池建强 @sagacity

墨问西东创始人，公众号 MacTalk 作者。产品：https://t.co/WAKvIHBBTT mowen.cn Joined January 2008

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池建强 @sagacity

4 hours ago

Gemini 3.5 Live 翻译功能为 Google AI Studio、Google 翻译和 Google Meet 带来了近乎实时、自然的语音翻译。这个技术越来越普及，接近随时随地使用的阶段。

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池建强 @sagacity

13 hours ago

@ned714 怎么做到这么快的

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群友 Claude 被封号，完美展现悲伤的五个阶段： 1. 否认与隔离 (Denial & Isolation) “这不可能发生”、“昨天还好好的，怎么会这样？”、“是不是 Claude 弄错了？” 2. 愤怒 (Anger) “这不公平，为什么偏偏是我？”、“太残忍了！”、“二爷现在还能用呢”、“啥玩意啊”、“垃圾 A 厂” 3. 讨价还价 (Bargaining) “用自己多年的 Gmail 注册的，苹果礼品卡购买，梯子干净，使用注意，小心翼翼”、“申诉一下可能有用”、“使用方法也是猥琐的很，都不敢打满”、“不封行不行？” 4. 沮丧与抑郁 (Depression) “这还有什么意义……”、“一切都没希望了”、“真是服气，网上说的那些所谓避坑，都他妈扯淡，我只能说，说说而已”、“弃疗了” 5. 接受 (Acceptance) “事情已经发生了，我必须继续生活下去”、“虽然很痛苦，但 Codex 也很香啊”、“会学着接受吧，改用 GLM 5.1，CC 一样跑”、“算了，睡觉” 2026年6月10日

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池建强 @sagacity

2 days ago

Claude Fable 5 ⁠发布 note.mowen.cn/detail/RYScR7b… 1、Fable 5 ⁠今日起全面上线，API ⁠与按量计费的企业版即刻可用。 2、6 ⁠月 9 ⁠日至 22 ⁠日，Pro、Max、Team ⁠及按席位的企业版用户免费包含使用。 3、6 ⁠月 23 ⁠日起将从订阅套餐中移除，之后需用 ⁠usage credits；待产能充足后会重新纳入标准订阅。

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池建强 @sagacity

2 days ago

周一做了这仨任务都是 cat.mowen.cn 的任务一个是上周五的遗留任务，批量已读的执行方式和性能优化。 Opus 4.8 基于水位线模式优化了之前的批量处理方案：系统维护一个“已处理到哪里”的位置标记，比如最大 id、最新 updated_at，或二者组合；每次任务运行时，只读取水位线之后新增或变更的数据，处理成功后再把水位线推进到新的位置。这一次 4.8 完成的非常漂亮。另一个是优化 Feed 更新的速度和频率，做一些保护性操作，这俩搞完都上线了。毫无疑问，在编程领域，Opus 依然是最强的模型。对，周一还总结了 Vibe 社群上周的周报： note.mowen.cn/detail/se8TI8f… 目前这个大社群已经快 600 人了，除了专栏更新，社群里讨论的热火朝天，互帮互助。周二 Vibe 任务：无。

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池建强 @sagacity

3 days ago

朋友们用 iOS 美区订阅 Claude 是不是更稳一点。之前用 Google Play 订阅，国内信用卡，没多久就被封掉了。用第三方 Opus 确实可以，就是太不耐用了啊，还得是原厂的味道

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池建强 @sagacity

4 days ago

周末跑去通州大运河玩，一边钓鱼一边 Vibe 会不会效率更高些 😄

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池建强 @sagacity

6 days ago

CatReader 发布了之后，有用户提需求说让我直接做个中英文互译。我感觉现在语言是最不应该成为障碍的。 1、展示原始语言很重要，尤其是 AI 技术内容，一眼看过去，英文比中文准确。尤其是 AI 实验室和 x 上那些作者写的东西。不像 x.com，上去一看以为微博呢。 2、想看中文，可以通过 AksCat，直接针对性提问和解释、交流。另外，翻译插件，一键全翻，配个 DeekSeek 的 API 几乎不费钱，还挺准确的，香。 cat.mowen.cn 看图：

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池建强 @sagacity

7 days ago

Anthropic 发了一篇博客，公众号一堆媒体写，其实就是最后一段，写了这么一句： We believe it would be good for the world to have the option to slow or temporarily pause frontier AI development… If such systems existed, we expect that we would slow down or temporarily pause, if other developers at or near the frontier also did so in a verifiable manner. 意思是：我们认为，如果世界有选择去放缓或暂时停止前沿 AI 研发的可能，那将是一件好事……如果真的出现了这样的机制，并且其他处在或接近技术前沿的开发者也以一种可验证的方式同步放缓或暂时停下，我们预计自己也会相应放慢脚步，或者暂时暂停相关研发。不知道 Anthropic 为啥写这个，在我来看就挺扯的，你丫自己研究跑最前头，融了那么多钱，没上市都快一亿刀了。现在要上市了，出来表个态，大家都慢点吧，你们要是都慢点，我也慢点。纳尼？原文：anthropic.com/institute/recu…

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池建强 @sagacity

a week ago

@blackanger 你咋发现的

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池建强 @sagacity

a week ago

@blackanger 好的

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池建强 @sagacity

a week ago

系统一上线，墨问会员像潮水一样涌进来，立刻暴露了一个问题，偷摸修复了。然后有用户说文章收藏了，但无法从 reading list 里移除，我说这个不是小 bug 么，立刻启动了 Codex GPT5.5 修复，修了两回，没搞定。切到 CC + GLM5.1，两回，每次都说搞定了，然并卵。找前端大哥，大哥说 AI 写太复杂了，搞不定，给了我点解题思路，我丢给 AI，和 Codex 重归于好，再次修复。终于搞定了。这特么叫 Vibe ……

池建强 @sagacity

a week ago

我的第一个面向墨问会员用户的 Vibe 产品发布了 cat.mowen.cn 自从 AI 的 Vibe Coding 能力突飞猛进之后，我自己也没闲着，做了好几个项目，不过大部分是自己用。CatReader 是我决定要产品化并开放给墨问会员的一个项目。在 AI

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池建强 @sagacity

a week ago

我的第一个面向墨问会员用户的 Vibe 产品发布了 cat.mowen.cn 自从 AI 的 Vibe Coding 能力突飞猛进之后，我自己也没闲着，做了好几个项目，不过大部分是自己用。CatReader 是我决定要产品化并开放给墨问会员的一个项目。在 AI 时代，拥有一份自己信赖的一手信源非常重要，比如现在，你去看一堆不靠谱 AI 媒体通过翻译、组稿、AI 写作攒出来的东西，远远不如去阅读各大 AI 实验室的 Blog、研究报告、新闻、产品介绍，看知名 AI 实践者的 Blog，以及各大公司和创始人在 x 上的发言。实际上我还收集了大量的长期写作者的优质 Blog，还有播客、视频、书籍等我感兴趣的相关内容，那么，AI 时代如何更有效率的使用这些资源呢？这个就是我的需求来源，别人搞不定，我自己搞一个。目前这个产品有十几个分类两百多订阅源，18,000 多篇文章，不光是图文，还有播客和音频播放器。其中一部分信息源是原生 RSS，另一部分是桥接的，所以，这是一个动态的会持续更新的 RSS 知识库。我还在首页做了一个有趣的文章推荐。点击猫头就能看到：另外，我们做了非常全乎的快捷键，F 就是全屏看文章，V 是阅读原文，cmd + k 是打开智能助手，同时支持 vim 快捷键 j k 上下翻阅文章等等。 AskCat 是我们的智能阅读助手，它可以自动去感知你正在打开的分类、信息源和文章，自动接入上下文回答用户的问题，也做了这种斜杠弹出菜单……

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池建强 @sagacity

a week ago

看最近这俩产品的发布，CC 和 Codex 的策略差不多，都是一边做 Coding，一边抢其他知识工作者用户，和工作任务 😂

Thariq @trq212

a week ago

Workflows are the biggest upgrade to Claude Code’s capabilities since skills and subagents. I dove deep into it with @sidbid to figure out best practices, examples and more. I’m particularly excited about the non-technical tasks it enables for Claude Code.

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池建强 @sagacity

a week ago

AI 不会引发大规模失业恐慌，历史规律和当前数据都表明它更可能是工作增强器而非工作终结者。看了 a16z.news/p/the-ai-job-a… 当前流行的"AI 将造成大规模永久性失业"的说法是错误的。这种观点本质上是"劳动总量谬误"——假设工作量是固定的，AI 抢走了人的工作，人就只能做更少。但历史一再证明这个假设站不住脚。作者用农业机械化和电气化举例。20 世纪初，三分之一美国人在农场工作，如今只有 2%。机器本该"抢走"所有工作，结果呢？农场产出增加三倍，人口增长，人们流向了工厂、办公室、医院、软件业——整个经济体量反而更大了。电气化也有类似故事。它不只是换了个电源，而是重塑了工厂布局，发明了无数新产品。价格下降，需求和生产同时爆炸。作者还提到一个反直觉的数据：VisiCalc 和 Excel 消灭了账房先生，却催生了 FP&A 行业。我们失去了约 100 万"簿记员"，获得了约 150 万"财务分析师"。关于当前 AI 对就业的影响，作者引用了多项研究。美联储亚特兰大分行、耶鲁预算实验室、斯坦福等机构的数据都显示，90%以上企业表示过去三年 AI 对就业"无影响"。受影响的企业中，增加招聘和减少招聘的比例大致相当。文章还指出，管理层在财报电话会议上讨论 AI 时，"增强"话题是"替代"话题的 8 倍。软件工程师和产品经理的岗位数量正在回升，而不是下滑。最后，作者强调了一个关键点：历史上大多数新工作，在它们诞生之前根本不存在。1940 年不存在社交媒体经理，2000 年不存在云计算工程师。AI 会开辟新的领域。作者认为，AI 本质上会消除重复性劳动，让人类转向更高价值的工作。生产力提升从来不是零和游戏。数据目前也支持这一判断——就业市场整体稳定，部分行业甚至出现增长。当然，转型期会有阵痛，部分岗位确实会萎缩或消失，但整体图景是扩张而非萎缩。

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池建强 @sagacity

2 weeks ago

Claude Prompt Caching 精读笔记今天读了两篇 Claude 官方文档，对 Prompt Cache 的基础理论和 Best Practices 有了更深的理解： How Claude Code uses prompt caching Context management：Prompt Caching 细读下来才发现，平常我还是用得太“糙”了，一些不太注意的细节 [捂脸]，不仅会浪费 tokens、拉低开发效率（Tokens 消耗快），还有可能会影响到 Agent 产品的用户体验（长上下文带来的高延迟） note.mowen.cn/detail/tniVs3U…