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去 DMIT 买个服务器，不过现在买不到了，去搬瓦工或其他支持 CN2 GIA 线路的服务商买也一样。 付款后保存进入服务器页面，点击保存 SSH 私钥 接下来的工作全让 AI 帮你干：这里我使用的 @AntLingAGI 最新推出的 Ring-2.6-1T，速度贼快，价格还超便宜。Ring-2.6-1T 现在 OpenRouter 上打折 75% off，这价格相当于不要钱了：https://openrouter.ai/inclusionai/ring-2.6-1t 如何接入：使用 Pi agent 或 Hermes agent，绑定 OpenRouter 并填写 API key，选择模型下

这几天有好几个小伙伴@我说，我的开源工具在他们问 AI 的时候被主动推荐了，啥也没做居然可以被收录，想着要不花一个小时把内容结构化整一整，应该会更好，于是整好以后，快速发了一个速记推，但是内容结构不清晰，想着大家很感兴趣，那要不就整一个结构清晰的文章便于沉淀和查找。 我很讨厌去刷排名或者生产垃圾内容，更多想着让现有的内容对 AI 更可见，所以这篇文章不会教你投机，而是如何让AI更好理解你现有的内容本身。 去查了一下，发现 AI 搜索跟传统搜索逻辑完全不一样，传统 SEO 拼的是进 Google 前 10，但 83% 的 AI Overview 引用来自排名前 10 之外的页面，AI 看的是结构

2026年3月31日，安全研究者 Chaofan Shou 发现 Anthropic 发布到 npm 的 Claude Code 包中，source map 文件没有被剥离。 这意味着：Claude Code 的完整 TypeScript 源码，51.2万行，1903个文件，就这样暴露在了公网上。 我当然不可能在短短数小时内看完这么多代码，因此，我带着三个问题去读这份源码： Claude Code 和其他 AI 编程工具到底有什么本质区别？ 为什么它写代码的"手感"就是比别人好？ 51万行代码里，到底藏着什么？ 读完之后，我的第一反应是：这不是一个 AI 编程助手，这是一个操作系统。 想象你雇

再次总结一下现在市面上的 design skills： Impeccable 增强版 frontend-design skill，17 个设计命令（/polish、/audit、/distill 等）。 https://impeccable.style UI Skills 包含 15 个独立 skills：baseline-ui（Tailwind 设计一致性）、fixing-accessibility（无障碍审计）、fixing-metadata（SEO 元数据）、fixing-motion-performance（动画性能）、12-principles-of-animation（迪士尼动画原

2016 年，当 AI 还远没有成为今天这样的全民浪潮时，我已经开始认真尝试一件事：用语言模型来理解、修改和生成代码。 我给公司起名叫 ai.codes。这个名字几乎不需要解释：AI codes——把 code 当作动词，意思就是“AI 写代码”。 这个愿景在十年后的今天终于成为现实。“Agentic Coding”的浪潮已经席卷全球。只是当这一切真正到来时，我当年的那次创业，早已停在了 2016 年。 今天我想把这段往事写下来。它既是对那个技术爆发前夜的记录，也算是给 30 岁的自己留下一封迟到的回信。 当年的愿景 2011 到 2014 年，我在 Google 工作。那时我有个习惯：去看

今天这篇文章源于最近半年深度使用 Claude Code、两个账号每月 40 刀氪金换来的一些踩坑经验，希望能给大伙一些输入。 刚开始我也把它当 ChatBot 用，后来很快发现不对劲：上下文越来越乱、工具越来越多但效果越来越差、规则越写越长却越不遵守，折腾了一段时间，研究了 Claude Code 本身之后才意识到，这不是 Prompt 问题，而是这套系统的设计就是这样的。 这篇文章想和大伙聊聊这几个事：Claude Code 底层怎么运作、上下文为什么会乱以及怎么治理、Skills 和 Hooks 应该怎么设计、Subagents 的正确用法、Prompt Caching 的架构影响，以及

文 ｜ 阑夕 OpenClaw引起的这波「龙虾热」，变得越来越魔幻现实主义了。 如果说春节长假刚结束那会儿，上门安装龙虾还是一个段子、还是一个停留在用Nano Banana作图博君一笑的阶段，上周末腾讯大厦门口排成长队等待免费安装龙虾，就只能说「至此已成艺术」了。 我很想引述一个笑话，它的原始版本是这样的： 「一个小男孩多大了就不应该进女澡堂了？」 「当他想进女澡堂的时候，他就不应该进了。」 龙虾这事儿的基本道理，本质上也是一样的，如果你需要托人帮你安装龙虾，那么其实你就不太可能需要龙虾⋯⋯ 勇敢的人先享受世界，这话大家都赞同，但要承认自己不在其中、也不配先享受世界，这就很难了。 OpenCl

1996年我拥有了第一台电脑。当然在学生的眼里，它更是一台游戏机。那台奔腾100电脑的硬盘只有540M，但那时候我感觉它大的装得下整个世界。在上面我玩过上百个游戏，其中最早的几个里就有一部叫做《主题公园》。 30年后我才知道，我每天都在用的Gemini，以及它背后的DeepMind，其精神内涵，竟直接来自于这款古早游戏。 这段故事写在DeepMind创始人哈萨比斯(Demis Hassabis)的个人传记里。昨天拿到这本书后一口气读完了。内容很丰富，从儿童时代写到了2025年和OpenAI的竞争，而最让我感兴趣的还是关于模拟的部分。 “模拟”一直是我在AI领域最感兴趣的方向，之前我也隔三差五聊

比特币此刻理应至少价值15万美元，这一点众所周知。 昨日曼哈顿联邦法院受理的一起诉讼，恰好解释了为何现实并非如此。 让我们首次将三条线索串联起来：一个基于名为“布莱斯秘密”私密聊天群的联邦内幕交易案；一套持续至2025年末、系统性压制比特币价格的上午十点抛售程序；以及一本未公开的衍生品账目——它可能使史上最大的比特币ETF持仓沦为打压比特币价格的工具。 所有线索都指向同一个名字：简街资本。 故事始于一位名叫布莱斯·普拉特的实习生。 普拉特曾在算法稳定币TerraUSD及其代币Luna背后的新加坡公司Terraform Labs实习。他于2021年9月离开Terraform，以正式员工身份加入简

历史上每一次技术革命，都有人预言灾难。他们说印刷机会让知识贬值，电话会摧毁面对面的交流，互联网会让人与人之间的关系变淡。 斯坦福大学经济学家查尔斯·琼斯在他的论文《AI与我们的经济未来》中，提出了一个「弱链接理论」。 这个理论认为，任何复杂的生产过程，都是由一系列互补的任务构成的，就像一条链条。这条链条的整体效率，不是由最强的那个环节决定的，而是由最弱的那个环节决定的。 其实和我们之前总讲的木桶理论差不多，决定上限的是最短的那块板子。 这个理论，为我们理解AI会对现实世界造成哪些影响提供了一个极其重要的视角。 AI可能会让某些任务的效率提升一万倍，比如写代码、分析数据、生成图像。但只要这个生产