elvis@omarsar0 · 7天前59

This was one of the standout AI papers of the week. (bookmark it) It tackles a question most self-improving AI agents ignore: is the agent actually discovering anything, or just remixing what it already knows? How can you tell whether the agent is doing real discovery or just confident retrieval? The authors give three clean buckets: - Retrieval is looking something up in a notebook you already have. - Search is combining tools you already own in new ways. - Discovery is inventing a new concept that wasn't in your toolkit before. The issue is that most agents stop at the first two. The math behind their definition (category theory plus a left Kan extension, if you care) is basically a bookkeeping trick to ask: could the old version of me have produced this result? If yes, it's not discovery. If no, something genuinely new showed up. They build a Builder/Breaker agent that studies protein mechanics. Over four rounds, the model's fit accuracy actually drops (R² goes from 0.48 to 0.68 to 0.54 to 0.41). At first glance, that looks like a failing agent. It isn't. The agent kept taking on harder proteins and rewriting its theory to cover them. Data grew almost 10x while the model code grew only 1.3x. A smaller theory covering a bigger world is exactly what good science looks like. Why does it matter? If you optimize for accuracy alone, your self-improving agent will just settle into easy benchmarks and stop. This paper offers a cleaner success signal and asks whether the agent is compressing more of the world into less code over time. Paper: https://arxiv.org/abs/2606.01444 Learn to build effective AI agents in our academy: https://academy.dair.ai/

译本周一篇AI论文探讨自我改进智能体是否真正发现新知识，还是仅重新组合已知信息。作者将行为分为三类：检索（查询已有笔记本）、搜索（组合现有工具）和发现（发明新概念），并用范畴论和左Kan扩展定义——若旧版本能产生相同结果则非发现。他们构建Builder/Breaker agent研究蛋白质力学，四轮中R²从0.48升至0.68再降至0.54和0.41，看似变差实则不断挑战更难蛋白质并重写理论：数据增长近10倍，模型代码仅增长1.3倍。论文提出用代码压缩率作为真实发现信号。链接：arxiv.org/abs/2606.01444。

AYi@AYi_AInotes · 7天前69

http://x.com/i/article/2063647311423561728 # 免费白嫖顶级AI额度的N个隐藏入口（Codex Pro半年/Anything AI 20K/Lenny's bundle/云startup credits） 现在玩 AI，最烧钱是Token额度，GPT-5.5、Claude Opus4.8，一个比一个能打，也一个比一个贵,想认真用上一阵，账单就能直接把你劝退了。 但说实话，市面上一直有几个官方自己留的口子，赠金从几百刀到几十万刀不等。知道的人闷声用着，不知道的人月月真金白银往里充。 这篇我就把查到的几个靠谱入口，一个个拆开说清楚——怎么申请、适合谁、坑在哪，跟着操作就行。 先把难听的说在前头：这世上没有纯粹白给，每个口子都有它的门票。 有的门票是“你得是开源作者”，有的门票是“你得先掏 200 刀订阅费”，有的门票是“你得算个创业公司”。 下面每一条，我都会把门票和限制条件一起摊出来，大家自己结合自己情况评估。 ## 这篇讲哪几块 - 入口一：OpenAI「Codex for OSS」——开源作者免费拿半年 ChatGPT Pro（约值 $1200） - 入口二：Anything AI——新用户注册薅 2 万额度（官方默认才给 3000） - 入口三：Lenny's Product Pass——一份订阅换 $30000+ 的 AI 工具全家桶 - 入口四：三大云的 startup credits——AWS / 微软 / 谷歌，最高单家几十万刀 - 最后给你一张对照表 + 一段申请话术，直接抄 ## 先看全局：四个口子到底给什么 动手之前，先用一张表把你心里的地图建起来。别一上来就闷头点链接，先看清哪个口子真适合你。 人话总结这张表怎么用： 想纯免费、零门槛 → 看 Anything； 自己有开源项目 → 冲 Codex；愿意花点小钱换一堆工具 → 看 Lenny；在搞创业/产品 → 云额度才是大头。 记住一句口诀就够了： 白嫖的本质不是省钱，是把"门票"对上"身份"。 下面挨个拆。 ## 入口一：Codex for OSS——开源作者的半年 Pro 这个口子是 OpenAI 自己开的，2026 年 3 月官宣，叫 Codex for Open Source。 它给的东西挺实在：半年的 ChatGPT Pro（带 Codex），也就是那个 $200/月的顶配档，免费用 6 个月，算下来约 $1200。 除此之外，符合条件的项目还能额外申请 API credits（来自 OpenAI 那个 100 万美元的开源基金），以及有条件开放的 Codex Security。 谁能拿？ 核心是一句话：你得是一个公开开源项目的维护者（maintainer）。 OpenAI 官方写得比较宽松——如果你是被广泛使用的项目的核心维护者，就去申请； 哪怕你的项目不完全符合标准，但在生态里确实重要，也可以申请，附上说明就行。 而且它明确说了：不卡硬性 star 数门槛，不要信用卡，不要购买承诺。 怎么拿（保姆级步骤）： 1. 打开 OpenAI 开发者社区的官方页面 developers.openai.com/community/codex-for-oss 1. 点申请，填你的项目信息——GitHub 仓库链接、star 数、月下载量这类指标 1. 重点写清楚"我这项目为啥重要、被谁在用" 1. 提交，等审核回复 这盆冷水你得喝： 第一，这是给开源作者的，不是给所有 ChatGPT 用户的全民福利。 你要是没有一个拿得出手的公开项目，这条基本和你无关。 第二，别和另一个东西搞混了——之前 OpenAI 还搞过一个"Codex 用量翻倍"的促销（Pro 档加量），那个是给已付费用户加量，不是免费，而且已经在 2026 年 5 月 31 号到期了。咱们这条说的是 OSS 那个免费半年的项目，两码事。 ## 入口二：Anything AI——注册就薅 2 万额度 这个是目前门槛最低的一个，几乎是注册即得。 Anything（官网 createanything.com）是个 AI 应用搭建工具，用大白话描述一句你的需求，它帮你把 App 或网页搭出来，背后接的是 Claude、GPT、Gemini 这些顶级模型，不用你自己配 API key。 它的免费档默认只给 3000 credits，一次性的，问几个问题就见底了。 但在新用户启动促销期，能薅到的是 2 万 credits——机制大致是： 注册到账一批，登录后再点一次同一个邀请链接，触发 bonus 再到账一批，凑齐 2 万，整个过程不要信用卡。 怎么拿（保姆级步骤）： 1. 通过促销注册链接进入 Anything 官网，完成注册 1. 注册后，第一批 credits 自动到账 1. 登录状态下，再打开一次那个注册/促销链接，触发额外的 bonus 1. 到账后进 builder，credits 就能拿去搭东西、跑 AI 集成 这盆冷水： 第一，这是平台币，不是现金，也不是 OpenAI/Anthropic 的官方 API 额度。它只能在 Anything 平台里用，搭 App、跑集成消耗，跨平台带不走。 第二，credits 烧得快慢看任务复杂度，复杂任务一条消息就能吃掉一大把，2 万听着多，认真搭起来其实也就够你玩一阵。 第三，得提醒一句——这种"点两次链接拿双倍"的促销玩法，链接很多是在羊毛党论坛流转的第三方推广链接。 官方注册当然是安全的，但你点别人贴的促销链接前，自己心里有个数，至少认准是 anything.com 的域名。 促销随时可能结束，看到了就趁早。 ## 入口三：Lenny's Product Pass——一份订阅换一堆工具 这个口子最"反直觉"，因为它表面上叫"免费"，其实是你先掏钱订阅，然后一堆工具白送给你用一年。 Lenny's Newsletter 是产品圈最大的那个 newsletter。 它搞了个 Product Pass：只要你是它的付费年度订阅者，就能领一大堆顶级 AI / 产品工具各 1 年的免费会员，标称总价值 $30000+。 里面的货是真硬。我给你贴几个看看： 怎么拿（保姆级步骤）： 1. 去 lennysnewsletter.com 开通年度付费订阅——Annual（$200/年）或 Insider（$400/年），月付不行 1. 登录 lennysproductpass.com 1. 往下滚，找到你想要的工具的 logo，点 Redeem 1. 拿到专属兑换码，按提示去对应工具开通（通常会跳到那个工具的注册/结账页） 这盆冷水必须喝，而且是一大盆： 第一，它根本不是白嫖，是花 $200-400 买门票换一堆工具。 值不值，取决于你是不是真能用上里面那几样。如果你本来就要买 Cursor + Notion + Google AI，那这笔订阅可能直接帮你回本还倒赚；如果你一个都用不上，那就是纯花钱。 第二，码是有限的，先到先得。Lenny 自己说了，合作方不是给无限量账号，热门工具的码会发完，发完就没了。Insider（$400 档）才有优先权，Annual（$200 档）是抢的。 第三，每个工具基本要求你是"新用户"。你要是已经自己付费用着 Cursor 了，那这个免费年大概率领不了。 第四，有有效期，每批 offer launch 后半年左右过期，领了记得赶紧兑换，别囤着烂手里。 我的判断是：这条适合"本来就准备给一堆 AI 工具付费"的人，对这类人它是真划算；纯薅羊毛心态、一个工具都用不上的，别上头。 ## 入口四：云 startup credits——大头在这 如果你在搞创业、做产品，那前面三个都是零花钱，真正的大额度在云厂商的 startup 计划里。 三大云都有自己的创业扶持计划，给的是云资源额度，里面就包含跑 AI 模型的额度（比如 AWS 的 Bedrock、谷歌的 Vertex AI、微软 Azure 上的 OpenAI 服务）。而且关键是——这三家互相独立，你可以同时申请、各拿各的。 几个最实用的点，我直说： - 门槛最低、最友好的是微软 Founders Hub。它不要求你有 VC 背书，公开申请就行，入门档先给 $1K–$5K，随着产品有进展再往上解锁，而且还附带 GitHub、Microsoft 365，以及 Azure 上的 OpenAI 服务额度。你只要 ship 过点东西，基本都能拿到入门档。 - AI 创业天花板最高的是谷歌，AI-first 的创业公司最高能摸到 $350K，但顶档要求严，通常得是有 VC 的 Series A 阶段；种子期一般也就 $2K–$10K。 - AWS 自筹创业者走 Founders 档是 $1K，但能叠加——比如 YC Startup School 能再领约 $2500 的 AWS 额度，Stripe Atlas 注册公司能再叠 $5000，攒一攒一个自筹 solo 也能凑出几千刀。 怎么拿（保姆级步骤）： 1. 先备好三样东西：一个公司网站、一个企业邮箱、一句能讲清楚"你在做什么"的描述 1. 微软先冲——去 Microsoft for Startups Founders Hub 直接申请，最容易过 1. 再分别申请 AWS Activate（自筹选 Founders 档）和 Google for Startups Cloud 1. 有加速器/VC 的话，拿它们的 Org ID 去申请 Portfolio 这种高档位 泼盆冷水清醒下： 第一，那些几十万刀的天花板数字，绝大多数要 VC 或加速器背书，自筹个人开发者通常就是 $1K–$5K 这个量级，别看着 $200K 就以为能直接拿。 第二，这是云资源额度，不是给你随便提现的钱，你得真把东西跑在它的云上才花得掉。 所以选哪家，应该看你的技术栈适合谁，别为了额度把整个架构绑死在一家——那本身就是另一种 lock-in。 ## 直接抄：一段万能申请话术 不管是 Codex OSS 还是云 startup credits，审核方最想看到的，都是"你是谁 + 你在做什么 + 为啥值得给你"。下面这段你改改就能用： > 我是 [项目/产品名] 的维护者/创始人。 > > 我们在做 [一句话讲清楚做什么]，目前 [一个能证明你在认真做的指标：GitHub star / 月下载量 / 用户数 / 上线时间]。 > > 我们正在用 / 计划用 [你们家的产品] 来做 [具体场景：代码评审 / 自动化 / AI 功能]，这部分额度能直接帮我们 [具体的事]。 > > 项目链接：[贴上] 记住一句口诀：指标 > 形容词。别写"我们很有潜力"，写"我们有 800 star、月下载 1 万"。审核的人一天看几百份申请，具体数字才让他停下来。 ## 最后 说到底，这几个口子能不能薅到，拼的不是手速，是你站在哪个身份上。 开源作者有开源作者的口子，创业者有创业者的口子，普通用户也有普通用户的小份额——没有一个口子是为"所有人"开的，但总有一个是为"现在的你"开的。 所以与其满世界找"最大的羊毛"，不如先想清楚：我现在是个什么身份，哪扇门是冲我开的，然后把那一扇推到底。 剩下那些不属于你的，看看就好，别眼红。该掏钱用顶级模型的时候，也别太抠——工具是放大器，省下的那点订阅费，有时候还不够你纠结浪费掉的时间值钱。 （本文基于 OpenAI Developers 官方页面、Lenny's Newsletter / Product Pass 公开页、Anything 官方文档及公开促销信息、AWS / 微软 / 谷歌三家 startup 计划官方页综合写成。所有额度、价格、有效期均为时效性信息，可能随时变动，以各官方页面为准。文中提到的产品只是举例，不构成任何推荐。这些是个人整理，不是投资/购买建议。）

译文章盘点四大渠道：① OpenAI Codex for OSS，开源项目维护者可免费获6个月ChatGPT Pro（价值$1200）及API credits；② Anything AI，新用户通过促销链接注册可得2万credits，需重复点击触发bonus；③ Lenny's Product Pass，付费订阅其年度Newsletter（$200-400）可兑换总价值$30000+的AI工具一年会员，先到先得且要求新用户；④ 三大云startup credits，微软Founders Hub最低$1K-$5K（无VC要求），谷歌AI-first创业最高$350K但要求严，AWS可叠加（自筹$1K+YC等）。每个口子均有门槛限制。

Chubby♨️@kimmonismus · 7天前64

OpenAI’s ChatGPT "superapp" overhaul could start rolling out in the coming weeks. The first wave likely won’t be one big launch, but a phased redesign pushing users toward Codex, agents, image generation, and partner apps. As one OpenAI employee told the FT: "Chat is dead", the new goal is a single AI assistant that can act across your work and personal life.

译OpenAI 的 ChatGPT “超级应用”改造可能在未来几周开始推出。 第一波可能不是一次大发布，而是分阶段重新设计，将用户推向 Codex、AI 智能体、图像生成和合作伙伴应用。 正如一位 OpenAI 员工告诉《金融时报》：“聊天已死”，新目标是打造一个能在你的工作和个人生活中行动的单一 AI 助手。

Satya Nadella@satyanadella · 6月7日64

Great to see NHS England scaling Microsoft 365 Copilot to more than 500,000 staff. In early trials, staff saved an average of 43 minutes per day, helping put more time back into what matters most, caring for patients. https://ukstories.microsoft.com/features/nhs-england-accelerates-ai-adoption-with-microsoft-365-copilot-to-improve-service-delivery-reduce-costs-and-create-more-time-for-care/

译很高兴看到 NHS England 将 Microsoft 365 Copilot 推广给超过 50 万名员工。 早期试验中，员工平均每天节省 43 分钟，帮助将更多时间投入到最重要的事情——患者护理上。https://ukstories.microsoft.com/features/nhs-england-accelerates-ai-adoption-with-microsoft-365-copilot-to-improve-service-delivery-reduce-costs-and-create-more-time-for-care/

🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalog · 6月7日0

You cannot predict how AI will impact your life. You cannot predict when and how fast. But you can keep yourself on a pulse to get ready for whatever happens in AI tomorrow. Testing is the only way. Follow & subscribe today. https://bit.ly/4uXNiUQ

译你无法预测AI将如何影响你的生活。 你无法预测何时以及多快。 但你可以保持关注，为AI明天可能发生的任何事情做好准备。 测试是唯一的方法。 立即关注并订阅。 https://bit.ly/4uXNiUQ

宝玉@dotey · 6月7日54

这个确实，Deep Research 方面 Claude 做的不怎么样，ChatGPT 的 DeepResearch 做的最好，Gemini 也不错，胜在搜索能力强，通常我会用 ChatGPT 和 Gemini 一起做，然后对比结果

译宝玉 (@dotey) 对比各模型 Deep Research 表现：ChatGPT 的 DeepResearch 最好，Gemini 搜索能力强、表现也不错，Claude 做得很差。引用推文补充：在写代码、工程工作及需联网搜索数据并分析得出结论的任务上，Claude 的“5.5”版本远超 Opus，Opus 搜索能力几乎不可用。

Chubby♨️@kimmonismus · 6月7日64

Apple’s Touch Bar was ahead of its time. Just imagine the incredible use cases it could have today. - rate limits, context and much more

译WWDC 2026 预计将成为苹果 AI 关键节点。Siri 将围绕定制版 Google Gemini 模型（约 1.2 万亿参数）重建，自有设备端模型仅约 3B 参数。新 Siri 采用混合架构——本地小模型 + 云端大模型，由苹果控制 UI、应用权限和隐私层。预期功能包括更自然对话、跨应用个人上下文、屏幕感知、应用内操作、独立 Siri 应用（支持语音、文件上传和多模态交互）、Dynamic Island 深度集成，并可选择接入 ChatGPT、Claude 或 Gemini 等第三方服务。苹果意将 Siri 打造成操作系统的隐私 AI 层，成为跨 iPhone、Mac、iPad 的系统智能体。

Rohan Paul@rohanpaul_ai · 6月7日63

OpenAI is preparing its biggest ChatGPT redesign yet, before its IPO. To make it into a superapp for coding, AI agents, image generation, and business software. The overhaul is set to begin rolling out in coming weeks. The goal is to make ChatGPT the main entry point for business software, automated task completion, coding work, and higher-margin enterprise revenue before a possible IPO. The changes will put more focus and resources behind OpenAI’s coding tool Codex, showing the stronger belief that AI’s future is less about chatbots answering questions and more about agents doing tasks for users. The changes show OpenAI’s strategy shifting closer to Anthropic’s, which has grown fast by focusing on business products and will make that a key part of its IPO pitch this year. Thibault Sottiaux ( OpenAI Codex engineering lead) said: “It will transcend the actual surface . . . what we’re building towards is where you have your own personal agent that is capable of helping you . . . across everything in your life, be it personally or at work.” --- malaymail .com/news/money/2026/06/07/openai-plans-biggest-chatgpt-overhaul-yet-as-it-eyes-superapp-ahead-of-potential-ipo/222852

译OpenAI 正筹备其 ChatGPT 迄今最大规模的改版，目标将其打造成集编码、AI 智能体、图像生成和企业软件于一体的超级应用。改版将在未来几周内开始推出，重点加强编码工具 Codex，使 ChatGPT 成为企业软件、自动任务和编码工作的主要入口，以推动更高利润的企业收入，为潜在 IPO 做准备。此举显示 OpenAI 策略向 Anthropic 靠拢，后者凭借企业产品快速增长并将在今年 IPO 路演中突出这一方向。Codex 工程负责人 Thibault Sottiaux 表示：“它将超越当前界面……我们正在构建的是每个人都拥有自己的个人智能体，能在生活与工作中提供帮助。”

AYi@AYi_AInotes · 6月7日50

我一直以为内容整理就是归归类， 直到周末把 don 哥这套牛逼的内容系统搭起来, 才发现我理解错了一个层级。 我们大多数人理解的内容整理，就是是把文件夹归归类、把旧稿翻出来改改，但这套不是，它把你的处理对象从文件换成了内容单元： 一条推文里的问题、概念、观点、案例、方案，被拆成可以单独调用的知识原子， 过去几年写的东西，不再是躺在硬盘里的死库存，而是一个能被 AI 反复检索、重组、长出新内容的资产库。 最该抄的是它的工程纪律： 先审计再建工程，结构先于规模。 素材越多越要先收窄边界，别一上来全量乱跑， 我自己光 X 推文就一万两千条，真要一锅端， 等着大规模返工吧哈哈哈。 还有更厉害更底层的一点： 这套体系本质是把 Markdown 当成了运行时， 用结构严格的纯文本当行为契约， 让 Agent 像执行软件一样、按既定方法论产出。 这背后是个范式转移： 内容创作者的护城河，正在从会不会写， 变成几年的内容资产能不能被 AI 反复调用和重组。 毕竟会写的人越来越多， 但把自己的积累工程化成可调用资产的人还是少。

译推文介绍一套内容整理范式：将推文、文章等拆解为知识原子（问题、概念、观点、案例），而非单纯归类文件。通过严格结构的纯文本Markdown作为“运行时”，让AI Agent按既定方法论检索、重组内容，使过往积累从死库存变为可反复调用的资产库。核心纪律：先审计再建工程，结构先于规模，避免全量乱跑（仅X推文就一万两千条）。这标志着内容创作者的护城河从写作能力转向内容资产的工程化可调用能力。

meng shao@shao__meng · 6月7日16

你是从什么时候觉得自己和以前的工作能力和状态不一样了？ 我是在旷视的那段时间。 去旷视前，我在一家法国企业做数据分析软件，公司的客户很稳定，节奏很慢很稳，员工稳定性很好，是真的 wlb 的状态，甚至一度觉得是在养老。 做了半年多我实在受不了了，实在太慢了，差不多 2 天就能做完一周的事，剩下三天对着电脑点来点去发呆，和周围同事闲聊下来大家都是这样，所以兴趣爱好都非常多。。 那时还年轻，觉得养老很可耻 😂，就决定去挑战一下，14-15年左右，国内 AI CV 四小龙刚成型，我就去面了商汤和旷视，对两位创始人印象特别深，就很坚决的选了旷视。 进来旷视才知道，我周围基本一水的清华姚班，我也是无知者无畏了，面试时根本不知道。这些人，不管是全职还是实习生，是真的非常的聪明，智商太高了，不会的东西学起来超快，会的东西钻的特别深，感觉我自己和他们都不是一个物种 😂 当时合作最多的是研究员的算法工程师们，我做算法封装和落地商业化，那真是如履薄冰，就怕跟不上大家节奏，拖后腿，做好自己应用开发之外，经常要去学 CV 算法的知识，也真是硬着头皮上，不过有那么 2-3 个月之后，感觉就能跟上了，当时和一位算法伙伴一起做人脸关键点和美颜贴纸，我们俩大概搞了两周，古法编程就把这套算法和应用跑通了，当时公司觉得挺不错，可以拿去推了。 从那时起，我突然觉得，周围同事的聪明程度，人才密度，以后大概率不会超过现在了，而现在我也能跟上节奏了，好像跟以前完全不一样了。 到后来在旷视做双目，做炫彩，再独立做硬件的刷脸方案等等，也从容了很多。 再到后来从旷视离开，到一个创业公司做 CTO，再到一个硬件公司，每次都是全新的领域，不过心里也没有再怕过。

译邵猛此前在法国企业做数据分析软件，节奏极慢，两天就能完成一周工作。14-15年左右，他加入AI CV四小龙旷视，周围多是清华姚班的全职或实习生，智商极高、学东西快且深。作为算法封装与商业化工程师，他硬学CV知识，两三个月后跟上节奏。曾与一位算法伙伴两周用古法编程跑通人脸关键点和美颜贴纸算法，获公司认可。此后心态彻底改变，不再畏惧跨领域挑战。后来离开旷视，在创业公司担任CTO等。

🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalog · 6月7日63

OPENAI 🔥: ChatGPT app crossed 600 million monthly active users for the first time, according to Similarweb. Growing 👀

译OPENAI 🔥：据Similarweb数据，ChatGPT应用月活跃用户首次突破6亿。增长中👀

AYi@AYi_AInotes · 6月7日71

我觉得Anthropic 在 OpenAI 挖人这件事，一直被低估了。 这次走的是 Clive Chan， OpenAI 自研芯片团队2号人物， 那个在 Broadcom 合作项目里主导芯片设计细节的， 2.4 年亲历了整个项目从零到快要部署的全过程的工程师。 人才战争的套路其实也不难看懂， 倒不是说谁钱给得多， 更主要是谁把下一场战争的地图， 比对方更早看清楚。 OpenAI 的战场在 IPO、规模化、外部合作落地等方面， Anthropic 的战场在基础科学、长期押注、把最挑剔的硬件人才堆到同一个屋檐下。 这次挖 Clive 应该不是一次孤立的招聘动作， 回顾Anthropic 在过去一年从 OpenAI 拿走的人里， 有做基础研究的，有做安全的，有现在专门盯着 AI 硬件的， 拼的都是同一条逻辑： 你在对方团队里最核心的人，感受到的是窗口期正在关闭， 还是我这边的山，刚刚开始好爬。 Clive 的原话是"无法抵抗爬一座新山的冲动"， 这不是啥礼貌的离职套话， 更像是一个 2.4 年都在同一个项目里磨的人，在告诉大家他心里真正想要表达的东西是什么。 一直以来人才战争里最难防的都不是给更高的钱， 而是如果某一天你的核心员工感受到你给的山已经爬到了顶，而旁边那座还没有人去过。

译Anthropic 挖走 OpenAI 自研芯片团队第二位硬件员工 Clive Chan，他主导与 Broadcom 合作的芯片设计，2.4 年亲历项目从零到即将部署。Clive 称无法抵抗“从山脚爬一座新山”的冲动，本周加入 Anthropic。主推文分析挖角逻辑：并非靠薪资，而是让核心员工感到 OpenAI 窗口期关闭，Anthropic 在基础科学、长期押注和硬件人才密度上提供更大攀登空间。过去一年已陆续挖走基础研究、安全及 AI 硬件等核心人才。

Emad@EMostaque · 6月7日27

Only one solution

译据《纽约邮报》报道，一台机器人足球运动员踢球力量大到将墙壁击穿，可能会使人类变得过时。 Emad Mostaque 评论道：“唯一的解决方案。”

PixVerse@PixVerse_ · 6月7日42

Welcome to Mars Landings. Humanity's first off-world resort community. No return shuttles. There never will be. PixVerse Originals S1. @aivideoschool's Mike Vogel built this ensemble sci-fi dark comedy in PixVerse. RT+Follow+Reply "Originals" = 150 Creds & Full Film in DMs (72H ONLY)

译欢迎来到火星登陆。 人类首个地球外度假社区。 没有返程飞船。永远不会有。 PixVerse Originals S1。 @aivideoschool 的 Mike Vogel 在 PixVerse 中打造了这部群像科幻暗黑喜剧。 转发+关注+回复 "Originals" = 150 Creds 及完整影片私信（仅72小时）

Chubby♨️@kimmonismus · 6月7日66

Tomorrow could be Apple’s most important AI moment yet. WWDC 2026 is expected to be all about one thing: making Siri relevant again. If the leaks are right, Apple is rebuilding Siri around a custom Google Gemini model, reportedly around 1.2 trillion parameters. For context: Apple’s own on-device AI model is roughly 3B parameters. The biggest rumor: Apple’s new Siri will reportedly be powered in the background by Google Gemini. Not as a Google-branded chatbot, but as an Apple-controlled intelligence layer running behind Siri, likely tied to Apple’s privacy-first infrastructure. So the new Siri likely becomes a hybrid system: • small Apple model locally on your device • large Gemini-class model in the cloud • Siri as the orchestration layer • Apple controlling the UI, app access and privacy layer What to further expect: • a much more conversational Siri • deeper personal context across apps, messages, files, calendar, photos and contacts • screen awareness • actions inside apps • a dedicated Siri app with chat history • voice chat, file uploads and multimodal interaction • better integration with Dynamic Island • optional support for other AI services like ChatGPT, Claude or Gemini Apple wants to turn Siri into the private AI layer of the operating system. A system agent that can search, understand, write, edit, summarize, organize and act across your iPhone, Mac and iPad. We may also see new Apple Intelligence features for: • AI photo editing • smarter Camera / Visual Intelligence • improved Writing Tools • natural-language Shortcuts • better Wallet and Health integrations • more privacy controls around AI data Either way, WWDC 2026 could define Apple’s position in the AI race. Exciting how the new CEO will handle all of this. Images: Bloomberg, Mark Gurman

译据传 WWDC 2026 苹果将彻底重构 Siri，底层集成 Google Gemini 模型（约 1.2 万亿参数）作为云端智能层，与自有 3B 参数设备端模型组成混合系统。Siri 担任编排层，控制 UI、隐私和应用权限。预期新 Siri 支持更自然对话、跨应用上下文、屏幕感知、应用内操作、专用 Siri app、语音/文件/多模态交互、动态岛增强，并可选接入 ChatGPT/Claude 等第三方 AI。同时可能推出 AI 修图、智能相机、写作工具、自然语言快捷指令等新 Apple Intelligence 功能。

AYi@AYi_AInotes · 6月7日78

http://x.com/i/article/2063531614047444992 # “我在田里雇了一名工程师，它叫 Codex” —— 北海道一个西兰花农的 8 个真实 AI 用法 想看 AI 怎么真正落到一线生产里的朋友，做农业的，这篇非常值得看。北海道农民富安弘毅，用 ChatGPT 和 Codex 解决了一堆农场里的实际问题：拍照诊断作物病害、拉卫星数据监测农田、用 Codex 搭温室远程控制、给农场群聊做机器人……8 个用法，每个都带着他当时问 AI 的原始提示词。 以下编译自 ChatGPT Pro Community，原文链接我放评论区。 我们每周都会和 ChatGPT Pro 的订阅用户聊聊，看他们如何把这个产品用在生活和工作里。今天要介绍的是富安弘毅——一位在北海道务农的日本人，他用 ChatGPT 和 Codex 学习新技术、排查问题，还亲手搭建工具，把农场里的一部分活儿自动化。前不久我们有机会在东京和弘毅坐下来聊了聊，听他讲一个公务员出身的人是怎么自学务农的。希望他的故事能给你一些启发。 在东京近郊长大的富安弘毅，从没想过自己会成为一名农民。他没有继承土地，没学过农业，早年还做着公务员的工作。 但二十多岁时，一些与日本稻作文化有渊源的朋友，开始把他带进乡村社区。最初只是好奇，渐渐变成了信念。"不知不觉间，"他说，"我就成了一个农民。" 大约十年前，弘毅加入了一个小团体，在冈山县修复被废弃的梯田——这是当时一场更大行动的一部分，旨在重新唤醒那些正在日本乡村各地消失的老化农田。这份工作既辛苦又理想主义，但这群人因为一个共同的信念凝聚在一起：他们能做出更大的事。"我们想：为什么不干脆成立自己的合作社，经营一座完整的农场呢？" 这份雄心最终把他们带向了北方，来到日本的农业腹地北海道。在那里，弘毅靠亲手去做来学习务农。一季又一季，他自学开拖拉机、管理作物、经营大规模农田。如今，他打理着约 100 公顷的土地，种着西兰花、南瓜、大葱和大豆。 这种规模的现代农业是不留情面的：体力消耗巨大、运营复杂，还很难招到人。于是弘毅开始自己琢磨怎么把一部分工作自动化。传统的农业自动化往往需要昂贵的专有机械和专业工程师——这些资源通常只有规模大得多的农场才用得起。但他说，像 ChatGPT 和 Codex 这样的 AI 工具改变了这道等式。"感觉就像身边随时有一位超级厉害的工程师。" 现在，弘毅会在工余时间折腾 AI、软件和联网传感器，去解决农场里实打实的问题：监测温室温度、追踪田间状况、让日常运营更顺畅。在网上，他把这个过程记录成一个持续更新的实验系列——一个农民如何一步一步、自学着把它搭出来。 下面是弘毅用 ChatGPT 和 Codex 在农场里做自动化、排查问题、辅助决策的八种方式（提示词由日文翻译而来）： ## 1. 识别蔬菜的病害 > 我注意到收获的西兰花上出现了黑斑。我想知道这是不是一种病害，以及我该怎么处理。 这次对话价值在哪？ "农活中发现的异常，可以当场拍下来和 ChatGPT 讨论。它会给出指引——从不需要找专家的轻微症状，到需要紧急干预的病害，都涵盖在内。" ## 2. 学习如何用卫星监测农田 > 如果要用卫星来做农田监测，可能会用上哪些系统和机制？ 这次对话价值在哪？ "我搭了一套系统，基于我们自己的农田数据去拉取卫星数据，并定期获取像 NDVI 这样的植被指数数据。现在我们能看到把卫星影像叠加在真实农田上的地图，为每块地的决策提供了更多数据。它被干净地整合进了我们之前已经做好的地图应用里，让卫星数据用起来既方便又顺手。" ## 3. 给照片加上技术标注 > 这是我正在搭建的塑料大棚卷帘机控制面板的内部。我希望你做一张图，说明每个部件是什么、属于哪台机器、整个系统是怎么运作的。左上角可见的部件是接线端子，中间的是电机驱动器，右上角是 ESP32，右下角和左下角各有开关。 这次对话价值在哪？ "这是我为管理塑料大棚温度而搭建的控制箱的接线图。日文输出得非常完美，我是真的惊到了。" ## 4. 用 Codex 给温室电机做一个远程遥控 > 我想用 ESP32 控制一台温室卷帘电机。配置如下：ESP32、BTS7960 电机驱动器、24V 直流卷帘电机、Cloudflare Workers、LINE 机器人、D1 数据库、用于手动操作的 ON-OFF-ON 开关。 > 我的想法是：当我通过 LINE 发送"开""关"或"停"时，希望指令被存进 Cloudflare Workers。ESP32 应该定期轮询指令，并据此驱动电机。请清晰地解释整体架构和控制流程，包括安全方面的考量。 这次对话价值在哪？ "我用 Codex 搭出了一套系统，把温室里的卷帘控制自动化了。现在我能通过 LINE（一款即时通讯软件）远程管理温室，工作轻松了一大截。" 实际效果就是这条推： ## 5. 用 Codex 给农场的群聊做一个机器人 > 我想给农田作业做一个机器人。目的是：查看每个塑料大棚的温度、操作卷帘通风口、查看工作排期。为了不让现场的人困惑，请按以下条件设计 LINE 的快捷菜单和对话流程：按钮数量保持精简、使用清晰易懂的日文、方便在手机上点按、不容易误操作。 这次对话价值在哪？ "我们把这个机器人加进了农场的群聊里，让这个团队每天本来就在用的群聊变得更有用了。它能处理更新数据库、查看排期、拉取温度数据这类事情。" ## 6. 用 Codex 根据群聊记录追踪播种情况 > 根据我们群聊历史里的这些记录，前三轮我们每一轮各播了多少盘西兰花？ 这次对话价值在哪？ "它从农场聊天工具的历史记录里把数据扒出来，精确算出了到目前为止一共播了多少株西兰花苗。只要日志存在我们日常用的群聊里，AI 就能回头把数据挖出来，真是帮了大忙。" ## 7. 学习拖拉机的 GPS 自动转向系统是怎么运作的 > 我想请你解释一下，基于 RTK-GPS 的系统是如何让拖拉机自动保持直线行驶的。我想评估一下自己能不能动手做一套。 这次对话价值在哪？ "在投钱买昂贵的专有自动转向系统之前，我想先弄懂背后的技术原理。通过问 ChatGPT，我了解了 RTK（实时动态定位）校正的原理、所需的部件，以及有哪些开源项目存在。结果我意识到，自建一套系统几十万日元就能搞定，这一下子把我的可选项拓宽了很多。" ## 8. 为农场管理应用设计数据库 > 请帮我为一个农场管理应用设计数据库。我想管理的内容包括：地块、作物、计划中的任务、已完成的任务、工人、物料、农药、肥料、塑料大棚、传感器数据。 > > 假设以 Airtable 作为平台，请建议：要创建哪些表、每张表需要的字段、表与表之间的关系。目标是能回答农民可能在群聊里问出的这些问题："今天有哪些活儿？""这块地下一步该干什么？""这个大棚现在多少度？" 这次对话价值在哪？ "这次对话成了我们把农场信息整理进一套互联系统的起点。现在我有了一个基于 Airtable 的结构，把地块、工作排期、日常记录、物料和传感器数据都连了起来，还配了一个消息界面，让我能随时调取任务和大棚温度信息。它减少了在一堆零散记录里翻找的时间，让运营信息更容易获取。"

译日本北海道农民富安弘毅用 ChatGPT 和 Codex 解决农场实际问题，涵盖 8 个用法：拍照识别西兰花病害、卫星监测获取 NDVI 数据、用 ESP32 和 LINE 机器人远程控制温室卷帘、为农场群聊开发机器人管理温度与排期、从聊天记录追踪播种数量、学习 RTK-GPS 自动转向原理并评估自建成本、设计基于 Airtable 的农场管理数据库。他说 AI 让传统昂贵的自动化变得低成本可及，“如同身边有一位超级工程师”。

Rohan Paul@rohanpaul_ai · 6月7日36

Nice tease from @UBTECHRobotics . the faces of its “emotional” humanoid robot couple before their June 30 debut. This is their U1 series, a ready-to-use consumer-oriented product. Marketed primarily for emotional companionship in home settings.

译来自 @UBTECHRobotics 的有趣预告。其“情感”人形机器人情侣在 6 月 30 日首秀前展示面部。 这是他们的 U1 系列，一款即用型面向消费者的产品。主要面向家庭场景的情感陪伴。

Rohan Paul@rohanpaul_ai · 6月7日63

💯💯 David Sacks rips Bernie Sanders' 50% AI ownership plan

译David Sacks 批评桑德斯提出的政府持 AI 公司 50% 股份的计划。他指出 AI 实验室 CEO 们反复声称 AI 会导致大规模失业，但数据不支持，且他们夸大风险而忽视利益与缓解措施。保守派还担心所谓慈善实际是让 NGO 致富并推动与传统价值观相悖的议程。Anthropic 和 OpenAI 是公益公司，用其一半财富偿还国债看似合理，但 AI 国有化将加速企业-政府融合，导致类似中国社会信用体系的中央集权 AI 控制，比央行数字货币更危险。他警告保守派当前支持的监管未来可能被民主党用来对付自己。

Rohan Paul@rohanpaul_ai · 6月7日59

An Anthropic model that has not been released yet surfaced on Chinese API proxies before its launch. per the leak, Oceanus is priced at an insane $16/M input and $80/M output tokens—nearly 3x more expensive than Claude Opus. The model is codenamed Oceanus and belongs to the upcoming Mythos release. It was leaked, repackaged, and sold before Anthropic completed safety testing. --- reddit .com/r/Anthropic/comments/1txfdbw/forget_claude_mythos_the_leaked_oceanus_code/

译一个尚未发布的 Anthropic 模型在发布前就出现在中文 API 代理上。 据泄露信息，Oceanus 定价为惊人的 $16/M 输入 token 和 $80/M 输出 token——几乎是 Claude Opus 的 3 倍。 该模型代号为 Oceanus，属于即将发布的 Mythos 版本。 它在 Anthropic 完成安全测试之前就被泄露、重新打包并出售。

Chubby♨️@kimmonismus · 6月7日50

Anthropic is reportedly caught in a bizarre contradiction: the Pentagon has blacklisted it as a supply-chain risk, while the NSA is allegedly using Claude Mythos for offensive cyber operations. Although Anthropic was classified as a "supply-chain risk" after the dispute with DoW, it is too good and too important not to be used.

译Anthropic 据称陷入一个奇怪的矛盾：五角大楼将其列为供应链风险，而 NSA 据称正在使用 Claude Mythos 进行进攻性网络操作。 尽管在与 DoW 的争端后，Anthropic 被归类为“供应链风险”，但它太出色、太重要了，以至于不得不被使用。

🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalog · 6月7日68

ChatGPT can now provide more personalized responses based on the data from Gmail. This feature seems to be rolling out to more accounts now. > ChatGPT can now reference your synced Gmail account for more personalized information.

译ChatGPT现在可以根据Gmail数据提供更个性化的回复。这个功能似乎正在向更多账户推出。 > ChatGPT现在可以引用你同步的Gmail账户，以获取更个性化的信息。

凡人小北@frxiaobei · 6月7日67

AI 时代的又一个受益者， Supabase 宣布完成 5 亿美元的 F 轮融资。 公司的估值已达 100 亿美元。而在一年前它只值 20 亿。

译AI 时代的又一受益者，开源后端即服务（BaaS）平台 Supabase 宣布完成 5 亿美元 F 轮融资，公司估值达到 100 亿美元，而一年前估值仅为 20 亿美元。

凡人小北@frxiaobei · 6月7日63

Notion 这种级别的产品第一反应是直接切流。 某种程度上，这比榜单更能说明问题。 当 AI 开始成为生产环境的一部分，能连续都维持同样水准才是真正的护城河。 外加企业自己不要作妖。

译Notion因Anthropic的Opus 4.7和4.8模型出现性能下降（degraded performance），导致选择这些模型的用户故障率升高，已禁用所有Anthropic模型并将请求切流至替代供应商。大部分用户可继续使用Notion AI，但Anthropic专属功能不可用。评论认为这种应急切流比榜单更能说明问题：AI成为生产环境一部分后，长期维持一致性能才是真正护城河。

AYi@AYi_AInotes · 6月7日49

用AI的最高境界，是以道御术， 但说句实话，你得先以术入道，才谈得上驾驭。 最近《丧尸清道夫》火得一塌糊涂，一个素人， 一支AI视频，直接把自己送上了全球最顶级的资源圈。 这事给我的冲击很大，不是因为这视频有多炫，而是它验证了一件事：AI视频，正在成为下一个抖音时刻。 不管你拿它当副业搞钱，当主业深耕，还是纯个人爱好，这个赛道都值得你认真看一眼。 想要看懂这个赛道，基础知识是绕不过去的，你得知道它怎么来的，才知道它往哪去。 今天聊聊AI视频的三个阶段，一起看一遍来时路。 第一阶段：图生视频 最早的入口，其实是图生视频， 文生视频那会儿我基本跳过了，实话实说，没什么用。 真正的转折发生在2023年2月，Runway出来； 接着2024年2月，OpenAI的Sora首次发布， 我们算是正式踏进了图生视频的创作时代。 那时候的感觉很奇妙，一张图，竟然就能动起来了，虽然不稳定，但我们知道新世界的大门已经打开了。 第二阶段：首尾帧生视频 紧接着，创作者们开始不满足，光动起来不够，还得听我的。 首尾帧生成视频的出现，让画面第一次有了真正的可控感，起码开头和结尾是我们想要的，中间不会乱飞乱跑。 这个阶段，小红书上冒出了一大批AI博主，很多走的是国风路线，美得很有章法。 时间线大概是：2024年7月，Kling上线了首尾帧生成， 国内创作者开始大量用它做剧情转场； 接着9月左右，即梦AI跟上了，加了首尾帧控制+图生视频；后来甚至出现了多首尾帧生成。 这个阶段的核心就一个字——控。 第三阶段：多模态全能参考生视频 到这个阶段，真正的底牌慢慢翻开了。 去年年底，可灵率先发布了多模态参考生视频， 紧接着，谷歌研究员那边丢出了一个跟传统动画师合作的CG动画，用的也是多模态全能参考。 我当时看到那个片子的时候就非常笃定的相信，以后的路线就是它了。 高潮在2026年2月12日， 字节旗下的即梦Seedance 2.0上线， 说它是核爆炸，一点不夸张，当时国内网全网沸腾，大家喊着好莱坞要完了，导演要失业了，新的工业革命等， seedance 2.0确实很屌，在人物与产品的一致性上几乎找不到瑕疵，而且自带运镜和切镜，顺滑得不像话。 快手的股价当时连续大跌，因为就算你跑得快有先发优势，如果是互联网时代还行， 但AI时代的玩法已经变了，当对手的算力是你几十上百倍的时候，它能训练的模型、能喂的数据、能迭代的速度，是完全碾压的，这就是资本的力量，现实且赤裸。 术的演进就是这样， 你看着它一步步从不可控到可控， 从单点到全能，从粗糙到几乎无懈可击， 看懂了术的来路，你才能摸到那扇道的门。 而现在，门已经开了一条缝， 你是想站在门外看热闹， 还是伸手把它推到底呢？ 分享下ashan做的关公战秦琼的创作提视频和示词⬇️

译素人作者刘梓渝的AI视频《丧尸清道夫》爆火，使其进入顶级资源圈。AI视频发展历经三阶段：图生视频（Runway 2023年2月、Sora 2024年2月）；首尾帧生视频（Kling 2024年7月、即梦AI 2024年9月）；多模态全能参考生视频（可灵率先发布，字节即梦Seedance 2.0于2026年2月12日上线，人物/产品一致性高且自带运镜）。刘梓渝公开创作思路：核心是将导演思维、镜头语言和后期剪辑嵌入AI工作流，而非依赖抽卡运气。

OpenRouter@OpenRouter · 6月7日62

How do different model providers differ on cache hit rate and effective price? Now you can see real-time cache hit rate and historical traffic from the Pricing tab. Here's Opus 4.8: https://openrouter.ai/anthropic/claude-opus-4.8/pricing

译不同模型提供商在缓存命中率和有效价格上有什么差异？ 现在你可以从 Pricing 标签查看实时缓存命中率和历史流量。这里是 Opus 4.8：https://openrouter.ai/anthropic/claude-opus-4.8/pricing

凡人小北@frxiaobei · 6月7日61

腾讯也回过神了。 内部宣布调整 AI token 额度。全员统一额度改为按工作任务动态调配。 通知明确表示，总投入只增不减，对能用 AI 带来显著提效和价值产出的同学，保障 token 额度，不搞 token 消耗量排名，不贩卖焦虑。

译腾讯内部宣布调整AI token额度，全员统一改为按工作任务动态调配。通知明确总投入只增不减，对能用AI带来显著提效和价值产出的员工保障token额度，不搞token消耗量排名，不贩卖焦虑。

小互@xiaohu · 6月7日69

据英国金融时报：OpenAI正在准备对ChatGPT进行其推出以来规模最大的一次改版。 该公司计划将ChatGPT转型为结合编码工具和人工智能体的“超级应用”，并添加高管们认为能够创造更多收入的产品。

译据英国金融时报报道，OpenAI正在准备对ChatGPT进行推出以来最大规模的一次改版。该公司计划将ChatGPT转型为结合编码工具和AI智能体的“超级应用”，并添加高管们认为能够创造更多收入的产品。

向阳乔木@vista8 · 6月7日50

买了大疆 Pocket3 为了给家人录vlog，自己录钓鱼视频， 学习下运镜技巧。 除了看抖音教程，然后让 ChatGPT 5.5 Pro调研，然后Codex生成PPT快速学习。

宝玉@dotey · 6月7日75

最近为了研究 Claude Design，专门写了一个工具，可以解析 HAR 文件，解密 Claude Design 传输的二进制内容，这样可以方便的看到请求的 Prompt

swyx@swyx · 6月7日49

idea - universal basic ai: 1 share of xai, oai, and ant to each US citizen. cost SpaceXai: $135.00 × 349 million = $47B OpenAI: $733.54 × 349 million = $256B Anthropic: $930.45 × 349 million = $325B total $628B cost is 8.5% of US Govt budget, 62% of defense budget, roughly same as ~$700B of TARP program during the Financial Crisis (mostly given to big banks, this would be a lot more decentralized)

译想法 - 全民基本AI： 给每位美国公民一份xAI、OpenAI和Anthropic的股份。 成本 SpaceXai：$135.00 × 3.49亿 = $470亿 OpenAI：$733.54 × 3.49亿 = $2560亿 Anthropic：$930.45 × 3.49亿 = $3250亿 总计$6280亿，占美国政府预算的8.5%，国防预算的62%，大致与金融危机期间约$7000亿的TARP计划相当（该计划大部分给了大银行，而这次会去中心化得多）

meng shao@shao__meng · 6月7日19

没看懂啥意思，这里面除了 Sora 被 OpenAI 主动关停，其他都正常啊！？

向阳乔木@vista8 · 6月7日13

Glaze 的编程模型有点不友好，也有点笨。 居然喷开发者... 😂 @glazeapp 请问你们用的什么开发模型？

宝玉@dotey · 6月7日76

对比一下 GPT-5.5 的设计效果和 Opus 4.8 的设计效果 我真不是尬黑 GPT-5.5，我这种审美水平都能看出来差距 使用 Skill：https://github.com/JimLiu/baoyu-design ---- 提示词 ---- /baoyu-design 帮我开发一款Reader Mac App，帮助我更好的阅读和收藏文章。数据都在本地。 ## 信息采集 1. 主动添加 可以手动添加不同类型的信息： - URL：输入 URL，自动抓取内容和图片 - 附件：上传PDF、视频、图片 - Markdown 编辑：类似于发布博客，输入标题、内容、发布图片 - 其他 2. 自动订阅 - RSS 订阅 - 社交媒体账号：X、微博、YouTube - 其他 ## 信息编辑和分类 1. 标签 每条内容都可以打标签 2. 分类、目录 可以创建树形目录，可以把内容放到不同的分类 3. 收藏 可以点击收藏 4. 编辑 每一条内容都可以编辑，有个内置的Markdown编辑 ## AI 辅助 ### 功能 1. 自动翻译 可以支持不同语言的翻译 2. 总结和摘要 可以去对抓取了的内容进行摘要 3. 二次创作 可以基于一条或者多条内容进行二次创作 ### 交互 1. CMD + K 随时唤出菜单 2. 集成 AI Chat Sidebar 可以显示 Chat Sidebar 通过 AI Chat 去调用 AI Agent 辅助对内容进行处理 3. 选中操作 选中内容文字，可以进行处理，比如翻译、润色、修改之类

译宝玉对比了GPT-5.5与Opus 4.8的设计能力，认为Opus 4.8效果远优于GPT-5.5。他使用了基于Cursor浏览器和元素标注的baoyu-design Skill，该Skill通过npx skills add JimLiu/baoyu-design安装，可在本地运行：描述屏幕需求即可生成精良HTML，点击预览中任意元素即可发出修改指令。官方推荐搭配Opus 4.8以获得最佳效果。工具GitHub仓库：https://github.com/JimLiu/baoyu-design。

Orange AI@oran_ge · 6月7日10

早晨问了几个灵魂提问 1. 为什么法国人假期那么多，但生活还那么好（不应该越努力越赚钱吗）？ 2. 中国为什么不能这样呢？ 3. 未来AGI之后，中国有希望成为法国吗？ Gemini 真难用啊… 谷歌真的是… 连基本的 chatbot 都做不好…

译博主清晨提出几个灵魂拷问：法国人假期多却生活优渥（难道不是越努力越赚钱？）；中国为何不能效仿？未来AGI后中国能否成为法国？随后直指Gemini难用，批评谷歌连基本的chatbot都做不好。

向阳乔木@vista8 · 6月7日15

tw93出品，必属精品，先转再看，毫无压力。 这就是信誉资产，人设不是靠profile打造的，而是靠一次次的靠谱输出。

译推文称赞 tw93 的出品一贯高质量，认为这是长期靠谱输出积累的信誉资产，而非单纯 profile 包装。引用 @HiTw93 的推文作为背景，强调“先转再看，毫无压力”的用户信心。未提及具体模型、版本或数字指标。

宝玉@dotey · 6月7日68

Cursor's new browser + element annotation turns it into a design studio. Meet Cursor Design 🎨 — Claude Design, running locally. Describe a screen → get polished HTML → click any element in the preview & say what to change. Best w/ Opus 4.8. npx skills add JimLiu/baoyu-design https://github.com/JimLiu/baoyu-design

译Cursor 的新浏览器 + 元素注释将其变成了一个设计工作室。 认识一下 Cursor Design 🎨 — Claude Design，本地运行。描述一个屏幕 → 获得精美的 HTML → 在预览中点击任何元素并说出要改什么。与 Opus 4.8 配合效果最佳。 npx skills add JimLiu/baoyu-design https://github.com/JimLiu/baoyu-design

Berryxia.AI@berryxia · 6月7日27

不看不行，不学不行。 必须先转再学，先丢给Agen学！

向阳乔木@vista8 · 6月7日47

Mac软件开发上架，从未如此简单，正面刚App Store啊！ 终于等到 @raycast 新AI工具 Glaze @glazeapp 的内测邀请。 一句话 AI 生成Mac 软件并发布上架。 我正在用Spotify API开发一个类似Pandora的音乐电台。 体验了内置Store，一键安装了几个App，功能不复杂，但体验接近原生。 如图片标注工具，Agent Skill管理工具等

译Raycast 新推出 AI 工具 Glaze，目前已开放内测邀请。Glaze 能够通过一句话提示词自动生成 Mac 软件并直接发布上架。用户正利用 Spotify API 开发类似 Pandora 的音乐电台 App。内置 Store 支持一键安装应用，功能虽简洁但体验接近原生，例如图片标注工具和 Agent Skill 管理工具。

宝玉@dotey · 6月7日76

Cursor's new browser + element annotation turns it into a design studio. Meet Cursor Design 🎨 — Claude Design, running locally. Describe a screen → get polished HTML → click any element in the preview & say what to change. Best w/ Opus 4.8. npx skills add JimLiu/baoyu-design https://github.com/jimliu/baoyu-skills

译Cursor 的新浏览器和元素标注功能，使其变成了一个设计工作室。 认识一下 Cursor Design 🎨 — 在本地运行的 Claude Design。描述一个屏幕 → 获得精美的 HTML → 点击预览中的任意元素并说出要修改的内容。最佳搭配 Opus 4.8。 npx skills add JimLiu/baoyu-design https://github.com/jimliu/baoyu-skills

宝玉@dotey · 6月7日64

Here are 8 brilliant product design tips straight from Claude Design. Simple, profound, and essential for every creator and builder: 1. A prototype nobody clicks is just a painting. 2. The best design system is the one nobody notices. 3. You cannot unsee a bad font pairing. Choose carefully. 4. Every pixel argues for attention. Most should lose. 5. The fastest way to finish a design is to ship it. 6. Whitespace is not empty. It is the silence between the notes. 7. If you need more than three colors, you have zero colors. 8. The user's mental model is the only spec that matters. #ProductDesign #UIUX #DesignSystem #ClaudeDesign

译Claude Design 分享了8条产品设计核心原则：原型若无人点击只是一幅画；最好的设计系统让人察觉不到；糟糕字体搭配一旦看到就无法忽视；每个像素都在争夺注意力，但大多数应让步；最快完成设计的方式是发布上线；留白如同乐谱音符间的静默；超过三种颜色意味着对色彩失控；用户心理模型才是唯一真正重要的产品规范。这些简洁而深刻的准则适用于所有创作者和构建者。