01，INFP 程序员在深圳，AI Native 专注 AI Coding · 独立开发 · Agent ✨ 我将分享： • AI Coding 技巧与 AI 前沿资讯 • 独立开发经验与踩坑总结 • Agent 应用与实践教程 🚀 2026，从 0 开始 探索 AI 浪潮下的无限可能
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这兄弟是不懂啥是开源协议哦🤣
理直气壮 "借鉴" 别人的项目，被原作者实锤后，把原作者踢出群
原作者使用的是 PolyForm Noncommercial 协议，个人、非商业使用免费；公司用或商用，要单独找作者授权
这家伙倒好，把原作者的项目改头换面变成自己的，然后贴上了 MIT 协议
最搞笑的是，git log 没删干净，被作者实锤了🤣
兄弟们，快来看这个狗日的抄袭老子的项目，还敢踢我出群，看老子用证据把他锤成死狗！代码刚开始的提交他妈还是我的名字，76.8%的代码竟然一字不差还说借鉴，被发现抄袭后给我踢出群，下架这个抄袭仓库销毁证据也不来跟我道歉。还有兄弟们也遭受这个吊毛抄袭的，一起来锤他!
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AI 时代如何利用 AI 高效的学习是一个值得探究的问题
我自己的做法是费曼学习法，在学习过程中也是反复用问 AI
但是相比于大佬而言，我的用法就相形见绌了
ASD-STE100 是最初为航天航空维护文档开发的。LLM 很擅长这种语言风格，用这种格式生成的文本更易读
另外，要把抽象的文字转换成人类更易读的图像，以及可交互的卡片或演示内容
当然，AI 学习也有很多雷区，比如我听懂了，不等于我学会了，多让 AI 给你出题，让你回答，或者你自己整理要点，并完整的复述一遍
最近也是要转 Go，就实践一下如何用 AI Native 的方式去学习一门新语言吧
舒服了，原来大佬也天天让 AI 给自己解释东西。
我现在一天不知道让 AI 解释多少东西。
一篇论文、一个概念、一张看不懂的图、一个突然冒出来的新技术……
而且很多东西，可能这辈子就想搞懂这一次。
以前为了一个只想搞懂 10 分钟的问题，先花半小时找教程，贼难受。
现在直接扔给 AI。
不过卡帕西这条，我还是偷学了几招：
文字太绕 → ASD-STE100
关系复杂 → 直接画图
图还不够 → 做个交互网页
这些我其实都经常干。
但看到最后：
直接为这个问题现做一条解释视频。
我发现我还是不够大胆。有 token 焦虑
临时生成一套教材，用完就扔。
这个思路抄走 🔥
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小道消息，Fable 5.5 在 Claude 网页端悄悄路由
他的知识库已经更新，他能知道 Tibo 和 reset guy
你可以在网页端通过问模型是否认识 Tibo，来判断是否被路由到 5.5
OpenAI，你看看别人一直在放大招，你现在连活都不会整了，再没火，人全都跑去 Anthropic 了😡
Chetaslua
🚨 Fable 5.5 is auto routing on web , this is the screenshot it edited for x without even prompted
he knows tibo check claude.ai see if you are getting routed or not
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lifcc
妈耶，A/ 发国庆大礼包了，吓得我赶紧看了一下我的号还在不在😂
要说封号狂魔还得是 Anthoropic，封起号来连正常用户都不放过
WquGuru 整理了规避风控的几个要点，需要的朋友可以看一看
Claude今天赠送“十一国庆大礼包”，身边好多朋友一大早起来就收到封号邮件。这轮封号有一个很明显的特征，就是同设备上登陆多个Claude账号，这里就引出了几个规避风控的重点，我总结为五大隔离：
1. 设备隔离：同一台设备不登陆多个Claude账号，如果确实有需要一定要完整删除Claude配置信息后再登陆新账号
2. IP隔离：不用动不动就万人共享的IP连Claude，有条件上精品住宅IP，越少人用越安全
3. 支付隔离：原则上越难获取的支付方式越安全，亲自体会是欧美个人实体信用卡>有门槛的虚拟信用卡>无门槛虚拟信用卡>=礼品卡
4. 身份隔离：一人多号是风控重点，tb找的代认证，很可能是一人绑多号，一查一个准
5. 场景隔离：生物技术研究、网络安全研究场景，尽量不要用Claude来做，触发次数过多也容易被风控
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说实话，有了 AI 之后，我经常在想我可以做哪些产品。本想着做产品赚钱，没想到钱一分没赚，反而是后面把独立开发产品写成简历，被面试官看上了
我的首个 AI 应用产品，名字叫今天吃啥。产品的功能跟名字一样，解决用户餐厅选择的问题
功能分为两部分：
1 、根据用户一句话需求以及所处位置，推荐附近的餐厅
2 、把入选餐厅放到转盘，让用户转动转盘随机选择餐厅
整个餐厅推荐的开发过程遇到了很多坑
比如提示词设计，有时候限制过于严格，就会限制模型的发挥
还有工具的 Schema 设计，没有按照模型友好的方式去设计，把很多 API 时代的参数直接丢给模型
还有架构整体设计，这是最糟糕的部分。我前后跟 Claude Code 讨论了很多种方法，结果发现他压根没有相关的知识
后面是我自己恶补了相关知识，并让他去 Anthropic 跟 OpenAI 的博客中去找相关最佳实践，重新设计的现在这版架构
现在的推荐效果其实还是不太好的，存在很多边界情况没有处理，还有很多类型的需求，无法做出对应准确的推荐
当然我也是个初学者，对 AI 应用开发有很多不足的地方，欢迎各位大佬指正和交流
今天吃啥已经上线并开源，想试试或者学习的朋友，欢迎到评论区玩玩~
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一觉醒来，谷歌又搞大事了！
谷歌 CEO Sundar Pichai 官宣 Gemini 4 Argon！对标 Astra 和 Fable！
目前是技术预览版，而且是宣而未发的状态
Coding 方面，能力还在追赶其他顶级模型
价格方面非常香，基本是其他顶级模型的 1/5
谷歌真的要崛起了吗？从 3.5 Pro 胎始腹中开始，谷歌已经很久没有大动作了
Lots of discussion out there about our next model(!), so I wanted to give an early look as soon as possible. Introducing Gemini 4 Argon!
It shows frontier performance in complex workflows, cyber defense and software engineering. Teams are using it extensively at Google, from coding to quantum computing, great feedback.
Here’s a look at the benchmarks:
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世界乱不乱，老美说的算。AI 改成啥？老特头说啥就是啥
延续了半年的 AI 几日起被老特头一行行政令改成了 SI
原因是老特头觉得 AI 人工智能太假了，他要改成 SI 超级智能
这帮 AI 巨头为了哄老特头开心，也是没招了，开心就好🤣
Willie Nelson
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参与面试的还有技术主管，说了关于一些企业 AI 落地的一些观点
数据安全是非常重要的，业务落地涉及的数据都比较隐私，如果使用三方服务是不现实的，后面更倾向于本地部署一套系统，包括模型以及配套的 Harness
聊了一下，大概是后面就是自研 Agent，既有面向客户的，也有面向企业内部的，各个部门各种业务都要 AI 落地，估算工作量大概要做个 3~5 年
他也肯定我的 AI 相关知识储备，以及对 AI 的看法，但是批评我在 AI 实践过于激进，比如只注重技术的广度而不是深度，全面拥抱 AI 等等
不过他应该是想告诉我，AI 是有很大的局限性，要摸清 AI 的边界，而不是无脑用 AI
我顺便问了一下研发团队的工作经验，大多是 7、8年工作经验，我 3 年，所以我在面试过程中暴露出来的技术深度缺失，他们是持包容态度的
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