Claude Code token 管理技巧：看 /usage 时，把周度总消耗和 Fable 周度消耗两条进度条尽量对齐。 Fable 更贵、更聪明，但是额度只有总额度的 50%，很容易出现两种失衡： Fable 条已经 70%，总用量才 40%，智力额度见底，后面只能强行降智 总用量 70%，Fable 才 20%，便宜模型烧得太猛，最强模型的窗口反而被浪费了 对齐也不必机械对半，找一个自己感觉比较良好的比例，而是让周额度和Fable额度大致成比例下降即可，一些性价比高的落地做法： 主会话用 Fable 做判断、架构、拆任务、复盘；执行、检索、改文件、跑测试丢给 Opus 子代理。 任务切换就 /clear，长任务中途 /compact。 每天看几次进度条，Fable 超前就减少 Fable 使用强度；总进度条超前就多把一些关键决策交回 Fable。 实测下来，这种节奏能让智力密度和额度一起走到重置日，达到一个最佳的状态。

@dotey 老师给了一个节省Claude消耗的秘诀~/.claude/settings.json中设置 CLAUDE_CODE_DISABLE_1M_CONTEXT=1，禁用 1M 上下文，同时把部分模型会话按 200K 窗口来预算和自动压缩。还有一个几乎很少有人用到，但效果十分显著的技巧：/doctor。 它可以清掉没用的 skills、MCP、识别过长的 CLAUDE.md。我用它两分钟清掉了 10K 常驻垃圾占用。按一天 50 个 Agent Session 算：每天少烧 50 万 token，一个月少烧 1500 万 token。这还没算长上下文带来的反复读文件、延迟 compact、质量变差后的返工。

我做 App 已经两年了，前几天统计了一下，收入刚好超过 50 万 虽然这个数字并不多，但是我觉得这样的生活是非常轻松的，因为我的工作时间很少，大部分收入都是被动收入，而且远超过我的想象：原来我不靠上班也能挣到钱 为什么从来没想象过呢？因为做自由职业完全不在我的人生规划之中。 我是在23年研究生毕业，然后毕业就去到特斯拉工作。结果工作没满一年就遇到大裁员，给了我N+3，我拿着十几万块钱，在上海偏僻的出租屋里面不知所措 在遇到裁员之前，我的人生规划是毕业去大厂上班，干几年跳到另一个大厂，再干几年再跳到另一个大厂，然后35岁差不多拿着一点现金存款，该干嘛干嘛去。 结果我刚毕业一年，上天就帮我提前跳到最后一步了，确实拿着现金存款，但确实只有一点，而且我也想不到该干嘛 我喜欢看国外一些独立开发和自由职业的内容，然后看了几本创业的书，比如《低成本创业》《精益创业》《小而美》，还有 marc lou、levelsio 这些独立开发者的故事。 我就想我要不要尝试一下做产品，能不能养活自己？反正手里还有一些钱，大不了花完再重新找工作。（其实选择了这条路，后面很难再回职场了） 然后我就开始做 APP 了，大概做了半年开始有起色，其实还是吃过很多苦的，尤其是没有收入那段时间，每天都在想要不要去找个班上 😂 经验分享，我觉得大概这几点： 1️⃣ 多做市场 2️⃣ 多花时间设计 onboarding、付费墙 3️⃣ 不停的发帖，在小红书、抖音、TikTok、thread，任何你能想到的社区宣传你的产品 其实我做的产品没有什么亮点，就是上面这几点做的比较好。如果你关心是什么产品的话，我贴在了评论区里。 最后还是感慨一下，我们当下处于的时代是人类历史上对创作者来说最好的时代 1️⃣在 AI 的帮助下，创作门槛极低 2️⃣自媒体作为传播杠杆，传播成本非常低 3️⃣市场庞大到无法想象 人生真的很奇妙啊

上班路上看到市政在处理路边的树，三个人在旁边看着，只有一个人在干活。感慨：一个行业有没有前途，很看闲人忙人比，一个人供养三个人的组织，注定没戏。 表面是分工，实质是价值被层层摊薄，动手的人产出有限，旁观的人照样领工资、占编制、耗预算。时间一长，组织就靠财政拨款、垄断地位这类外部输血活着，输血一减便露出疲态；闲人成了既得利益，任何提效都会动他们的饭碗，行业也就失去了自我迭代的动力。 AI 行业完全是另一套逻辑。从初级工程师到技术 VP，几乎没有纯看着的位置，再高的 title 也得自己写代码、跑实验、上线验证，只会开会、画 PPT 的人很快被边缘化。这种 hands-on 文化造就了极高的人效比：三五个真正动手的人，就能撑起一个能产生巨大商业价值的模型或产品；闲人没有生存空间，因为市场用用户增长、API 调用量、推理成本来投票，而不是用编制。同样的投入，产出集中在少数人身上，边际成本极低，规模效应爆炸，超额利润由此而来。 闲人忙人比是一个组织把创造价值放在维持存在之上的试金石。市政的模式只能在保护伞下消耗存量，AI 的模式则能把存量变成增量，这个行业拼的不是有多少人在场，而是有多少人真正在产出。

最近身边的感触越来越深，做设计的朋友，活儿肉眼可见地少了，有人已经在考虑转行；前端被推着去做 Agent 的活，后端被迫去补前端的坑，算法一个人把前端、后端、Agent 扛了下来。所有人都在悄悄转身，没人敢停下来。 但说句实话，真正让我不安的不是失业，是薪水。AI 最先影响最深的是初级岗位的工资，即使不让你走，也会让你的工资慢慢缩水。然后它会滚成一个死循环：最爱花钱的年轻人收入掉了 → 没人敢花钱 → 消费通缩 → GDP 往下走 → 整个经济喘不上气 → 高薪的人也被拖下水 → 底层工资再跌一截。 所以我总觉得，未来最大的社会命题是：当 AI 把效率提上去了，收益到底能不能流回普通人手里？薪资、消费、投资，这三样，怎么才能维持良好的增速。

7月份机构都不太好过，强如幻方也难免。梁文锋旗下幻方量化对外展示的9只主流量化产品中，8只YTD收益由正转负，仅九章幻方中证500量化多策略2号勉强维持0.04%微弱正收益。陆政哲管理的九章幻方中证500量化进取1号最新净值5.4891元/份，产品自2018年6月成立以来累计收益448.91%，长期年化收益23.42%，今年以来收益录得-2.50%。该产品也是本轮调整中回撤力度靠前的标的，7月单月跌幅超过22%。