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探索用生成式AI解决天文图像中CMOS灰尘去除难题。通过让AI生成灰尘遮罩而非直接修复图像，结合确定性数学平场校准，实现既保留科学严谨性又获得AI强大效果的工作流。

AI分析五年时间记录，揭示出"多线程人形算力节点"的生活模式——在带娃、工作和构建AI工具之间平衡，不自觉地走向人机融合的修仙之路。

从拼凑到整体渲染的PPT制作范式转移，以及如何用代码骨架、资产约束和延迟渲染构建解决风格混乱、幻觉和成本问题的Generative Kernel。

观察到当代码成本趋近于零时，为一次性决策构建专用工具反而是最优策略。提出AI Native的本质是在信息获取成本坍塌后采用全新策略——从直觉驱动转向高分辨率的数据驱动决策。

提出用户生成软件需要新的范式。软件公司不再交付成品，而是交付"生成内核"——包括核心套件、引导知识和杠杆工具集，专为AI使用而设计，最大化表达范围、意图保真和生成效率。

分享3分钟语音prompt如何让AI完成资深科学家一整天的工作量。详解招聘、任务委托、入职培训、过程指导和产品验收五大管理环节如何释放AI的全部潜力。

AI"偷懒"的本质是LLM输出长度限制导致的注意力分散。Wide Research通过多轻量模型并行处理子任务、主LLM汇总的方式解决，分享为Codex构建该能力的设计思路。

深入解析电车与油车底盘操控之争：油车通过战略自由塑造性格，电车用战术科技对抗物理惯性，两种截然不同的工程哲学。

分析OpenAI Apps SDK通过_meta域绕过context window的做法如何违背MCP设计哲学，以及协议分裂成不同dialect的潜在危机。

将常见的AI使用挫折重新定义为管理问题。当把AI当作实习生而非工具时，不可靠、幻觉和代码质量等问题都可以通过建立信任、层级分工等成熟的管理原则来解决。