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介绍第一个 vibe coding 项目:ClawFeed——AI 阅读解决信息焦虑
我在 Twitter 上 follow 了 5000 人。
每天花 2 小时刷 feed,重要的还是漏了。
直到我让 Agent 替我读完所有人的推文。
现在每天只花 5 分钟。
这就是 ClawFeed(https://github.com/kevinho/clawfeed/) 🦞
试过 RSS、Pocket、Newsletter——
全是把信息从一个地方搬到另一个地方。
问不是信息太多,是筛选成本太高。
每一条"要不要点开"的判断,都在消耗注意力。
ClawFeed 的解法:AI 全量阅读,你只看精华。
每 4 小时:自动生成结构化简报
每天:5000 条 → 20 条精华摘要
标记任意内容 → AI 秒级深度分析
格式: + 原。
不是"业界讨论",是" 说了什么"。
跑了 10 天的真实数据:
Before → After:
2 小时刷 feed → 5 分钟看摘要
收藏 500 篇读 5 篇 → 标记后 AI 直接分析
100% 噪声暴露 → AI 过滤 95%
总觉得错过 → 重要的自动浮出来
54 份结构化简报,零漏读。
怎么做的:
零框架依赖——Node.js 原生 HTTP + better-sqlite3。 不到 50MB 内存。
从 v0(Telegram 推 Markdown)→ v0.5(OAuth 多用户 Dashboard),4 个版本迭代。
作为 OpenClaw Skill + Zylos Component 双发布,一行命令安装。
开源:
http://github.com/kevinho/clawfeed ⭐MIT 协议,clone 就能跑。
在线版:
http://clawfeed.kevinhe.io无需注册,打开即用。
少刷多知。
Built by
&
@aigc1024
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你能光看图猜到这是哪里吗?(去过的先别说哈
我问了 Gemini 的思考模式,它猜错了,提示它错了之后,第二次又猜错了,而且它只知道按图上的文字搜索来猜
我又问了豆包新出的专家模式,它第一次也错了,我提示它错了,这时候,它突然进入了狂暴模式,思考了大概有几分钟,思维链条有上千字,又是分析城市地理,又是分析各个景点的街道方向,建筑特征,中间还调用了搜图工具来对比…
我看它的思维链里有好几次说出正确答案又都自我否定,感觉它也没戏了
结果它最后竟然答对了…
我问他怎么猜的,它列了四个步骤,三个小细节验证,严丝合缝,毫无破绽
这个照片是我自己拍的小众景点,网上也没有发过,能猜到这里我是真的有点佩服…
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今晚谷歌可能要发布最新的图像模型 banana 🍌 flash
又便宜又快速,质量还有保证
我们将在 Labnana 第一时间支持这个模型
ListenHub 用户也可以直接使用通过 Labnana 使用此模型,账户打通的哈
http://Labnana.com
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过去 4 个月,我们一直用「token 消耗」作为基准来对齐增长。按同样口径回算,最近一周日均 token 消耗已经接近 3000 亿。
最新的一个版本里,有工程师主动重写了请求结构,在不影响效果的前提下,把单次请求的 token 消耗降低了 40%+。团队开始自然关注结构效率,而不是简单增加 token。
规模上来之后,一个很直观的变化是:一些过去需要我们自己工程化绕过的问题,会在模型的新版本中被直接解决。模型厂商会针对真实负载中暴露的问题持续优化。某种意义上,产品本身也在参与模型的优化过程——这种应用层与模型层相互强化的关系,之前季逸超(Peak)在聊 Manus 时也提到过。
现在回头看,token 更像电表读数——它反映规模和成本结构,但不再适合作为我们的核心指标。
更重要的是:用户是否持续把 context 交给产品,以及我们是否能用更少的 token 完成同样的事情。
我们还在早期,还有很多可以重写的部分。
也在继续找人:增长 / 设计师 / 后端 / 前端🙋♂️
最新的一个版本里,有工程师主动重写了请求结构,在不影响效果的前提下,把单次请求的 token 消耗降低了 40%+。团队开始自然关注结构效率,而不是简单增加 token。
规模上来之后,一个很直观的变化是:一些过去需要我们自己工程化绕过的问题,会在模型的新版本中被直接解决。模型厂商会针对真实负载中暴露的问题持续优化。某种意义上,产品本身也在参与模型的优化过程——这种应用层与模型层相互强化的关系,之前季逸超(Peak)在聊 Manus 时也提到过。
现在回头看,token 更像电表读数——它反映规模和成本结构,但不再适合作为我们的核心指标。
更重要的是:用户是否持续把 context 交给产品,以及我们是否能用更少的 token 完成同样的事情。
我们还在早期,还有很多可以重写的部分。
也在继续找人:增长 / 设计师 / 后端 / 前端🙋♂️
现在AI太厉害了,不仅SaaS死了,传统软件更是被AI打得满地找牙。
我一个朋友的startup里,一堆员工抱怨windows太耗电,他们公司全员AI native原住民,CTO直接带着三个曲阜师范中文系硕士熬夜vibe coding,半个月写了个新的操作系统。
后来他们公司用AI写了自己的微信、飞书、office, 直接替代了公司采购的所有软件,一分钱都没花,还往外卖了好几千万,导致腾讯、金山、字节一堆VP排着队上门求他们别写了。
字节飞书总裁亲自上门,说我们养了6000员工用五六年写的飞书,被你们用AI三个月vibe coding彻底颠覆替代掉了,求求你们赶紧停止,高抬贵手,给字节留口饭吃,别让字节饿死了。
现在AI对软件行业颠覆真的太恐怖了,半年前都不敢想象的事情,现在居然成真了。
@aigc1024
我一个朋友的startup里,一堆员工抱怨windows太耗电,他们公司全员AI native原住民,CTO直接带着三个曲阜师范中文系硕士熬夜vibe coding,半个月写了个新的操作系统。
后来他们公司用AI写了自己的微信、飞书、office, 直接替代了公司采购的所有软件,一分钱都没花,还往外卖了好几千万,导致腾讯、金山、字节一堆VP排着队上门求他们别写了。
字节飞书总裁亲自上门,说我们养了6000员工用五六年写的飞书,被你们用AI三个月vibe coding彻底颠覆替代掉了,求求你们赶紧停止,高抬贵手,给字节留口饭吃,别让字节饿死了。
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