2026 年 04 月、05 月阅读洞察分享

4 月

• 4 月中旬左右我们做了一个决定，我们尝试一个月不发表关于任何看过的文章、视频内容的阅读/观看感想，但我们仍然会把我们把那些看起来感兴趣想去阅读和观看的内容收藏起来，6 月份的时候翻出来一篇一篇的回看，看有多少已经是过时的信息，也就是大家说的，只要我学的慢，1 个月后就发现不用学了，因为这些知识可能已经被更新了，而且他们还不是经典知识，不具备持久性。

  • 0408 mythos 模型的推出，6 月出来了，媒体炒个热度，也就那样，虽然模型很夸张，但其实过去一个月我们根本不需要去跟进和焦虑。

  • 0408 fetch-skill。现在 codex 等都有 computer use 和浏览器插件，kimi 也出 kimi webbridge，都可以直接操作电脑或浏览器。

  • 0408 MMX-CLI。很多产品都做了 CLI，比较出名的飞书、钉钉、codex 等，我们也自己参考有模有样给出一个不错的 CLI+SKILLS 的套件，现在工具都会携带对应的 SKILL，直接安装 CLI、bridge 插件等再配上对应 SKILL，来通过专有经验高效合理地使用这些工具。

  • 0409 GitHub 上一路飙到 3.2 万 Star 的 Claude Code 最佳实践，开源了。

    除了 Superpowers 在周边范围听见比较多的人在使用外，其他插件我们并没有有太多时间和场景的实践。

    • Everything Claude Code（13.7 万 Star），走的是大而全路线，38 个命令、75 个 Agent、156 个 Skill，特色是 instinct scoring 和 AgentShield 防护机制，适合想要一套开箱即用完整方案的团队
    • Superpowers（13.5 万 Star），核心理念是 TDD 优先，有一套 Iron Laws 强制约束代码质量，还有 whole-plan review 机制，适合对代码质量要求高的项目
    • Spec Kit（8.5 万 Star），走 spec 文档驱动的路子，先写规格说明再让 AI 执行，集成了 22+ 工具，适合流程规范的团队
    • gstack（6.4 万 Star），特色是角色扮演模式，给不同 Agent 分配不同人设，支持并行冲刺，适合多任务并行的场景

  • 0409 技术教科书：顶级开发团队设计的 Harness 工程项目源码什么样

    洞察：顶级开发团队 A 社…工具扩展与管理能力、循环状态管理、自动做梦系统、宠物系统的设计是我们比较感兴趣的实践，初看难度不大，但为这个阶段的工程师们指明了一个可行的实践方向，这个时候有人给出可行的实践方向和不可行的路径都是很宝贵的经验。

• 0410 我们信奉一个什么呢：物极必反。

• 0410 科学的方法就是一个循环：观察、假设、实验、研究/评估，让 Agent 像乌鸦一样思考。循环即实验室：八个 AI 自主研究系统横评

  洞察：感知（Perceive）、记忆（Remember）、推理（Reason）、行动（Act）、评估（Evaluate）、变异（Mutate）、协调（Coordinate）、治理（Governance）。

  下一个前沿不是更强的独立 Agent，而是它们的组合架构。

  

• 0411 什么类型的人适合当领导？ - 王富贵儿的回答 - 知乎

  领导的价值有一点在于处理熵增，为团队注入能量，保持秩序避免混乱。而领导自身是需要反脆弱的，不仅仅是坚韧。

  反脆弱：在不确定的高压环境下成长，那些没有杀死我的将让我更强大。不回避失败，主动解剖失败。

• 0412 OKR 死于 2026

  目标是野心勃勃，目标不是用来完成的，而是用来突破的，目标的完成率最好的情况是 60~70%，在我们这里是 80%，如果目标完成率是 100%，说明目标太低了，不健康。

  目标与负责人应该是挂钩的，应该是组织内公开的，让负责人自主驱动自己的目标。

  按志向分配，以前是按智分配，以前的智慧比如在改革开放前认识字意味着有智慧，计算器出现之前，心算能力意味着有智慧，计算机出现之前能编排组织制度的人意味着有智慧，罗振宇说的很有道理，工具的变革，让智慧发生了定义上的变化，AI 时代什么的行为才叫有智慧呢？有目标有志向有愿景的人，且能快速实现目标/志向/愿景的人是有智慧的人。

  我们需要有智慧的人，我们需要能利用新工具来实现目标的人，我们需要这些负责人，我们需要这些人来填充位置。

• 0430 管理，在过往本质上来说是管理人的不可靠性。未来 AI 当做人看的时候，管理就是为了管理 AI 的不可靠性。如何管理 AI 的不可靠性呢？为 AI 准备环境，为 AI 提供经验，把 AI 当人来看，教 AI 学会模仿聪明人的行为，让 AI 能够像人一样思考，像人一样行动，像人一样评估。

5 月

• 0510 我认为利用 AI 做应用，中国人应该会有很多想法，短期看可能受限于前期经验与理论不足的情况，慢慢地中国人又会在应用层面百花齐放，并一直处于 top 位置，我们会投入精力来研究中国 top 大厂的各种 AI 应用。我们始终相信中国的大模型会慢慢追上海外的顶级大模型，即使很长一段时间会一直落后。

• 0510 服务，即软件 洞察：typeless 输入法。待试用。

• 发现自己语言组织能力比较弱，应该如何锻炼这种能力？ - 知乎

  洞察：

  • 1、不能自嗨，得让对方听懂。比如可以是家人，大部分大佬都是从讲给家人开始的，有一个能长期有默契的配合的身边的人，可以是爸爸妈妈、配偶孩子等，这个属于很稀缺的，就像找到一个挚友那边稀缺，人生难得几人对饮。
  • 2、费曼学习法：用输出倒逼输入。
  • 3、具体方式。
    • 3.1、消灭口水词，每天 3 分钟大声朗读。朗读什么内容？最大声、最快速、最清晰读一段 300 字的新闻或散文。
    • 3.2、信息输出。阅读文章、观看图片/视频，眼睛看到的耳朵听见的内容输出。输出你要表达的观点。可以输出到得到大脑。
    • 3.3、录制音频/视频。可以参考 3.2 做音频的输出即可。
    • 3.4、结构化模板输出。
      • a、结论先行。
      • b、CAR 法则。遇到了什么挑战，即阐述困境；如何行动，做了什么，为什么这么做；表明结果，这个事件带来了什么结果，可利用数据表述。（这是在讲一个事件故事，而不是纯粹的理论单调的介绍，带动听者的情绪）

• 0510 Hermes Agent 桌面版发布：24/7 自进化的 AI 助手现在有了原生界面

  洞察：我在寻找 pc 端的 Agent 开源项目，想基于开源项目的独立实验。GitHub - fathah/hermes-desktop: Desktop Companion for Hermes Agent · GitHub

• 0512 我在央媒的分享：上下文即一切

  洞察：文章是作者给央媒的媒体团队分享 AI 的应用场景。6 月份我二次看这篇文章，在 AI 每个月都有新东西出来并抛弃掉一些东西快速迭代的背景下，仍然觉得文章没有过时，文章内容属于目前 AI 阶段的经典内容，1、2 年内还不会过时。

  文章重点提到了上下文即一切，和我们在团队强调的观点一致：提升大家构建上下文的能力。

  • 上下文决定 AI 的输出，即决定了 AI 的真实能力。
  • 普通人理解 AI 本质是一个文字块接龙游戏。且是在不断的预测下一个文字块，每次预测都需要滚雪球式将前面的文字再次输入给 LLM（大模型）。
  • 对于普通人来说，如何理解 AI、LLM（大模型）、Agent。平常我们说 AI，在 2026 年之前通常说的是 chatbot 的方式（LLM），比如 chatgpt、kimi、DeepSeek 等，2026 年讲 AI，更多的是说 Agent，Agent 相比于 LLM，有了质的变化，Agent 可以自己通过边思考边调用一些工具来辅助获得所需要的上下文，最后给出最终的答案，LLM 则一个问题输入经过大模型的处理，预测输出一段新的内容作为答案。
  • 上下文的来源：大模型的参数记忆、人为手动构建（比如引入文件）、Agent 自动构建（如联网查询、读知识库、调用 tool、mcp、cli、skill 等）
  • 上下文的构建，除了充足的上下文，还要考虑准确、适合、不多余、动态按需、缓存命中等因素。

• 0512 Markdown 要凉…卡帕西也站 HTML 了

  洞察：文章较为激进。markdown 比较有结构化，更简洁，HTML 更饱满丰富，更复杂。为了让人和 AI 都能更快速地阅读 AI 生成的文章，我们选择了中间方案，markdown+mermaid 结构化文字结合结构化图表来表达，目前阶段可以满足人更喜欢视觉阅读的需求，也能满足 AI 通过 mermaid 图表来表达复杂的关系。也许不久之后，会有一种更为丰富多彩的结构化的语言出现。

• 0517 Android 官方发布 AppFunctions，让系统 AI 直接调用你的 APP

  洞察：AppFunctions 需要 Android 16 或更高版本。Android 系统提供了第三方应用可注册应用服务能力，且可以被系统级别的 Agent 发现与调用，第三方应用暴露自己的能力给系统，使得系统级别的 Agent 可以调用第三方应用的能力。

• 0517 AI 到底会不会让大学变成一堆没用的砖头？

  洞察：至少从有了移动互联网开始，大学的核心产品，不再是知识。当 AI 可以免费提供这个世界上最标准化的那部分知识，任何继续把“知识传输”作为核心产品的机构，都面临一个无法回答的问题：你的客户为什么还要付钱？当然目前为止在中国这个问题还是比较好回答的，因为孩子需要一个社会认可的文凭，不知道这个东西在 5 年内是否会发生变革，他会牵扯到教育公平，比如高考制度改革等。生产力已经在改变，但生产关系还没有准备好改变。

  除了凭证外，教授知道的往往多于他说的，这部分可能是经验或第六感，很难作为 AI 的上下文。

• 0517 微信读书官方 Skill 和 CLI 出来后，我的一个明显感受是

  洞察：微信读书 skill、cli 出来后，我曾经读过的书、划过的线、备注过的文字，都能被系统性的解读整理出来了，让我可以对自己阅读的书籍有进一步的理解，也能对过去的我有一个更好的解读。但去年开始我已经无法静下心来阅读了，因为时间被占用得太多了，或者是我自己无法做到时间表自由，以及无法做到自律。还是很希望经典的知识通过书籍的阅读来获取，而不是碎片化不是系统的一次性观看。

• 0518 Agent 时代，如何办公

  洞察：有两个我很感兴趣的点，1、作者的所谓暴论：多维表格当后台，我觉得这不是暴论，对普通人大部分场景多维表格完全可以作为一个后台。2023 年我用腾讯表格为爸爸搭建了个定制的小型 ERP 系统，但随着他的需求越来越大，2024 年我在考虑国内有没有哪家服务可以做到普通人能友好的录数据、管理数据，并能快速检索的系统，去年开始用上钉钉、飞书多维表格，但还无法完全满足，又暂缓了，去年底想着让 AI 直接按我给出的需求实现全套能力（功能不多，但定制化较深入）。现在我觉得钉钉和飞书多维表格已经可以比较完美的充当这种数据管理后台了，而飞书的多维表格，还能作为独立的产品，而不是一定要在飞书这个产品存在的。

• 0518 我来预测下一代企业数字化架构：系统 CLI 化、流程 Skill 化、员工 Agent 化

  洞察：这篇文章我是 0518 阅读到的，这个日期附近，我参加了个管理会，老大解剖了组织与管理的本质，以及 AI 时代组织与管理的将面临的变革，通过小组讨论，最后总结组织的变革方向，深感赞同，也深感 AI 让以前我们不敢想象的事情正悄然逼近。不论在短视频、公众号信息渠道里，这段时间我们都接收到了很多关于组织变革的信息，比如刘润、罗振宇等大佬都相继在这个月有相关的输出。

  这篇文章也在预测企业数字化架构，简单一句话可以描述未来：系统 CLI 化，流程 Skill 化，员工 Agent 化。所有的业务系统都将接入 CLI 网关，所有的流程都将会沉淀为 SKill，虚拟员工 Agent 化，我觉得不需要对标现有员工去做所谓的员工 Agent 化，用员工助理来表达可能会更好，让员工更容易接受，以及更容易去配合组织团队员工 Agent 化，不做员工的边缘化，而是通过 Agent 化来让员工发生工作上的质变，员工从“亲自跑流程的人”，变成“指挥 Agent、审核异常、优化规则的人”，员工要去发现 AI 在世界上的更多可能性。

• 0518 毛主席说过：文明其精神，野蛮其体魄。欲文明其精神，先野蛮其体魄。送给所有进入 18 岁后的成年人，送给所有孩子的家长。

• 0520 Superpowers 技能研习 #01：深入 skill.md 解析 using-superpower - 知乎

  说实话，superpowers 我们也没有深入完整的去实践，也只是 cursor、codex 都支持了，平常都着急着去赶 deadline。但我对 superpowers 一开始是抱着怀疑态度的，开春后短短时间里，就有人能从实践中总结出这么一个类似框架的技能插件，经过多少开发者、项目的实践与验证，以及得到多少反馈和完善呢，时间太短了，以至于现在我在身边没有看到哪位同学有深入分享这块的使用流程与技巧，好像可有可无，但又不知道是不是真的可有可无，需要有人有时间去实验确认。

• 0520 黄仁勋：美国仅在芯片领先，但中国掌握了 AI 的另外三张王牌_哔哩哔哩_bilibili

  洞察：我只是想知道 AI 生态里的 5 层蛋糕：能源、芯片、基础设施、模型、应用

• 0521 那天早上 天刚刚亮 天空灰蒙蒙的，看了所有路过的人都是一脸轻松，只有那个男人带了一把五彩的雨伞，在我们诧异的半小时之后，天下起了雨。这个时候我们回过头来感叹这个未雨绸缪的男人。

• vlm 需要推理吗？

  突然有点理解 LeCun 为什么喷 LLM 了 - 知乎

  举一个例子。我在开车，现在画面里马上要撞上了，我刚反应过来去踩刹车。请问最后会不会撞上？这个问题只看一张图是完全得不到结果的。它需要根据我之前每一次刹车的反应时间，根据过去的经验计算制动距离，然后才能判断我反应过来并刹车需要多久，我离撞上还有多远。这些问题貌似都不能单纯从图片上得到结果，而是需要一个长序列的认知。需要结合背景信息、我之前刹车的制动距离、我踩刹车是否用力，再结合图像实际情况，统筹这些内容，才能得到结论。

  最近有个产品需求上有提到类似的数据问题，是否可以通过收集每个时刻的运动状态，比如方向、速度、加速度、距离，以及一系列时刻点的数据，为 AI 提供一个时间序列的数据，用于判断是否出现急刹、急加速等危险时刻，或者这些根本不需要 AI 的介入，程序就可以直接判断？

  是否可以将时间序列、物理规律提供给 LLM，让其能理解？文章说 LeCun 认为将视觉转换成文本再推理不是个正确的方向，但目前 LLM 的方向是对文本的预测，如何在高纬度连续空间中建模世界状态和未来状态？

• 0521 互联网已经将绝大部分信息差抹除了，知识已经随处可以获得，为何大部分人依旧无法获得大幅突破？ - 知乎

  洞察：LLM 也要注意力，人也需要注意力。一天把精力放在工作上，你根本没有多余的算力，去拆解内化高价值的信息。在《思考，快与慢》中解释道：人的大脑天生偏爱低能耗、不用动脑筋的快思考，而本能地抗拒高负荷以及需要逻辑推演的慢思考。如果你有条件，你应该给自己每天预留出 1-2 小时的「深度思考时间」，在这个时间段里，远离所有娱乐和琐事，只做深度阅读、系统思考。

• 0522 rsync 算法是如何被"逼"出来的 - 知乎

  洞察：虽然文章是 AI 文，且有些瑕疵，但至少我能看懂所谓的被"逼"出来的来龙去脉与一些细节。但有两点很值得学习：

  • 1、所有步骤拆开看，每一步都不难理解。滚动校验和，就是加减法。哈希表查找，数据结构课本里就有。MD4，现成的。–来自评论
  • 2、最妙的地方：它用的全是”现成的砖”，但搭出了一个从来没人想到过的建筑。AI 时代的创新最容的就是用现成的砖搭出人类尚未想过的城堡。

• 0523 连教育公司也瞄向 AI 录音卡了

  在得到大脑 getseed 发布会后第二天，我决定买一个来用，已经用了一星期左右，我感觉他满足了我一部分以往做不到的需求，好多年前，我们就常说躺着睡觉的时候，经常脑子会冒出很多想法，但又不想起床或打开手机再记录一遍，或者我走着走着随时会有一些什么有趣的想法时，我得打开手机，打开备忘录或是看板等赶紧文字记录下来，但此时已经错过了当时第一时间，手机敲打文字的时候，已经和第一时间想到的内容有点偏差或者不是原汁原味了。虽然现在我们也还不会在躺着的时候突然去打开录音卡记录的我想法，但现在只要录音卡在手边，比如我在公园里散步逛街我都随时能记录我刚冒出来的想法，记录了之后得到大脑能梳理总结，特别是那个发芽的概念挺不错，能为我发散，让我的想法可以和一些更具备系统性知识性的内容关联，并碰撞出一个有意思的想法，我喜欢那句发芽然后浇水养育成一颗参天大树。getseed 还能更好，我可以用他来和小朋友闲聊，闲聊中软性植入学习内容，教育引导三观，让得到大脑来分析小朋友有哪些亮点、期待点、误区或风险点。为什么我没有买我一开始看中的钉钉录音卡，因为钉钉和工作绑定的有点深，我需要的是一个个人与家庭的录音卡。

• 0523 OpenAI 大神教你如何榨干 Codex

  洞察：今天清高了。清高点说，这些作为具备架构师能力的工程师都知晓事情，但这个事情在自媒体的文章中像是一件很神奇的事情，我们也有点无法理解，为什么工程师们不说这些事情呢，让我们也开始怀疑自媒体上的这些制造 AI 工具使用焦虑的文章视频面向的人群，并不是有能力的工程师，而是第一次有机会使用 AI 实现编程的普通人，在这些非计算机工程师群体的人群对这个事情的看法是很神奇，但为什么我们和具备这方面能力的工程师没有去实践和表达出来呢？因为没有时间还是因为小意思，还是因为没有利益？有能力的工程师，你们的话语权在逐渐被偷走，AI 不是普通的鸡毛，非计算机人群完全可以将其当令箭使。个人观点。

• 0523 你工作用力过度了吗？你怕被他人评价不够好吗？你有在选择性忽略身体的告警吗？你会用繁忙来表达存在感吗？

• 0523 35 岁危机，正在变成 35 岁红利

  洞察：安慰中登的，但多少有点理，也但中登也要注意避免受限于经验，经验可能成为 AI 时代的绊脚石。

  结合 AI 总结：因为 AI 正在接管“体力活”，而 35 岁左右的人正处在“判断力急速成熟、但尚未僵化”的黄金窗口期，因此他们的价值正在被重新定价。年轻人虽然体力好、学习快，但经验与判断力不足；老登经验丰富，但更新慢，容易“僵化”。中登刚刚好，判断力足，经验足，思维未僵化，能驾驭 AI。

• 0523 2026 年 B 站首届 AI 创作大赛获奖名单（完整 77 个作品：开放赛道 + 三体赛道丨附视频链接传送门） - 哔哩哔哩

  洞察：AI 时代，注意力让你有足够的时间投入，想象力让你的作品有独特的魅力，行动力让你产生价值。

• 0523 AI 黑客松大赛让人震惊，初中生近乎夺冠，中国版盖茨快出现了_哔哩哔哩_bilibili

  洞察：我不喜欢这个傅盛，他就是制造焦虑自媒体之一。单就这视频，我们要相信中学生把注意力放在 AI 上，不比成人差。

• 0525 AI 时代的人才，我觉得最重要的是这 6 点特质。

  洞察：6 点特质概要说明：

  • 1、好奇心 因为知识半衰期极短，工具与框架几个月就过时，唯一能对冲衰减的是持续学习的动力，而动力来自好奇心与炫耀心态。
  • 2、靠谱 AI 让“包装”变得容易，但真正的信任无法伪造。靠谱来自持续兑现承诺，是最稀缺、最不可替代的品质。
  • 3、事实洁癖 AI 有幻觉，信息真假混杂。具备批判性验证习惯的人，才能避免传播错误、保持专业可信度。
  • 4、多元化思维 AI 在单一领域很强，但跨领域联想仍是人类优势。知识跨度越大，越能产生独特洞察与创新。
  • 5、能忍受不确定性 AI 行业变化极快，没有“准备好”的时刻。能在混沌中行动的人，才能抓住窗口期，而不是被动等待。这个可以理解为前面我们提到的反脆弱性。
  • 6、低 ego，高自驱 ego，我理解不来，我特意问了 AI，我觉得应该是心态开放，敢于承认错误，乐于接纳事实。 ego 低才能接受旧方法被颠覆，自驱强才能主动探索新工具与新路径。两者结合，成长速度呈指数级提升。

  你具备这些特质吗？

• 0526 全程听了罗振宇得到 AI 知识发布会，即发布 getseed 录音卡和得到大脑 3.0。

  洞察：我很喜欢他说的一句话，“颗粒归仓向前一步。每个人都有自己的洞见，发表自己洞见的门槛降低。不被记录，不被搜索到就不存在。没有独特的洞见记录的人，在 AI 时代等于不存在。“

  也成为了 getseed 的第一批用户。

• 0526 GitHub - clacky-ai/openclacky: The most Token-efficient open-source AI Agent · GitHub

  洞察：我们关注到了一个开源的 Agent Runtime 的项目 openclacky。它不是模型、不是 IDE 插件，而是 Agent Runtime（代理运行层）。对标 Cursor、Claude Code、OpenClaw、Windsurf、Cline、OpenAI Swarm 等项目。可能就是我一直想找的那个项目。进入看板 TODO。

• 0527 我折腾了好久的 Skills 团队共享，终于有产品替我做出来了。 - 知乎

  洞察：很多团队都考虑内部的 skill 应该如何生产、存储、分发、维护。上个月我们在做一个 cli+skills 的 demo，有考虑过这些问题，时间有限未能深入，但世界上也是有很多团队遇到这些问题，他们可能已经有了相关的方案了，管理的可视化是一个趋势，AI 让看板的实现只需要自然语言表述。

• 0529 活着就是不断去除死的东西。

• 0530 Agent 目前最大的瓶颈是什么？ - 知乎

  洞察：不是来完成文章的观点，我们是来表达新事物的成长，总是伴随着旧事物拥护者的质疑与吐槽，还是那句话，星星之火可以燎原，对新事物早期阶段的吐槽，不会显得人很厉害，新事物的问题终究会靠吸收旧事物精华，以及新事物的发展代替旧事物。

• 0531 9.5 万大学生和 37 万高中生的使用数据，暴露了 AI 时代真正的分水岭

  洞察：真正的分水岭，是在 AI 到来之前，你是否走过足够长、足够笨拙、足够独特的路。这个对最近几年 AI 时代过渡阶段的年轻人可不友好，但对以后 AI 原住民可能就是绊脚石的经验了，可以不需要这个老经验，那个时候 AI 原住民已经有自己新的一套经验。

  • 1、学生的作业越来越好看，能力空心化。
  • 2、正在丢失思想独特性，丢失判断力和创造力，丢失独立的这个能力。
  • 3、创造力不是结果，而是一个过程。