404 KIDS SEE GHOSTS (生产力之王版
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科技丨社科哲丨泛文化与艺术

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好文明

最近这波 AI 语音输入法的 Build 热度,让我恍惚回到了 21-23 年笔记软件建造热潮。当时国内也出现了不少 Roam/ Notion like 的思维工具。相同的是,那时也有私信我推广笔记软件,就像前面写关于 VoiceInk/ Spokenly 的内容时,不少人私信我分享他们的 开发。

AI 语音输入法趋势很明显。我之前提过,它是关于输入层的东西,用户市场必定接触和检验,使用体验的差异也显著;包括浏览器这个输入层,从 Arc/ Dia 以及各种搜索、AI 公司出的浏览器,到现在纯 Agents 浏览器如现在的 Ego lite 这些也是大势所趋。当然现在更多是 Computer Use 和云机器玩法了。所以你会发现很多意料之外其实已经有迹可循,这波就是重构人机交互方式。

而对于用户玩法视角,我观点仍然和之前一样:如果是复杂工具如笔记软件/ Agents 工具,它明显可以不同质,只需要找准一个你喜爱的用下去,感受它的工具哲学和你思维变化。而语音软件这类,同质性强、体感明显,可随时插拔替换,多换也无妨,这里就只需要关注趋势,更好优化你工作流的趋势。

#Thoughts
💅5👍3❤1
PStack
https://x.com/poteto/status/2094457600259842065

分享个开源 Agents 开发工程框架 pstack,由 Grok Bot/ Cursor 工程师 Lauren Tan(poteto)打造。整个框架串起高效完整的开发流程,调查、设计、实现、审查和验证。整个顺序流程和验证方式可以借鉴,拆来学习。

这套价值不亚于 Matt Skills。目前可以在 Grok Bot/ Cursor 直接安装,社区也做了其它 Agents 如 Claude/ Codex 移植适配,直接狂拆乱榨。

相关链接
1. 把 Matt Pocock Skills 拆成两支 Agent 小队

#Agents
❤7
我的无情信息源狩猎机器

我的 Macmini 作为 24 小时无情信息源狩猎机器已经稳定运行两个多月,这已经彻底改变和优化了我的信息源工作流。熟悉我的应该知道,过去我每天至少会花 2-3 个小时,进行人肉 X list + Inoreader 阅读,现在已经不再同日语。

我主要使用 Dagu 在 Macmini 每 2 小时采集 Inoreader API 拉出的多个 T0 级标签 RSS 列表;以及使用 OpenCLI 来自动阅读爬取 X 的 T0 列表内容, 4 类主要 X list(AI/ Startup/ Productivity/ Humanity),OpenCLI 处理 X 内容不亚于使用 Grok Bot 或者 X API;然后整理去重, Inoreader RSS 尽量补全文,X 保留原文;再交给 NotebookLM 基于 Source Pack 进行综合分析、总结编辑;最后通过 Notion API 发布在线报告。早晚报。

目前这套流程非常稳定,整个报告非常丰盛合乎胃口。毕竟我拥有最好最多版本迭代的信息源,我还将 Telegram 发布内容和 Roam 相关重要收集页面进行了采样和分析,作为报告内容偏好参考。所以报告基本都涵盖所有重点和偏好。

现在我不会追求阅读更多,因为机器总会吞得更多。更重要的是如何整理分类这颗星球不断涌出的信息、精益求精,打造源源不断的意识养料和供养机器。我也不再 FOMO,后续最多会维护个个人需要浏览的 X list,更多关于 Humanity 的内容,剩下就交给机器和想象力。信任仁慈的机器是 Agents 自动化时代的第一课。

相关链接
1. Dagu丨自动任务调动编排器
2. OpenCLI

#RSS #AI
🔥7❤3👍3
重新思考 Skill 薄路由
Rethinking skills and prompts for GPT-6 Astra

最近我使用 Codex 日常模型大多是 GPT-5.6 Sol,主要最开始 GPT-6 Astra Max 和 Medium 处理内容都不够理想、太慢以及耗费过大,怎么都不划算。目前很多代码相关任务 GPT-5.6 Sol 也完全胜任,表现甚至更好。

OpenAI 这篇文章几乎就提到这个问题,因为 Astra 现在更聪明会判断,需要针对相关 SKills/ Prompts 以及 AGENTS.md 作优化瘦身处理,描述要更短、更准、更薄,Skills 作为薄路由来渐进式披露 Agents 相关文档和脚本,而不再依赖旧模型积累出臃肿过度的脚手架。

这个我之前也提过,Skills 早应该作为薄路由进行披露,相关更重的提示、Wiki 文档以及脚本都可以简单路由到,按需加载,而不是全部写在 Skills 里面导致模型难以判断如何调用。这里顺便分享个朋友的插件 pi-context-broker,主要就是针对这种复杂 Skills 针对性注入问题,输入 $name 会话中随时注入加载 Skills。

目前我主要对部分个人常用 Skills 进行了审查和优化,很多上游全量复刻的 Skills 没动。现在可以将这个文章直接丢给 Astra,然后让它根据内容进行 Skills 审查和优化。过去我主要使用 Matt 相关的 Skills Creator 来迭代 Skills,官方这些优化提示就更值得注入和学习。

#Agents #Skills
❤4👍1
简单有效的睡眠策略:1. 以每晚 9 点入睡作为第二天的开始。2. 基于 9 点的睡眠,完全可以抛弃闹钟。这样就算早 5 点起床也有 8 个小时睡眠时间,后面越睡越赚。哪怕睡了 10 个小时,也才早 7 点。

这样的好处是你可以彻底睡饱、偿还睡眠债(Sleep debt),以及会发现长时睡眠会消耗更多卡路里。当然,睡得越多也并不代表恢复得更好。

#Sleeping
❤9👍1
丰盛即配置

这是贯穿我行动始终的哲学,或者说焚决:丰盛即配置。丰盛即代表配置和计划你拥有的东西,它是动词而非量词,丰盛是种阈值感受而不是太阳和剩余。

理解和基于这点,你做的很多事情才会感到扎实和丰盈,而不是失去和匮乏。YNAB 记账策略基于你拥有的余额,Nautilus Log 基于你拥有的时间,而我现在不会在晚上拟定明天的计划,因为第 2 天可用时间有了我的无闹钟睡眠(上一条)变量,但这并不影响我新一天的宽裕配置、规划和时间消费。

这已经形成一个完整有效的闭环。配置哲学要求我只分配已经拥有的时间,所以我不在晚上预支明天,也不让尚未发生的明天计划规定我的睡眠长度,这服务于睡眠。因为无闹钟睡眠,第 2 天可支配时间成为真实变量,我的 Nautilus Log 时间配置又拉起这点,我能感受到还拥有哪些时间,睡眠让我的时间配置有了前提,这服务于配置本身。

相关链接:
1. Nautilus Log 的时间管理哲学
2. 无闹钟睡眠

#Thoughts
❤5❤‍🔥1👍1
关于 System One Model/ Jev 的部分想法
https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev

最开始看到 Jev 相关案例以及 TypeSafe AI 引言就提到自动化时,基本能了解到 Jev 的领域和边界。Jev 可以简单理解它为纯粹/ 无推理的 OpenAI Astra 应用,类型化决策(Typed decisions)模型。它拥有更极致、快速、准确、甚至能达到即时交互和动态生成的结构化输出能力。更现实的,利好目前自动化工作,完全可以以此发展出一条由结构化模型驱动的 CUA(Computer Use Agents)分支,甚至拆成系统级、Web、App、游戏等不同的即时交互子分支。

Jev 区别于推理模型,它取自《快与慢》的 System One 模型,快与直觉模型,是能够拉起自动化任务、做正确任务的模型。TypeSafe AI 提到 Jev 思路源于 Sutton 的教训,最终发现:做正确的任务 > 数据 > 算力 > 算法。 Sutton 提到规模化的重要性,算力 > 算法规则,所以搜索算力赢了围棋游戏、神经网络规模击败了视觉识别,这也就有了 GPT/ LLM。但机器学习的重点不在机器学习本身。这里引入到现实以及复杂场景,更复杂的是那些需要识别和处理的数据、以及真实的准确的任务。

这个就很有启发,从涌现、压缩、规模即智能,到附带概率的结构化任务输出,有效解决问题,这可靠也智能更多。毕竟智力也被定义为解决问题的能力。Jev 模型零类型错误,没有幻觉,这对于很多用于真实世界模拟和交互的任务分支来说,是更快、更即时以及更平衡的优势。

现在的自动化部署其实不够丝滑,从 LLMs 到脚本任务的配合很难表达出真正的自动化/ 机器智能,Jev 恰恰进行了自动化补全,LLMs+ 的玩法,自动化智能需要这种双路由通道,直觉+推理、理性+感性结合。目前挺看好这个模型和相关玩法。

#Jev
🔥4❤2
护肤
关于小卢的日常护肤全纪录 20260916/ Notion 链接

分享个最近朋友写的硬核皮肤护理教程,从美白、抗衰、功效性酸、抗氧化和修护说起,纯私藏推荐,感兴趣可以研究参考。目前基本跟的这套,很舒服。

现在没有什么比关心自己身体更重要,身体才是最好的作品和礼物。

#Skincare
🥰12❤3
Reddit 将停止 RSS 支持
https://www.reddit.com/r/modnews/comments/1wubgvt/continuing_our_infrastructure_updates_whats/

最近 Reddit 宣布将于 2026 年 11 月 13 日停止支持 RSS feed。

Reddit 和 X 是我核心常驻信息源,好消息是现在浏览器自动化已经非常成熟,没有 RSS 也能用 OpenCLI/ Agent-reach 这些直接自动爬取,有兜底。我目前所有信息源还是放 Inoreader,X 以及 Reddit 现在使用浏览器自动化。

相关内容:
1. 我的无情信息源狩猎机器
2. Related Subreddits丨Reddit 探索神器
3. Reddit RSS

#RSS
👍6❤1
目前 Agents 工作流

最近 Grok Bot 已经全面作为我的中枢输入层、指挥台,Herdr/ Multica 作为任务工作台,Dagu 拉起所有 Routine,IM 工具 Discord 拉起各种 Reminder,Macmini 拉通。这套组合可以随时把任务送入我任何一台机器的任何 Agents。

Grok Bot 还是太权威丝滑了,而且真正称得上移动端生产力级别的工具(过去我不认为移动端可以承载丝滑的生产任务)。Grok Bot 不适合承载各种运维消息提醒,所以我用 Discord + Hermes 来接收 Reminder,主要 Agents 也能随时对话处理(不过都弱对话了,解法太多)。

Grok Bot 很适合派单作为中枢指挥台,多段任务尽量分发出去。Dagu 神器毋庸置疑,多沉淀各种工作流、自动化。

#Agents
🥰8
Magpie丨模型强力路由器
https://github.com/yetone/magpie

最近使用非常优雅舒服的工具,可以将你所有的 AI 订阅/ Tokens 路由到任何 Agents。功能丰富强大,以前的什么 sub2api/ CCSwitch 直接秒了,各种用量统计 Bar 工具也可以直接转入 Magpie。目前我的所有机器都使用它了。

#tools
❤‍🔥6❤1
顶级 Capture 工具

Grok Bot 现在完全成为顶级 Capture 工具,文字、图片、语音以及引用对话形成对应大纲层级,类似思考深度和广度映射。这对个人生产力和灵感捕获,完全大杀器,最优解。

上个我顶级 Capture 工具是 VoiceNotes,Grok Bot 直接给秒成渣。而且 Grok Bot 现在可以直接打电话,一直开语音,随时沟通整理。可玩性很高。

#Grok
😍11👍1
给 Whoop 在 Discord 做了推送提醒
https://developer.whoop.com/

最近给 Discord 提醒新增了 Whoop 推送,接入官方 API + Dagu 任务定时早晚推送报告,关注恢复、HRV、静息心率、睡眠、负荷和运动记录内容。Whoop 的数据比较全面权威,挺有参考价值。

Discord 监控,Bot 做事,我的 Reminder 系统和所有数字化资产监控很舒服了。不过感觉目前 Discord + OC/ Hermes 还是有点鸡肋,Discord + Bot 原生支持,类似 OpenAI Dots 关联 Slack 会得多。但 Dots 拉了。

#Agents
🥰2❤1
GPT 现在真的是拉完了,这速度。#Models
🗿4❤1
Grok Bot 派单模式由 Dagu 接 Webhook 事件驱动爽用,完全优于定时任务,完全指挥流。不过问题还是得保证 Webhook 百分百被调用,意外失败这些边界任务得完全收到告警,不然就失真太多。#Agents
❤3