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GitHub 狂揽 10.7 万星的「本地版 Claude Design」完整实战指南来了 内置 151 套大厂品牌系统与 277 个插件，连上 Claude Code 就能一口气产出原型、PPT 与宣传片 6 步实操流程、防返工提示词与 MCP 跨仓交接命令请看下文👇

Can a CEO’s personal life really damage a company’s long-term performance? Rodney points to Jeff Bezos and the chairman of SK Group as examples of executives whose companies continued growing after their extramarital affairs became public. @domwoods also reveals that if a company has strong fundamentals, a CEO’s personal scandal doesn’t necessarily derail its long-term performance. Scandals make headlines. Strong businesses keep building. 📈 w/: @cryptojourneyrs

Rodney and Domwoods believe MAXIMUM FEAR could be the biggest buying opportunity in crypto right now. They point out that when everyone on X starts acting like the market is over and sentiment hits rock bottom, that’s usually when people should be paying attention. Their message? Why wait until Bitcoin hits $150K or $200K to get bullish when the opportunity could be right in front of you? When everyone expects the market to go lower, Rodney and Domwoods think it could be time to go higher. 🚀 w/: @cryptojourneyrs x @domwoods

Open source models on top again. Deepnote tested 12 models in 50 professional situations where an agent must independently decide whether and where to speak up. DeepSeek V4.1 Flash scored 6.35 out of 10, surpassing Claude Haiku 5.5 (6.05), Gemini 4 Argon (5.60) and Grok 4.7 (4.51). GPT-6 Astra takes first place with a score of 8.97.

200多元上车Gemini Ultra 5倍额度的羊毛先别急着冲，避坑指南看这一篇就够 不少开发者盯上了Google Antigravity生态里的算力红利，想通过低价套餐直接拉满Ultra甚至调用Opus 5.5的高阶模型额度。 实际下单最大的门槛在Google账号的底层归属地和支付风控，直接裸连打开很容易直接遭遇地区墙报错拦截。 想要顺利订阅，必须提前准备原生干净的对应地区IP，并确保Google支付资料的国家与代理出口保持严格一致。 建议优先选择支持本地货币绑卡结算的外币虚拟卡，避开高风控节点，避免反复切换网络导致账号被风控锁死。 #AI工具# #独立开发#

Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 刚刚解释了整个 AI 行业面临的最大问题之一。 根据 Dario 的说法，计算资源是 Anthropic 目前面临的最大商业困境，而这归结为一个简单的问题：当你几乎完全不知道公司两年后将产生多少收入时，你如何规划数十亿美元的基础设施支出？Anthropic 的收入在 2024 年增长了大约 10 倍，在 2025 年又增长了 10 倍。这是惊人的增长，但即使是 Dario 也承认，他们对下一年会是什么样子几乎没有可见度。 与此同时，公司必须在实际需要它们的一到两年之前就锁定 GPU、数据中心容量、电力和网络基础设施。而且这些并不是小承诺。我们谈论的是可能高达数百亿美元的支出，这些支出必须基于需求预测来承诺，而这些预测可能完全错误。这就是事情变得有趣的地方。如果 Anthropic 购买了太多计算资源，而收入没有如预期增长，公司就会面临财务过度扩张的风险。但如果购买得太少，后果可能更糟。 它不仅会难以服务现有客户，还可能在开发下一代 AI 模型方面落后。而这可以说是一个更大的风险，因为今天正在训练的模型将决定公司未来六到十二个月的竞争地位和收入潜力。换句话说，Anthropic 不能简单地等到需求显现后再投资基础设施。到需求变得明显时，可能已经太晚，无法获得竞争所需的计算资源。这就是 AI 基础设施建设与其他大多数传统行业如此不同的原因。公司们被迫在今天做出巨大的资本配置决策，这些决策基于技术进步和未来收入，而这些都极难预测。 @龙虾量化

这Kimi 的K3.1 Pro堪称金子啊。。。 我Claude code20美元能用满一个月，昨天挂K3.1 Pro API 半天干进去160，半夜赶紧换了Code Plan 这才刚中午，一个月的Plan已经消耗了10%，5个小时额度，一轮对话就消耗了30%。。。 这是日子人能用的吗😂😂