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人和人操作 AI 都應該學會一種純線性的注意力機制
如果你覺得你的 agent 老是不聽話，做一堆事情都是錯的
如果你覺得你每天事情很多，很煩，做了一堆事情彷彿什麼都沒做
那就得學習只專注一條線的問題，強行屏蔽其他任何問題，不然你的前額葉會累死。

如果你堅信 AI 是下一代的版本答案，現在應該把納斯達克都賣了，全定投模型企業

趁著 AI 隱私法規完全等於零，以後所有網站都應該一本正經地告訴用戶不收集任何 cookie，比歐盟還規範
然後轉頭把所有的聊天記錄全部入庫，每天都仔細分析一遍，看看自己下一步該割哪一茬韭菜

公司從上到下都用 Claude Code 幹活的話，人類學公司可以收集到整個公司的關鍵數據
從財務做報表，到融資吹牛逼的 PPT，以及代碼的實現落地
人類學還可以監控獨角獸 startup，從他們的發展中獲得最佳數據
而且現在只有老掉牙的 cookie 隱私法規，cookie 甚至只能監控點了什麼東西而已
而 AI 數據=最直接提純的隱私數據
所以人類學的市值應該 = 侵犯隱私到極致的 meta + 大模型 top0 梯隊的 openai
這樣看來人類學徹底贏了

以當前的 AI 發展速度來看，任何產品都得 15 天-30 天發布一個大功能才算跟得上資訊流動。

人類學和開放 AI 兩個公司，代碼品質抠腳功夫，軟體經常出問題，找不到原因，讓用戶自我適應。
但是自家的 API 每天依然能穩定支撐大規模並發調用，足以說明當下 LLM + 資深程序員搭配的穩定性了

AI 公司推出桌面端軟體的最大好處
瘋狂偷用戶隱私，
meta 什麼都不做，賣隱私賣廣告就可以躺平亂玩，
商業的終極模式，把詐騙信息精準的投放給每個用戶

目前 ai 的能力和人人嘴巴編程的混亂程度來看
github 的開源賺星星模式已死
以後只需要幾個頭部庫認真參與，其他全部閉源，開源提示詞就夠了

claude code 開源為 agent infra 指明方向

這幾天各種發 Pretext 的行銷號可以拉黑了，特別是幣圈和 AI 的垃圾帳號
這幫人抄文案“虛擬滾動”的時候，估計連虛擬滾動是個啥都不知道，更別提自己操刀過遇到過問題

這幾天各種發 Pretext 的行銷號可以拉黑了，特別是幣圈和 AI 的垃圾帳號
這幫人估計抄文案“虛擬滾動”的時候，估計連虛擬滾動是個啥都不知道，更別提自己操刀過遇到過問題

codex 的配額策略有嚴重問題，我一直都是 pro，有些周使勁用用不完，有些周開 medium 幹半天都能幹 20% 额度

有哪些國產中轉站是支持大規模 API 調用的？

最應該培養的是掌控資產的感覺，接受穩健複利的快感，這樣在任何投資標的上都不會選擇高風險梭哈或者天天短線了，也很難被殺豬盤騙騙團團轉。

codex 應該開發一種 tree 的模式，
自己去迭代任務，每輪抽三張卡，然後進行 tdd + 日誌追蹤閉環 benchmark，
沿著三張卡抽九張開始繁殖，開始刪除、合併垃圾的 tree path，無限的根據 benchmark 目標優化，
達到一個關鍵性能節點，自動進行 git tag，
從發散模型慢慢收斂，最後得到一個非擬合的完成目標的程序。

Everyone is using SOTA models for software, but for a commercial application that requires costs, if you train a weak, mediocre model to become an agent that can perfectly complete tasks, you need a lot of repetitive benchmark work.