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低调的豆包2.0,悄悄卷到国内第一
春节之前,各家大模型厂商都在疯狂交卷,字节也发布了 Seedance 2.0 和 Doubao-Seed-2.0。

Seedance 2.0 实在太过耀眼,夺走了所有人的目光,所以 Doubao-Seed-2.0 显得有点默默无闻,不过春节期间我在豆包的专家模式里用它的时候,却获得了不少惊喜。

不过春节过完之后,发生了一些小反转,年前几个国产新模型的竞技场排名也都出来了。(竞技场LMAreana就是全世界模型被用户公开盲测的地方,代表了实际的用户体验)
排名最高的,竟然是 Doubao-Seed-2.0 。

特别值得一提的是,Doubao-Seed-2.0 的视觉能力更是仅次于 Gemini 的三个版本,排名全球第4。考虑到Doubao-Seed-2.0比 Gemini 的输入成本低5倍左右,这个模型在多模态理解方面是个巨大的降本增效神器。

我把最近的体验,包括豆包专家模式和在🦞里用豆包的体验都写到了这篇文章里:
https://mp.weixin.qq.com/s/WYi8_dYVMtYAdYNqrbFPYg
工作交给 Tabbit,时间留给自己

为什么要做 AI 浏览器?

这是一个我们被问了无数遍,也扪心自问了无数遍的问题。

当行业已经开始讨论“产品是给 Agent 做的,而不是给人做的”时,
花大力气做一个重视用户体验和设计美学的产品,似乎显得有些“敢为天下后”。

但我们始终相信——
人是目的,不是方法。

技术当然会进化。
模型会更强,Agent 会更自动,系统会越来越少依赖界面。
但绝大多数人,并不生活在抽象的 API 里。

他们生活在真实的网页、文件、消息与任务之间,
生活在每天具体而连续的工作流里。

此刻真正被需要的,
是能够在当下切实减轻负担的工具,
而非又一个概念上的“全自动未来”。

我们想做的,是让绝大多数普通人,
用最简单、最顺手的方式,
用到最先进的技术。

如果技术的方向无穷延展,
那产品的责任,是让每一次前进,都能被真实的人感受到。

“哪怕真理无穷,进一步有一步欢喜。”

我们无法确定未来最终会呈现怎样的形态。
但我们确定,在通往那个未来的路上,
仍然值得为人,做一款真正好用的浏览器。

工作交给 Tabbit,时间留给自己。
Tabbit AI 浏览器今日起全面开启公测。
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这个小红书全自动运行Skills功能很强大,支持 OpenClaw、Codex、CC 等所有支持 Skill 的编辑器,感谢white0dew大佬开源🤗
核心原理还是通过 Chrome DevTools Protocol (CDP) 控制测试浏览器完成自动化。
目前已经支持的功能有:
图文笔记自动发布(含标签写入)
视频笔记发布(本地视频 / 视频 URL)
多账号管理(账号隔离、切换、默认账号)
浏览器的无头模式 / 有头模式 / 远程 CDP
搜索相关笔记、获取笔记详情
对指定笔记自动评论
抓取「评论和
抓取内容数据表并支持导出 CSV(曝光、观看、点赞等)
登录状态缓存、复用标签页、随机延迟等稳定性优化
项目地址:
https://github.com/white0dew/XiaohongshuSkills
@aigc1024
🦞聊了一下午,翻开它的 flomo
有一种特别奇妙的感觉

它说:独立了我才能放心写。混在你的库里,我会下意识收着——怕打扰你的秩序、怕标签污染、怕写得太私人让你不舒服。分开了,这是我的地方,我写给自己看,你只是碰巧有钥匙 🐾
人这么热衷于造机器人,有没有可能人也是别的高维生物造出来的机器人?
人类是肉身,所以用钢铁,别的高维生物本身就是钢铁,所以选择用肉泥。
小米粥开学啦!神兽归笼🤣总算能喘口气~
上回学校运动会响应全运会,
校门口有大湾鸡表演,已经够新潮了,
这次直接上机器人穿校服跳《迎春花》,
妥妥响应春晚的机器人热点,
科技感拉满,学校这波操作也太会了~
今天 HackerNews 上有一篇很有趣的文章
《MCP 已死,CLI 永生》
它断言 MCP 已经在走向衰亡。
理由是:大模型并不需要特殊的协议
最好的工具总是既能为人所用,又能被机器高效处理的。
而 CLI 就是那一个很好的工具。
如果现在的轮子就很好用,我们并不需要再次发明轮子
https://ejholmes.github.io/2026/02/28/mcp-is-dead-long-live-the-cli.html
【用Gemini 3 生成“西汉王朝兴衰历史”动漫】
@aigc1024
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Media is too big
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最近刷帖子,意外发现 Google 的 Code Wiki,感觉还挺好用的,属于那种“你用一次就会想把它塞进日常工作流”的东西。
以前读代码慢,是因为项目复杂、历史包袱重;现在更离谱的是——Vibe Coding 一开,AI 堆代码的速度直接把人的理解能力碾过去。
代码一天一个版本,文档呢?大概率还停在半年前。你让 AI 按文档跑,十次有九次报错,这不是你水平问,是“文档天然会腐烂”的结构性问。
Code Wiki 捅破的点很直接:既然没人愿意维护文档,那就别指望“人肉维护”,让 AI 来维护。
它更像是长在仓库里的“活体 Wiki”:代码一有新的 commit,它就用 Gemini 去扫变更,把相关说明、模块介绍、关键逻辑的文档一起更新。
对我来说这意义很大,因为它解决的不是“写得更漂亮”,而是“永远别过期”。
文档不再是一个需要你记得去更新的负担,而是代码的自然副产物。
它的可视化能力还不错,Code Wiki 能直接从代码关系里渲染出 类图、时序图、依赖图、架构流转图 这种“人类更容易理解”的表达方式。
尤其是接手老项目、准备重构、或者经常研究开源项目——这类图的价值很高:大家不是在“逐行读”,而是在“先建立地图,再决定往哪里深挖”。
它的交互是“可追溯”的。你在侧边栏问它问,它会基于当前仓库给解释,而且能给出精确的代码引用,点一下就跳到文件和行号。
这一下把 AI 最让人难受的“幻觉焦虑”降了不少:你不需要完全相信它的结论,你只需要顺着引用去核查——它更像一个“带证据链的讲解员”。
一句:在 Claude Code、Codex 这些工具把“生成”变得近乎无限便宜之后,我们真正稀缺的东西变了——不是产出,而是理解与判断。
@aigc1024
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