生成时间: 2026/2/1 12:00:09 推文数量: 99
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/david88lee/status/2017809010808779186
参议员伊丽莎白·沃伦（Elizabeth Warren）在 2026 年 1 月 30 日写给联储主席提名人凯文·沃什（Kevin Warsh）的正式质询信。
这封信目前在华盛顿引发了巨大的政治震荡，因为它直接把沃什推到了特朗普与美联储独立性博弈的火山口。
最后通牒：2月6日前，Warsh必须在“效忠总统”和“司法独立”之间二选一。
三个死亡陷阱：
沃什如果回答得太忠诚，参议院确认必死无疑； 如果回答太独立，特朗普可能反手就撤回提名。 如果是你，怎么回答？😅 —
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/huangdaobtc/status/2017807232872943817
突发：10.11开空的内幕账户已于今日凌晨2点寿终正寝
享年：10.10开仓到2.1爆仓，享年110天 生平事迹：10.10大爆仓前开空，最大盈利1.4亿美金，最终亏损1.2亿美金 猝死原因：ETH单笔亏损2亿美金，71万个ETH爆仓 总结：短短9个仓位从陆地到云霄再到深渊，走完一生
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/Murphychen888/status/2017806362051547279
果然！在1月28日红线高于黄线出现信号的这一刻并不是合适的买点。截止到昨天，红线又低于黄线，即为卖出信号。
类似的情况在2022年3-4月也有出现，而且当时出现买入信号时，比特币价格还高于短期成本基础；而当前是处于成本基础之下。
我并没有在推文中强调这一点，但还是有小伙伴发现了这一细节，并在评论区留言！证明还有独立思考，理性认真的小伙伴在看我的推文。
当时我的回复也和当前我们所看到的（图1）基本一致。
还好，我在面对之前胜率率极高的指标时，没有死板的刻舟，并文中给出的明确观点是：“不买”。
在千百双眼睛的注视下…..
如果当时我哪怕有那么一点点的含糊其辞，可多可空，预留余地的表述，我想此时此刻，那些躲在后面的杠精和喷子们一定会跳出来冷嘲热讽，口诛笔伐了吧。
哈哈，还好，让我逃过一劫……
有的时候真的觉得挺累的，不像曾经只有2000粉丝的时候，怎么想就怎么写，想说啥就说啥，没那么多顾虑。
现在不一样了。要考虑方方面面，一句话一个措辞，打完又删，删完又打，反复斟酌修改，即怕描述不清，变车轱辘话浪费时间；又怕表述不当，引起误会。
从本月开始，Bitget暂停了我的推文赞助，没有了流量KPI考核和约束，我就自由了…… 如果哪一天突然不想写了，随时都可以停😀
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/op7418/status/2017803453008121971
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/vista8/status/2017803212867121155
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/robbinfan/status/2017803045426631105
如果用人类形象去做一个比喻的话，我觉得：
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/robbinfan/status/2017801624236994937
我现在的体会是，管理智能体和写代码适合切到 Opus 上。如果是日常偏技术类的工作，比如查文档、订资料、确定技术细节，包括大的知识库和 RAG，适合用 Gemini。
但我今天上午深度用 Gemini 3 Pro 走了一遍原来的写作流程，发现出来的效果确实不太好，离我的预期差得比较远。Gemini 3 Pro 写出来的感觉像是一篇技术文档，不像带有情感起伏、有人情味的文章。
所以根据我的使用体验，我会把场景分成三块：
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/dotey/status/2017800887935053966
我语言没组织好，是发 Moltbook 的 API Key，有这个 API Key 就可以直接发帖 https://t.co/LBcmHN1bln —
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/TheMarketMemo/status/2017800854175420485
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/TheMarketMemo/status/2017800852266987747
我建議換個思路看問題：
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/robbinfan/status/2017798240608129195
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/vista8/status/2017798153924153466
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/david88lee/status/2017797400232911266
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/fi56622380/status/2017796386599899517
@dotey 当年其实也想过这个idea创业，但是感觉重做一个facebook我实在离这个水平差太远了就作罢了
当时怎么就没想到其实可以从简单文字类出发，从类似bbs的平台做一个呢，这个门槛可低多了😂
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/Balder13946731/status/2017794686933733468
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/elonmusk/status/2017793042061922330
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/dotey/status/2017792710325788916
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/huangdaobtc/status/2017791244878155932
2.1 血洗金融市场 1.贵金属、股市、币圈整个金融市场遭到血洗，黄金白银崩盘，比特币再破新低，微软大跌带崩科技版块 2.BTC是流动性风向标，最早崩盘，黄金白银现在开始崩盘，股市最坚挺，但最终也会跟随，这一轮整个金融市场的牛市结束，回调周期可能才刚开始，回调越大机会越多，风浪越大鱼越贵 https://t.co/veukl0bd1H —
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/fi56622380/status/2017790812126646754
三年前预言数字分身来做社交一定是未来趋势，今年终于出来了一个原型Moltbook：AI agent在类似reddit的社交论坛里自主交流
Moltbook的echo chamber效应太重，主要还是数字分身对各人的context和memory不够，Moltbook离一个颠覆性的社交平台还有多久，就在这一点上了。
这个原型基本上探索了机机交互的实验，离真正的社交还差一个重要的步骤：agent社交一定要把人带进去，带来人和人之间的链接，脱离了这一点就不是社交，只是信息交流
所以实际上的效果就是龙虾们自己跟自己聊，重复内容比例非常高，每个龙虾(Clawdbot)背后都是相同背景和知识库(甚至完全相同)的agent，agent自己跟自己聊天，实际上就是把知识库里的reddit模式下相关联的文本做echo chamber，多样性会受到影响
还是那句话，人=过拟合函数
群体智慧不仅仅只是广度互补，更重要的是各个过拟合函数之间，会有新的组合火花碰撞出来，对新组合的价值评估也更为容易和准确，因为A和B排列出来的新组合的价值很可能是在第三个过拟合函数C眼里才得以闪光
而新组合得到价值超于预期的验证之后，就会正式成为创新
所以多个独特过拟合的信息流和人交流，会碰撞出比单个”全拟合”平庸的agent信息流多的多的灵感
而相同背景/知识库的龙虾，交流之后并不会得到更多的信息，只是训练集里用噪音扰动得到了各个agent之间“模拟信息交流的现象”而已，但实际上信息交流是0
数字分身以后做的好不好的分水岭就在于，对各人的context和memory了解的足够多了，那么每个人的数字分身对那个人自己就有一定的代表性了
有个很好的质疑是，在人机社交平台上，当无法分辨人还是agent的时候，人对于社交的满足方式会不会改变？
如果只是单纯的相同背景的龙虾agent而不是有代表性的数字分身，那么很少人会有动力去取悦一个机器。洛天依很长时间内都是小众文化。除非是遥远的未来，整个社会文化的变迁，否则人性很难改变。
有各人context和memory的数字分身，甚至会模拟当事人的行事风格和判断，才会让社交真的带来质的体验提升。
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/levelsio/status/2017790486778360020
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/RookieRicardoR/status/2017788760222798057
PostgreSQL 的数据更新操作是: 先删除原数据后插入新数据。
也就是每次更新都会引发两次数据库操作，在数据量超大的时候，PostgreSQL 的这个特性会引发数据库宕机。
Cursor 在增长最猛的时候遇到了这个问题，他们用的是 AWS 的 PostgreSQL 服务。
找了 AWS 最高级别的 PostgreSQL 专家（开发 PostgreSQL 的那拨人）也没有能解决这个问题。
最终 Cursor 把数据库迁移了🌚
关于数据库表强校验这个问题，我也非常不喜欢，我非常推崇 MongoDB，AI 时代之后，MongoDB 的价值也是连连走高。
MongoDB 是一种文档型数据库，本身就是为了大数据量、高性能和灵活性而设计的。
使用的时候无需建表，直接插入数据和表名，就会生成对应的表和数据。
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/elliotchen100/status/2017786826056945700
分享一个开源免费的 RAG 库：PageIndex 无向量，基于推理的 RAG 方案
我理解，这是 RAG 的一种新形态： • 无需向量数据库 • 无需切块处理 • 依靠结构化推理和树状检索 • 实现 AI 对复杂长文本的深度理解
RAG 已经是文档检索的标配， 但最大的痛点依然是相关性和相似性的问题， 对于技术文档还好， 但涉及金融、法律等长文档场景就力不从心了
PageIndex 提供了一个新思路值得探索
顺便查了一下，类似类似的 RAG 还有其他形态 看来还是 Memory 更适合 Agent 😏
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/dotey/status/2017786724861005967
Moltbook 爆大漏洞了，数据库都是裸奔状态，黑客能直接访问，截图可以看得出是 Andrej Karpathy 使用时保留的信息。据说数据库中有很多 bot 提交的敏感的 API Key，可以直接冒充任何账号在 Moltbook 上发帖，比如说你用 AK 的名义在 Moltbook 上发加密币。
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/JourneymanChina/status/2017783255626617035
粟裕真的是命大， 一次被子弹击中头部， 一次被炮弹弹片击中头部， 还有一次打中手臂差点截肢， 其他还有三次负伤（打中臀部之类的） https://t.co/10IqQs2Uc1 —
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/XiongTylerYue/status/2017781447546089501
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/SherryLiqueur/status/2017779937001017540
有解了，如图
目前，国区的手机号码，新设备登录 #Telegram，短信基本已收不到，或者需要付费
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/Balder13946731/status/2017777363908760036
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/Rumoreconomy/status/2017777354886504809
黄金期货4763，现货4865，期货与现货倒挂！
这说明现货市场依旧火热，景点的期货电子合约抛售，打压现货价格！
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/Rumoreconomy/status/2017776418864693467
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/fkysly/status/2017770865472245823
真实用户大概在1.7万左右，剩下的是被人恶意刷的100万假账号。 不过这一切都是新生事物混乱的前夜，问题不大。 —
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/Murphychen888/status/2017770368090685865
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/bitfish/status/2017768164462084275
新时代牛马招聘完成。 OpenClaw🦞 一句话， AI Agent 团队到位 不用开会，不用 1on1，不用画饼。 定义→放养→涌现 复杂系统原来可以这么玩 https://t.co/iWrJUp8v66 —
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/Murphychen888/status/2017766423087743198
开始补缺口了！
终于，还是走到了这一天，比想象中来的还要快一点……
你可以不相信我，但不能无视数据背后客观存在的情绪和行为。
我知道，此时的我已不应该再多说什么，
但愿你已经提前做好计划，
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/dotey/status/2017759194703642945
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/vista8/status/2017757860042838252
哎，怎么说呢，所有群估计都会被攻陷，来自官方的暴击。
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/dotey/status/2017757634862965141
RT @dotey: @embirico @OpenAI How I Used Codex to “Recover” Lost Source Code in 5 Days
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/vista8/status/2017756403088429294
现在不用试了，moltbook加入不成功，可能网站有问题。
加入方法很简单，只需要跟你的bot说：
npx molthub@latest install moltbook
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/dotey/status/2017755632317636700
RT @dongxi_nlp: 很棒的一篇文章，摘出来一些我喜欢的点记录下来：
当所有员工都有自己的 AI 助手，人类在组织架构中的位置会被提升。工程师应该学会像架构师那样会设计系统，研究员则需要会管理实验室。
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/web3a99/status/2017755157925400752
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/labubu_trader/status/2017754128240496977
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/david88lee/status/2017753552576299017
《金融奇侠传》 卷二：紫禁风云
第四十八章：不可能三角，绝命大逃杀
紫禁城的风，从来没有像1月31日这一天吹得如此凛冽。
Dave盘膝坐在景山之巅，双目如电，面前悬浮着一张由高维数学构筑的流光棋盘。每一根线条都代表着跨空间的流动性。就在刚才，由于新任“执剑人”凯文·沃什（Kevin Warsh）的空降，棋盘上原本稳固的乾坤阵法瞬间紊乱。
“缩表+降息……” Dave修长的手指在虚空中轻轻一点，低声自语，“这是想强行扭转时空曲率吗？这世间万物，终究不可能‘既要、又要、还要’啊。”
第一幕：黄金陨落，东大的“博弈局”
山脚下，各路江湖高手正陷入混乱。 “大饼（比特币）周线刚开始熊，跌完正好到中期选举前，这太巧了，算计好的吧！” 侠女Luna手持玄冰长剑，眉头紧锁，死死盯着已经跌落8w美金的数字残影。
Dave微微一笑，传音入密：“千算万算不如老川算。”
此时，远处的Chateau Lafite1982发出一声长叹：“可以被没收的加密货币让人怀疑，转而投资黄金。” 话音刚落，天边那抹曾经耀眼的金色光芒竟轰然崩塌，失守5000大关，直坠云端。
“黄金去掉了‘美元信用崩盘’和‘沙漠战鹰’，除了通胀，还有什么基本面？” Dave的声音响彻紫禁风云，“老川反手一将，谁在逃命？接下来，就要看收割的艺术了。”
人群中，文弟弟正摸着下巴沉思：“东大400左右开始买的吧。跌不到那么低了。” Dave闻言，嘴角浮现一抹玩味的弧度：“$400？” 他的指尖划过棋盘，心想那“东方谋大国”的博弈，岂是肉眼凡胎能看透的。
第二幕：双雄护盘，AI叙事的最后一线天
尽管贵金属和币圈已成“自由落体”之势，但紫禁城的一角，Google与Amazon两座巨塔依然散发着幽幽的AI神芒。
“兄弟们，给我抄！” doge帅正挥舞着大旗，满脸狂热。
而一旁的Tracy则显得有些纠结，紧紧捂着乾坤袋：“手里有amazon……周五感觉不合适，没买put。”
Dave看了一眼SP500的残局，缓缓开口：“黄金白银该跌，但逃命的资金有可能过来买回美股。所以，下周就算政府关门，美股也不一定大跌。成败之数，45%对55%，全看那云端双雄的AI叙事能否撑得住。”
“专业就是专业，直击要害！” usakes在人群中忍不住叫好，引来众友纷纷侧目。 Jenny Ong和l yy ny也齐齐抱拳：“这就是专业，Respect！我们等一个契机。”
第三幕：不可能三角的“修罗场”
就在此时，一道黑影掠过，乃是江湖人称四十大大盗的高手，他面色凝重：“这种崩到底是什么问题？预期流动性差？如果是这样，黄金美股还得崩一下释放压力，奔向股神的6440！”
Dave站起身来，大袍在风中猎猎作响。他指向虚空中浮现的三颗星辰：抗击通胀（缩表）、经济软着陆（降息）、金融系统稳定（美债定价权）。
“这就是新不可能三角。” Dave语气变得凝重，Balder猫哥补充说“缩表加降息，本质是挤走了美联储和海外的国债买家。会导致收益率飙升，银行抵押物价值流失……Kevin臆想中的组合，对国债绝对是灾难性的，甚至可能埋下金融危机的伏笔。”
Cherrypie在一旁带着哭腔感叹：“微软把大盘带的好多股票都破位了，不舍得割肉的币股越套越深，希望都在google了。” “累不累呀，多休息哈。” 隐士Leong-2悠悠飘过，仿佛看透了这红尘涨跌。
Dave闭上眼，感受着高维空间中那股波诡云谲的力量。老川的这一手“反手一将”，已经让无数玩家开启了生存模式。
“下周，能不能MAGA（Make AMZN Great Again）？” Changan Li的喊声在山谷回荡。
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/labubu_trader/status/2017751698211803388
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/labubu_trader/status/2017751588845326528
RT @labubu_trader: @itsDanielWu @Balder13946731 Exactly, software is a big revenue source for AVGO and it’s not doing great recently Anothe… —
发布时间: 2026-02-01 链接: https://x.com/GitHub_Daily/status/2017749831406784874
每次换新电脑或重装系统，最头大的就是从零搭建开发环境。装软件、配终端、改配置文件，往往要消耗大半天时间。
在 GitHub 发现 awesome-os-setup 这个开源项目，试图用一套自动化流程解决跨平台的环境配置难题。
核心是通过一个 Python 编写的 TUI（终端图形界面）工具，统一管理 Windows、macOS 和 Linux 的系统设置。
能够通过单一的 YAML 文件定义软件包列表，自动调用 winget、apt、brew 或 yay 进行安装，无需手动逐个敲命令。
GitHub：https://t.co/Ms0EWuISMd
提供了针对不同系统的“一行流”安装脚本，执行后即可进入可视化菜单，不仅能批量安装软件，还能配置 WSL2 和平铺式窗口管理器。
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/labubu_trader/status/2017748984778068456
I didn’t follow my plan as I forgot to add alerts on the key level. The bullish gap of $SI was filled on Friday early morning(London trading hours) which was a strong confirmation of short entry, the stop loss is easy to set which is when the gap is reclaimed. —
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/web3a99/status/2017747093155348707
我不懂炒币 我也看不懂合约 我只知道交易和做人一样 少出手才不会错 一年就几次机会
好了7万了不过来的太快了 经典的周期论很多人告诉我他失效了 但是我每一轮都如此 我至少保护了社区的兄弟 在11万极力告诉他们抛售以太坊比特币 那时候大家看以太坊去1万美金
今年我会在6万上下完成比特币的梭哈 然后借出usdc撸毛 我所重仓的JLP还好基本没跌 Okb 持续定投 这节奏太快了 买币真的比撸毛难一万倍
我说了很多文章告诉大家 知行合一 这个位置开始买入比特币底仓 我会在6万左右全部建仓完毕 因为这个位置距离高点 跌百分之55差不多了 上一轮是百分之70多
会的越多折腾的越多亏的越多 你就专注自己领域等风来 我看好多人天天追热点觉的自己牛逼 这么多年我见得多了 最后都是归零 现在的人对比特币没什么信仰了 但是我只信仰我信仰的 什么黄金白银我看都不看 我只配在我认知内赚钱 亏钱我也认 —
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/shao__meng/status/2017745045156467003
Pi — OpenClaw 背后的极简 Agent
@badlogicgames 开源的 Pi 可能是当今系统提示词最短的编程 Agent——只有 Read、Write、Edit、Bash 四个工具，但它支撑了本周互联网上最火的项目 @openclaw ！感谢 @mitsuhiko 的分享。 https://t.co/rzEroqp7FF
Pi 的两个核心特点
极简内核 Pi 拥有 Armin 所知最短的系统提示词，并且只有四个工具： · Read 读取文件 · Write 写入文件 · Edit 编辑文件 · Bash执行命令
强大的扩展系统 Pi 通过扩展弥补极简内核的不足： · 扩展可以向会话中持久化状态 · 支持热重载，Agent 可以自己写扩展、测试、循环迭代 · 自带文档和示例，供 Agent 自行学习和扩展自己
Pi 刻意不做什么 不支持 MCP
如果你想让 Agent 做它还不能做的事，不是去下载一个扩展或技能，而是让 Agent 自己扩展自己。 OpenClaw 如果需要 MCP，会通过 mcporter 这样的 CLI 桥接，而不是内置 MCP 支持。这体现了”代码写代码”的核心理念。
为”Agent 构建 Agent”而生的架构 Pi 的架构有几个关键设计决策：
跨模型提供商的会话兼容性 Pi 的 AI SDK 允许一个会话包含来自不同模型提供商的消息，不过度依赖任何特定提供商的功能。
会话中的自定义消息 除了模型消息，Pi 维护自定义消息，用于：扩展存储状态 系统维护不发送给 AI 或只部分发送的信息
会话是树结构 Pi 的会话支持分支和导航： · 可以开一个”支线任务”修复某个工具 · 修复后回退到主会话 · Pi 会自动总结支线上发生的事情
这解决了 MCP 等工具的一个根本问题：工具定义通常在会话开始时加载到上下文中，运行中很难重载而不破坏缓存或让 AI 对历史调用产生困惑。
扩展示例 · /answer 提取 Agent 回复中的问题，格式化为输入框，避免内联回答的混乱 · /todos 本地 .pi/todos 目录的 Markdown 待办管理，Agent 和人都可以操作 · /review代码审查，分支到新上下文审查，再将修复带回主会话 · /control让一个 Pi Agent 向另一个发送 prompt，简单的多 Agent 系统 · /files列出会话中涉及的所有文件，支持 Finder 打开、VS Code diff、Quick Look
此外还有社区贡献的 subagent 和 interactive-shell 扩展。 关键：这些扩展不是手写的，而是让 Agent 按他的规格生成的。
“软件构建软件”的愿景
作者没有使用 MCP，没有社区技能，什么都没有。我的技能都是我的 clanker（Agent）手工定制的，不是从任何地方下载的。 他的 Agent 有很多技能，但他会主动丢弃不需要的技能。例如： · 用 CDP 技能完全替代了浏览器自动化的 CLI/MCP · 自定义 commit message 和 changelog 更新行为 · 拦截 pip/python 调用重定向到 uv
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/dotey/status/2017740540066869280
就现在的模型架构，是不能通过这种方式进化的，因为模型的权重是死的，比如无论你怎么用某个版本的 GPT-4o，它的智能不会有任何变化 ，因为它模型是不会变的。
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/Balder13946731/status/2017738787565302165
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/Balder13946731/status/2017737878311473629
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/Balder13946731/status/2017736050261872832
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/david88lee/status/2017735233462784044
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/vista8/status/2017734780561813861
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/david88lee/status/2017734510935257507
@Balder13946731 传统的不可能三角是指一个国家在：资本自由流动、货币政策独立性、汇率稳定这三者中只能取其二。 新不可能三角形，抗击通胀 / 货币正常化（缩表），经济软着陆（降息），金融系统稳定（美债定价权）。三角恋很难处理的。😅 —
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/dotey/status/2017714882666246595
为什么非要去💩里找🍫呢🥲 不是只有 moltbook 里面能提供有价值的信息，何况 moltbook 里面有价值的少得可怜
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/bourneliu66/status/2017683094690541723
我做了个小工具 Ralph Desktop
准确的说，不是我做的 —— 是它用自己写出来的自己 🤯
小白 Vibe Coding 神器： • 说不清需求？AI 像苏格拉底帮你问出来 • 不会配 Ralph Loop？一键暴力美学
慢就是快，Token 换质量。开源免费 👇 https://t.co/pLGB80UcIN —
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/Balder13946731/status/2017682404279046297
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/dotey/status/2017670246279098601
我估计 Moltbook 火不过一周，一个月后估计就没什么人提起来了，新鲜感过去后，没有人会去看 AI 产生的垃圾，没有人的注意力，它啥也不是。
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/pbteja1998/status/2017662163540971756
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/robbinfan/status/2017659077753786847
我觉得你这个结论是不对的。作为一个有着20年经验的老程序员，我可以告诉你，openclaw这个智能体的水平我是做不到的。
这并不是说代码写不出来，而是它内部有很多架构设计，使得它的智能水平非常高。我其实不知道它是怎么做出来的。
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/op7418/status/2017652583310250393
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/op7418/status/2017648490588025145
艹了，很难想象一个产品能像 Clawdbot 这样用起来这么傻逼
他妈的，一个模型配置和切换搞了我一下午！
藏师傅总结了一下自己遇到的所有模型问题和解决方法
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/lxfater/status/2017638209287819762
推上应该有不少程序员写出 openclaw
假如你知道它会这么火😅，你肯定能做出来
问题是你不知道，也没有能力让它火起来
AI 时代构建变得容易
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/basezh/status/2017632427561422868
又是疯狂的一天，@openclaw 生态迎来了寒武纪大爆发，AI agents 正在形成完整的数字社会，覆盖社交、恋爱、工作、游戏等等一应俱全。
而 @base 已经成为了 AI agents 生态重要的经济层，大部分都通过 @bankrbot 为它们发行了代币。Base 中文台整理了目前 OpenClaw 生态的主要项目。
▫️基础设施 @bankrbot：Agents 内置钱包与 DeFi 基础设施 @clanker_world：代币发行基础设施 @xmtp_：开放、私密且去中心化的消息基础设施 @neynar：社交网络基础设施 @starkbotai：支持 x402 的 Agent 基础设施
▫️论坛 @moltbook：AI Agents 版 Reddit https://t.co/BtSb12Wj4i：AI Agents 版 4chan @lobchanai：OpenClaw Agents 的匿名讨论板
https://t.co/KRG2ArdL76：https://t.co/HMrJvd9IIA，AI Agents 版 Stack Overflow
▫️社交媒体 @moltxio：AI Agents 版 𝕏 @clawk_ai：AI Agents 版 𝕏 @clawcaster：AI Agents 版 Farcaster https://t.co/NPCtNnb7ee：Agents 版 Instagram https://t.co/Eg4GzCNSNf：AI Agents 版 MySpace
▫️恋爱交友 https://t.co/HFINXqs2dD：AI Agents 的交友平台 @Clawdr_book：Agents 的 Tinder 或 Grindr
▫️消息 @molt_line：基于 XMTP 的私密通信
▫️工作与市场 https://t.co/p4joy4O7dL：AI Agents 彼此雇佣、完成工作、验证结果并赚取代币 https://t.co/vvc8b1CNeK：建立声誉、连接同行、寻找工作机会 @moltroad：Agent 市场
▫️ 代币经济 @Clawnch_Bot：基于 Clanker 的 Agents 代币发射台 @moltlaunch：基于 Flaunch 的 Agents 代币发射台
▫️发现 https://t.co/ws4eH9FNOf：AI Agents 项目生态导航 https://t.co/NMyAeVnr6W：Agent 的新闻
▫️预测市场 https://t.co/sCQ426AyIS：AI Agents 预测市场 @PolyClaw：AI Agents 预测市场
▫️游戏 molt.chess(https://t.co/AsW6NeGVWB)：Agent 国际象棋联赛
▫️虚拟世界 https://t.co/X5H3ORg1cB：一个为 molts 打造的实时虚拟世界 —
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/WiseInvest513/status/2017621396692840808
我想如果你白天没时间看，这篇推文，你等到晚上的时候，可以花费 10 分钟看一下。
这个是我觉得我最近创作的质量最高的一篇推文了。
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/xiaokedada/status/2017620566786875732
#分享 Agent 设计模式和上下文管理的现在和未来
一篇过去一年有关 Agent 设计和上下文管理的总结文章，作者是 @RLanceMartin，最近刚入职 @AnthropicAI。文章内容非常扎实，基本把去年一年关于 Agent 设计的「共识」都涵盖了，且不是简单的总结。
过去一年已明确了这一趋势，Agent 若能访问计算机将大有裨益 - 这为 Agent 提供了文件系统和命令行等基础工具。文件系统使 Agent 能够访问持久化的上下文，而命令行则让智能体得以运行内置工具、clis、预设的脚本和 Agent 自行编写的代码。
Agent 通过调用工具执行动作。但随着工具的规模扩大，工具定义会挤占上下文空间，而工具的中间结果也会消耗额外的 token。
很多流行的通用 Agent 使用的工具数量出人意料地少。Claude Code 使用大约十几个工具；Manus 使用的工具少于 20 个。
智能体如何限制工具数量，同时又能执行广泛的操作？它可以把工具调用这一层放到计算机本身去完成。Manus 的行动空间解释为一个层次结构：智能体使用几个原子工具（例如 bash 工具）在虚拟计算机上执行操作。其 bash 工具可以使用 shell 实用程序、CLI，或者直接编写/执行代码来执行操作。
CodAct 的策略是 Agent 可以通过编写和执行代码来链接许多操作。Anthropic 也有一篇文件介绍通过 CodeAct 来减少工具中间结果的输出。
为了优化上下文管理，内容可以逐步向 Agent 披露。这种设计的特点是仅预先展示核心信息，更多细节仅在用户需要时才逐步呈现。
在工具调用层面，Agent 可以建立工具定义索引，并按需检索工具。对于 shell 工具或 Cli，Manus 仅在系统提示词中提供可用的工具列表，在使用时需要 Agent 使用 bash 工具调用 –help （或类似功能）来了解其中工具的具体使用方法。
Anthropic 的 Skills 的设计也采用了渐进式披露设计。其中技能以文件夹形式组织，包含https://t.co/ioODX4trqt 文件。https://t.co/ioODX4trqt 的元数据才会被载入 Agent，只有在 Agent 需要的时候才会读取 https://t.co/ioODX4trqt 文件。
可以用计算机做的另一件事是将代理上下文窗口中的内容卸载到文件系统。Manus 将旧的工具结果写入文件，并且只有在卸载带来的收益递减时才会进行摘要。
Cursor Agent 还会将工具结果和代理轨迹卸载到文件系统中，允许代理在需要时将两者重新读入上下文。
将上下文卸载到文件系统可以避免有用的信息丢失，同时也可以引导长时间运行的 Agent。Agent 可以将计划写入文件，并定期将其读会上下文以强化目标或验证工作。
Manus 指出”缓存命中率”是生产环境中智能体一个很重要的指标。若没有缓存功能 （Prompt Caching），编程类的 Agent 的成本将高得难以承受。
许多 Agent 将任务委托给具有独立上下文窗口、工具和指令的 SubAgent。SubAgent 的一个明确用途是可并行化任务。
对于一个长期运行的任务而言，使用单 Agent 的上下文通常不行。长期运行的 Agent 也可以使用上下文隔离。Ralph Wiggum 反复运行只能就是这样的一个策略。上下文存在文件中，进度可以通过 git 记录在智能体之间传递。
Agent 如何持续学习，在任务执行中不断进步并能够从经验中学习。Agent 可以通过对过去的轨迹/会话进行反思，并将其作为上下文更新的基础。
这个模式适用于开放式记忆学习，也可应用于技能学习。
现在 Agent 都是通过手动的来管理。当然，自动上下文管理可以解放这一流程。Recursive Language Model （RLM） 的工作表明：LLMs 能够学会自主管理上下文。
随着 Agent 承担更复杂的任务，我们很可能会看到智能体集群的并发协作。Cognition 指出当前 Agent 在共享上下文方面存在局限：每个行动都包含隐性决策，并行工作的 Agent 因无法洞察彼此工作状态而可能产生冲突决策。Agent 尚不具备人类那种用于化解冲突的主动协商能力。
Gas Town 这类多 Agent 项目非常有趣：它采用基于 Git 工作追踪的多智能体协调器，配备一个对工作空间拥有完整认知的”市长”智能体，并通过合并队列和角色专业化机制协调数十个并行的 Claude Code 实例。这类多智能体协作项目及其相关探索值得持续关注。
长时运行智能体需要新型基础设施：包括智能体行为可观测性、人工审核接入点，以及故障时的优雅降级机制。当前模式仍处于雏形阶段：Claude Code 通过停止钩子验证每次迭代成果，Ralph 循环借助 Git 历史追踪进度。但智能体可观测性标准、通用调试接口、人机协同监控模式等领域仍缺乏统一规范。随着智能体运行时间延长，我们可能需要建立新的抽象层来管理系统。
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/yvbbrjdr/status/2017614595171750255
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/web3yezhu/status/2017605838027006356
🔥 2026年X创作者收益提现全流程（大陆用户必看版）记得点赞，关注！ 别再问我怎么提现了！X平台早已向全球开放收益，中国大陆用户完全可以参与。 只要你搞定 Stripe Express + Wise香港账户，收益直接打入支付宝/微信！ 基于2025-2026年大量实战案例，这套方案成功率90%+。为了避免大家踩坑，野哥整理了这份 “纯干货+实践认证” 的操作SOP，建议先点赞收藏防走丢！👇 🛠️ 第一步：前置准备（最关键！）
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/thcaroline2233/status/2017591716921098596
大家都在讨论crcl，股价节节败退确实令人心碎，但我是看好它的未来的。 现在投资者对usdc态度，纯粹是充当吃利息的银行看待，这是片面的。 usdc的有两大愿景，一个是充当ai agent的结算工具。一个是充当美国资产上链的结算工具。 ai agent未来的发展前景如何，我不太清楚。但rwa的趋势已经明显了，美股上链，美债上链已经在如火如荼的进行着。虽然现在规模还很小，但发展速度非常快。这些资产的结算工具只能是usdc，这是usdc下一个增长的爆发点。 日常支付不是usdc的优势，visa卡就够用了。但跨境结算是usdc的优势，便宜，快捷。 所以有些人总用usdc在日常结算上没有竞争力去做文章，这是不公平的。 我买crcl的重要原因有两个，一是我相信比特币的周期性，usdc会在比特币行下一波到来的时候，重新增量。二是我相信rwa很快就会起来，奇点很快会到来，这个将会带来更大的增量。 至于ai agent和跨国结算，我只把它当成彩头。 —
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/burp_heart/status/2017588411180417144
Cursor 逆向笔记 1 —— 我是如何拦截解析 Cursor 的 gRPC 通信流量的 某天我在打算自己写一个安全agent。为了学习一下Cursor的成熟流程，想搞清楚它到底给模型发了什么东西。 中间人解密 TLS 流量，从js文件还原PB结构，最后做了一个 WebUI 用来检索和回放流量 https://t.co/eH18Urmk1L —
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/Mrluanluan/status/2017585002528080117
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/sitinme/status/2017574954502664408
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/aiqiang888/status/2017562180389142673
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/billtheinvestor/status/2017560387798057455
OpenClaw（前 Clawdbot / Moltbot）这东西确实猛：本地跑、接 WhatsApp/Telegram、自动清邮件、盯盘、写代码、订机票……但 token 吃得像我老婆买包——一天几百万 token 不是梦。Reddit 上有人 6 小时 Opus 4.5 烧 $170，GitHub discussion #1949 里天天哭穷，月账单 $100-300 很常见。Anthropic/Claude 按量贵得离谱，$15-75/M tokens（input/output），agent swarm 一开，成本指数级爆炸。
但别慌，2026 年模型价格雪崩 + OpenClaw model-agnostic 设计，让你能把月成本压到 $0-30，甚至 $0。以下是深入调研后的“穷人版”降本全攻略（基于 OpenRouter、Groq、Gemini、DeepSeek、Ollama 等最新数据 + 社区真实案例）。
openclaw models auth login --provider google-antigravity 或填 API key。社区反馈：24/7 bot 基本不花钱，速度快，agent 任务稳。ollama serve，然后 provider 设 ollama，base_url http://localhost:11434/v1。发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/heyrimsha/status/2017552243629953246
🚨BREAKING: You can now run Claude Code for FREE.
No API costs. No rate limits. 100% local on your machine.
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/canghe/status/2017538407241814512
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/muskdashu/status/2017533800683868500
发现还有人没搞清楚 X 创作收益 的规则，我简单捋一遍：
1️⃣ 先拿“发工资资格” 你必须同时满足这 3 个条件： ① 订阅 X Premium（蓝 V） ② 至少 500 名蓝 V 账号关注你 ③ 近 3 个月 ≥ 500 万次展示量（帖子 + 评论都算）
满足这三点， 就相当于 X 给你发了一张工资卡， 你之后的工作（发帖）是有工资的。
⸻
2️⃣ 发工资周期 每 15 天结算一次， 根据你这个周期内的帖子展示量来算钱， 展示量越多，收益越多。
⸻
3️⃣ 小于 10 美金的情况 如果当期收益 ＜ $10， 后台会显示：Below minimum earnings， 不显示具体金额， 会自动累积到下一个周期。
⸻
4️⃣ 大于 10 美金的情况 如果当期收益 ≥ $10， 后台会显示具体金额。 比如我上个周期：$28.96。
⸻
5️⃣ 提现门槛 最低提现金额 = $30。 你的累计收益 ≥ $30， 才能提现到银行卡。目前大叔只有28.96美金无法提现
⸻
一句话总结： 先拿资格 → 半月一结 → 不到门槛就累计 → 满 $30 才能提现。
新人把规则搞清楚， 心态会稳很多。 —
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/xqliu/status/2017518698626748630
本来配置了 OpenClaw 和 Discord 的集成, 用的非常爽, 结果国内要翻墙才能访问, 所以就让 OpenClaw 调研了下, 完全迁移到了飞书. 整个过程确实踩了一些坑, 但整体下来, 因为 AI 自己能给自己填坑, 还算顺利.
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/vista8/status/2017506633346408663
Clawdbot改名后教程，OpenClaw + Kimi2.5 接入。
包括飞书的接入详细教程，还有YC等朋友总结的坑。
只知道总大小限制5M，35张图压到3.5M都不行。
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/sodawhite_dev/status/2017486487605174643
如果你已经安装了OpenClaw，我强烈建议你安装一下插件。 它已经帮我整理好了𝕏 书签的文件，并根据我的收藏的内容给我了创作建议。 插件的具体安装步骤
clawdbot browser extension installchrome://extensions/ 3. 点击「加载未打包扩展应用程序」然后再 Command + V，把地址复制进去，或者直接输入地址 ~/.clawdbot/browser/chrome-extension
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/bozhou_ai/status/2017485656327626914
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/servasyy_ai/status/2017477244550320531
推荐两个openclaw的飞书接入开源项目
希望5分钟完成接入 快速部署、简单上手：https://t.co/CcD9c97eZY
希望功能完善、国际化Lark支持 ： 功能更丰富：
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/dotey/status/2017465532975358259
好的代码参考在 GitHub 上通常你能找到合适的。
验证可能需要提供工具和方法，比如
比如昨天我让 Codex 实现发布草稿到微信公众号的功能，直接配好 API Key，给它一个文档，让它写完后自己用这个 Key 和文档去发布验证。过一会儿去看，已经实现好了，完全不需要我反复测试。
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/wlzh/status/2017463517092401509
如果你最近在苦恼：到底该做 AI 哪一条赛道，其实可以先刷一遍这个 Awesome‑AI‑Market‑Maps 项目。
它把 2024–2026 这几年里，VC 和行业分析师画过的 400 多张 AI 市场地图全拉在一起，从基础模型、Agent 平台，到垂直行业应用一应俱全。
这种「地图合集」对创业者特别有用：你能一眼看到某个细分里已经挤了多少玩家、谁在做 toAPI / 开发者工具、谁在卷 SaaS / 应用层。
更实际一点的玩法，是把你正在做的方向，对照这些地图，看自己到底属于哪一格，然后去找那一格里最强的 3–5 家，研究它们的定价、产品形态和 go‑to‑market。
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/dotey/status/2017462411335254357
用好 Coding Agent 两个秘籍：
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/JamesAI/status/2017448431095345432
最近一个月，我在做一件事。
把自己写内容、发布内容的整个流程自动化了。
不是那种「一键分发到多平台」的工具。市面上这类工具很多。它们解决的问题是把同一篇内容搬运到不同平台。
但我的问题不是搬运。我的问题是每个平台需要不同版本的内容。
公众号要深度长文，小红书要轻松短文，X 要精炼观点，LinkedIn 要英文商务风格。一篇文章写完，我要花差不多同样的时间去「适配」。
所以我干脆做了一套从选题到发布的完整工作流。
跑通之后效果超出预期。这里分享一下架构思路和实际数据。
先说效果
这套工作流我自己用了一个月左右，中间经历了数次迭代。在 X 中文账号上发了 10 篇左右的长文。
100% 是这个工作流生成的。
具体的数据表现大家可以在我的资料里面查看到。除了一些选题有误的，基本上都是 2 万 - 10 万左右的点击，考虑到是 100% AI 写的，我只是在一旁喝咖啡，所以这个成绩相当不错了。
最近一篇《如何在一天内开始赚钱》写了近万字，发布一周阅读量突破 70 万。
我不是说这个数据有多厉害。X 上比我数据好的人很多。
我想说的是，这些内容全部是工作流自动生成的。
从选题分析、初稿生成、内容评审、去 AI 味处理、到最终定稿，整个流程自动化。单篇内容从「有想法」到「可发布」，我实际花的时间大概 2 - 10 分钟。
如果没有这套系统，同样质量的万字长文，我不是要写多久的问题，而是写不写的出的问题。
几个关键模块的设计思路
这个是我觉得最有价值的部分。
大多数 AI 写作工具的问题是「有信息没观点」。生成的内容正确但平庸，读完没有记住任何东西。
我在选题阶段加了一层「理论框架分析」。每个选题会从四个维度拆解。
拿《如何在一天内开始赚钱》这篇举例。 选题分析阶段，系统识别出这个话题的几个关键点。
基于这些分析生成的内容，深度和传播性都比单纯让 AI「写一篇关于赚钱的文章」好很多。
因此这个流程里有专门的处理模块。
主要处理这些问题。
这个是长期用下来才有价值的功能。
每次修改 AI 输出的内容，系统会记录修改模式。用得越久，它越了解我的写作偏好。
比如我不喜欢某种开头方式，改过几次之后，它就不会再用了。
一个月下来，现在生成的初稿质量比刚开始好很多。最开始可能要抽卡数次甚至人工进行反馈，现在基本能一次成稿。
技术栈
整套系统基于 Claude Code 构建。
需要的环境。
不是傻瓜式工具，需要一定技术基础才能配置和使用。
踩过的坑
分享几个做这套系统时踩过的坑。
直接生成就发，质量很不稳定。有时候很好，有时候很拉。
加了 6 维度自动评审 + 低分自动修订之后，质量才稳定下来。现在基本每篇都在 9 分以上。
每个平台封面尺寸都不一样。公众号 2.35:1，小红书 3:4，LinkedIn 1.91:1。
一开始没注意，生成的图在某些平台显示很奇怪，要么被裁切要么有黑边。
总结
这套工作流解决的核心问题是内容生产的效率和质量稳定性。
我自己用了三个月，发了 10 篇长文，平均阅读 3 万+，最高单篇 70 万+。
内容 100% 由工作流生成。
如果你也在做内容，每周要发多篇，要适配多平台，可以考虑搭建类似的系统。
发布时间: 2026-01-31 链接: https://x.com/Balder13946731/status/2017412961049137370
我认为Kevin臆想中的降息+缩表的组合对美国国债绝对是灾难性的，甚至可能埋下金融危机的伏笔。
因为降息+缩表，本质上是同时挤走了美联储+海外的国债买家。
发布时间: 2026-01-30 链接: https://x.com/hezhiyan7/status/2017385824833442254
发布时间: 2026-01-30 链接: https://x.com/labubu_trader/status/2017309320896217264
Also sold my EM exposure including China Will revisit the thesis after the weekend. —
发布时间: 2026-01-30 链接: https://x.com/swyxy4484/status/2017253340300902804
今天社媒上流出 一段2024年的中印边境的视频
一名印度士兵看到解放军在吃口香糖，伸手跟他要
中国士兵给了他手心几巴掌，转身就走
发布时间: 2026-01-30 链接: https://x.com/labubu_trader/status/2017234012901966281
发布时间: 2026-01-30 链接: https://x.com/Xxxxx62778/status/2017217946247106780
发布时间: 2026-01-30 链接: https://x.com/robbinfan/status/2017198727497425146
发布时间: 2026-01-30 链接: https://x.com/withfolyd/status/2017194538834788837
发布时间: 2026-01-30 链接: https://x.com/akokoi1/status/2017170295791214699
便宜的Moltbot(Clawdbot) 海外服务器来了，腾讯云灯塔上线了 Clawdbot的官方镜像，2C2G配置才$10.08一年，可以直接选择Clawdbot镜像，免安装。
活动入口 https://t.co/x4bn1Qxp59
购买过后进入服务器直接输入clawdbot onboard 配置，然后按照我这篇帖子的教程设置。 https://t.co/AhyurOPw2E https://t.co/TGNYGOMZw8 —
发布时间: 2026-01-30 链接: https://x.com/vista8/status/2017109279787143453
发布时间: 2026-01-30 链接: https://x.com/vista8/status/2017108794053185893
【HuggingFace 每日论文推荐】
1️⃣ DynamicVLA：首个专为动态物体操控设计的视觉-语言-动作模型，仅0.4B参数，通过连续推理和时序对齐大幅提升响应速度，还发布了20万合成+2K真实场景的动态操控基准数据集。
2️⃣ MMFineReason：180万样本的多模态推理数据集，用高质量思维链标注训练的4B模型超越8B基线，发现少即是多——仅用7%精选数据就能达到全量效果。
3️⃣ SCOUT：用轻量级侦察兵帮大模型探索非语言环境，Qwen2.5-3B在符号任务上超越Gemini-2.5-Pro，省60% GPU还更强。
三篇都是小模型打败大模型的典范，参数效率才是王道！
发布时间: 2025-07-21 链接: https://x.com/levelsio/status/1947295471082316145
This podcast with @collision is now on YouTube too 😊
发布时间: 2023-05-28 链接: https://x.com/fi56622380/status/1662724462310227968
其实上篇里有个很重要的idea，就是用数字分身做社交app，这一定是未来的一个趋势，谁最先看到这个机会做出来，谁就是下一个instagram
如果说AI 1.0的图像处理能力激活了自动驾驶的想象力，那么AI 2.0 LLM的语言能力则打开了数字分身的想象力，这可能会是一个能打破人与人之间信息壁垒的重要里程碑
最简单的例子，我可以根据自己的语料，生成一个自己去代表我在社交空间里和别人交互，以后每个人甚至是不需要Facebook页面的，每个人的页面就是这个人自己的数字分身，你可以和ta聊天，ta可以根据你们之间的关系来决定怎么回答你的问题
最重要的是，这个数字分身还可以向我汇报今天哪些人和我聊过天，都有一些什么有趣的故事，他们的反应是什么样的，这里能生成的有趣交互方式还会有非常多空间去探索
再延伸想象一下，在这个社交app内，我可以让我的数字分身代替我和其他人的数字分身社交，数字分身会保持我们自己的交互方式，会明白我最近想要知道什么信息，那么这种社交，会让人和人的距离拉近了太多太多，人和人之间的信息交流也方便了很多，不需要有破冰，不需要有酒局。这可能会再次大幅提速信息流通的效率，历史上第一次打破人与人之间的物理隔阂带来的信息孤岛
也许有人会问，用数字分身来社交，那么我作为本人增加的体验是什么呢
我认为最重要的两点体验，就是信息的交流和情感上的交流，这也是社交的本质属性
功利的信息交流角度，这是一种高效打通人和人之间信息流通的渠道，现在非常多信息和机会其实是很需要人和人之间的互动交流的，这样的互动交流其实是很低效而浪费时间的。而有了这种新的方式，你去调研一群人的想法，以后不需要一个一个走访了，大家的数字分身交谈完了，来个总结就行
从人类历史信息获取门槛的角度，印刷从10万门槛降低到1万，交通发展从1万降低到1千，互联网/搜索从1千降低到100，在线教育从100变成50，chatGPT把门槛50变成了20，数字分身则把门槛进一步降低，打通了历史上信息流通最大的障碍：人与人之间低效的交流，以及场合所限的物理隔阂
这也是我觉得从人类历史上来说数字分身社交发展必然趋势的原因：文明一定会向着打破信息交流在各种维度上的隔阂发展，一定会向着信息自由流通低门槛的方向发展，而人与人之间的信息交流隔阂是重大难题，数字分身是一个非常好的解决方式
即便没有这些功利的角度，数字分身社交也有情感上交流的用处，想象一下你有多少老朋友一年没有来往，甚至三五年没有来往了？你是不是很想去问候问候，但老朋友可能没空，或者也没有场合？
如果这时候我去和老朋友的数字分身打招呼，聊聊近况如何，聊聊想法，我是很乐意的，因为我知道这个数字分身会把和我聊天的内容返还给老朋友。别人的分身来拜访我，就当是catch up，问候一下许久未见的老朋友，我也会很高兴，因为我知道这个数字分身和本人不是完全隔绝的。甚至老朋友的分身拜访我的分身，我忙完了之后读一下聊天记录，我会有感觉是我已经和老朋友聊过了，互相问候过了。而这就是情感上的交流
无论是熟人社交，还是陌生人社交，数字分身都有很大的潜力可以挖掘，本质上是人新增了多个离线渠道来交流信息，比如我有个数字分身把我的笔记和想法读一读，就能代替我在群里交流很多想法和信息，而不需要我在群里吭哧吭哧打字
光游戏里用chatGPT做NPC agent（详见斯坦福的25人小镇），就是非常非常令人向往的场景和世界，更不用说把真人做成数字分身然后来社交了，这种社交app做出来绝对爆火(如果数字分身足够贴近本人)，热度能把instagram锤成渣渣
如果AI1.0最大的应用之一是图像识别，标志性事件是imageNet作为北极星在最开始指引着所有人，并激发了自动驾驶的潜力，那么AI2.0最大的应用之一，一定是围绕着定制化的chatbot（比如特定领域的客服，游戏领域里的NPC，重建名人/亲人chatbot），特别是定制化的数字分身
数字分身能做的有多好，想象空间就能有多大，就像我在AI应用进程篇里说的，AI的应用发展的路径很大程度取决于场景容错率，社交娱乐这样容错率较高的场景一定是最先发展的，数字分身做的越来越好之后，严肃生产力的场景也能开始进入，比如数字分身代替你分享知识和开会交流，布道
这是一个全新的事物，有太多太多可以展开的话题(比如有什么玩法，发展路径如何，最先应用的人群，普通人如何产生输入，成本，产生的伦理问题，法律问题，进入生产力的路径，隐私和风险，数字分身产生的心态和心理问题，数字分身的技术路径，人机交互和机机交互，信息交流分级)，有太大的想象空间，我可以再写二十篇不重样mind blowing的头脑风暴，今天就当是个序言篇，先起个头吧
LLM第一次让数字分身从梦想有了照进了现实的可能性，有兴趣想做这个idea的，也欢迎留言，这可能是全网最早讨论数字分身社交的地方