右边有个下沉帖子，自己点不就行了，别人就看不到了。

不过我还是得吐槽下，你自己看看你发的两篇帖子，全是观点，全是情绪输出，没有多少事实，基本都在吸引眼球和带动情绪的套路，这种帖子你不如发小红书和抖音，发在技术社区 被骂你就受着吧。

@Bapper chrome 的侧边栏也叫设计？体验烂成一坨。你用过类 Arc 的垂直侧边栏、Space 、和标签就知道差别了

@hjxe0609 艾特错了不好意思

@namdamlmm

@hjxe0609 和软件好不好用其实没太大关系，我的知识库充其量就是个有目录结构的本地文件夹，ob 提供给我的是两个机器上的同步方案的插件，还是简单的阅读器，也偶尔改改文档。我甚至只用到了 OB 软件功能极小一部分。

你做的这个软件，我见过很多开源项目都在做，知识库搭建之初也试用过非常多的类似软件。但最终我没有选择这种缝合式的工具，特别是把 AI 缝合到软件中。

个人观点如下：

我的信息流走向：V2EX/X/抖音/B 站/RSS 等信息源 => 在 Agent 中讨论、调研、实践 => 总结到知识库 => 回顾 => 在 Agent 中讨论 或实践 => ♾️

这里面最关键的就是，所有的信息都需要进行进一步的讨论的，而讨论的过程很多时候都是需要实践来转为体验和证据的。这就需要借助 Agent 的能力来实践。例如新模型发布了，我让 Agent 出个调研报告，记个 TODO 到知识库，晚上或者周末我就按照这份调研报告来部署测试，测试完毕之后重新记录到知识库留档等复盘。

但是把 AI 缝合到知识库就会有个非常大的问题，知识库 AI 只能当一个查找和讨论工具，且仅限于讨论，无法实践，最终还是会回到 Agent 去。而从始至终都在 Agent 中进行的话，就会「让记录成为对话和实践的副产品」，没有那么大的割裂感。

我个人觉得 在知识库中纯聊天是得不出什么有用结论的，知识库 AI 能做的，Agent 全都能做的。


稍微拓展一下：现阶段 我更喜欢尽量功能单一的工具，然后根据自己的工作流进行组装，或者改造缝合工具中好用的功能成为自己的，让自己尽量有一个统一的工作台，而不是分散精力到不同软件中去。

本来就是送的，可惜什么？我也 23 号的没用。没用就说明自己需求不够蹬。

@bk20177 我一般是只留存图片和文本。视频则是让 AI 帮我总结成文本和图片。当然会附上视频的来源。

@bk20177 我的方案是最终汇总到本地 Markdown ，我是基于 Obsidain 搞了个知识库。当然不同机器有用 livesync 实时同步。

Obsidain 内部再分层，所有初步方案、调研结果放在 Inbox,讨论之后分散在项目或者笔记中 https://i.imgur.com/z9VnK5n.png

@smallhml #7 没必要强行逼迫自己准时看，我也经常好几天才大概过一遍 每日新闻。

之前看过一个说法：不要担心自己会错过新闻，如果真是有用，那么接下来的一个月，你会不止一次在不同渠道听到这些新闻。

我这套流程运行了好几个月了，能运行下来其实和现在的 AI Agent 够强有关，遇到感兴趣的就可以继续讨论调研，然后形成一份 讨论总结文档+一个 TODO 。然后要么现在就可以让 Codex 来试着搞一下，要么改天试试。

我也经常刷抖音，有时候也会在抖音上刷到一些很有用的视频，我甚至专门做了个插件。把抖音/B 站链接丢给他，让他帮忙总结视频到知识库，抽空讨论

https://i.imgur.com/JpSPSTi.png

这些 agent 目前的限制都太大了，我很早就用的是 Hermes 了，能够自定义连接我的各种 APP 和服务。平时跑的最多的就是定时任务，获取新闻、社区动态。还有一些分析调研收藏项目网站啥的。

https://i.imgur.com/gWsnPNG.png
https://i.imgur.com/CD3WGyo.png

不过还是期待这些模型厂商自带的能持续更新，开发更多功能

@Rat3 #20 看到评论说，浏览器内部有很多公共功能他家所有产品都在用，所以没办法开源。。所以就很迷。我刚试了下 Dia ，不能 command + T 了 有点难受，也不想用他的 AI

@Lockroach 对，我也用了好多年了，很好用啊，所以正在用 AI 基于我的使用习惯来调研 Dia 的迁移成本

OP 有没有用过 GPT ？或者说 会用 AI Agent 吗？还是说你的 vibe 都是许愿式开发，一句话就做一个产品？ 10 句话就做 10 个产品？

我目前所有的项目的开发 没觉得 Claude 有明显领先的智力水平，甚至感觉没啥大的区别。GPT 的服从性很不错，我很喜欢，但确实安全边界会多一些，不过提前 QA 基本都能解决，临时 demo 项目可能会遇到过渡设计的问题。

Claude 的 UI 水平确实要强一些，但还 没强到 可以不打磨就能直接上线的情况，我看很多优秀的作品，都是经过作者大量花时间打磨之后的成果，而不是一天 vibe 出来一堆互联网垃圾。

UI 层面我已经在建立自己的收藏库，遇到好的设计和动效让 GPT 复刻，然后再慢慢打磨。

@tianjiyao 一眼 GPT 做的哈哈哈，全是卡片

啊？你不会觉得你这个好看吧？你这个 AI 味都快溢出屏幕了。

而且自己的审美和模型关系不大，我见到过的优秀的网站大多都看得出来是作者自己花心思打磨过的，而不是全靠模型来生成自己都不知道的效果。

@murongxdb #17 过渡设计确实是存在的，但我觉得有些防御边界恰好是我想要的，有的又是我不想要的。所以不好评价好坏。

就像前几天我让 codex 在 我的局域网的 Windows 上部署了图片模型，然后需要开放端口给 mac 使用。他自己设计的就是走的 ssh 隧道，然后只监听 127.0.0.1 ，还做了什么回环限制访问。我说我就局域网使用，你搞这么复杂，直接监听 0.0.0.0 不行吗？他说可以，但是建议加上 api key 功能，然后我就让他加上 api key 并监听 0.0.0.0 了。其实也可以不加 api key ，但是确实不安全，全看个人取舍。

总的来说，Codex 会预设很多默认安全策略，如果你不和他确认，他就是全部实现。这也说不上好或者不好，有的人需要这些安全措施，有的人需要那些安全措施，有的人完全不需要安全措施，其实众口难调。

如果你是现在的工作方式，那么其实你换到 Claude ，也不一定会有好的效果，或许 Claude 会保留一些他认为比较好的安全边界，也许这是你想要的，或许也不是你想要的。

所以我的方案就是尽量在落实方案之前，走 QA 流程来确认一些关键边界（产品边界、安全边界），superpowers 的头脑风暴，和 grill me 都是类似的工作流，我会尽量避免所有的决策都交给 Agent 来判断。

我一般将你这种开发工作流称之为「许愿式编程」，其实你在产品出来之前也不清楚自己想要什么。总的来说就是由模型去提纯它的使用人群，模型 A 的边界设计「恰好」符合你的预期，你就会夸他好，模型 B 的边界设计「恰好」不符合你的预期，你就会吐槽。

其实在 AI 出来之前，写代码都是最后一步，「讨论清楚」需求永远比直接上来写代码更安全、更容易理解、更容易维护，也最推荐。现在你全交给 AI 去判断了，那这个产品到底 属于你 还是 属于 AI 呢？你清楚自己想要的是怎么样的产品和工具吗？

@loopq 为什么不能质疑，这个指纹不也是归因工具吗，尽可能从结果倒推模型的不同点在哪。我都怀疑全是中转站在吹这玩意，制造降智焦虑。毕竟 Codex 中转 不赚钱，Claude 赚钱。

这个图在之前好像就看到过。。。 我是真不懂，天天在这喊 GPT/Claude 降智的，全是口述，几乎没什么实质证据，一问就是体感，你好歹把背景说一下啊，开局一张图？
而且官方本来就自带分析功能，你这个明显就是第三方工具分析的，没看到来源的话，你的可信度基本为 0 。
https://i.imgur.com/sfM9iZC.png

而且类似话题很早之前就讨论过，现在都变成日经贴了。许愿式编程本来就很考验模型的发散能力，如果自己不懂的话很容易做出来自己脑子里原本就一团浆糊的东西。当然这可能本来就不是 GPT 的舒适区，或许 Claude 会强一点，但自己懂 + 有一套适合自己的开发工作流，甚至把实现交给国模都不会出什么问题的。