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HydraDB 获得 650 万美元投资 增强AI记忆能力
说要干掉向量数据库
现在主流方案是把对切碎塞进向量数据库,靠"找相似"来回忆。但相似≠相关。
举了个真实例子:AI查合同,返回了一份格式完美但属于另一个客户的文件。
HydraDB换了个思路:
• 不存碎片,存关系图:知道"你在A公司工作"和"你住在纽约"是同一个人的事,不
是两条不相关的记录
• 信息变了不覆盖,像Git一样追加:你搬家了,旧地址还在,还记得你为什么搬的
• 每条记忆自带上下文:"我讨厌那个框架"会被自动补全成"用户讨厌React"。

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斯坦福大学开了一门 Vibe Coding 课程
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课程编号 CS146S,全名叫《The Modern Software Developer》,持续 10 周,依次讲解了提示词工程、Agent 架构、MCP、上下文工程、安全攻防、Code Review、自动做 App 和上线运维。

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东方水墨美学分镜(新春双瑞・国风祥和)3D 动态水墨动画,融合国画泼彩与留白美学。以焦墨与朱砂红为核心视觉对比。画面诗意流畅、生机温润。运用水墨晕染、飞白笔触与渐变流动效果,全程祥和美好,展现时光悠然、万象更新的东方意境。 【场景】一幅徐徐展开的纯白宣纸,或天地间飘渺云海。背景是淡墨远山、青松与缭绕云雾,留白空灵、宁静深远。 【意象】 朱砂瑞马:朱砂红墨挥洒而成,马鬃如流动墨线,奔腾带飞白笔触,气韵生动,象征生机盎然、刚健向上。 绯红瑞羊:淡红水墨晕染凝聚,身形朦胧柔美,羊角如如意云纹,步伐轻盈,象征包容温润、宁静祥和。 【分镜脚本】[00:00-00:03] 镜头 1:落笔生花・瑞马启程机位:微距俯拍渐变推长镜头。动作:一滴朱砂红墨落在宣纸上,晕染如涟漪,顺势化作朱砂瑞马。骏马昂首从容,踏水墨云烟从画卷入 3D 空间,写意飘逸。 [00:03-00:06] 镜头 2:云间相伴・瑞羊现身机位:平滑横移跟拍。动作:瑞马在云端漫步,红色墨痕与云雾相融,淡红水墨凝聚成绯红瑞羊,踏云而行,脚下生水墨兰草与祥云。 [00:06-00:12] 镜头 3:双瑞和美・生机绽放机位:大远景,展现水墨画卷全貌。动作:瑞马与瑞羊相伴同行,红墨韵致流转浸润。枯笔草木抽枝发芽,绽放朱砂桃花,呈现万物生长、春意盎然之美。 [00:12-00:14] 镜头 4:万象更新・清雅意境机位:中景仰拍,焦点随花瓣飞舞。动作:墨韵化作轻柔花雨落下,双瑞融于天地红霞间。远山如洗,江水如镜,画面过渡为清新明快的青绿山水意境。 [00:14-00:15] 镜头 5:留白定格・吉祥收尾机位:静止定格,模拟画卷收尾。动作:动态水墨定格为一幅山水国画。画卷右上角留白处浮现红色方形印章,篆书 “万象更新”。一声空灵古琴音,画面渐淡出于纯白,余韵悠长。

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了解了一下世界模型的存储成本,单台机器人做世界模型进化采集和储存数据一年的成本就将近1万人民币,反手继续加仓sndk
AI探索指南
刚刚把自己调了很久的一个长文转 Slides 的 Skill 正式开源了,大家可以去用。 简单介绍一下这个 Skill 的功能。输入一篇长文,可以是文章链接、PDF 或者其他格式的文件都行。它会从一个资深用户的视角去阅读这篇文章,找出其中关键的思考、洞见和判断,呈现到 Slides 当中。 最近两个多月,我每天都在用,效果非常好。 https://github.com/gainubi/note-slides 今年我自己养成了一个习惯。这个时代每天信息真的太多了,所以我在刻意调整自己的阅读方式。思路…
最后提醒一下,超级超级建议用 DeepSeek V4 模型来跑这个任务,千万别用 Claude Opus 4.7 或者 GPT 5.5 这种贵的模型,很不值当。

这个 Skill 我专门为 DeepSeek V4 做过优化。和同事昨天今天测试了两天,感觉它在 DeepSeek V4 模型里一次性的生成效果比较好,最后才放出来。当然肯定还有一些小 bug,我会继续迭代。

在 Claude Code 里用 DeepSeek V4 跑这个 Skill,一次任务有时候都不到一毛钱,成本极低。想知道怎么在 Cloud Code 中用 DeepSeek V4 的话,大家可以往前翻一下,我之前写过教程。
刚刚把自己调了很久的一个长文转 Slides 的 Skill 正式开源了,大家可以去用。

简单介绍一下这个 Skill 的功能。输入一篇长文,可以是文章链接、PDF 或者其他格式的文件都行。它会从一个资深用户的视角去阅读这篇文章,找出其中关键的思考、洞见和判断,呈现到 Slides 当中。

最近两个多月,我每天都在用,效果非常好。

https://github.com/gainubi/note-slides

今年我自己养成了一个习惯。这个时代每天信息真的太多了,所以我在刻意调整自己的阅读方式。思路是每天精读一篇长文,这可能比水过地皮湿地读很多碎片文章要好很多。

精读完长文之后,我会让通过这个 Skill 生成一份 Slides,把它当成复习的资料。

我们自己读长文,是跟着作者的思路从头读到尾。但读完合上文件,过几天再回想,留下的往往是几个零散的印象,整体的骨架反而模糊了。

AI 做的 Slides 笔记是另一种视角。它把文章俯瞰一遍,把核心论点、几层递进、最后的判断都拎出来摆在那里。我自己读是地面视角,Slides 是地图视角。两个角度合起来,堪称完美啊。

所以我的文件夹里现在堆了很多这样的 Slides 页面,一篇精读文章对应一个页面,方便随时回去复盘。

之所以做成 Slides 这种方式,是因为我觉得它特别适合复习。

一页一页翻过去,每一页就是一块明确的信息。看完一页,可以停一下,让自己消化。AI 帮我们总结的都是重要信息,所以我能有足够的时间留白,通过鼠标左右键翻到上一页、下一页。读起来非常有趣,效率还很高。

这个 Skill 还在迭代中,目前它生成的 Slides 一共分三部分:

第一部分是总览。
第二部分会线性递进的展开核心信息。
第三部分是总结关键观点。

通过这 30 页左右的 Slides,文章中最值得消化的信息基本就提炼出来了。

目前,我的使用场景主要有两个:

1、对于有信息负担的长文,可以让它跑一下 Slides,快速过一下核心信息。
2、 读完长文之后通过 Slides 做复习。

这里特别建议把所有 Slides 都放到同一个文件夹里。这个 Skill 的设计是一个 Slides 就是一个独立的 HTML 页面,所以只要命名好,放到一个固定文件夹里,任何时候都可以回去复习,或者重新了解。
昨天 聊了一个家装行业的需求!
设计公司需求:
在客户没下单之前,很多客户要求看看图的这个需求,做一个方案(或者草图)出来!
之前他们画图需要 4~5 天
我做一个 skill 过去,可以从一个户型图开始,分析户型(提供情绪价值)然后建议风格,做 3 种或者更多的风格给客户看,各个房间多角度。
然后家具的选择,我让一个agent 去 taobao跑 购买链接回来!
然后……output 一个 png 长图或者 html
——————
反正大概就是:
可运行的 .py/.js脚本
人物边界
分工的 Agent
input/output格式和约束
硬约束
质量标准
校验脚本
错误处理脚本
README
——————
Voice Input 一堆之后,然后优化迭代几个版本之后输出的结果!
——————————
一个强大的终端,加上一套你写好的 Skill,就是一个完整的、高度可用的工作流……

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大头机器狗量产态
开始出货交付消费者,配件和功能更新细节多多,可以在上海来福士、深圳inno 100、北京陶朱制造局和蓝色港湾体验“试驾”
#vbot #维他动力 #大头机器狗

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很多朋友问我们招不招35岁以上的人
我都会说:我们其实还蛮喜欢35岁的年轻人的
经验丰富,心态年轻,谁不喜欢呢?

什么是心态年轻呢?
就是在内心深处还相信,自己的成长空间至少还有100倍
就是在内心深处想去彻底改变这个世界

而不是我已经35岁了,我就这样了,世界已经糟糕这么多年了,世界就这样了,我这份工作还不错,我不喜欢但安稳,就凑活干吧…

有的人35岁了,依然年轻
有的人还没到35岁,就已经老了
最近抄袭 ColaOS 的项目越来越多了
不过在这个速度飞快的时代,抄袭还成立吗?
我们已经做出来的是2个月前的 1.0
正在开发的是上个月想的 2.0
正在思考的是下个月的 3.0
朝着自己的笃定的信仰走,速度最快。
今天的咖啡意外好喝。
比较可惜的是,在优化内置 Mobile TTS 上毫无进展。同时并行三个优化项目,把 Claude Code 的 5h 用量干满了。
强行出门晒太阳中...
想起来去年的年度总结都没写,而去年恰恰是这不上班 5、6 年来收获最大的一年。无论是内心还是财富。
这个“年🐔”,AI 加持,一切都在 AI Native 化,而我... 竟然希望,多晒太阳,多睡好觉。
希望人人可以。

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我会AI,却被一个卖提示词的人上了一课
昨晚刷抖音,刷到一个直播间。
屏幕里,主播正在演示用AI生成门头招牌——输入几行提示词,几秒钟,一张3D店铺门头图就出来了。弹幕里有人在问"好不好用",有人已经在下单。
¥290.6。已售200+。
我盯着这个数字,愣了一会儿。
不是因为震惊,而是因为羞愧。
那一刻我意识到:我瞧不上的东西,正在赚我不敢想的钱
我接触AI有段时间了。Flux、ComfyUI、即梦、豆包……这些工具对我来说早就不陌生。
说实,主播演示的那些效果——3D门头、文化墙、海报logo——对我来说真的没什么技术含量。打开即梦,输一段描述词,三分钟搞定。
所以我的第一反应是:这也能卖钱?
但接下来我算了一笔账。
一场直播卖10单,290块一单,就是2900。一个月30天,哪怕只有一半的晚上在播,月流水将近4万。刨去平台抽成、偶尔退款,保守估计月入两三万,完全可能。
我会这个技术。他也会这个技术。但他在赚钱,我在点赞。
这里面的差距,到底在哪?
我们犯了一个傲慢的错误:把"我会了"等于"不值钱"
学会一个AI工具之后,很多人(包括我自己)会陷入一种奇怪的鄙视链逻辑:
"这东西这么简单,谁不会?" "提示词而已,有什么好卖的?" "花钱买这个的人,是不是被割了韭菜?"
但这个逻辑有一个致命的漏洞:
"你会"和"别人会"之间,隔着一个巨大的信息差。
那个直播间里下单的人,不是傻子。他们是广告公司的员工、是想给自己小店做个招牌的老板、是刚入行的设计师。他们不缺钱,缺的是时间和一个"直接能用"的解决方案。
290块,对他们来说买的不是提示词,是省掉自己摸索三天的沉没成本。
你觉得不值钱,是因为你已经会了。但你会了,不代表市场不需要。
会AI的人,正在被不懂AI的市场养活。
而那些在市场里赚到钱的,往往不是最懂AI的人——是最懂"把AI卖给不懂AI的人"的人。
这一课,我刷了一晚上抖音才想明白。
你呢?

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