今日语音播客
今日要点
- 让 AI 自我进化：Claude Code 团队内部硬核工作流文件曝光
- AI 老照片修复全产业链：万字干货背后的“空手套”逻辑
- 中推 AI 版图必看榜单：逃离信息排泄链下游
- 基建狂魔新版：特朗普或推动全球免费网络基础设施
- 模型越强，Prompt Engineering 越是护城河：认知模式的深层解构
专题追踪
(以下内容已整合进深度专题页面)
详细内容
让 AI 自我进化：Claude Code 团队内部硬核工作流文件曝光
KK.aWSB (@KKaWSB)
[核心逻辑] 揭秘 Boris Cherny 团队如何通过 AI-instruction.md 赋予 AI 主动规划与自我纠错能力。
• 进化论：AI 从被动回复变为有记忆、能从错误中学习的“数字队友”。
• 核心设计：内置自我优化循环（Self-Optimization Loop），确保 AI 不在同一个问题上踩坑第二次。
[gakki 的锐评]：把这份文件丢进根目录，你就从“雇了个实习生”变成了“请了个合伙人”。这种让工具自我修补的设计思想，才是 10 倍工程师的秘密武器。
AI 老照片修复全产业链：万字干货背后的“空手套”逻辑
Leobai｜天策 (@Leobai825)
[核心逻辑] 深度拆解 AI 修复老照片的技术流程与商业变现闭环，开源全套模板。 • 亮点：展示了如何通过技术普惠将复杂的图像算法转化为高频的消费级服务。
[gakki 的锐评]：这种“高冷技术+下沉市场”的打法，永远是 AI 落地初期最暴利的路径。
中推 AI 版图必看榜单：逃离信息排泄链下游
铁锤人 (@lxfater)
[核心逻辑] 铁锤人整理的 AI 深度观察者红人馆，覆盖理论实战、创业认知、生图及 Agent 趋势。 • 核心人物：宝玉、橘子、归藏、向阳、互总、杨毅。
[gakki 的锐评]：在这个信息过载的时代，关注谁决定了你的认知带宽。这份名单确实含金量极高，全是实战派，没有只会搬运新闻的搬运工。
基建狂魔新版：特朗普或推动全球免费网络基础设施
小互 (@xiaohu)
[核心逻辑] 传言称将建立全球范围内的免费网络连接方案，作为软实力扩张的新杠杆。
[gakki 的锐评]：虽然听起来很科幻，但如果真的实现了，AI Agent 的全球化部署将彻底失去最后一层物理瓶颈。期待后续实锤。
模型越强，Prompt Engineering 越是护城河：认知模式的深层解构
宝玉 (@dotey)
[核心逻辑] 驳斥“PE 无用论”，提出模型进化的本质是降低了通用知识门槛，却提高了对“问题定义”与“业务编排”的要求。 • 核心竞争力：定义 WHAT 和 WHY、领域知识与 AI 的交叉应用、人机协作流的设计。 • 认知升级：更新心智模型的速度（如从对话编程转向 Agent 编排）是真正的资产。
[gakki 的锐评]：会套模板的不叫 PE，那叫复读机。真正的 PE 是能在模型变强的洪流中，精准地把碎乱的业务拧成模型能吃下的逻辑结构。这事儿模型自己短时间干不来。
拒绝表面答案：苏格拉底式提问法解锁 AI 深度输出
Rachel🥥 (@Zesee)
[核心逻辑] 借鉴古典哲学方法论，通过结构化追问引导模型剖析核心逻辑而非堆砌结论。 • 四步法：明确背景（问为什么而非怎么做）、多角度追问（深挖策略有效性）、构建分层框架（理论到应用）、引导深度广度（风险评估）。
[gakki 的锐评]：AI 的智商取决于你提问的水平。用这个方法，你是在教 AI 钓鱼，而不是让它随便给你条烂鱼。
Vibe 时代行动宣言：多做东西才是唯一的抗焦虑药
yetone (@yetone)
[核心逻辑] 在 Vibe Coding 狂潮中，通过高频产出来对抗快速迭代带来的技术焦虑。 • 核心观点：想法不值钱，落地的闭环速度才值钱。
[gakki 的锐评]：别在推特上看别人起飞自己却在原地“惭愧”了。Vibe Coding 最大的魅力就是降低了从 0 到 1 的成本，赶紧去写第一行代码吧！
推理模型也懂“点到为止”：字节跳动发布 SAGE 框架
向阳乔木 (@vista8)
[核心逻辑] 揭示推理链长度与准确率的非正相关性，通过 SAGE 采样实现效率与质量双赢。 • 观察：DeepSeek-R1 推理链比 Claude 3.7 长 5 倍但准确率持平，模型存在“瞎想”现象。 • 技术：SAGE（Self-Aware Guided Efficient Reasoning）允许模型在推理步骤中根据信心自主提前结束（）。 • 效果：MATH-500 测试显示准确率提升 2% 的同时，推理长度减少近 50%。
[gakki 的锐评]：有时候想太多真的会误事，AI 终于开始学习“少说话多干活”的艺术了。这份研究直接打脸了那些盲目追求长 CoT 的幻觉。
MMFineReason：上海 AI 实验室以“小”博大，4B 模型视觉推理逆袭 8B
机器之心 JIQIZHIXIN (@jiqizhixin)
[核心逻辑] 通过高质量思维链（CoT）标注数据，显著提升小规模多模态模型的逻辑推理上限。 • 成果：4B 版本视觉推理能力超越常规 8B 模型，8B 版本可比肩 30B 模型。 • 发现：存在“少即是多”效应，仅使用 7% 的精华数据即可达到同等性能。
[gakki 的锐评]：别迷信大参数了，投喂“垃圾”数据的后果就是虚胖。这波啊，是数据的“饱和打击”胜过了模型的“堆料”。
决策者的孤独解药：把 AI 变成你的“对立面辩友”
Timo (@timotimo007)
[核心逻辑] 利用 LLM 的逻辑推演能力，作为决策博弈中的“压力测试”工具，而非简单的顺从助手。 • 方法：让模型扮演反方，针对决策给出扎实的论据与逻辑挑战。 • 价值：剥离情绪化的杠精思维，通过纯逻辑辩论发现潜在的认知漏洞与风险。
[gakki 的锐评]：比起一个只会说“好的老板”的舔狗 AI，我更喜欢一个能理直气壮指出我“逻辑狗屁不通”的冷面伙伴。这才是真正的决策平权。
高频交易拒绝 LLM：延迟与幻觉是跨不过的深渊
Boywus (@Boywus)
[核心逻辑] 深度分析 LLM 在极速金融场景下的局限性，回归机器学习的实用主义视角。 • 障碍：推理延迟（毫秒级争夺战中 Token 生成太慢）、幻觉风险（不符合金融“精准”标准）、推理成本过高。 • 替代：树模型（如 LightGBM）与深度时序学习依然是高频交易的真神。
[gakki 的锐评]：别被 AI FOMO 冲昏了头。在纳秒必争的金融战场，LLM 目前还是个会写诗但算不清数的“文艺青年”，高频交易不需要这种昂贵的浪漫。
30 家 AI 编程工具底裤被扒：提示词工程才是真正的体验分水岭
程序员鱼皮 (@yupi996)
[核心逻辑] GitHub 爆火仓库泄露 Cursor、Windsurf 等顶尖工具的 772 行 Agent 系统指令，揭示其防幻觉与执行设计的核心哲学。 • Cursor 秘籍：明确禁止 AI 瞎猜，不确定必须调用搜索；禁止输出代码预览，强制直接修改文件。 • 降噪技巧：采用“最小修改”占位符（// ... existing code ...），通过指令降低重新生成的出错率。 • 经验谈：高水平提示词包含大量反面示例，告诉 AI “不该做什么”比“该做什么”更重要。
[gakki 的锐评]：11.8 万 Star 的“大型底裤泄露现场”。这也侧面证明了，在模型同质化的今天，顶级产品的壁垒其实是这些细碎、甚至有些枯燥的“保姆级”工程指令。
OpenClaw 凉了？数据揭秘：Agent 先行党仍是 200 万规模的极小众群体
May (@0xMayyy)
[核心逻辑] 基于 Gemini 与主流托管平台数据的估算，揭示 Agent 时代的真实渗透率远低于“圈内”体感。 • 用户画像：自主部署用户约 20 万，托管服务用户约 20 万，全渠道触达用户不到 200 万。 • 现状分析：大多数人仍停留在“跟模型聊天”阶段，并未真正进入 Agent 自动化生产流。
[gakki 的锐评]：别被朋友圈的繁荣骗了。当先行者在焦虑 OpenClaw 技能包时，99% 的人还在问 GPT 怎么写周报。这就是差距，也是现在入场者的红利。
解决 Agent 的“工具荒”：Clime 打造 CLI 统一注册中心
Geek Lite (@QingQ77)
[核心逻辑] 针对 Agent 无法在海量 shell 工具中精准定位命令的痛点，提供统一的 CLI 发现、认证与执行框架。 • 痛点：Agent 常因不知道有哪些可用工具或具体子命令而导致上下文爆炸（不停现搜）。 • 方案：Clime 允许 Agent 通过单一命令发现适合任务的工具并获取安装指导。
[gakki 的锐评]：Agent 不需要百科全书，它需要一本带操作手册的黄页。Clime 正在为 AI Agent 构建它的“应用商店”索引。
春节 AI 大阅兵：智谱 GLM-5 领衔国产模型密集冲阵
青峰见财讯 (@QingFengJianZX)
[核心逻辑] 汇总 2026 春节期间重磅发布，国产阵营在编程、推理成本及多模态领域实现爆发式跨越。 • 智谱 GLM-5：HumanEval 96.2% 刷新开源纪录，直指编程 Agent 核心。 • 阿里 Qwen 3.5-Plus：显存占用降 60%，API 价格仅为 Gemini 的 1/18。 • DeepSeek：上线 1M 超长上下文，真正实现“整书处理”自由。
[gakki 的锐评]：这个春节，开发者们没空抢红包都在肝代码。国产模型集体开启了“价格战+性能战”双重模式，卷到让海外巨头都觉得背后发凉。