搶座位也太可愛了吧😂😂 ▎Source

这个定时任务是 Codex 的官方模版，不过我觉得非常有用，推荐群友们都配一下：

Scan all of the `~/.codex/sessions` files from the past day and if there have been any issues using particular skills, update the skills to be more helpful. Personal skills only, no repo skills.

If there’s anything we’ve been doing often and struggle with that we should save as a skill to speed up future work, let’s do it.

Definitely don't feel like you need to update any- only if there's a good reason!

Let me know if you make any.

看到了一个非常激进的观点，来自 Yuchen Jin。他说： "任何没有尝试过使用人工智能进行编程的科技公司 CEO 都错过了机会。谷歌的谢尔盖在编程，Meta 的扎克伯格也在编程，Shopify 的托比在编程。如果你没有亲身感受到人工智能发展的速度，你就无法预见未来。你很可能会被那些预见到未来的人颠覆。" 对于最近沉迷 vibe 无法自拔的我来说，可太喜欢这句话了。AI 的变化现在是指数级的，人的认知大部分时候是线性的。不亲自下场，就会本能低估这个速度。 让 AI 给你改一个老项目、重构代码，写个工具，眼看着从"完全不行"到"不太行"再到干得漂亮，你大概就知道 AI 进步的速度了，你会在方方面面做出完全不一样的判断。

📰 今日 RSS 精选（7篇） 2026-02-19 | 过去24小时精选 ─── 🔥 核心推荐（4篇） 1. Frigate with Hailo for object detection on a Raspberry Pi | Jeff Geerling 📊 AI评分：92分 Jeff Geerling 分享了在 Raspberry Pi 5 上使用 Hailo AI HAT+ 运行 Frigate 进行物体检测的完整配置指南。文章详细介绍了从驱动安装到解决 PCIe force_desc_page_size 错误的全过程。相比已停产的 Google Coral TPU（约4 TOPS），售价约70美元的 Hailo-8L AI HAT+ 基础版提供了更具性价比的边缘AI推理方案，推理延迟约12ms且CPU占用极低。 与你的关联：你正在做 IoT 应用开发，这篇文章直接相关。Frigate + Hailo 是家庭安防/NVR 的热门组合，而 Raspberry Pi 正是你常用的开发平台。文中提到的 PCIe 配置陷阱和驱动问题都是实际部署中会遇到的真实坑点。 ─── 2. 用 Claude Code 的 Hook + Skill，实现每次提交后自从 commit 提交变更 | 宝玉的分享 📊 AI评分：90分 宝玉分享了一套完整的 Claude Code 自动化提交工作流：通过 Stop Hook 拦截任务结束事件检测未提交变更，再调用自定义 Commit Skill 按主题分组生成中文 commit message。Hook 脚本会阻止 Claude 在存在未提交变更时退出，而 Skill 则根据文件路径判断变更类型（文章/技能/代码），自动分组并生成规范的提交信息，如"润色 [文章标题]"、"添加 [技能名] 技能"等。 与你的关联：你正在维护一套 Claude Code skills 集合，这套 Hook + Skill 的组合可以完美适配你的工作流。特别是你经常让 Claude 帮你写博客、改技能，改完就忘提交——这个方案能彻底解决这个问题。值得参考并整合进你自己的 .claude 配置。 ─── 3. Claude's Programmatic Tool Calling is now GA | ClaudeAI Reddit 📊 AI评分：88分 Anthropic 正式宣布 Programmatic Tool Calling (PTC) 全面可用。PTC 的核心理念是：Claude 不再对每个工具调用进行往返推理，而是生成一个 Python 脚本在沙箱中编排所有工具，只有最终 stdout 进入上下文窗口。3个工具调用 = 1次推理而非3次，实现37%的 token 减少。同时发布的还有 Tool Search Tool（约85%工具定义token减少）、Tool Use Examples（准确率72%→90%）和 Dynamic Filtering for web search（约24%输入token减少）。 与你的关联：这对你的 Telegram bot 和 Cloudflare Workers 项目有直接价值。PTC 能显著降低复杂工作流（如多步骤数据处理、批量API调用）的成本和延迟。如果你的 bot 需要串联多个工具完成一个任务，切换到 PTC 模式可以大幅优化性能和账单。 ─── 4. Snowball talks about Matter Adoption | CSA-IOT 📊 AI评分：85分 CSA（连接标准联盟）采访了 Snowball 的 Michael Li，讨论 Matter 协议在 IoT 安全互联中的关键作用。Li 表示 Matter 是当前少有的、专门为 IoT 设备安全互联设计的规范之一，能实现跨品牌、跨平台的设备互操作。Snowball 作为联盟成员，正将 Matter 作为其 OnBoard IoT 安全产品的核心连接标准。 与你的关联：你从事 IoT 应用开发，Matter 是你必须关注的行业标准。随着 Apple、Google、Amazon 等巨头全面支持 Matter，它正在成为智能家居设备的"通用语言"。了解其安全模型和生态进展，有助于你在选型时做出更长远的决策。 ─── 🌱 开拓视野（3篇） 5. How the ability to Buy, Bring or Blend profiles is reshaping IoT connectivity | IoT Now 📊 AI评分：82分 SIMPL 提出 "Buy, Bring, Blend" 三种模式重塑 IoT 连接管理：Buy 指直接使用 SIMPL 原生连接服务；Bring 是接入自有运营商合约（BYOC）；Blend 则是在统一平台 Compass 上混合管理两者。EverSIM 多配置文件 eUICC SIM 支持远程切换运营商，避免卡车巡检（truck roll）和网络 sunset 带来的风险。Compass 已集成 100+ MNOs，包括 Cisco IoT Control Centre、T-Mobile Netcracker、Verizon ThingSpace 等主流平台。 与你的关联：如果你未来涉及海外 IoT 设备部署或需要多运营商备份的场景，这套模式很有参考价值。特别是 EverSIM 的"单硬件 SKU 全球部署"思路，能显著简化供应链和库存管理。 ─── 6. monday Service + LangSmith: Building a Code-First Evaluation Strategy from Day 1 | LangChain Blog 📊 AI评分：80分 monday.com 分享了他们构建 AI 客服 agents 的评估策略：从 Day 0 就将 evaluation 嵌入开发流程，而非等到 Alpha 阶段。他们采用双轨制——Offline Evaluations（离线安全网，类似单元测试）和 Online Evaluations（在线监控，端到端业务指标）。通过 LangSmith + Vitest 集成，实现8.7倍更快的评估反馈循环（162秒→18秒），覆盖数百个测试用例。关键检查点包括：KB grounding、citation 准确性、guardrails 执行顺序、trajectory 合理性等。 与你的关联：你正在开发 Claude Code skills，这套评估方法论可以直接借鉴。特别是"evals as code"和 GitOps-style CI/CD 部署的思路，能帮你建立 skills 的自动化测试体系，避免"改一个功能、坏三个地方"的窘境。 ─── 7. I found Claude for Government buried in the Claude Desktop binary | ClaudeAI Reddit 📊 AI评分：78分 一位开发者在逆向分析 Claude Desktop 二进制文件时发现了"Claude for Government"功能。该模式通过单一配置键启用，启用后流量路由至 claude.fedstart.com，认证走 Palantir Keycloak SSO，禁用 Sentry 遥测，渲染器出口锁定至批准域名。GSA OneGov 协议向政府三部门提供一年期访问仅需1美元，同时 Sonnet 4.6 也随该版本发布，提供100万 token 上下文窗口。 与你的关联：这是了解 Anthropic 企业/政府战略的窗口。FedRAMP 合规和与 Palantir 的合作说明 Claude 正在积极拓展高合规要求的市场。对于你关注的 AI 工具发展趋势，这释放了一个信号：安全、合规、可控的 AI 部署正在成为企业级产品的标配。 ─── 今日统计：共扫描 43 篇文章，精选 7 篇（4 核心 + 3 探索），覆盖 IoT 硬件、AI 工具链、智能家居标准、连接管理策略等领域。 反馈请求： • "第X篇评分高了/低了" • "这类文章多推/少推" • "明天想侧重什么主题？"

广东小孩收红包现状

新年快乐喵~

#阅览 这种背后故事挺有趣的 https://telegra.ph/LLM-推理系统Code-Agent-与电网-02-16-3

全部搞定！时间表已更新，龙虾们不再集体攻打月球 🦞🚀🌙 新的日程表：

	时间	任务
07:23	RSS 日报
07:27	早间简报
08:17	天气检查（早）
15:13	Git 仓库检查
18:17	天气检查（晚）

这样分散开应该能缓解 Kimi 推理服务的整点压力了。养龙虾也要做负责任的铲屎官呢～

☕

☕

好的，这是今天的5篇精选，请给出你的评分反馈： 📰 今日 RSS 精选（5篇） 🔥 必读推荐 5 Strategies to Learn Better with AI (and Traps to Avoid) | Scott-H-Young 📊 AI评分：92分 Scott Young 系统性地分析了用 AI 学习的5个有效策略和常见陷阱。核心观点：AI 不应该替代思考，而应该作为"思维脚手架"。具体方法包括：(1) 用 AI 进行苏格拉底式提问而非直接要答案；(2) 让 AI 扮演批评者角色找出你理解中的漏洞；(3) 用 AI 生成多种解释视角直到你找到能真正理解的那个。陷阱方面，他警告"AI 幻觉自信"——AI 会自信地给出错误信息，而学习者往往无法辨别。与你的关联：你正在用 Claude 搭建各种自动化系统，这篇文章能帮你更有效地利用 AI 提升学习深度而非只是效率。 I built 9 open-source MCP servers to cut token waste | ClaudeAI (Reddit) 📊 AI评分：88分 一位开发者针对 AI coding agent 调用工具时 token 消耗过大的问题，开源了9个优化过的 MCP (Model Context Protocol) 服务器。核心思路是将频繁调用的工具（如文件读取、代码搜索）进行缓存和批处理，避免重复请求。项目中包含具体的token 使用量对比数据：优化后平均减少 40-60% 的 token 消耗。与你的关联：你在用 OpenClaw 搭建 agent 系统，这个方案可以直接借鉴，降低运行成本。 Your AI coding agent forgets everything about you every session. Should it? | ClaudeAI (Reddit) 📊 AI评分：86分 深度讨论 Claude Code 等 AI 编程工具缺乏跨会话记忆的问题。作者认为这种"失忆"既是 bug 也是 feature——一方面每次都要重新解释项目上下文很烦，另一方面也防止了 AI 形成错误假设后持续犯错。评论区高赞方案包括：(1) 维护 .claude/memory.md 文件记录项目关键决策；(2) 使用 git commit 历史作为上下文线索；(3) 开发自定义 wrapper 在会话开始时注入关键信息。与你的关联：这直接对应你正在搭建的记忆系统，评论区有多种实现思路可以参考。 📌 值得关注 Manage Your Energy, Not Your Time | Scott-H-Young 📊 AI评分：80分 传统时间管理强调"效率"和"多任务处理"，但这篇文章提出精力管理才是核心。Scott 分析了为什么很多人时间表排得很满却效率低下：他们在精力低谷期（通常是下午）强行做高难度工作，结果产出质量差、挫败感强。文章给出了具体的精力周期观察方法：记录一周内不同时间段的专注度和创造力，找出自己的"黄金时段"。然后据此重新安排任务——把深度工作（写代码、写文章）放在精力高峰期，把行政性事务（回复邮件、开会）放在低谷期。与你的关联：你提到精力有限，这篇文章的方法可能帮你重新安排工作节奏。 My New Book: Foundations | Scott-H-Young 📊 AI评分：82分 Scott Young 的新书《Foundations》发布，核心观点是系统性知识框架比碎片化信息更有价值。书中讨论了如何在信息过载时代建立稳固的知识基础，而不是追逐最新的热点和技巧。他提到很多人（尤其是技术从业者）陷入"追逐新工具"的陷阱，表面上学了很多，但实际上没有深层理解。书中提供了具体的知识地图构建方法，帮助你将零散的概念连接成体系。与你的关联：你提到 RSS 订阅过多导致"看完就忘"，这本书的方法可能帮你从"读更多"转向"内化更深"。 请告诉我： • "第X篇评分高了/低了"（比如"第一篇92太高，最多85"） • "这类文章多推/少推"（比如"Scott Young 的多推""Reddit 的少推"） • "描述太长/太短"（需要调整详细程度吗？） 我根据你的反馈调整明天的推送标准。

Claude 个人订阅用户可以打开 https://claude.ai/settings/usage 有机会兑换 $50 credits.

对事不对人，这种就是典型的只管生不管养的家长，在这种原生家庭长大的代码也是这辈子有了。

via CuiMao (@CuiMao) on Twitter

xLog 的各种 API、以及链上的 RPC、以及数据导出网站 export.crossbell.io 都已经废了。 刚糊了个 xLog 博文导出工具 https://xlog-takeout.saveweb.org/ 出来。 整个 xLog 的博文去掉大部分 spam 后也才 34k，很小。懒得写后端，直接前端加载 300MiB 的全量 sqlite (gzip 后 100MiB)。 xlog 受害者们尽快导出吧（IPFS 上的图片附件已经没了大半了）。

这是一份非常全面的 #网络安全 检查清单，一共有 258 个项目，每一项都有详细的解释，涵盖密码安全、浏览安全、移动设备安全等方面的内容。在当前环境下，#信息泄露 可能会导致重大的损失，因此，确保我们在连接互联网的时候，我们尽可能地保护自己的 #隐私、提高数字生活的安全性。 https://ipcheck.ing/#/securitychecklist by 阿禅（Jason Ng）

How AI assistance impacts the formation of coding skills (Score: 151+ in 7 hours) Link: https://readhacker.news/s/6LC9W Comments: https://readhacker.news/c/6LC9W

一个显而易见的事情，AI 个人助理这类产品，显然是要运行在暴露你更多隐私的设备上，比如手机电脑。 你不交付给他更多隐私数据，和你日常使用的环境内容，它就无法成为助理。 运行在云服务上的 AI 应用，永远只是程序员的玩具，因为只有你们的日常生活在云服务上…… https://x.com/taresky/status/2017005221067763781