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今天用 Kimi K3 给 CatReader 增加一广场的功能呢，其实改动量不少，包括前端后端和设计，差不多折腾了一天，上线了。Token 消耗比网传的少太多了。K3 的表现相当出色。 我觉得 Kimi 犯了一个宣传上的大问题，导致很多用户直接用 做 Coding 的事，但 Kimi App 做的是 Work 的事，用 Work 做 Coding，Token 消耗是急剧增加的。 我的 Vibe 群一堆用户用 Kimi App 而不是 Kimi Code cli 工具做编程，不烧 Token 才怪。

北京时间今晚7点（硅谷明早4点），CSDN 创始人蒋涛亲自下场聊Agent 近百个 Vibe Coding 作品之后，真正能上线的 Agent，难点已经不是 Demo 能不能跑，而是能不能接入真实数据、跑完长任务、失败后继续工作。 与 InfiniSynapse、InsCode 一起拆解：如何把 Agent 从“看起来能用”，做成真正可交付的应用

Today we are releasing Cloudflare OS, a chatbot with connectors, just like every other tech company is doing. Except actually, it's different. This is a remake of Sandstorm[.]io, my startup from 10 years ago, except this time built on Cloudflare Workers (the platform I've spent the last 9 years building) and deeply leveraging AI. This is more or less the culmination of my secret 10-year master plan. This is a full-on personal app vibe coding platform, in which the sandbox is so secure that you can pretty much go wild -- the AI cannot introduce a significant security bug. We believe a company's security team can feel comfortable giving non-technical users permission to vibe code and then sleep soundly at night. How is that possible? It's the Sandstorm security model, revisited. A "Gadget" is the same thing as a Sandstorm "Grain": a fine-grained app instance. For example, if you have a document editor app, each document runs as a separate instance of the app, in a separate sandbox (one "Gadget"). This means two things, both of which I think are Big Deals: 1. The platform can manage all access control, by controlling who can access the Gadget at all. There is no way the Gadget can accidentally leak itself to an attacker -- even an attacker who has access to other Gadgets based on the same app. 2. Since everyone is running their own copy of the code, everyone can freely *modify* their copy of the code. Think about #2# a bit more. What if, when you wanted a new feature in the software you are using, you could just prompt your agent to add it? This doesn't work in the cloud Software-as-a-Service model, because you are not running your own copy of the app. Sandstorm tried to change that 10 years ago, but the world wasn't ready, because not enough people had the skills or patience to actually modify their software. AI has changed that. Now you just ask the agent -- the same agent that you are using to help you interact with the Gadget can also modify the code of the Gadget. And it is so fun.

Codex 5.6 最强的隐藏技巧：不仅能省下 90% 的 Token，还能让 AI 少交半成品、少做无效返工！ 很多人Vibe Coding，第一句话就是： 帮我把这个功能做出来。 但结果常通常是半成品，因为它拿到的只是需求，不是交付标准。 分享一条我反复调整后一直在用的提示词，直接开启 Codex 的交付工程师模式： 暂时不要写代码。请先确认需求，最多向我提出 5 个决定方案方向的关键问题，每次只问一个；已有信息不要重复确认，非关键细节请自行做合理假设。 提问结束后，把需求整理成一份精简、可验证的验收清单，覆盖核心流程、异常情况、空状态、加载状态和不同设备适配，并单独列出你的假设、本次范围以及明确不做的内容。 等我确认后再开始开发。完成后必须实际运行项目，按照验收清单逐项验证并汇报结果；未通过的项目继续修改，直到达到验收标准。 换成这种方式后，Codex 的产出质量会明显提升： 1️⃣ 在开发前补齐模糊需求，发现逻辑漏洞和遗漏场景。 2️⃣ 不再改完文件就交差，而是主动运行项目、检查页面、验证核心流程。 3️⃣ 方向提前对齐，避免反复推倒重写，节省时间和 Token。

这位法国 AI 选手 Jeanviet 用 Claude 完成他 80% 的 Youtube 视频制作，果然大家都在设计内容工厂 AI Agent 要不是我把 Claude Token 烧光了，高低把转录好的视频放上来，现就将就着看文字版咯 jeanviet (Romain) 的 YouTube 自动化流水线 视频 URL: 核心步骤拆解 1. 输入脚本/URL — 把视频脚本文本或 YouTube URL 粘贴进自建工具"YouTube Rod"，作为整条流水线的起点。 2. Claude 生成标题 — Claude CLI（一次生成 10 个标题候选，每个附带 CTR 评分和选择理由，挑一个最强的。 3. 关键词→参考缩略图 — 选定标题后 Claude 自动输出关键词，用这些关键词搜出大量高点击率的参考缩略图供灵感选择。 4. AI 批量生成缩略图 — 选一张参考图后，用 GPT Image 2（通过 Replicate）生成 5+1 张变体：第一张忠实还原参考，后五张做创意发散。 5. Photoshop 精修 — 把 AI 缩略图拉进 Photoshop，用生成式填充调尺寸，抠出人物加曝光/对比度/锐度让脸部更突出，最终定稿。 6. 生成描述/标签/章节 — Claude 根据脚本自动生成视频描述、合作伙伴模板、章节标记和 500 字符内的 SEO 标签，直接复制粘贴到 YouTube 后台。 7. 一键触发全平台分发 — 点击"发布 + 创建 Lead Magnet"，系统自动生成 Instagram Story、LinkedIn 帖子、Twitter 推文、Skool 社群帖，全部从一个 URL 出发。 8. Shorts 自动工厂 — 通过 Opus Clip 自动从长视频中裁出多条短视频，顶部加 hook 文字 + CTA（评论关键词即送完整视频链接）。 9. DM 自动回复 — 用户在任何平台评论关键词（如"short"），ManyChat 自动私信发送对应视频链接，跨平台打通。 10. 周报 Newsletter 自动生成 — 每周三自动生成一期 Newsletter，以最新 YouTube 视频为核心内容，推送给邮件订阅用户。 11. YouTube 选题雷达 — 每日自动爬取 241 个同赛道频道，计算每条视频的"病毒系数"（如播放量 vs 日常均值 ×25），筛出爆款供选题参考。 12. Claude CLI 批量出脚本 — 基于选题雷达的结果，Claude 直接在 CLI 中批量产出适配自己风格的脚本和 SEO 长青选题（如"什么是 vibe coding"）。

如何更健康的 Vibe Coding? 现在有越来越多的人参与到了借助 AI 开发软件的潮流中，一旦真正开始使用codex、cc，就会发现 AI 能干的事情太多了，个人的想法也会随之膨胀。 AI 赋能超级个体，这是时代趋势，但也有研究表明高频、多任务并行可能带来认知损伤，这一点几乎被所有人忽略了，因为赚钱的冲动、Vibe Coding 带来的虚假自我效能感会淹没一切。 在深度使用了 Coding Agent 几个月后，我结合个人经验总结了几条原则，希望能对 Vibe Coder 们的心理健康有所帮助： 1. 只用顶级模型 不要把时间浪费在垃圾模型上，大多数人进行的调试过程都可以通过换模型避免，调试本身毫无意义。 2. 简单任务，两轮结束 第一轮描述你要什么，然后看 AI 给的 80 分结果，评估。 第二轮描述差距，不要来回拉扯。 3. 复杂任务，当一个好老板 作为老板，你要做的是让事情一开始就清楚。 很多项目都是在做的过程中变复杂了，不要这样。 你只需要定目标，提供输入，需要什么输入让 AI 一次性给到你。 好老板也不能接受 1 分钟 800 个问题的员工。 4. 调试是万恶之源 一旦开启你一句 AI 一句的反复调试，就停下来吧。 要么换个模型，要么你换个脑子，继续调只会越陷越深。 5. 不会复用的东西尽早清理 如果你真的想通过 Vibe Coding 提升自己的生产力或者赚到钱，就不要再构建那些无法复用的东西。 能复用的，即使无法成为数字资产，但起码是你的数字工具。 6. 能躺着就别坐着 尽量用手机加语音输入法，能不用电脑就不用电脑。 像跟人聊天一样给 AI 布置任务，而不是坐在电脑前，除非你能坐在电脑前进入心流状态。 Vibe Coding 不应该让我们陷入另一种内耗。 它应该帮助我们把时间还给生活，把精力还给创造。 早上起来喝一杯咖啡，思考一下今天将什么活委派给Codex，然后就可以去海边晒太阳、冲浪，这才是我们想要的未来。