即刻精选 (@jike_collection)
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当你在汽水音乐App选择“图书馆模式”，屏幕会出现专注计时。
这功能谁做的，打赏入口在哪？？
by @哈雷Halley #大产品小细节#
男性坐着小便一个有趣的数字，德国遥遥领先。
by @blueszhang #无用但有趣的冷知识#
科学家将这一年大气中的碳14浓度作为基准，来校准和计算年代。
二是避开干扰：1950年之后，全球范围内的大气he武试验产生了大量人造碳14，严重干扰了大气中碳14的自然比例。而1950年之前，大气中的碳14基本由自然过程形成，数据更稳定、更可靠。
学吧，学无止境
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文物的“距今xx年”中的“今”特指公元1950年。比如“距今2000年”，指的是距离1950年2000年。
选择1950年作为基准年，主要是出于科学上的考虑：
一是碳14测年法 的起点：碳14测年法是考古断代的核心技术之一，它在1950年左右开始被广泛应用
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威露士（假洋鬼子品牌）和滴露，这类对氯间二甲苯酚类（PCMX）消毒液，对家庭常见病毒（诺如、轮状、手足口等）无效，而且还有宠物毒性和致癌风险。
另外，家庭衣物无特殊情况不需要消毒。需要定期消毒清洗的是洗衣机，建议用双链季铵盐消毒剂。
by @_判官_
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Code 推荐了美容仪。我同时用了 ChatGPT、Claude、Gemini的 deep research，也用了 Claude Code去调研具体买哪款美容仪。Claude Code 效果比其他的都好——要知道，Claude Code 是没有专门为 Deep
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Research 适配过的（至少我当时还没有体验到），它只是简单地做一轮又一轮的搜索，但它只要有了上下文，哪怕只是做简单的的搜索，都比专门做深度搜索的工具更好，因为上下文能带来更精准的判断。它知道我女朋友脸部的各种细节描述，知道我女朋友的各种购物偏好。所以能推出更精准的美容仪
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那些专门做深度搜索的工具就很差，因为它只有我说的那几百字。
大模型是预测。当你的上下文不充分，它的预测就是给你一个最平均的回答，也许这个平均的回答已经很好了
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但当你给它的上下文足够充分，你会对它施加一个强大的引力和扭转，它会给你一个更好的回答——也许这个回答在大众的意义上并不是最好的，但它对你就是最好的。
by @许涵之 #AI探索站#
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我和女朋友异地，每天晚上用飞书会议聊天。飞书有文字纪要，所以我攒下了五六百篇我们的聊天。
我让 Claude Code 基于这些纪要去理解女朋友的偏好，帮我推荐礼物，推荐得特别好。大节日礼物、每次从北京出差带回去的几十块小礼物，它推荐的都特别准
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比如女朋友喜欢甜酷风的东西，我自己都不知道——但她说过，她说过但是我没记下来，AI 能抽出来。她说过她的 AppleWatch 表带发黄了，她真的说过这句话，我也记得，但我想不到要再买个新表带，AI 就知道。
她觉得脸上有些痘印，皮肤变得暗沉发黄，很苦恼，Claude
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最近半年疯狂在用Codex，整理一下目前我最常用的10个日常场景。
1、产品需求池自动管理
开发赚钱的虚拟产品，首先是对核心需求的掌握。所以，我把用户反馈、评论区、私聊记录、差评、退款理由、同行产品页都丢进去，让 Codex 自动整理，甚至专门做了一个skill，判断：
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昨天去建材市场看瓷砖的时候，碰到一个福建老板，他代理的是一家叫做蒙娜丽莎的瓷砖。他自己的感觉是，过去几年建材行业发生了很大的变化，总体来说真的很难做。
主要有以下几点原因：
1. 家装市场整体在萎缩。
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于是想到了「品味」这个词，或许可以再拆解：
品味 = 目的 + 衡量的维度和程度 + 测试用例
大多数人把品味当玄学，没法学。
但拆成目的+维度+用例三件套之后——每件都能训练，品味就是可学的。
还是得做中学，做中悟啊。
by @少楠Plidezus #AI探索站#
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调了大半天 System Prompt
意识到一件以为早就理解的事…
当执行不再是问题，衡量标准和测试用例就变得更重要了。
AI 让「做出来」的成本几乎为零, 但「判断哪个更好」的能力反而更稀缺。叠加 AI 本身的不确定性和数据的私有性，衡量和测试更难一些。
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