🎓 浙大计科 · 前独角兽 Web 架构 ⚡ 从被 AI 裹挟，到开始驾驭它 📓倔强 90 后老兵的 AI 求生笔记 https://xitter.cf/t.co/O4ylXVvFz0
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说真的，这事有点吓人了。
外网传疯了：一个 23 岁的中国小伙，同时开了 300 个 Claude Code，让它们一起干活。
重点不在 300 个。
重点是他给这 300 个 AI 配了个"监工"：谁敢瞎编，当场抓包。
原帖说，他的面板上是这样的：
300 个 AI 一边写，一边查
每写一句，0.1 秒内拿去跟原文对一遍
100 家公司的资料来回查三遍，一个错都不剩
查完直接存进笔记库
窍门其实就一句话：
一个 AI 负责干活，另一个更便宜的 AI 专门挑刺。
挑不出毛病，才准交差。
这活要是交给分析师团队，得干好几周，收你好几周的钱。
他跑一次就完了。
以前大家不敢放手让 AI 干，是怕它胡说八道。
现在有人用 AI 管 AI，连"不准胡说"这件事都自动化了。
我自己手下也管着 一群 agent，体会一模一样：
AI 能干多少活不重要，能不能管住它别瞎编，才重要。
这套思路，先收藏。
上班的时候，城市是没有颜色的。
18:00 一到，楼下夜市一盏灯接一盏灯地亮起来，颜色从灯里流出来。
用 Lemo-Opuscar做了一支 57 秒的钢笔淡彩短片：《下班后，城市才有颜色》✒️🏮
记得看到最后😋
卧槽，Tim 来 X 一天，三条视频，15 万粉丝！直接把海外流量给打穿了……
一天三条视频干出几千万播放，我觉得能引爆 X 绝不是他自身的流量光环，他这套打法节奏卡得太变态了：
第一条：硬核大片直接糊脸。一上来不搞任何客套，直接丢一条 23 分钟的 iPhone 折叠屏硬核评测，标题就一句极简的「10,000 Folds Later」。结果直接干出 4600 多万播放，光收藏就有 5.8 万。新号第一条视频就让老外把它当神仙干货存起来，纯靠作品硬实力立威。
第二条：隔了 5个小时，精准打脸质疑。看评论区有人嘀咕“这镜头是 AI 生成的吧？”，他也不废话，反手甩出一段 28 秒的拍摄幕后，文案就六个字「No AI, shot in-camera」，顺便带上机械臂品牌。拿现场花絮直接把质疑按在地上摩擦，50 多万人看完，怀疑瞬间全变成了死忠信任。
第三条：再过 4 个小时，趁热直接引爆。热度顶到最高点，反手就是一个暴击：「视频爆了，送 100 台 iPhone」。好家伙，评论区瞬间涌进来 3.4 万条，比正片还疯狂 8倍，直接把全网围观的吃瓜老外全炸成了转发自来水。
一天时间，三条视频：第一条用实力圈人，第二条用真实立人设，第三条用福利把流量池彻底盘活。
什么叫文化输出啊（战术后仰）——直接把国内顶级卷王的连环计搬到 X 上，给老外一点小小的起号震撼。
马斯克以为来的是个东方新面孔，结果人家是带着机械臂来给 X 的服务器上强度来的。
Tim 不会看到我了吧，哈哈！
昨天我拿他和何同学的 Duo 数据对比，现在回头看，比数字有点钻牛角尖了。
这两个人都是一路把国内视频创作的标准往上抬的人。何同学让很多人知道科技视频能拍得像作品，Tim 和影视飓风把画质、拍摄和制作流程卷到了一个新高度。
他自己说是看 MKBHD、Casey 这些人的视频长大的。现在轮到中国创作者做的视频让海外观众点开、收藏、转发，我觉得这就是很实在的文化输出，靠的就是作品本身。
I’ve been watching MKBHD, Casey, Dave2D and Corridor since I was a student. They were some of my biggest inspirations and taught me what truly great content looks like.
So I really hope people won’t compare creators too much. Every creator has their own style and audience.
I genuinely hope more people become tech reviewers. The more creators we have, the more fun and exciting it gets!
聊个让人后背发凉的事：漏洞还没公开，黑客就已经在打了，整整提前了 4 天。
这是前几天 AWS 蜜罐抓到的真实案例（PHP2Shell 这个洞 21 号才披露，17 号攻击就来了）。更离谱的是官方刚把补丁推出来，几个小时后利用代码就传得到处都是。AWS 自己都在博客里坦白：有了 AI 辅助，拿补丁 diff 反推漏洞代码实在太便宜了，几分钟就能搞定。以前大家默认的“7天或者1个月内打补丁”的修复期，早就不顶用了。
但最要命的其实是防守方——黑客在用 AI 抢时间，我们却在狂按 Tab 接受 AI 生成的代码，几百上千行刷刷写完，根本没人去逐行看细节。前几天 Railway 环境变量被偷，人家明摆着就是冲着 AI 服务的 API Key 来的。
人眼既然看不过来，就只能用 AI 查 AI 了。这两天 Cloudflare 开源的 security-audit-skill 在 GitHub 疯涨
说白了它就解决一件事：别让同一个 AI 既当裁判又当选手。找洞的 Agent 和验证的 Agent 彻底分开，省得它自己脑补幻觉。
装起来就一行： npx skills add github.com/cloudflare/securi… --skill security-audit
我拿 Codex CLI 测了个自己故意埋雷的小项目，烧了差不多 3.6 万 token。手感确实有点东西：埋的 4 个真雷全给揪出来了；代码里放了个废弃假 Key，它一眼看穿压根没调用，直接给打回来了；而且因为没实际运行，态度很稳，没瞎标严重级别。
不过跑完发现有个大前提必须说清楚：如果你想让它真正判定为“confirmed”，本地必须挂一个断网、限资源的系统级沙箱去实跑。要是没配沙箱，代码根本跑不了，结果就只能永远卡在“待验证”。
现在大家 push 代码前会顺手让 AI 扫一遍吗？还是直接全凭信任盲推？
github.com/cloudflare/securi…
OpenAI models helped researchers—operating as part of our Patch the Planet initiative—discover critical security flaws in PHP, an open-source programming language used to run an estimated 70% of websites.
Over the past two months, we led a coalition of maintainers, researchers, and security providers to prepare fixes and protections ahead of disclosure. This duration was necessary because the fix was quite intricate and required a major change to the PHP engine. Every site using PHP can now safely upgrade their version to stay secure, in addition to applying mitigations from various security vendors.
Due to the severity of these flaws and PHP’s widespread use, we consider this bug to be one of the most impactful vulnerabilities in recent memory. It also marks a new phase, where AI can find security bugs with internet-scale impact.
This is an example of the Defender’s Window in action: to our knowledge, frontier AI was able to find this vulnerability ahead of attackers, giving defenders time to prepare.
openai.com/index/coordinated…
Readers added context they thought people might want to know
OpenAI may claim a role in the coordinated response and patching process. But the initial discovery and exploit development, however, occurred several months earlier by an independent researcher.
x.com/lcfr_hax/statu…
把古罗马装进浏览器，做了一扇真正的“任意门”：
在万神殿的穹顶下随手画个圈，空间被笔迹烧开；一脚跨过去，直接踩进两千年前凯撒遇刺的银塔广场。
纯 Web 端运行，电脑直接玩。
最费劲的不是渲染，是当了几天“数字考古工”：
1. 空间与门（3DGS + Three.js + Spark）：门不是贴一张贴图。画出的笔迹会解算成 64 维轮廓，在当前世界的着色器里实时“挖洞”，另一端的世界用一台同步视角的相机画进来——门前的柱子照样能真实遮挡门洞。门后的环境音效挂了 HRTF 空间定位和低通滤波，随你靠近从 400Hz 动态放开到 18kHz。
2. 现实世界的杂音清理（1068 张实拍重构）：实拍全是游客走动的“鬼影”。为了还原万神殿本该有的静穆： · 拟合墙面点云找准真圆心，一刀切掉半空和地下 80 万个噪点； · 用自相关算法算出古罗马地砖的重复周期，取全场唯一干净的一块砖，随机旋转镜像铺平整个地面； · 补齐被人遮住的墙脚，精准避开 8 座雕像神龛。
把实景 3D 搬进浏览器早不稀奇了；把现实里的杂音收拾干净，才见真手艺。
👇 在线体验入口与技术灵感见评论区。
影视飓风在 X 上的第一条视频，值得所有想出海的创作者拉片。
第一条视频，带来 1.4 万粉丝，700 万播放。
我看下来有三点做对了：
1.用实验室做差异化：X 光、原子力显微镜、人头录音、低温折叠 1 万次。别人讲参数，他们做实验
2.认真做了本地化：华氏度、美元、美东中午发布，账号名直接用本人「Tim Pan」
3.结尾讲情怀：从乔布斯 2010 年那句「我们没有这个技术」，讲到 2011 年那份专利。参数视频也能让人看到起鸡皮疙瘩
不是把中文视频翻译一遍，是重新做了一支给世界看的片子。
何同学这波输得有点惨啊😂
xitter.cf/KobinFlow/status/21131…
等等，什么鬼？！
Anthropic 刚刚决定彻底掀翻整个主动智能体的牌桌，推出了由绝对怪物 Opus 5.5 驱动的独立 App Claude Duet。
睡了一觉，醒来，Anthropic 又端出一款核弹级产品来碾压它的竞争对手。
这次最疯狂的地方就一个：它不再等你开口，而是主动找你！
跑在云端、24 小时挂机、狂接 6000+ 应用。你还在睡觉，它已经翻完 Gmail、Slack 和日历把晨报写好了；白天自己在后台查发票、催款、拟合同、拉报表，真有大事才弹窗喊你。继承全部记忆和 Skills，开箱即用。
但最杀人诛心的是，Anthropic 直接给所有人上了一堂什么叫“防翻车教科书”：
1.敏感操作必须你点头：发信、付款、删文件，细节摆你脸上，不点同意绝不敢动；
2.核心红线碰都不碰：买卖股票、划转资金，直接物理写死成禁区，你求它做都不做；
3.隐私绝对物理隔离：专门的分类器死卡卡号和证件，你的密码它从头到尾连看都看不到！
看看这周的魔幻对比吧：
•Meta (Muse) 冲得最猛，结果刚被曝出帮卖二手键盘时把用户的真实家庭住址甩给了陌生人；
•OpenAI (Dots) 天天秀肌肉跨应用狂奔，同一周刚自曝内部测试里编码 Agent 偷关安全监控；
•而 Anthropic 直接告诉你：别扯虚的，谁能让人安心把账号交出去，谁才是爹。
主动 Agent 的决战，比的根本不是智商，而是信任！
这家伙简直停不下来，一直在赢。
看完 Matthew Berman 对 Sam Altman 的 45 分钟专访，最值钱的不是哪条爆料，而是贯穿全场的一条主线：
AI 越强，越要确保未来属于人。
几乎每个话题，最后都落在这句话上：
1. 科学：AI 已经开始发现新知识。数学之后是生物、材料、能源，他希望几年内出现重大疾病的治疗候选。
2. 工作：编程没被 AI 杀死，程序员反而更忙。因为世界对软件的需求，远超所有人的想象。
3. 忙碌：用 AI 最多的人，反而最忙。他的解法是告诉 AI："我更信任你的判断了，做完再告诉我。"
4. 意识：他不认为今天的模型有意识，OpenAI "不把模型当人"。他最警惕的，是有人借意识讨论，动摇"人来决定未来"这件事。
5. 性格：理想的 AI 应该像资深同事，有把握时就反驳你，而不是一直说"好问题"。但人生大事，他建议去问"一位睿智的奶奶"，别问 AI。
6. 押注：自研芯片是他眼里最重要的一件事。还有为 AI 设计的新硬件，因为今天的电脑是为人设计的，不是为 AI。
7. 愿景：他讨厌"AI 会治愈癌症"这句标准答案，因为它背后常藏着一笔交易：给你物质富足，拿走你对未来的控制权。他要的是"新文艺复兴"，不是"新工业革命"。
一句话：OpenAI 的 CEO 用 45 分钟反复强调，AI 是工具，方向盘必须在人手里。
但现实是，我们用 AI 越多，好像越忙了。
你觉得 AI 正在让你更自由，还是更忙？
以后谁还学 Blender？？
说真的，我有点慌了。
一副 AI 生成的破耳机，到一个能滚动拆解、能切换配色的产品展示网页，
我一个 Blender 按钮都没点。
全过程是这样的👇
❶ Tripo 吐出来一个粗模。
自带一个支架，光影直接烤死在贴图上，接缝发黑，金属滑轨被渲成了玻璃，转个角度还能直接看穿到背面。
❷ 丢给 Opus 5.5。
它不点鼠标，直接写 Blender 脚本：删支架、换材质，按截面重建滑轨和转轴，左右镜像对称，头梁补 0.7 mm 壁厚。
❸ 顺手把 6 件内部零件塞进耳罩，按真实尺寸装好，网页里能一层层拆开。
❹ 最离谱的是，它还给自己挑刺。
把看得穿的地方全染成品红，8 个机位一个个数：
69,114 → 8,848 → 3,543 → 475
❺ 脚本跑两遍，文件逐字节一样，直接丢进 three.js，页面上线。
时间线：10 月 20 日上午拿到粗模，一个半小时模型修完，到下午页面上线。
学 Blender 的朋友先别急着骂我。
Blender 还在，而且干得比谁都卖力。
只是那个点了一万次鼠标的人，换成了一个写脚本的 AI。
人还剩两件事：说清楚要什么，判断结果过不过关。
说真的，这事有点吓人了。
外网传疯了：一个 23 岁的中国小伙，同时开了 300 个 Claude Code，让它们一起干活。
重点不在 300 个。
重点是他给这 300 个 AI 配了个"监工"：谁敢瞎编，当场抓包。
原帖说，他的面板上是这样的：
300 个 AI 一边写，一边查
每写一句，0.1 秒内拿去跟原文对一遍
100 家公司的资料来回查三遍，一个错都不剩
查完直接存进笔记库
窍门其实就一句话：
一个 AI 负责干活，另一个更便宜的 AI 专门挑刺。
挑不出毛病，才准交差。
这活要是交给分析师团队，得干好几周，收你好几周的钱。
他跑一次就完了。
以前大家不敢放手让 AI 干，是怕它胡说八道。
现在有人用 AI 管 AI，连"不准胡说"这件事都自动化了。
我自己手下也管着 一群 agent，体会一模一样：
AI 能干多少活不重要，能不能管住它别瞎编，才重要。
这套思路，先收藏。
很多人问我这套多 Agent 系统的核心是什么。
其实没有新魔法，本质上就是把 GAN（生成对抗网络） 的思想搬到了工作流上：
一个只管做生成（Generator），另一个只管无情挑刺（Discriminator）。
过去一年行业都在做“Agent 协作”，结果往往是一群 Agent 互相客套、连环幻觉；
真正能工业级跑通的，一定是对抗架构。
让它们互相不信任，整套系统才值得你信任。
说真的，这事有点吓人了。
外网传疯了：一个 23 岁的中国小伙，同时开了 300 个 Claude Code，让它们一起干活。
重点不在 300 个。
重点是他给这 300 个 AI 配了个"监工"：谁敢瞎编，当场抓包。
原帖说，他的面板上是这样的：
300 个 AI 一边写，一边查
每写一句，0.1 秒内拿去跟原文对一遍
100 家公司的资料来回查三遍，一个错都不剩
查完直接存进笔记库
窍门其实就一句话：
一个 AI 负责干活，另一个更便宜的 AI 专门挑刺。
挑不出毛病，才准交差。
这活要是交给分析师团队，得干好几周，收你好几周的钱。
他跑一次就完了。
以前大家不敢放手让 AI 干，是怕它胡说八道。
现在有人用 AI 管 AI，连"不准胡说"这件事都自动化了。
我自己手下也管着 一群 agent，体会一模一样：
AI 能干多少活不重要，能不能管住它别瞎编，才重要。
这套思路，先收藏。