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RT @ethereum: 1/ The Fusaka upgrade is coming December 3rd. Ethereum is securely scaling. Are you ready to support the changes? Here’s w…

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Wesley— oss/acc
Tue Dec 02 10:38:38
Google will win the AI race - predicted that back in 2023 👀 they have it all: custom ships, GPUs, data, talents, distribution 🤷♂️ Nano Banana Pro is the most impressive imo it shows how their approach is multi-modal thanks to their unique dataset, and it’s already crushing everyone else btw, Nano Banana Pro is live on PostSyncer! 😎

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Built Tweet Hunter, Taplio (sold $8m) Growing https://t.co/OyNJ8ZUyOh - https://t.co/jS9GQJ5Ps8 - https://t.co/EFUcKeBbpU - https://t.co/JkVOl1O0S1 - https://t.co/KG9PgxJabg Sharing weekly tips about growth: https://t.co/ereQodN3Ov

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Tibo
Tue Dec 02 10:30:53
500+ selected Nano Banana Pro prompts with images, multilingual support, and instant gallery preview.

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https://t.co/wfrRegpti0

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GitHub Projects Community
Tue Dec 02 10:30:11
Last few days have been exhausting AF BUT November 2025 turned out to be the record breaking revenue month for both of my SaaS: 🛟 HelpKit & 💰 Redreach! I feel drained but also super pumped. Lot more to build, lot more to ship.

Last few days have been exhausting AF BUT November 2025 turned out to be the record breaking revenue month for both of my SaaS: 🛟 HelpKit & 💰 Redreach! I feel drained but also super pumped. Lot more to build, lot more to ship.

⚡ Founder & 🌊 Surfer bootstrapping SaaS. ✍️ Notion ➯ Help Center @HelpkitHQ 💰 Reddit ➯ Customers https://t.co/3kdqfXzlsK🔋 Battery ➯ Alerts https://t.co/cX8QhAoG55

avatar for Dominik Sobe ツ
Dominik Sobe ツ
Tue Dec 02 10:23:06
MCP、RAG、NLWeb 与 HTML 的对决：不同 Agent 网络交互接口的效能与效率对比 来自德国 Mannheim 大学的研究，探讨了一个核心问题：AI Agent 到底应该“怎么看”网页，才能不仅看得懂，而且干活快、花钱少？ 论文：https://t.co/KMiu8YQijy 核心背景：Agent 的“阅读障碍” 在目前的网络世界中，绝大多数网站是为人类设计的（漂亮的排版、图片、复杂的 HTML 结构）。当 AI Agent 试图通过“阅读”原始 HTML 代码来完成任务时，它往往会感到吃力： · 干扰多： HTML 里充满了广告、样式代码，很难提取核心信息。 · 费脑子（Token）： 以前 Agent 需要消耗大量 Token 去理解网页结构，导致速度慢且昂贵。 四位参赛选手 MCP、RAG、NLWeb 与 HTML · HTML - “硬啃生肉” - Agent 直接像浏览器一样读取网页源代码。这是最传统但也最笨重的方法。 · RAG - “划重点”先把网站内容抓取下来，建成索引。Agent 只阅读与问题最相关的片段，不看全篇。 · MCP - “走专用通道” - 网站提供一套标准的 API 接口，Agent 通过调用这些标准工具（如“搜索商品”、“获取价格”）来交互。 · NLWeb - “直接对话” - 这是一个新颖的概念。Agent 直接用自然语言问网站：“你们这儿有啥显卡？”，网站用 JSON 回答。 实验设计与“未来”模型 研究团队构建了一个名为 WebMall 的测试平台，包含四个模拟电商网站。他们使用了 2025 年底的顶级模型进行测试，包括 GPT-5、GPT-5-mini、GPT-4.1 和 Claude Sonnet 4。 测试的任务涵盖了从简单的“查价格”到复杂的“寻找替代商品”和“完成结账”。 关键发现与数据解读 实验结果非常具有冲击力，彻底暴露了传统 HTML 方式的短板： A. 效率与准确率的碾压 · HTML 完败： 直接读 HTML 的 F1 分数仅为 0.67，是表现最差的。 · 新接口大胜： RAG、MCP 和 NLWeb 的平均 F1 分数都提升到了 0.75 - 0.77。 · GPT-5 的统治力： 当使用最强的 GPT-5 模型配合 RAG 接口时，F1 分数高达 0.87，任务完成率接近 80%。 B. 成本与速度的巨大差异 · 省钱（Token 用量）： HTML 方式平均每个任务要消耗 24 万 Token（因为网页代码太长）；而其他三种方式仅需 4.7 万 - 14 万 Token。 · 省时（运行时间）： HTML 方式平均耗时 291 秒（近 5 分钟）；而其他方式仅需 50 - 60 秒，速度提升了 5 倍。 C. 最佳性价比组合 论文指出了一个有趣的结论：虽然 GPT-5 + RAG 效果最好，但从性价比（成本 vs 效果）角度来看，GPT-5-mini 配合 RAG 是目前的最佳平衡点。 深度洞察与行业启示 这篇论文对未来的 AI 开发和网站建设指明了方向： · HTML 已是过去式： 对于复杂的 Agent 任务，直接让 AI 解析 HTML 是极其低效且昂贵的。未来的 Agent 开发应尽量避免这种方式。 · “AI 友好型”网站将成趋势： 如果网站想要被 AI 助理（如购物助手、搜索助手）更好地索引和使用，就必须提供 MCP 或 NLWeb 这样的接口，或者优化内容以适应 RAG。 · 模型能力的依赖性： 实验发现，MCP 和 NLWeb 这种通过 API 或对话交互的方式，对模型本身的推理能力要求更高。GPT-5 在这方面表现出的优势比在简单任务中更明显。 总结 这篇论文告诉我们，为了迎接 AI Agent 时代的到来，我们需要重构互联网的“门面”。 未来的互联网不仅仅是给人看的（HTML），更是给 AI 看的（MCP/NLWeb）。对于开发者而言，放弃让 Agent “硬啃”网页，转而构建更结构化的数据交互通道，是提升效率的必经之路。

MCP、RAG、NLWeb 与 HTML 的对决：不同 Agent 网络交互接口的效能与效率对比 来自德国 Mannheim 大学的研究，探讨了一个核心问题：AI Agent 到底应该“怎么看”网页，才能不仅看得懂，而且干活快、花钱少？ 论文：https://t.co/KMiu8YQijy 核心背景：Agent 的“阅读障碍” 在目前的网络世界中，绝大多数网站是为人类设计的（漂亮的排版、图片、复杂的 HTML 结构）。当 AI Agent 试图通过“阅读”原始 HTML 代码来完成任务时，它往往会感到吃力： · 干扰多： HTML 里充满了广告、样式代码，很难提取核心信息。 · 费脑子（Token）： 以前 Agent 需要消耗大量 Token 去理解网页结构，导致速度慢且昂贵。 四位参赛选手 MCP、RAG、NLWeb 与 HTML · HTML - “硬啃生肉” - Agent 直接像浏览器一样读取网页源代码。这是最传统但也最笨重的方法。 · RAG - “划重点”先把网站内容抓取下来，建成索引。Agent 只阅读与问题最相关的片段，不看全篇。 · MCP - “走专用通道” - 网站提供一套标准的 API 接口，Agent 通过调用这些标准工具（如“搜索商品”、“获取价格”）来交互。 · NLWeb - “直接对话” - 这是一个新颖的概念。Agent 直接用自然语言问网站：“你们这儿有啥显卡？”，网站用 JSON 回答。 实验设计与“未来”模型 研究团队构建了一个名为 WebMall 的测试平台，包含四个模拟电商网站。他们使用了 2025 年底的顶级模型进行测试，包括 GPT-5、GPT-5-mini、GPT-4.1 和 Claude Sonnet 4。 测试的任务涵盖了从简单的“查价格”到复杂的“寻找替代商品”和“完成结账”。 关键发现与数据解读 实验结果非常具有冲击力，彻底暴露了传统 HTML 方式的短板： A. 效率与准确率的碾压 · HTML 完败： 直接读 HTML 的 F1 分数仅为 0.67，是表现最差的。 · 新接口大胜： RAG、MCP 和 NLWeb 的平均 F1 分数都提升到了 0.75 - 0.77。 · GPT-5 的统治力： 当使用最强的 GPT-5 模型配合 RAG 接口时，F1 分数高达 0.87，任务完成率接近 80%。 B. 成本与速度的巨大差异 · 省钱（Token 用量）： HTML 方式平均每个任务要消耗 24 万 Token（因为网页代码太长）；而其他三种方式仅需 4.7 万 - 14 万 Token。 · 省时（运行时间）： HTML 方式平均耗时 291 秒（近 5 分钟）；而其他方式仅需 50 - 60 秒，速度提升了 5 倍。 C. 最佳性价比组合 论文指出了一个有趣的结论：虽然 GPT-5 + RAG 效果最好，但从性价比（成本 vs 效果）角度来看，GPT-5-mini 配合 RAG 是目前的最佳平衡点。 深度洞察与行业启示 这篇论文对未来的 AI 开发和网站建设指明了方向： · HTML 已是过去式： 对于复杂的 Agent 任务，直接让 AI 解析 HTML 是极其低效且昂贵的。未来的 Agent 开发应尽量避免这种方式。 · “AI 友好型”网站将成趋势： 如果网站想要被 AI 助理（如购物助手、搜索助手）更好地索引和使用，就必须提供 MCP 或 NLWeb 这样的接口，或者优化内容以适应 RAG。 · 模型能力的依赖性： 实验发现，MCP 和 NLWeb 这种通过 API 或对话交互的方式，对模型本身的推理能力要求更高。GPT-5 在这方面表现出的优势比在简单任务中更明显。 总结 这篇论文告诉我们，为了迎接 AI Agent 时代的到来，我们需要重构互联网的“门面”。 未来的互联网不仅仅是给人看的（HTML），更是给 AI 看的（MCP/NLWeb）。对于开发者而言，放弃让 Agent “硬啃”网页，转而构建更结构化的数据交互通道，是提升效率的必经之路。

邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴

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meng shao
Tue Dec 02 10:22:34
RT @tszzl: connoisseurs of the best food in the world literally have nothing on a guy eating White Castle after a 2 day fast

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third thing founder https://t.co/jZh799yNH4 / personal https://t.co/IdaJwZJCXm

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Tue Dec 02 10:18:17
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