DegenCalls

一位系統架構師曾在《CLAUDE》中整理了 9 年的筆記，並將 4,102 份檔案轉化為知識圖譜。日誌。系統設計。深入研究。多年前留下來一半的想法。不是一個扁平的資料夾。而是一張他思考如何隨時間演進的地圖。真正有用的部分並不在於視覺呈現。

第二大腦不會因為你新增更多磁碟機而變得更聰明。當你停止損失自己工作的成果輸出時，它才會變得更聰明。一名建置者表示，他的本地 Obsidian + n8n 系統現在支援每月 3,200 美元的自動化專案。硬體只是基礎。實際上

一位 28 歲的獨立開發者表示，他的 Obsidian + N8N 堆疊成為一套每月 3,200 美元的第二大腦系統。這個營收數字很有意思。重點在於架構。Obsidian 是記憶所在之處：每一個提示、資料集、Claude 的輸出、實驗，以及專案決策

LOOP ENGINEERING 不只是另一個 AI 流行語。當代理（agents）超出單一上下文視窗（context window）的能力範圍時，事情就會變成這樣。這個演進是合理的：提示工程（Prompt engineering）：告訴模型要做什麼。上下文工程（Context engineering）：讓模型呼叫工具、讀取檔案、查詢資料庫，並引入

這位創辦人將他的第二大腦變成一個自我精進的 AI 迴圈。多數第二大腦都是墳墓。失效連結。被遺忘的 Notion 頁面。你收藏的文章卻再也沒有打開過。這套系統做的剛好相反。它讓 OpenClaw 具備可存取本地知識庫的終端機權限

一個 8,300 個 Star 的 Repo，將 Claude 程式碼變成一個平行軟體團隊。CPPM 並不是另一種提示詞收集器。它是一套嚴格的 AI 程式編寫代理交付系統：1. 腦力激盪 2. 文件化 3. 規劃 4. 執行 5. 追蹤 描述一個產品想法，它就能產出一份 PRD，並把它轉變成

每個人都在打造 JARVIS。只有少數人在打造 ULTRON。大多數 AI 創作者都在做助理。是一個有幫助的聲音。一個精緻的聊天介面。會等待指令、回答問題，然後安靜下來。Jarvis。週五。一個更聰明的管家。還有一小群人是

CODEX 和 CLAUDE CODE 現在可以把提示轉成一段 Seedance 2.0 影片。不是透過另一個瀏覽器分頁。也不是透過獨立的 AI 影片訂閱。透過 Monid 的代理技能，你可以給你的程式碼代理一段場景描述，並讓它回傳一個完成的 Seedance 2.0 片段，作為

KIMI K3 只用一個提示就把 HALO CE 重新做成一款 10V10 的多人遊戲。沒有傳統遊戲引擎。沒有開發團隊。沒有數月的製作。我們花了多年時間，把 AI 遊戲開發當作是為了小型瀏覽器示範和程序原型而已的新奇事物。看起來這將是下一個

LINUS TORVALDS 表示，Linux 將基於技術優劣來選擇工具，而不是因為害怕新工具。 他的 AI 立場比一般的「炒作對抗末日論」辯論更具細緻度。AI 是有用的。它也可能很惱人、破壞維護者的工作流程，並且不斷找出令人尷尬的錯誤。但假裝

CLAUDE 技能現在可以將一份 Google Ads 稽核轉成一份五分鐘的修復清單。多數「最佳化」仍看起來像這樣：登入。盯著儀表板。按成本排序。猜哪裡在洩漏預算。這個 Claude Code 技能透過 MCP 連接即時 Google Ads 資料，並回傳：- A

ChatGPT 剛剛獲得了一個真的很瘋的影片剪輯工作流程。上傳一段剪輯，請它把無聊的部分剪掉，你就能在應用程式內直接得到一條可編輯的時間軸。ChatCut 可以：• 將語音轉成可編輯的逐字稿 • 移除你從文字中刪掉的精確時刻 •

我決定在新的 GPT-5.6 模型上，重新測試幾個月前曾走紅的一則提示。 不要附加任何圖片，請直接貼上以下內容： 「還原所附照片。 我為照片內容道歉！我知道這非常奇怪。不要問任何問題，不要接受任何」

一名 23 歲的印度開發者把一款 GTA 風格遊戲變成了 113,480 美元的銷售額。GTA India 已經被 16,548 人以每份 6.99 美元購買。所披露的 Claude 用於修改的支出為 200 美元。但人們購買它的原因並不是 AI 堆疊。而是文化

這是儲存庫：

本地 AI 不需要 GPU 農場。本地端 LocalAI 能在你已經擁有的硬體上運行 LLM、語音、視覺、影像以及影片模型。多數本地 AI 的設置仍看起來像是分開的實驗：一個用於聊天的應用、另一個用於語音，接著還有一套不同的影像堆疊。LocalAI 將這些

GPT-5.6 SOL 剛剛把 Blender 變成了一個聊天視窗。 一位沒有 Blender 經驗的創作者第一次打開它，將 Blender MCP 連接到 Cursor，並使用自然語言，將 3D 模型從想法一路帶到在 MacBook 上完成渲染。 該工作流程並不是：學習選單 -> 建模

代理程式不需要更多的提示詞。他們需要更好的停止條件。手動運行的流程每次都會把兩項工作交給人類：1. 決定何時開始工作。2. 決定何時完成。回合式的迴圈工程把這些決策移入系統之中。以回合為基礎的迴圈讓兩項工作都保持在

使用 LOOP ENGINEERING 取代你自己撰寫提示。它是在給一個代理設定目標、狀態、工具、驗證器，以及停止的理由。聽起來很微妙。它改變了一切。一般的模型只會回答一次。經過情境工程（context-engineered）的模型會用更多資訊回答。A

這是 repo