呜哇，马年快乐呀！（预告版） 就好像 『凌晨赶上最后一班地铁，可是车厢里全是披着披风的白马骑士在给你发红包』耶！ PS. 封面有点漏错了🌟
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Telegraph
LLM 推理系统、Code Agent 与电网
K2.5 发布之后，最近的流量增加太猛了。我期盼了许久友商的发布来让团队能好好休息一下，但可惜的是似乎并没有成功的缓解我们的集群压力TuT。 忙里偷闲给大家分享几个最近排查的非常有趣的问题： Topic1：心跳
“我将军官分为四种类型：聪明的、勤奋的、愚蠢的和懒惰的。通常两种特质会同时出现。有些军官既聪明又勤奋，他们适合在总参谋部任职。还有一些军官既愚蠢又懒惰，他们占军队的 90%，适合从事日常工作。而那些既聪明又懒惰的人则有资格担任最高领导职务，因为他们拥有做出艰难决策所需的清晰思维和坚韧意志。必须警惕那些既愚蠢又勤奋的人；切勿委以任何重任，因为他们只会造成损害。”——魏玛共和国总司令兼将军库尔特·冯·哈默斯坦 （Kurt von Hammerstein）
https://news.ycombinator.com/item?id=44157392
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：
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～
| 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） |
看见父母的衰老以及重走那些已经去世的长辈陪我走过的各种公园，感觉就有点离死亡更进一步了
PS. 不上班就会有存在主义危机，真是糟糕
#life
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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)…
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)…
Telegram
Tomoko RD
我梦中的 RSS 信息流设计（ #rss
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📰 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。
Scott H Young
5 Strategies to Learn Better with AI (and Traps to Avoid) - Scott H Young
Recently, I shared my predictions about how AI will change the process of learning. In short, I expect that AI will reduce the need for many skills, potentially dumbing down the typical user. Just as the invention of writing made us worse at remembering things…
吃一堑长一智。。。 #cloudcone
还在的，今天放假第一天
Claude 个人订阅用户可以打开 https://claude.ai/settings/usage 有机会兑换 $50 credits.
Claude
Claude is Anthropic's AI, built for problem solvers. Tackle complex challenges, analyze data, write code, and think through your hardest work.
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）
