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现在的中文社媒就是一条环形人体蜈蚣 我这篇帖子先被人搬到小红书，然后被小红书搬到抖音 现在又被从小红书和抖音搬回 X 闭环了😅😅 PS：欢迎搬运，署不署名无所谓，内容创作者就是AI时代的吟游诗人

我有个想法。 不需要摄像头、不需要穿戴设备，纯粹靠无线电波物理特性。 利用这RuView项目WiFi 路由器不断发射无线电波，当人在房间里移动、呼吸甚至静坐时，身体会扰动这些电波。RuView 通过 ESP32 传感器捕获这些微小的信号变化（Channel State Information, CSI），然后用 AI 算法还原出： 1. 🦴 人体姿态估计 — 17个骨骼关键点，类似摄像头做的人体姿态检测，但完全靠 WiFi 信号。 2. 🫁 呼吸监测 — 6-30 BPM，隔墙检测。 3. 💓 心率检测 — 40-120 BPM，非接触式。 4. 👤 人员存在/计数 — 穿墙检测，100% 准确率。 5. 🧱 环境地图 — RF 指纹识别房间、检测家具移动。 6. 😴 睡眠质量 — 睡眠阶段分类、呼吸暂停筛查。 7. 🚫还有你懂的。 项目开源链接⬇️⬇️

昨天 5 月读书会，结束后回家倒头爽睡到下午四点，才有时间总结下昨天我们聊了什么。昨天是请到了日本医药品行业的专家来给大家分享研制一款新药后者医学器械是如何进行融资，执照审批，进入医保和定价的过程。从去年开始，somehow 日本成了新药审批最快的国家（2025 年审批通过超过 36 种），厚生労働省的「先驱审批」（SAKIGAKE）策略允许一款药物在没有明显副作用的时候就投放市场，并设定一个临时临床验证期间，以证明这款药物真正有用时才授予永久资格。 当然我个人最关心的不是现在的行政流程，医疗和制药行业也 AI 的广泛影响下收到冲击，其中存在什么机会才是我们最关心的话题。 没有人没事会经常去医院看病，通常，我们发现不适再前往医院时，身体已经需要相当的医疗介入，因为身体的免疫反应滞后于病灶。我认为，在 AI 时代，会有一部分，甚至可能是一大部分医疗的需求从诊所或医院中剥离开来，无论你如何定义它，个人 AI 辅助医疗也好，家庭医疗也好，按需检测也好，它本质上是使用 AI 在帮我们每个人建立自己的外层免疫系统。 那么，对于这种产品来说，持续监测是有效免疫预测的前提，我在这个基础上寻找了很多方案，大部分非侵入式的检测提供的都是行为数据，比如睡眠，血压，体重，拟合的身体压力水平，这些数据并不能提供直观的免疫系统状态，更无法做有效预测，在侵入式和非侵入式的中间，有不少公司做微针探测细胞间隙液的指标情况，但也存在着大量误差，最接近这个概念的，应当是持续的全血检测，在产品完成度上最好的，是 siphox health 这家公司。 非常有意思的一点是，一旦你深入挖掘这些公司的本质特征，会发现此类公司通常不是医疗和药物驱动的公司，而是半导体行业公司，siphox health 的投资人是 YC，Intel ，本身的产品原理是通过硅光子谐振腔免疫检测，创始人本身也是 Silicon Photonics（硅光子）领域的专家（我猜公司的命名来源也是这个） 这是一个很有趣的发现，因为这意味着最可能建立起人体外层免疫操作系统的公司并非医疗公司，药物研发厂商或者检测机构。我自己的经验认为，对于 AI 模型来说，数据的连续采集比行业平均 baseline 更加重要，而后者，通常是大型医疗检测机构的核心数据和护城河。 当然，siphox 的方案仍然只有特别关注自身健康或者有基础疾病的人才会采用，因此，我觉得这个市场还处于非常初级的阶段，我觉得只有当低侵入式方案能找到真正有效的核心指标之后，才会有面向大众的产品出现，到时，我们会有一款 App 可以在 AI 的支持下全面的，实时的监测人体的免疫系统和健康状态，毫无疑问，这是 AI + 健康的未来。

最近一直在研究 Codex 和 Claude Code 的记忆设计，发现两者的设计哲学和玩法有很大差异。 Codex 的设计目标是让一个 agent 运行的够久，所以它的执行策略偏向于把记忆当做工具，持续构建工作上下文（work memory），为当前的 goal 服务。OpenClaw 也是这个工作模式。 Claude Code 更像把记忆当成认知架构。它不只记录当前目标，还会在不同时间尺度上持续沉淀用户偏好、上下文变化、执行经验和行为反馈。它更偏向于让多个 agent 各自在独立上下文中高效工作，由外部逻辑（文件记录、coordinator 管理等）确保整体进度不丢失。它不信任任何单个 agent 能跑到底，所以把进度状态放在 agent 之外。 Codex 也意识到当前记忆设计的缺陷，尝试引入更持久的记忆机制（执行 codex features enable memories 可启用），支持跨对话记住你的项目上下文。每个交互轮次结束后，Codex 会自动从对话中提取有价值的信息（架构决策、代码约定、踩坑经验等），存到 ~/.codex/memories/。 Codex 更像是一个执行者，专注于完成任务，而不是管理记忆或上下文。它的设计哲学是“做就对了”，不太关心过程中的失误或偏差，只要最终结果符合预期就行。正因如此，很多人体感 Codex 在指令遵循方面做的更好。 Claude Code 更像是一个学习者，通过不断的试错和反思来提升自己的能力。它不仅关注完成任务，还关注如何完成任务。它会持续记录和分析执行过程中的每一步，积累经验和反馈，不断优化自己的行为策略。 二者各有优劣，你更看好哪种模式？