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给大家推荐一个我这两天用着很好的工具，叫做 PicGo。 它解决的痛点是我目前把所有的工作流都放到了 Markdown，然后使用 Cursor 进行编辑。 但 Markdown 有个核心的问题，就是图片的预览显示问题：如果保存在本地再引入路径，整个仓库会很大，最好是保存在云端。 PicGo 的功能非常实用： 1. 你可以配置对应云存储的 bucket。 2. 截图或复制图片后，它会直接上传到你的 bucket。 3. 自动生成 Markdown 语法到你剪贴板，你直接粘贴进去就行了。 真的非常好用！

2026年让你效率提升10倍的10个终端工具： 1. zoxide 更聪明的cd命令，学习你的习惯。输入'z proj'就能跳转到你想要的目录。 仓库 → 2. fzf 模糊查找工具，支持搜索文件、进程、git分支、shell历史等。 仓库 → 3. ripgrep 比grep快10倍。默认遵守.gitignore。一旦用过就回不了头。 仓库 → 4. lazygit 你讨厌的每个git命令，现在只需一个按键。交互式变基就像作弊一样简单。 仓库 → 5. starship 显示git状态、语言版本和云环境的shell提示符。支持所有shell，渲染速度10ms以内。 仓库 → 6. atuin 用可搜索的SQLite数据库替换shell历史。支持跨设备加密同步。 仓库 → 7. bat cat命令的增强版，带语法高亮、行号和git集成。你的终端焕然一新。 仓库 → 8. eza 现代化ls命令，内置颜色、图标和git状态。一眼看清整个目录。 仓库 → 9. yazi 超快的终端文件管理器。支持图片预览、异步I/O和vim快捷键。 仓库 → 10. delta 让git diff变成你真正想读的样子。并排视图、语法高亮、行号。 仓库 →

公元前343年，亚里士多德接手了一个特别的学生，也就是后来的亚历山大大帝。 在这之后长达2000多年的时间里，人类社会悄悄形成了一个心照不宣的潜规则： 顶级的私人导师，是王室和权贵阶层的专享。 到了1984年，教育学家本杰明·布卢姆证明了一件极为震撼的事： 在一对一辅导的干预下，一个原本处于平均水平50分位的学生，可以被提升到稳定99分。 从平庸到顶尖，中间差的不是天赋，是一个为你量身定制的反馈系统。 但是今天，情况彻底变了。这个延续了两千多年的资源垄断，正在被AI终结。 就在最近，一个21岁的安徽女孩陈雨欣，本科就读于一所普通二本，她没有去报那些动辄几万块的天价考研辅导班，而是深耕DeepSeek、豆包这些AI工具。 遇到晦涩难懂的学术理论，她让AI帮她降维拆解，理不清的答题逻辑，AI陪她一次次推演迭代。 最终，这个二本女孩硬生生地跨越了学历的超级鸿沟，成功考取了北京大学硕士研究生！ 这就是AI平权带来的极致震撼。 当你凌晨2点突然想弄懂量子力学的波函数塌缩，当你面对极其复杂的PostgreSQL查询优化器不知所措。 当你坐在谈判桌前急需看透一份苛刻的融资条款，或者你只是单纯想练一练语法动词变形，你都可以找 AI。 过去，你可以把平庸归结于出身不好、没有资源、遇不到名师指路。 但现在，当工具平权完成之后，剩下的就是纯粹的意志力、好奇心和执行力的较量。 别辜负了这个时代！

这些油管的宝藏雅思频道推荐给你 English class 101：从听、说、读、写全方位提高英语水平，课程节奏不快，很适合雅思小白学习 Arnel's Everyday English：非常牛的一位语法老师！她的语法教学比市面上的一些机构还要好 BBC learning English：英语届的鼻祖级别，练听力口语磨耳朵的绝佳材料 IELTS Simon：Simon大佬不用多说，前雅思考官。可以说是把雅思考试拿捏得稳稳的 English speaking success：Keith老师也是一名雅思前考官，他的英音标准，并且有非常多口语技巧 E2 IELTS：节目有两位主持人，日常讲解雅思考试技巧，对于阅读评分也剖析的很透彻。很适合有一定基础想提分的朋友

编程的护城河正在从“掌握语法”转向“逻辑与提示词”。 有人直接用 Vibe Coding（自然语言驱动）做出了能实时控制外部设备的脑机接口系统。 以后写代码靠的是“感觉”和“逻辑”，你觉得这对专业程序员是机遇还是降维打击？

马斯克今天宣布收购cursor，openai发布codex新版向开发者倾斜，加上之前的anthropic focus企业用户大科技，GLM变相涨价限制普通用户倾向开发者。。。 这些种种行为说明通过代码生成能力不断提升而实现模型领先甚至agi已经成为了更广泛的市场玩家的共识 这是目前最优训练路径的选择。 相比自然语言，代码具备三个关键优势： 一是强可验证性，能否运行、是否通过测试，都提供了极高质量的反馈信号； 二是天然结构化，语法、逻辑、模块化组合，本质上是对人类思维过程的压缩表达； 三是任务复杂度高，天然包含多步推理、状态管理和调试迭代。这使得模型可以在“写代码—运行—报错—修复”的闭环中持续自我强化，这一点极其接近真正的智能系统。 因此，行业并不是在押注“写代码”这个应用本身，而是在利用代码这个环境，训练模型的推理能力、问题分解能力以及迭代能力。代码只是载体，目标是让模型具备工程师级别的解决问题能力。这也是为什么在传统 scaling law 边际递减的背景下，代码成为新的增长引擎：它提供了更密集、更可靠、更可自动化的训练信号，同时也具备清晰的商业化路径。 但代码并不是终点。它的局限同样明显：完全规则化、缺乏物理约束、偏符号系统。这意味着，仅靠代码路径，很难解决现实世界中的不确定性、噪声和复杂环境问题。 于是杨立坤的第二条路径也收获了不少市场关注：把模型放入“有反馈的现实系统”中。核心不是机器人本身，而是构建一个类似代码环境的闭环——决策、执行、反馈、修正。 这条路径同样具备闭环能力，但在可规模化上受限于物理世界，无法像代码那样高速扩张。但它的价值在于，它更接近真实世界，也更接近AGI所需要的“行动能力”。如果说代码路径训练的是“如何思考”，那么现实闭环路径训练的是“如何行动”。 最终的形态，很可能是两条路径的融合：代码能力提供“思考”，现实闭环提供“行动”，共同构成真正的 agent 系统。这也是当前从“模型”向“系统”的转变核心。AGI的路径很可能会是：先在代码中学会思考，再在现实中学会行动。

AI 写的中文，读两行就能认出来。 "三条反馈都很关键，我都接住。" "迁移到我们现在的问题，就得到一个更锋利的重构：" "你的直觉被数据验证了，比我预期的更干净：" 语法没错，意思也通，就是别扭。换模型、换 prompt 都去不掉。 我最近注意到这股味儿的真实身份：翻译腔。上面每一句都能翻回英文——"I caught all of them"、"a sharper refactoring"、"verified cleaner than I expected"。字是中文，骨架是英文的。 鲁迅和王小波骂了一百年的老问题，现在被 AI 批量生产出来了。但套路有限，最常见的四种： 一是物理动作描述思考。"接住"来自 catch，"锋利"来自 sharp，"不崩"来自 doesn't break。英文里有棒球和物理生活的支撑，搬到中文里就悬空了。日常说"收到"、"记下"，不说"接住"。 二是形容词替读者先下判断。"逻辑很清晰：""问题很直接："——后面的事实自己能让读者感受到清晰，形容词是多余的。 三是抽象名词做主语、形容词收尾。"工程上的现实比这些数字难看"——读完不知道哪儿难看。 四是有中文译法的英文词直接混用。context、state、cache 都有稳定对译，留着英文只让读者反复切换。 本质是同一个问题：AI 写中文时先用英文句法想清楚，再逐字换成中文。怎么改？别修修补补，重写。用中文里本来会怎么说，重新说一遍。

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关于 Agent 和 Agent 的沟通，我想到一个问题。 传统的自然语言交流中，人们说完一句话后会思考其含义，并同时回复，整个过程是交叉互动的。但在目前的 Agent 对话中，更多是使用 JSON-RPC 进行通信。由于 Agent 的模型输出是流式返回，如果讨论非常复杂，涉及到多个段落，那么返回的时间就会很长。通常只有在完整返回后，这些信息和上下文才能共享给另一个 Agent。 但实际上，这些内容并不需要等到完全返回后才有意义，因为每个段落本身就有其独立的含义。在自然语言中，后文的顺序通常不会颠覆前文的意义（尽管对某些特定语法的语言来说并非如此）。 因此，Agent 之间的对话可以采用一种全新的交叉方式：当所有的返回都是流式输出时，从每一个字开始，就实时共享所有的上下文。

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