ruanyf
@ruanyf
Stay Focused, Keep Shipping. Build Early, Build Always. Improve yourself, Write solid/simple/stupid code.
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最近看到一款开源的密码连接网关 OpenConnector，能够防止 AI Agent 泄漏密码到上下文，统一管理连接授权。
它可以严格保存密码/授权凭证，统一负责与各种外部应用的连接，Agent 只能拿到账号标签、元数据和执行结果，不会发生密码泄漏。
用户只需通过它连接一次外部应用，它就会自动保存连接信息，目前已经支持1000多个身份提供商和10000多个应用服务。
部署方面，可以放在 Cloudflare Workers 或者 + SQLite，也支持本地 Node.js / Docker 部署。如果觉得麻烦，它还有 SaaS 云服务 OOMOL。
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上周，华为公司的心声社区发了任正非的一篇短序，标题《道可，道非，常道》很有意思，那是老子《道德经》的第一句话。
大家知道，古人的书没有标点，这句话的原文是"道可道非常道"。
从古至今，公认的断句是"道可道，非常道"，意思是"可以说出来的道，就不是永恒的道"。
当代有人提出，还有一种断句，就是"道可，道非，常道"。这样一断，意思全变了："走正确的路，走错误的路，这才是永恒的路。"
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腾讯云发了一款新产品，很有创意，叫做 CodeBuddy NPC，可以把 AI 模型当作游戏里面的 NPC 调用。
目前，它只能在腾讯云的代码托管平台 上调用，可以看一个最简单的实例。
基本上，你可以把它理解成，用自然语言指派 NPC， 去操作代码平台，非常方便，而且免费使用（前提是只用它的免费模型）。
详细介绍可以看我写的博客文章《腾讯云的新玩法，AI 变成 NPC，帮你写代码》。
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这两天，大家都被 Kimi K3 刷屏了吧，到底应该怎么看待这个史上最大开源模型？
我来说说我的看法，分成几点。
（1）它的性能是否真的接近 Fable 5？
根据多个国外机构的测试，以及我自己的测试，我认为是真的。
（2）为什么它的能力突然变强了？
比起以前的版本，K3 最大不同就是参数数量从 1T 增加到了 2.8T，这大概就是它能力飞跃的原因。
（3）参数越多，计算量越大，从而模型的使用成本会大幅上升。那么，Kimi 如何减少计算量？
主要的一点就是大幅提高模型的稀疏率，激活参数的数量变得更小，它的实际运算量并不像表面看上去 2.8T 参数那么大。
（4）Kimi K3 的使用成本还是很贵。你应该有心理预期，这是一个费用较高的模型。
它在国内的 API 定价是百万 Token 输入输出价格为20元/100元，比上一个版本 K2.7 Code 的6.7元/27元翻了好几倍。它应该是目前国内最贵的模型了。
后面链接是我对它进行的一些测试，以及与 Fable 5 的结果比较。
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自己在家运行 AI 模型，可以选择两种硬件。
一种是独立显卡，目前最顶级的消费级显卡是英伟达的 RTX 5090，带有 32GB 显存，售价3万元人民币左右。
另一种是采用板载芯片组（CPU + 板载显卡 + 板载内存）的家用电脑，比如采用 AMD 公司 Strix Halo 芯片组（具体型号 Ryzen AI Max+ 395）的迷你电脑，自带 128GB 内存，售价2万元人民币左右。
我问大家，哪种硬件更好？
大部分人可能不假思索，就会选择独立显卡，毕竟独立显卡的算力远大于板载芯片组。
但是，我告诉你，正确的答案其实是"不确定"。很多时候，板载芯片组的迷你 PC，才是更好的本地 AI 模型解决方案。
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上个月，Claude 对中国用户大规模封号。大家现在怎么用海外模型？
这里有一条途径，需要的朋友可以考虑。
我认识一个国内大型云服务商的朋友，他们搞了 @fennoAI ，提供大模型 API 的中转服务（下图）。
我觉得，这个服务是可靠的，已经做了近两年，背后有足够资源，不会跑路，网速也不慢。大家可以先小额试试看，他们现在搞“夏日回馈”，最高赠送充值金额的140%。
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🚨 开发者福利来了
#FennoAI# 夏季活动开启：
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⚡ 现在就是低成本畅用 GPT-5.6 的最佳时机。
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#AI# #OpenAI# #GPT56# #Developers#
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今天，腾讯发了混元 Hy3 模型。作为大公司自研的旗舰模型，它相当小，参数只有 295B，作为比较，GLM 5.2 的参数是 744B。
参数少，计算量就小，会影响表现，但好处是速度快，成本低。
根据我的测试，它的表现还可以，大概达到或超过了 GLM 5.1 的水平。由于 API 价格低，适合作为日常模型使用。
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这个周末，最意外的事情，莫过于发现小红书在做 REDSkill 社区。
在我印象中，小红书属于生活方式时尚社区，而这个 REDSkill 更像是程序员功能。
你能相信吗，现在发小红书笔记，居然可以上传 Skill 文件（图一）。
它属于小红书的 AI 助手服务。你可以上传 skill 到小红书，别人的 skill 也可以一键复制分享给你，用在你的 AI Agent。
任意 Skill 都可以上传，你的笔记结尾因此就会多一个“Red Skill”按钮，比如减少 Token 消耗的 Skill（图二）。
用户点击这个按钮，查看 Skill 详情，然后复制下载地址（图三），粘贴到自己的 Agent 里面安装。
这就是说，如果你要发布 Skill，可以用小红书托管和传播。
它把社媒平台和 Skill hub 做在一起了，全世界应该都没有先例吧。我看评论说，它想做 Skill 的 GitHub。
小红书的目的，可能是增加平台的技术内容，为社区下一步的 AI 转型打基础。
但对程序员来说，这就是一个扩展用户的好机会。你把自己软件服务包装成 Skill，就能接触到海量的小红书用户，这是其他平台接触不到的。#rednote# #skill# #redskill#
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看到一篇老外写的超短篇小说，也可能是 AI 写的，我不确定，但觉得很有趣，分享给大家。
为了易读，我做了一些修改，把内容"中国化"了。
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Anthropic创始人最近的言论：AI 开源是伪命题。
他说，AI 模型就算公开，你也看不到内部运作，所以业界不叫它“开源”，而叫“开放权重”。
它也不是传统开源模式，只公开了权重文件，你看不到模型内部运作，也根本没法提交修改，参与它的开发。
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SQLite 数据库的作者 Richard Hipp 解释，为什么他的项目一律不接受外部的 PR。
PR 不是免费的。你实际上是对我提要求：你开发了这个很棒的功能，然后希望我帮你维护它、帮你编写文档、帮你测试，并在接下来的二十五年里一直为你维护它。
Linus 曾说过一句名言：Free 既可以指免费啤酒，也可以指言论自由。但还有另一种 Free：免费的小狗。“瞧，我这儿有只免费的小狗送给你。” 你明白我的意思了吧？
提交一个 pull request 就相当于有人送你一只小狗。一天下来，你的小屋里就多了一只小狗。你不能把它扔掉——你有道义上的责任照顾它，直到它自然死亡。
我可不要任何免费的小狗。
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6月10日，Y Combinator 的创始人、《黑客与画家》的作者保罗·格雷厄姆（Paul Graham），到牛津大学做了一次演讲，题目非常炸裂"如何赚到10亿美元"。
我觉得，他讲得有启发，就翻译了主要内容。
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上周，黑客新闻有一篇头条文章《今天可以放假吗》（下图）。
文章提出一个问题：AI 大大提高了白领工作的效率，以前一周的工作，现在几个小时就能完成，那么可以放假一天吗？
这个建议完全是合理的逻辑。既然更少的时间完成了同样的工作，那么放假对公司并没有损失。
反而，要是不放假，也不加薪，那么 AI 对员工的意义是什么？
除了员工因为 AI 有了更多的工作技能和成果，我认为，一个可能的答案是：AI 提高了全社会的生产效率，这意味着长期中，所有工作岗位的 平均薪资（或福利） 是提高的。
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智谱的市值已经等于小米了，相当于两个多的京东。它的模型都是开源的，因此是世界市值最高的开源软件公司了。
问问大家，你是用 Codex 还是 Claude Code？我看很多人最近跳船，选择 Codex，评价还不错。
Codex 官方套餐最低20美元/月，现在有个试用机会，只要9.9元人民币（相当于150美元的 API 月度使用量）。
我朋友公司开发的路由平台，一家国内的大型云服务商。由于合规原因，没法用自己的名义，就注册境外子品牌来提供 GPT 5.5 和 GPT 5.4 API。
服务很正规，缓存命中高，所以价格低。需要注意，他们提供的 API 端点，国内无法直连，如果需要直连，在 Discord 联系客服。
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上周，OpenClaw 创始人贴出了自己的 Token 使用量。（下图）
他一个月消耗的 Token 数量为6030亿。根据预设的费率，这些 Token 价值130万美元！
这并不是真实支出，只是一个估计值。因为他是 OpenAI 员工，可以无限量免费使用公司的 Token。
但是，可以用这个金额衡量，如果放开使用顶级模型，公司要支付的费用。一个人一个月130万美元，相当于近900万人民币，一年下来超过1亿人民币！
就算改用便宜的模型，国内的开源模型，价格大约是国外旗舰模型的1/30到1/50，那么一年也要200万～300万人民币。
我写了一点自己的想法。公司会发现，如果无限量使用，AI 编程比真人程序员昂贵多了。
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最近，多家国产办公平台，发布了开源 CLI 工具包，供 agent 调用。
其中，飞书开放的功能最全，项目规模和 Star 数量都是最高。发布40多天，已经超过了1万 Star。
下面是我使用它接入 Agent、尝试办公自动化的简单介绍。
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