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特朗普几乎是脱稿，并且场面话说的很明白，情商极高，并且不忘意图，带着企业家们来搞钱的，也做了铺垫 特朗普总统感谢令人难以置信的欢迎仪式 “那是一种前所未见的荣誉。” “中国和美国之间的关系将比以往任何时候都要好。” “你和我现在已经认识很长时间了。事实上，这是两国总统之间持续时间最长的关系。对我来说，这是一种荣誉。 我们有过一段精彩的关系。我们相处得很好。当遇到困难时，我们解决了它。 我会给你打电话，你会给我打电话，每当我们有问题时，人们并不知道。每当我们有问题时，我们很快就能解决，我们将共同拥有一个精彩的未来。对中国如此尊重，你所做的工作。 你是一位伟大的领导人。我对每个人都这么说。你是一位伟大的领导人。 有时人们不喜欢我说这话，但我还是会说，因为这是事实。我只说真话。我只是想代表我们拥有的所有伟大代表团说，我们拥有最伟大的商人、最大的，而且我想是世界上最好的。”

有人刚刚开发出了我这辈子见过的最全面的 B2B 拓客工具。它的工作原理如下：你只需选择业务类型和城市。该工具会实时抓取 Google Maps 的数据，并为你提供每一个匹配企业的 30 多个数据字段：经过验证的电子邮件、电话、WhatsApp、所有社交媒体账号、营业时间、评分、GPS 坐标。接下来的部分才是最精彩的。AI 会阅读每家企业的多达 50 条 Google 评论，并检测出他们真实的痛点。例如：“客户抱怨照片无法反映真实尺寸”或“广告投放周期过长”。你只需告诉它你销售的产品，它就会将你的产品方案与他们的具体问题进行交叉比对，并为每个潜在客户生成一封完全个性化的开发信。 你只需点击两次即可逐一发送，而非群发，因此邮件始终能进入收件箱的主目录。此外，所有数据都会汇集到一个 CRM 系统中，其中包含一个 GPS 地图，你可以在上面绘制销售区域、优化拜访路线、实时监控团队，并在每次会议后转录语音笔记。它支持 221 个国家，适用于任何行业。只要是在 Google Maps 上能找到的，你都能找到。 最疯狂的是：一名开发者仅使用 Claude Code 在两周内就开发出了它。它叫作 MapiLeads。

我最近做了个很有意思的现场音乐产品。但是在做的过程中，我和 cc 有着反复的讨论，这个讨论很有意思，我决定记录分享下来。 很多现场音乐会使用 web 技术做音乐可视化，我的想法是使用 dynamic worker 可以验证 llm 到音乐生成和可视化的思路，而且这正是 v8 这种小隔离环境擅长做的事情。但实际上使用下来，会发现： 使用 codex/cc 可以 one shot 做出完成度较高的可视化内容，但使用 API 调用 llm 却很难 one shot 做到。因为这本质上要求我们在 API 层面实现复杂的 cli tool use，这就回到今年以来的最大选题困境，也是我不押注 cloudflare 那条“应该由 llm 写代码交给 sandbox 执行，而不是在 sandbox 中执行 llm cli” 的原因。 这种技术选型的困境是，一方面我们依赖大量的 skill 上下文导致 context 变的很大，在单一 llm 调用，甚至严格要求 cpu 运行时间的环境中不太合适，另外一方面，单一 API 调用导致的错误率非常高（缺少 agentic loop 的天然问题） 做到最后，cc 无法在这种技术架构下实现批量生产高完成度的产品，要求我将 dynamic worker 这种技术选项删除，完全走受控制的路线（llm 输出 json 这种传统的方式），而且他提供了一个产品上的说服思路，以下是它的原话： 「艺术家在 TD/Notch 做出精彩不是因为工具"自由"——恰恰相反，TD 节点比裸 WebGL更约束。但节点本身是作品级封装（feedback loop / particle GPU / volumetric / post-FX chain）。艺术家的"自由"表现为在高级原语之间的组合。所以 Recipe 路径的本质不是 "限制 LLM"，而是"把 LLM 的工作台从锤子钉子换成 TouchDesigner"——LLM 的语义自由度不变（从 prompt 到风格决策），但手里的原语变强」 换句话说，cc 认为艺术性表达的本质在于约束而不是发散。产品应当尽可能的引导用户思考，而不是让用户在一个无尽的空间中自由探索。这个反馈把一个技术选型的问题突然变成了一个哲学问题，是很有意思的对话实践。

有趣的画本。 昨天和一个大我许多的老朋友吃饭，他说他们正在产一款房车，前半生为了市场做了太多产品，这一次他的合伙人说“为自己造一款车，也就不枉此生了”。把自己当成用户来设计。 我嘿嘿笑说，我已经不枉此生了。朋友打住，你才多大就不枉此生。 我回想，我已经热烈地爱过，真实得活着，对得起所有自己的努力。未来怎么样不知道，可能只会更精彩。 （这本书很有意思，很快就会翻完，但是可以收藏）

在我大学的时候，迷上打升级，坐在电脑面前，扑克牌一张张地从右到左依次跳出来，在熵增中整理牌型，双花叫主、四条、三A 带双K......精彩的牌数，出奇的博弈，开一局轰轰烈烈。 然而有次网络卡顿，再次打开，突然发现整副牌都发完了，等着读秒，我才知道，一旦你点击了开始，其实整副牌都已经准备好了，只是依次让你看到而已。 大概人生也是这样，一开始，人生的整副牌就写好了，唯一需要整理牌数，和在博弈中选择出牌顺序和应对拆牌。若你随波逐流，那大概只能获得降智的机器托管出牌模式。