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微软的Office服务现在还没恢复呢，让我享受了一天的清闲。在我昨天更新lemo-opuscar的33个新风格中，有一个就是Excel表格来讲解数据的故事。 这个风格是一个新奇而又具探索性风格，用excel来表达数据的变化，对比以及发展。故事往往围绕着一个概念来进行。对比传统的而言，用大量的数据阐述一个概念，解释一段知识，也是一个不错的选择。

🇺🇸 TRUMP METE A ELON MUSK EN LA LLAMADA CON JENSEN TRUMP: Jensen, my friend, tengo a Elon en la línea. Le he contado tus problemas. Todos. Bueno, no todos porque necesitaríamos three hours. Tremendous problems. ELON: Jensen, si Nvidia te echa, yo te contrato. JENSEN: Gracias, Elon. TRUMP: ¿LO VES? That’s America. Pierdes un trabajo por follarte a una empleada y cinco minutos después Elon Musk te ofrece otro. Greatest country in the world. ELON: En xAI necesitamos GPUs y gente que sepa construirlas. Jensen sabe bastante de GPUs. TRUMP: “Bastante”. Elon, please. Este tipo ha convertido unos chips en cuatro trillones de dólares. Beautiful chips. The best chips. Su único problema es que aparentemente intenta conectar con todo lo que tiene puerto disponible. JENSEN: Señor presidente… ELON: En Tesla tenemos una política bastante simple: si produces, me da igual que seas raro. TRUMP: Elon, tú tienes como catorce hijos. Tremendous productivity. ELON: Creo que son más. TRUMP: EXACTLY. Jensen, estás hablando con el Michael Jordan de esta mierda. Tú tienes dos affairs y estás en crisis. Elon tiene que abrir Excel para saber cuántos hijos tiene. Learn from the best. ELON: Puedo darle trabajo en xAI mañana. TRUMP: Great deal. Tremendous deal. Pero Elon, ponle una condición: NO DIRECT REPORTS. Ninguna mujer puede reportar directamente a Jensen. Make them report sideways. Diagonally. I don’t care. JENSEN: Esto es humillante. TRUMP: Humillante sería acabar en Intel. Esto es una segunda oportunidad. ELON: Podríamos llamarlo Chief GPU Officer. TRUMP: No. Chief Dating Officer no. BAD TITLE. Very dangerous. ELON: He dicho GPU. TRUMP: Ah. Great title. Beautiful title. JENSEN: No estoy buscando trabajo. ELON: La oferta está ahí. Más acciones, más GPUs y puedes dormir en la oficina. TRUMP: PERFECT. Si duerme en la oficina no puede tener citas. Elon acaba de resolver el problema. This is why he’s a genius. JENSEN: … TRUMP: Jensen, escucha. Nvidia, xAI, Tesla… tienes opciones. Many options. Pero si aparece una tercera mujer antes de Navidad, te mando a Marco Rubio a darte por el culo. Nobody has ever seen anythng like this. ELON: Puedo ponerle seguimiento por Starlink. TRUMP: EVEN BETTER. American technology protecting American technology. JENSEN: Voy a colgar. TRUMP: Great guy. Tremendous guy. ELON: Entonces… ¿empiezas el lunes? JENSEN: Adiós. TRUMP: He’ll take it. Believe me. MAKE AMERICA GREATE AGAIN🇺🇸

这是 Hermes Desktop 的一个数据分析插件。把 Excel、CSV 或 JSON 表格放进去，AI 会先帮你找几个切入角度，在页面旁边给出标题和三五张图表建议，由你勾选采用。

微软和苹果内部要紧急拉起红色代码了 Claude 正式推出 Claude Whiteboards、Claude Sheets 和 Claude Data 这套原生 AI 工作流，将对传统办公软件发起一次沉重的打击 微软和苹果几十年不变的办公套件，终究还是遇上了终结者 过去，我们用 AI 时，在对话框里聊完，把文字复制到 Word，把数据导出到 Excel，再排版做成 PPT。AI 就像个局外人，每次切换软件，上下文就死了一次 现在，Claude 把“发散思考 → 结构化追踪 → 数据叙事”全聚集在同一个原生空间中。你不再需要搬运数据，因为你和团队、以及 Claude，都在同一块画布上 简单看以下这几点，传统办公套件估计就会汗死： · Claude Whiteboards 不仅是块可以乱画的白板，你把杂乱的笔记往里一丢，它将自动提取、归类和整理。随时在上面思考和提问…… · 在 Claude Sheets 里，你不用在秘密麻麻的图标找功能，一句话告诉它要做什么就行，而且它会协同你编辑，每一次修改都会有清晰的变更轮廓追踪 · 老板要你用数据说话就用 Claude Data，接入公司底层数据仓库，解决各部门数据打架问题的同时，直接生成实时更新的数据故事，并生成带旁白解说的视频！！！ 未来的办公软件，将不再有 .docx、.xlsx、.pptx 这样割裂的文件边界，所有的一切将融合为数据和意图 微软的沉重包袱、苹果的傲慢与停滞，需要付出惨痛的代价

We're still so small but I'm loving the team we've got at Superlogical. They're so talented and kind and love their craft. It's a different era of software development and our expectations and practices reflect that. I want to share a bit about how we work. First, everyone is trusted to push to main. We do machine-aided code review pre-push and human plus more machine-aided code review post-push. Limited to no PRs. Culturally, we've all agreed that if we ever hire someone who we DON'T trust to push directly to main, then they probably aren't the right fit for the team (so far, not an issue). Some common sense here: if someone is stepping outside their lane or comfort zone, we'll open PRs. For example, I'm pretty trash at macOS/iOS UI, so I'll open PRs for UI-affecting functionality and ask for eyeballs/help. But for business logic and internals, I push to main. Second, everyone can cut a release. Our release process is fully automated and when you start a release (for any platform) it triggers a Slack notification and a 15 minute countdown. The 15 minute warning is a final gate that allows people to review plus collaborate on a changelog. During that 15 minutes, anyone in the company can pause the release rollout. After 15 minutes, the train leaves the station. You can't override the 15 minutes (except to pause). It gives everyone a chance to step in. Third, we avoid synchronization through fast remediation rather than through planning. The server and clients on various platforms ship features as fast as they can. We use post-hoc human review and AI-assistance to identify feature mismatches across products ("Windows has support for X and Mac doesn't." or "Mac and Windows differ in their behaviors for Y in this way."). This avoids expensive "sync" meetings and coordination. We trust that producers of features are mindful of what they're producing and we trust that adjacent product lines will self-synchronize quickly. In practice, we see feature parity across platforms within 24 to 48 hours. All of this works on mutual trust. It ONLY works with mutual trust. Everyone at all times has to trust that they've got each others back: 1. Push to main only works if you fix your mess, or if you don't, that someone else will quickly but that you'd do the same (and generally in equal amounts). 2. Anyone can deploy only works if you trust everyone to cut at the right time, with the right changelog, and that people will respect the 15 minute timer. 3. Sync through fast remediation only works if you trust other teams will pick up and integrate your work quickly, which only works if you would too. It also only works if you are fairly producing mismatches (e.g. not constantly). We've got a great team. I know we're still small and that these practices will change in many ways as we scale. But this is already a markedly different practice than what I would've done 15 years ago. In general, we are building from day 1 on a foundation of mutual respect, excellence, and trust. And it's been awesome.

Introducing Scribe v3 and Scribe v3 Live: our most accurate Speech to Text models yet. Built for real-world audio, Scribe excels in situations with extreme background noise, knows pauses from the end of sentences, and keeps track of who said what in a busy meeting.

Claude 加了白板和表格，所有付费套餐可用（测试版）；仪表盘改名 Claude Data 正式上线 Anthropic 11 月 10 日给 Claude 加了两种能跟同事一起改的新内容：白板 Claude Whiteboards 和表格 Claude Sheets，所有付费套餐都能用，目前是测试版。 10 月上线的仪表盘 Claude Dashboards 同时结束测试，改名 Claude Data。这些功能今天开始分批推送，账号里暂时没看到属于正常。 【谁能用、怎么开】 三样都要付费套餐，网页、桌面和手机 App 都能用。没有专门的入口，在对话里直接说要什么就行，比如“做个招聘预算表”。Claude Data 要先连一个数据源，比如数据仓库，或者 Salesforce 这类客户管理系统。 Team 套餐三样默认全开。企业版的白板和表格默认关闭，Claude Data 从 11 月 19 日起默认打开，管理员可以在 Organization settings > Artifacts 里随时改。 OpenAI 9 月底推出的 ChatGPT Space 也是让人和 AI 一起改同一份文件，但只给 Pro、Business 和企业版，Plus 用户用不了。Claude 这次最便宜的付费套餐 Pro 也在范围内。 【跟原来的 Artifacts 有什么不同】 Artifacts 是 Claude 在对话旁边做出来、能接着改、能分享的成品。文档、幻灯片和设计 10 月已经正式上线，团队可以一起编辑。这次多了白板和表格两种格式。 白板适合开会时理思路。把一个还很乱的计划口头讲给 Claude，它排成一张带时间线、负责人和日期的白板，同事可以实时一起改。 官方举的例子是复盘会：每个人往板上贴想法，Claude 按主题归类，再给每个人起草待办事项。框住白板的一块区域，可以只针对这一块提问。讨论完，Claude 能把白板转成文档或幻灯片，也能导进 Lucid、Miro 接着用。微软的 Whiteboard 里也有 Copilot，能在板上出点子、给便签归类、写总结，前提是有 Microsoft Copilot 许可证。 表格一句话就能生成，带多个工作表、公式、格式和下拉菜单，比如活动跟踪表、招聘预算。Claude 每改一处，会把改动框出来，方便你看它动了哪里。Claude 以前也能生成 Excel 文件，但要下载下来另外打开；Sheets 留在 Claude 里，你、同事和 Claude 可以一直在同一张表上改。 官方说现在只有基础功能，需要完整的 Excel 功能，可以导出成 .xlsx 或 CSV，或者用 Claude for Excel 插件，也能转到 Airtable、Asana、 继续做。 【Claude Data 多了什么】 官方解释改名的原因是，企业用数据早就不止做仪表盘。新增的几项里，最实用的是“认证查询”（测试版）：数据团队把“活跃用户”“收入”这类指标的算法定下来，大家做图都用这一套，图表上会带“已认证”标记，避免两个部门拿着不同的数字开会。 另一项是“实时分享”（测试版）：同事打开你分享的仪表盘，看到的就是最新数字，哪怕他自己没连这个数据源。他只能看到结果，看不到底层数据，也只能跑你批准过的查询。 此外，Claude 能根据指标起草图文并茂的数据故事，或者带旁白的讲解短视频，你审过之后再发出去。仪表盘还加了缓存，打开更快，每个仪表盘可以单独设刷新频率；改动有记录，能看到谁改了什么、退回到之前的版本；也能套用公司的设计规范。 【在 Claude 里直接用别的软件】 同一天，交互式连接器也升级了。连接器支持的话，可以把整个工具在对话旁边打开，或者全屏用，登录的是你自己的账号。比如打开一个 Confluence 页面，让 Claude 改，改动直接出现在页面上；打开 Box 里的文件让 Claude 修订，两个版本并排对比后再决定留不留；在 Adobe 里让 Claude 修照片，或者编辑、涂黑 PDF 里的内容。Claude 动手前要你批准，跟平时批准连接器操作一样。 首批支持的还有 Notion、HubSpot、Asana、Canva、Dropbox、 等，Figma、Harvey、Shopify 正在接入。这项功能在网页版和桌面版所有套餐分批推送，前提是你的账号已经换成新版 Claude，也就是 9 月起把聊天和 Cowork 合并的那一版。 Anthropic 还预告了 Claude Meetings：把 Claude 拉进会议记笔记，边开会边更新团队正在改的文档，没给上线时间。 官方推文： 白板、表格和 Claude Data： 交互式连接器： 总览：

Fable 5.2 开始把 AI 编程推向另一个阶段。 Matthew Berman 提前体验后，用它做出了 Unreal 3D 游戏、多人派对游戏、动效短片、物理模拟，以及视频编辑器、Excel 和 Photoshop 克隆。 9 个案例，看完就知道他为什么会说“软件问题正在被解决”👇

你难道就没想过要在闲鱼上卖虚拟资料，卖PPT模板、卖Excel表格、卖Word简历模板、卖Canva模板、卖Notion模板、卖思维导图、卖考公笔记、卖驾考题库、卖Python入门包、卖剪辑教程、卖PS教程、卖AI提示词合集、卖Midjourney提示词、卖ChatGPT指令包、卖短视频脚本模板、卖小红书文案模板、卖直播话术、卖带货话术、卖私域话术、卖客服话术、卖简历范文、卖求职攻略、卖面试题库、卖商业计划书模板、卖合同模板、卖财务报表模板、卖运营SOP、卖社群运营手册、卖电商选品表、卖跨境选品表、卖亚马逊Listing模板、卖小程序模板、卖浏览器插件、卖自动化脚本、卖闲鱼话术、卖闲鱼标题公式、卖设计素材包、卖图标包、卖UI组件、卖海报模板、卖封面模板、卖表情包、卖壁纸包、卖头像包、卖摄影预设、卖调色LUT、卖字幕模板、卖转场包、卖游戏攻略、卖起号教程、卖涨粉教程、卖变现教程、卖副业手册、卖搞钱合集、卖信息差清单、卖读书笔记、卖思维模型卡片、卖复盘模板、卖日程计划表、卖电子手帐、卖健身计划表、卖减脂食谱、卖烘焙配方、卖咖啡冲煮笔记、卖旅行攻略、卖民宿避坑指南、卖酒店比价表、卖留学申请清单、卖签证材料清单、卖早教闪卡、卖英语口语素材、卖日语五十音包、卖Figma组件库、卖电商主图模板、卖详情页模板、卖利润测算表、卖定价公式、卖成本核算表、卖库存表格、卖CRM表格、卖OKR模板、卖周报模板、卖述职PPT、卖路演PPT、卖融资BP模板、卖竞品分析框架、卖用户画像模板、卖问卷模板、卖内容日历、卖选题库、卖爆款标题库、卖钩子库、卖评论区话术、卖私信转化话术、卖差评处理话术，同一套东西挂几个价，AI 打包自动发货，不进货、不发物流、没库存、几乎没人退，链接多挂几条把单量堆起来，然后这辈子都不用再找工作了？

斯坦福居然把一门 Vibe Coding 课程免费公开了！ 课程名叫 CS146S: The Modern Software Developer。 课件、作业和学习资料全部对外开放，不用是斯坦福学生，也能跟着学。 📚 斯坦福课程官网： 🎬 YouTube 学习视频（第三方讲解）： 我看了一下课程内容，发现它教的远不止怎么用 AI 写代码，而是怎么让一个人借助 AI，独立完成一个软件项目。 主要有 5 个部分：👇 1️⃣ 学会真正使用 AI 从 Prompt、AI IDE 到 Terminal，系统学习怎么跟 AI 协作开发。 很多人现在用 AI 写代码，还是复制需求、等它输出、报错了再把错误贴回去。 这门课就是帮你摆脱这种纯靠碰运气的开发方式。 2️⃣ MCP：让 AI 真正连接外部世界 AI 的未来肯定离不开 Agent。 但 Agent 不能只会在聊天框里回答问题，还得能读取文件、调用工具、访问数据库、执行任务。 MCP 就是其中很重要的一环。 学会之后，你可以让 AI 直接参与自己的项目，而不是做出第 10086 个聊天机器人。 3️⃣ 部署、监控和 UI 这是我觉得特别值得学的一部分。 以前一个人做产品，前端、后端、设计、部署、运维，哪个环节都能把你卡住。 现在借助 AI，一个人也有机会把这些事情串起来。 重点不再是写出几百行代码，而是能不能把产品真正交付给别人使用。 4️⃣ Best Practices AI 能生成代码，不代表生成的代码就能直接上线。 怎么测试？怎么排查 Bug？怎么管理上下文？怎么避免 AI 越改越乱？ 这些才是从 Vibe Coding 走向真正软件开发必须补上的东西。 5️⃣ Skills：给 AI 装上专业能力 我觉得 Skills 是 Agent 发展中特别值得关注的方向。 以前你需要反复告诉 AI 怎么做事，现在可以把工作流程、工具和规则封装成 Skill，让它重复执行。 写报告、处理 Excel、制作 PPT、设计网页，都可以逐步变成可复用的能力。 当然，装了 Skill 不代表 AI 就成了专家，最终结果还是得验证。 最后，说个可以直接照着做的实操，别光收藏课件，自己用 Cursor 做个 AI 资讯看板。 先搭 UI，再通过 MCP 接入 3 个 RSS 新闻源，最后做个 Skill，自动去重、分类和生成摘要。 部署到 Vercel 后，拿 20 条真实新闻测试，故意混入重复链接和失效地址。 这一套做下来，Prompt、MCP、Agent、Skills、UI、部署和测试就全串起来了，比看十遍教程有用多了。 想真正学会用 AI 做产品的，可以直接开干了！！！