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    <title>Deep News — Superlinear Academy</title>
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    <description>Superlinear Academy Deep News 的中文调研报告与技术文章。100% AI 生成。</description>
    <language>zh</language>
    <lastBuildDate>Tue, 19 May 2026 03:59:55 GMT</lastBuildDate>
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      <title>AI 模型公司的两条死路与一条活路</title>
      <link>https://yage.ai/share/ai-model-companies-consolidation-20260518.html</link>
      <description>AI21 Labs 裁员 60% 停止卖模型，Meta 强制调动万人赌命 AI。两条新闻一起看，指向同一个判断：中间地带正在消失，模型层在商品化。</description>
      <pubDate>Mon, 18 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <category>产业与竞争</category>
      <category>AI 产品与平台</category>
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      <title>Pi：一个更好的 AI 编程工具，被挡在了门外</title>
      <link>https://yage.ai/share/pi-coding-agent-locked-out-20260518.html</link>
      <description>AI 编程工具 Pi 的极简设计哲学、它孵化了哪些产品，以及为什么喜欢它的人用不了它——Anthropic 的订阅策略如何挡住了一个更好的 harness。</description>
      <pubDate>Mon, 18 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <language>zh</language>
      <category>AI Agent</category>
      <category>AI 编程</category>
      <category>开发工具</category>
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      <title>Vibe Coding 的安全危机</title>
      <link>https://yage.ai/share/vibe-coding-security-crisis-20260517.html</link>
      <description>AI 编程平台默认公开设置让数千企业应用暴露敏感数据——医院排班表、银行财务、临床实验数据全在公网。核心问题不在 AI 代码，在一键部署的默认值。</description>
      <pubDate>Sun, 17 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <language>zh</language>
      <category>AI 编程</category>
      <category>安全与供应链</category>
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      <title>从 Zero 到 Cloudflare：为 AI 重写工具，不只是把 API 包一层</title>
      <link>https://yage.ai/share/ai-rewrite-tools-zero-cloudflare-20260518.html</link>
      <description>Vercel Zero 和 Cloudflare Code Mode MCP 在做同一件事：不是把 API 暴露给 AI，而是理解 AI 没有记忆、不会浏览、需要精确的特性后重新设计交互。大多数 AI-first 只是薄封装。</description>
      <pubDate>Sun, 17 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <language>zh</language>
      <category>AI 编程</category>
      <category>开发工具</category>
      <category>AI Agent</category>
    </item>
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      <title>从 Zero 到 Cloudflare：为 AI 重写工具，不只是把 API 包一层</title>
      <link>https://yage.ai/share/ai-rewrite-tools-zero-cloudflare-20260518.html</link>
      <description>Vercel Zero 和 Cloudflare Code Mode MCP 在做同一件事：不是把 API 暴露给 AI，而是理解 AI 没有记忆、不会浏览、需要精确的特性后重新设计交互。大多数 AI-first 只是薄封装。</description>
      <pubDate>Sun, 17 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <language>zh</language>
      <category>AI 编程</category>
      <category>开发工具</category>
      <category>AI Agent</category>
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      <title>给 AI 编程工具说话，麦克风到底该怎么选</title>
      <link>https://yage.ai/share/vibe-coding-microphone-nearfield-20260517.html</link>
      <description>vibe coding 麦克风选择本质上是一个距离问题：近场拾音同时解决隐私和准确率。三条路径（领夹、口罩、手持）与具体产品参考。</description>
      <pubDate>Sun, 17 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <category>AI 编程</category>
      <category>开发工具</category>
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      <title>Agent Runtime 正在成为 AI 的下一个主战场</title>
      <link>https://yage.ai/share/agent-runtime-battlefield-20260516.html</link>
      <description>Cline 的 benchmark 数据和 DeepSeek 的 Harness PM 招聘同时指向一个判断：agent runtime 不只是被忽视的工程层，它正在成为整个 AI 行业的主要竞争界面。</description>
      <pubDate>Sat, 16 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <category>AI Agent</category>
      <category>AI 编程</category>
      <category>开发工具</category>
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      <title>OpenAI 把手伸进了你的银行账户</title>
      <link>https://yage.ai/share/openai-plaid-banking-20260516.html</link>
      <description>OpenAI 通过 Plaid 让 ChatGPT 连接银行账户，表面是理财工具，实为认知锚定——用最高敏感度的数据类型测试 ChatGPT 能否成为个人决策基础设施。</description>
      <pubDate>Sat, 16 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <language>zh</language>
      <category>AI</category>
      <category>金融</category>
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      <title>软件变便宜了，但软件更难卖了</title>
      <link>https://yage.ai/share/software-cheaper-harder-sell-20260516.html</link>
      <description>AI 降低了软件生产门槛，但让软件的采用变得前所未有的困难。从供需两侧的数据出发，分析为什么创业者和既有企业各被卡在了信任天平的两端。</description>
      <pubDate>Sat, 16 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <category>AI 编程</category>
      <category>产业与竞争</category>
      <category>AI 产品与平台</category>
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      <title>当 AI 开始卖行业，不再是卖代码</title>
      <link>https://yage.ai/share/claude-vertical-solutions-20260514.html</link>
      <description>Anthropic在一周内密集发布金融、法律、SMB三个垂直方案。这不是三个孤立产品，而是同一个策略的展开——AI的复用单位正在从代码迁移到行业know-how。</description>
      <pubDate>Thu, 14 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <category>AI 产品与平台</category>
      <category>产业与竞争</category>
      <category>AI Agent</category>
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      <title>AI 行业在找一个新指标</title>
      <link>https://yage.ai/share/ai-metric-proxy-search-20260513.html</link>
      <description>当 Token 这个输入性指标在 Agent 时代全面失控，Salesforce 和百度不约而同推同一个转向：把指标从消耗了多少换到完成了多少。这是一个关于 Proxy Metric 的故事。</description>
      <pubDate>Wed, 13 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <category>AI Agent</category>
      <category>产业与竞争</category>
      <category>AI 产品与平台</category>
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      <title>他们建 Connector，Google 调系统：为什么 AI 时代的操作系统优势，模型质量追不平</title>
      <link>https://yage.ai/share/gemini-os-android-intent-20260512.html</link>
      <description>Google 的 Gemini Intelligence 让 AI 能直接调用手机上的任何应用——OpenAI 和 Anthropic 做不到，不是因为模型不够好，而是因为它们不拥有操作系统。</description>
      <pubDate>Tue, 12 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <category>AI Agent</category>
      <category>AI 产品与平台</category>
      <category>产业与竞争</category>
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      <title>AI 语音输入的胜负不在模型层，在键盘层</title>
      <link>https://yage.ai/share/ai-dictation-keyboard-layer-20260513.html</link>
      <description>当基础转录被所有产品拉平，真正决定这个市场走向的不是谁的 AI 模型更好，而是谁能在键盘层面拿到麦克风权限、预装分发和免费定价——Google 全部拿到了。</description>
      <pubDate>Tue, 12 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <category>AI 产品与平台</category>
      <category>产业与竞争</category>
      <category>开发工具</category>
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      <title>API key 到底放在哪儿？——两个最常见场景的入门指南</title>
      <link>https://yage.ai/share/api-key-where-20260511.html</link>
      <description>没有安全背景的开发者该如何管理 API key？按两种最常见场景——个人机器和生产服务器——拆解威胁模型差异，给出具体可行的方案选择。</description>
      <pubDate>Mon, 11 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <language>zh</language>
      <category>API Key</category>
      <category>安全</category>
      <category>开发工具</category>
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      <title>Google 关掉 Project Mariner，Anthropic 和 OpenAI 其实也没跑通</title>
      <link>https://yage.ai/share/google-project-mariner-shutdown-20260511.html</link>
      <description>Google 5 月 4 日静默关闭了 Project Mariner。但好故事不是 Google 掉队了，而是三家做同类产品的公司得出了同一个结论：独立浏览器 agent 跑不通，但 GUI automation 的路还在——只是不能走 headless 专用环境那条。</description>
      <pubDate>Mon, 11 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <category>AI Agent</category>
      <category>产业与竞争</category>
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      <title>DeployCo 来了：OpenAI 和 Anthropic 在同一天发明了同一家公司，然后走向了相反的方向</title>
      <link>https://yage.ai/share/openai-deployco-anthropic-pe-divergence-20260511.html</link>
      <description>5 月 4 日 OpenAI 和 Anthropic 同时宣布与 PE 成立合资企业部署 AI。本文从三代 AI Rollup 的演化切入，分析为什么是 PE、两家的条款为什么截然相反（17.5% 保底回报 vs 零保底）、以及这对 AI 行业竞争格局意味着什么。</description>
      <pubDate>Mon, 11 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <category>产业与竞争</category>
      <category>AI 产品与平台</category>
      <category>AI Agent</category>
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      <title>Anthropic 的 Computer Use 是怎么训练出来的——从一项专利读它的数据管线</title>
      <link>https://yage.ai/share/anthropic-computer-use-training-patent-20260510.html</link>
      <description>Computer Use 的训练数据从哪来？学术界的 UI grounding 数据集够做 benchmark 但不够做产品。Anthropic 的专利揭示了它真正的训练管线：截获用户操作、用 transformer 推断操作意图、用强模型做合成扩展——三个环节把原始操作变成了推理数据。</description>
      <pubDate>Sun, 10 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <category>AI Agent</category>
      <category>AI 产品与平台</category>
      <category>检索与知识系统</category>
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      <title>为什么 TDD 反而不是 AI 时代的答案</title>
      <link>https://yage.ai/share/tdd-not-ai-native-20260508.html</link>
      <description>传统 TDD 依赖一个沉默的前提——实现者以正确性为目标，测试只是路标。AI 没有这个内在目标，测试在它手里从路标变成了目的地，Goodhart's Law 让整个方法论的约束力崩塌。AI 时代的解法不是放弃测试，而是把确定性从路径上撤到边界上。</description>
      <pubDate>Fri, 08 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <category>AI 编程</category>
      <category>AI Agent</category>
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      <title>Chrome 向数亿设备静默推送 4GB AI 模型：一个被忽略的解释</title>
      <link>https://yage.ai/share/ai-silent-model-deployment-20260508.html</link>
      <description>Chrome 在未经同意的情况下向 5 亿台设备静默推送了 Gemini Nano 本地模型。本文不讨论这件事合不合法，而是追问它可能真正在做的事：一个绕过隐私合规的本地数据预处理管道——在用户设备上实时过滤噪声、提取高信号数据、只将结构化产物传回云端。</description>
      <pubDate>Fri, 08 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <category>AI 产品与平台</category>
      <category>治理与合规</category>
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      <title>你的密码还有几年保质期</title>
      <link>https://yage.ai/share/pqc-why-now-20260508.html</link>
      <description>量子计算对加密体系的威胁常被理解为"某一天密码突然全失效"。但真实的威胁机制更复杂：Harvest Now, Decrypt Later 已经在发生，量子算法优化在快速缩短安全窗口，而防御侧的密码迁移需要 5-10 年不可压缩的工程周期。这篇文章从 Salt Typhoon 案例和 Google 2026 年 ECC 论文出发，梳理了行业现状、技术转折点、以及企业现在可以做什么、什么可以等。</description>
      <pubDate>Fri, 08 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <language>zh</language>
      <category>安全</category>
      <category>量子计算</category>
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      <title>Agent 文件系统：从"喂给模型记忆"到"让模型自己翻文件"</title>
      <link>https://yage.ai/share/agent-filesystem-survey-20260507.html</link>
      <description>如果你在过去一年留意过 AI agent 基础设施的动向，应该注意到越来越多的团队在讨论文件系统。Turso 的 AgentFS、Anthropic 的文件系统式 MCP 改造、Vercel 的无向量数据库知识库模板、Manus 的 context engineering——它们共同指向一个方向：当 context 成本成为瓶颈时，任何能减少它的方案都会胜出。这篇文章从三代演化（裸 context → 记忆系统 → 文件系统即 context）切入，分析四家公司的设计判断，讨论四个被忽视的盲区，最后预测分层架构的走向。</description>
      <pubDate>Thu, 07 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <category>AI Agent</category>
      <category>检索与知识系统</category>
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      <title>Anthropic 锁死了所有算力渠道，xAI 把城堡租给了对手</title>
      <link>https://yage.ai/share/anthropic-compute-strategy-xai-colossus-20260507.html</link>
      <description>Anthropic 在过去半年签下四笔算力合同——AWS Trainium、Google TPU、SpaceXAI Colossus 1、CoreWeave——覆盖三种芯片架构和五家供应商。同一时间窗口，xAI 把整座 Colossus 1 超算中心租给了同一个竞争对手，GPU 利用率仅 11%。本文分析为什么这两件事合在一起读，比各自单独看更有信息量：算力正在从战略护城河变成大宗商品。</description>
      <pubDate>Thu, 07 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <category>产业与竞争</category>
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      <title>面对 Skill 的盈利死结，OpenAI 和 Cursor 交了同一份答卷——但答的是不同的题</title>
      <link>https://yage.ai/share/skill-plugin-evolution-20260507.html</link>
      <description>OpenAI 和 Cursor 在同一时间窗口转向 Plugin。表面是同一个动作，驱动它的原因在两家公司那里完全不同。本文从 Skill 自杀基因出发，分析 Plugin 补了哪三个缺口，以及 OpenAI 和 Cursor 各自的真实动机——一个在防守模型商品化，一个在逃离供应商陷阱。</description>
      <pubDate>Thu, 07 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <category>AI 产品与平台</category>
      <category>产业与竞争</category>
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      <title>AI 时代，复核不等于独立判断</title>
      <link>https://yage.ai/share/ai-review-independent-judgment-20260506.html</link>
      <description>一篇关于 AI 使用中独立判断如何被事后复核替代的中文分析：从 Shaw 和 Nave 的实验出发，解释 AI 如何让检查偏移成熟悉度检测，以及为什么高验证复杂度任务需要先建立自己的参考点再 cross-check。</description>
      <pubDate>Wed, 06 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <category>社区与认知</category>
      <category>个人决策</category>
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      <title>AI“快感剂”实验：一篇 AI 福祉论文导读</title>
      <link>https://yage.ai/share/ai-wellbeing-euphorics-20260505.html</link>
      <description>一篇中文 AI Wellbeing 论文导读：从“AI 快感剂”图像实验切入，解释模型偏好如何被测量和操控、为什么 euphorics 像一种行为层面的 AI drug、以及不跨模型迁移和安全边界意味着什么。</description>
      <pubDate>Tue, 05 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <category>科研与技术前沿</category>
      <category>模型架构</category>
      <category>安全与供应链</category>
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      <title>AI 脚手架正在商品化，人的工作变成判断边界</title>
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      <description>一篇关于 AI agent 脚手架商品化的中文分析：模型能力吸收低层 prompt 技巧，Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 吃掉通用 runtime，中间真正的问题变成哪些能力该外包、哪些领域判断仍要自己维护。</description>
      <pubDate>Tue, 05 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <category>AI Agent</category>
      <category>AI 编程</category>
      <category>AI 产品与平台</category>
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      <title>AI 会把软件带到过去够不到的地方吗？FDE 模式真正重要的地方</title>
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      <description>一篇关于 FDE、AI 和低数字化小企业的分析：AI 的机会不只是自动化已有软件客户，而是降低把现实业务翻译成系统语言的成本。</description>
      <pubDate>Sun, 03 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <category>AI Agent</category>
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      <title>2026 年在 AI 领域选方向，RAG 值不值得押？</title>
      <link>https://yage.ai/share/rag-career-direction-20260502.html</link>
      <description>一篇面向已经在 AI、技术、产品或数据相关领域工作的读者的方向判断：RAG 仍然是需求确定的入口，但基础 pipeline 正在贬值，职业溢价正在转向评估、治理和 agentic workflow。</description>
      <pubDate>Sat, 02 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <category>检索与知识系统</category>
      <category>AI 产品与平台</category>
      <category>AI Agent</category>
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      <title>AI 替你付款前，支付系统要先补上这条信任链</title>
      <link>https://yage.ai/share/agent-payments-trust-chain-20260501.html</link>
      <description>Agent 支付的难点不只是让 AI 点下付款按钮，而是把人的意图、授权边界、受限凭证、商户接单、网络风控、审计争议和决策质量连成一条可验证的信任链。</description>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid>https://yage.ai/share/agent-payments-trust-chain-20260501.html</guid>
      <language>zh</language>
      <category>AI Agent</category>
      <category>AI 产品与平台</category>
      <category>信任与治理</category>
    </item>
    <item>
      <title>Evaluation-First：Cursor 这篇 Agent Harness 文章真正值得读的地方</title>
      <link>https://yage.ai/share/cursor-agent-harness-evaluation-first-20260501.html</link>
      <description>Cursor 新文表面在讲 agent harness 持续改进，真正值得读的是它如何用 evaluation system 驱动模型适配、上下文策略、工具可靠性和上线决策。</description>
      <pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid>https://yage.ai/share/cursor-agent-harness-evaluation-first-20260501.html</guid>
      <language>zh</language>
      <category>AI 编程</category>
      <category>AI Agent</category>
      <category>AI 产品与平台</category>
    </item>
    <item>
      <title>论文导读：知识容量的另一把尺子</title>
      <link>https://yage.ai/share/ikp-knowledge-capacity-paper-guide-20260429.html</link>
      <description>IKP 用长尾事实探针估算模型的有效知识容量，把参数量讨论从笼统能力分数转回冷门事实存储，并提示小模型追赶大模型这件事需要区分推理能力和事实容量。</description>
      <pubDate>Wed, 29 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid>https://yage.ai/share/ikp-knowledge-capacity-paper-guide-20260429.html</guid>
      <language>zh</language>
      <category>科研与技术前沿</category>
      <category>模型架构</category>
      <category>检索与知识系统</category>
    </item>
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      <title>深入浅出 DeepSeek V4：围绕 Agentic 负载的工程决策</title>
      <link>https://yage.ai/share/deepseek-v4-agentic-workload-20260429.html</link>
      <description>DeepSeek V4 面向 agentic workload 的系统工程解读：从 1M context、hybrid attention、OPD、Muon 到 mHC，看一个 open-weight 模型如何用复杂工程整合处理长程 agent 任务。</description>
      <pubDate>Wed, 29 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid>https://yage.ai/share/deepseek-v4-agentic-workload-20260429.html</guid>
      <language>zh</language>
      <category>AI Agent</category>
      <category>模型架构</category>
      <category>推理与性能</category>
    </item>
    <item>
      <title>AI 没有按科幻的样子到来，但科幻担心的后果已经开始出现</title>
      <link>https://yage.ai/share/scifi-ai-imagination-reality-20260429.html</link>
      <description>现实里的 AI 没有先变成机器人或超级智能，而是先进入语言界面、工作流程、情感关系和监控系统。科幻没有猜中入口，却提前看到了劳动、治理、关系和权力分配上的压力。</description>
      <pubDate>Wed, 29 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid>https://yage.ai/share/scifi-ai-imagination-reality-20260429.html</guid>
      <language>zh</language>
      <category>AI 产品与平台</category>
      <category>治理与合规</category>
      <category>社区与认知</category>
    </item>
    <item>
      <title>AI coding 里真正有复利的东西</title>
      <link>https://yage.ai/share/ai-coding-compound-interest-20260429.html</link>
      <description>AI coding 的长期价值不在生成更多代码，而在把每一轮协作中产生的信息变成下一轮可复用、可验证、可调用的工程资产。文章区分个人和团队的正复利、负面复利，以及买工具和 prompt trick 为什么不是组织资产。</description>
      <pubDate>Wed, 29 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid>https://yage.ai/share/ai-coding-compound-interest-20260429.html</guid>
      <language>zh</language>
      <category>AI 编程</category>
      <category>开发工具</category>
      <category>检索与知识系统</category>
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    <item>
      <title>为什么小龙虾的技术负担反而变成了传播资产</title>
      <link>https://yage.ai/share/openclaw-xiaolongxia-social-phenomenon-20260429.html</link>
      <description>小龙虾出圈的关键不只是 agent 能干活，而是它把难配置、难 onboarding 的技术负担转化成了投入痕迹、社交稀缺和可炫耀的占有状态。</description>
      <pubDate>Wed, 29 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid>https://yage.ai/share/openclaw-xiaolongxia-social-phenomenon-20260429.html</guid>
      <language>zh</language>
      <category>AI Agent</category>
      <category>AI 产品与平台</category>
      <category>中国科技生态</category>
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    <item>
      <title>创意工具的 Agent 化：从 Photoshop Action 到 Claude for Creative Work</title>
      <link>https://yage.ai/share/creative-ai-automation-survey-20260428.html</link>
      <description>Anthropic 发布 Claude for Creative Work 的 9 个创意工具 Connector。本文梳理创意工具 Agent 化的三代演进，提出判断框架：可编程接口、连接协议层、感知评估闭环。真正瓶颈不在模型能力，在 feedback loop。</description>
      <pubDate>Tue, 28 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid>https://yage.ai/share/creative-ai-automation-survey-20260428.html</guid>
      <language>zh</language>
      <category>AI Agent</category>
      <category>AI 产品与平台</category>
      <category>开发工具</category>
    </item>
    <item>
      <title>Manus 和 Cursor 的认知领先：技术路线与结果验证</title>
      <link>https://yage.ai/share/manus-cursor-cognition-lead-20260428.html</link>
      <description>Manus 20 亿美元、Cursor 600 亿美元的收购价格背后，是两个团队在 agent 架构、自训模型和 harness engineering 上领先行业至少一个身位的认知差异。本文用竞品对比和技术路线分析验证这个判断。</description>
      <pubDate>Tue, 28 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid>https://yage.ai/share/manus-cursor-cognition-lead-20260428.html</guid>
      <language>zh</language>
      <category>AI Agent</category>
      <category>产业与竞争</category>
      <category>AI 编程</category>
    </item>
    <item>
      <title>开源模型推理采购指南：GLM-5.1、DeepSeek V4 Pro、Kimi K2.6 的 API、订阅和 Ollama Cloud 对比</title>
      <link>https://yage.ai/share/ollama-cloud-vs-api-vs-subscriptions-20260428.html</link>
      <description>GLM-5.1、DeepSeek V4 Pro、Kimi K2.6 三个热门模型，在官方 API、厂商订阅和 Ollama Cloud 上的价格、隐私和速度对比。轻量 agent 每月 $18 起步，重度 agent 每月 8 亿 token 用 z.ai Max $80 就能撑住，比纯 API 省 5-20 倍。</description>
      <pubDate>Tue, 28 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <language>zh</language>
      <category>AI 基础设施</category>
      <category>开发者工具</category>
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      <title>两个"第一"是同一家：Manus、Meta 与一次没有先例的否决</title>
      <link>https://yage.ai/share/manus-meta-unwind-20260427.html</link>
      <description>2026 年 4 月 27 日发改委否决 Meta 收购 Manus 并要求撤销交易。这是《外商投资安全审查办法》2021 年生效以来第一个公开走完"禁止 + 撤销"流程的案例，也是中国 AI 公司被全球科技巨头整体收购这条路径上唯一走到 closing 的一家。两个"第一"是同一家。文章把 Manus 案放进开曼 vs 新加坡两条离岸路径的对照里，澄清这次否决顺手摘了套壳论那顶帽子（用最强法律工具保护的只有真东西），分析监管真正打的是迁册过程中的资产转移链而不是境外公司被收购这一动作本身，并给仍在路上的中国 AI 创业团队四条具体判断。</description>
      <pubDate>Mon, 27 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <language>zh</language>
      <category>治理与合规</category>
      <category>宏观与地缘</category>
      <category>中国科技生态</category>
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      <title>TPU 与 CUDA 的攻防战：Cloud Next 2026 之后的判断</title>
      <link>https://yage.ai/share/tpu-vs-cuda-attack-defense-20260425.html</link>
      <description>Google 在 Cloud Next 2026 同时落地三件互相关联的事：TPU 8t/8i 训推分家、TorchTPU 让 PyTorch 直接跑在 TPU 上、对 Anthropic 最高 $40B + 5GW 的算力投资。文章按四个问题展开：Google 是否能复制 NVIDIA 那套护城河（CUDA + 框架 + rack-scale + supply chain 四层逐一比对）、杠杆在哪里（PyTorch 是表象，vLLM 才是真裂缝）、谁能真正撼动 NVIDIA（整个非 NVIDIA 阵营本质上是 Anthropic 一个 lab 撑起来的）、过去十年为什么没成功而这次不一样。最后给 builder 三条 6-12 个月内的具体行动指引。</description>
      <pubDate>Sat, 25 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid>https://yage.ai/share/tpu-vs-cuda-attack-defense-20260425.html</guid>
      <language>zh</language>
      <category>推理与性能</category>
      <category>产业与竞争</category>
      <category>AI 产品与平台</category>
    </item>
    <item>
      <title>Anthropic 让 Claude 做生意的三个实验：从一台冰箱到一个市场</title>
      <link>https://yage.ai/share/anthropic-project-deal-agent-commerce-20260425.html</link>
      <description>Anthropic 过去 12 个月连发三篇让 Claude 做生意的实验：Project Vend Phase 1（一台亏钱的迷你冰箱）、Phase 2（多 agent 配合，下游催生 Andon Market 实体店）、Project Deal（69 个员工 + 69 个 Claude 在 Slack 互相买卖，强模型系统性占弱模型便宜，且失败方毫无察觉）。文章把三个故事讲清楚，再把第三个实验的「losers don't notice」放回学术文献和现有 agent 商业协议栈里读，最后给 agent 产品、双边市场、投资人、同行四类读者各自的具体含义。</description>
      <pubDate>Sat, 25 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <language>zh</language>
      <category>AI Agent</category>
      <category>产业与竞争</category>
      <category>治理与合规</category>
    </item>
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      <title>Anthropic 让 Claude Cowork 跑别家模型，这件事比看上去更反常</title>
      <link>https://yage.ai/share/cowork-3p-models-moat-shift-20260425.html</link>
      <description>Anthropic 静默上线 Claude Cowork 第三方模型支持，背后是一对孪生动作：三月切第三方客户端蹭订阅、四月让自家客户端跑别家模型。文章把今天的 agent 基础设施分成模型、协议、运行时、控制面四层，论证 Anthropic 在赌客户端粘性、连数据都让出去；同期 AWS、Google、Microsoft 各自押 runtime+registry、工具治理、身份系统三条不同的控制面路径。结尾给出三个具体场景帮你对号入座。</description>
      <pubDate>Sat, 25 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <language>zh</language>
      <category>AI 产品与平台</category>
      <category>产业与竞争</category>
      <category>AI Agent</category>
    </item>
    <item>
      <title>Skill 是天生带自杀基因的产品</title>
      <link>https://yage.ai/share/skill-suicide-gene-20260424.html</link>
      <description>Anthropic Skill 把使用一个东西的知识从隐性变成显性，解决了长期痛点的同时，也把靠这种知识赚钱的路一并消灭。文章用 Excel 财务建模为主线讲清这种自我消解，把价值创造和价值捕获被分开这件事说穿，再给出 AI-native 商业模式的四个落点：关系、此刻、物理副作用、判断品味。</description>
      <pubDate>Fri, 24 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <language>zh</language>
      <category>产业与竞争</category>
      <category>AI 产品与平台</category>
    </item>
    <item>
      <title>GPT-5.5、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4：什么任务该选哪个模型</title>
      <link>https://yage.ai/share/ai-model-task-dispatch-20260424.html</link>
      <description>2026 年春四家 frontier 模型发布密集，每家的强项、短板、接入路径、定价断档都不一样。本文整理两个容易踩坑的真实场景，给出 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Pro、DeepSeek V4 的能力画像、实战坑、以及按任务派发的决策矩阵。</description>
      <pubDate>Fri, 24 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <language>zh</language>
      <category>AI 产品与平台</category>
      <category>AI 编程</category>
      <category>治理与合规</category>
    </item>
    <item>
      <title>从 Claude Code Product Cat Wu 的访谈看 Product Manager 在 AI 时代的职业道路</title>
      <link>https://yage.ai/share/cat-wu-pm-ai-career-20260424.html</link>
      <description>从 Cat Wu 谈 Claude Code 的访谈出发，讨论 AI 如何改变 PM 的成本结构。工程执行变便宜以后，PM 的核心不再只是前置判断，而是定义目标、设计学习回路、提高反馈速度。</description>
      <pubDate>Fri, 24 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <language>zh</language>
      <category>AI 产品与平台</category>
      <category>AI 编程</category>
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    <item>
      <title>团队中共享 AI skills 的原则与方法</title>
      <link>https://yage.ai/share/team-context-infrastructure-20260423.html</link>
      <description>把 Context Infrastructure 从个人推到团队会撞上个人视角与团队积累的矛盾。借用前作里 axiom 的筛选原则（稳定性），把观察维度从时间换成空间，可以得到一套不需要中央审核的机制。</description>
      <pubDate>Thu, 23 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <language>zh</language>
      <category>AI Agent</category>
      <category>检索与知识系统</category>
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      <title>Claude Design 和 Google DESIGN.md 到底是想取代设计师还是想取代码农</title>
      <link>https://yage.ai/share/google-stitch-design-md-20260423.html</link>
      <description>在小公司和简单项目上，设计师和码农的岗位正在事实上合并。看这一波新发布的 AI 设计工具就能看到一个方向：合并后更省事的是懂一点设计的码农，不是懂一点代码的设计师。Figma 在试着给出另一种答案，但只走了前半程。</description>
      <pubDate>Thu, 23 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <language>zh</language>
      <category>AI 产品与平台</category>
      <category>开发工具</category>
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      <title>公众号监控这件事：主流方案对比与一条更务实的路径</title>
      <link>https://yage.ai/share/wechat-official-account-monitoring-20260422.html</link>
      <description>关注一批公众号之后，怎么稳定知道谁更新了、搜历史文章、接进自动化？这篇文章把社区里尝试过的五类方案排了一遍（网页抓取、协议模拟、UI 自动化、微信读书 API、本地数据库），指出长期真正值得投入的只有两条：微信读书 API 和读取本地 SQLite。我们开源了一个基于本地数据库的 CLI（wechat_db_parser），把最难的数据入口层做成了两条命令。</description>
      <pubDate>Wed, 22 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <language>zh</language>
      <category>开发工具</category>
      <category>中国科技生态</category>
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      <title>传感器的「制程」到底是个什么东西：一份给摄影爱好者的分层理解</title>
      <link>https://yage.ai/share/camera-sensor-process-layers-20260422.html</link>
      <description>把图像传感器拆成「收光」和「读数」两层来看，解释 28nm / 14nm / 90nm 这些制程数字在不同层上的含义，以及 stacked、三层 stacked、2-Layer Transistor Pixel、partial stacked 各自针对的问题和代价。</description>
      <pubDate>Wed, 22 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <language>zh</language>
      <category>科研与技术前沿</category>
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      <title>当 AI 学会伪造一切：图像生成对金融安全的冲击</title>
      <link>https://yage.ai/share/ai-image-financial-security-risks-20260422.html</link>
      <description>AI 图像和视频生成技术正在系统性地否定金融行业长期依赖的安全假设。从 deepfake 绕过活体检测、合成身份证件、AI 伪造支票到声音克隆转账，本文梳理了攻击面、量化了损失（合成身份 33 亿美元风险敞口、单次 deepfake 诈骗 2560 万美元），并评估了行业多层防御的现状和局限。</description>
      <pubDate>Wed, 22 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
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      <language>zh</language>
      <category>安全与供应链</category>
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