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GPT-6 Astra丨为少数人设计的工作范式模型 今年 4 月份，Codex Computer Use 出现进行跨应用和模拟操作时，已经非常惊艳。那时有个明显的问题：上下文压缩很快，哪怕当时 GPT-5.4 100 万上下文也会快速被消耗触发 Compact。 原因是 Computer Use 进行操作时，会消费大量截图、窗口内容、工具状态数据，以之前 Codex 模型通过 Compact 轮次总结进行压缩的方式，会快速触底和失真大量信息和内容。Computer Use 这种非文本类的工作模式对于 Codex 模型是种「重上下文处理」，所以上下文完全不足。 今天 OpenAI 推出 GPT-6 Astra 模型，它拥有 105 万 Token 上下文，注意：Astra 的上下文处理和 Codex 模型已经不同。Astra 对长任务连贯和上下文管理进行了优化，在跨上下文窗口里保留相关笔、溯源最早的消息和工具状态输出，这种亲记忆的处理方式让 Computer Use 调用变得更丝滑、持久，大量的非文本上下文如截图、窗口内容、工具状态和操作结果，能被快速记忆和索引，以及配合 Skil…
复制完整人脑之前，全脑仿真研究或先增强 AI 2026 年 9 月 5 日，LessWrong 用户 TsviBT 发文称，全脑仿真研究在默认情况下可能弊大于利。作者并不认为完整的“数字人类”本身有害：如果计算机能够忠实复制一个人的思维、学习能力和价值观，它或许可以帮助人类控制危险的通用人工智能。文章认为，真正的问题出现在实现完整仿真之前。 由于人脑不可能被一步复制，研究人员需要先理解和模拟神经元、脑回路及学习机制。这些局部成果虽然还不能构成一个人，却可能被 AI 公司复制、放大并用于训练更强的模型，使 AI 更聪明，却没有同步获得人类的情感和价值约束。因此，作者判断全脑仿真的潜在收益只会在研究接近完全成功时出现，而增强 AI 的风险可能更早发生。 来源：A case that whole brain emulation research is net-harmful by default #AI
把 HRV 和 MRR 放在同一张数据图 https://x.com/marclou/status/2096166693609349310 最近知名高产独立开发者 Marc Lou，将他的产品 TrustMRR 和 WHOOP 作了集成，在 TrustMRR 创始人主页中同时展示睡眠、恢复、HRV、训练负荷与 MRR（每月经常性收入）。 非常合理。TrustMRR（创业公司展示平台）和 WHOOP（智能穿戴设备）把业务结果和身体状态放同一条时间线，这应该是现在所有 Builder 首要关注的指标。 #Startup
Agents 协同日志工作流细节 最近实践的 [[Roam Research]] 大纲日志工作流，组织日常工作以及针对 Agents 进行重编排，真是让我感慨颇多、收获颇丰。这里的理解是每天工作不是需要完全自动化推动多少量，而是计划以及该做的重要任务都能做完才是重点。 这里分享几点细节： 1. 每天工作开始，我会将最重要且 Agents 能参与的 3 个任务进行罗列，在大纲里将这 3 个任务的完整规划写好，直接发送主 Agents 处理、编排或者驱动其它各种 Agents 处理。 2. 当前面 3 个任务都进入 Agents 处理流程且不需要介入时，我会继续写接下来的其它 Agents 任务的规划提示词。这里的细节是，接下来的 Agents 任务我只需要挨着写提示词日志，不需要发送。这就像在备菜，但不需要尽早下锅；这期间前面 3 个任务可能提示完成，我们可以直接过去介入和处理，完毕后再继续这个备菜流程。这里的好处是我们可以专心推进主要工作，同时，我也能认真处理后面规划提示词，所有工作都有条不紊且做到足够分量，而不是无脑推进所有工作。就算每天最后你能同时 Check 完成所有工作…
Agents 大编排时代下丨我的顶配武器库 最近每天都在疯狂进化。这是个好时代，太多强力、友善以及真正提升和改变我工作/ 生活的生产力工具。我的 Agents 武器库也越来越丰盛，现在呈现初级绑定状态，多 Agents、多设备、多模型编排，这让我对现在的各种工作流探索和优化如饥似渴。我热爱研究系统。感恩。 Tty7 现在只是我单纯的 Agents 壳子，入口已经逐渐迁移到 Grok Bot 和 Raft 这类 Bot Group 编排。终端 Tty7 仅作为怀旧版入口，使用 Herdr 或者 Tmux 来监控和拉起一些跨设备的 Agents Runtime，它虽然能恢复 Session 会话，但完整的跨设备如 Macmini 的任务拉起，还是得使用终端复用器。所以我使用 Herdr 驱动 Mini 机器的任务调度，Tmux 也可以作为轻量面板。Grok Bot 这这类云端机环境的内容也可以同样拉起复用。 其它需要视觉和流程监控的任务、自动化场景建设，我会使用 Multica；终端里，我现在完全使用 Pi 来处理，调用 GPT-6 Astra Max 和 Grok4.6 xhigh…
平静是最大的幸福，这是我今年最强烈的感受。幸福是生活中的例外状态，它从平静中孕育。 我现在状态太好了，生产力系统固若金汤，身体状态神闲气静，现在也练出版本薄肌了，我与周遭的关系、感受和视野更是进到 New level。所以比起祝大家幸福，我更愿意祝您平静、和谐。 ——爱来自 404 KIDS SEE GHOSTS #mood
Claude 被发现用于在也门的导弹开发工程 https://x.com/AnthropicAI/status/2098097512544444447 Anthropic 今天发布了详尽的 AI 威胁情报报告，披露并拦截了涉及多国国家级行为者的 Claude 危险利用与网络攻击。 其中还识别到位于也门的多级弹道导弹开发项目，相关证据表明这个项目已经被构建了完全离线的模拟工具包。 #Claude
网易叭哥说丨 AI 语音输入法速度之王 https://bug.youdao.com 今天尝试了网易推出的 AI 语音输入法，速度简直奇快，非常快。它和 Typeless 同类型，自动整理、可翻译，也有词库。目前较简洁，速度是它最大的优势，也非常精准。如果追求纯粹的速度，可以尝试。 但我目前还是比较喜欢豆包，喜欢实时和成熟的交互。 相关链接 1. 豆包语音输入法 #Agents
Type4Me https://github.com/joewongjc/type4me 这个开源 AI 语音输入法早前关注到，今天才进行尝试。配置了火山引擎的豆包流式语音识别模型 2.0，以及豆包语言模型进行文本处理，速度也是非常快、极尽丝滑。 可能现在这种直接文本识别+优化，确实已经进到下一个阶段。比起之前 VoiceInk 和 Spokenly 的体感简直好太多了。Type4Me 也可以接入各种开源模型，类似 Spokely，加持豆包双模型，目前舒适感是强过网易的。感兴趣可以尝试。 另有朋友还推荐了安卓版的工具：BiBi Keyboard。 相关链接： 1. Spokenly丨另一款丝滑的 AI 语音输入工具 2. 网易叭哥 #Agents
DevSpace丨让 ChatGPT 变成 Codex 的破壁神器 https://github.com/Waishnav/devspace 这才是真正的神器！现在为大家介绍 DevSpace：它能够把你正在使用的网页 ChatGPT，直接变成能对话和处理本地文件的 Codex，极尽压榨 Pro 订阅，彻底丰沛！ DevSpace 是个自托管的 MCP 服务器，可以由 ChatGPT 调用，本地内容随便读取、修改，还能返回结果。目前支持 ChatGPT、Claude、Hermes、Grok Bot 和 OpenClaw。可以说任何基于 MCP 的免费 AI 都可以类似处理，如果再基于各种 Computer Use/ OpenCLI 进行自驱动并内容回到本地的 CLI 封装，这完全就是永动机！ 且用且珍惜，目前我对本地 LLM Wiki 和相关项目库撸了一轮，以及各种本地文本向服务都适合处理。现在 Astra Pro 版本也不经用，DevSpace 真是续命了。网页版可以彻底用起。 #Tools #MCP
好文明 最近这波 AI 语音输入法的 Build 热度，让我恍惚回到了 21-23 年笔记软件建造热潮。当时国内也出现了不少 Roam/ Notion like 的思维工具。相同的是，那时也有私信我推广笔记软件，就像前面写关于 VoiceInk/ Spokenly 的内容时，不少人私信我分享他们的 开发。 AI 语音输入法趋势很明显。我之前提过，它是关于输入层的东西，用户市场必定接触和检验，使用体验的差异也显著；包括浏览器这个输入层，从 Arc/ Dia 以及各种搜索、AI 公司出的浏览器，到现在纯 Agents 浏览器如现在的 Ego lite 这些也是大势所趋。当然现在更多是 Computer Use 和云机器玩法了。所以你会发现很多意料之外其实已经有迹可循，这波就是重构人机交互方式。 而对于用户玩法视角，我观点仍然和之前一样：如果是复杂工具如笔记软件/ Agents 工具，它明显可以不同质，只需要找准一个你喜爱的用下去，感受它的工具哲学和你思维变化。而语音软件这类，同质性强、体感明显，可随时插拔替换，多换也无妨，这里就只需要关注趋势，更好优化你工作流的趋势。 #Thoug…
PStack https://x.com/poteto/status/2094457600259842065 分享个开源 Agents 开发工程框架 pstack，由 Grok Bot/ Cursor 工程师 Lauren Tan（poteto）打造。整个框架串起高效完整的开发流程，调查、设计、实现、审查和验证。整个顺序流程和验证方式可以借鉴，拆来学习。 这套价值不亚于 Matt Skills。目前可以在 Grok Bot/ Cursor 直接安装，社区也做了其它 Agents 如 Claude/ Codex 移植适配，直接狂拆乱榨。 相关链接 1. 把 Matt Pocock Skills 拆成两支 Agent 小队 #Agents
我的无情信息源狩猎机器 我的 Macmini 作为 24 小时无情信息源狩猎机器已经稳定运行两个多月，这已经彻底改变和优化了我的信息源工作流。熟悉我的应该知道，过去我每天至少会花 2-3 个小时，进行人肉 X list + Inoreader 阅读，现在已经不再同日语。 我主要使用 Dagu 在 Macmini 每 2 小时采集 Inoreader API 拉出的多个 T0 级标签 RSS 列表；以及使用 OpenCLI 来自动阅读爬取 X 的 T0 列表内容， 4 类主要 X list（AI/ Startup/ Productivity/ Humanity），OpenCLI 处理 X 内容不亚于使用 Grok Bot 或者 X API；然后整理去重， Inoreader RSS 尽量补全文，X 保留原文；再交给 NotebookLM 基于 Source Pack 进行综合分析、总结编辑；最后通过 Notion API 发布在线报告。早晚报。 目前这套流程非常稳定，整个报告非常丰盛合乎胃口。毕竟我拥有最好最多版本迭代的信息源，我还将 Telegram 发布内容和 Roam 相关重…
重新思考 Skill 薄路由 Rethinking skills and prompts for GPT-6 Astra 最近我使用 Codex 日常模型大多是 GPT-5.6 Sol，主要最开始 GPT-6 Astra Max 和 Medium 处理内容都不够理想、太慢以及耗费过大，怎么都不划算。目前很多代码相关任务 GPT-5.6 Sol 也完全胜任，表现甚至更好。 OpenAI 这篇文章几乎就提到这个问题，因为 Astra 现在更聪明会判断，需要针对相关 SKills/ Prompts 以及 AGENTS.md 作优化瘦身处理，描述要更短、更准、更薄，Skills 作为薄路由来渐进式披露 Agents 相关文档和脚本，而不再依赖旧模型积累出臃肿过度的脚手架。 这个我之前也提过，Skills 早应该作为薄路由进行披露，相关更重的提示、Wiki 文档以及脚本都可以简单路由到，按需加载，而不是全部写在 Skills 里面导致模型难以判断如何调用。这里顺便分享个朋友的插件 pi-context-broker，主要就是针对这种复杂 Skills 针对性注入问题，输入 $name 会话…
简单有效的睡眠策略：1. 以每晚 9 点入睡作为第二天的开始。2. 基于 9 点的睡眠，完全可以抛弃闹钟。这样就算早 5 点起床也有 8 个小时睡眠时间，后面越睡越赚。哪怕睡了 10 个小时，也才早 7 点。 这样的好处是你可以彻底睡饱、偿还睡眠债（Sleep debt），以及会发现长时睡眠会消耗更多卡路里。当然，睡得越多也并不代表恢复得更好。 #Sleeping
丰盛即配置 这是贯穿我行动始终的哲学，或者说焚决：丰盛即配置。丰盛即代表配置和计划你拥有的东西，它是动词而非量词，丰盛是种阈值感受而不是太阳和剩余。 理解和基于这点，你做的很多事情才会感到扎实和丰盈，而不是失去和匮乏。YNAB 记账策略基于你拥有的余额，Nautilus Log 基于你拥有的时间，而我现在不会在晚上拟定明天的计划，因为第 2 天可用时间有了我的无闹钟睡眠（上一条）变量，但这并不影响我新一天的宽裕配置、规划和时间消费。 这已经形成一个完整有效的闭环。配置哲学要求我只分配已经拥有的时间，所以我不在晚上预支明天，也不让尚未发生的明天计划规定我的睡眠长度，这服务于睡眠。因为无闹钟睡眠，第 2 天可支配时间成为真实变量，我的 Nautilus Log 时间配置又拉起这点，我能感受到还拥有哪些时间，睡眠让我的时间配置有了前提，这服务于配置本身。 相关链接： 1. Nautilus Log 的时间管理哲学 2. 无闹钟睡眠 #Thoughts
关于 System One Model/ Jev 的部分想法 https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev 最开始看到 Jev 相关案例以及 TypeSafe AI 引言就提到自动化时，基本能了解到 Jev 的领域和边界。Jev 可以简单理解它为纯粹/ 无推理的 OpenAI Astra 应用，类型化决策（Typed decisions）模型。它拥有更极致、快速、准确、甚至能达到即时交互和动态生成的结构化输出能力。更现实的，利好目前自动化工作，完全可以以此发展出一条由结构化模型驱动的 CUA（Computer Use Agents）分支，甚至拆成系统级、Web、App、游戏等不同的即时交互子分支。 Jev 区别于推理模型，它取自《快与慢》的 System One 模型，快与直觉模型，是能够拉起自动化任务、做正确任务的模型。TypeSafe AI 提到 Jev 思路源于 Sutton 的教训，最终发现：做正确的任务 > 数据 > 算力 > 算法。 Sutton 提到规模化的重要性，算力 > 算法规则，所以…
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