有一些人日常生活中没有太多机会和别人频繁说话，而说话其实是一个刚需，和 AI 进行语音聊天，部分地满足了日常说话和倾诉的需求。

Warp 竟然开源了！在我眼里是跟 AI 结合最紧密跟进最快的一个命令行终端了。

纯 Rust 编写，4 小时内 star 马上破 3w。

仓库地址：https://github.com/warpdotdev/warp

Astro 作者最近开源了一个 agent 框架 Flue，起因是在 Astro 仓库内部做 AI workflow，做着做着发现所有 agent 都缺一个 Agent Harness Framework。

他把 Claude Code 的工作模式抽成可编程的 TypeScript runtime。没有 TUI，没有 GUI，代码量极少，agent 的逻辑大多在 Markdown 里：skills、context、AGENTS.md。

换句话说，如果你熟悉 Claude Code 之类的工作模式，那 Flue 理论上没啥上手成本！

Write once, deploy anywhere（Cloudflare、Vercel、Netlify、Railway、Render、Fly 等等都支持）

🔗：
https://github.com/withastro/flue
https://flueframework.com

豆包，国产软件，美元定价。🫡你居然敢收500每月。

chatgpt对自家美国人只收20块吧。

OpenAI的goal模式搭配GPT Image 2.0模型，已经可以实现自动化开发游戏了😱

我感觉那个强大的openai又回来了

不是说它技术强，而是它重新回到了生产力最大化的正确轨道上，而不是只关注C端体验。

同时我不认为OpenAI投入在多模态上是战略错误。缺乏多模态生成能力，就不可能实现AI生成游戏资产这种用例。

懂的人都知道一键生成带透明通道的图片、游戏精灵图对于生产力有多大的推动作用。

Scaling law依然存在啊

郭宇当时居然是和沈振宇一起创业被字节收购

欸，不仅是初阶程序员找不到工作了，AI 直接导致各种职业的初阶岗位需求都在下降。
昨天看到哈佛的一篇论文，和前段时间的一个程序员初阶岗位下降的数据互相印证了。
生成式AI是一场偏向资深员工的技术变革。
关键数据：
招聘：采纳AI的公司在2023年后，平均每季度少招聘了 3.7名 初级员工，这是导致初级岗位净减少的主要原因。这一下降幅度相当于其平均招聘水平的22%。
离职：初级员工的离职率甚至略有下降，说明公司并非在裁掉现有初级员工。
晋升：有趣的是，现有初级员工的晋升率反而有所增加（平均每季度增加0.4人）。这表明公司在减少外部招聘的同时，可能会加速内部有经验初级员工的晋升。
行业数据：
影响最为严重的行业是批发和零售业，采纳AI的公司初级岗位招聘量比未采纳公司减少了约40%。
信息技术、金融和专业服务等行业也出现显著下降。
按教育背景来看：
就业下降最严重的是来自中等偏上水平院校（第2、3梯队）的毕业生。
来自顶级精英院校（第1梯队）和较低水平院校（第4梯队）的毕业生受影响较小。
来自最低水平院校（第5梯队）的毕业生所受影响最小，且在统计上不显著。
简单说，AI正在把新手村的门槛焊死，新人想“上车”是越来越难了。
对刚毕业的年轻人来说，这挑战太大了。

互联网充电站

推荐一个开源项目 Pixelle-Video，一款 AI 全自动短视频生成引擎。
它的定位很直接：把短视频的生产流程尽可能自动化，从内容生成到视频合成，减少人工介入的环节。适合需要批量产出短视频内容、或者想把 AI 融入视频创作流程的用户。
项目地址：https://github.com/AIDC-AI/Pixelle-Video
在线文档：https://aidc-ai.github.io/Pixelle-Video/zh

互联网充电站

算法工程师们努力精进自己的AI技术，防止自己被AI淘汰，可这一过程本身，却恰恰在加速他们被淘汰。以“自保”为目标的努力，其过程和结果却恰好构成了“自毁”。

我给这一悖论取名为"伊卡洛斯悖论"。