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here's how i shipped 2,500 PRs last month to production
this was originally supposed to be for Cursor Compile in London. i couldn't make it since i was livestreaming for Grok @Bot Galaxy so i'm making it available for free here on X! watch it on 2x speed, i talk slowly
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字节牛逼，直接杀死比赛。
又一波不拥抱 AI 的人要失业了
We’re excited to announce our new CapCut plugin is coming soon to @ChatGPT at CapCutWorldLA.
The plugin brings CapCut's video editing and generation tools alongside ChatGPT. You can start with an idea in ChatGPT, bring it to life with the CapCut plugin right inside ChatGPT, then take your draft video to CapCut's web editor to refine, share and publish.
By bringing the CapCut product you already love and use in ChatGPT, we're making content creation more seamless and efficient.
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没想到我 200w 粉丝了！在三年前我是无法想象的，但是随着粉丝越来越多需要更多的小伙伴加入，所以，招聘帖来了！
第一批开放三个职位：
一、商业化负责人 / BD Leader
你负责一件事情：把我们已经拥有的流量、账号、客户线索和内容能力，变成更多收入。
不是从 0 开始。
账号、流量、历史客户、商业私信、产品都已经有了。
希望你是真的能卖东西、能谈客户、能搭 BD 团队的人。
二、内容主编 / 全职编辑
我们正在做一个新的 AI 内容品牌
希望找到一个真正长期关注 AI、对内容敏感、文字能力很强的人。
不是“会用 ChatGPT 写文章”，而是你知道什么值得写、为什么值得写，以及怎么把一件复杂的事情讲明白。
三、商务项目运营
负责客户成交之后的完整交付：
Brief、排期、编辑、修改、发布、数据、复盘、续单。
希望你非常靠谱、细致、有推进事情的能力。
三个岗位均为远程。
这会是一支很早期的团队，所以相比“找一份工作”，我更希望找到几个人一起把这件事情做大。
职位介绍和申请方式：
👉 [nexorainfinite.com/join#appl…]
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我听到最多的抱怨就是，大家根本不知道拿 AI 智能体干什么。
他们配置好 Grok Bot、Muse、Hark、Dots、Hermes，然后就放那儿吃灰。
推荐一个免费项目：Agent Use Cases。
这是一个网站，每天扫描整个互联网，找出人们用 AI 智能体做的各种实际案例。
它搜索网上几乎所有网站，看人们用 AI 智能体做了什么能赚钱、能带来价值的事。
案例按类别和所用智能体分类整理。
每个案例都给你用途、最终结果，还有可以直接抄的提示词。
我已经发现了一些很酷的案例：
1. 在网上找无人认领的钱
2. 让智能体自动把话费谈下来
3. 教一个智能体做日内交易
完全免费，没有付费墙。你直接上去就能发现各种新玩法。
我建议你先逛一逛，然后把这篇文章的链接丢给你的智能体，让它帮你找跟你相关的案例。
如果你想让邮箱每天早上收到 5 个新案例，也可以订阅邮件。
来看看：agentusecases.ai/
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在美国，凡是跟 musk 干硬件的对手公司都要回避，在中国，凡是跟字节做竞品的都要回避（腾讯阿里太大，可以有）
再见，Rocket Lab！
慎重考虑后，把 $RKLB 删除了我的狩猎清单。
马斯克对手，这个标签足够亮眼。即便做市场追随者，也可能活得很好。
但问题是，连他的车尾灯都看不见，而且只能在残羹剩饭里刨食。
我知道，NASA鼓励竞争，不愿一家独大，必要时会把蛋糕分给更多人。
但蛋糕就那么大，分的人越多，利润越薄。蓝海未必长久，红海却可能转眼就到。
我也知道，除了火箭，RKLB造卫星、造激光器，也造太空轨道交通设备。
但这些终究是太空产业链上的配件。
Peter Beck是令人尊敬的创始企业家，在太空领域精心布局、垂直整合。
80亿美元收购铱星是大手笔，是公司战略布局，跟Neutron一样，是构建未来宏伟蓝图的支点。
但梦想刚刚起步，就迎面撞上了Elon Musk的 $SPCX 这堵南墙。
既生瑜，何生亮。
这是一场意外，更是一个令人惋惜的故事。
跟马斯克对垒，上一个令人惋惜的故事主角，叫 $RIVN 。
江湖很大，美股机会很多。
游骑兵子弹有限，只留给最值得伏击的猎物。
再见，Rocket Lab！
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随着 ETH 今天下跌 4%，麻吉大哥本轮从 $1,900 滚仓做多上来的 $1230 万盈利，现在基本上已经全部吐回：账户仅剩 $29 万了。
◎8 月份 ETH 从 $1,900 直上 $2,500，他滚仓做多把 $15 万变成了 $1230 万。
◎最近 20 天 ETH 从 $2,800→$2,400，他滚仓做多被频繁止损，$1230 万现在只剩 $29 万。
◎他目前还持有 3,500 枚 ETH 多单，ETH 要是再跌个 $30 刀到 $2,393，他这最后 $29 万就得被清空。
地址：hypurrscan.io/address/0x020c…
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#Bitget 来了就是VIP！Crypto、美股、CFD，全球先机一站布局
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중국 CXMT의 기술 흐름에 대해서 정리해보았습니다.
1. EUV는 기술의 벽이라기보다 원가를 낮춰 주는 장비에 가깝습니다.
2. DUV로도 같은 층을 두세 번 나눠 찍으면 미세한 회로를 만들 수 있습니다.
3. 대신 공정 단계가 늘어나 수율이 떨어지고 원가가 올라갑니다.
4. 중국 CXMT가 바로 이 방식으로 DUV만 써서 D램을 만듭니다.
5. CXMT의 비트당 원가는 삼성, SK하이닉스, 마이크론보다 30% 이상 비싼 것으로 추정됩니다.
6. 평소라면 이 원가 차이 때문에 팔수록 손해가 나는 구조입니다.
7. 그런데 올해 1분기 범용 D램 고정거래가격이 한 분기 만에 거의 두 배가 됐습니다.
8. 가격이 이만큼 오르면 원가가 30% 비싸도 충분히 이익이 남습니다.
9. CXMT는 2023년 약 190억 위안 적자에서 올해 1분기에만 약 248억 위안 순이익으로 돌아섰습니다.
10. 7월에는 상장으로 약 580억 위안을 더 끌어모았습니다.
11. 그 돈이 들어간 결과가 지난주 상하이 컨퍼런스에서 나왔습니다.
12. CXMT는 4F² 구조로 만든 서버용 DDR5 모듈을 연말까지 내놓겠다고 밝혔습니다.
13. 4F²는 셀 하나가 차지하는 면적을 지금 주류인 6F²보다 약 3분의 1 줄이는 구조입니다.
14. 회로 선폭을 더 좁히지 않고도 같은 면적에 더 많은 데이터를 담을 수 있습니다.
15. EUV로 선을 더 가늘게 못 그리니 셀 구조를 바꿔서 밀도를 올리는 길을 택한 셈입니다.
16. 삼성은 4F² 양산 목표를 2028년으로 잡고 있습니다.
17. 발표 일정만 보면 CXMT가 삼성보다 약 2년 빠릅니다.
18. 다만 한국 업계는 첫 제품에 일부만 적용하는 수준이고 대량 양산은 별개라고 봅니다.
19. EUV 수출 통제는 중국을 막는 벽이 아니라 원가를 올리는 장치였고, 지금의 메모리 가격은 그 원가 부담까지 덮어주고 있습니다.
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“今天，整个一个行业都失去了意义”
无数个行业，都在面临同样的困境
HOY UNA INDUSTRIA ENTERA DEJÓ DE TENER SENTIDO
alguien subió a GitHub un repo que coge cualquier foto y te devuelve un mundo 3d explorable: mallas con físicas, splat del fondo, audio ambiente. todo.
entra una imagen.
sale un mundo. cinco minutos.
la gente que lleva diez años aprendiendo Blender se ha pasado el día mirando esto en silencio.
se llama image-blaster.
os dejo el repo abajo.
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做股票、玩加密货币的朋友留意一下，有个叫 Kronos 的模型，对外号称是首个开源、专门用来解析 K 线的通用大模型，训练时投喂了 45 家交易所的行情数据，而且刚被 AAAI 2026 接收。
它想解决什么？说白了就一个目标：预测。在演示里，它直接把 BTC/USDT 未来 24 小时的走势画出来，敢不敢点进去看它猜得准不准。
1️⃣ 专门针对金融数据里那种高噪声问题，不是随便拿个通用模型套上去
2️⃣ 从 mini 到 base 全部开源，Hugging Face 上可以直接拉
3️⃣ 体量最大的 large 版本，官方没有放出来
一句话总结，用 AI 预测行情这件事，已经有人真做出来、摆到台面上了。
仓库地址：github.com/shiyu-coder/Krono…
Demo BTC 预测演示 🔗 shiyu-coder.github.io/Kronos…
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你们听过时差套利吗？
有个麻省理工的中国留学生，靠凌晨3小时的时间窗口，赚到450万美元。
他一开始问ChatGPT、Gemini亚欧时差怎么挣钱。
得到的答案就是外汇、跨境接单、远程兼职这类很普通的内容，不是他想要的。
然后他去找Claude，换了提问的方式：别直接告诉我怎么做，帮我找出那些已经靠时差套利盈利的人，把他们的账户筛选出来。
Claude花了40多秒计算，给到一个小众思路：境外预测市场有信息差，亚洲赔率变化会比美国早2到3小时。亚洲这边先变动，美国那边是深夜，赔率没法同步。
他接着让Claude筛选钱包：交易时间限定北京时间早上6点到9点，专门在美国深夜开单。
找到了对应的账户：4548笔投注，2026年1月开始参与，只交易NFL、英超、法甲，总盈利450万美元。
账户主页： polymarket.com/zh/@432614799…
跟单复制： t.me/PolyCop_BOT?start=ref_Y…
原理很简单，美国东部晚上11点到早上7点，当地交易者基本休息。亚欧8小时时差，形成信息窗口。他可以提前拿到美国次日更新的赔率，靠着提前信息下注。
ChatGPT和Gemini只能给到表层答案，Claude读懂了他真正的需求。
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真的很难不想到一个大家可能见过无数次的产品-@higgsfield_ai
这是一个做AI生图/生成视频工具的网站，毫无疑问他们在增长上面十分成功
1.招募了大量的优质AI kol进行宣发和推广，推广频率非常高，根据我观察他们的seo也做的非常不错
2.产品内部的试用，付费等各个链路都做了非常细致的打磨，非常符合用户心理
3.用户的自传播赏金活动，和kol矩阵同步共振
非常经典的一套AARRR增长产品组合拳，这种产品哪怕没有壁垒
依旧是现金牛产品
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绝大多数人不知道的100%真正聪明的AI使用方法：
去读官方 blog
这个方法简直可以说完美契合GPT-6 Astra！！
不是让你自己一篇篇啃，是把官方 blog 的网址直接扔给 AI，然后让它替你读
我实测的 prompt 是这样的：
「请你逐篇阅读官方的 blog，并且对照我本机的配置，提出多个重要维度并且具体的建议」
它会自己爬完所有文章，然后结合你的实际环境——操作系统、显存、本地模型、插件版本——给你一份完全定制的建议清单
精确到哪个参数该改、哪个功能你开了但没配对、哪个隐藏开关你压根不知道存在
这个方法的牛逼之处在于：
1、适用于任何 AI 产品，不只是 Codex。Claude、Cursor、Windsurf、Gemini，只要官方有 blog 或者 changelog，全都能用这招
2、官方 blog 里藏的信息密度远超你想象，很多最佳实践、性能调优、隐藏功能，根本不会出现在产品界面里，只在 blog 某一段提了一嘴
3、让 AI 对照你的本机环境去读，等于雇了一个读过所有官方文档的私人顾问，而且免费
说实话这个思路也不是什么高深技巧，但就是没人做
大家都在卷 prompt 工程、卷 workflow，反而把最基础的「先搞清楚这东西到底怎么配置，官方怎么说」给跳过了
我自己现在每次接触一个新工具，第一件事就是找它的官方 blog 和 changelog，先喂一遍再说
收藏就完事了，这招真的越早用越好
绝大部分人忽视的官方文档，才是真宝藏！
比一些付费课程强太多了！！
把这篇文档扔给 Astra，你将获得一个全新的 Astra！！
OpenAI 发布了一篇关于 GPT-6 Astra 官方实践指南！
内容不是写更“专业”的提示词。
恰恰相反，官方给出的核心建议是：
模型越聪明，越不要给它塞一大堆规则。
这个其实是能够预想到的，
但之前在使用Codex的过程中，还是不断往 Skills、AGENTS.md 和提示词里增加约束和规范。
不准做什么、必须先读什么、每一步怎么执行、什么时候停下来询问……
结果就是，一个简单任务，背后可能挂着几千甚至几万字的操作手册。
模型强大后，这种“臃肿”就会变成负担！！
一个简单的例子，Skills 的名称和描述会被加载进模型上下文。
当 Skill 太多、描述太长时，Codex 为了塞进上下文，可能会缩短这些描述，最后反而更难判断到底该调用哪一个 Skill。
更麻烦的是，不同 Skill 还可能互相矛盾。
一个要求“尽量主动完成”，另一个要求“执行任何操作前都要询问”，干活的过程中，就是一整个“左右脑互搏”！
所以官方给出的第一个原则是：
Skill 应该尽可能短，只需要说清楚：它具体解决什么问题，以及什么时候应该使用。
第二个非常重要的原则是：
不要让模型一上来就阅读整个 Skill，官方说了一个词，叫“渐进式加载”。
主 Skill 只负责判断任务属于哪种工作流，再根据当前任务读取真正需要的说明、脚本和参考资料。
说白了，就是不要为了改一个错别字，去读完整个文件夹。
AGENTS.md 也是一样。
另外，官方这篇文档里里还有一个非常反常识的提醒：
以前的模型需要你频繁要求它运行测试，然后检查结果，但 GPT-6 Astra 不需要这样。
如果要求它每次都执行一整套测试，可能只是让一个很小的修改变得更慢、更贵。
使用 Astra，提示词真正需要讲清楚的不是每一步怎么走，而是三件事：
你最终想要什么、它可以自主做到什么程度，以及满足什么条件才算完成。
具体内容可以去看原文，相信会有一些新的收获。
链接放下面了，直接交给Astra就可以。
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用了四年 AI了，我第一次觉得 AGI 可能真的快来了…
这不是因为最近的astra发布，是因为我真正看到了一个 Agent 做到了一件以前没有任何 AI 做到的事：
你给它一个目标，它自己检索资料、自己写代码、自己跑实验、自己验证结果，最后交付给你一个能用的成品！！
这个东西叫 Atria Dawn Preview，来自上海人工智能实验室@AtriaASI
让我更意外的是它的团队——96 个核心成员里，65 个是在校学生，占了三分之二
33 个博士生，32 个本科和硕士生，专项组长里学生比例 70%。来自上海人工智能实验室、复旦、中科院软件所、人大、中科院自动化所、华东师范、哈工大、上交、北大
一群还在读书的年轻研究者，做出了一个真正意义上"能独立完成复杂项目"的 Agent
这个事情让我五味杂陈，都是二十多岁，他们竟然如此优秀了！！
我细看了一下它能干什么，范围有点吓人：
1.从一个研究问题出发，自己检索论文、跑实验、处理数据，最后输出一份有来源支撑的研究报告
2.从一段自然语言需求出发，自己写代码、自己跑测试、自己调试，交付一个能运行的软件系统
甚至从一句话描述出发，生成 3D CAD 模型——发动机、机器人、机械关节，带完整的部件结构和几何关系
还有交互作品、游戏、文档表格、演示文稿……全都是可交付、可运行、可检查的成品
这和现在大家在用的 Claude Code、Codex 有什么本质区别？
我的理解是这样的：现在的 Agent 本质上还是“你是项目经理，AI 是执行者”——你得拆任务、盯进度、验收结果，AI 做到一半崩了你得兜底
Atria 的架构是“模型 + Harness + 环境”三层各司其职：模型负责理解和决策，Harness 负责组织目标、管理状态、控制权限和错误恢复，环境提供真实约束和验证依据
说白了就是：它不只有一个聪明的大脑，还有一套完整的项目管理系统和质检流程
这意味着什么？意味着超级个体能独立交付的项目复杂度上限，又被拉高了一截！
以前你一个人接不了复杂项目，不是因为你不够聪明，是因为 AI 做到一半崩了你得自己兜底，验收成本太高
现在验收这个环节，Agent 自己干了
从需求到成果，中间不需要你一步步盯着
作为一个连续创业五年、靠 AI 干活的人，我已经见过太多“号称 Agent 其实还是聊天机器人”的产品了
Atria Dawn Preview 是我第一次觉得：这不是在对话，这是在干活
它的 API 已经开放体验，256K 上下文，支持中文和英文
我已经开始拿它跑我真实的任务了，后续会和大家持续分享实测体验！！👇
🤝 Paid partnership
Introducing Atria Dawn Preview:
From Research Questions to Verifiable Results.
Atria Dawn Preview is an agentic foundation model built for long-horizon tasks, helping researchers and engineers turn open-ended questions into executable, verifiable, and reproducible outcomes.
Explore Atria Dawn Preview:
🌐 Website: atria-asi.ai/
💻 GitHub: github.com/atria-asi/Atria-D…
🤗 Hugging Face: huggingface.co/internlm/Atri…
🤖 ModelScope: modelscope.cn/models/Shangha…
🚀 Try Atria:
EN：api.atria-asi.ai/
ZH：discovery.intern-ai.org.cn/t…
