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在喧嚣的 AI 浪潮中，我们选择回到最朴素的成长逻辑：通过阅读沉淀思考，通过思考驱动行动，最终在技术的折叠中，重塑个体的厚度。
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经过一周的努力，https://monk.party 已全系标配 gemini 3.8 flash 模型，非常适合作为子任务的模型使用，输出又快又好。一天一块钱，纯纯合租服务器，福利局。🤣
经过一周的努力，https://monk.party 已全系标配 gemini 3.8 flash 模型，非常适合作为子任务的模型使用，输出又快又好。一天一块钱，纯纯合租服务器，福利局。🤣
昨天下午去电影院，重新看了一遍《肖申克的救赎》。 第一次看还是初中。 那个年纪其实看不懂太多东西，只记得天台的夕阳很好看，一群囚犯坐在那里喝着啤酒，风吹过来，有那么一小会儿，他们好像重新变成了自由人。 那时候我觉得自己大概也是那只关不住的鸟。 后来这么多年，我一直很害怕一件事：被体制化。 习惯一份不喜欢的工作，习惯一种一眼看到头的生活，习惯别人告诉你应该怎么活，最后连离开的勇气都没有了。 所以这些年，我其实一直在有意无意地躲着这件事。 十几年过去，现在再看《肖申克的救赎》，看到的东西已经完全不同了。 安迪给自己创造了一个不存在的人，给他准备身份、账户、资产，一点一点把这个虚构的人变成真实的人。最后借着这个身份离开肖申克，换一个地方，重新开始生活。 我坐在电影院里突然觉得： 这不就是 Web3 曾经许诺过的东西吗？ 身份属于自己，资产属于自己，人可以重新建立自己的坐标。 这不也很像 AI 时代应该有的样子吗？ 一个普通人拥有越来越强大的工具之后，可以自己写代码、做产品、赚钱、创造内容，甚至重新设计自己的生活。 以前很多需要组织才能完成的事情，现在一个人也可以慢…
Monk 使用倡议书 Monk 是一项带有公益性质的模型服务。 做 Monk 的初衷其实很简单：希望大家都能以更低的成本，用上快速、流畅、好用的大模型。 目前 Monk 提供的模型资源并不是无限的。每一次对话、每一个长任务、每一次 Agent 调用，背后都会真实消耗 Token、并发和计算资源。 所以，希望大家在使用 Monk 时，可以稍微珍惜一下这份共享资源。🙏 * 按需使用：能解决问题就好，尽量避免无意义地反复生成、刷 Token。 * 合理使用长任务：Coding Agent、超长上下文等…
可以去这个页面查询用量和规则事情 https://monk.party/account/
Homebrew 7.0.0 发布了。🍺 如果你平时在 Mac 上写代码、折腾 AI、装各种 CLI，Homebrew 大概率属于那种每天都在用，却很少专门打开看一眼的东西。 我自己的 Mac 更是离不开它。 Ghostty、各种 Agent CLI、开发环境、Cloudflare 工具……换一台新 Mac，我第一批装的软件里一定有 Homebrew。一句 brew install 下去，很多麻烦事就不用自己操心了。 所以这次 7.0，我还挺感兴趣。 最直接的变化就是：更快了。 brew install、brew upgrade、brew bundle 都进一步优化了并行处理，下载、准备、安装可以更充分地一起跑。 安全方面也补了不少东西。 比如新增 brew vulns，可以直接检查通过 Homebrew 安装的软件有没有已知漏洞，还维护了一套 advisory database，并接入 OSV。 另外一个挺有意思的变化是：Homebrew 终于有官方 Mac GUI 了。 名字叫 BrewUI。 macOS Tahoe 26 以上可以直接： brew inst…
下午盘算了一下，手头的 Token 有点用不完了，增加额度给大家。使劲蹬吧。👇 https://monk.party
上海人工智能实验室 Atria 团队发布 Atria Dawn Preview，一款面向科学研究、工程开发与专业工作流的智能体基础模型。 该模型基于 7440 亿参数 MoE GLM-5.2 基座模型构建，支持 256K 上下文，重点解决开放任务中的持续环境理解、工具调用、多步骤执行与失败恢复。 其可验证经验流水线将任务目标、智能体轨迹、中间产物和外部证据连接起来，让任务完成从“生成答案”推进到“产出可执行、可验证、可复现的结果”。 在覆盖真实研究、工程和数字工作的 16 项基准测试中，Atria Dawn Preview 在 5 项取得已报告的最高分，另有 3 项位列第二。 官网 https://atria-asi.ai/ 这个模型已经接入了 https://monk.party 服务中，在模型列表中切换到 monk 模型即可使用。（不是 monk-fast 或 monk- coding）。
专为 monk.party 打造的 macOS 极致体验菜单栏用量与限流监控小工具。纯原生 Swift + SwiftUI 打造。 - 🌐 GitHub 仓库： 👉 https://github.com/yaoleifly/monk-bar - 📦 Releases 发布页： 👉 https://github.com/yaoleifly/monk-bar/releases
最新的 stealth/union-alpha 模型已经在 monk.party 中的 monk-coding 中上线。 参数详见 https://openrouter.ai/stealth/union-alpha#providers 说明一下：monk-coding 本身是一个基于以 deepseek 4.1 flash 和 gemin 3.8 flash 为主和其它各类 beta 模型为辅的融合模型，一次请求会生产多次上游请求，然后取质量最好的结果返回，这个过程中会有 RTK 在其中做优化。（详见封面图） 还使用到的技术有 👇 HeadRoom 本地上下文压缩与优化层 https://github.com/headroomlabs-ai/headroom CaveMan 让 Agent 像穴居人一样说话，精简输入输出 https://github.com/JuliusBrussee/caveman PonyTail 约束并引导 AI 写出能达成需求的最少代码 https://ponytail.dev/ 一切基于开源生态构建，monk 其实只能算是一个搬运工。 感兴趣…
如果 Monk 使用最新的 Jev 模型做质量判定会怎么样了？🤔 https://typesafe.ai/
Jev 火了：AI 支出或砍掉 60% Jev 怎么用呢？🤔 问题一旦提出来，就开始研究，发现了好多新东西，探索的乐趣啊！🏄 拿到 API 后研究了一圈，发现大家已经把 Jev 玩出花了。给同样拿到 API、但还不知道怎么玩的人，整理一份 Jev 使用清单： 0. fast-jev-compaction 给 Claude Code 做上下文压缩，用精准裁剪替代默认的摘要压缩。 1. jev-ultrafast Browser Use 做的高速浏览器 Agent，让 Jev 判断下一步做什么、点哪个元素。Google Flights 搜航班完整跑完约 7.1 秒。 2. typesafe-mcp 把 Jev 接进 Claude Code、Claude Desktop 和 Codex，随时做 Choice / Score 这类结构化判断。 3. jev-mcp 封装事实核验、Prompt Injection 检测和语义排序。 4. Jev Codex Router 这个很有意思：Jev 先判断 Coding 任务难度，再决定交给便宜模型还是旗舰模型。作者回放 237 个真实…
我使用在 cloufdflare 上搭建了一个邮箱服务 https://mail.monk.party ，支持 monk.party 和 ssggo.net 后缀邮箱注册，同时支持绑定 GitHub 找回。 用处多多。
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