#出海运营秘籍👉@yunying23

不在长沙
不缺客户
不想聊
拽得很

Datacurve 新出的 DeepSWE，题目全部从零手写，不像之前题目来自于GitHub 公开 PR，这个测试集分差拉的很大。
Top 5：GPT-5.5 70%，GPT-5.4 56%，Opus 4.7 54%，Sonnet 4.6 32%，Gemini 3 Flash 28%

Kimi K2.6 24%，MiMo-V2.5-Pro 19%，GLM-5.1 18%，DeepSeek-V4-Pro 8%。
强烈建议国产模型公司，针对这种歧视行为，拿起法律武器，坚决维护自身权益。

字段=表格的列名
技术要是早跟我这么解释不就明白了吗😉

R.I.P 从零开始构建Claude技能。
有人刚刚开源了整个剧本。每项技能。每种格式。经过实战检验，可直接复制粘贴。
开发者正在使用的顶级技能：
1. DOCX生成 → 几秒内生成专业报告
2. XLSX自动化 → 无需打开Excel进行数据分析
3. PPTX创建 → 从大纲生成整个演示文稿
4. PDF处理 → 合并、拆分、提取、OCR
5. 网页爬虫 → 从任何网站获取结构化数据
另加：API包装器、文件转换器、研究工具。
你需要的一切都在这里，可将Claude的能力提升10倍。
100%开源。
https://github.com/BehiSecc/awesome-claude-skills

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用 AI 写内容时，我现在会额外留一份来源台账。

一段话改了三轮以后，读者只看到成品，但创作者自己很容易忘掉：这个判断来自公开资讯、自己的实操，还是临时推出来的感觉。

我的做法很简单：原始来源、我为什么信它、最后怎么改成自己的判断，都先留在草稿里。发出去时不一定全写出来，但复盘和被追问时，心里有底。

这也能顺手减少一种 AI 味：开头别急着写“某某说”，先讲这件事和读者有什么关系。

你们用 AI 写内容时，会保留来源台账吗？

最近看到一个很火的关于出国或者在国内的争论，正好前几天看到一段很喜欢的：
“我这一生中从来没有爱过任何一个民族、任何一个集体——不爱德意志，不爱法兰西，不爱美利坚，不爱工人阶级，不爱这一切。我‘只’爱我的朋友，我所知道、所信仰的惟一一种爱，就是爱人。”
- 汉娜·阿伦特
应该做地球公民，甚至是宇宙公民，哪里让自己最舒服就应该呆在哪里，不舒服了就离开寻找更好的地方，人应该是流动的。

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当年王小川在节目里看孙宇晨一脸不屑，因为那时他的地位与身价都高太多，自以为站在“正确的世界”。
可多年之后，结果告诉我们：
认知的高低，不看谁当下更成功，而看谁能抓住未来的风口。
马斯克就是最经典的例子：
所有航天专家都说火箭回收不可能、马斯克不懂航天、SpaceX 必败。
结果却是：
SpaceX 估值远超传统航天巨头，NASA 要向他购买发射服务，全世界都在抄他的可回收火箭。
——结果定义认知高低。
区块链早期同样是“认知筛子”。
2014–2018，大多数大厂说是骗局，大多数企业家说是泡沫，很多人嘲笑、鄙视、不屑。
但真正认知前沿的人，愿意提前布局、接受不确定性、等待时代成形。
当加密行业爆发，差距自然拉开。
👉 认知差异 = 时代机会差异 = 最终身价差异。
回到王小川的问，本质是：
被旧世界的成功经验绑定；
低估新行业的增长速度；
高估自己老赛道的壁垒；
拒绝相信新世界能颠覆旧世界。
历史无数次重复这一幕：
诺基亚看不起苹果、雅虎看不起 Google、传统银行看不起比特币、传统汽车看不起电动车、传统航天看不起马斯克、传统互联网大佬看不起 Web3。
王小川 → 孙宇晨，只是这个规律的又一组样本。
站在旧世界巅峰的人，总以为自己看得更远，但真正看见未来的，往往是当年被他们看不起的那个人。

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