Yanhua (@yanhua1010)
@yanhua1010
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Codex app迎来大量更新⬇️
1⃣处理超长线程任务更加流畅。
2⃣悬停式导航栏，可预览并快速跳转，实测体验很丝滑。
3⃣搜索覆盖了更多控制项和筛选，外观更清晰，也更易于查找。
4⃣UI缩放更改时不再导致工具提示、对话框、菜单、选择气泡、拖拽预览或自动补全出现错位。
4⃣复制到 Slack 时将保留 Markdown 格式，如列表、加粗、代码和链接；此外，粘贴大段文本时不再会导致界面卡死。
5⃣ 最后的彩蛋：专门的宠物面板。
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Tons of improvements landed in Codex.
- Handles super long threads smoothly.
- Hoverable navigation rail for previewing and jumping between turns that feels just right.
- Settings search covers more controls, with clearer appearance and host-filtering options and easier-to-find custom-provider settings.
- Zoom-level changes no longer misalign tooltips, dialogs, menus, selection bubbles, drag previews, or autocomplete.
- Copying into Slack preserves Markdown formatting such as bullets, bold text, code, and links; and large text pastes no longer freeze the UI.
- And most importantly: a dedicated Pets panel.
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99%的人不知道的Claude Code分屏功能。
如果你是Claude Code桌面端用户，一定要看看。
卧槽！这也太离谱了吧？
同一个内容，几个号同时发，一字不差。
还都说“Anthropic工程师刚写的11页论文”。
可是作者根本就不是Anthropic的人，只是个独立内容创作者整理的笔记。
原论文⤵️
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笑死，看到一篇讲 loop engineering 的文章，引用资料居然是错的。
扒了一下是二手洗的稿，引用是它自己搬错的。原始的东西其实是 Addy Osmani、花叔他们那批人写的。
AI 越强，造假和幻觉越省力，这时候信息源才是硬通货。
最近一直在用一个 Deep research 的产品：Apodex，自动拆题，开一群 agent 检索 + 核验，再合成报告，每条结论都标了出处，点进去基本是一手资料。
废话不多说，看视频。 #Apodex#
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笑死，看到一篇讲 loop engineering 的文章，引用资料居然是错的。
扒了一下是二手洗的稿，引用是它自己搬错的。原始的东西其实是 Addy Osmani、花叔他们那批人写的。
AI 越强，造假和幻觉越省力，这时候信息源才是硬通货。
最近一直在用一个 Deep research 的产品：Apodex，自动拆题，开一群 agent 检索 + 核验，再合成报告，每条结论都标了出处，点进去基本是一手资料。
废话不多说，看视频。 #Apodex#
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2026年看到的最治愈的AI短片～
这效果，$100打不住吧， 不知道Seedance 2.5行不行。
看到一个很牛逼的开源项目，完全契合HTML是新一代Markdown的理念。
如何做呢？
你可以将你obsidian笔记甚至代码库交给它，它会通过多agent分析、生成一个对话的交互式知识图谱。
然后你就可以可视化地去了解整个项目的逻辑或流程，或者笔记的脉络。
不过大家要注意：第一次分析很吃token，我试着分析了下我的Reddit项目就用掉了Claude Code接近20%的周额度🤣🤣，可以切换国产模型跑。
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卧槽 真的是好东西啊，这才是coding的乐趣。
录制了一版Lavish的演示视频，大家可以直观感受一下。
目前看到关于 “Agentic Engineering Workflow”的最完整的介绍👇
花了一个小时完整看完了，完全可以做成一个付费教程。
内容涵盖了tmux，agent记忆，skills，语音输入，长任务执行，并行worktree管理，多agent调度。
还有让我眼前一亮的可视化html编辑器Lavish和一套代码变更校验的流水线: no-mistakes
感谢作者@kunchenguid分享，值得每一个用ai agent的人收藏、学习。
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目前看到关于 “Agentic Engineering Workflow”的最完整的介绍👇
花了一个小时完整看完了，完全可以做成一个付费教程。
内容涵盖了tmux，agent记忆，skills，语音输入，长任务执行，并行worktree管理，多agent调度。
还有让我眼前一亮的可视化html编辑器Lavish和一套代码变更校验的流水线: no-mistakes
感谢作者@kunchenguid分享，值得每一个用ai agent的人收藏、学习。
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微信公众号内容转换md skills，亲测好用！
如何安装：直接发给你Agent项目地址⤵️（
亲测好使！已经安装完毕！
乔帮主推荐一个很实用的微信公众号转Markdown工具，给公众号URL就能直接转成Markdown，还能自动下载文章里的图片。
作者用了一个叫camoufox的反检测浏览器来绕过微信的反爬，亲测好用。
关键是这个能力可以往上叠：转成Markdown之后再接PPT生成，等于公众号文章一键变PPT。
工具地址：
公众号转Markdown：
反检测浏览器：
做自媒体的可以收藏一下，公众号内容二次利用的效率直接拉满。
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卧槽， 这真的有点东西哈哈~
Codex + Excalidraw = 无线画布，并且原生，无需额外插件👇👇
突发消息：GLM-5.2 现已登顶 Design Arena 榜单，超越了Claude Fable 5！
但讽刺的是GLM Coding plan一票难求😂😂
卧槽，兄弟们，Vercel直接开源了他们的设计系统🔥
我准备先基于这套系统在Claude Design中重新设计一下个人主页，看看效果。
设计系统地址⤵️， 包含浅色和深色2套
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设计稿和代码两张皮的时代，可能要结束了。
Claude Design 新版本：画布上改完，直接同步到 Claude Code。
再叠加加上全程守着你的设计系统、不跑品牌、还能连上你手里的工具。
设计这件事，正在从“画”变成“指挥”。
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说个真相：2026 年最能赚钱的 AI 编程工具不是 Claude Code，是 Cursor。
年化 40 亿美金，Claude Code 25 亿，差一截。
这数字不是我拍脑袋，是我让 @Apodex_AI 跑出来的，一个主打“每一步先验证再往下推”的 AI 研究工具。
它没像聊天机器人那样秒回一段话，是真去查，最后给了份带 21 条引用的简报。
大方向它给的结论跟我体感对得上：Cursor 最能赚，Copilot 用户最多，Claude Code 体验最好。
但 AI 给的东西我有个习惯，挨条查，21 条引用翻下来，大多数站得住。
有一条没站住：它说 SpaceX 要花 100 亿买 Cursor 的 Colossus 超算。问题是，Colossus 是马斯克 xAI 的超算，不是 Cursor 的。
它也有很克制的地方。比如 Copilot 的收入，它没硬编一个数，直接标“微软没披露，这是估算”，还给了区间。
所以我真正想说的是：它把每一步推理、每一条来源都摊开给你了。正因为摊开，我才查得出哪条不对。换个黑盒聊天机器人，你连查都没得查。
经过验证的简报，不等于你可以不验证。但它能让你验证，这件事本身就比大多数 AI 强。
报告全文 + 21 条引用我放评论了，现在注册免费试用体验，估计很快也就收费了：
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我对国产 AI Agent 一直没抱太大期待，直到这次它干了件让我意外的事。
我让 Tencent WorkBuddy 做个竞品调研，它派出一整个研究团队，其中一个 AI 专门审稿。它把同伴写好的报告退了回去，理由是里面有个数字查不到来源。
一个 AI，自己抓出自己编的数据，要求重做。
最后我拿到的，是一套能直接演示的 10 页 slides，一个字都不用改。
@WorkBuddy_AI，全程录屏在这👇
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突然发现之前折腾什么OpenClaw，Hermes全他妈浪费时间。
这才是真正的AI Native，目前体验下来最舒服的产品
谷歌Cloud AI 工程师刚刚展示如何在Google Cloud上使用 Claude从想法到部署应用。
26 分钟，免费，由谷歌 AI 团队提供。
一个人 + Claude + Google Cloud = 一个完整的，在笔记本电脑上运行的工程。
这视频价值超过任何 500 美元的Vibe Coding课程。
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