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629 条推文 · Following + ForYou 2026-03-31 · 03-30 08:02 ~ 03-31 08:00 CST
🔍 关键词热点 气泡大小 = 提及次数 · 颜色 = 互动热度 · 482 条推文
今日最重要
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TOPIC 01

Claude Code 上 Computer Use：终端里直接操控 Mac 桌面

Anthropic 给 Claude Code 加了 computer use 能力——写完代码可以直接编译、启动应用、点击 UI、截图验证，整个闭环不离开终端。目前是 research preview，仅 macOS，需 Pro/Max 订阅。每个应用单独授权，终端窗口不会被截图，Esc 全局中断。官方推文 40K+ 赞。
via claudeai · dotey
我的看法：填补了 Claude Code 最明显的缺口——之前能写代码、跑命令，但涉及 GUI 操作就束手无策。"写代码→编译→测试→修 bug→再验证"串成完整闭环。限制不少：不支持 Linux/Windows，不能用非交互模式。对 Tanka 桌面端开发效率有直接影响。
TOPIC 02

OpenAI 把 Codex 插件打进 Claude Code

OpenAI 官方发布 codex-plugin-cc，在 Claude Code 里直接调用 Codex 做代码审查、对抗性审查、任务接管。三个核心命令：/codex:review /codex:adversarial-review /codex:rescue。OpenAI 主动把 Codex 送进 Anthropic 生态。
via dotey · jesselaunz
我的看法：竞争白热化的标志——不是你死我活，而是互相渗透。Claude Code + Codex 双引擎代码审查等于有了"第二意见"。但 review gate 可能导致两个 agent 循环调用烧额度，建议只开 review 不开 gate。
TOPIC 03

Qwen3.5-Omni：阿里原生全模态，视频直接写代码

阿里发布 Qwen3.5-Omni，215 项音视频任务超越 Gemini-3.1 Pro。最大亮点 "Audio-Visual Vibe Coding"——给它看界面视频直接生成代码，模型自发涌现的能力。支持 256K 上下文、113 种语言。每百万 token 输入不到 0.8 元。
via Ali_TongyiLab
我的看法："看视频写代码"如果能稳定复用，对需求沟通场景是颠覆性的——客户拍操作视频就能出原型。建议关注 API 实际可用性。
TOPIC 04

CLI 大爆发：飞书、企微、Google 争相开源 Agent CLI

飞书开源 lark-cli、企业微信开源 wecom-cli、Google 开源 gws。所有想接入 Agent 的产品都在做 CLI。原因：CLI 自描述（AI 敲 --help 就知道怎么用），比 API 更适合 Agent，比 GUI 更高效。支持 dry-run、结构化输出、错误自动修复指引。
via dotey · op7418
我的看法：CLI 是入口不是护城河，真正价值在 Agent 层。但对 V 来说确实降低了集成成本——飞书 CLI + Claude Code = 终端指挥 Agent 操作飞书。Tanka 如需用飞书/企微做内部工具，现在是最佳接入时机。
有趣洞察
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  • Claude Code 用量暴增限流 + Auto Mode 上线 Enterprise — Claude Code 用量暴增限流 + Auto Mode 上线 Enterprise
  • Google Veo 3.1 自拍克隆生成 1080p 视频 — Google Veo 3.1 自拍克隆生成 1080p 视频
  • Claude Mythos 5.0 演示：90 分钟发现 Linux 内核 20 年漏洞 — Claude Mythos 5.0 演示：90 分钟发现 Linux 内核 20 年漏洞
  • Google 研究：推理模型自发内部辩论 — Google 研究：推理模型自发内部辩论，robust reasoning 是 social process
  • Cognition 工程师 3-6 个月前停止写代码 — Cognition 工程师 3-6 个月前停止写代码
  • Pretext：React 元老文本布局引擎 — Pretext：React 元老文本布局引擎，比 DOM 快 500 倍
实用工具
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  • Agent Watch — Apple Watch 控制 Claude Code
  • cc-connect — 连接 AI Agent 到 Slack/Telegram/Discord
  • Review Swarm — 4 Agent 并行代码审查，输出优先级清单
  • Qwen3.5-27B 蒸馏版 — 16GB 显卡可跑，HF 连续 3 周 #1
  • Gemini 一键导入 ChatGPT/Claude 记忆 — Gemini 一键导入 ChatGPT/Claude 记忆
建议关注
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  • →Claude Code Computer Use 试用 — Tanka 桌面端/Electron 场景可试
  • →飞书 CLI 接入 — Agent 操作飞书，值得评估
  • →Codex 插件审慎使用 — 只开 review 不开 gate
智慧提取
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编码范式的终结
The best engineers don't choose an approach - they try everything and compare the results.
— Russell Kaplan · Cognition
💭 当 AI 能并行执行所有方案时，"选择最佳方案"这个人类决策瓶颈被消除了。真正的竞争不是选择力，而是评估力。V 做技术决策时，与其花一周讨论方案 A vs B，不如让 CC 同时实现两个，跑完测试看数据。
AGI 的本质是 Harness
AGI will have a harness.
— Harrison Chase · LangChain
💭 一句被大量转发的断言。模型能力是引擎，harness 是变速箱。光有引擎跑不了车。V 构建的整个 OpenClaw 体系本质上就是在造 harness——skill 编排、agent 调度、loop/hook/cron，这才是真正的价值所在。
智能不是单一维度
More operational knowledge means you need less intelligence to be competent.
— François Chollet · Keras 之父
💭 Chollet 的洞察：coding agents 能验证自己的输出、模拟代码执行，"能力"确实增强了。但对智能的需求反而在降低——因为知识和工具补偿了推理。这对 AI 时代的人类同样适用：与其追求"更聪明"，不如追求"信息更全面"。
注意力才是稀缺资源
盯着一个 AI 干活，一次只干一件事。
— 铁锤人
💭 人每次切换 Agent 都要重新拾起上下文，这是对精神的消耗。人是逃避痛苦的动物，一感到不适就开始逃避——最舒服的选择就是回答"继续"，然后 AI 跑偏了也不知道。这个朴素的道理比任何 multi-agent 架构设计都重要。
连续性比速度更珍贵
AI 让速度越来越便宜，与此同时，连续性显得越来越珍贵。
— Ray Wang
💭 从湖南山村修车学徒到估值 10 亿公司，张雪 20 年在推同一堵墙。AI 时代所有人都在追求快，但"快不等于积累，很多快是高频归零"。真正升值的是用户关系、真实反馈、行业理解——那些能层层叠加的能力。
学会两周，精通一生
'You can learn anything in 2 weeks' only if you realize learning and mastering are two very different things.
— ℏεsam
💭 那个两周只是第一步。真正的精通是迭代过程——填补知识缺口、拓展理解，需要几个月。但第一步确实能超过大多数人。"大多数人高估了精通的门槛，低估了两周死磕的威力。"
信任的 Provenance
Wikipedia 限制 AI 写作，不是因为 AI 写得不准。是因为 AI 写的东西没有「作者」。
— YC (Yucheng)
💭 每条 Wikipedia 编辑有人名、时间戳、来源——这条链断了，内容就失去可信度。AI 产品的信任问题本质上是 provenance 问题。这个洞察对任何构建 AI 内容系统的人都是核心挑战。
值得反复咀嚼的方向
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Harness > Model能力的瓶颈不在模型，在于如何编排和调度
并行试错取代选择AI 时代最优策略是同时跑多个方案再比较
注意力管理 > Agent 数量一次盯一个 AI 比同时管十个更高效
连续性 > 速度长期可叠加的能力远比短期迭代珍贵
Provenance 是信任基石没有来源链的内容将被质疑