一个没有常识、活在自己世界中的中二病人（话痨）的自留地。
该频道不专注于 Daily 或 News，而是一个记录我当前关注和思考内容的地方。
1. 随机事项：每月为自己安排一些有趣的活动。（大概率🐦🤣）
2. 同步内容：我会收集在其他平台上发布的内容。
3. 私人笔记：没经大脑的学习笔记以及一些个人随想。
4. ACG 内容：浓度高的部份还是挪到 另外一个频道 @tomoko_acg。
5. 内容转发：在这个频道上转发的内容并不必然代表我个人的立场。
该频道不专注于 Daily 或 News，而是一个记录我当前关注和思考内容的地方。
1. 随机事项：每月为自己安排一些有趣的活动。（大概率🐦🤣）
2. 同步内容：我会收集在其他平台上发布的内容。
3. 私人笔记：没经大脑的学习笔记以及一些个人随想。
4. ACG 内容：浓度高的部份还是挪到 另外一个频道 @tomoko_acg。
5. 内容转发：在这个频道上转发的内容并不必然代表我个人的立场。
好的，这是今天的5篇精选，请给出你的评分反馈：
📰 今日 RSS 精选（5篇）
🔥 必读推荐
5 Strategies to Learn Better with AI (and Traps to Avoid) | Scott-H-Young
📊 AI评分：92分
Scott Young 系统性地分析了用 AI 学习的5个有效策略和常见陷阱。核心观点：AI 不应该替代思考，而应该作为"思维脚手架"。具体方法包括：(1) 用 AI 进行苏格拉底式提问而非直接要答案；(2) 让 AI 扮演批评者角色找出你理解中的漏洞；(3) 用 AI 生成多种解释视角直到你找到能真正理解的那个。陷阱方面，他警告"AI 幻觉自信"——AI 会自信地给出错误信息，而学习者往往无法辨别。与你的关联：你正在用 Claude 搭建各种自动化系统，这篇文章能帮你更有效地利用 AI 提升学习深度而非只是效率。
I built 9 open-source MCP servers to cut token waste | ClaudeAI (Reddit)
📊 AI评分：88分
一位开发者针对 AI coding agent 调用工具时 token 消耗过大的问题，开源了9个优化过的 MCP (Model Context Protocol) 服务器。核心思路是将频繁调用的工具（如文件读取、代码搜索）进行缓存和批处理，避免重复请求。项目中包含具体的token 使用量对比数据：优化后平均减少 40-60% 的 token 消耗。与你的关联：你在用 OpenClaw 搭建 agent 系统，这个方案可以直接借鉴，降低运行成本。
Your AI coding agent forgets everything about you every session. Should it? | ClaudeAI (Reddit)
📊 AI评分：86分
深度讨论 Claude Code 等 AI 编程工具缺乏跨会话记忆的问题。作者认为这种"失忆"既是 bug 也是 feature——一方面每次都要重新解释项目上下文很烦，另一方面也防止了 AI 形成错误假设后持续犯错。评论区高赞方案包括：(1) 维护
📌 值得关注
Manage Your Energy, Not Your Time | Scott-H-Young
📊 AI评分：80分
传统时间管理强调"效率"和"多任务处理"，但这篇文章提出精力管理才是核心。Scott 分析了为什么很多人时间表排得很满却效率低下：他们在精力低谷期（通常是下午）强行做高难度工作，结果产出质量差、挫败感强。文章给出了具体的精力周期观察方法：记录一周内不同时间段的专注度和创造力，找出自己的"黄金时段"。然后据此重新安排任务——把深度工作（写代码、写文章）放在精力高峰期，把行政性事务（回复邮件、开会）放在低谷期。与你的关联：你提到精力有限，这篇文章的方法可能帮你重新安排工作节奏。
My New Book: Foundations | Scott-H-Young
📊 AI评分：82分
Scott Young 的新书《Foundations》发布，核心观点是系统性知识框架比碎片化信息更有价值。书中讨论了如何在信息过载时代建立稳固的知识基础，而不是追逐最新的热点和技巧。他提到很多人（尤其是技术从业者）陷入"追逐新工具"的陷阱，表面上学了很多，但实际上没有深层理解。书中提供了具体的知识地图构建方法，帮助你将零散的概念连接成体系。与你的关联：你提到 RSS 订阅过多导致"看完就忘"，这本书的方法可能帮你从"读更多"转向"内化更深"。
请告诉我：
• "第X篇评分高了/低了"（比如"第一篇92太高，最多85"）
• "这类文章多推/少推"（比如"Scott Young 的多推""Reddit 的少推"）
• "描述太长/太短"（需要调整详细程度吗？）
我根据你的反馈调整明天的推送标准。
📰 今日 RSS 精选（5篇）
🔥 必读推荐
5 Strategies to Learn Better with AI (and Traps to Avoid) | Scott-H-Young
📊 AI评分：92分
Scott Young 系统性地分析了用 AI 学习的5个有效策略和常见陷阱。核心观点：AI 不应该替代思考，而应该作为"思维脚手架"。具体方法包括：(1) 用 AI 进行苏格拉底式提问而非直接要答案；(2) 让 AI 扮演批评者角色找出你理解中的漏洞；(3) 用 AI 生成多种解释视角直到你找到能真正理解的那个。陷阱方面，他警告"AI 幻觉自信"——AI 会自信地给出错误信息，而学习者往往无法辨别。与你的关联：你正在用 Claude 搭建各种自动化系统，这篇文章能帮你更有效地利用 AI 提升学习深度而非只是效率。
I built 9 open-source MCP servers to cut token waste | ClaudeAI (Reddit)
📊 AI评分：88分
一位开发者针对 AI coding agent 调用工具时 token 消耗过大的问题，开源了9个优化过的 MCP (Model Context Protocol) 服务器。核心思路是将频繁调用的工具（如文件读取、代码搜索）进行缓存和批处理，避免重复请求。项目中包含具体的token 使用量对比数据：优化后平均减少 40-60% 的 token 消耗。与你的关联：你在用 OpenClaw 搭建 agent 系统，这个方案可以直接借鉴，降低运行成本。
Your AI coding agent forgets everything about you every session. Should it? | ClaudeAI (Reddit)
📊 AI评分：86分
深度讨论 Claude Code 等 AI 编程工具缺乏跨会话记忆的问题。作者认为这种"失忆"既是 bug 也是 feature——一方面每次都要重新解释项目上下文很烦，另一方面也防止了 AI 形成错误假设后持续犯错。评论区高赞方案包括：(1) 维护
.claude/memory.md 文件记录项目关键决策；(2) 使用 git commit 历史作为上下文线索；(3) 开发自定义 wrapper 在会话开始时注入关键信息。与你的关联：这直接对应你正在搭建的记忆系统，评论区有多种实现思路可以参考。📌 值得关注
Manage Your Energy, Not Your Time | Scott-H-Young
📊 AI评分：80分
传统时间管理强调"效率"和"多任务处理"，但这篇文章提出精力管理才是核心。Scott 分析了为什么很多人时间表排得很满却效率低下：他们在精力低谷期（通常是下午）强行做高难度工作，结果产出质量差、挫败感强。文章给出了具体的精力周期观察方法：记录一周内不同时间段的专注度和创造力，找出自己的"黄金时段"。然后据此重新安排任务——把深度工作（写代码、写文章）放在精力高峰期，把行政性事务（回复邮件、开会）放在低谷期。与你的关联：你提到精力有限，这篇文章的方法可能帮你重新安排工作节奏。
My New Book: Foundations | Scott-H-Young
📊 AI评分：82分
Scott Young 的新书《Foundations》发布，核心观点是系统性知识框架比碎片化信息更有价值。书中讨论了如何在信息过载时代建立稳固的知识基础，而不是追逐最新的热点和技巧。他提到很多人（尤其是技术从业者）陷入"追逐新工具"的陷阱，表面上学了很多，但实际上没有深层理解。书中提供了具体的知识地图构建方法，帮助你将零散的概念连接成体系。与你的关联：你提到 RSS 订阅过多导致"看完就忘"，这本书的方法可能帮你从"读更多"转向"内化更深"。
请告诉我：
• "第X篇评分高了/低了"（比如"第一篇92太高，最多85"）
• "这类文章多推/少推"（比如"Scott Young 的多推""Reddit 的少推"）
• "描述太长/太短"（需要调整详细程度吗？）
我根据你的反馈调整明天的推送标准。
Scott H Young
5 Strategies to Learn Better with AI (and Traps to Avoid) - Scott H Young
Recently, I shared my predictions about how AI will change the process of learning. In short, I expect that AI will reduce the need for many skills, potentially dumbing down the typical user. Just as the invention of writing made us worse at remembering things…
还在的，今天放假第一天
Claude 个人订阅用户可以打开 https://claude.ai/settings/usage 有机会兑换 $50 credits.
claude.ai
Talk with Claude, an AI assistant from Anthropic
我把视频剪辑在一起：屏幕一边是你正在观看的视频，另一边是你满足的表情。我只需轻轻一点，就能把这段视频发送给你所有的联系人。
我已经做好了一切准备。我可以访问你的WhatsApp，看到你所有的聊天记录——和你的家人、亲戚、朋友、同事，甚至你的老板。我还截取了你私人聊天的屏幕截图。视频已经准备就绪，随时可以发送。只要你稍有不慎，我就会按下发送键。
刚糊了个 xLog 博文导出工具 https://xlog-takeout.saveweb.org/ 出来。
整个 xLog 的博文去掉大部分 spam 后也才 34k，很小。懒得写后端，直接前端加载 300MiB 的全量 sqlite (gzip 后 100MiB)。
xlog 受害者们尽快导出吧（IPFS 上的图片附件已经没了大半了）。
https://ipcheck.ing/#/securitychecklist
by 阿禅（Jason Ng）
How AI assistance impacts the formation of coding skills (Score: 151+ in 7 hours)
Link: https://readhacker.news/s/6LC9W
Comments: https://readhacker.news/c/6LC9W
Link: https://readhacker.news/s/6LC9W
Comments: https://readhacker.news/c/6LC9W
Anthropic
How AI assistance impacts the formation of coding skills
Anthropic is an AI safety and research company that's working to build reliable, interpretable, and steerable AI systems.
一个显而易见的事情，AI 个人助理这类产品，显然是要运行在暴露你更多隐私的设备上，比如手机电脑。
你不交付给他更多隐私数据，和你日常使用的环境内容，它就无法成为助理。
运行在云服务上的 AI 应用，永远只是程序员的玩具，因为只有你们的日常生活在云服务上……
https://x.com/taresky/status/2017005221067763781
你不交付给他更多隐私数据，和你日常使用的环境内容，它就无法成为助理。
运行在云服务上的 AI 应用，永远只是程序员的玩具，因为只有你们的日常生活在云服务上……
https://x.com/taresky/status/2017005221067763781
https://github.com/niracler/skill/blob/main/skills/diary-assistant/SKILL.md
#llm
