404 KIDS SEE GHOSTS (生產力之王版Telegram 博客雜談頻道

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1. 2026年9月4日16901,690 次瀏覽

   GPT-6 Astra丨為少數人設計的工作範式模型 今年 4 月份，Codex Computer Use 出現進行跨應用和模擬操作時，已經非常驚豔。那時有個明顯的問題：上下文壓縮很快，哪怕當時 GPT-5.4 100 萬上下文也會快速被消耗觸發 Compact。 原因是 Computer Use 進行操作時，會消費大量截圖、窗口內容、工具狀態數據，以之前 Codex 模型通過 Compact 輪次總結進行壓縮的方式，會快速觸底和失真大量信息和內容。Computer Use 這種非文本類的工作模式對於 Codex 模型是種「重上下文處理」，所以上下文完全不足。 今天 OpenAI 推出 GPT-6 Astra 模型，它擁有 105 萬 Token 上下文，注意：Astra 的上下文處理和 Codex 模型已經不同。Astra 對長任務連貫和上下文管理進行了優化，在跨上下文窗口裡保留相關筆、溯源最早的消息和工具狀態輸出，這種親記憶的處理方式讓 Computer Use 調用變得更絲滑、持久，大量的非文本上下文如截圖、窗口內容、工具狀態和操作結果，能被快速記憶和索引，以及配合 Skil…

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2. 2026年9月5日17501,750 次瀏覽

   複製完整人腦之前，全腦仿真研究或先增強 AI 2026 年 9 月 5 日，LessWrong 用戶 TsviBT 發文稱，全腦仿真研究在默認情況下可能弊大於利。作者並不認為完整的“數字人類”本身有害：如果計算機能夠忠實複製一個人的思維、學習能力和價值觀，它或許可以幫助人類控制危險的通用人工智能。文章認為，真正的問題出現在實現完整仿真之前。 由於人腦不可能被一步複製，研究人員需要先理解和模擬神經元、腦回路及學習機制。這些局部成果雖然還不能構成一個人，卻可能被 AI 公司複製、放大並用於訓練更強的模型，使 AI 更聰明，卻沒有同步獲得人類的情感和價值約束。因此，作者判斷全腦仿真的潛在收益只會在研究接近完全成功時出現，而增強 AI 的風險可能更早發生。 來源：A case that whole brain emulation research is net-harmful by default #AI

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3. 2026年9月5日19301,930 次瀏覽

   把 HRV 和 MRR 放在同一張數據圖 https://x.com/marclou/status/2096166693609349310 最近知名高產獨立開發者 Marc Lou，將他的產品 TrustMRR 和 WHOOP 作了集成，在 TrustMRR 創始人主頁中同時展示睡眠、恢復、HRV、訓練負荷與 MRR（每月經常性收入）。 非常合理。TrustMRR（創業公司展示平臺）和 WHOOP（智能穿戴設備）把業務結果和身體狀態放同一條時間線，這應該是現在所有 Builder 首要關注的指標。 #Startup

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4. 2026年9月6日18401,840 次瀏覽

   Astra 渲染 Kanye 舞美。還行，現在 oAI 審美大力強化了一波。#Agents #3D

   

5. 2026年9月8日15201,520 次瀏覽

   這個時代我認為最具侵略性的 3 種核心能力，身體重塑能力、賺錢能力和攫取注意力的能力。#Whispers

   

6. 2026年9月8日15301,530 次瀏覽

   Agents 協同日誌工作流細節 最近實踐的 [[Roam Research]] 大綱日誌工作流，組織日常工作以及針對 Agents 進行重編排，真是讓我感慨頗多、收穫頗豐。這裡的理解是每天工作不是需要完全自動化推動多少量，而是計劃以及該做的重要任務都能做完才是重點。 這裡分享幾點細節： 1. 每天工作開始，我會將最重要且 Agents 能參與的 3 個任務進行羅列，在大綱裡將這 3 個任務的完整規劃寫好，直接發送主 Agents 處理、編排或者驅動其它各種 Agents 處理。 2. 當前面 3 個任務都進入 Agents 處理流程且不需要介入時，我會繼續寫接下來的其它 Agents 任務的規劃提示詞。這裡的細節是，接下來的 Agents 任務我只需要挨著寫提示詞日誌，不需要發送。這就像在備菜，但不需要儘早下鍋；這期間前面 3 個任務可能提示完成，我們可以直接過去介入和處理，完畢後再繼續這個備菜流程。這裡的好處是我們可以專心推進主要工作，同時，我也能認真處理後面規劃提示詞，所有工作都有條不紊且做到足夠分量，而不是無腦推進所有工作。就算每天最後你能同時 Check 完成所有工作…

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7. 2026年9月9日16601,660 次瀏覽

   Agents 大編排時代下丨我的頂配武器庫 最近每天都在瘋狂進化。這是個好時代，太多強力、友善以及真正提升和改變我工作/ 生活的生產力工具。我的 Agents 武器庫也越來越豐盛，現在呈現初級綁定狀態，多 Agents、多設備、多模型編排，這讓我對現在的各種工作流探索和優化如飢似渴。我熱愛研究系統。感恩。 Tty7 現在只是我單純的 Agents 殼子，入口已經逐漸遷移到 Grok Bot 和 Raft 這類 Bot Group 編排。終端 Tty7 僅作為懷舊版入口，使用 Herdr 或者 Tmux 來監控和拉起一些跨設備的 Agents Runtime，它雖然能恢復 Session 會話，但完整的跨設備如 Macmini 的任務拉起，還是得使用終端複用器。所以我使用 Herdr 驅動 Mini 機器的任務調度，Tmux 也可以作為輕量面板。Grok Bot 這這類雲端機環境的內容也可以同樣拉起復用。 其它需要視覺和流程監控的任務、自動化場景建設，我會使用 Multica；終端裡，我現在完全使用 Pi 來處理，調用 GPT-6 Astra Max 和 Grok4.6 xhigh…

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8. 2026年9月10日15301,530 次瀏覽

   平靜是最大的幸福，這是我今年最強烈的感受。幸福是生活中的例外狀態，它從平靜中孕育。 我現在狀態太好了，生產力系統固若金湯，身體狀態神閒氣靜，現在也練出版本薄肌了，我與周遭的關係、感受和視野更是進到 New level。所以比起祝大家幸福，我更願意祝您平靜、和諧。 ——愛來自 404 KIDS SEE GHOSTS #mood

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9. 2026年9月11日14501,450 次瀏覽

   Claude 被發現用於在也門的導彈開發工程 https://x.com/AnthropicAI/status/2098097512544444447 Anthropic 今天發佈了詳盡的 AI 威脅情報報告，披露並攔截了涉及多國國家級行為者的 Claude 危險利用與網絡攻擊。 其中還識別到位於也門的多級彈道導彈開發項目，相關證據表明這個項目已經被構建了完全離線的模擬工具包。 #Claude

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10. 2026年9月11日14701,470 次瀏覽

    網易叭哥說丨 AI 語音輸入法速度之王 https://bug.youdao.com 今天嘗試了網易推出的 AI 語音輸入法，速度簡直奇快，非常快。它和 Typeless 同類型，自動整理、可翻譯，也有詞庫。目前較簡潔，速度是它最大的優勢，也非常精準。如果追求純粹的速度，可以嘗試。 但我目前還是比較喜歡豆包，喜歡實時和成熟的交互。 相關鏈接 1. 豆包語音輸入法 #Agents

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11. 2026年9月12日13901,390 次瀏覽

    Type4Me https://github.com/joewongjc/type4me 這個開源 AI 語音輸入法早前關注到，今天才進行嘗試。配置了火山引擎的豆包流式語音識別模型 2.0，以及豆包語言模型進行文本處理，速度也是非常快、極盡絲滑。 可能現在這種直接文本識別+優化，確實已經進到下一個階段。比起之前 VoiceInk 和 Spokenly 的體感簡直好太多了。Type4Me 也可以接入各種開源模型，類似 Spokely，加持豆包雙模型，目前舒適感是強過網易的。感興趣可以嘗試。 另有朋友還推薦了安卓版的工具：BiBi Keyboard。 相關鏈接： 1. Spokenly丨另一款絲滑的 AI 語音輸入工具 2. 網易叭哥 #Agents

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12. 2026年9月13日15601,560 次瀏覽

    DevSpace丨讓 ChatGPT 變成 Codex 的破壁神器 https://github.com/Waishnav/devspace 這才是真正的神器！現在為大家介紹 DevSpace：它能夠把你正在使用的網頁 ChatGPT，直接變成能對話和處理本地文件的 Codex，極盡壓榨 Pro 訂閱，徹底豐沛！ DevSpace 是個自託管的 MCP 服務器，可以由 ChatGPT 調用，本地內容隨便讀取、修改，還能返回結果。目前支持 ChatGPT、Claude、Hermes、Grok Bot 和 OpenClaw。可以說任何基於 MCP 的免費 AI 都可以類似處理，如果再基於各種 Computer Use/ OpenCLI 進行自驅動並內容回到本地的 CLI 封裝，這完全就是永動機！ 且用且珍惜，目前我對本地 LLM Wiki 和相關項目庫擼了一輪，以及各種本地文本向服務都適合處理。現在 Astra Pro 版本也不經用，DevSpace 真是續命了。網頁版可以徹底用起。 #Tools #MCP

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13. 2026年9月13日15201,520 次瀏覽

    好文明 最近這波 AI 語音輸入法的 Build 熱度，讓我恍惚回到了 21-23 年筆記軟件建造熱潮。當時國內也出現了不少 Roam/ Notion like 的思維工具。相同的是，那時也有私信我推廣筆記軟件，就像前面寫關於 VoiceInk/ Spokenly 的內容時，不少人私信我分享他們的 開發。 AI 語音輸入法趨勢很明顯。我之前提過，它是關於輸入層的東西，用戶市場必定接觸和檢驗，使用體驗的差異也顯著；包括瀏覽器這個輸入層，從 Arc/ Dia 以及各種搜索、AI 公司出的瀏覽器，到現在純 Agents 瀏覽器如現在的 Ego lite 這些也是大勢所趨。當然現在更多是 Computer Use 和雲機器玩法了。所以你會發現很多意料之外其實已經有跡可循，這波就是重構人機交互方式。 而對於用戶玩法視角，我觀點仍然和之前一樣：如果是複雜工具如筆記軟件/ Agents 工具，它明顯可以不同質，只需要找準一個你喜愛的用下去，感受它的工具哲學和你思維變化。而語音軟件這類，同質性強、體感明顯，可隨時插拔替換，多換也無妨，這裡就只需要關注趨勢，更好優化你工作流的趨勢。 #Thoug…

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14. 2026年9月14日12901,290 次瀏覽

    PStack https://x.com/poteto/status/2094457600259842065 分享個開源 Agents 開發工程框架 pstack，由 Grok Bot/ Cursor 工程師 Lauren Tan（poteto）打造。整個框架串起高效完整的開發流程，調查、設計、實現、審查和驗證。整個順序流程和驗證方式可以借鑑，拆來學習。 這套價值不亞於 Matt Skills。目前可以在 Grok Bot/ Cursor 直接安裝，社區也做了其它 Agents 如 Claude/ Codex 移植適配，直接狂拆亂榨。 相關鏈接 1. 把 Matt Pocock Skills 拆成兩支 Agent 小隊 #Agents

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15. 2026年9月16日10501,050 次瀏覽

    我的無情信息源狩獵機器 我的 Macmini 作為 24 小時無情信息源狩獵機器已經穩定運行兩個多月，這已經徹底改變和優化了我的信息源工作流。熟悉我的應該知道，過去我每天至少會花 2-3 個小時，進行人肉 X list + Inoreader 閱讀，現在已經不再同日語。 我主要使用 Dagu 在 Macmini 每 2 小時採集 Inoreader API 拉出的多個 T0 級標籤 RSS 列表；以及使用 OpenCLI 來自動閱讀爬取 X 的 T0 列表內容， 4 類主要 X list（AI/ Startup/ Productivity/ Humanity），OpenCLI 處理 X 內容不亞於使用 Grok Bot 或者 X API；然後整理去重， Inoreader RSS 儘量補全文，X 保留原文；再交給 NotebookLM 基於 Source Pack 進行綜合分析、總結編輯；最後通過 Notion API 發佈在線報告。早晚報。 目前這套流程非常穩定，整個報告非常豐盛合乎胃口。畢竟我擁有最好最多版本迭代的信息源，我還將 Telegram 發佈內容和 Roam 相關重…

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16. 2026年9月17日845845 次瀏覽

    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，主要最開始 GPT-6 Astra Max 和 Medium 處理內容都不夠理想、太慢以及耗費過大，怎麼都不划算。目前很多代碼相關任務 GPT-5.6 Sol 也完全勝任，表現甚至更好。 OpenAI 這篇文章幾乎就提到這個問題，因為 Astra 現在更聰明會判斷，需要針對相關 SKills/ Prompts 以及 AGENTS.md 作優化瘦身處理，描述要更短、更準、更薄，Skills 作為薄路由來漸進式披露 Agents 相關文檔和腳本，而不再依賴舊模型積累出臃腫過度的腳手架。 這個我之前也提過，Skills 早應該作為薄路由進行披露，相關更重的提示、Wiki 文檔以及腳本都可以簡單路由到，按需加載，而不是全部寫在 Skills 裡面導致模型難以判斷如何調用。這裡順便分享個朋友的插件 pi-context-broker，主要就是針對這種複雜 Skills 針對性注入問題，輸入 $name 會話…

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17. 2026年9月17日843843 次瀏覽

    簡單有效的睡眠策略：1. 以每晚 9 點入睡作為第二天的開始。2. 基於 9 點的睡眠，完全可以拋棄鬧鐘。這樣就算早 5 點起床也有 8 個小時睡眠時間，後面越睡越賺。哪怕睡了 10 個小時，也才早 7 點。 這樣的好處是你可以徹底睡飽、償還睡眠債（Sleep debt），以及會發現長時睡眠會消耗更多卡路里。當然，睡得越多也並不代表恢復得更好。 #Sleeping

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18. 2026年9月17日855855 次瀏覽

    豐盛即配置 這是貫穿我行動始終的哲學，或者說焚決：豐盛即配置。豐盛即代表配置和計劃你擁有的東西，它是動詞而非量詞，豐盛是種閾值感受而不是太陽和剩餘。 理解和基於這點，你做的很多事情才會感到紮實和豐盈，而不是失去和匱乏。YNAB 記賬策略基於你擁有的餘額，Nautilus Log 基於你擁有的時間，而我現在不會在晚上擬定明天的計劃，因為第 2 天可用時間有了我的無鬧鐘睡眠（上一條）變量，但這並不影響我新一天的寬裕配置、規劃和時間消費。 這已經形成一個完整有效的閉環。配置哲學要求我只分配已經擁有的時間，所以我不在晚上預支明天，也不讓尚未發生的明天計劃規定我的睡眠長度，這服務於睡眠。因為無鬧鐘睡眠，第 2 天可支配時間成為真實變量，我的 Nautilus Log 時間配置又拉起這點，我能感受到還擁有哪些時間，睡眠讓我的時間配置有了前提，這服務於配置本身。 相關鏈接： 1. Nautilus Log 的時間管理哲學 2. 無鬧鐘睡眠 #Thoughts

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19. 2026年9月18日614614 次瀏覽

    關於 System One Model/ Jev 的部分想法 https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev 最開始看到 Jev 相關案例以及 TypeSafe AI 引言就提到自動化時，基本能瞭解到 Jev 的領域和邊界。Jev 可以簡單理解它為純粹/ 無推理的 OpenAI Astra 應用，類型化決策（Typed decisions）模型。它擁有更極致、快速、準確、甚至能達到即時交互和動態生成的結構化輸出能力。更現實的，利好目前自動化工作，完全可以以此發展出一條由結構化模型驅動的 CUA（Computer Use Agents）分支，甚至拆成系統級、Web、App、遊戲等不同的即時交互子分支。 Jev 區別於推理模型，它取自《快與慢》的 System One 模型，快與直覺模型，是能夠拉起自動化任務、做正確任務的模型。TypeSafe AI 提到 Jev 思路源於 Sutton 的教訓，最終發現：做正確的任務 > 數據 > 算力 > 算法。 Sutton 提到規模化的重要性，算力 > 算法規則，所以…

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