来了个微软的售前给我们做presentation，用的是macbook而不是surface。我震惊了，微软真的开放了。但是也就只有苹果产品才可以吧。拉里佩吉也被拍到用macbook。

推荐这个工具，Yohei Nakajima 在 GraphCon 上用的 graphcon-deck。 幻灯片变成了图谱过滤器——节点复用，视角切换，整个 presentation 是一个可以探索的图。 Yohei Nakajima（BabyAGI 作者）在 7 月 25 日 GraphCon 上用他自己写的工具做了一场演讲。这个工具叫 graphcon-deck，一个把幻灯片变成图谱过滤器的单 HTML 文件。推文 43 万浏览，537 书签。 核心 idea 传统 slides 是线性的——幻灯片 1 → 2 → 3，每张是一块独立画布。Graphcon-deck 完全不同： 所有节点始终存在于一张大图上。每张"幻灯片"只是一个过滤器。 每个节点有一个或多个 slide number。当你切到某张幻灯片时，携带该编号的节点被拉入视图，不携带的节点被推走。viewport 自动居中到活跃节点的中心。你可以为每张幻灯片定义不同的布局（节点方向 / 关系朝向），"动画"只是让新节点自然进入视野。 同一个节点可以出现在多张幻灯片中——讲一个概念时它在这里，讲到相关概念时它换个位置再出现。整个文件是一个自包含的 HTML，内嵌 JSON 数据。 为什么这不一样 线性 slides 的底层假设是"一次讲一件事，信息不重叠"。但现实中，概念之间是有关系的——A 引出了 B，B 和 C 共享前提，D 推翻了 A。当你只能线性排列时，你被迫重复讲同一个节点，或者靠观众自己记住"刚才那个圆角矩形和第三页那个是同一个东西"。 Graphcon-deck 把 presentation 变成了 graph exploration。每张幻灯片不是"一页新内容"，而是"在当前图上应用一个新的视角"。节点复用的结果是——你不需要重复介绍同一个概念，它一直是同一个节点，只是每次出现在不同的关系网络中。 技术细节 • 纯前端，单个 index.html（约 9000 行内嵌 JS/CSS） • 数据格式是 JSON：{nodes: [{id, label, slides, x, y, ...}], edges: [{from, to, label, slides}]} • 支持编辑模式：拖拽节点位置、调整布局 • 支持导入/导出 JSON（"copy deck JSON" / "load .json file"） • Undo 单张幻灯片的布局修改 • MIT 开源，45 star，4 fork Yohei 最近的探索方向 这不是一个孤立的项目。Yohei 同一天（7/26）发了一条推文："if you are trying to solve long-running agent problems, you will eventually start using immutable event logs"（499 赞），接着在 7/27 发了一篇 X Article "What the Brain Knows About Long-Running Agents"。他在把 graph-based thinking 从 presentation 工具延伸到 agent 架构——event log 作为不可变记录，图谱作为知识的组织方式。 graphcon-deck 是这个思路在 presentation 层面的具象化：图谱不是可视化的附加物，图谱就是内容本身。 Demo： GitHub： #GraphVisualization# #Presentation# #YoheiNakajima#

用 Codex 做 PPT，效果已经超出预期 它自带两个实用插件： ① ImageGen 先生成整套 PPT 视觉总览，白色商务、黑色科技、卡通风格都能快速尝试。 ② Presentations 根据大纲和设计方案，直接生成完整、可编辑的 PPTX。文字、图片、字体和组件都能继续修改 完整流程：Codex 写大纲 → ImageGen 定风格 → Presentations 出成品 特别适合学生做课程展示、职场人做工作汇报，以及不懂设计但经常需要做 PPT 的人 视频由Codex自动生成没有给它提供素材 看着很单调

推掉 offer、延毕转AI safety，他一个月重新拿到 offer 刚看完一篇研究员求职复盘，作者 Yong Zheng-Xin，布朗大学五年级 PhD。 他的经历有点特别：读到最后一年，从多语言 / post-training 直接 pivot 到 AI safety，拿了 Astra Fellowship（在 OpenAI 做），为此把毕业推到 2027，还推掉了手上已有的 offer。 后来重启求职，本来计划 7 月才开始面，结果担心 headcount，5 月中就上了，6 月中就拿到满意的 offer，甚至撤掉了一些还在进行的面试。 他写了 6 个让他意外的点，我觉得对正在找 research 岗的人挺有用，整理一下👇 1/ 真正起作用的，可能只有一两篇 paper，甚至一篇都不靠 他多语言方向的 paper 数量远超 safety，还拿过 best paper。但 pivot 之后，这些一篇都没影响到面试结果。 paper 的作用其实就两个：① 敲门，你做过 team 感兴趣的东西，于是被放进 pipeline；② deep dive，research presentation 时聊一篇的动机和细节，有时短到只有 20 分钟。 所以发表数量除了证明 credibility，没那么重要。你随时可以转去一个你觉得更重要的方向，只要在新领域证明够强、team 想要你。 2/ 面试轮次的花样，超出预期 他本来以为就是 fresh-grad SWE 那套：LeetCode + behavioral + 一些 LLM / 深度学习。结果遇到了 system design、并行编程（用 asyncio 手写并发），甚至还有专门评估你“用 AI agent 用得好不”的轮次。 结论很简单：永远预期 wildcard。 3/ Work trial（试岗）越来越常见 他原以为 work trial 只在 AI safety 岗比较常见，结果发现 AI startup 也越来越多。 试岗和 onsite 完全是两回事：不是飞过去面几轮，而是真的跟团队一起做一个任务，有时还是开放式的。通常带薪，但有的线下试岗能持续整整一周。 副作用是：试岗期间你几乎没法准备别家面试，因为得全力扑在当前任务上。同时面多家、又赶时间的话，这点排期要特别小心。 4/ 时机的权重，比你想的大 去年秋天，AI safety 岗极难找，远不如 RL 相关的多；但现在一堆 startup 开始招 safety（比如 Lila、Mechanize）。 几个现实： 你的工作 viral 了，会有一波机构同时来找你，别被打懵，接住这个时机。 你的方向变热，机会整体变多，但窗口可能不到一个月，也可能拖上几个月。 headcount 一定要问 recruiter，尤其你打算推迟、或想同时面多家时。 面试可以试着往后推一两个月，但一旦开面，各轮之间的间隔通常很短。有些岗位还希望你下个月、下下个月就入职（这点能谈）。 5/ Return offer 很稀少 SWE 那边 return offer 基本是常态，research 岗就完全 case-by-case。 他 2024 在 Meta 实习，return 全职 offer 很少，高度依赖 headcount 和 team，身边不少人没拿到。他在 OpenAI 做 Astra fellowship，最后也还是和所有应聘者一样走完了全部面试轮。听说有的机构更快，如果 team match 成了，再补一两轮就行。 6/ 很多面试，跟你的方向根本没关系 他从能力研究（多语言）转到 safety，本以为 safety 相关的面试会占大头。 结果并不是。他遇到很多轮跟 safety 毫无关系，甚至跟他研究兴趣都不沾边。有些地方还是在考你“作为一个 AI researcher 够不够全面”。 他觉得这有道理（领域跑得快，基本功值得查），但预期还是落空了。也许 senior 岗会不一样。 前两天刚写完 Silvia Sapora 那篇顶级 ML Research Scientist 面试指南，这篇刚好补充了另外一个视角。

别再把 Codex 只当聊天工具用了～ 装上这11个官方插件，Codex直接变成你的生产力外挂！ 别人还在手动做图、抠 PPT、抓数据…… 你已经一句话搞定海报、视频、数据分析和日程管理～ 下面我把每个插件的实际效果都录出来了，直接看效果～ 1️⃣视觉 & 设计神器 · Canva：一句话调用百万专业模板，海报、朋友圈图、封面秒出 · Figma：扔需求或代码，一键生成高保真可编辑设计稿 · HyperFrames by HeyGen：HTML/脚本自动渲染高质量视频 · Remotion：专业级视频动效和动画，效果直接拉满 2️⃣办公 & PPT狂魔 · Presentations：给个主题，自动生成高质量PPT初稿+完整大纲 · Spreadsheets：复杂公式、图表、数据分析一气呵成 3️⃣内容 & 数据深度工具 · Documents：长文章提炼、总结、写PPT脚本 · BioRender：科研/医学图表，秒出专业科学插图 · Windsor ai：一键拉全网营销数据并自动分析 4️⃣自动化王炸 · Chrome：Codex直接操控浏览器，自动读网页、抓数据、填表 · Google Calendar：自动创建会议、管理日程，排会效率翻倍 安装方式：Codex App → 左侧「Plugins」→ 搜索名称直接安装（30秒搞定）

我敢保证，现在虽然很多人在币安和OKX交易美股，但真要问他为什么买这只票，十个人里大概有八个答不上来 要么是群里大V喊的，要么是推上看到个截图，要么就是感觉这公司牛。自己压根没做过调研，更别说知道这家公司到底值多少钱、风险在哪了 你要是问我为啥买这只股票我也是那个答不上来哈哈，但是我会用 @dappOS_com 的xBubble去解决自己的问题。个人感觉它是对标买方分析师写内部备忘录的完整研究框架，拿起来就能直接用 为啥我用xbubble？ ╰✦买方级别分析框架，不只是新闻摘要 它不会给你流水账式复述。它直接告诉你，你想看这家公司在产业链里处于什么位置？核心竞争壁垒和最大风险点在哪里？管理层口径真实意图是什么？接下来3-6个月的催化事件有哪些?。 ╰✦所有数据100%一手可溯源 每一处引用都标注SEC原始文件(10-K、10-Q、8-K)、官方Earnings Call Transcript、Investor Presentation，并附带访问日期和链接。你随时可以自己去核查。 ╰✦核心判断先行，全文只服务一个论点 报告最前面就亮出清晰的投资判断，后面的所有分析、预测、SOTP分部估值、三情景(Bull/Base/Bear)每股价值，都在围绕这个判断做验证或挑战。让你一眼就能建立持仓信仰，而不是信息垃圾堆 ╰✦多空逻辑并列呈现 它不只告诉你为什么看好，还把空头最有力的反驳理由也写出来。让你在下单前就知道自己在押注什么，对手又在押注什么。 ╰✦财务预测+SOTP+三情景估值 给你多年期的收入、利润率、EPS预测，以及针对多业务公司的分部合理估值，直接为你的买卖决策提供定量锚点。 更重要的是，这套SOP不是固定模板，而是Bubble Engine持续迭代的进化版。模型能力变强，它就跟着变强。你甚至可以要求它只覆盖某个行业、按你自己的框架输出，结构依然保持一致、可溯源、论点先行。 你不需要再到处扒数据、验证真伪、熬夜读财报。一句话交给xBubble的US Equity Research SOP，比如，"帮我生成一份买方级别的DELL研究报告"，剩下的就交给数据和逻辑。 @xBubble_ai

Codex最近更新的挺频繁的，今天整理codex必装的8个神级插件： 1. Computer Use — 直接操控你的电脑 看屏幕、点按钮、切软件、改设置，全自动化操作 我之前测试一个桌面应用的 bug，需要反复重现操作流程 现在直接告诉 Codex:“打开这个 app，重现注册流程的 bug，然后修复最小代码路径” 它自己看屏幕、自己点、自己改代码、自己再测一遍 批量任务一句话搞定，再也不用截图解释半天 macOS 和 Windows 都支持，需要授权屏幕录制和辅助功能权限 2. Browser — 内置浏览器自动验收 写完页面自己打开看，布局歪没歪、按钮能不能点、DOM 状态对不对 自己截图自己改 前端开发最烦的就是改一行代码刷一次浏览器 现在 Codex 写完代码直接在内置浏览器里验收，发现问题立刻改 适合本地开发服务器和文件页面 配合 Chrome 插件用，已登录的网站也能直接操作 3. Product Design — 一句话出真实页面 “帮我做个简约风个人主页” 几分钟出能打开、能点击、能交互的原型 这个插件改变的不是“出图速度”，而是整个产品流程 以前是：想法→画原型→评审→改→再评审→开发 现在是：想法→可交互原型→直接讨论体验→快速迭代 跳过了最重的前期环节 还能和 Figma、Canva 集成，设计师也能无缝接入 不用会设计，想法直接变现实 4. Chrome — 接管你的真实浏览器 已登录的账号、装好的插件、打开的网页 Codex 拿来直接用 这个太实用了 很多后台操作需要登录，以前得手动教 AI 怎么登录 现在直接用你已经登录好的 Chrome 比如让 Codex 帮你在 Notion 里整理文档、在 Slack 里回复消息 它直接在你的浏览器里操作，不用重新授权 5. Superpowers — 代码级一键操作 选中代码直接改，重写+解释+优化全包 像给 Codex 装了快捷键 看到一段代码不理解，选中→问 Codex 想优化一段逻辑，选中→让 Codex 重构 代码处理效率翻倍 官方插件市场就能装，设置很简单 6. Build Web Apps — 从写代码到上线全自动化 开发、测试、部署一条龙 配合 Cloudflare 或 Vercel 插件，一句话全包 我最近做了个小工具，从想法到上线只花了不到1小时 以前这个流程至少要半天 Codex 写代码、跑测试、修 bug、部署到 Vercel 我只需要在最后验收一下 这才是真正的“全栈自动化” 7. Presentations — 一句话生成 PPT 排版、导出全包 汇报材料不用自己动手 配合 Document Skills 读写 PDF/Word，文档工作全自动化 虽然我现在用 PPT 不多，但偶尔需要做个演示文稿时 这个插件能省下大半天时间 8. Spreadsheets — 表格自动处理 公式、图表、分析，Codex 帮你算清楚 配合 GPT-Image 生成数据可视化 Excel 活全包了 数据分析这种重复性工作，最适合交给 AI