小64🇬🇱🇺🇦🇺🇸 @Noting1989

此外，近日，有消息说：苹果中国区iPhone会统一使用长江存储的芯片，特供中国大陆地区 这是一系列操作，现在是软件硬件一起下手。 禁止国行iPhone换区，使用特供芯片（大概率内置监控后门），apple ai 上线中国被中共叫停。vpn被大面积封杀，网信办开大会封杀vpn。可以说iPhone彻底变成网络封锁版iPhone ，中国专属封锁版iPhone

ziyousuiwo（随时更新中国新闻评论） @IngWeilai

2 months ago

4月18日，苹果中国区网页端apple sotre id被禁止换区被证实 有部分网友发现，中国区网友，苹果Apple store网页端访问美国apple store，会强制跳转中国大陆apple store。 不过坏消息来了！最近陆续有网友发现，无法直接查看外区网页版 App Store 了，使用国内 IP 浏览外区 app 会被苹果强制跳转到国区

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微软又搞事情了。 一个低调的Python工具，悄悄爬到GitHub趋势榜第一。 10万+ stars。 它叫MarkItDown，干什么的？ 把任何文件变成Markdown。 PDF、Word、PPT、Excel、图片... 扔进去，出来就是干净的Markdown。 听起来很简单对吧？ 但你知道这解决了多大的痛点吗？ RAG系统最头疼的就是：怎么喂数据给AI。 PDF格式乱七八糟，Word藏满隐藏样式， PPT全是图片没文字... 现在，一行代码搞定。 更狠的是，这是微软官方出品， 完全免费，开源，可商用。 我试了一下，一个200页的PDF， 3秒转完，格式干净得不像话。 这就是大厂的实力： 不做则已，一做就是行业标准。 github.com/microsoft/mark…

更强大的网页抓取Skill - XCrawl，可在Openclaw(龙虾)下丝滑使用！！ 感觉养龙虾的同学都会在装完龙虾后给自己搞一个自动信息抓取任务，尤其是像我们这种做自媒体的人都需要这类功能来帮忙抓取优质的信息源。 我也折腾了不少抓取工具，从最早的tavily search、Brave Search到Kimi Search，用完之后我发现它们或多或少都有些缺点。 或是太慢、或是太贵、或是太差 直到一周前我才用上XCrawl，它的速度和功能远超我之前折腾的工具，整个功能分为如下四大Skill功能： • xcrawl-search: 支持任意语言的网页关键词搜索 • xcrawl-scrape: 单网页抓取，支持输出 markdown/网页/链接/json/截图/总结 • xcrawl-map: 快速发现网站所有链接 • xcrawl-crawl: 全站批量爬取，可设置深度、页面数限制、包含/排除规则 无论是单个Skill使用还是多个Skill配合使用，都非常方便，我这边已经把自己抓取信息的定时任务都切换成了XCrawl，整体体验非常丝滑！ 还有如下几个亮点值得大家关注： - 自定义结构化提取：自定义字段/表格/列表自动转 schema，支持编辑 JSON 输出选项。 - 灵活参数调优：几乎所有模式支持 JS 渲染开关、仅主要内容、移动视图、语言/位置、数量/深度限制。 - 开箱即用：一键获取 API 代码（Python/Node 等）、支持 n8n/Zapier/Make 无代码自动化；输出 Markdown/JSON 直接喂 LLM/RAG/数据库，无需二次清洗。 直达链接： xcrawl.com/?keyword=0k2fs… 现在官方在搞活动，注册即可享受1000个credits的免费额度! Openclaw一键配置文档: docs.xcrawl.com/zh/doc/develop…

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名校红利消失，中产最危险 未来的差距，在于谁更会用AI放大自己！ AI的本质不是替代人，而是： 让少数人可以调动更多生产力 这和历史上几次跃迁很像： 蒸汽机 → 资本家 > 工人 互联网 → 平台 > 个体 AI → “会用AI的人” > “不会的人” 钱会流向三类人？ • 掌握AI工具的人（个体放大器） • 做AI产品的人（工具提供者） • 拥有分发渠道的人（流量/平台） AI让普通人和高手都变强，但中产被压扁 这是真正的财富大转移！

OpenClaw 突破 10 万 GitHub Stars 之后，我发现身边玩 AI Agent 的朋友都在折腾同一件事：让 Agent 自己去网上抓数据 听起来很美好，但 90% 的人卡在了第一步——数据根本抓不下来 不是被 Cloudflare 拦住，就是 IP 直接上黑名单。有朋友跟我吐槽，为了让 Agent 抓个竞品价格，自己先花三天写爬虫，结果第四天网站一改版，代码全废 这就是 2026 年数据采集的真相：反爬军备竞赛已经卷到普通开发者玩不起了 我之前做 PM 的时候算过一笔账，这笔账现在依然成立 OpenClaw 虽然有内置的 web_search 能力，但实际使用中会遇到三个致命限制。 首先是只能搜到摘要，抓不到完整内容——内置的 web_search 返回的是 snippet 片段，不包含完整页面提取。 你能看到搜索结果列表，但想要深度数据还得再调用 web_fetch，而这一步经常失败。 其次是 API 配额很快用完——Brave Search 免费版每月 1,000 次查询，Tavily 也是 1,000 次。 如果你要做电商价格监控或内容追踪，一周就能把配额烧完。 最致命的是强反爬站点根本过不去——面对 Cloudflare Turnstile、IP 信誉检测、浏览器指纹识别这些防护，OpenClaw 的基础抓取会直接被拦。 社区数据显示，遇到 Amazon、LinkedIn 这类站点，成功率掉到 20% 以下。想绕过去，你得自己配 Scrapling 或付费代理池，又回到了“自己搭基建”的老路 而 API 服务的逻辑完全不同：你要的不是“拥有一套爬虫系统”，你要的是“稳定拿到数据“这个结果 最近偶然看到一个叫 XCrawl 的服务，专门解决 OpenClaw 这类 AI Agent 的数据采集问题。我花了点时间研究它和市面上主流方案（Firecrawl、ScraperAPI、Apify）的差异，发现思路挺清晰 核心就干三件事： 一键适配 OpenClaw —— 不用自己写 Skill，导入配置就能用。 这个对非技术背景的超级个体来说是刚需。OpenClaw 现在是 10 万+Stars 的事实标准，原生适配意味着从“研究文档→封装 Tool→调试”直接缩短为“安装→配置→开始用” 内置防封基建 —— 住宅 IP 池+浏览器指纹伪装+JS 渲染，这套东西自己搭至少要几千到上万美金成本。 他们直接做成开箱即用，成功率稳定在 90% 以上。 结构化输出 —— 直接给你 Markdown 或 JSON，省去数据清洗环节。这个很关键，因为 Agent 要的是“可理解的信息”，不是一堆 HTML 标签。 Firecrawl 也能输出 Markdown，但 XCrawl 多了 Summary 格式（直接返回摘要，减少 Token 消耗）和独立的 SERP 深度采集端点，这在 SEO 监控场景下是刚需 我对比了下市面上的同类工具，XCrawl 的差异点在于： 它不是让你从零开始配置爬虫，而是直接给你针对常见场景优化好的采集能力 比如你要做电商选品，传统方案是：买 Apify 的 Actor → 自己调参数 → 对接代理 → 处理数据格式 XCrawl 是：选场景 → 输入 URL → 拿结果 从产品经理视角看，这是把“工具”做成了“服务” 当然，这类 API 服务的成本肯定比自己写代码高。但如果你算上时间成本（尤其是独立开发者/超级个体的时间机会成本），按需付费的 API 反而是最经济的选择 2026 年的数据采集市场，已经从“技术门槛游戏”变成了“基础设施游戏”。就像你不会为了省钱自己拉光纤一样，大部分人也不需要自建爬虫系统 真正的超级个体，应该把时间花在“用数据做决策”上，而不是“怎么拿到数据”上 如果你正在折腾 OpenClaw 的数据采集能力，或者在做任何需要批量抓取公开数据的项目（竞品监测、SEO 追踪、内容聚合），可以看看这类专业 API 服务 毕竟，能用钱解决的问题，就别浪费时间了👇 xcrawl.com/?keyword=i2vye…

哈哈 卧槽，这个世界真的开启技术平权了。 b站工程师被开除，直接开源了B站源码。 直接扔给小龙虾或者CC，你也能做一模一样的B站前端。 原帖：v2ex.com/t/1200526#repl… GIT：github.com/tiajinsha/JKVi…

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Claude Cowork 大更新：能操作你的电脑了 Anthropic 今天为 Claude Cowork 推出了一组重磅更新，核心是三个能力：电脑操控（Computer Use）、手机派任务（Dispatch）、以及定时任务。 简单说，Claude 现在可以像一个坐在你电脑前的助手一样工作：打开应用、操作浏览器、填写表格。它会优先通过已有的连接器（Slack、日历等）完成任务，如果没有对应的连接器，就直接请求权限在你的屏幕上操作应用。 更实用的是"派活"模式：你在手机上给 Claude 布置一个任务，然后去忙别的，回来时电脑上已经有了完成的成果：一份排好版的表格、一份备忘录、一份简报。 Claude 还支持跨会话记忆，能记住你的工作习惯和偏好。 定时任务也值得一提。你可以设定让 Claude 每天早上扫一遍邮件、每周五拉一份报告，设一次就行，后面它自动执行。 目前这些功能处于研究预览阶段，仅支持 macOS。Pro 用户（$20/月）和 Max 用户（$100-200/月）均可使用，但 Cowork 比普通聊天消耗额度更快。另外一个细节：Cowork 的对话记录存储在本地设备上，不在 Anthropic 服务器上。 对标来看，这基本就是 Anthropic 版的"电脑智能体"，跟 OpenAI 的 Operator、Google 的 Project Mariner 走的是同一条路，但 Anthropic 的策略是把它嵌入已有的 Cowork 工作流里，而不是做一个独立产品。接下来要看的是 Windows 支持什么时候跟上，以及实际使用中操控电脑的可靠性如何。

Claude @claudeai

3 months ago

You can now enable Claude to use your computer to complete tasks. It opens your apps, navigates your browser, fills in spreadsheets—anything you'd do sitting at your desk. Research preview in Claude Cowork and Claude Code, macOS only.

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阿里上线了一款电商版OpenClaw：Accio Work，一人+Accio Work即是一个跨境电商团队 从商品设计、采购、谈判、店铺运营、营销到CRM，一个对话框全搞定 比如，一句“我想开一家卖丑萌毛绒玩具的Shopify店铺”，它即会去市场调研、选品、找货源、预估利润率、上架、做SEO优化、运营推广等等 你可以创建自己的智能体并组成一支AI Agent团队，比如营销、美工、文案团队，每个智能体的模型可选 它内置了电商相关的Skill，相对比较全，开箱即用 支持定时任务，比如晨报/日报、热点追踪、竞品动态、周度回顾等 可以通过微信、钉钉、Telegram、Discord等交互，所有连接数据存在本地 阿里等于把自己的经验在电商垂直场景AI化了，想搞电商的可以看看 #AI电商 #AI企业员工 #AccioWork

Accio @Accio_official

3 months ago

Running a business shouldn’t mean doing 8 jobs alone. Meet Accio Work: your desktop business agent team that actually  connects with your Shopify and gets it done. 10 million users has used Accio Work to run business,  it’s your turn. Try free: accio.com/work?src=f_x_

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张雪峰：我的人生目标是，如果有一天我死了，各大平台会有个热搜叫“张雪峰死了” 今天果然上热搜🔥了，而且，还不止一条～～😂🙏

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OpenAI工程师翁家翌在下边的访谈里讲了两句非常有意思的话： 1. 每个人的命运是可以被预测的； 2. 上帝在宏观不掷骰子，而微观上掷骰子。 某种程度上，个人是很认同的。 "宿命论/命运可预测"： 翁家翌认为每个人的命运是可以被预测的，这个世界是一个确定的世界，人类在宏观上是没有自由意志的，世界在宇宙大爆炸的时候就已经确定了。 这个立场本质上是物理学中的经典决定论，也就是拉普拉斯妖的思路：如果你知道宇宙某一时刻所有粒子的状态和运动信息，就能推演出整个过去和未来。从这个角度看，人的命运只是初始条件在时间维度上的展开，不可预测只是因为我们信息不够，而不是因为它不确定。 翁家翌作为做强化学习的人，会有这种直觉其实不奇怪。RL 本质上就是在一个由规则确定的环境里，通过行动和反馈的闭环来逼近最优策略。如果你把整个宇宙看成一个极其复杂的环境，而人只是其中的 agent，那“命运可预测”就变成了一个工程问题，而非哲学问题，只是算力和信息量的限制。 “上帝在宏观不掷骰子，而微观上掷骰子”： 这个观点上，他把爱因斯坦和哥本哈根学派的争论做了一个调和，而不是简单地站某一边。 微观掷骰子，这基本上是承认量子力学的实验事实。单个粒子的行为确实是概率性的，你没法预测一个电子具体会出现在哪，只能给出概率分布。这一点在实验上已经反复验证过，没什么好争的。 宏观不掷骰子，这才是他真正想表达的核心。意思是：当微观的随机性被大量粒子叠加、平均之后，在宏观层面上涌现出来的规律是确定的。 映射到人的命运上，他的意思大概是：你人生中每一个微小的决策瞬间，每一次神经元的放电，可能确实带有量子层面的随机性。但当这些微小的随机性汇聚成一个人几十年的生命轨迹时，大数定律把噪声给消除了，剩下的是一条由初始条件（你的基因、家庭、时代、性格结构）基本锁定的路径。 这个观点还有一层更深的含义：它解释了为什么“算命”这件事在统计意义上可能有效，但在具体事件上经常失败。 宏观层面的命运轨迹（大致会从事什么类型的工作、大致的人生节奏）或许是可预测的，因为它是由足够多的微观变量平均出来的。但某一天你会遇到谁、某一次会议会说什么话，这些微观事件里骰子还在转。 这不是那种粗糙的"一切命中注定"式宿命论，而是一个更接近统计物理的框架：自由意志存在于微观的每一步，但命运浮现于宏观的整条路径。 你可以选择今天吃什么，但你这辈子大概会成为什么样的人，可能在出生的时候就差不多定了。

如果你只保留一份 AI 工具清单， 留这一份就够了👇 Claude：解决复杂问题 Perplexity：查资料、做研究 Kling AI：生成视频 Tripo AI：做 3D 模型 Mureka：写音乐 Gemini：写内容 CapCut：剪视频 YouLearn：总结 YouTube Canva：做设计 ElevenLabs：克隆声音 Podcastle：剪播客

openAI 核心工程师翁家翌做客whynotTV的这期播客，非常精彩。 “我相信宿命，人类没有自由意志，一切都是大爆炸开始就预设好的。”

I just launched /office-hours skill with gstack. Working on a new idea? GStack will help you think about it the way we do at YC. (It's only a 10% strength version of what a real YC partner can do for you, but I assure you that is quite powerful as it is.)

Anthropic（Claude母公司） 开放 13 门免费 AI 课程及认证，点击链接即可学习： 1️⃣Claude 入门指南：掌握 Claude 日常办公应用与核心功能→ anthropic.skilljar.com/claude-101 2️⃣AI 通识基础课：构建 AI 思维框架（入门必学） → anthropic.skilljar.com/ai-fluency-fra… 3️⃣智能体技能开发：在 Claude Code 中配置可复用指令集→anthropic.skilljar.com/introduction-t… 4️⃣Claude API 全解析：函数调用、工具使用、流式响应等实战→ anthropic.skilljar.com/claude-with-th… 5️⃣Claude Code 实战：将 AI 深度集成到开发工作流→ anthropic.skilljar.com/claude-code-in… 6️⃣模型上下文协议入门：用 Python 从零搭建 MCP 服务端→ anthropic.skilljar.com/introduction-t… 7️⃣MCP 进阶专题：生产级服务器的采样机制与文件系统操作→ anthropic.skilljar.com/introduction-t… 8️⃣学生AI通识课：用AI助力学业规划与职业发展→ anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for… 9️⃣教育工作者AI指南：将AI能力融入课程设计与教学战略→ anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for… 🔟AI通识教学法：面向授课场景的课程体系与评估方案→ anthropic.skilljar.com/teaching-ai-fl… ⑪非营利组织AI应用：提升组织效能的同时坚守使命→ anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for… ⑫Claude × 亚马逊云：完整AWS认证课程开放学习→ anthropic.skilljar.com/claude-in-amaz… ⑬Claude × 谷歌云Vertex AI：从环境配置到生产部署→ anthropic.skilljar.com/claude-with-go… 以下是鲁本老哥的附赠资源： 《不用写代码的AI进阶指南》- 我的免费周刊，已帮助36.9万+读者→ 订阅地址 how-to-ai.guide 延伸学习： • Claude 专项进阶：how-to-claude.ai • Claude Cowork 协作精通：claude-co.work 欢迎转发让更多需要的人看到这份AI学习地图 🔄

Ruben Hassid @rubenhassid

3 months ago

Anthropic is offering 13 AI courses & certificates. It's free by following these 13 links: 1 - Claude 101. Learn Claude for everyday work. Core features and best practices. ↳ anthropic.skilljar.com/claude-101 2 - AI Fluency: Framework & Foundations. The foundational thinking course.

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OpenClaw 小龙虾的几个网站 Awesome OpenClaw Skills：OpenClaw 技能合集 github.com/VoltAgent/awes… OpenClaw101：小龙虾资源聚合 openclaw101.dev/zh ClawHub：Skill 聚合 clawhub.ai

@grok @JerryMai11 @grok这个是什么活动？怎么才能参加！发个带新人入场的流程！

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@FuSheng_0306 直播间链接发下！