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冷知识，三个最核心的信息差点： 1. OpenCode — GitHub Stars 已超越 Claude Code（160K+ vs 122K+），中国几乎无人讨论 2. Gemini CLI — 1000 请求/天免费，对中国成本敏感用户极具吸引力，无报道 3. Goose/OpenHands — 代表"自主编码 Agent"方向，中国认知几乎为零

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Anthropic 发布了 Claude Opus 4.8，这次更新的最恐怖之处，是它在 Claude Code 里推出的新大招：动态工作流（Dynamic Workflows）。 遇到地狱级的复杂开发任务，Opus 4.8 已经不屑于一个字一个字跟你对话了。 它会自己做 Plan，在后台直接拉一个几百个子智能体（subagents）的“外包团队”出来进行并行开发，最后互相验证、改完 Bug 再打包交给你。 比如要迁移一个涉及几百个文件的底层项目，以前一个中型团队要掉一层皮，现在它自己默默在后台就全干了。 老工程师的独立工作能力，加上几百个分身同时在线，这才是真正的多 Agent 并行。 关键是，这玩意儿还把价格和速度打穿了： 开启 /fast 模式，速度飙升 2.5 倍，价格直接砍到原先的三分之一。 跑分上直接把 GPT-5.5 和 Gemini 3.1 Pro 压在下面，马斯克都在推文底下回了一句 “Nice work”。

加密交易所 Gemini 推出由 Grok 驱动的 AI 市场信息流 “Command Center”，可根据用户偏好提供实时市场摘要、交易信号、预测及分析，并已接入 Gemini 的预测市场功能。Gemini 表示，该产品由其与 SpaceXAI 合作开发，底层使用 Elon Musk 旗下 xAI 的 Grok 大语言模型。此举也显示 Gemini 正进一步从现货加密交易扩展至衍生品、预测市场及其他金融服务业务。（The Block）

How powerful is Gemini 3.5 Flash? In a recent research preview, we pushed it to the extreme, powering 93 subagents across 15,314 model calls that wrote a custom kernel, filesystem, and drivers from scratch. 12 hours later, it booted Doom. 🖥️ This is just a glimpse of the model's reasoning depth and code generation capabilities. Full breakdown below 👇

今天写文章配图就已经开始使用@dappOS_com @xBubble_ai 的ai了，感觉蛮不错 说实话，其实哪家ai都有相关的做图模型，但用起来会真的发现，为什么别人的ai做图那么厉害，那么好看，但是我自己的却还是很一般 同样一个任务，有人一句话就能拿到接近成品的结果，但有人要反复改 prompt、换模型、调格式、补背景，花费了大量的时间 这也是我一直以来的困扰，所以迫切地需要一个听我大概描述就能出符合我需求图的ai。 Low-prompt AI 的思路：不是让用户写越来越复杂的 prompt，而是让 AI 自己去理解任务、匹配流程、补齐执行细节。 所以今天也去试了一下xBubble 先看看实例吧，比如我今天写的关于“美股代币化的文章的配图”（图1） 我的指令是：根据我给你的内容，结合我的ip形象，创作出治愈系手绘插画风，并且给了一张示例图 图1上方作品是xbubble的成果：将我个人的ip形象整体是保留，并且美化的，让认识我的人知道这是我。并且提取我内容里提到的公司，把他们的图标也加入到图片里 图1下方作品是image 2 的成果：将我个人的ip形象进行修改，偏向手绘插画的风格，将内容里的关键句子添加于图片中 两张图风格应该是都有人喜欢的，但是对于我个人来说，是更偏向于xBubble的做图，因为更具有艺术性和个人色彩，对于做账号来说是需要的 🌟这其实就是 xBubble 功能里比较关键的一点： 不是只执行单一模型生成，而是尽量把用户的模糊需求转成更完整的任务流程。 模型选择、风格理解、内容提取、结果优化，这些原本需要用户反复调的东西，它会帮你往前推一步。 对于ai的真人感，我也去测试了一下 指令是： 16:9真人摄影封面图，一位年轻亚洲女性坐在夜晚高层窗边，气质聪明冷静，不网红、不油腻。她穿白衬衫和深色西装外套，手拿手机，桌上有笔记本电脑、冰美式、投资笔记和钢笔。窗外城市夜景，室内暖光，窗外冷蓝光，光影高级真实。 图2的上方作品是xBubble： 整体看起来更高级，也更像真实广告片截图。人物没有直视镜头，而是看向窗外，情绪更自然，夜景和台灯的冷暖光也比较舒服。桌面元素少，画面不乱，AI感相对低。 图2的下方作品是gemini： 人物正面对镜头、姿势太标准，桌面道具也有点堆满，像刻意生成出来的“商务女性办公图”。整体没有图一自然，质感也稍弱。但信息更加直白。 两张图其实都符合要求，但是XBubble 这张赢在真实感和审美，Gemini 那张赢在信息更满，但也更假，而我刚好测的也是ai的真人感 所以两个层面去进行测试，其实xBubble的审美和创作都是更胜一筹的，但是这种审美和风格每个人都是不一样的，所以大家可以根据自己的需求去选择适合自己做图风格的ai 在这里，只测试了 @dappOS_com 的Bubble Pilot： 负责理解用户的简短需求，并匹配合适的 SOP 去执行；如果没有现成路径，也会先用通用 Agent 完成任务。 还有 Bubble Engine也同样关键： B负责在后台学习和优化，不断测试不同模型、工具和流程，把更稳定的方案沉淀成新的 SOP。 所以我这次用它做图，感受到的不是“它会画图”这么简单，而是它在理解我的内容、识别我的 IP 形象、判断画面风格、提取文章重点、组织视觉元素这几个环节上，已经不太像单个模型直接出图，更像是有一套任务流程在帮我完成成图。 这也是 xBubble 的核心价值：把模型选择、提示词结构、工具调用、技能编写、结果测试这些原本需要用户自己折腾的部分，尽量交给系统处理。用户只需要把目标说清楚，剩下的由 Pilot 去分发，由 Engine 去学习和优化。 @dappOS_com

不会写 AI 提示词的福音， @dappOS_com 旗下的新产品 @xBubble_ai 简直惊喜。 AI 新手用简单的提示词也能做出和 AI 高手一样的作品，直接看对比图。 同样的一句话简单提示词，xBubble 从画面细节到质感完全秒杀我用 Gemini 做的图，看起来就像一张拍摄的真实照片。 很明显，xBubble 对于不擅长写提示词的用户很友好，出来的结果相当惊喜。 在 AI 圈一直存在一个痛点：AI 模型更新迭代太快，用户学习的速度跟不上，想用 AI 做出好的产品需要花费大量时间学习写提示词、调试，循环踩坑才能做出「还不错」的作品。 会写 prompt 的用户 vs 不会写 prompt 的用户差距非常大。 而 xBubble 在做的事情就是把这个「差距」无限缩小，以前需要花费大量时间精力学习 AI 的成本被无限压缩，只要用好这一个工具就够了。 用上 xBubble 之后，用户不用再学习 AI，而是让 AI 学习 AI；用户不再摸索如何使用 AI，而是让 AI 代表用户使用 AI。 👇先放个传送门： xBubble 亮点不只是一款低提示率的 AI 代理，除了可将简短的请求转化为最终成果之外，还很适合企业应用，因为对工作效率的提升不是一般的大。 我把 xBubble 的解决方案亮点总结为五点： 1⃣SOP：标准操作流程，即针对某类任务被验证过的最佳实践模板，下次使用可直接套用执行的又快又稳。 2⃣Bubble Computer：全自动项目工作区，用于处理多步骤复杂任务（如研究+写作+设计），能够一次性交付完整成果，中间无需你操心。 3⃣Bubble Personal：安全的本地助手，能操作你的文件、日历等，高风险任务在云端沙箱完成，亮点是只把干净的结果返回电脑。 4⃣Bubble Pilot：智能调度员，能够看懂你的简短指令，自动把任务交给最合适的执行路径（如 SOP、Bubble Computer 或通用 AI）。 5⃣Bubble Engine：解决方案工厂，自动测试模型和工具，为各类任务生成并固化最佳执行流程（SOP）。 xBubble 的这五大板块相互协调之下，对我们的工作效率的提升堪称恐怖，喜欢研究 AI 的一定要去体验下。

三、新颖AI应用/SaaS（中国尚未广泛讨论） 1. WorkBuddy — 中国AI Agent出海成功案例 - 已成为中国最广泛使用的生产力AI Agent之一 - 在小红书上用户分享：分钟级生成个人网站、自动化周报、PPT制作 - 现已全球化扩展 - 🔗 2. SeniorCRE AI-Native Workforce Intelligence（5月28日发布） - 面向老年护理行业的AI劳动力优化平台 - 可减少40%+的机构劳动力支出 - 改善临床稳定性和居民结果 - 🔗 3. Luma Agents — 多AI系统创意工作流 - 基于Luma Uni-1模型 - 协调多个AI系统完成端到端创意工作（文本、图像、视频、音频） - CEO描述为构建创意简报的"内部心理表征" - 🔗 4. Microsoft Agent Governance Toolkit（4月发布） - 自主AI代理的完整治理层 - 7个包、多语言支持 - 集成LangChain、OpenAI Agents、Haystack、Azure - 映射到EU AI Act、HIPAA、SOC2要求 - 免费开源在GitHub和PyPI - 🔗 5. StitcherAI — IT财务智能平台 - 从隐身模式推出，获$300万前种子轮融资 - 统一AI、云、SaaS和内部IT成本数据 - 嵌入式IT财务情报系统 - 🔗 6. Google智能眼镜（Android XR） - 与三星、Qualcomm合作 - 与Warby Parker、Gentle Monster设计联名款 - 将Gemini集成到日常穿戴设备 - 🔗 7. OpenAI推理模型证明数学猜想（5月20日） - OpenAI内部推理模型证明了Erdős 1946年提出的平面单位距离猜想 - 已通过外部数学家验证 - 🔗

#今日主线# 过去24小时，币圈有几件事放一起看很明显： 1. 加密公司加强合规，但缺口仍在 2. 美国对伊朗新一轮打击后，加密市场下跌 800 亿美元 3. CFTC 寻求撤销与 Gemini 的和解协议 4. 美国指控谷歌员工在 Polymarket 进行内幕交易 这些消息单看不一定最炸，但放一起看，市场还是在重新比较：谁更稳，谁更能接住用户和资金。 #茅庐网# #看机会也看风险#

兄弟们，Claude Code 省钱神器来了。 Claude Code Router，GitHub 3.4万星，干的事很简单：把 Claude Code 的请求转到不同模型上。 不是每个任务都需要最贵的模型。 改文档、跑小修复、整理代码，可以走便宜模型； 长上下文、复杂推理，再切回强模型； 甚至能接 OpenRouter、DeepSeek、Ollama、Gemini 等多个提供商。 这东西适合重度用 Claude Code 的人。 以前是模型牵着你走，现在是你自己给任务分档位。 用得好，一个月 AI 编程成本真能省不少。 链接：