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8. 为未来设置防护 在杂乱开始前就阻止它： - 创建过滤器自动删除或存档某些发送者 - 示例过滤器：`has:attachment larger:5M category:promotions`→跳过收件箱+30天后删除 - 取消订阅10个你从不读的通讯 定期维护胜过一次性清理。

WSJ这篇长文讲了一个故事，一位屡败屡战的女性创业者最终通过婚姻走上人生巅峰。 47岁的卡米·克拉克通过同阿莫迪的联姻，已经对Anthropic拥有了莫大的影响力。 她被刻意隐藏在幕后。关于个人和职业信息被人从网上删除，连Claude也回复说：“阿莫迪的婚姻状况似乎尚未得到确认。” 但《华尔街日报》和The Information同步发布了有关她的个人八卦，正好是在Anthropic上市前。 据文章说，克拉克没有大学学历、20岁有过一段短暂婚姻、2007年一度宣布破产。 作为社交达人，曾经和谷歌前CEO施密特有三年恋情。至少两次创业，最终人生轨迹同阿莫迪(当时只是一位给她的公司做顾问的白面书生)搭上以后，才时来运转。 克拉克最不愿意人们知道的，是她曾经创办一家面向女性的“革命性的免费高端色情”公司，并且积极游说杰弗里·爱泼斯坦投资。 爱泼斯坦以自己属于性侵案当事人为由拒绝了，否则的话她的结局就不好说了。

这期被迫删了7分钟 删除的部分 讲的是现在的地下换汇，是怎么用 Telegram 加USDT 把外汇防线彻底打穿的。现在警察办这种案子有多头疼。以前抓地下钱庄，顺着银行流水和固定窝点摸过去，一抓一个准。 现在基本很难抓到 抓到也很难追缴 哪怕监控手段像中国公安这样 ，抓一个人的成本直接翻了几十上百倍，根本耗不起。 外汇越管越严，揭秘中国人搭起的全球最大地下汇款网络 20260814【新闻大写】 via @YouTube

15 张数据图帮你了解 DeepSeek Harness 昨天 DeepSeek Harness 发布，于是就想着让 Codex 分析一下，找到了一个很好的角度，就是从一些数据上向大家介绍这个产品。 确实也发现了一些很有意思的东西： 插件系统与 Koishi 高度相似： 他们主打的插件系统与 Koishi 的插件平台相似度高达 75%。大概率是整个平台都挪过来了，不知道是不是他们的核心开发者入职了。 大量使用 AI 开发： Codex 命名的主干 PR 达到了 21.2%，分支信息中提到 Codex 的比例有 28.2%。 猜测他们肯定用了 Claude Code 开发，只是删掉了一些 Claude 的痕迹。 参考了大量外部 Agent 项目： 提到最多的外部项目是 Pi，第二多的是 Codex，之后是 Claude Code。甚至直接引用了一些 Pi 的 TypeScript 文件。 高效的代码产出： 整个产品在 GitHub 上有记录的是 65 天，总共的代码产出量是 84 万行，有一万多个 commit，非常高效。 交互入口的演变： 他们曾经押注 TUI，后来改成 Web UI 和 TUI 的双入口，再之后整个删除了所有的 TUI，只留下了 Web UI。 开发与工程规范： 整个项目的测试代码比生产代码多很多，基本上达到了 1:1。 全仓库的 Markdown 文档也非常多，说明他们是基于文档去控制 Harness 开发的。他们有完整的工具和科学模型 schema 共 52 个，但最后只留下了一个，目的是为了减少上下文占用。 社区热度与生态：从昨天发布到现在 20 小时，GitHub 已经涨到了 8 万多的 star，非常快。插件体系标签（DSH plugin）已经有 1425 个项目，但有很多并不是真正的插件，看来有不少蹭热度的。 精选清单收录了 211 个仓库，主要补充的是工具、UI 和运行的一些基础设施，甚至一上来就出现了插件市场和插件管理的插件。 学术论文： 他们顺便发了一篇 88 页的论文，其中 57% 都在做一些形式化的理论推导和展示。论文主要讨论的是插件的热插拔和系统稳定性问题。

一位MIT教授仅用一小时讲座就悄悄摧毁了整个管理培训行业， 而迄今已有一千万人观看了这场讲座。 他在2018年1月录制了一次， 十八个月后他就去世了。 行政教练收费一次一万五千美元， 却只能教他那小时免费讲座内容的一部分。 他叫帕特里克·温斯顿。 他从1972年到1997年领导MIT人工智能实验室， 著写的AI教科书影响了几代计算机科学学生。 四十年来，他每年一月都会讲授一堂课： "如何演讲"。 整个框架可以写在一张餐巾纸上。 不要照稿读。 成为你描述的形象。保持视觉简洁。 删除杂乱。以真诚的同情心开场。 以人们会在晚餐时重复的话句结束。 永远不要以笑话开场。永远不要以"谢谢"结尾。 最后这条规则单独就让培训行业损失惨重。 他通过告诉学生说话好、写作好、想法强这三点会影响成功， 按这个顺序。他的信念足以让他花五十年教工程师如何交谈。 创业者花八万美元读MBA， 随后又雇通讯教练重新学习温斯顿免费传授的内容。 工程师编写优秀代码却输给了在通勤时看过这讲座的同事。 讲座在MIT开放课程中免费提供。 教科书在他的页面上免费。 温斯顿于2019年去世。 一千万观众中几乎没人真正用过餐巾纸上的四条规则。 餐巾纸免费。 在下次会议中真正使用它才是全部优势。

提示7：清理你的在线形象 现在你知道了什么是公开的， 制定一个简单的计划来删除或减少它。 复制粘贴： 基于你找到的关于我的公开信息： 制定我应该删除或隐藏的优先级列表。 找到搜索引擎的官方删除/请求表。 草拟一条简单信息， 发送给网站要求删除我的个人信息。

Clay的联创今天发了一个Linkedin分享了Clay内部关于AI写作的要求 有四条核心原则 原则一 · 你必须为每一句话背书 文档整体必须代表你自己的想法，发出去之前你要确认。 不允许出现"那句是 AI 写的，忽略吧"。 后果分两级：被人类识破 = 尴尬；没被识破 = 团队基于你没想过的观点做决策（更严重）。 原则二 · 写作即思考 决定强调什么、如何组织，这个过程本身让你更懂题目。 spec / 状态更新 / 复盘是 "proof of thought"——生成文件并不是目的，目的是把问题想清楚。外包给 AI 等于伪造了一份我思考过的证明。 即使和 AI 讨论帮你想清楚了，也必须自己彻底过一遍结果。 原则三 · 写的时间 > 读的时间 短 prompt → 长输出 → 甩给读者 = 不尊重对方时间（他们自己也能问 ChatGPT）。 读者多花的时间 × N 人 = 乘法成本； 作者多花的时间 = 一次性成本，每个读者受益。 原则四 · 长不等于好 简洁是成本更高的选项，因为这注定了人类需要花时间删除。 AI 的冗句制造了噪声，它稀释真正的内容。 从短 prompt 生成长文，还不如直接发那个 prompt。 只润色不扩写，虽然垃圾表达可能变少了，但意思也可能被AI磨灭了。 之所以会提出这些要求，是因为AI写作面临一个根本性的问题：对于自然语言的语义传达，并不存在无损转换 - "换个说法但意思一样"在原理上不成立。 - 每次改写都在改变意思。 - 改写者对"你到底想说什么"的表征越粗糙，损失越大——AI 只有你给它的那些 token。 所以建议大家也参考这份指南做自我检查： - 如果有人逐行问"这句什么意思"，我每一句都答得上来吗？ - 结构和措辞（决定了什么被强调）是我自己的选择吗？ - 我花的时间比读者读它的时间多吗？ - 有没有哪句删掉不损失信息？（有就删） - 直接发 prompt，信息量是不是差不多？（是的话就发 prompt） - 引用的 AI 内容都标注了吗？

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