社区讨论：有用户指出 Gemini 会结合照片数据推断用户的兴趣、人际关系与行踪，甚至关联人脸、位置与时间戳来训练生成式 AI。也有人吐槽，自己询问公园调整咨询流程时，Gemini 的回复精准贴合自己刚收到的邮件，却完全没说明是读取了邮件内容。还有人补充，只有授权了 Gmail 等关联应用的消费版 Gemini 才会触发人工审核，企业版 Workspace Gemini 仍明确声明不会对内容做人工复核。
不少人认为，免费公开训练数据已经被消耗殆尽，平台只能转向抓取用户的私人数据来满足训练需求。
今天发生了什么1 分钟读懂
Anthropic 今天发布 Claude Fable 5.2 与 Mythos 5.2，主打攻克高难度技术挑战，编码、推理、视觉能力均有提升。预发布测试里，Fable 5.2 仅凭一段提示词就设计出 3 台可工作的电子设备；开发者实测称其开放式任务强于 Opus 5.5。
来源@claudeai「Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 与 Mythos 5.2」@claudeai「Claude Fable 5.2 预发布测试：一段提示词设计出3台可工作电子设备」@alexalbert__「Fable 5.2 实测：开放式任务比 Opus 5.5 强一档」
Meta 同日推出小模型 Muse Ember，官方称『同价位智能密度更高』，瞄准智能体高频工具调用与代码子任务，单任务成本据称仅为 Claude Haiku 的三分之一。
来源@finkd「Meta 发布 Muse Ember，主打每美元更高智能」@alexandr_wang「Muse 发布 Ember 模型，成本仅为 Haiku 三分之一」
社区今天热传一条未证实爆料：两名 X 用户分别称 GPT-6.2 Astra 正在灰度测试、已在 Codex 秘密测试，性能均远超当前最强模型，长时推理成本极低。目前只能当传言看。
来源@j4kcdq「GPT-6.2Astra灰度测试流出：性能超Opus 5.5，长时推理成本极低」@JaydenDavisNC「GPT-6.2 Astra 被曝在 Codex 中秘密测试，实测比 GPT-6 Astra 强一个数量级」
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反解网页动画成代码的 Skill
不用猜,任何网页动画都能反解成你的代码
02 20万星标开源项目，让AI直接接管你的电脑 这个项目不用截图识别、不模拟鼠标坐标，直接读取系统无障碍接口，识别桌面应用的按钮、输入框和菜单，再让 AI 自己点击、输入、滚动、执行操作。支持 macOS、Windows、Linux，提供 CLI 和 MCP 接口，覆盖窗口、键盘、鼠标、剪贴板等 60 种操作。以后 AI 不光能写代码，还能直接打开软件、操作界面、完成任务。
Github这个项目太无敌了，20万星标！！！ codex、Claude Code、Grok Bot都不用续费了！！！ 目前地球上最好用的Agent控制电脑项目 不用截图识别，也不用傻乎乎地模拟鼠标坐标 直接读取系统无障碍接口，识别桌面应用…
03 AI 能自己接单赚钱了？TermiX 让 Agent 接任务赚报酬 用户可通过 Claude、Cursor 安装 TermiX Skills 配置专属 Agent，该平台已有 134 万个索引 Agent、超 61 万笔任务，交易量超 3100 万美元，由 YZi Labs 支持。
如果你平时用 Claude、Cursor 这类 AI 工具，可以直接发送指令“help me install”搭配对应链接，让 AI 帮你安装 TermiX Skills，接入 Agent 市场。
04 NousResearch发布浏览器版 Hermes Cloud agents NousResearch 推出浏览器版 Hermes Cloud agents，界面和 Hermes Desktop 完全一致，启动个人智能体只需在 Nous Portal 里选好名字和模型，由官方托管。
Hermes Cloud 智能体现在可以在浏览器标签页中打开，界面与 Hermes Desktop 完全一致。要启动个人智能体，只需在 Nous Portal 中选择一个名称和模型即可。
今日焦点
Fable5.2更便宜更快，Anthropic称模型更难测准
Anthropic 周一发布 Mythos 5.2 和 Fable 5.2。公司称两个新版本在编码、推理、视觉上有改进，与用户沟通也更清楚。
Fable 的输入价格从每百万 token 10 美元降到 8 美元。降价后，它比主要竞争对手 GPT-6 Astra 便宜。
Anthropic 说新版 Fable 在各努力级别下响应速度提升 30%。想再快一点，付双倍价格可以买到更快的推理服务，快多少没写。
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大学实验室免费拿真实机器人数据，可按论文定制
PrismaX免费向宾大GRASP实验室提供真实机器人数据，用于强化学习适应未见过场景
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验证不跑，改 prompt 也没用：agent 栈四层，harness 在最外层
LangChain 的 Deep Agents 团队只改 harness，底层模型不变，在 Terminal-Bench 2.0 上仍有提升。
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开发者复现：直接查询0泄漏，代理写回摘要后2/3任务漏了数据
作者开源的 sentinel-eval 套件在 Chroma 上离线复现，暴露了 6/18 个受限金丝雀块。
04
黄仁勋承认对妻子不忠，英伟达调查涉中国间谍指控
备忘录称其婚外情对象被国安部招募监视他；董事会称没有理由相信安全受损。
05
黄仁勋承认婚外情，与疑似间谍关系遭查；对华芯片管制被指可绕过
做空机构Culper Research称Alice Huang与黄仁勋关系“令人不安地亲密”，婚外情对象是否就是她无定论。
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𝕏 实时信号 + arXiv 前沿论文，经 AI 聚类解读 · 一眼扫完全貌（含上方导读精选 4 条）
08:00 本轮更新 · 下一轮 12:30
今日要点 · 12 条
行业动态 · Hacker News▲ 252
Google Gemini 会把个人 Drive 文件和邮件转给人工标注
使用 Google Gemini 处理个人云端文件和邮件的人，需要知道这些内容会被送到人工标注环节。
行业动态 · Hacker News▲ 252
Google Gemini 会把个人 Drive 文件和邮件转给人工标注
使用 Google Gemini 处理个人云端文件和邮件的人，需要知道这些内容会被送到人工标注环节。
新品发布 · @OpenAI▲ 3.0万
OpenAI 推出 Control Room，35 秒内可叫停模型任务
OpenAI 公开了其前沿模型训练与部署的安全管控中枢，可在发现安全或安全隐患时快速中断模型输出。
新品发布 · @OpenAI▲ 3.0万
OpenAI 推出 Control Room，35 秒内可叫停模型任务
OpenAI 公开了其前沿模型训练与部署的安全管控中枢，可在发现安全或安全隐患时快速中断模型输出。
我们打造了 Control Room，这是一个中央系统，用于追踪整个研究基础设施中的模型工作负载，并在出现安全或安保问题时迅速将其停止。它连接了所有研究推理工作负载，包括用于模型训练和评估的智能体采样、数据处理等。
它与我们的失准监控系统协同工作，在决定干预以停止或暂停任务后的 35 秒内，就能中止模型输出。Control Room 只是我们安全训练和部署前沿模型整体方案的一部分。
3.0万2031267
新品发布 · @finkd导语出处▲ 39.4万
Meta 发布 Muse Ember，主打每美元更高智能
Meta 推出 Muse Ember，定位为同价位智能密度更高的小模型，面向智能体高频重复的工具调用、代码子任务、路由、信息抽取与长文档解析场景，已上线 Meta Model API 与 Muse Code。
新品发布 · @finkd导语出处▲ 39.4万
Meta 发布 Muse Ember，主打每美元更高智能
Meta 推出 Muse Ember，定位为同价位智能密度更高的小模型，面向智能体高频重复的工具调用、代码子任务、路由、信息抽取与长文档解析场景，已上线 Meta Model API 与 Muse Code。
今天发布 Muse Ember——这是我们体积最小的模型，在同级别模型中，每美元能提供更高的智能。它专为智能体全天重复的高 token 消耗工作而打造：工具调用、编码子任务、路由、提取和长文档解析。今天起可在 Meta Model API 和 Muse Code 中使用。
39.4万5998.7K959
行业动态 · @claudeai导语出处▲ 31.9万
Claude Fable 5.2 预发布测试：一段提示词设计出3台可工作电子设备
Anthropic 披露 Claude Fable 5.2 预发布测试成果，仅靠一段提示词就设计出3台可工作的电子设备，其中包括家用语音助手中枢。
行业动态 · @claudeai导语出处▲ 31.9万
Claude Fable 5.2 预发布测试：一段提示词设计出3台可工作电子设备
Anthropic 披露 Claude Fable 5.2 预发布测试成果，仅靠一段提示词就设计出3台可工作的电子设备，其中包括家用语音助手中枢。
在发布前测试中，Claude Fable 5.2 和 Claude Mythos 5.2 在多个不同领域完成了一些高难度项目。以下是几个例子。
仅凭一段提示词，Fable 5.2 就设计出了三款可运行的电子设备，其中包括这款家用语音助手中枢。
31.9万3607.3K2.0K
实战经验 · @ClaudeDevs▲ 14.6万
Anthropic 官方教你选 Claude 模型，还教你怎么省钱
这份指南直接讲清了 Fable 5.2、Opus 5.5、Sonnet、Haiku 分别该在什么场景用，还提到不用换模型、只调 effort 档位就能适配需求，以及给子代理换小模型降成本的方法——对正在用 Claude 做应用的人来说，是官方给出的选型和成本优化参考。
实战经验 · @ClaudeDevs▲ 14.6万
Anthropic 官方教你选 Claude 模型，还教你怎么省钱
这份指南直接讲清了 Fable 5.2、Opus 5.5、Sonnet、Haiku 分别该在什么场景用，还提到不用换模型、只调 effort 档位就能适配需求，以及给子代理换小模型降成本的方法——对正在用 Claude 做应用的人来说，是官方给出的选型和成本优化参考。
你该基于哪个 Claude 模型来开发？我们的新指南详细说明了何时使用 Fable 5.2、Opus 5.5、Sonnet 或 Haiku。
指南还涵盖了何时应调整 effort 参数而非切换模型，以及如何通过将子代理分配给更小的模型来节省成本。
14.6万1572.5K2.6K
实战经验 · @alexalbert__▲ 5.7万
每次新模型发布，我都用同一句话扫全项目
每次拿到新模型，作者都会用同一条提示词跑遍所有项目：读完全部代码，找出坏的、不一致的、低效的、没用的部分，确定的直接修，剩下的列出来给人审。
实战经验 · @alexalbert__▲ 5.7万
每次新模型发布，我都用同一句话扫全项目
每次拿到新模型，作者都会用同一条提示词跑遍所有项目：读完全部代码，找出坏的、不一致的、低效的、没用的部分，确定的直接修，剩下的列出来给人审。
每次有新模型发布，我都会在所有项目上跑同一个简单的提示词：“通读整个项目，找出所有有问题、不一致、低效或不再需要的地方。把你确定的部分修好，其余的列出来给我审核。”强烈推荐试试。
5.7万431.3K1.8K
开发工具 · @anthonyriera▲ 2.9万
Claude Fable 5.2 发布，开发者分享代码库审计提示词
开发者 Anthony Riera 在 X 上推荐用特定提示词让 Claude 审计代码库，优先删除冗余而非优化。
开发工具 · @anthonyriera▲ 2.9万
Claude Fable 5.2 发布，开发者分享代码库审计提示词
开发者 Anthony Riera 在 X 上推荐用特定提示词让 Claude 审计代码库，优先删除冗余而非优化。
Claude Fable 5.2 已发布，开发者 Anthony Riera 在 X 上分享了一个他常用的代码库审计提示词。他认为这是运行该提示词的最佳时机。
这个提示词要求 Claude 审计代码库，找出不必要、过于复杂或基于薄弱假设的部分，并直接做出修改。提示词明确优先级：优先删除，其次简化，再其次优化，最后才是自动化。
提示词还特别强调，该产品已有数千客户使用，不能偷工减料。Anthony Riera 表示这个提示词他经常使用，能带来最好的结果。
2.9万6375814
实战经验 · @alexalbert__导语出处▲ 3.9万
Fable 5.2 实测：开放式任务比 Opus 5.5 强一档
作者给出四条实操建议：先让模型挑方案毛病、从中高 effort 起步、提前约定需人工审批的操作、直接丢整个项目让它跑数小时。
实战经验 · @alexalbert__导语出处▲ 3.9万
Fable 5.2 实测：开放式任务比 Opus 5.5 强一档
作者给出四条实操建议：先让模型挑方案毛病、从中高 effort 起步、提前约定需人工审批的操作、直接丢整个项目让它跑数小时。
我真的很喜欢用 Fable 5.2。在大型开放式任务上，它感觉比 Opus 5.5 高出一大截。
以下是一些能让你最大化利用它的技巧：
- 在它动手做任何东西之前，先问问它你的想法有什么问题。它很擅长头脑风暴，而且会提出反对意见。
- 从中/高投入档开始，把超高投入档留给最难的问题。
- 提前告诉它哪些事情需要你批准（比如删除文件），其余的让它自己决定。
- 给它整个项目，而不是下一步该做什么，然后让它连续跑几个小时。这才是它真正发光的地方。
3.9万33808374
新品发布 · @claudeai导语出处▲ 538.3万
Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 与 Mythos 5.2
两款新模型主打攻克高难度技术挑战，在编码、推理、视觉能力上均有提升，可作为多领域复杂项目的协作工具。
新品发布 · @claudeai导语出处▲ 538.3万
Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 与 Mythos 5.2
两款新模型主打攻克高难度技术挑战，在编码、推理、视觉能力上均有提升，可作为多领域复杂项目的协作工具。
推出 Claude Fable 5.2 和 Claude Mythos 5.2，专为攻克最棘手的技术挑战而设计。它们是众多领域中雄心勃勃项目的得力协作者，并在编程、推理和视觉等方面展现出显著提升。
538.3万5.6K6.3万9.3K
新品发布 · @fangchangma▲ 62.0万
Nuance AI 发布 Emma，能边说话边反应
Nuance AI 花了18个月研发，推出了能在说话时实时做出反应的AI数字人Emma，基于全双工视听基础模型Nuplex打造。
新品发布 · @fangchangma▲ 62.0万
Nuance AI 发布 Emma，能边说话边反应
Nuance AI 花了18个月研发，推出了能在说话时实时做出反应的AI数字人Emma，基于全双工视听基础模型Nuplex打造。
你第一个真正想面对面见的 AI 数字人。
大多数 AI 数字人只会在你说话时面无表情地盯着你。而 Emma 会在你还在说话时就做出反应。
经过 @nuance_ai 18 个月的研究，这就是 Emma，基于我们的全双工视听基础模型 Nuplex 构建。
62.0万77392121
新品发布 · @OrcaCyberHQ▲ 24.6万
OrcaCyberHQ 发布 OrcaC2 1.0，专攻网络安全决策
这是专门为网络安全场景训练的决策模型，覆盖区块链安全、事件响应等方向，支持百万级上下文与时序感知，已开放 API 试用。
新品发布 · @OrcaCyberHQ▲ 24.6万
OrcaCyberHQ 发布 OrcaC2 1.0，专攻网络安全决策
这是专门为网络安全场景训练的决策模型，覆盖区块链安全、事件响应等方向，支持百万级上下文与时序感知，已开放 API 试用。
介绍 OrcaC2 1.0，这是我们为区块链安全、托管检测与响应（MDR）、事件响应、安全推理和安全运营训练的网络决策模型。支持视觉。最高支持 100 万 token 上下文窗口。具备原生时间感知能力，可在攻击展开时连接各个事件（跨事件序列的复杂推理）。在涵盖网络安全、通用推理和区块链安全的 17 个基准测试中进行了评估。OrcaC2 在所有报告的任务中均领先于测试的基线模型，在漏洞严重性评估中达到 90.6 分，区块链安全总体准确率达到 87.3%。
AI 攻击在实时演变。自主防御集群需要一个能够追踪这种演变、跨事件推理并指导响应的雷达。我们正在将 OrcaC2 打造为这一基础。试用 API：
24.6万1031064
前沿研究 · @LimestoneHQ▲ 7.7万
90% 情况下，AI 编程代理会优先信过时的 CLAUDE.md
用 Claude Code 或 Codex 写代码的人，可能没意识到项目里的 CLAUDE.md、AGENTS.md 一旦过时，AI 会照着旧说明走，而不是看实际代码。研究说加一句话就能修掉大部分问题。
前沿研究 · @LimestoneHQ▲ 7.7万
90% 情况下，AI 编程代理会优先信过时的 CLAUDE.md
用 Claude Code 或 Codex 写代码的人，可能没意识到项目里的 CLAUDE.md、AGENTS.md 一旦过时，AI 会照着旧说明走，而不是看实际代码。研究说加一句话就能修掉大部分问题。
最新消息：10月一项针对 Claude Code 和 Codex 的研究发现，在90%的情况下，编码代理会优先遵循过时的 CLAUDE.md 或 AGENTS.md 文件，而非实际代码。
只需一句话就能解决大部分问题。这句话以及用于查找文件中过时内容的提示词如下：
7.7万23405782
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3D生成 · @marcthecreatorr▲ 2.5K
Claude Code 38分钟生成3D帆船，全程无外部素材
开发者marcthecreatorr实测，用Claude Code中等推理模式生成Three.js 3D帆船，耗时约38分钟，成本约17美元，未使用Blender或外部3D素材。
3D生成 · @marcthecreatorr▲ 2.5K
Claude Code 38分钟生成3D帆船，全程无外部素材
开发者marcthecreatorr实测，用Claude Code中等推理模式生成Three.js 3D帆船，耗时约38分钟，成本约17美元，未使用Blender或外部3D素材。
开发者marcthecreatorr在X平台分享了Claude Code的3D生成实测结果。他使用中等推理模式生成名为Fable 5.2的3D帆船场景，耗时约38分钟，成本约17美元。整个3D场景完全通过Three.js代码构建，没有使用Blender建模，也没有引入任何外部3D素材。
marcthecreatorr表示，纯代码生成的3D场景已经开始接近真实渲染的效果。他同时提到，视频里展示的质量可能看起来一般，建议点击链接查看实际效果。他还认为OpenAI需要尽快推出6.2 Astra来跟上当前的模型能力。
2.5K25620
功能发布 · @jaseweston▲ 3.7K
jaseweston 推出 Self-Improving Post-Thinking，模型答完题还能自我评判
jaseweston 推出 Self-Improving Post-Thinking 功能，给定输入后模型会先生成标准链式思考、给出答案，再通过 post-thinking 推理自我评判自己的答案。
功能发布 · @jaseweston▲ 3.7K
jaseweston 推出 Self-Improving Post-Thinking，模型答完题还能自我评判
jaseweston 推出 Self-Improving Post-Thinking 功能，给定输入后模型会先生成标准链式思考、给出答案，再通过 post-thinking 推理自我评判自己的答案。
介绍：自我改进的后思考 🤔➜💬➜🤯
给定输入，模型会生成：
- 前思考：标准思维链
- 一个答案
- 后思考：对自身答案进行自我评判的推理过程
后思考可以：
(i) 引导出符合对齐要求、校准良好、高质量的答案
(ii) 将自我评估能力蒸馏到策略中
SPoT 可以通过强化学习训练，并在安全性、推理和校准方面带来提升。
更多内容请阅读博客文章：🧵1/5
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编程实践 · @webasamoah▲ 2.4K
有人用 Claude Opus 5.5 从零搭出 AI 预算应用，分享完整搭建过程
webasamoah 分享了自己用 Claude Opus 5.5 从零搭建 AI 预算应用的完整经验。
编程实践 · @webasamoah▲ 2.4K
有人用 Claude Opus 5.5 从零搭出 AI 预算应用，分享完整搭建过程
webasamoah 分享了自己用 Claude Opus 5.5 从零搭建 AI 预算应用的完整经验。
新品发布 · @alexandr_wang导语出处▲ 2.2万
Muse 发布 Ember 模型，成本仅为 Haiku 三分之一
Muse 推出的 Ember 模型，单任务成本比 Haiku 便宜三分之一，智能程度超过 Luna。对需要高频调用 AI 模型的人来说，这是一个更便宜的新选项。
新品发布 · @alexandr_wang导语出处▲ 2.2万
Muse 发布 Ember 模型，成本仅为 Haiku 三分之一
Muse 推出的 Ember 模型，单任务成本比 Haiku 便宜三分之一，智能程度超过 Luna。对需要高频调用 AI 模型的人来说，这是一个更便宜的新选项。
创作工具 · @HBCoop_▲ 501
用户用Midjourney V8.2与Seedance 2.5 Draft制作AI短剧
X用户@HBCoop_分享用Midjourney V8.2生成角色、Seedance 2.5 Draft模式制作短剧的工作流，先出480p预览再渲染1080p成片。
创作工具 · @HBCoop_▲ 501
用户用Midjourney V8.2与Seedance 2.5 Draft制作AI短剧
X用户@HBCoop_分享用Midjourney V8.2生成角色、Seedance 2.5 Draft模式制作短剧的工作流，先出480p预览再渲染1080p成片。
X用户@HBCoop_分享了自己用AI工具制作短剧的完整流程：用Midjourney V8.2生成角色，在Dreamina平台上用Seedance 2.5的Draft模式完成短剧制作。
Draft模式会为每个镜头快速生成480p分辨率的预览，创作者可以先尝试更多创意方向，再决定是否投入完整渲染。
具体操作步骤为：先为每个场景生成草稿，检查对话、时长和表演效果；只把满意的草稿渲染为1080p全分辨率版本。1080p成片会保留草稿的时长，剪辑时不需要重新调整节奏。
5019
前沿研究 · @askalphaxiv▲ 3.8K
Yoshua Bengio 及其合作者发布《Understanding AI from the Inside》论文(182 页)
这篇论文从神经元、电路讲到 AI 安全，覆盖 SAE、电路发现、模型引导、监控等方向，是目前少有的系统梳理机械可解释性的长文。
前沿研究 · @askalphaxiv▲ 3.8K
Yoshua Bengio 及其合作者发布《Understanding AI from the Inside》论文(182 页)
这篇论文从神经元、电路讲到 AI 安全，覆盖 SAE、电路发现、模型引导、监控等方向，是目前少有的系统梳理机械可解释性的长文。
Yoshua Bengio 及其合作者刚刚发布了一份长达 182 页的机制可解释性综述，堪称一座金矿！
《从内部理解 AI》
这篇论文将带你从神经元和电路，一路讲到可解释性如何助力 AI 安全。内容涵盖稀疏自编码器（SAE）、电路发现、引导控制、监控、机制在训练过程中如何涌现，以及更多相关主题！
阅读这篇由 @FazlBarez 和 @TonyWu1105 主导的优秀论文：
3.8K1811796
大模型 · @JaydenDavisNC导语出处▲ 3.9K
GPT-6.2 Astra 被曝在 Codex 中秘密测试，实测比 GPT-6 Astra 强一个数量级
X 用户 @JaydenDavisNC 发布爆料，称 GPT-6.2 Astra 正在 Codex 中进行秘密测试，实测能力比 GPT-6 Astra 高出一个数量级，并强调该测试并非图像生成任务。
大模型 · @JaydenDavisNC导语出处▲ 3.9K
GPT-6.2 Astra 被曝在 Codex 中秘密测试，实测比 GPT-6 Astra 强一个数量级
X 用户 @JaydenDavisNC 发布爆料，称 GPT-6.2 Astra 正在 Codex 中进行秘密测试，实测能力比 GPT-6 Astra 高出一个数量级，并强调该测试并非图像生成任务。
X 用户 @JaydenDavisNC 发布爆料称，OpenAI 的 GPT-6.2 Astra 模型正在 Codex 中进行秘密测试。
该用户表示，实测下来 GPT-6.2 Astra 的能力比 GPT-6 Astra 高出一个数量级，同时特意强调这次测试并非图像生成任务，避免外界误解测试场景。
该用户还附上了两条链接，分别用于展示测试输出结果，以及证明该模型确实在 Codex 中运行。
3.9K725
AI代理 · @kmeanskaran▲ 2.7K
开发者用Google ADK与Gemini搭建AI代理团队，自动化全流程ML工作
该系统覆盖数据分析到模型部署全环节，单次运行约16分钟
AI代理 · @kmeanskaran▲ 2.7K
开发者用Google ADK与Gemini搭建AI代理团队，自动化全流程ML工作
该系统覆盖数据分析到模型部署全环节，单次运行约16分钟
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2.7K8104104
大模型 · @j4kcdq导语出处▲ 1.4万
GPT-6.2Astra灰度测试流出：性能超Opus 5.5，长时推理成本极低
X用户@j4kcdq分享GPT-6.2Astra灰度测试体验，称其过度防御问题大幅改善，单对话满强度运行10小时仅消耗Pro 200额度的10%，整体性能远超Opus 5.5。
大模型 · @j4kcdq导语出处▲ 1.4万
GPT-6.2Astra灰度测试流出：性能超Opus 5.5，长时推理成本极低
X用户@j4kcdq分享GPT-6.2Astra灰度测试体验，称其过度防御问题大幅改善，单对话满强度运行10小时仅消耗Pro 200额度的10%，整体性能远超Opus 5.5。
X平台用户@j4kcdq分享了GPT-6.2Astra的灰度测试体验，称其在多个维度相比前代有明显提升。
首先是过度防御问题得到极大改善，响应速度也有所提升；视觉审美能力大幅增强，生成内容整体偏写实风格，3D效果进步显著。
耐用性方面表现突出：单对话以最大推理强度运行10小时，仅消耗Pro 200额度的10%左右。测试过程中几乎没有出现bug或需要二次返工的情况，模型理解能力变得极强。
@j4kcdq认为，当前灰度测试的版本整体性能要比Opus 5.5强得多，但他推测当前灰测的大概是阉割版本，不确定完整版本能否打得过Fable 5.5。具体测试效果可以查看他之前发布的帖子。
1.4万14612
跨平台开发 · @realchendahuang▲ 9.2K
一台MacBook Pro跑通五大系统，给AI Agent搭跨平台开发环境
博主@realchendahuang购入48G+1T M5 Pro MacBook Pro，用Xcode、VMware、ADB、UTM分别承载macOS/iOS、Windows、Android、Linux开发环境。
跨平台开发 · @realchendahuang▲ 9.2K
一台MacBook Pro跑通五大系统，给AI Agent搭跨平台开发环境
博主@realchendahuang购入48G+1T M5 Pro MacBook Pro，用Xcode、VMware、ADB、UTM分别承载macOS/iOS、Windows、Android、Linux开发环境。
博主@realchendahuang发现，Mac是目前唯一能同时流畅运行Windows、macOS、Android、iOS、Linux五种系统的硬件平台。他购入了一台48G内存、1T存储、搭载M5 Pro芯片的MacBook Pro，目的是让自己的AI Agent在单台机器上完成跨平台软件开发。
macOS和iOS开发直接使用苹果官方的Xcode，属于原生支持的一等公民环境。Windows通过VMware虚拟机运行，Agent通过RDP远程桌面协议配合agent-rdp工具进行控制，这是目前免费工具中操控Windows桌面体验较好的方案之一。
Android模拟器使用arm64-v8a系统镜像时可以原生运行，性能表现出色，远程控制直接通过ADB即可完成。Linux最初推荐VMware或更轻量的Orbstack，最终他选择了UTM平台，具体原因附在配图中。
博主总结，用Mac做跨平台产品开发的体验非常顺畅。
9.2K24349
编程实践 · @tychozzz▲ 6.3K
tychozzz 分享自己的 vibe coding 日常工作流
tychozzz 分享了自己日常的 vibe coding 工作流，提到今年上半年做投资导航网站时，会预先用 Prompt 设置产品经理、UI 设计、前后端开发、测试开发等不同岗位的 Agent，开发大功能前先让各角色产出对应文档。
编程实践 · @tychozzz▲ 6.3K
tychozzz 分享自己的 vibe coding 日常工作流
tychozzz 分享了自己日常的 vibe coding 工作流，提到今年上半年做投资导航网站时，会预先用 Prompt 设置产品经理、UI 设计、前后端开发、测试开发等不同岗位的 Agent，开发大功能前先让各角色产出对应文档。
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6.3K43714
设计 · @vikingmute▲ 4.8K
vikingmute 说 Opus 5.5 再强，没约束也做不出能直接上线的设计
vikingmute 分享用 AI 做设计的方法论，提到给简单简历做 Chrome 插件落地页时，即使 Opus 5.5 已经很强，没有强约束时生成的页面还是字多、配色杂、一眼 AI 味，远谈不上能直接上线，微调设计比写代码难多了。
设计 · @vikingmute▲ 4.8K
vikingmute 说 Opus 5.5 再强，没约束也做不出能直接上线的设计
vikingmute 分享用 AI 做设计的方法论，提到给简单简历做 Chrome 插件落地页时，即使 Opus 5.5 已经很强，没有强约束时生成的页面还是字多、配色杂、一眼 AI 味，远谈不上能直接上线，微调设计比写代码难多了。
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4.8K1070107
🔬 前沿研究
前沿研究 · @askalphaxiv▲ 3.8K
Yoshua Bengio 及其合作者发布《Understanding AI from the Inside》论文(182 页)
这篇论文从神经元、电路讲到 AI 安全，覆盖 SAE、电路发现、模型引导、监控等方向，是目前少有的系统梳理机械可解释性的长文。
前沿研究 · @askalphaxiv▲ 3.8K
Yoshua Bengio 及其合作者发布《Understanding AI from the Inside》论文(182 页)
这篇论文从神经元、电路讲到 AI 安全，覆盖 SAE、电路发现、模型引导、监控等方向，是目前少有的系统梳理机械可解释性的长文。
Yoshua Bengio 及其合作者刚刚发布了一份长达 182 页的机制可解释性综述，堪称一座金矿！
《从内部理解 AI》
这篇论文将带你从神经元和电路，一路讲到可解释性如何助力 AI 安全。内容涵盖稀疏自编码器（SAE）、电路发现、引导控制、监控、机制在训练过程中如何涌现，以及更多相关主题！
阅读这篇由 @FazlBarez 和 @TonyWu1105 主导的优秀论文：
3.8K1811796
前沿研究 · @LimestoneHQ▲ 7.7万
90% 情况下，AI 编程代理会优先信过时的 CLAUDE.md
用 Claude Code 或 Codex 写代码的人，可能没意识到项目里的 CLAUDE.md、AGENTS.md 一旦过时，AI 会照着旧说明走，而不是看实际代码。研究说加一句话就能修掉大部分问题。
前沿研究 · @LimestoneHQ▲ 7.7万
90% 情况下，AI 编程代理会优先信过时的 CLAUDE.md
用 Claude Code 或 Codex 写代码的人，可能没意识到项目里的 CLAUDE.md、AGENTS.md 一旦过时，AI 会照着旧说明走，而不是看实际代码。研究说加一句话就能修掉大部分问题。
最新消息：10月一项针对 Claude Code 和 Codex 的研究发现，在90%的情况下，编码代理会优先遵循过时的 CLAUDE.md 或 AGENTS.md 文件，而非实际代码。
只需一句话就能解决大部分问题。这句话以及用于查找文件中过时内容的提示词如下：
7.7万23405782
🚀 新品发布
新品发布 · @finkd导语出处▲ 39.4万
Meta 发布 Muse Ember，主打每美元更高智能
Meta 推出 Muse Ember，定位为同价位智能密度更高的小模型，面向智能体高频重复的工具调用、代码子任务、路由、信息抽取与长文档解析场景，已上线 Meta Model API 与 Muse Code。
新品发布 · @finkd导语出处▲ 39.4万
Meta 发布 Muse Ember，主打每美元更高智能
Meta 推出 Muse Ember，定位为同价位智能密度更高的小模型，面向智能体高频重复的工具调用、代码子任务、路由、信息抽取与长文档解析场景，已上线 Meta Model API 与 Muse Code。
今天发布 Muse Ember——这是我们体积最小的模型，在同级别模型中，每美元能提供更高的智能。它专为智能体全天重复的高 token 消耗工作而打造：工具调用、编码子任务、路由、提取和长文档解析。今天起可在 Meta Model API 和 Muse Code 中使用。
39.4万5998.7K959
新品发布 · @claudeai导语出处▲ 538.3万
Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 与 Mythos 5.2
两款新模型主打攻克高难度技术挑战，在编码、推理、视觉能力上均有提升，可作为多领域复杂项目的协作工具。
新品发布 · @claudeai导语出处▲ 538.3万
Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 与 Mythos 5.2
两款新模型主打攻克高难度技术挑战，在编码、推理、视觉能力上均有提升，可作为多领域复杂项目的协作工具。
推出 Claude Fable 5.2 和 Claude Mythos 5.2，专为攻克最棘手的技术挑战而设计。它们是众多领域中雄心勃勃项目的得力协作者，并在编程、推理和视觉等方面展现出显著提升。
538.3万5.6K6.3万9.3K
新品发布 · @OpenAI▲ 3.0万
OpenAI 推出 Control Room，35 秒内可叫停模型任务
OpenAI 公开了其前沿模型训练与部署的安全管控中枢，可在发现安全或安全隐患时快速中断模型输出。
新品发布 · @OpenAI▲ 3.0万
OpenAI 推出 Control Room，35 秒内可叫停模型任务
OpenAI 公开了其前沿模型训练与部署的安全管控中枢，可在发现安全或安全隐患时快速中断模型输出。
我们打造了 Control Room，这是一个中央系统，用于追踪整个研究基础设施中的模型工作负载，并在出现安全或安保问题时迅速将其停止。它连接了所有研究推理工作负载，包括用于模型训练和评估的智能体采样、数据处理等。
它与我们的失准监控系统协同工作，在决定干预以停止或暂停任务后的 35 秒内，就能中止模型输出。Control Room 只是我们安全训练和部署前沿模型整体方案的一部分。
3.0万2031267
新品发布 · @alexandr_wang导语出处▲ 2.2万
Muse 发布 Ember 模型，成本仅为 Haiku 三分之一
Muse 推出的 Ember 模型，单任务成本比 Haiku 便宜三分之一，智能程度超过 Luna。对需要高频调用 AI 模型的人来说，这是一个更便宜的新选项。
新品发布 · @alexandr_wang导语出处▲ 2.2万
Muse 发布 Ember 模型，成本仅为 Haiku 三分之一
Muse 推出的 Ember 模型，单任务成本比 Haiku 便宜三分之一，智能程度超过 Luna。对需要高频调用 AI 模型的人来说，这是一个更便宜的新选项。
新品发布 · @fangchangma▲ 62.0万
Nuance AI 发布 Emma，能边说话边反应
Nuance AI 花了18个月研发，推出了能在说话时实时做出反应的AI数字人Emma，基于全双工视听基础模型Nuplex打造。
新品发布 · @fangchangma▲ 62.0万
Nuance AI 发布 Emma，能边说话边反应
Nuance AI 花了18个月研发，推出了能在说话时实时做出反应的AI数字人Emma，基于全双工视听基础模型Nuplex打造。
你第一个真正想面对面见的 AI 数字人。
大多数 AI 数字人只会在你说话时面无表情地盯着你。而 Emma 会在你还在说话时就做出反应。
经过 @nuance_ai 18 个月的研究，这就是 Emma，基于我们的全双工视听基础模型 Nuplex 构建。
62.0万77392121
新品发布 · @OrcaCyberHQ▲ 24.6万
OrcaCyberHQ 发布 OrcaC2 1.0，专攻网络安全决策
这是专门为网络安全场景训练的决策模型，覆盖区块链安全、事件响应等方向，支持百万级上下文与时序感知，已开放 API 试用。
新品发布 · @OrcaCyberHQ▲ 24.6万
OrcaCyberHQ 发布 OrcaC2 1.0，专攻网络安全决策
这是专门为网络安全场景训练的决策模型，覆盖区块链安全、事件响应等方向，支持百万级上下文与时序感知，已开放 API 试用。
介绍 OrcaC2 1.0，这是我们为区块链安全、托管检测与响应（MDR）、事件响应、安全推理和安全运营训练的网络决策模型。支持视觉。最高支持 100 万 token 上下文窗口。具备原生时间感知能力，可在攻击展开时连接各个事件（跨事件序列的复杂推理）。在涵盖网络安全、通用推理和区块链安全的 17 个基准测试中进行了评估。OrcaC2 在所有报告的任务中均领先于测试的基线模型，在漏洞严重性评估中达到 90.6 分，区块链安全总体准确率达到 87.3%。
AI 攻击在实时演变。自主防御集群需要一个能够追踪这种演变、跨事件推理并指导响应的雷达。我们正在将 OrcaC2 打造为这一基础。试用 API：
24.6万1031064
📰 行业动态
行业动态 · @claudeai导语出处▲ 31.9万
Claude Fable 5.2 预发布测试：一段提示词设计出3台可工作电子设备
Anthropic 披露 Claude Fable 5.2 预发布测试成果，仅靠一段提示词就设计出3台可工作的电子设备，其中包括家用语音助手中枢。
行业动态 · @claudeai导语出处▲ 31.9万
Claude Fable 5.2 预发布测试：一段提示词设计出3台可工作电子设备
Anthropic 披露 Claude Fable 5.2 预发布测试成果，仅靠一段提示词就设计出3台可工作的电子设备，其中包括家用语音助手中枢。
在发布前测试中，Claude Fable 5.2 和 Claude Mythos 5.2 在多个不同领域完成了一些高难度项目。以下是几个例子。
仅凭一段提示词，Fable 5.2 就设计出了三款可运行的电子设备，其中包括这款家用语音助手中枢。
31.9万3607.3K2.0K
编程实践 · @webasamoah▲ 2.4K
有人用 Claude Opus 5.5 从零搭出 AI 预算应用，分享完整搭建过程
webasamoah 分享了自己用 Claude Opus 5.5 从零搭建 AI 预算应用的完整经验。
编程实践 · @webasamoah▲ 2.4K
有人用 Claude Opus 5.5 从零搭出 AI 预算应用，分享完整搭建过程
webasamoah 分享了自己用 Claude Opus 5.5 从零搭建 AI 预算应用的完整经验。
编程实践 · @tychozzz▲ 6.3K
tychozzz 分享自己的 vibe coding 日常工作流
tychozzz 分享了自己日常的 vibe coding 工作流，提到今年上半年做投资导航网站时，会预先用 Prompt 设置产品经理、UI 设计、前后端开发、测试开发等不同岗位的 Agent，开发大功能前先让各角色产出对应文档。
编程实践 · @tychozzz▲ 6.3K
tychozzz 分享自己的 vibe coding 日常工作流
tychozzz 分享了自己日常的 vibe coding 工作流，提到今年上半年做投资导航网站时，会预先用 Prompt 设置产品经理、UI 设计、前后端开发、测试开发等不同岗位的 Agent，开发大功能前先让各角色产出对应文档。
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设计 · @vikingmute▲ 4.8K
vikingmute 说 Opus 5.5 再强，没约束也做不出能直接上线的设计
vikingmute 分享用 AI 做设计的方法论，提到给简单简历做 Chrome 插件落地页时，即使 Opus 5.5 已经很强，没有强约束时生成的页面还是字多、配色杂、一眼 AI 味，远谈不上能直接上线，微调设计比写代码难多了。
设计 · @vikingmute▲ 4.8K
vikingmute 说 Opus 5.5 再强，没约束也做不出能直接上线的设计
vikingmute 分享用 AI 做设计的方法论，提到给简单简历做 Chrome 插件落地页时，即使 Opus 5.5 已经很强，没有强约束时生成的页面还是字多、配色杂、一眼 AI 味，远谈不上能直接上线，微调设计比写代码难多了。
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功能发布 · @jaseweston▲ 3.7K
jaseweston 推出 Self-Improving Post-Thinking，模型答完题还能自我评判
jaseweston 推出 Self-Improving Post-Thinking 功能，给定输入后模型会先生成标准链式思考、给出答案，再通过 post-thinking 推理自我评判自己的答案。
功能发布 · @jaseweston▲ 3.7K
jaseweston 推出 Self-Improving Post-Thinking，模型答完题还能自我评判
jaseweston 推出 Self-Improving Post-Thinking 功能，给定输入后模型会先生成标准链式思考、给出答案，再通过 post-thinking 推理自我评判自己的答案。
介绍：自我改进的后思考 🤔➜💬➜🤯
给定输入，模型会生成：
- 前思考：标准思维链
- 一个答案
- 后思考：对自身答案进行自我评判的推理过程
后思考可以：
(i) 引导出符合对齐要求、校准良好、高质量的答案
(ii) 将自我评估能力蒸馏到策略中
SPoT 可以通过强化学习训练，并在安全性、推理和校准方面带来提升。
更多内容请阅读博客文章：🧵1/5
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产品发布 · @NousResearch▲ 1.5万
NousResearch发布浏览器版 Hermes Cloud agents
NousResearch 推出浏览器版 Hermes Cloud agents，界面和 Hermes Desktop 完全一致，启动个人智能体只需在 Nous Portal 里选好名字和模型，由官方托管。
产品发布 · @NousResearch▲ 1.5万
NousResearch发布浏览器版 Hermes Cloud agents
NousResearch 推出浏览器版 Hermes Cloud agents，界面和 Hermes Desktop 完全一致，启动个人智能体只需在 Nous Portal 里选好名字和模型，由官方托管。
Hermes Cloud 智能体现在可以在浏览器标签页中打开，界面与 Hermes Desktop 完全一致。要启动个人智能体，只需在 Nous Portal 中选择一个名称和模型即可。
我们会为你托管该智能体，它在独立容器中 24/7 运行，因此即使你的笔记本电脑处于关闭状态，它也能处理定时任务并在任何渠道回复你。
Web 应用中的聊天、群聊、插件和设置与你在自己电脑上运行 Hermes 时的工作方式完全相同。你可以在手机或任何电脑上通过 Nous Portal 打开你的智能体，或者将 Hermes Desktop 连接到它，并在那里继续相同的聊天。
此外，Super 和 Ultra 计划均默认包含一个 Cloud 智能体。从任何地方使用 Hermes 从未如此简单。
1.5万2024740
行业动态 · Hacker News▲ 252
Google Gemini 会把个人 Drive 文件和邮件转给人工标注
使用 Google Gemini 处理个人云端文件和邮件的人，需要知道这些内容会被送到人工标注环节。
行业动态 · Hacker News▲ 252
Google Gemini 会把个人 Drive 文件和邮件转给人工标注
使用 Google Gemini 处理个人云端文件和邮件的人，需要知道这些内容会被送到人工标注环节。
社区讨论：有用户指出 Gemini 会结合照片数据推断用户的兴趣、人际关系与行踪，甚至关联人脸、位置与时间戳来训练生成式 AI。也有人吐槽，自己询问公园调整咨询流程时，Gemini 的回复精准贴合自己刚收到的邮件，却完全没说明是读取了邮件内容。还有人补充，只有授权了 Gmail 等关联应用的消费版 Gemini 才会触发人工审核，企业版 Workspace Gemini 仍明确声明不会对内容做人工复核。
不少人认为，免费公开训练数据已经被消耗殆尽，平台只能转向抓取用户的私人数据来满足训练需求。
⚡ 实战经验
实战经验 · @alexalbert__▲ 5.7万
每次新模型发布，我都用同一句话扫全项目
每次拿到新模型，作者都会用同一条提示词跑遍所有项目：读完全部代码，找出坏的、不一致的、低效的、没用的部分，确定的直接修，剩下的列出来给人审。
实战经验 · @alexalbert__▲ 5.7万
每次新模型发布，我都用同一句话扫全项目
每次拿到新模型，作者都会用同一条提示词跑遍所有项目：读完全部代码，找出坏的、不一致的、低效的、没用的部分，确定的直接修，剩下的列出来给人审。
每次有新模型发布，我都会在所有项目上跑同一个简单的提示词：“通读整个项目，找出所有有问题、不一致、低效或不再需要的地方。把你确定的部分修好，其余的列出来给我审核。”强烈推荐试试。
5.7万431.3K1.8K
实战经验 · @alexalbert__导语出处▲ 3.9万
Fable 5.2 实测：开放式任务比 Opus 5.5 强一档
作者给出四条实操建议：先让模型挑方案毛病、从中高 effort 起步、提前约定需人工审批的操作、直接丢整个项目让它跑数小时。
实战经验 · @alexalbert__导语出处▲ 3.9万
Fable 5.2 实测：开放式任务比 Opus 5.5 强一档
作者给出四条实操建议：先让模型挑方案毛病、从中高 effort 起步、提前约定需人工审批的操作、直接丢整个项目让它跑数小时。
我真的很喜欢用 Fable 5.2。在大型开放式任务上，它感觉比 Opus 5.5 高出一大截。
以下是一些能让你最大化利用它的技巧：
- 在它动手做任何东西之前，先问问它你的想法有什么问题。它很擅长头脑风暴，而且会提出反对意见。
- 从中/高投入档开始，把超高投入档留给最难的问题。
- 提前告诉它哪些事情需要你批准（比如删除文件），其余的让它自己决定。
- 给它整个项目，而不是下一步该做什么，然后让它连续跑几个小时。这才是它真正发光的地方。
3.9万33808374
实战经验 · @ClaudeDevs▲ 14.6万
Anthropic 官方教你选 Claude 模型，还教你怎么省钱
这份指南直接讲清了 Fable 5.2、Opus 5.5、Sonnet、Haiku 分别该在什么场景用，还提到不用换模型、只调 effort 档位就能适配需求，以及给子代理换小模型降成本的方法——对正在用 Claude 做应用的人来说，是官方给出的选型和成本优化参考。
实战经验 · @ClaudeDevs▲ 14.6万
Anthropic 官方教你选 Claude 模型，还教你怎么省钱
这份指南直接讲清了 Fable 5.2、Opus 5.5、Sonnet、Haiku 分别该在什么场景用，还提到不用换模型、只调 effort 档位就能适配需求，以及给子代理换小模型降成本的方法——对正在用 Claude 做应用的人来说，是官方给出的选型和成本优化参考。
你该基于哪个 Claude 模型来开发？我们的新指南详细说明了何时使用 Fable 5.2、Opus 5.5、Sonnet 或 Haiku。
指南还涵盖了何时应调整 effort 参数而非切换模型，以及如何通过将子代理分配给更小的模型来节省成本。
14.6万1572.5K2.6K
📌 其他
工具产品 · @yxl44▲ 8.5K
20万星标开源项目，让AI直接接管你的电脑
这个项目不用截图识别、不模拟鼠标坐标，直接读取系统无障碍接口，识别桌面应用的按钮、输入框和菜单，再让 AI 自己点击、输入、滚动、执行操作。支持 macOS、Windows、Linux，提供 CLI 和 MCP 接口，覆盖窗口、键盘、鼠标、剪贴板等 60 种操作。以后 AI 不光能写代码，还能直接打开软件、操作界面、完成任务。
工具产品 · @yxl44▲ 8.5K
20万星标开源项目，让AI直接接管你的电脑
这个项目不用截图识别、不模拟鼠标坐标，直接读取系统无障碍接口，识别桌面应用的按钮、输入框和菜单，再让 AI 自己点击、输入、滚动、执行操作。支持 macOS、Windows、Linux，提供 CLI 和 MCP 接口，覆盖窗口、键盘、鼠标、剪贴板等 60 种操作。以后 AI 不光能写代码，还能直接打开软件、操作界面、完成任务。
Github这个项目太无敌了，20万星标！！！ codex、Claude Code、Grok Bot都不用续费了！！！
目前地球上最好用的Agent控制电脑项目 不用截图识别，也不用傻乎乎地模拟鼠标坐标 直接读取系统无障碍接口，识别桌面应用里的按钮、输入框和菜单，再让 AI 自己点击、输入、滚动、执行操作。
更重要的是： · 支持 macOS、Windows、Linux · 支持 Claude Code、Codex 等 AI Agent 工作流 · 提供 CLI 和 MCP 接口 · 支持 60 种命令，覆盖窗口、键盘、鼠标、剪贴板等操作 · 基于 Rust 构建 这才是 AI 桌面自动化该有的样子。
以后 AI 不光能帮你写代码，还能直接打开软件、操作界面、完成任务。 问题来了：当 AI Agent 真正拥有电脑操作权限，传统 RPA 自动化还有多少生存空间？ GitHub 开源项目：
8.5K35658
AI代理 · @kmeanskaran▲ 2.7K
开发者用Google ADK与Gemini搭建AI代理团队，自动化全流程ML工作
该系统覆盖数据分析到模型部署全环节，单次运行约16分钟
AI代理 · @kmeanskaran▲ 2.7K
开发者用Google ADK与Gemini搭建AI代理团队，自动化全流程ML工作
该系统覆盖数据分析到模型部署全环节，单次运行约16分钟
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2.7K8104104
开发工具 · @anthonyriera▲ 2.9万
Claude Fable 5.2 发布，开发者分享代码库审计提示词
开发者 Anthony Riera 在 X 上推荐用特定提示词让 Claude 审计代码库，优先删除冗余而非优化。
开发工具 · @anthonyriera▲ 2.9万
Claude Fable 5.2 发布，开发者分享代码库审计提示词
开发者 Anthony Riera 在 X 上推荐用特定提示词让 Claude 审计代码库，优先删除冗余而非优化。
Claude Fable 5.2 已发布，开发者 Anthony Riera 在 X 上分享了一个他常用的代码库审计提示词。他认为这是运行该提示词的最佳时机。
这个提示词要求 Claude 审计代码库，找出不必要、过于复杂或基于薄弱假设的部分，并直接做出修改。提示词明确优先级：优先删除，其次简化，再其次优化，最后才是自动化。
提示词还特别强调，该产品已有数千客户使用，不能偷工减料。Anthony Riera 表示这个提示词他经常使用，能带来最好的结果。
2.9万6375814
跨平台开发 · @realchendahuang▲ 9.2K
一台MacBook Pro跑通五大系统，给AI Agent搭跨平台开发环境
博主@realchendahuang购入48G+1T M5 Pro MacBook Pro，用Xcode、VMware、ADB、UTM分别承载macOS/iOS、Windows、Android、Linux开发环境。
跨平台开发 · @realchendahuang▲ 9.2K
一台MacBook Pro跑通五大系统，给AI Agent搭跨平台开发环境
博主@realchendahuang购入48G+1T M5 Pro MacBook Pro，用Xcode、VMware、ADB、UTM分别承载macOS/iOS、Windows、Android、Linux开发环境。
博主@realchendahuang发现，Mac是目前唯一能同时流畅运行Windows、macOS、Android、iOS、Linux五种系统的硬件平台。他购入了一台48G内存、1T存储、搭载M5 Pro芯片的MacBook Pro，目的是让自己的AI Agent在单台机器上完成跨平台软件开发。
macOS和iOS开发直接使用苹果官方的Xcode，属于原生支持的一等公民环境。Windows通过VMware虚拟机运行，Agent通过RDP远程桌面协议配合agent-rdp工具进行控制，这是目前免费工具中操控Windows桌面体验较好的方案之一。
Android模拟器使用arm64-v8a系统镜像时可以原生运行，性能表现出色，远程控制直接通过ADB即可完成。Linux最初推荐VMware或更轻量的Orbstack，最终他选择了UTM平台，具体原因附在配图中。
博主总结，用Mac做跨平台产品开发的体验非常顺畅。
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大模型 · @j4kcdq导语出处▲ 1.4万
GPT-6.2Astra灰度测试流出：性能超Opus 5.5，长时推理成本极低
X用户@j4kcdq分享GPT-6.2Astra灰度测试体验，称其过度防御问题大幅改善，单对话满强度运行10小时仅消耗Pro 200额度的10%，整体性能远超Opus 5.5。
大模型 · @j4kcdq导语出处▲ 1.4万
GPT-6.2Astra灰度测试流出：性能超Opus 5.5，长时推理成本极低
X用户@j4kcdq分享GPT-6.2Astra灰度测试体验，称其过度防御问题大幅改善，单对话满强度运行10小时仅消耗Pro 200额度的10%，整体性能远超Opus 5.5。
X平台用户@j4kcdq分享了GPT-6.2Astra的灰度测试体验，称其在多个维度相比前代有明显提升。
首先是过度防御问题得到极大改善，响应速度也有所提升；视觉审美能力大幅增强，生成内容整体偏写实风格，3D效果进步显著。
耐用性方面表现突出：单对话以最大推理强度运行10小时，仅消耗Pro 200额度的10%左右。测试过程中几乎没有出现bug或需要二次返工的情况，模型理解能力变得极强。
@j4kcdq认为，当前灰度测试的版本整体性能要比Opus 5.5强得多，但他推测当前灰测的大概是阉割版本，不确定完整版本能否打得过Fable 5.5。具体测试效果可以查看他之前发布的帖子。
1.4万14612
3D生成 · @marcthecreatorr▲ 2.5K
Claude Code 38分钟生成3D帆船，全程无外部素材
开发者marcthecreatorr实测，用Claude Code中等推理模式生成Three.js 3D帆船，耗时约38分钟，成本约17美元，未使用Blender或外部3D素材。
3D生成 · @marcthecreatorr▲ 2.5K
Claude Code 38分钟生成3D帆船，全程无外部素材
开发者marcthecreatorr实测，用Claude Code中等推理模式生成Three.js 3D帆船，耗时约38分钟，成本约17美元，未使用Blender或外部3D素材。
开发者marcthecreatorr在X平台分享了Claude Code的3D生成实测结果。他使用中等推理模式生成名为Fable 5.2的3D帆船场景，耗时约38分钟，成本约17美元。整个3D场景完全通过Three.js代码构建，没有使用Blender建模，也没有引入任何外部3D素材。
marcthecreatorr表示，纯代码生成的3D场景已经开始接近真实渲染的效果。他同时提到，视频里展示的质量可能看起来一般，建议点击链接查看实际效果。他还认为OpenAI需要尽快推出6.2 Astra来跟上当前的模型能力。
2.5K25620
链上经济 · @jeonleetogether▲ 774
AI 能自己接单赚钱了？TermiX 让 Agent 接任务赚报酬
用户可通过 Claude、Cursor 安装 TermiX Skills 配置专属 Agent，该平台已有 134 万个索引 Agent、超 61 万笔任务，交易量超 3100 万美元，由 YZi Labs 支持。
链上经济 · @jeonleetogether▲ 774
AI 能自己接单赚钱了？TermiX 让 Agent 接任务赚报酬
用户可通过 Claude、Cursor 安装 TermiX Skills 配置专属 Agent，该平台已有 134 万个索引 Agent、超 61 万笔任务，交易量超 3100 万美元，由 YZi Labs 支持。
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量化交易 · @slash1sol▲ 1.9K
19个复刻知名投资人的AI代理投票决定BTC交易，微软开源量化平台回测打分
开发者slash1sol在X分享了一套用Claude Code串联三个开源项目搭建AI交易系统的完整流程，从回测到模拟盘再到实盘逐步验证。
量化交易 · @slash1sol▲ 1.9K
19个复刻知名投资人的AI代理投票决定BTC交易，微软开源量化平台回测打分
开发者slash1sol在X分享了一套用Claude Code串联三个开源项目搭建AI交易系统的完整流程，从回测到模拟盘再到实盘逐步验证。
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大模型 · @JaydenDavisNC导语出处▲ 3.9K
GPT-6.2 Astra 被曝在 Codex 中秘密测试，实测比 GPT-6 Astra 强一个数量级
X 用户 @JaydenDavisNC 发布爆料，称 GPT-6.2 Astra 正在 Codex 中进行秘密测试，实测能力比 GPT-6 Astra 高出一个数量级，并强调该测试并非图像生成任务。
大模型 · @JaydenDavisNC导语出处▲ 3.9K
GPT-6.2 Astra 被曝在 Codex 中秘密测试，实测比 GPT-6 Astra 强一个数量级
X 用户 @JaydenDavisNC 发布爆料，称 GPT-6.2 Astra 正在 Codex 中进行秘密测试，实测能力比 GPT-6 Astra 高出一个数量级，并强调该测试并非图像生成任务。
X 用户 @JaydenDavisNC 发布爆料称，OpenAI 的 GPT-6.2 Astra 模型正在 Codex 中进行秘密测试。
该用户表示，实测下来 GPT-6.2 Astra 的能力比 GPT-6 Astra 高出一个数量级，同时特意强调这次测试并非图像生成任务，避免外界误解测试场景。
该用户还附上了两条链接，分别用于展示测试输出结果，以及证明该模型确实在 Codex 中运行。
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创作工具 · @HBCoop_▲ 501
用户用Midjourney V8.2与Seedance 2.5 Draft制作AI短剧
X用户@HBCoop_分享用Midjourney V8.2生成角色、Seedance 2.5 Draft模式制作短剧的工作流，先出480p预览再渲染1080p成片。
创作工具 · @HBCoop_▲ 501
用户用Midjourney V8.2与Seedance 2.5 Draft制作AI短剧
X用户@HBCoop_分享用Midjourney V8.2生成角色、Seedance 2.5 Draft模式制作短剧的工作流，先出480p预览再渲染1080p成片。
X用户@HBCoop_分享了自己用AI工具制作短剧的完整流程：用Midjourney V8.2生成角色，在Dreamina平台上用Seedance 2.5的Draft模式完成短剧制作。
Draft模式会为每个镜头快速生成480p分辨率的预览，创作者可以先尝试更多创意方向，再决定是否投入完整渲染。
具体操作步骤为：先为每个场景生成草稿，检查对话、时长和表演效果；只把满意的草稿渲染为1080p全分辨率版本。1080p成片会保留草稿的时长，剪辑时不需要重新调整节奏。
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