有孩子的看不得龙餐馆，刚看完，哭的稀里哗啦的😭战争太残酷了
你们觉得 AI 审查过九遍就够了吗？其实还是会发现问题： https://twitter.com/skywind3000/status/2089560587374371130
我就简单了，
用 kimi code 集群 + goal 模式，审查代码并修复直到没有问题为止，完了
Today, we're introducing OJO: The first Design Agent Team Workspace.
Build your own design agent team, add specialized skills, and turn ideas into product strategy, PRDs, interactive prototypes, and launch-ready designs on one editable canvas.
Desi
挺有意思的一个新的 AI 设计与开发平台，分享个邀请码：OJO-MDTAM37V8T
本地模型又迎来一个挑战者：Ornith-1.5
简单汇总下评测数据，并和 Qwen3.8-27B 做个对比
@Alibaba_Qwen 学学人家，一开始就放出了 35B-A3B，你再不出，我可要叛逃到 Ornith 了🤓 https://twitter.com/ornith_/status/2090074077084127302
简单评测了下，依旧是围绕 nmem 的记忆整理进行，结果如图2
比qwen 3.6-35b-a3b 聪明，但输出不稳定，指令遵循不稳定，还是不能生产用
Aloha! 🌺Introducing Ornith-1.5, a family of open-source LLMs spanning 9B Dense, 35B MoE, and 397B MoE, trained with self-improving strategies.
It achieves state-of-the-art performance among open-source models of comparable size and delivers performa
本地模型又迎来一个挑战者：Ornith-1.5
简单汇总下评测数据，并和 Qwen3.8-27B 做个对比
@Alibaba_Qwen 学学人家，一开始就放出了 35B-A3B，你再不出，我可要叛逃到 Ornith 了🤓
太好了，我之前一直用的 @screenpipe ，不是很好用，
今天试一试cua的！ https://twitter.com/trycua/status/2089770780053643397
暂时还不能代替 screenpipe 或者 chatgpt 的 computer history
Cua Computer History 只采集 agent 经 Cua Driver 发起的动作，并不是全桌面的活动，价值不是很高
感觉最近很多向我们自荐的开发者，普遍有一个误区：
因为 AI 的能力变强了，只要没有执念，分分钟写个 APP
然后觉得单一功能的产品，不够意思。
尤其是类似 X 件套 (TODO / 记账等) 同质化非常严重的产品。
于是，开发者就把好多没关联的功能，全部融合在一起，
再配上一个更宏大的概念。
希望进行「量大管饱」模式的包装，消费者就会买单。
感觉挺难的。
但也许我说的是错的。
大家都想做 all in one 的东西