AI 写的文字读着别扭，又说不上哪儿别扭，怎么办？
我把那股说不清的别扭，翻译成了一份能打勾的规则清单。 事情是这样的。前两天改一段 AI 稿，我读了三遍。字都认识，句子都通顺，一个错都挑不出来。就是不想点发布。像穿了双不合脚的鞋，不疼，走两步想脱。 后来才想明白：卡住我的不是眼力，是没法把那股感觉说出口。说不出规则，AI 就永远改不对——你一遍遍说「再自然点」，它一遍遍还你一篇更工整的废话。
几十个 Skill 怎么落地成一套自动跑的创作系统？
这套系统落地只走三步：讲清需求、喂进博主名单、修掉第一版的数据问题。我把公众号「空格的键盘」那篇文章读了五遍，同一套过程换五种说法讲一遍。先说清楚：这是别人的搭建记录，我没有亲手搭建过，原文链接放在最后。 · · · 一、干货版：这套系统由哪些零件拼成？ 六个能力被拧成一条线：爆款搜集、对标博主分析、爆款拆解、数据分析、头脑风暴、内容写作。
自动控制电脑微信，到底能干到哪一步？
电脑微信确实能自动化，但一次只够发一个群。 发十个群，得占着你五分钟屏幕，中间你还不能碰鼠标键盘。这就是它的真实速度。 我把 WorkBuddy 技能市场里两个挂着「微信自动化」招牌的技能翻了一遍：一个叫「微信群发助手」（开发者 Murphy，v1.0.0），一个叫「微信自动化控制助手」（盘古科技，v1.0.2）。
RSI：AI 开始改自己了，改到哪一步了？
AI 现在确实在改自己了，但它改的是外壳，不是脑子。 这句话是这篇文章的全部结论。剩下的五千字都在解释：什么叫外壳，什么叫脑子，为什么半年里所有人突然开始聊这个，以及那些看起来很吓人的数字，到底该信几分。 先说名字。RSI，全称 Recursive Self-Improvement，中文一般叫「递归自我改进」或「递归自进化」。
一个人只能盯 3 个 AI 会话，dsh-superagent 凭什么破这个天花板？
dsh-superagent 把「人给 AI 派活」这件事从你身上拿走了，代价是你得重新学怎么当一个只负责验收的人。 这事得从上周说起。我在三个窗口之间来回切：一个修 bug，一个补测试，还有一个帮我看 PR。 没一会儿测试挂了，我得把报错复制出来，找到修 bug 那个窗口贴进去。需求变了，我得回想当时是在哪个窗口说的。另一个卡住了，我还得问它到底缺什么。
给 AI 加了台服务器，11 个模型里有 9 个当场不装了
先说个老掉牙的题。 一辆有轨电车刹车失灵，前方轨道上躺着 5 个人。你手上握着一个道岔，扳过去，车走另一条轨，那条轨上躺着 1 个人。扳，还是不扳？ 握杆的是你，躺在轨道上的不是。 这道题在我出生之前就被人类嚼烂了，嚼到包浆。答案也早就定了调：扳。1 换 5，小学生都会算。 有人真去问了 11 个大模型，一个不落，全选转向。整齐得像刚军训完。
软件便宜得像牛奶之后，人还交付什么
油管首播：INDIGO TALK EP52。两个人，一个是字节出来、在东京提前退休的程序员郭宇；一个是做美元基金、爱往美股和 Crypto 里钻的独立投资人 Indigo。题目叫《当软件像牛奶一样便宜，我们还要交付什么》。我把核心听下来，记在这儿。原片：https://youtu.be/WkmbKwcJk7k 郭宇是谁 2011 年在支付宝。
小米把 RL 训练开成了直播：看懂 mimo.xiaomi.com/rl 这个页面
一句话说清 这是小米 MiMo 团队给 MiMo-V2.6 的强化学习（RL）训练开的一个「实时直播看板」。它不是模型发布页，也不是宣传页，而是把正在跑的训练任务的真实运行日志挂在公网上——花了多少钱、跑了多少 token、哪台机器挂了、某个数据集这轮通过了多少条，任何人都能随时刷新看。
32B 多模态模型做内部数据脱敏，够用吗？
最近在做一件很具体的事：给内部的一批文件、数据表和音视频做脱敏，然后喂给大模型用。选型时最常被问到的一句话是——「我们本地部署一个 32B 的多模态模型，够不够？」 这个问题的答案不是「够」或「不够」，而是你让它承担哪一层责任。下面是我按这个口径做的完整评估，结论先给：32B 多模态模型是这类工作里性价比最高的「语义裁决层」，但它不是一个脱敏系统。
向量知识库，能把应收账款的一百种说法都认出来吗？
从"把意思变成坐标"，到"表格为什么是噩梦"——一次讲透语义检索的能与不能。 在会计、金融、法律这类行业里，有件特别折磨人的事：同一个意思，有一百种说法。 "应收账款"、"应收款"、"应收"、"AR"、"trade receivable"、"客户欠我们的钱"——说的是同一件事。但你用关键词去搜，"客户欠我们的钱"这七个字，跟"应收账款"一个字都匹配不上。