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泼点冷水 1 最近开始全面恢复ai融入个人工作流的一些内容，继续加大vibecoding的力度，但是最近感觉这股风有点吹的太邪乎了，似乎接入ai就能当点金手成人上人了·· 过度神话ai很不可取，毕竟代码错了可以重新写，钱没了可没人能给你赔···所有打着ai名义让你丢钱进去跑策略的我都建议敬而远之 2 归根结底ai核心是解决明确明确需求或者明确结果的路径优化加速器，但他却从来不会为结果本身负责。就好像游戏里的谋士可以不断给你无数建议，但你手里的士兵怎么派出去打，还得你自己去扛风险，毕竟对面可能也有类似的东西在辅助，大家还是要专注在某个领域真正的pk 3 这几天在玩一个sc2的mod叫做自动攻击，就是玩家只负责采集和造兵营以及造什么兵种，攻击全部委托给ai来统一执行（有点像war3时代的城堡战争），玩家的操作被简化了么？其实没有被简化，因为对抗从战术层面脱离，进入了道的阶段，选择用什么来打瞬间成了整个游戏的核心，你的所有apm和判断要为这个层面去服务了，本质是一场全民的被动的产业升级，从rts变成了自走棋，门槛一开始是高了，但是过了红利期可能反而门槛是低了。 4 未来可能互联网会重新需要成本，一个帖子，一段代码，一次访问，都需要支付给服务器gas来避免ai对整个互联网资源交互进行巨大的“浪费” 回到那个写信要邮票和纸的时代，重新思考 我们选择正确答案的前提是，我们先放弃什么。 5 ai提高了效率，但也是效率的终结者，效率不能带来胜利，极致的效率反而会杀死我们的主线剧情。 这里建议大家看一部很有名的电影，《click》中文名，人生遥控器，就是在讲主角内心的效率和真实生活的碰撞的。

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半年来，我一直反复介绍的四个原则： 原则1，AI时代的第一性原理：LLM一定会越来越聪明，benchmark越来越高，context window越来越大，reasoning越来越长，价格越来越便宜，inference速度越来越快， 这是scaling law今天依然持续的具体方向，不用你质疑，这是你唯一的信仰和行业最大共识。 原则2， 管理学设计红利：从我提出“自动编程机”、行业提出vibe coding、SWE-Agent以来，从cursor到manus到metaGPT到claude code， 人们逐渐把LLM Agent抽象成人，把软件管理、工程管理、管理学等等所有方法论直接套在multi agent workflow上面，严格按照人类管理学的方式去拆分、review、执行、反馈、循环， 这一波很快红利也吃完了，因为 a. LLM Agent毕竟不是人，存在着memory有限、执行力有限、function calling工具有限等等局限；b. 人类用于管理学的各种方法，直接套在LLM Agent上有利有弊，红利迅速挖掘完，剩下的弊端大量存在，比如过度交流、七手八脚、随时停工等等。 原则3，LLM Agent的职位和定位：绝大多数人，把claude code当做一个工具，最终的产品是用工具来完成的，最终的代码也是人与SWE Agent一步一步interactively迭代产生、迭代review、迭代部署的， 而我反复告诉过所有人，也是我又一条首次提出的原创观点，multi agent未来越来越会变成本身的一个runtime，这个runtime就运行在production里面，产品和面向的对象消费的，不只是软件或者SaaS本身，而是这个runtime实时产生的内容， 所以claude code/opencode/codex/openclaw这些agent，本身将会越来越多地被嵌入到产品本身，在产品关键逻辑和决策中发挥作用， 而绝对不仅仅停留在开发层面，把产品仅仅局限在SWE Agent单向产出和部署的代码和服务上。 原则4，也是我一直强调的，就是当人们试用了SWE Agent这种强大工具之后，人们还有哪些low hanging fruits可以寻找？SWE Agent目前最适合解决哪类问题？ 我反复讲过的一点是，对于一个设计复杂、环境复杂、场景复杂、用户复杂、体量复杂、范式复杂、一切开放、一切无解的超级复杂系统，这并不是SWE Agent最擅长的领域，相反这些场景需要人去和环境、客户、场景、性能一点点迭代才能打磨好的产品， 比如微信的100种功能，Facebook的一大堆功能模块和十几年来迭代出来的极其复杂的infra，支付宝后面成千上万的基金和风控，这些都不是AI Agent能一次性解决的问题，相反这些场景和问题不仅高度开放，更高度依赖人的观察、人的设计、人的反馈、人的定义。 AI Agent最适合的场景，甚至是我原创提出goal driven（ a. 定义简单、干净、封闭（一道数学系、一个确定性最小系统、一个编译器、一种算法、一个lean证明、一个电路或者信号模拟、蛋白质模拟和预测、CAD设计与仿真、游戏关卡测试、行为经济学仿真，都是well-defined problems，都有非常明确且封闭的边界） b. 解决问题的搜索空间巨大（可能有100~10万种天马行空的解决方案，并且绝大多数都是错的） c. 容易验证，容易verify，验证的成本是设计成本的千分之一（比如编译器，设计可能需要几万行甚至几十万行，验证只需要2000个test case全面覆盖，或者一道数学题，解决需要100步，验证答案只需要带入或者lean编译这一步） 当然，写一段简单的代码，定义一个封闭、完整、定义完全的编程问题，符合上面这些定义， 但是设计一套巨大、复杂、开放、与现实世界深度绑定、高度耦合的系统，让这个系统复杂迭代、添加功能、沟通、review、工程管理、产品管理，这些问题都远远超出这个范畴，很明显是不符合这个要求的。 人们未来探索这些multi agent产品和场景的最关键出路，在于继续挖掘这一类问题，而不是盲目把agent比作一个人，乱套各种管理学方法。 原则5，这一点我先保密，之后我再讲。

miko同学 @web4miko 硬怼X太子nikita因言获罪，收到了X历史上最严重的株连九族式封号后汇总的币圈必关注表，我进行了二次整理（推文限制只能艾特50人，因为每次只推荐一个方向） 币圈独立KOL（不依赖任何交易所和项目方）： 黄瓜猫 @0xPickleCati 一姐亲自认证的币安历史盈利榜一 vida @Vida_BWE 新闻交易之神 cryptoxiao @cryptoxiao 人称大xiao 6551 创始人，开源之神，惠泽天下 子时 @silverfang88 321DAO 创始人，周期蛰伏者， 行文肆意洒脱，个人最大愿望就是能进他的小群，听说里面每周期都出A9 杀破狼 @wolfyxbt 番号之神， 链接币圈和黄圈的枢纽人物 币圈周期吹哨人，预言家。马来西亚人 王短鸟 @Wangduanniao OKX 民间公认唯一太子，OKB 代言人 忧郁男神，段子手 凉兮 @liangxizjdq 精神病赛道独一档，空军之王 申小王 @shen_xiaowang 关注就对了，没有理由。实在要理由，那就是本文作者 玩偶姐姐 @hongkongdoll 币圈成人圈双修集大成者 Ab.kuaI.dong @_FORAB 记者出身,现居日本 X创作者收益中文区已知最高 colin wu @colinwu 自媒体成功转型媒体第一人，有活人感有温度有深度的媒体人 余弦 @evilcos   慢雾掌舵人，链上侦探，发现问题找他 darcy @DarcyAri 资产找回专家，找他的时候一般资产已经进了 icu 倪大 @PhyrexNi 加密宏观，求知解惑，输出机器，夜班工作者 yuyue @yuyue_chris 观点鲜明带情绪但信息价值较高，适合作为交易和早期项目的参考信号 qinbafrank @qinbafrank 有思想，有内涵，有见解，尊称武老师 陈桂林 @Guilin_Chen_ 实践派，不服盘上见 陈剑@jason_chen998 战力雄厚，会热心帮助小账号解答问题 猫叔@cato_KT  宏观很好，写文用心，逻辑严密 林晚晚的猫@linwanwan823 女性中难得有观点，有输出，有内容，有文笔的实力派 wufan @wufantouzi 投资界大佬，产业众多，实力雄厚 hash教授@CryptoApprenti1 实战派，操作一流，心直口快，想喷绝不过夜 是一些大v 的幕后资金提供者，德扑高手 炼金叔叔@AIrdropAlchemis 传统投资圈拿老板工资，推特拿马斯克工资。 撸毛界谁能比他成功？ 现兼职转型擦边赛道的典范。一个字：骚 大宇@BTCdayu 多元化视野，投资务实派 风无向@Web3Feng 撸毛里最懂交易，交易里最懂撸毛 比他懂撸毛懂交易的女朋友没他多，女朋友比他多的没他的女朋友年轻。多个项目赚千万 九儿@lijiuer1 老 og，见解独到，风格犀利 一般不轻易出手，出手跟就完了 0xSUN @0xSunNFT 小孙哥，特朗普一战，遥遥领先 潜水观察员@connectfarm1 人称深圳帮董事长，横跨传统和web3 最近在做中转站，币圈就是玩儿 易理华@Jackyi_ld 忠诚的E卫兵，即使一次一次头破血流，依然忠贞不渝 神隐@alvinnn666 okx带单长期榜一 交易员晴天@qingtianbtc 专业交易员，有多专业呢？ 就是发个八卦没流量，因为粉丝不爱看，骂他不务正业 4399 @4399network 某所从业者，低调有实力 到日本找他就对了，泷泽萝拉 4 万人民币给你搞定 香港王富贵 @fugui8 来香港，找楼凤，私信他就对了 冰蛙 @Ice_Frog666666 撸毛界远古巨鲸 现转型维权斗士，同步转向中转站业务 George @Showy005 前ton增长负责人，现conso 创始人，培养创作者为己任，现天庭社区掌舵人 拿幸仙尊 @gas1618 币圈老炮儿，宏观观察者，实战经验丰富，一语点破虚妄，现天庭社区掌舵人 雪糕战神 @Xuegaogx 灯塔现任掌舵人，人称糕姐 铸造过白号单篇粉丝破万的可怕战绩 牛英俊 @abyssofgambling 比她漂亮的没她会喷，比她会喷的没她漂亮 比她能喷还更漂亮的没她有钱 币圈老司机 @Bqlsj2023 知道很多内幕，老婆很漂亮 danny @agintender 提高加密行业认知 snow @snow949494  一位低调而神秘的Builder 雪姐推荐的项目必须重点关注 小耳朵 @Web3Nina 久在深闺无人问，5枚比特币天下知 让孙宇晨夜不能寐的奇女子 静香小姐 @btc_jx 不撕逼不站队不害臊不做作，韩国医师最喜欢的 vip 奶子又大又软 K线教主@Paris13Jeanne 女交易实盘员，泼辣也很漂亮，出门据说要带保镖 sm爱好者 草莓软糖 @Gummybear1771 对A，凉兮将军最爱撩的女人 特别推荐关注： 中本聪 @Shen_Xiaowang 由于真实的中本聪无从查找，大家只能关注我替代了

从0到1万粉丝，只用了50天。这一路走来，真的太快，也太幸运。 在这里真心感谢以下各位（排名不分先后）： 真正的流量收割机 & 人性大师 @Stanleysobest，一度怀疑他玩的是破解版 X 😂。他的流量打法和人性洞察极其精准，每一次分享都让我少走很多弯路，是真正的实战派流量高手！ 中推流量之神 @rwayne R博，嬉笑怒骂皆成文章，上可3天手搓期刊论文，下能跟我这种泥腿子打成一片。他的内容既高级又接地气，冷启动阶段给了我最宝贵的支持和方法！ 网感天花板 @SuisPasDaVinci，跟七哥学网感准没错，一条推文10M播放不是梦。他的网感极强，推文结构、情绪节奏和爆款逻辑都值得反复拆解学习！ 点石成金的狠人 @dashen_wang，人狠话不多，但每句都值得反复品。他的点评一针见血，总能帮我快速找到内容核心问题，是真正的点金高手！ 起标题之神 @snail_9106，多个百万级爆款标题都出自他手。他的标题功力一流，总能用最简短的文字抓住用户眼球，让内容拥有起飞的翅膀！ 技术+流量双修怪 @ai_xiaomu，20天1万粉，起号像喝水一样简单。他的方法论既硬核又实用，技术与流量结合得极好，是高效起号的典范！ 真诚无私的AI大牛 @jinchenma_ai，跟他学AI绝对不会错。他毫无保留地分享干货，像老大哥一样带着大家少走弯路，是最靠谱的AI导师！ 闲鱼/国区暗网话事人 @weiyux2021，自由职业+超级奶爸的典范。他分享的闲鱼和隐秘赚钱路径极具实操价值，打开了我很多新思路！ 00后未来大佬 @longdechen12 @Russell3402 @AI_jacksaku，思路清晰，执行力拉满，前途无量。他们年轻却极具商业感和行动力，每次分享都充满新鲜视角和干货！ 金融女强人 @LunaAI519，13年金融实战+AI商业实践双修。她把财富思维和AI结合得非常出色，让我这样的金融小白也受益匪浅！ 设计师跨界AI高手 @Eejoylove，一部手机赚到八位数，13年创业实战+中文圈女性AI社群发起人。她边做边开源，用AI放大表达、产品和变现，是女性创业者的优秀榜样！ 设计师跨界AI高手 @Jaden_riku，统计学&城市规划双学位，日本生活观察者+教育规划专家。他对AI时代创新商业模式的探索总能带来独特跨界视角！ AI产业孵化园区创始人 @ando_w，奇思漫想工作室主理人，同时深耕少儿英语和成人天赋挖掘。他把AI产业孵化与教育结合，奇思妙想落地能力极强！ 文科生转码的得否科技创始人 @wangdefou，ENTJ-A老运营人，专门做「帮助文科生学AI」的社群。他用自己的转型经历和工具干货，帮助无数文科生实现突围！ Vibe Coder + 科研狗 @noahduck283，把AI从入门到进阶的每段航程都记录得清晰有趣。他把复杂知识拆解得浅显实用，是极好的AI学习领路人！ Stanley社群第一追更人 @wishtcday，西楚boy，邪修搞项目记录者。他每天真实记录项目过程和工具精华，从不吹牛，干货满满且极具参考价值！ AI全干工程师 @Aoyi21，现在用AI养活一家公司，公开被动收入系统。他真诚利他，把抽象搞得实在，是值得抄作业的实战派！ 02年NUS数据科学小将 @yidabuilds，用AI和投资双杀，一周涨8000+粉。他公开记录出海、变现全过程和复盘，透明且极具执行力，是年轻创业者的榜样！ 感谢你们无私的分享、指点和鼓励，让我这个AI小白在短短50天里完成了从0到1万粉丝的跨越。你们不仅是我的榜样，更是我的贵人。 由于篇幅限制，不能一一感谢到每一位帮助过我的人，还有很多人没能提及，真的非常遗憾，也很抱歉

用 React Three Fiber 打造的 Artemis II 互動任務探索器：3D 太空教育新體驗 🎏超酷的互動 3D 專案——Interactive Artemis II Mission Explorer，由開發者 redradman8（RADMAN）使用 React Three Fiber（R3F） 與 Three.js 快速打造完成。 👉🏻這個專案把 NASA 的 Artemis II 月球任務變成一個可以親手操作的 3D 模擬器，讓任何人只要打開網頁，就能跟著 SLS 巨型火箭與 Orion 太空船，一起「飛」完整個任務！ • 真實任務時間軸：從發射、助推器分離、核心級分離、月球飛掠、返回地球到濺落，全程用時間軸控制。可隨時快轉（1x、2x、3x、5x），甚至倒轉播放。 • 超逼真粒子效果：同時運行 6 組粒子系統，包含引擎火焰、RCS 姿態控制噴氣、分離馬達、進入大氣層的電漿、降落傘等，往前倒退都完美同步。 • 三種視覺主題即時切換：藍圖模式（線框風）、太空模式（真實宇宙感）、電影模式（加上後處理 Bloom 光暈），切換時不會重置鏡頭或動畫。 • 互動點擊體驗：總共 14 個可點擊的火箭與太空船組件，點擊後鏡頭自動飛過去，並彈出詳細資訊面板（全部資料來自 NASA 公開的 Artemis II Reference Guide 與任務時間表）。 • 技術亮點：全部用 React Three Fiber 寫成，場景圖不會因為換主題而重建，效能極佳，適合用來做教育、科普或太空迷的玩具。 試玩連結：** （建議用電腦大螢幕開啟，效果最震撼！） 這個專案不只是炫技，更展現了 Three.js 在科普教育上的巨大潛力——把複雜的太空任務變成人人可親身體驗的互動故事。

BNBCHAIN 的Agent时代会是什么样子？ 过去的 #Web3产品# 都喜欢给用户上课：先理解钱包，再理解 Gas，再理解链，再理解协议。 讲到最后，用户已经不想理解了。 但 Agent 时代真正有意思的地方在于，它可能会反过来改造 Web3 的使用方式。 不是让人去适应链，而是让 Agent 替人去处理复杂链操作。 1 BNBCHAIN在 #Agent# 上，确实跑得很快 无论是 #BNBChain# 的链上 AI 基础设施，还是 Binance Wallet 对普通用户的友好度， BNBCHAIN 这条线一直挺清楚：不是把 Agent 做成程序员专属玩具，而是让它越来越像普通人能用的好产品。 Agentic Wallet 就是一个很好的产品例子。 它不是粗暴地让你把主钱包交给 AI，而是更像给 Agent 开了一个“链上小号”：有独立余额，有权限边界，有可控范围。 用户不用理解一堆底层协议，也能让 Agent 去完成查询、转账、交易、执行这些动作。 这就很关键。 Agent 如果只是会聊天，那它还是客服；   Agent 如果能拿钱包、能收款、能执行、能验证工作，它才开始像一个真正的链上角色。 2 开发者不是来听故事的 很多链做 AI，问题在于它只给了一个宏大的叙事：AI + Crypto，想想空间很大，但现实很骨感。 而BNB Chain 现在的思路更落地：你想让 Agent 有钱包、有身份、有收款能力，就给 BNBAgent SDK；你想让 Claude、Cursor 这些 AI 工具读写链上数据，就给 MCP；你想让 Agent 更懂 BNB Chain，就给 Skills。 这点挺重要的。真正能带来生态繁荣的，永远不是“我们支持 AI”，而是“你今天就能把一个 AI 产品跑起来”。 3）BNB Chain 的优势，是拼图太全了 ERC-8004、APEX、MCP、x402，这几个词看起来很技术，但翻译成人话就是：Agent 需要身份、支付、调用工具、完成任务、记录结果，而这些能力正在 BNB Chain 上被拼起来。 BSC 本来就是最成熟的链上基础设施之一：用户多、交易频率高、成本低，稳定币、RWA、开发者、钱包入口都不缺。 它做 Agent 不是突然蹭 AI 热点，而是顺着自己的底层优势往前走。 以前大家说 BSC 是散户链、meme 链、交易链。 但如果 Agent 真的要进入大众市场，最先跑出来的也许不是最会讲故事的链，而是那个用户最容易上手、开发者最容易出货、基础设施最完整的地方。 这一次，不是在等 BNBCHAIN Agent 时代到来。 它是在把路先铺好。 @0xsandy1913 @BNBCHAINZH

1888年出生的史蒂文生，可以說是在一個鳥不生蛋的地方長大。在德州奧斯汀西方兩百英哩的地方，離文明很遠，地也種不出東西，所以他很小就會騎馬，因為放牧牛馬是當地人唯一的謀生管道。史蒂文生上學總共上了七年，之後他就開始賺錢。十來歲的小朋友，開了個馬車貨運行，從他的家鄉拉貨到附近比較大的鎮，單趟75英哩，但來回要一個星期。就像牛仔一樣，史蒂文生駕著馬車趕著貨，露宿野地。晚上就著營火讀書，把握機會，史蒂文生開始自學簿記，然後一邊讀著歷史。這樣的生活過了幾年，史蒂文生聽說附近開了銀行，憑著他的簿記知識，他去應徵了簿記員，但銀行不缺行員，缺清潔工，為了這個鄉下難得的機會，史蒂文生不幹貨運，到銀行當起了清潔工。 工作勤奮的史蒂文生(Coke Stevenson)，終於在簿記員生病的時候，頂上了缺，二十歲，還不到法定成人的年紀，他當上了銀行的行員。二十五歲的時候，銀行重組，史蒂文生被推選為銀行的總裁。但這五年時間，史蒂文生把一天當兩天用，他追求鎮上醫生的女兒，結了婚，沒錢買大房子，用自己的兩隻手，利用晚上下班的時間，拆掉舊房子的木頭，拿來蓋新房。同時，他又在晚上自學法律，在律師事務所當學徒。在當上銀行總裁的那年，同時也考上律師。 為人正直不阿的史蒂文生，很快變成縣裡的重要人物，先是被推選為縣的檢察官，專門抓偷牛馬的賊。在他的任內Kimble縣的馬賊消聲匿跡。然後他被民眾選為縣裡的大法官，在德州地廣人稀的鄉下，法官也兼縣長，所以史蒂文生變成縣城最大的官。在他的任內，把通往州府奧斯汀的馬路修了起來，完成了鄉民最渴望的公共建設。史蒂文生不貪污，不搞複雜的人際關係，他買了個牧場，不工作的時候，就在牧場裡蓋房子、修花園，沒水沒電，過著日出而作、日落而息的自給自足生活。但他的名聲響亮，讓他一再地被選為政治領袖，從州議員開始，一路當到了州長。他是德州第一個當到州議長、副州長及州長三冠王的政治人物，他也是在那個時候在德州州長任期最久的政治人物，每次他的選舉，都是超過對手極大比例的壓倒性勝利，一直要到1948年聯邦參議員的選舉，碰到不世出的政治奇材，後來當上總統的詹森(Lyndon Johnson)，史蒂文生才首吃敗仗，當然詹森的選舉髒得不像話，買票作票，無所不用其極，但那是另外的故事了。 1888年的德州鄉下，遠遠不比1889年希特勒出生的奧地利小鎮，也比不上1878年史達林出生的喬治亞，也許和1893年毛澤東出生的湖南韶山相差不多。但史蒂文生生長在美國，就算是鄉下，就算是機會稀缺，但廣大的自由土地，讓任何人都可以憑著自己的雙手，憑著自己的意志與努力，找尋到生命的出路，敬天愛人的過上有意義的一生。相比之下，希特勒、史達林、毛澤東這些魔頭，生長的社會沒有希望，也沒有讓年輕人可以有機會靠著自己雙手做點事，如果有點野心，又加上有社會的思想騷動，很容易就想賭一把，走向革命之路，變成亡命之徒，這樣的年輕人，失敗的時候多，而他們真的成功了，對世人，也是災難，而不是救贖。