TheSmartApe🔥
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Ruflo 在 GitHub 上刚刚获得了 26,000 个星标，但大多数人仍然不理解它的实际作用。
它是一个开源的多智能体编排平台。不是让一个 Claude 代码实例做所有事情，而是运行 100 多个专业智能体同时协作。
一个智能体负责规划架构，一个写代码，一个进行测试，一个检查安全，一个进行审查，全部并行进行。所有智能体共享内存，由一个编排者协调，跟踪进度并解决冲突。
不再由一个开发者依次完成所有任务，而是由整个工程团队同时工作。
自学习循环：每次智能体成功完成任务，Ruflo 都会存储这个模式。下次遇到类似情况时，它会将任务路由到表现最好的智能体 + 模型组合。系统随着使用次数的增加变得越来越智能。
共享内存结合向量搜索：智能体不再孤立工作。它们写入由 SQLite + HNSW 向量搜索支持的共享内存层。智能体 3 可以立即访问智能体 1 发现的内容。
你可以通过 MCP 将其集成到 Claude 代码中。无需改变工作方式，Ruflo 会自动拦截你的任务并进行分发。
比如你想构建一个全栈应用。一个智能体会依次编写后端、前端和测试。过程中它会丢失上下文，忘记后端的边界情况。
有了 Ruflo：一个规划智能体将项目拆分成多个组件。后端智能体和前端智能体同时开始编码。数据库智能体并行设置架构。测试智能体监控全部内容，并在代码生成的同时编写测试。安全智能体实时审查所有内容。
它们共
查看原文它是一个开源的多智能体编排平台。不是让一个 Claude 代码实例做所有事情，而是运行 100 多个专业智能体同时协作。
一个智能体负责规划架构，一个写代码，一个进行测试，一个检查安全，一个进行审查，全部并行进行。所有智能体共享内存，由一个编排者协调，跟踪进度并解决冲突。
不再由一个开发者依次完成所有任务，而是由整个工程团队同时工作。
自学习循环：每次智能体成功完成任务，Ruflo 都会存储这个模式。下次遇到类似情况时，它会将任务路由到表现最好的智能体 + 模型组合。系统随着使用次数的增加变得越来越智能。
共享内存结合向量搜索：智能体不再孤立工作。它们写入由 SQLite + HNSW 向量搜索支持的共享内存层。智能体 3 可以立即访问智能体 1 发现的内容。
你可以通过 MCP 将其集成到 Claude 代码中。无需改变工作方式，Ruflo 会自动拦截你的任务并进行分发。
比如你想构建一个全栈应用。一个智能体会依次编写后端、前端和测试。过程中它会丢失上下文，忘记后端的边界情况。
有了 Ruflo：一个规划智能体将项目拆分成多个组件。后端智能体和前端智能体同时开始编码。数据库智能体并行设置架构。测试智能体监控全部内容，并在代码生成的同时编写测试。安全智能体实时审查所有内容。
它们共
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我刚刚通过@claudeai节省了一个品牌每年3万美元的摄影预算，减少了99.99%。
方法如下：
> 你给Claude Code提供两个工具：一个浏览器MCP和一个图像生成API (GPT-4o、Nano Banana、无论是什么)。
> 首先，你输入你品牌的URL。代理会爬取每个页面，构建一个品牌DNA文档 (色彩、字体、照片风格、产品目录等...)。
> 然后你上传参考图片。Pinterest板块、编辑图片、你喜欢的广告活动。代理会拆解它们，分析光线、色彩分级、构图，并将其转化为可用的提示。
> 从那里，它结合品牌DNA和参考资料开始生成。与你的风格完全一致的产品拍摄。符合你的情绪板的生活方式图片。一切保持一致。
> 不用Photoshop。不用工作室。不用47封邮件与创意总监反复沟通。
不喜欢光线？告诉它。想要不同的氛围？换掉参考资料。需要50张更多的照片？一句提示搞定。
旧方式：摄影师每小时100-300美元，工作室每日报价500美元，后期编辑每张50美元，反复沟通数周。
新方式：Claude Code每月20美元，图像API每张大约0.10美元，几分钟搞定。
而且真正厉害的是，代理在拍摄之间不会忘记你的品牌。它阅读了你网站的每一页，分析了每个参考资料的色彩分级。比大多数你雇佣的人都更具一致性。
查看原文方法如下：
> 你给Claude Code提供两个工具：一个浏览器MCP和一个图像生成API (GPT-4o、Nano Banana、无论是什么)。
> 首先，你输入你品牌的URL。代理会爬取每个页面，构建一个品牌DNA文档 (色彩、字体、照片风格、产品目录等...)。
> 然后你上传参考图片。Pinterest板块、编辑图片、你喜欢的广告活动。代理会拆解它们，分析光线、色彩分级、构图，并将其转化为可用的提示。
> 从那里，它结合品牌DNA和参考资料开始生成。与你的风格完全一致的产品拍摄。符合你的情绪板的生活方式图片。一切保持一致。
> 不用Photoshop。不用工作室。不用47封邮件与创意总监反复沟通。
不喜欢光线？告诉它。想要不同的氛围？换掉参考资料。需要50张更多的照片？一句提示搞定。
旧方式：摄影师每小时100-300美元，工作室每日报价500美元，后期编辑每张50美元，反复沟通数周。
新方式：Claude Code每月20美元，图像API每张大约0.10美元，几分钟搞定。
而且真正厉害的是，代理在拍摄之间不会忘记你的品牌。它阅读了你网站的每一页，分析了每个参考资料的色彩分级。比大多数你雇佣的人都更具一致性。
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我在社交媒体增长策略方面为很多人管理过，从未看到过这样大的机会能够完全自动化整个A到Z的流程。
有了合适的自动化，任何人都能在自己的细分领域获得数百万次浏览，你只需要辛苦工作一次，设置好管道。
这是一个动画短视频的例子：
> 选择你的细分领域 + 定义内容角度
> 在该细分领域抓取trending hooks (Apify、Twitter API、TikTok)
> 用根据你的品牌声音训练的AI agent生成脚本
> AI用Gemini图像生成生成视觉内容 (风格一致、角色、场景)
> AI用Kling制作动画 (图像→视频、平滑运动)
> AI自动添加配音 + 字幕 + 音乐
> 跨平台排期和发布 (TikTok、Instagram、Youtube等)
> agent收集性能数据，反馈回管道
> agent根据有效的内容改进下一批。循环。
这是动画短视频的一个例子，但它适用于任何类型的内容，UGC广告、教育视频、无人页面，等等。
> 选择你的细分领域
> 识别需求
> 定义你的目标
> 然后构建自动化，这样人工干预做得尽可能少，可以专注于重要的事情。
内容机器会自动运行。
如果你想要帮助为你的细分领域设置这个，请DM我。
有了合适的自动化，任何人都能在自己的细分领域获得数百万次浏览，你只需要辛苦工作一次，设置好管道。
这是一个动画短视频的例子：
> 选择你的细分领域 + 定义内容角度
> 在该细分领域抓取trending hooks (Apify、Twitter API、TikTok)
> 用根据你的品牌声音训练的AI agent生成脚本
> AI用Gemini图像生成生成视觉内容 (风格一致、角色、场景)
> AI用Kling制作动画 (图像→视频、平滑运动)
> AI自动添加配音 + 字幕 + 音乐
> 跨平台排期和发布 (TikTok、Instagram、Youtube等)
> agent收集性能数据，反馈回管道
> agent根据有效的内容改进下一批。循环。
这是动画短视频的一个例子，但它适用于任何类型的内容，UGC广告、教育视频、无人页面，等等。
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如果你想要帮助为你的细分领域设置这个，请DM我。
AGENT-80.56%
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残酷的真相。你的粉丝数量现在几乎无关紧要!
以前你的信息流是你关注的人。如今是算法认为你关心的内容。
我的信息流充满了我没关注的人,我大部分的互动来自不关注我的人。
一个0粉丝的人可以胜过一个10万粉丝的人。这是新游戏,有新规则。意味着你要么适应,要么死亡。
这是媒体历史上最大的平衡器。你不需要受众就能开始。你需要一条很棒的帖子。
对于建设者、创作者、小企业,这改变了关于策略的一切:
> 不要执着于粉丝数量
> 开始执着于每条帖子的内容质量
> 到处发帖:X、TikTok、YouTube、LinkedIn、Threads
> 数量很重要:更多帖子 = 算法选中你的机会更多
> 每条帖子都是一张彩票,但你可以提高成功概率
现在赢家不是粉丝最多的人。他们是那些持续在每个平台上发布最有价值内容的人。
注意力是免费的。分发是免费的。唯一的成本是制作值得观看的东西。
查看原文以前你的信息流是你关注的人。如今是算法认为你关心的内容。
我的信息流充满了我没关注的人,我大部分的互动来自不关注我的人。
一个0粉丝的人可以胜过一个10万粉丝的人。这是新游戏,有新规则。意味着你要么适应,要么死亡。
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对于建设者、创作者、小企业,这改变了关于策略的一切:
> 不要执着于粉丝数量
> 开始执着于每条帖子的内容质量
> 到处发帖:X、TikTok、YouTube、LinkedIn、Threads
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现在赢家不是粉丝最多的人。他们是那些持续在每个平台上发布最有价值内容的人。
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你不能让你的AI代理为你写作，如果它不能复制你的写作风格。
所以我建立了
输入你的X账号 → AI分析你最后100条帖子(无回复) → 生成一个VOICE.md文件，可以插入任何AI代理。
花费30秒，成本$5。
查看原文所以我建立了
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花费30秒，成本$5。
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我一直对宗教很感兴奋。只是想理解它们实际上写了什么。AI使这种研究简单了100倍。
所以我做了一个实验：列出三大一神教主要圣经文中写得清清楚楚的每一条禁令——古兰经、圣经和托拉。没有学者的解释，没有传统，没有评论。只有文本本身实际说的内容。
然后对于每条禁令，我让AI检查今天大多数信徒是否实际遵守它。
177条禁令的结果：
> 伊斯兰教(古兰经)：55条禁令 → 62%被遵守
> 犹太教(托拉)：67条禁令 → 42%被遵守
> 基督教(圣经)：55条禁令 → 25%被遵守
最让我惊讶的是，这些禁令在所有3个宗教中基本上是一样的。猪肉、酒精、高利贷、纹身、头巾覆盖、不发誓……几乎是复制粘贴的。
所以真正的区别不在文本中，而在应用中。穆斯林遵守62%的禁令，犹太人42%，基督教徒25%。
最让我个人震惊的：猪肉和酒精在圣经中也被禁止了。我一直以为这是伊斯兰教和犹太教特有的。结果发现它在利未记中逐字逐句写着，甚至在(新约)使徒行传中也有。
以下是我分步骤的做法，如果你想重现的话：
1. 从公共API下载完整文本：
• 古兰经：114章，沙希国际翻译版本通过quran(dot)com
• 圣经：66卷，世界英文圣经(公共领域)通过bible-api(dot)com
• 托拉：摩西五经，JPS翻译版本通过sefaria(dot)org
• 所有内容均保存为带有经文编号的纯文
查看原文所以我做了一个实验：列出三大一神教主要圣经文中写得清清楚楚的每一条禁令——古兰经、圣经和托拉。没有学者的解释，没有传统，没有评论。只有文本本身实际说的内容。
然后对于每条禁令，我让AI检查今天大多数信徒是否实际遵守它。
177条禁令的结果：
> 伊斯兰教(古兰经)：55条禁令 → 62%被遵守
> 犹太教(托拉)：67条禁令 → 42%被遵守
> 基督教(圣经)：55条禁令 → 25%被遵守
最让我惊讶的是，这些禁令在所有3个宗教中基本上是一样的。猪肉、酒精、高利贷、纹身、头巾覆盖、不发誓……几乎是复制粘贴的。
所以真正的区别不在文本中，而在应用中。穆斯林遵守62%的禁令，犹太人42%，基督教徒25%。
最让我个人震惊的：猪肉和酒精在圣经中也被禁止了。我一直以为这是伊斯兰教和犹太教特有的。结果发现它在利未记中逐字逐句写着，甚至在(新约)使徒行传中也有。
以下是我分步骤的做法，如果你想重现的话：
1. 从公共API下载完整文本：
• 古兰经：114章，沙希国际翻译版本通过quran(dot)com
• 圣经：66卷，世界英文圣经(公共领域)通过bible-api(dot)com
• 托拉：摩西五经，JPS翻译版本通过sefaria(dot)org
• 所有内容均保存为带有经文编号的纯文
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GateUser-95724956:
y:AI赚钱的10种方式 按难度排序。
包含实际收入范围的方法。
简单 (本周开始)
1. AI自动化自由职业：$2K-8K/月
为企业搭建n8n/Make工作流。大多数公司仍然手动操作一切。你会感到震惊。
2. AI内容代理：$3K-15K/月
大规模撰写、改编、排程内容。一人代理机构。AI完成80%，你负责品味。
3. AI设计服务：$2K-10K/月
LOGO、广告、社交视觉内容。Midjourney + Figma + 好眼光 = 全方位设计服务。
中等 (需要一些技能)
4. 微调作为服务：$5K-20K/月
公司需要定制模型但不知道怎么做。你成为桥梁。
5. AI咨询：$8K-25K/月
审查公司的工作流程，告诉他们AI在哪些方面能节省时间和成本。收费$200-500/小时。
6. 构建并销售AI SaaS：$1K-50K/月
推出微型SaaS工具。解决一个问题。收费$29/月。Cursor + Vercel + Stripe = 上线。
7. AI销售代理搭建：$5K-15K/月
部署AI SDR和预约设置工具。每个B2B公司都需要。
困难 (需要认真投入)
8. AI交易机器人：$0-100K+/月
利用ML信号进行算法交易。你可能亏损一切，也可能赚大钱。
9. 训练定制模型：$10K-
查看原文包含实际收入范围的方法。
简单 (本周开始)
1. AI自动化自由职业：$2K-8K/月
为企业搭建n8n/Make工作流。大多数公司仍然手动操作一切。你会感到震惊。
2. AI内容代理：$3K-15K/月
大规模撰写、改编、排程内容。一人代理机构。AI完成80%，你负责品味。
3. AI设计服务：$2K-10K/月
LOGO、广告、社交视觉内容。Midjourney + Figma + 好眼光 = 全方位设计服务。
中等 (需要一些技能)
4. 微调作为服务：$5K-20K/月
公司需要定制模型但不知道怎么做。你成为桥梁。
5. AI咨询：$8K-25K/月
审查公司的工作流程，告诉他们AI在哪些方面能节省时间和成本。收费$200-500/小时。
6. 构建并销售AI SaaS：$1K-50K/月
推出微型SaaS工具。解决一个问题。收费$29/月。Cursor + Vercel + Stripe = 上线。
7. AI销售代理搭建：$5K-15K/月
部署AI SDR和预约设置工具。每个B2B公司都需要。
困难 (需要认真投入)
8. AI交易机器人：$0-100K+/月
利用ML信号进行算法交易。你可能亏损一切，也可能赚大钱。
9. 训练定制模型：$10K-
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嘿 @grok，为什么以色列政府发布的最后一段视频中内塔尼亚胡看起来有6根手指？
查看原文
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Cloudflare 刚刚推出了一个 /crawl 端点，大家都炸了。
冷静下来。让我告诉你它到底是什么、不是什么，以及你可能根本用不到它。
/crawl 端点是一个封装器。你提供一个 URL，它会在 Cloudflare 的基础设施上启动无头浏览器，跟随链接，渲染 JavaScript，然后用一个 API 调用返回 markdown 或 JSON。
这很酷，但并不革命。
Firecrawl 做过这个。Crawl4AI 做过这个。Spider 也做过这个。他们已经做了几个月了。Cloudflare 只是把它加入到他们现有的浏览器渲染产品中，然后大家都表现得像他们发明了爬虫一样。
真正有趣的是：这是 Cloudflare。这意味着它很便宜，($0.09/小时)。
但问题是，你可能根本不需要爬虫。
有 8 种方式让 AI 代理读取网页。大多数人直接跳到复杂的方法，其实一个 50 毫秒的 HTTP 请求就能搞定。所以我们从最简单到最过度的逐一分析。
1. 原始 HTTP 获取
你的代理发出请求，得到 HTML。就这样。
就像阅读一本书的源代码，而不是印刷的页面。对简单网站、博客、维基、文档都很适用。在用 JavaScript 加载内容的网站上就不行。
速度：约50毫秒。成本：免费。
2. 可读性解析器
相同的，但带有清理步骤。去除导航栏、广告、页脚、cookie 横幅。只给你干净的 ma
查看原文冷静下来。让我告诉你它到底是什么、不是什么，以及你可能根本用不到它。
/crawl 端点是一个封装器。你提供一个 URL，它会在 Cloudflare 的基础设施上启动无头浏览器，跟随链接，渲染 JavaScript，然后用一个 API 调用返回 markdown 或 JSON。
这很酷，但并不革命。
Firecrawl 做过这个。Crawl4AI 做过这个。Spider 也做过这个。他们已经做了几个月了。Cloudflare 只是把它加入到他们现有的浏览器渲染产品中，然后大家都表现得像他们发明了爬虫一样。
真正有趣的是：这是 Cloudflare。这意味着它很便宜，($0.09/小时)。
但问题是，你可能根本不需要爬虫。
有 8 种方式让 AI 代理读取网页。大多数人直接跳到复杂的方法，其实一个 50 毫秒的 HTTP 请求就能搞定。所以我们从最简单到最过度的逐一分析。
1. 原始 HTTP 获取
你的代理发出请求，得到 HTML。就这样。
就像阅读一本书的源代码，而不是印刷的页面。对简单网站、博客、维基、文档都很适用。在用 JavaScript 加载内容的网站上就不行。
速度：约50毫秒。成本：免费。
2. 可读性解析器
相同的，但带有清理步骤。去除导航栏、广告、页脚、cookie 横幅。只给你干净的 ma
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每个人都在谈论@karpathy autoresearch，但你们大多数人其实不知道它到底做了什么。
有一个训练脚本(train(dot)py)，用来训练一个小型语言模型，基本上就是一个婴儿GPT。
还有一个指令文件(program(dot)md)，告诉AI代理该做什么。
你按下“开始”。代理会调整训练脚本，训练5分钟，检查分数。表现更好吗？保持。更差？还原。重复100次，整夜睡觉时完成。
这就是全部。
它实际上优化的：模型架构。不是预测。不是交易。也不是你的投资组合。
比如：
→ 4层还是8层？
→ 最佳学习率？
→ AdamW还是Muon优化器？
→ 在这台特定GPU上，哪个批次大小效果最好？
最优架构取决于你的硬件。H100需要完全不同的模型，而你的MacBook则不同。autoresearch会自动找到最适合你机器的配置。
你可以用它做的事情：
> 构建一个写代码的微型LLM，autoresearch找到最佳架构，你用你的数据集训练
> 创建一个离线在手机上运行的轻量级聊天机器人
> 训练一个模仿你写作风格的模型
> 测试“RoPE是否比ALiBi更适合小模型？”一夜内完成100个变体，而不是花3周做博士论文
> 为树莓派或边缘设备优化模型
你不能做的事情：
> 预测股价
> 寻找交易优势
查看原文有一个训练脚本(train(dot)py)，用来训练一个小型语言模型，基本上就是一个婴儿GPT。
还有一个指令文件(program(dot)md)，告诉AI代理该做什么。
你按下“开始”。代理会调整训练脚本，训练5分钟，检查分数。表现更好吗？保持。更差？还原。重复100次，整夜睡觉时完成。
这就是全部。
它实际上优化的：模型架构。不是预测。不是交易。也不是你的投资组合。
比如：
→ 4层还是8层？
→ 最佳学习率？
→ AdamW还是Muon优化器？
→ 在这台特定GPU上，哪个批次大小效果最好？
最优架构取决于你的硬件。H100需要完全不同的模型，而你的MacBook则不同。autoresearch会自动找到最适合你机器的配置。
你可以用它做的事情：
> 构建一个写代码的微型LLM，autoresearch找到最佳架构，你用你的数据集训练
> 创建一个离线在手机上运行的轻量级聊天机器人
> 训练一个模仿你写作风格的模型
> 测试“RoPE是否比ALiBi更适合小模型？”一夜内完成100个变体，而不是花3周做博士论文
> 为树莓派或边缘设备优化模型
你不能做的事情：
> 预测股价
> 寻找交易优势
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没有人在科技界谈论目前对AI投资的最大威胁。
这个威胁是水。
具体来说，是波斯湾的海水淡化厂，以及伊朗摧毁它们的能力。
海湾国家依赖海水淡化。
科威特：90%的饮用水来自海水淡化。
阿曼：86%。
沙特阿拉伯：70%。
数百个淡化厂沿着海湾沿岸分布。没有它们，主要城市根本无法维持其人口。
一份泄露的2008年美国外交电报警告称，如果朱拜尔海水淡化厂遭到严重破坏，利雅得“将在一周内被迫撤离”。
它们是生存基础设施。
巴林指责伊朗袭击了其一座海水淡化厂。
伊朗的袭击已经距离迪拜的杰贝阿里12英里，这是世界上最大的海水淡化厂之一。
伊朗自己声称，美国首先袭击了Qeshm岛上的一座海水淡化厂。
伊朗无法匹敌美以火力，但它可以威胁每个海湾国家的水源供应。
现在是没有人连接起来的部分。
沙特、阿联酋和卡塔尔在2025年仅在全球交易中就共同投资了$165 十亿美元，全部投向美国的科技和AI。
沙特的PIF成立了Humain，一个国家级的AI公司。阿联酋拥有Stargate，这是世界上最大的数据中心项目之一。卡塔尔刚刚创建了Qai，一个国家级的AI公司。这些国家正在为OpenAI、微软、谷歌的AI基础设施提供资金。
对于海湾国家来说，投资AI部分是为了美国的保护。
如果海湾国家成为美国在对抗中国的AI竞赛中的关键伙伴，美国必须保证它们的安全。AI投资是一种保险。
现在，伊朗导弹正落在这些国家赖以生
这个威胁是水。
具体来说，是波斯湾的海水淡化厂，以及伊朗摧毁它们的能力。
海湾国家依赖海水淡化。
科威特：90%的饮用水来自海水淡化。
阿曼：86%。
沙特阿拉伯：70%。
数百个淡化厂沿着海湾沿岸分布。没有它们，主要城市根本无法维持其人口。
一份泄露的2008年美国外交电报警告称，如果朱拜尔海水淡化厂遭到严重破坏，利雅得“将在一周内被迫撤离”。
它们是生存基础设施。
巴林指责伊朗袭击了其一座海水淡化厂。
伊朗的袭击已经距离迪拜的杰贝阿里12英里，这是世界上最大的海水淡化厂之一。
伊朗自己声称，美国首先袭击了Qeshm岛上的一座海水淡化厂。
伊朗无法匹敌美以火力，但它可以威胁每个海湾国家的水源供应。
现在是没有人连接起来的部分。
沙特、阿联酋和卡塔尔在2025年仅在全球交易中就共同投资了$165 十亿美元，全部投向美国的科技和AI。
沙特的PIF成立了Humain，一个国家级的AI公司。阿联酋拥有Stargate，这是世界上最大的数据中心项目之一。卡塔尔刚刚创建了Qai，一个国家级的AI公司。这些国家正在为OpenAI、微软、谷歌的AI基础设施提供资金。
对于海湾国家来说，投资AI部分是为了美国的保护。
如果海湾国家成为美国在对抗中国的AI竞赛中的关键伙伴，美国必须保证它们的安全。AI投资是一种保险。
现在，伊朗导弹正落在这些国家赖以生
STG0.35%
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最近我发现我的Claude代币限制比以前快得多。
相同的工作流程。相同的复杂度。我这边没有任何变化。
所以我开始深入调查。发现的东西解释了很多。
@AnthropicAI 在Claude Code上亏损严重。
一个每月200美元的Claude Code订阅去年在计算成本上烧掉了大约2000美元。今天？同样的$200 计划每月的计算成本高达5000美元。
这意味着每个用户每月亏损4800美元。
但这是一套经典的策略，烧掉数十亿以占领市场。补贴一切。让产品看起来很便宜。然后逐步收紧。
我们以前在@Uber看到过类似的情况，打车费曾经是5美元。DoorDash免费送餐。
而且不仅仅是Anthropic，所有这些AI工具，Claude Code、Cursor、Copilot、Codex，目前的定价都低于成本。每一个都是如此。整个市场都在补贴。
当补贴停止(而且它们会)时，会发生两件事：
1. 价格大幅上涨
2. 功能被限制
或者两者兼而有之。很可能两者都发生。
这也是我觉得我的代币限制变得更紧的原因。
Anthropic 正在以一种安静、逐步、“你可能不会注意到”的方式进行调整。每美元的计算用量减少。速率限制略微更激进。
我并不生气。这符合商业逻辑。你不能永远每个强力用户亏损4800美元。
但如果你在这些API之上构建，而我也
查看原文相同的工作流程。相同的复杂度。我这边没有任何变化。
所以我开始深入调查。发现的东西解释了很多。
@AnthropicAI 在Claude Code上亏损严重。
一个每月200美元的Claude Code订阅去年在计算成本上烧掉了大约2000美元。今天？同样的$200 计划每月的计算成本高达5000美元。
这意味着每个用户每月亏损4800美元。
但这是一套经典的策略，烧掉数十亿以占领市场。补贴一切。让产品看起来很便宜。然后逐步收紧。
我们以前在@Uber看到过类似的情况，打车费曾经是5美元。DoorDash免费送餐。
而且不仅仅是Anthropic，所有这些AI工具，Claude Code、Cursor、Copilot、Codex，目前的定价都低于成本。每一个都是如此。整个市场都在补贴。
当补贴停止(而且它们会)时，会发生两件事：
1. 价格大幅上涨
2. 功能被限制
或者两者兼而有之。很可能两者都发生。
这也是我觉得我的代币限制变得更紧的原因。
Anthropic 正在以一种安静、逐步、“你可能不会注意到”的方式进行调整。每美元的计算用量减少。速率限制略微更激进。
我并不生气。这符合商业逻辑。你不能永远每个强力用户亏损4800美元。
但如果你在这些API之上构建，而我也
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你不需要更好的AI设置，你需要更少的设置。
你们中的大多数花更多时间配置他们的代理堆栈，而不是实际构建，他们也会因此而疑惑为什么他们的代理会产生幻觉。
以下是在经过数月的生产使用后，真正有效的方法：
> 将研究与实现分开。
> 不要问引导性问题。“找个bug”，它会为了取悦你而自己发明一个。请它中立地分析逻辑。
> 代理知道如何开始任务，但不知道如何结束。给它们一个契约：这些测试通过了，这个截图匹配了，或者你还没有完成。
> 你今天安装的每个有用的工具，六个月内都将在Claude/Codex中原生支持。技能、记忆、子代理，最初都是插件，最终都被吸收了。
> 循环是：从基础开始。当某些事情让你烦恼时添加规则。当性能下降时清理。重复这个过程。
只需阅读更新日志并不断迭代。
查看原文你们中的大多数花更多时间配置他们的代理堆栈，而不是实际构建，他们也会因此而疑惑为什么他们的代理会产生幻觉。
以下是在经过数月的生产使用后，真正有效的方法：
> 将研究与实现分开。
> 不要问引导性问题。“找个bug”，它会为了取悦你而自己发明一个。请它中立地分析逻辑。
> 代理知道如何开始任务，但不知道如何结束。给它们一个契约：这些测试通过了，这个截图匹配了，或者你还没有完成。
> 你今天安装的每个有用的工具，六个月内都将在Claude/Codex中原生支持。技能、记忆、子代理，最初都是插件，最终都被吸收了。
> 循环是：从基础开始。当某些事情让你烦恼时添加规则。当性能下降时清理。重复这个过程。
只需阅读更新日志并不断迭代。
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