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安装谷歌的软件真是太他妈煞笔了 以前下载个安卓app需要安装google三件套，忍着就算了。 现在想体验下Gemini，安装完打开后，还要叫你安装Google应用, 我直接尼玛！！！！！ 为什么Google喜欢捆绑那么一大堆软件啊啊啊啊啊啊!!!

于是想到了「品味」这个词，或许可以再拆解： 品味 = 目的 + 衡量的维度和程度 + 测试用例 大多数人把品味当玄学，没法学。 但拆成目的+维度+用例三件套之后——每件都能训练，品味就是可学的。 还是得做中学，做中悟啊。 by @少楠Plidezus #AI探索站#

5、​ 另外，最离谱的是，ASR + LLM + TTS 三件套全开端到端。​ ​ 输入: 13 分钟英文 NPR 早间新闻 mp3： · ASR 转写英文 (41 秒, 9 段并发)​ · LLM "中文化重制" (22 秒, 1064 字)，并非机翻，是重写成地道中文播客口吻，会带"对吧"、"咱们也搬个小板凳"​ · TTS 合成中文 mp3 (68 秒, 3.4 MB)​ ​ 得到一份完全本地化的中文版本，直接可以发自己频道。​ ​ 一个 key、一个 base_url、一个 OpenAI SDK 跑完整条链路。

币圈永续合约“小富术”：5步让2000U滚成10万刀！ 我记得去年4月份有个兄弟，连K线都看不懂，就靠这套“傻*方法论”，硬是在3个月内把2000U干成了12.8万U。 没内幕、没资金、没后台，纯靠执行。 你以为合约高手都在研究复杂指标？ 错了。 在币圈，能稳稳赚到钱的，往往都是最“笨”之人。 这套5步傻*方法论，懂就能用，真玩得转的少之又少： 1️⃣ 资金封印术（防爆仓神技） 2000U账户必须拆成40份。 一单只下100U。 只要赢一单，就用赢的利润去加码， 本金一分钱都不动。 这就是滚仓的核心：永远拿“市场的钱”去赌下一步。 2️⃣ 双均线黄金交叉法（最傻但最稳的进场信号）打开1小时图，看EMA7上穿EMA21。 这时切去4小时图验证一下——如果MACD在零轴下方金叉，量能柱翻红？直接干！ 这个形态的胜率实测能拉到67%，新手照做都能吃肉。 3️⃣ 魔鬼止盈止损三件套（死都不能省） 一开仓立刻做三件事 ① 挂1%止损（死守） ② 挂3%止盈（见好就收） ③ 打开计时器（最多盯盘2小时，不恋战） 赚不在多，而在于稳。市场不杀纪律的人。 4️⃣ 复利核弹头（财富裂变的秘密） 第一次赢单：本金 + 50%利润继续下一单 第二次赢单：只拿总资金的2%下注 看懂了吗？ 这是防止“贪心爆仓”的复利节奏， 赢多赢少都能持续滚。 5️⃣ 死亡时间禁忌表（九成散户死在这） 每月前3天别动——非农数据波动太狠 每周五晚8-10点——机构洗盘 真正适合出手的时间： 北京时间凌晨1点到3点，欧美盘力量交接，趋势最干净。 听起来简单？ 但真能做到的不到1%。 那些天天喊爆仓的，不是不会赚钱，是太冲动。 币圈不是拼智商，而是拼谁活得久、谁更自律。我说白了，这套方法不是神技，只是能帮你稳稳赚到每一笔该赚的钱。 现在的行情，别想着一夜暴富，每天撸个两三百U、一个月滚一轮，回头一看，你的账户已经不是原来的数字。 别再幻想“神秘信号”了，真正能让你赚钱的， 永远是那套最笨、最简单、最能执行的策略。 如果以上我讲的方法你都用不上，可以来我的社区看看，目前胜率69%，每天撸个几百刀很简单

中年少女三件套：健身、读书、股票。小编自几年前沉迷美股之后，周末消费欲大幅降低。生活里缝缝补补，股市里挥金如土。其实股市里成长的意义，比起收益，更在于在涨跌起伏中，褪去脆弱，收获理性与智慧，升级认知，实现独立。在不确定的环境里，做确定正确的事。共勉之～

继续分析一个三件套之首的 To-do App！我第一眼是被 Habitica 的设计吸引的，把待办事项做成了 RPG 游戏 ！ 分析完产品后的最大启发 如果一个行为本身很痛苦，不要只把它做得更高效，先把它做得更愿意被重复。 产品已经上线十多年了，还被 Apple 选过 App of the Day。 最近一个月 Android 大概 6 万下载、1 万美元收入；iOS 大概 4 万下载、2 万美元收入。 赚钱不靠强 paywall、焦虑营销或者大流量，靠的是一个很长期的游戏化自我管理系统。 Habitica 最聪明的地方，是没有急着向用户卖「任务管理」。 它先让你免费进入一个游戏循环：完成任务，获得金币和经验，角色升级，再慢慢解锁装备、宠物、队伍和公会。 等你开始在这个小世界里投入时间，再卖 gems、装扮、订阅和支持者权益。这套变现比很多效率工具自然，因为普通效率工具卖的是功能，Habitica 卖的是你已经养出来的那个角色。 很多 app 会在 onboarding 里尽快把用户推到 paywall 前面，但 Habitica 不这么做。它真正能变现的东西是用户在里面积累出来的身份感。 你的 avatar、streak、pets、gear、party、guild，都是一点点养出来的。一上来用户都还没进入这个世界呢，若收费显然不合理，。 所以它的顺序是 先让用户产生投入，再让用户为投入过的东西付费。 这也是 gems 和订阅同时存在的原因。 gems 解决的是即时消费，比如买装扮、买宠物、买一些游戏内物品； 订阅解决的是长期关系，比如支持小团队、获得更多权益、继续留在这个社区里。 一个是「我想买这个东西」，一个是「我愿意支持这个世界继续运转」。 这比单纯订阅更灵活。 有人只愿意花 0.99 美元买一次 gems，有人愿意按月订阅，有人会直接买年付，还有人付费是因为他已经把这里当成自己的日常系统。 这也是 Habitica 和很多效率工具不一样的地方。 其他工具的前提是 用户已经想自律，只是缺一个更好的工具。Habitica 深知很多人其实知道要去完成任务，但任务本身太无聊、太重复、太容易让人想逃避。 所以它没有继续教育你要自律，而是把枯燥的琐事变成了探险任务，把习惯养成变成了经验升级，把连续打卡变成了角色成长，把互相监督变成了组队打怪的玩法。它把一个人的自我管理，变成了一个可以被别人看见的小世界。 长期累积出来的情感绑定才是社区护城河所在。 普通习惯追踪打卡一旦用户停止记录，产品就失去意义。Habitica 多了几层留存理由：队友还在，公会还在，挑战还在，宠物和装备还没收集完，季节性内容还会更新，你养出来的那个角色还在等你回来。 Habitica 更像一个用现实生活当输入设备的小型 RPG。你完成现实里的任务，它就在游戏里给你反馈；你越愿意回来，它越有机会变现。

这份年终众包调研来自我在 X 上的随手一问，问了三个问题：2025 年 AI 最关键的技术突破是什么？哪些产品让你眼前一亮？2026 年什么趋势不可忽视？ 没想到收到了这么多认真的回复。我花了一两个小时时间，把这些留言和答案汇总整理了一下。 127 条留言，95 个人回答了同样的三个问题。 看完所有答案，我发现大家虽然各有侧重，但在某些判断上出奇一致。答案五花八门，但有些词频繁出现：推理 (Reasoning)、Agent (智能体)、Claude Code、Manus、Nano Banana Pro、NotebookLM、具身智能 (Embodied AI)。 这组词频里有个共同点：“聊天”这个词几乎没人提起了，“干活”这个词开始更多被提起了。 【1】推理革命：AI 学会了慢下来 如果要选 2025 年最重要的技术突破，答案几乎没有悬念——推理能力的工程化落地。 三疯 (@ 3fenglife) 的表述最精准：从“预测下一个词”到“预测下一步行动”。以前的 AI 像个反应快但不过脑子的人，张口就来，经常胡说八道。2025 年的突破在于，AI 学会了在回答之前先想一想——做内部推演、自我检查、发现错误就纠正。 技术上这叫 System 2 Thinking，或者叫 test-time scaling。AI 从“快思考”进化到了“慢思考”。o1、o3、DeepSeek R1 这些模型，都是这条路线的产物。 Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 还补充了一个视角——当 AI 开始像人类一样拥有“慢思考”的逻辑链，并能理解真实世界的因果律时，AI 才算真正拿到了进入物理世界的入场券。 岚叔 (@ LufzzLiz) 和 Xin(@ Xin_Jin1018) 点名了一个关键技术：RLVR，基于可验证奖励的强化学习。 以前训练模型需要大量人工标注的数据，告诉模型“这个回答好，那个回答不好”。这很贵，也很慢。而 RLVR 换了个思路：对于数学题和代码这类问题，答案对不对是可以自动验证的。答案对了就给奖励，错了就扣分。不需要人来一条条看。 另一个高频共识是成本拐点。Rainman(@ 0xdeusyu) 和 Robinson(@ python_xxt) 都提到了 MoE 稀疏化架构，DeepSeek R1 证明了一件事：前沿 AI 不再需要前沿预算。意味着推理成本在下降，成为可以普及的基础设施。 还有一类突破被反复提及：Agent 系统化成熟。SLiangD(@ SLiangD) 说得很到位，关键突破不是参数变大，而是三件套终于配合默契了——工具调用、上下文工程、多步推理。AI 能理解“帮我扫描亚马逊眼罩类目，找出评分低但销量高的产品，总结用户抱怨最多的三个痛点”这种复杂任务链了。 【2】年度产品：对话框退场，进度条登台 问到 2025 年哪些产品让人眼前一亮，有一个名字被提到了二十多次：Claude Code。 G_Z(@ GZhan57) 的评价很有画面感：“第一个 work 的 general agent，除了不能生孩子啥都可以。”阿绎 YiOS(@ WangYiNotes) 说得更细腻：“不是因为它写代码有多快，而是它第一次让人感觉是在跟队友协作，而不是在调教工具。” Claude Code 代表的是一类新物种：能把复杂工作流跑通的 AI。它不只是补全代码，还可以自己检索文档、改 Bug、跑测试、完成部署。你扔给它一个需求，它真的能把事办完。 第二名是 NotebookLM。Rocky(@ Rockybnbtrade) 说它让知识输入效率提升了很多，王是子路 (@ atm13999) 说它把枯燥的文档变成极其自然的播客对话。这个产品的价值不在于生成内容，而在于帮你消化和内化已有的知识。 第三名是个意外：Nano Banana Pro，谷歌 Gemini 的生图功能。defyong(@ defyong) 的评价很有意思：“结合 Gemini 的感知与知识库，图片生成不再是凭感觉。第一次让我觉得，这个生图工具，她活起来了。”Steven Qi(@ Jason_qeb) 补充说中文支持是个大突破，文生图、图生视频、图生 PPT 都变得可行了。 视频生成虽然没有 Claude Code 和 Nano Banana Pro 那么高频，但也收获了一批提名。Roland(@ Roland_WayneOZ) 和小镇记录家 (@ liangde_li40657) 都提到了 Sora、可灵、即梦等产品的突破，cicada(@ thebestsetup) 直接把 Veo/Sora 列为年度最惊艳。JCat(@ JackyisThinking) 的判断更进一步：视频生成会在 2026 年更加成熟，影视行业尤其是低成本特效和动画行业将全面 AI 化。这条赛道的特点是"看得见摸得着"，普通人也能直观感受到 AI 的进步，所以虽然技术门槛高、商业化慢，但对大众认知的影响可能比编程工具更大。 空间智能是另一个被多人点名的方向。JCat(@ JackyisThinking) 说得最清楚：机器人产业要落地，AI 就必须具备更高阶的 3D 空间识别、理解和推理能力，这是绕不过去的坎。Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 和 suwakopro(@ suwakopro) 都提到了"世界模型"这个概念——AI 不能只在文字和图片的世界里打转，它得理解真实世界的因果律和物理规则。小洲洲的 AI 日常 (@ LZhou15365) 观察到具身智能已经在快速进化："从走姿、行动都越来越像人类。"当 AI 学会了"慢思考"，下一步就是让它学会"动手做事"，空间智能是连接数字世界和物理世界的那座桥。 还有一批产品被多人提及：Cursor 和 Windsurf 这类 AI IDE，Deep Research 深度研究，Manus 和 Youmind 这类通用 Agent，可灵和 Sora 的视频生成。 但最让我印象深刻的是三疯 (@ 3fenglife) 的一句总结：让人惊艳的不再是对话框，而是进度条——它在后台默默把事办完了。Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 把这种体验叫做“感知消失，效率倍增”，这才是技术真正闭环的瞬间。 这才是 2025 年产品形态的本质变化。 【3】2026 路线图：从“教 AI 怎么做”到“告诉 AI 我要什么” 关于 2026 年的趋势，答案的集中度比我想象的高。 第一个共识是 Agent 大规模落地。 超过三分之一的人提到了这个方向。什么是 Agent？简单说，就是 AI 不再只是回答问题，还能自己拆解任务、调用工具、一步步执行，最后交付结果。 Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 的描述很有画面感：未来不再是你一个人对着一个 AI，而是你拥有一个 AI 舰队。它们会自动分工、自我纠错、自发存储数据。我们将从“教 AI 怎么做”转向“告诉 AI 我要什么”。 SLiangD(@ SLiangD) 用黄金圈法则做了一个漂亮的框架切分：Why（为什么做）和 What（做什么）仍然是人的领地，AI 无法替代；但 How（怎么做）将彻底交给机器，趋近于零成本瞬间完成。 这意味着什么？未来的竞争力不是“会用 AI”，而是“会定义问题”。 第二个共识是具身智能。 码上盈 (@ InnaLyceyum) 预测 Agent 将不再只存在于浏览器中，而会深度集成到智能硬件——从智能眼镜到桌面机器人，AI 将获得空间感知与物理交互能力。阿绎 YiOS(@ WangYiNotes) 说得更极端：2026 年我们可能不再讨论哪个 AI 产品好用，因为 AI 已经内嵌在 OS 和硬件的每一寸肌理里了。 第三个共识是 AI 的“私人化”和“记忆化”。 Cunningham Card(@ Card198454) 强调 Memory 方向的突破会让 Agent 更像人，拥有社会属性。AI 将从千篇一律的工具，演变成极度个性化、具备连续记忆的数字助手。 三疯 (@ 3fenglife) 还提出了一个颠覆性预测：SaaS 的消亡，Service 的崛起。你不再订阅“写作软件”，你订阅的是“文案产出服务”；你不再订阅“CRM 系统”，你订阅的是“销售线索清洗服务”。软件会员变成结果订阅，这是商业模式的根本重构。 当然也有清醒的声音。 Michael Guo(@ Michaelzsguo) 认为 2025 年 AI 基本没有关键技术突破，都是沿用 2024 年的路线做性能提升。Tony Lee(@ lee810860) 预测 AI 厂商加速倒闭。熊布朗 (@ Stephen4171127) 直接说“没有什么是不可忽视的必然路径”。 也不能说这些声音是悲观，更像是提醒我们：共识不等于正确，热情不能代替验证。 【4】最后 AI 的演进已经进入新阶段。2024 年大家还在争论哪个模型更聪明，2025 年这个问题变得不那么重要了，重要的是谁能把活干完。从“会说”到“会做”，从“输出文本”到“交付结果”，这是范式级的转变。 来自 Roland(@ Roland_WayneOZ) 和 SLiangD(@ SLiangD) 的一句话适合用来作为结尾： 2025 年是 AI 学会干活的元年。2026 年的赢家，不是最会用 AI 的人，而是最会定义问题的人。 我把整理后的结果放到 Google Sheet 上了：