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人和人操作 AI 都应该学会一种纯线性的注意力机制
如果你觉得你的 agent 老是不听话，做一堆东西都是错的
如果你觉得你每天事情很多，很烦，做了一堆东西仿佛什么都没做
那就得学习只专注一条线的问题，强行屏蔽其他任何问题，不然你的前额叶会累死。

如果你坚信 AI 是下一代的版本答案，现在应该把纳斯达克都卖了，全定投模型企业

趁着 AI 隐私法规完全等于零，以后所有网站都应该一本正经的告诉用户不收集任何 cookie，比欧盟还正规
然后转头把所有的聊天记录全部入库，每天都仔细分析一遍，看看自己下一步该割哪一茬韭菜

公司从上到下都用 claude code 干活的话，人类学公司可以收集到整个公司的关键数据
从财务做报表，到融资吹牛逼的 ppt，以及代码的实现落地
人类学还可以监控独角兽 startup，从他们的发展中获得最佳数据
并且现在只有老掉牙的 cookie 隐私法规，cookie 甚至只能监控点了什么东西而已
而 AI 数据=最直接提纯的隐私数据
所以人类学的市值应该 = 侵犯隐私到极致的 meta + 大模型 top0 梯队的 openai
这样看来人类学彻底赢了

以当前的 AI 发展速度来看，任何产品都得 15 天-30 天发布一个大功能才算跟得上信息流动。

人类学和开放 AI 两个公司，代码质量抠脚功夫，软件经常出问题，找不到原因，让用户自适应。
但是自家的 api 每天依然能稳定支撑大规模并发调用，足以说明当下 llm + 资深程序员打配合的稳定性了

AI 公司推出桌面端软件的最大好处
疯狂偷用户隐私，
meta 什么都不做，卖隐私卖广告就可以躺平乱玩，
商业的终极模式，把诈骗信息精准的投放给每个用户

目前 ai 的能力和人人嘴巴编程的混乱程度来看
github 的开源赚星星模式已死
以后只需要几个头部库认真参与，其他全部闭源，开源提示词就够了

claude code 开源为 agent infra 指明方向

这几天各种发 Pretext 的营销号可以拉黑了，特别是币圈和 ai 的垃圾账号
这帮人抄文案“虚拟滚动”的时候，估计连虚拟滚动是个啥都不知道，更别提自己操刀过遇到过问题

这几天各种发 Pretext 的营销号可以拉黑了，特别是币圈和 ai 的垃圾账号
这帮人估计抄文案“虚拟滚动”的时候，估计连虚拟滚动是个啥都不知道，更别提自己操刀过遇到过问题

codex 的配额策略有严重问题，我一直都是 pro，有些周使劲用用不完，有些周开 medium 干半天都能干 20% 额度

有哪些国产中转站是支持大规模 api 调用的？

最应该培养的是掌控资产的感觉，接受稳健复利的快感，这样在任何投资标的上都不会选择高风险梭哈或者天天短线了，也很难被杀猪盘骗骗团团转。

codex 应该开发一种 tree 的模式，
自己去迭代任务，每轮抽三张卡，然后进行 tdd + 日志追踪闭环 benchmark，
沿着三张卡抽九张开始繁殖，开始删除、合并垃圾的 tree path，无限的根据 benchmark 目标优化，
达到一个关键性能节点，自动进行 git tag，
从发散模型慢慢收敛，最后得到一个非拟合的完成目标的程序。

所有人都在用 sota 模型做软件，但是一个要成本的商业应用，如果把一个弱智、平庸模型调教成能完美完成任务的 agent，就需要大量的重复 benchmark 工作了