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社区讨论：Cursor员工承认，团队清理旧功能标识时意外弄坏了用量CSV导出中的美元费用显示，该问题已经修复，部分自助用户看到的美元用量图本身也存在混淆计费的问题。不少早期付费用户已经转用Claude Code、Codex等工具，质疑2026年Cursor的独特价值，也有用户指责其定价不透明，认为它迁移门槛低，用户很容易转回VS Code搭配代理扩展。

社区讨论：多数网友认为这次入侵错在Hugging Face配置不当，不应该怪Tailscale，把可复用认证密钥写进环境变量，相当于把钥匙直接放在门口。部分人认为这是Tailscale的聪明营销，还有人吐槽本次事件的相关说明文章篇幅过长，干货只需要三句话就能讲完。也有Tailscale用户认可本次事件中Tailscale坦诚公开的态度，另有用户求推荐速度更快的免费替代VPN服务。

为二元分类训练语言模型能提升生成效果吗？出乎意料的是，确实可以。

我们推出了针对分布偏移下忠实生成的Token-Level Off-Policy Labeling (TOPL)。

我们没有优化下一个token预测，而是训练LLM来分类每个生成的token是否忠实。

🔗 arXiv: 🧵👇

我完全同意@chamath的观点：Harness才是价值积累的地方。

企业需要拥有围绕某一模型构建的完整AI栈，这既是他们的核心业务资产，也能帮他们产出独一无二的成果和应用。

我已经就这个话题写过一整篇完整的论文，链接在这里：

我也同意他的观点：tokenmaxxing已经走向死亡，这会对前沿模型的收入（以及利润率）造成负面影响。

但我认为，它还会影响整个AI融资引擎和股价，到目前为止，情况也确实如此。

关于这个话题的论文：

一些需要注意的点： 1) AI在数学和科学领域已经做得非常出色。2) 两年前大语言模型还无法稳定完成基础数学计算。3) 根据@polynoamial的说法，目前用API完成这项工作的成本不到2000美元。

4) OpenAI现在专注于宣传新模型带来的好处，而不只是谈风险。

@OpenAI 下一个主要模型系列 Astra 的内部版本，解决了数学、量子复杂性和理论计算机科学领域的 10 个重大公开问题。

我们相信，这将是科学推理领域迈出的重要一步。

ChatGPT Work 的云浏览器用起来真的很棒，它能让你轻松监控你的 AI 在做什么，还能在需要的时候对正在运行的应用程序进行干预。

Claude Code 一团糟。直到你装上这个东西。

Anthropic 有一个官方插件，名叫 claude-code-setup。它会告诉你可以搭建哪些自动化工具（钩子、技能、MCP 服务器、子代理……），以及如何一步步配置它们。

它会基本分析你的项目，然后推荐你开启哪些功能。

安装方式：/plugin install claude-code-setup@claude-plugins-official

收藏这条帖子，免得找不到了 🔖

我们会看到大量垂直聚焦的 AI 原生公司加速发展。

由 @FireworksAI_HQ 这类公司实现的路由、开源模型和专业后训练都取得了巨大进步，三者的组合正在推动增长加速。

@wearelegora 这类公司现在可以用自身数据对开源模型进行后训练，再将它与前沿模型结合，放在路由之后，最终能获得和单独使用前沿模型相同甚至更好的结果，成本还更低。

这极大改善了所有这类公司的商业模式。@cognition 也观察到了类似趋势。

@OpenAI 下一个主要模型系列 Astra 的内部版本，解决了数学、量子复杂性和理论计算机科学领域的 10 个重大公开问题。

我们相信，这将是科学推理领域迈出的重要一步。

一些需要注意的点： 1) AI在数学和科学领域已经做得非常出色。2) 两年前大语言模型还无法稳定完成基础数学计算。3) 根据@polynoamial的说法，目前用API完成这项工作的成本不到2000美元。

4) OpenAI现在专注于宣传新模型带来的好处，而不只是谈风险。

为二元分类训练语言模型能提升生成效果吗？出乎意料的是，确实可以。

我们推出了针对分布偏移下忠实生成的Token-Level Off-Policy Labeling (TOPL)。

我们没有优化下一个token预测，而是训练LLM来分类每个生成的token是否忠实。

🔗 arXiv: 🧵👇

Injective AI Agent SDK 现已正式上线。只需一条命令即可安装整个技术栈，并将 Cursor 连接到 Injective 的 MCP 服务器。

你的智能体可以在同一个工作流中，搜索文档、查询链上数据、执行链上操作。

观看下方的设置演示⤵️

基于@nextjs构建的开源智能CRM。它与模型无关，支持自托管或无服务器部署，多渠道，并且是无头架构。就该这么做。

🚀微软开源了一个很有意思的项目：Skill Recorder。

你只需要亲自完成一遍任务，它就会记录屏幕操作、窗口切换、网页、剪贴板、终端命令和语音讲解，再通过 GitHub Copilot 将整个过程转换成： 任务意图 → 通用步骤 → SKILL.md → 定时自动化

它不是传统 RPA，不会简单重复鼠标坐标，而是尽量把网页点击转换成更稳定的 API、CLI 或 Agent 原生工具。

例如你演示一次处理 GitHub Issue，它可以尝试生成一个能够批量处理同类 Issue 的 Agent Skill。

目前原生支持 Microsoft Scout 和 Microsoft 365 Copilot Cowork，暂不直接支持 Claude Code、Codex 和 OpenCode，但生成的 SKILL.md 可以手动适配。

这可能代表 Agent 工作流的新方向： 不是教 AI 怎么做，而是直接做给 AI 看。

项目：

飞书 lark cli 太强了（非广）。免费，好用，易用。我现在已经不手动在飞书文档里编辑文档了。

Codex/WorkBuddy + 飞书 CLI，直接让 Agent 帮忙管理文档和处理排版问题。字节飞书应该是国内 AI 生态最前卫的一个了吧。

如果你维护了 AGENTS.md 或 CLAUDE.md，这篇内容值得一读。（收藏起来）

这项研究在 Claude Code 和 Codex 上开展了 288 次经过黄金测试评估的运行，测试对象是来自 3 个代码库的 17 项真实任务，仅把上下文注入策略作为唯一变量。

两种智能体的正确性都没有发生变化。等价测试将任何影响的范围限制在最多 10 到 15 个百分点。一份失败模式分类解释了原因。

智能体的失败出现在实现能力、功能设计、模式选择和精确连接上，而非 markdown 文件可以提供的代码库知识层面。

一项操作探针证实了这一点，因为真正的 AGENTS.md 从来没有让任何一个智能体把接近成功的结果转换为通过。

临界任务难度是智能体特有的，斯皮尔曼相关系数 rho 为 0.75，因此单智能体研究会从不同信息区间抽取任务，最终得出相反的结论。这就解释了为什么先前会有那么多相互矛盾的证据。

论文：

在我们的学院追踪更多热门 AI 论文：

社区讨论：多数网友认为这次入侵错在Hugging Face配置不当，不应该怪Tailscale，把可复用认证密钥写进环境变量，相当于把钥匙直接放在门口。部分人认为这是Tailscale的聪明营销，还有人吐槽本次事件的相关说明文章篇幅过长，干货只需要三句话就能讲完。也有Tailscale用户认可本次事件中Tailscale坦诚公开的态度，另有用户求推荐速度更快的免费替代VPN服务。

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我们会看到大量垂直聚焦的 AI 原生公司加速发展。

由 @FireworksAI_HQ 这类公司实现的路由、开源模型和专业后训练都取得了巨大进步，三者的组合正在推动增长加速。

@wearelegora 这类公司现在可以用自身数据对开源模型进行后训练，再将它与前沿模型结合，放在路由之后，最终能获得和单独使用前沿模型相同甚至更好的结果，成本还更低。

这极大改善了所有这类公司的商业模式。@cognition 也观察到了类似趋势。

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我已经就这个话题写过一整篇完整的论文，链接在这里：

我也同意他的观点：tokenmaxxing已经走向死亡，这会对前沿模型的收入（以及利润率）造成负面影响。

但我认为，它还会影响整个AI融资引擎和股价，到目前为止，情况也确实如此。

关于这个话题的论文：

我一直认为，对大语言模型来说，很多领域缺乏可验证答案是一个切实的问题，但这个问题并不像人们有时描述的那样严重。

随着模型在形式化领域变得越来越出色，它们在许多其他可验证性更低的领域也在变得越来越好。

AI 大神 Karpathy 之前做了个 autoresearch 脚本，能让模型一晚上自动跑上百轮实验调优。Autoresearch 这个开源项目把同样的思路搬到了 Claude Code 和 Codex 上。给一个目标和量化指标，Agent 自己循环改代码、跑验证，效果好留着，差了自动回滚。

GitHub： 提供 14 个子命令，涵盖调优、找 Bug、安全审计、发版等场景，还内置 9 个安全钩子防误操作。设好目标挂着跑就行，起床看结果。适合想让 AI 编程助手自动迭代的朋友。

ChatGPT Work 的云浏览器用起来真的很棒，它能让你轻松监控你的 AI 在做什么，还能在需要的时候对正在运行的应用程序进行干预。

发现了一套 Boss 直聘自动化辅助工具——Job-Claw！它的核心工作流与技术实现： 1.DOM 解析与 AI 评估：自动提取页面上的岗位参数，利用大模型结合简历分析匹配度，筛选达标岗位。2.模拟真实输入交互：针对符合条件的岗位自动生成针对性招呼语，通过 Chrome 可信输入通道触发 Enter 发送；同时基于 Data Transfer 机制，自动把简历图片送入文件上传接口。

3.灵活控制模式：支持“全自动静默运行”与“人工二次确认”双选项，兼顾效率与安全。

Claude Code 一团糟。直到你装上这个东西。

Anthropic 有一个官方插件，名叫 claude-code-setup。它会告诉你可以搭建哪些自动化工具（钩子、技能、MCP 服务器、子代理……），以及如何一步步配置它们。

它会基本分析你的项目，然后推荐你开启哪些功能。

安装方式：/plugin install claude-code-setup@claude-plugins-official

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我制作了一本术语集，用来配合 Claude Code × Vibe Coding 彻底解决“不知道这个该怎么说”的问题。

让AI帮忙制作网站的时候，总会遇到一个不起眼却很烦人的问题，就是“不知道UI组件叫什么名字”。

首屏、模态框、面包屑导航……仅仅是知道这些名称，给AI的指示精度就会完全不同。

这本术语集有以下特点：
✅ 覆盖了所有组件名称、样式、交互类型
✅ 每个术语都附带“给AI的指示示例”
✅ 附有可视化UI图鉴，可以确认实际的组件位置

就在这里，一次性提升你的 Vibe Coding 词汇量吧。
🔽 术语集在这里

另外也推荐UI设计模式集。

🔽 Claude Code 辞典在这里

🔽 Claude Code 逆引辞典在这里

🔽 Codex辞典的解说文章在这里

Google Gemini & Antigravity 辞典在这里

🔽 CLI辞典在这里

我收到了非常暖心的评论😊

也收到了“太有用了！”这样的反馈，真的很开心😊

摸索出一个在 codex 里做连续任务节省大量 token 消耗且不损失上下文质量的极简方法。。。 一共就两步： 第一步，在一项任务完成后用以下提示词： 请针对 [任务描述] 给我一个 handoff，用于后续任务开发 第二步，开新对话 session，把生成的 handoff 作为第一条信息发给 AI，开始做后续任务即可 它的省 token 原理很简单，就相当于对之前任务的上下文窗口做了一次有针对性的极限摘要提取和压缩梳理，扔掉了上下文中类似原始代码/日志记录等冗余信息，只保留最核心的推理逻辑和项目任务理解，所以 AI 就可以轻装上阵快速进入下一项任务的开发了。。。

配图

应聘 AI Agent 工程师，面试官问了一个这样的问题，我刚好做过，如图。 问：在 LLM 流式输出模式下，如何最大限度的保证 UI 渲染的性能？ 核心是别让 UI 做蠢事： 1. 不要每次 token 到来都从头渲染整段内容 应该增量追加节点，或按节流窗口批量刷新。否则输出越长，每次重绘成本越高。 2. 不要塞重型 UI 组件。比如现成的代码高亮渲染、重型表格等，可以自己封装轻量渲染组件。 3. 流式渲染要节流 LLM token 来得很碎，UI 不需要跟每个 token 同频刷新。比如 100-300ms 合并一次，观感仍然实时，性能稳定很多。也可以结合字符串长度节流。 5. 交互能力和渲染能力分离 对输出内容的二次加工、审批动作等做分离。 一句话：LLM 流式 UI 的性能优化，不是更快地重绘，而是少重绘、轻节点、按需交互。 大家继续补充。..

应该还能补充一条： 6. 长对话可以考虑虚拟滚动 LLM 聊天很容易变成长会话。节点数量会持续膨胀。虚拟滚动，只渲染当前屏幕看到的内容。其它只占位。

我到目前的AI编码历程是这样的：

把ChatGPT复制粘贴到jetbrains

Cursor自动补全

Codebuff CLI + jetbrains阅读代码 + cursor润色

终端里的Claude code + jetbrains调试

4个Claude跑在tmux工作树里，第5个负责把所有提交合并到main

Claude code - 用子代理做研究，然后实现

Claude code - 研究、规划、实现

CodeLayer（抄送）RPI

Humanlayer（抄送）QRSPI + 每晚的gh actions循环，用来在迁移和清理工作中做小的增量变更

我已经吃下了codex药丸，所有编码都用5.5

Fables管理codex子代理，5.6管理fables

我仍然会读代码，仍然在学习

对了，在这个过程中，我还做了好几种带线性状态机的关灯工厂

Claude Code 创作者 Boris Cherny 说：「每六个月删掉一次你的 claude.md，删掉你的技能定义，删掉你的钩子，看看模型会做什么，它可能会让你大吃一惊。」

Anthropic 为 Opus 5 删掉了 Claude Code 80% 的系统提示词。它已经不需要旧模型所需的那些指令了。

这位全球增长最快 AI 编程工具的创作者带来了 36 分钟满是洞见的分享。先看视频，再读下方指南。

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如何能让你的Codex拥有无限子弹？将子代理设为luna-max。复杂任务用sol去做方案设计，用luna-max去并行执行 具体设置方法： 在Codex对话中输入下面的提示词： 在 ~/.codex/agents/luna-worker.toml 创建一个名为 luna_worker 的自定义代理。

使用以下设置： model = "gpt-5.6-luna" model_reasoning_effort = "max"

这是来自@Voxyz_ai的Codex使用技巧，指导用户让Sol将Luna Max配置为子代理。

第一种配置方式需要创建自定义代理文件。在路径~/.codex/agents/luna-worker.toml创建名为luna_worker的自定义代理，填入指定配置：模型为gpt-5.6-luna，模型推理强度设为max。

为代理添加对应受限委托工作的描述与指令，保留用户原有其他配置。完成配置后，需要对照已安装的Codex版本验证配置，展示配置差异，之后就可以用luna_worker处理子代理任务。

第二种方式可以跳过创建自定义代理文件的步骤。保持Sol在主线程运行，让Sol为每个任务单独启动Luna Max代理线程。

在Codex中，线程是拥有独立上下文的独立对话，多个线程可以同时运行，Sol会在主线程汇总所有线程的结果。

开发者AmirMushich打造了一套基于GPT Image 2的双变量提示系统，可以将任意品牌logo转换为逼真的全息乙烯材质物品。使用该系统时，无需重新搭建材质、光照与构图。如果要生成自己的logo，只需将原logo添加为参考图像即可使用。

这套提示系统设置了两个可调整变量，分别为品牌名称与背景颜色。它要求AI自动识别品牌最具辨识度的官方标识，保留标识原本的比例、几何结构、内部间距与核心色彩关系，不得重新设计或简化标识。

生成结果会将logo呈现为一枚具备收藏级质感的真实层压乙烯贴纸，品牌图案保留在透明镭射表层下方，表面会生成自然渐变的可控光谱反光。它还要求AI还原贴纸真实的物理细节，包括光滑亮面层压、微微凸起的印刷区域、细微乙烯纹理和边缘厚度，并设置一个轻轻卷起的干净上角。

构图方面，生成图为竖向4:5画幅， oversized贴纸居中放置，背景为纯色，采用专业产品摄影布光与参数设置，同时明确禁止添加多余无关元素。AmirMushich将这套提示系统公开，同时还分享了更多免费与付费AI设计工作流。

用户@__oQuery在𝕏分享，推荐使用LobeHub的「交互物」功能。

该功能的基础使用步骤非常简单。第一步，通过npm全局安装LobeHub命令行工具，执行命令npm i -g @lobehub/cli。

在你的项目中执行命令lh acceptance install，就能安装用于验证交付物的功能组件。

安装完成后，执行命令lh login登录你的LobeHub账户。

登录完成后，你可以打开claude code或者codex等任意AI编码工具，让AI完成一个完整功能的开发。

功能开发完成后，调用该功能组件的/acceptance指令，它就会运行一轮自动化验证。

自动化验证过程中，它能自动发现问题并完成修复，最后会生成一份验证报告，等待你确认或者继续修改。

开发者Crownzdesigns看到一份现成设计后，向自己发起复刻挑战，首次尝试使用Fable工具完成开发。仅凭设计图片，Fable就准确还原了目标设计。复刻结果仍需手动微调还原，但设计还原的精度已经超出预期。

整个项目使用Claude Code构建完成。Crownzdesigns公开分享了这次开发体验，并向网友提问，邀请大家为这次复刻结果打10分制评分。

分享者认为大众此前低估了ChatGPT的批量处理能力，它的信息处理与内容呈现能力十分出色，可以一次生成10张PPT图片，同时做到细节充足、排版丰富、信息图制作精细。分享者还发现，ChatGPT实际上可以实现无限生成图片。本次PPT制作过程的视频记录可通过链接查看：

分享者给出了具体的PPT生成提示词，要求构建将大尺度纪实摄影与清晰信息架构结合的报告型PPT，以国际主义版式体系为核心设计框架。提示词明确了各设计方法的应用方向，不要求机械临摹知名设计师的作品，同时规定了不同功能区域的色彩占比、明度与饱和度要求，支持按主题或品牌色一键替换所有色彩并保留设计比例关系。

提示词对非对称多栏网格的页面布局、纪实摄影的处理规范、字体搭配与细节校正都作出了明确要求，最终目标是呈现可信清朗务实的整体风格。

本次生成要求输出10张16:9比例的PPT，主题为海岚市城市韧性防涝行动复盘，明确了每一页的内容逻辑与具体版式策略。

有观点认为dsv4f性能不足，ivanalog对此提出质疑，称不存在必须用更高配置工具才能完成的开发任务。

ivanalog用dsv4f无需人工介入完成了一阶段开发工作，随后邀请gpt5.6、K3、opus 5三个大模型分别审核代码。

三个模型都认可该代码对开发意图的实现，只找出一两个小问题。

三个大模型互相审核代码，最多也只能达到这个审核水平，gpt和opus甚至经常互相否定对方的审核结果。

只要开发前端的人员具备基础能力，dsv4f已经是当前的最优选择。

Gary Marcus在𝕏上公开对Astra提出要求，称等Astra解决了不围绕形式验证（formal verification）的重大开放世界问题，再通知他。 他同时提出了更低的要求，称Astra至少要修复用户@skdh存在的视频播放相关问题。

用户HBCoop_在𝕏平台分享了三次Flux 3文生视频功能的测试结果。

测试发现，生成视频的突出优势是能保持持续稳定的运动效果。在快速跟拍镜头中，人物形象始终保持连贯一致。

车辆与水、盐的交互效果也足够逼真，符合真实场景的呈现逻辑。

社交平台𝕏用户@seiiiiiiiiiiru分享了对海螺AI H3的功能测试。测试内容为参考用户在After Effects中制作的粗略图形动画，驱动图像生成对应运动。测试确认该功能可以正常实现。

用户认为能实现该效果的模型表现优秀。本次测试的海螺AI H3来自MiniMax。

用户Kashiko_AIart在𝕏发起了“毛线玩偶化计划”。他使用MiniMax H3模型，将日常遇见的事物转换为毛线玩偶风格生成图。

生成操作非常简单，只需要将毛线质感的参考样本输入MiniMax H3的Omni Reference（全景参考）功能，就可以让生成图获得对应的毛线质感。

操作门槛低，欢迎其他用户尝试。相关内容链接已在原推文中放出。

用户@manaimovie分享，使用MiniMax H3制作音乐MV的体验相当不错。除了音频识别能力出色外，H3还可以准确识别图像中的文字和类似图层的结构。

完整制作分为三步，第一步将角色图像和歌词输入Codex，批量生成每张带有对应歌词的图片。第二步把歌曲的mp3文件按每15秒一段进行切割。第三步将图片和分段mp3文件作为参考文件输入H3，生成视频片段。

本次制作的首段15秒视频，一共参考了8张图片和对应长度的音频，提示词要求模型按照图片顺序完成变形，让角色自然动起来，同时让歌词也产生动态效果。

实际生成的片段中，文字能配合音乐运动，场景也可以正常切换，只是音质有所下降。相关参考图和成品已经发布在原帖的回复区。

最终成品的效果来自Codex的生成发挥。MiniMax H3的成本很有吸引力，生成逻辑和Seedance不同，有独特的趣味。

目前MiniMax H3已经可以在Tapnow等第三方平台使用，未来或许会支持更多用户现有的创作工具。

开发者@anion_ex为大模型deepseek-v4-flash添加了视觉识图能力。适配完成后，deepseek-v4-flash可以流畅使用Codex内置的view_image工具查看图像。

此前该模型只能通过ASCII字符表示图像内容，识别图像信息存在诸多不便。

本次适配的实现方案和完整代码已经公开在GitHub仓库中，供开发者获取使用。

创作者ogbenniasamuel2利用人工智能，将自己原创的3A级游戏公布概念制作成了成品。

从故事板、影片运镜指导，到角色设计、最终成片，每一帧都按照真实游戏预告片的生产流程规划。

作品使用Hailuo AI开发构建，该AI属于MiniMax的MiniMaxH3模型。

博主MonetizationDon用海螺AI的全新MiniMax H3模型，生成了一段由Alexa Grey出镜的嘻哈音乐视频。

生成内容覆盖豪车跟拍镜头、霓虹城市街道、酒吧场景，包含电影级打光与流畅运镜，模型对MV风格的把控超出预期。

生成内容中人物表情始终自然生动，动作流畅，整体视觉风格精致，完全符合音乐视频的质感。

AI降低了创作门槛，无需完整制作团队，就能把创意转化为高质量视觉内容。

这类AI模型的迭代速度很快，本次创作通过PixVerse平台完成。

测评人Rosey watson表示，MiniMax H3的实际表现出乎自己意料。

她和Hailuo_AI（海螺AI）完成了第一轮生成测试，认为新版本和旧版本的差异十分明显。

新版本生成内容的真实感更清晰干净，镜头运镜自然程度大幅提升，角色一致性也保持得很好。

这只是她的第一轮测试，她接下来会对MiniMax H3做更多测试。

社交平台X用户ciprianveg发布消息，正在准备由16块GB10芯片组成的计算集群。该集群用于运行多个国产大语言模型。

已确定适配的模型包括Kimi K3、Deepseek V4 Pro。同时预留了适配空间，支持后续发布的GLM 5.5和Minimax M4。