昨天和几个传统行业高频用 AI 的人聊天，发现一个很有意思的点
从他们的体感来看，无论是什么模型，chat 竟然和 harness 有很大区别。
在他们看来，chat 很直接，很速度，想要必出，不过度思考，适合聊战略，方向和定位。
harness 却太谨慎，想把事情办好，过度思考，犹豫不决，反而起到反效果。
这其实有点反直觉，理论上直接在 harness 里面通过控制让其达到「模糊思考，抽象思考」的能力就行了。
但是实践起来，却没有直接分开聊好。
用 AI，几乎每天都在 fomo，避免不了。
会 fomo 自己的垂直化场景是否为最优解？也无从验证，只能体感和目测。
会 fomo 自己的 workflow 的安全性和可靠性，也无从验证，只能反复追问。
会 fomo 自己实操的活儿是否为效益最大化，也无从验证，只能看身边的人。
Elliot 艾略特 retweeted
普通人在AI时代如何生存以及寻找自己的意义？
非技术背景、无大厂工作经历、祖传三代文科生
16个月前，我是中年僧人一身僧袍
16个月后的今天，推特2万粉丝，开源项目900star
千问眼镜黑客松获奖者
阶跃星辰手机内测用户
Spacex bot ambassador
组织过三场100人以上的大型活动
这一路走过，太辛苦，感谢太多人
感谢我的编程老师@yihui_indie @iamzhihui
再感谢@servasyy_ai 网络情缘一线牵
我对agent harness的理解完全来自黄佬
感谢@ElliotChen和@dinah_zhang 接纳我到开源社区，得以认识到非常多的开发者，让我快速成长
感谢@tualatrix 图大在杭州良渚星期四的轻松氛围
最后还要感谢很多很多在线下见面不断鼓励支持我的朋友
@canghe @gkxspace @bbkirstry @TATALAB_AI
我的偶像@Jason_Young1231 @Saccc_c
每次我困顿时，两位偶像的人生路都让我再坚持一口气
nanobot 作者@xubinrencs
Evomap founder 张昊阳老师 CTO 范志东老师
@Ninggao88 高宁老师 @anorth_chen 北哥
以及@MaiYangAI 文哥和@Caiya_5
@jev_chat @cgnot996
感恩的人太多不胜枚举，如有疏漏，还请见谅
凡是过往，皆为序章
如果你好奇一个普通人如何在AI时代学习和成长
请关注我♥️ 谢谢
RT @dotey: 又一个 Anthropic 员工加入 OpenAI
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硅谷速度，有点抓马。
感觉不到一天的时间，昨天看 Cat Wu 告别 Anthropic，今天就看到她官宣加入 OpenAI。
Thariq 在离职帖下面问她，要不要休半年假。她说，等 AGI 之后吧。
这个职位好像是 Core Products，不只是 Codex，有意思。
Some news: I’m joining OpenAI to lead product management for Core Products!
I have a lot of respect for OpenAI for showing the world that scaling works, for bringing AI to over a billion people, and for believing great products are core to the mission.
I’m excited to work with @thsottiaux, an incredible PM team, and everyone across OpenAI. Together, we’ll build agents that have your back and your team’s, and keep you in control, so you get more time for the people and work you love.
Lots to learn, and lots to build. Please keep your feedback coming!
Cat Wu 走之后，Claude Code 另一个补充可能早就有人了。
Addy Osmani，Google 干了 14 年，做 Chrome 开发者工具出身，，最后是 Google Cloud AI 的总监，管 Gemini 的开发者体验。9 月初加入 Anthropic，专门做 Claude Code。
昨天他那篇讲「agent 干活时怎么保持批判性思考」的长文，150 万浏览。写的是怎么用好这类工具，他也是个才进团队两个月的人。
Claude Code 对外说话的人，从产品经理，慢慢变成了做开发者关系出身的人。
产品做大以后，要有人把它讲给开发者听，这个位置比大多数人想的重要。
你为我为什么？因为我做了两年开发者体验，略懂，当一个产品开始扣开发者体验的细节，这个产品的用户体验就不太可能差。
没想到 Cat Wu 也离职了。
这个时间点可是 Anthropic IPO 之前，Thariq 也才走两周吧。
CC 团队现在对外只剩下 Boris Cherny 了，以后大概率也只能看到 Boris 发关于 CC 的帖子了，也不对，卡帕西有可能会来发发 CC 的帖子。
热门公司上市前夕走，很有可能不是钱，是伤了心。
Friday was my last day at Anthropic.
Two years ago, when Claude Code was a small internal tool, I asked it to build an RL env. I steered it for tens of hours but never manually wrote a line of code. It worked, I was hooked, and I joined the team.
When we first launched, most people approved every permission prompt by hand and mostly used Claude to answer questions and write tests.
Today, the default is trusting Claude's judgment to auto-approve. Claude does large migrations and builds new products.
Helping build Claude Code into an industry-defining product has been the journey of a lifetime.
Thank you to the incredible team behind Claude Code, Cowork, and Tag. These products are the sum of thousands of great ideas from you. I'll miss working with you all.
Thank you to our users for embracing a new way of working. Your constant feedback shaped so much of what we shipped and your stories made the work so meaningful.
Excited to see what you all make next!
之前做了两年 Voice AI，看到 MOSS-Live，还是会多看三眼。这次展示的全双工交互，挺厉害的。
打断一直是 Voice AI 的兵家必争之地，各家都有自己的看家本领。关键不只是停得快，还要停的准。
说一句“嗯”，是在附和，不是让它闭嘴。你说到一半想了想，也不代表轮到它抢答。
官网那句“说出口的才算数”，我很喜欢。被打断之前到底说到了哪里，要记清楚。生成了但还没播出来的话，不能算用户已经听过。不然它觉得自己说了，你却完全不知道，后面就聊岔了。
场景宣传片给个赞，声音有温度。上海的小洋房、小马路，加上中间司机那句中文，挺亲切。这似乎是把 MOSS 当成一家上海公司留的小彩蛋。
Voice AI 能用的地方其实很多，只是当众跟 AI 聊天，多少还是有点放不开。至少我自己是这样。但不妨碍私下偷偷体验，越用越顺手，不少思路聊着聊着聊就出来了。
官网有体验入口，可以试试打断，推荐一下。
另外发现，MOSS 的 logo 和 @EverMind 一样，都是莫比乌斯环，缘分了。我们做多模态记忆，声音和记忆还真有不少能一起做的东西。找机会聊聊。
MOSS-Live is here. Our full-duplex, real-time voice AI can listen, speak, and get things done at the same time. 🎙️
While tasks run in the background, it can keep listening, seeing what you see, and talking with you.
• Natural conversation: It distinguishes real interruptions from “mm-hmm,” waits when you pause to think, stays out of side conversations, and gives brief acknowledgments while listening.
• Speech awareness & live translation: It tracks where it is in its spoken response, picks up after interruptions, and translates while you speak.
• Proactive help: Set rules for when it should correct mistakes, keep count, or remind you.
• Tools & background tasks: Check weather or stock prices, or let longer tasks run in the background without putting the conversation on hold.
• Multimodal perception: Use video calls or screen sharing to give it visual context. It can also recognize environmental sounds and describe voice qualities.
Try MOSS-Live ➡️ shorturl.at/96uVt
最近一直在用各家的 agent。
一个小发现：agent 只要有了图形界面，都会加 Cmd+K。
Codex 有，Claude Code 有，Muse、Grok Bot、Today、Town 都有。
开源的也一样：OpenClaw 有，Hermes 桌面版有，DeepSeek Harness 也有。
Cmd+K 里搜的东西，会话、设置、模型、新建对话。
你看，这些明显不是给 Agent 设计的。
所以，同一个产品里，其实有两扇门：一扇给人，一扇给 agent。
都以为 DeepSeek 要搞插件生态。
看了下 repo，其实都在搞别人的生态，Claude Code 的 mods 能直接跑，Claude Code 和 Codex 的钩子能直接接，Pi 的扩展也在做桥。
先让你别人家的插件都能用，再说自己的。
这才是生态的正确做法，这也让我想起了军儿。
Raven 🐦⬛ 的观测系统重做了，沿着时间轴，从 Agent 点进 Turn，再展开到 Step，工具调用和错误都能顺着看下来。
甚是丝滑，和老板演示的时候，误以为是调用了其他家的服务，估计他也没有想到会能如此丝滑。
Raven’s 🐦⬛ observability system just got a full rebuild.
When an agent team runs a task, the final answer only tells part of the story.
Now you can follow the execution timeline, drilling down from Agent → Turn → Step to see:
• Which agent is working
• What happened at each step
• Which tools were called
• Where errors occurred
A clearer view of how your agents work together, and where to start debugging when they don’t.
github.com/EverMind-AI/Raven
来 @evermind 上班之后，有幸接触很多顶尖算法。
算法这个圈子挺有意，特别是模型这个圈子。
没有学历，你再牛批，顶尖 labs 也不会看。
如有学历，你不牛批，顶尖 labs 也不会看。
牛批的算法和算法之间喜欢「打哑谜」，
讲究我说话，你听不懂，你说话，我特么也听不懂。
我心里记住你说过啥，我回去自己查，自己测，
如果我能证实你说得有道理，你就是牛批，
如果我不能证实你说得有道理，你就是采集。
还有，我经常问他们一个问题，如何成为顶尖算法？
答：北大韦神，知道不？
