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…
