猜测：A社是积极配合，懂王发帖是为其遮掩
本次事件可以看出,claude确实已经武器化了。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: wanllow)
本次事件可以看出,claude确实已经武器化了。
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【扯谈】在 AI 满天飞的 2026，我们这些“老家伙”该往哪卷？
最近加入 L 站（LINUX DO），看着论坛里各位大佬折腾各种 API、自建 CPA 忙得不亦乐乎，突然有些感慨。
作为一名在职场摸爬滚打多年、孩子都快小升初的技术人，最近总在思考一个问题：在 AI 已经能帮我写出 80% 代码的今天，我剩下的那 20% 价值到底在哪里？
最近手头有两个完全不同的活：一个是给公司搭一套冷冰冰的技术文档库，另一个是折腾一个实时信号监控系统。以前我可能更关注怎么把代码写得更溜，或者怎么压榨出更好的性能。但现在，我发现自己花在“调教 AI”和“配置环境”上的时间竟然比写逻辑的时间还多。
进站后，着大家为了一个公益 Key 反复测试报错，这种氛围让我想起了十几年前刚接触互联网时的那份纯粹。
关于“下一步”，我有几点不成熟的扯谈：
1. 从“写代码”转向“搭积木”： 以前觉得手写底层逻辑才是本事，现在发现，能快速整合像 Docsify 这种工具、配合本地 Ollama 搞出生产力方案的人，才是真的猛。
2. 硬核技能的“降维打击”： 就像我折腾的系统，AI 虽然能帮我写 UI，代码。但高并发信号处理这种坑，还是得靠咱们以前踩过的坑来填。这可能就是所谓的“经验护城河”。
3. 心态的“赛博化”： 以前攒钱是为了买硬件，现在在论坛里混、攒能量值、折腾 API 额度，反而成了另一种形式的“数字化生活”。
说实话，有时候挺焦虑，怕被后浪拍在沙滩上；有时候又挺兴奋，因为工具从未如此强大。
各位 L 站的佬友，你们也会在深夜里纠结，是该继续深钻那个Bug，还是去学如何写出更好的 Prompt 吗？
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via LINUX DO - 最新话题 (author: salem-cyd)
最近加入 L 站（LINUX DO），看着论坛里各位大佬折腾各种 API、自建 CPA 忙得不亦乐乎，突然有些感慨。
作为一名在职场摸爬滚打多年、孩子都快小升初的技术人，最近总在思考一个问题：在 AI 已经能帮我写出 80% 代码的今天，我剩下的那 20% 价值到底在哪里？
最近手头有两个完全不同的活：一个是给公司搭一套冷冰冰的技术文档库，另一个是折腾一个实时信号监控系统。以前我可能更关注怎么把代码写得更溜，或者怎么压榨出更好的性能。但现在，我发现自己花在“调教 AI”和“配置环境”上的时间竟然比写逻辑的时间还多。
进站后，着大家为了一个公益 Key 反复测试报错，这种氛围让我想起了十几年前刚接触互联网时的那份纯粹。
关于“下一步”，我有几点不成熟的扯谈：
1. 从“写代码”转向“搭积木”： 以前觉得手写底层逻辑才是本事，现在发现，能快速整合像 Docsify 这种工具、配合本地 Ollama 搞出生产力方案的人，才是真的猛。
2. 硬核技能的“降维打击”： 就像我折腾的系统，AI 虽然能帮我写 UI，代码。但高并发信号处理这种坑，还是得靠咱们以前踩过的坑来填。这可能就是所谓的“经验护城河”。
3. 心态的“赛博化”： 以前攒钱是为了买硬件，现在在论坛里混、攒能量值、折腾 API 额度，反而成了另一种形式的“数字化生活”。
说实话，有时候挺焦虑，怕被后浪拍在沙滩上；有时候又挺兴奋，因为工具从未如此强大。
各位 L 站的佬友，你们也会在深夜里纠结，是该继续深钻那个Bug，还是去学如何写出更好的 Prompt 吗？
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cc里的广告？神秘提示词w
今天用着ccs把codex用在cc里面，跑一半卡了很久（其实打游戏去了ww）然后回来一看就是这个提示词
其实之前是在站里看见其他佬也遇到了这种情况的。w？
案例+1
使用站内公益站codex频频出现广告，有风险吗 开发调优
那么我还有一个问题ww
这个对上下文的影响有多大？对于主干任务的影响呢？、
其实还有一个稍微有点恐怖的啦（剧透）
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Elysia)
今天用着ccs把codex用在cc里面，跑一半卡了很久（其实打游戏去了ww）然后回来一看就是这个提示词
其实之前是在站里看见其他佬也遇到了这种情况的。w？
案例+1
使用站内公益站codex频频出现广告，有风险吗 开发调优
无视风险~ 这个是语料库污染~ [image]
那么我还有一个问题ww
这个对上下文的影响有多大？对于主干任务的影响呢？、
其实还有一个稍微有点恐怖的啦（剧透）
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校园网每日创击学生（1/1）已完成
🫠一觉醒来发现路由器网络断了，一看校园网自己的wifi好好的，便怀疑起节点了，最后一看，哈？校园网有线炸了
没有人类了😭
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via LINUX DO - 最新话题 (author: stevessr)
🫠一觉醒来发现路由器网络断了，一看校园网自己的wifi好好的，便怀疑起节点了，最后一看，哈？校园网有线炸了
没有人类了😭
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【龙虾来喽】OpenClaw 如何实现飞书发图
链接：open.feishu.cn
自建应用获取 tenant_access_token - 服务端 API - 飞书开放平台
自建应用通过接口获取tenant_access_token，有效期为2小时。请求时需提供app_id和app_secret，响应返回租户访问凭证及其过期时间。错误码非0表示失败。
feishu.apifox.cn
上传图片 - 飞书 API
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Reboot)
链接：open.feishu.cn
自建应用获取 tenant_access_token - 服务端 API - 飞书开放平台
自建应用通过接口获取tenant_access_token，有效期为2小时。请求时需提供app_id和app_secret，响应返回租户访问凭证及其过期时间。错误码非0表示失败。
feishu.apifox.cn
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记得让他自己创建skill，不然以后又不会了，hhh，祝佬们玩得开心2 个帖子 - 2 位参与者
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考研去向求教
电子科学与技术专业，中电28所考研难度和东大相比咋样啊？上学期有28所的老师来我们学校宣讲，感觉待遇真挺不错的，心动了
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Pierre Pan)
电子科学与技术专业，中电28所考研难度和东大相比咋样啊？上学期有28所的老师来我们学校宣讲，感觉待遇真挺不错的，心动了
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【求教】和 AI 聊需求有没有什么固定的对话框架，或者该搜什么关键字？
各位大佬在使用AI工具(Claude Code, Codex, Antigravity等)时，怎么高效准确地和AI对话呢？
当需要实现一个功能/有一个需求，怎么和AI聊？
我当前就是纯聊天，没个章法，把功能说一下，想到哪说到哪，这应该是没有高效发挥AI的能力。去网上搜教程，可能是因为搜的方式不对，搜出来都是各种工具的使用教程，和我想了解的不是一个方向。
各位大佬们有没有什么对话框架或者提示词，或者别的什么的这类相关经验，或者一些好用的方法等等。
或者这部分应该搜什么关键字。
非常感谢！
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 塔杨)
各位大佬在使用AI工具(Claude Code, Codex, Antigravity等)时，怎么高效准确地和AI对话呢？
当需要实现一个功能/有一个需求，怎么和AI聊？
我当前就是纯聊天，没个章法，把功能说一下，想到哪说到哪，这应该是没有高效发挥AI的能力。去网上搜教程，可能是因为搜的方式不对，搜出来都是各种工具的使用教程，和我想了解的不是一个方向。
各位大佬们有没有什么对话框架或者提示词，或者别的什么的这类相关经验，或者一些好用的方法等等。
或者这部分应该搜什么关键字。
非常感谢！
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闲鱼卖的 Claude Pro 6个月兑换码哪里来的
如题，下面是商家说的
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via LINUX DO - 最新话题 (author: skadiDD)
如题，下面是商家说的
此兑换码为官方为激励某些学术会议或行业峰会的优秀参与者而赠送的兑换码，兑换码一经兑换即可获得6个月的claude Pro会员7 个帖子 - 6 位参与者
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皮层类器官中的目标导向学习
https://www.cell.com/cell-reports/fulltext/S2211-1247(26)00062-8
Lab-Grown Brains Growing More Powerful
Scientists from the University of California, Santa Cruz have just taken a huge step in the long history of lab-cultured brains.
Est. reading time: 3 minutes
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via LINUX DO - 最新话题 (author: stevessr)
https://www.cell.com/cell-reports/fulltext/S2211-1247(26)00062-8
Futurism – 28 Feb 26
[!abstract]+
实验神经科学技术正飞速发展，高密度电生理学和靶向电刺激技术的进步使得单细胞分辨率的记录和刺激成为可能。源自多能干细胞的皮层类器官作为体外脑发育、功能和疾病模型展现出巨大的潜力。本研究通过反馈驱动的神经可塑性，展示了脑类器官中目标导向学习的能力。我们构建了一个闭环电生理框架，将小鼠皮层类器官应用于平衡杆任务（“cartpole”），并评估了高频训练信号对性能提升的影响。我们发现，对于大多数类器官而言，由人工强化学习选择的训练信号比随机选择的训练信号或无训练信号能带来更好的性能，但这种提升在 45 分钟的休息期后消失。我们进一步证明，训练诱导的可塑性需要完整的谷氨酸能传递，因为 AMPA 和 NMDA 受体的药理学阻断会消除性能提升。这种系统性地研究体外目标导向神经可塑性机制的方法，为神经康复和生物计算开辟了新的途径。
Lab-Grown Brains Growing More Powerful
Scientists from the University of California, Santa Cruz have just taken a huge step in the long history of lab-cultured brains.
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