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阿里云宣布调整函数计算计费模式按照小时最低收费 0.01 元，调整原因是打击部分滥用行为。阿里云称极少数用户因为技术原因触发异常超低资源消耗场景，如果这种调用持续扩大规模可能会影响服务稳定性，所以通过收费进行控制。使用函数计算的用户注意检查账单和充值，以免服务被停掉。
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RT @jasonleowsg: Day one. You started something. Maybe it’s Jan 1st. On fire with purpose. Big promises were made. Detailed plans to make…
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X has “patched” the HDR images on web using CSS: dynamic-range-limit: standard; filter: brightness(1); RIP HDR Avatar 2025–2025 🌞
“The woman scooping Silicon Valley” — BBC・hacker turned builder, blogger & consultant・ex: Threads, Instagram, etc
Agent Skills：开放的 AI Agent 技能标准 Agent Skills 是一个简单、开放的标准格式，用于为 AI Agents 提供新的能力和专业知识，上个月 Claude Skills 首次推出，后续快速得到各家 AI Agent 跟进支持，现在 Anthropic 正式发布为开放标准！ https://t.co/DivNLklgQr 核心概念 · Skill 的结构：一个 Skill 就是一个文件夹，里面必须包含一个 SKILL. md 文件。该文件以 YAML frontmatter 开头，定义技能的 name 和 description，后面是详细的指令、脚本或资源文件。 · 工作原理：Agent 不会一次性加载所有技能内容，而是采用“渐进式加载”： · 启动时，只加载所有技能的简短元数据（名称 + 描述），放入系统提示中，让模型知道有哪些可用技能。 · 当任务匹配某个技能的描述时，代理才动态加载该技能的完整内容（通过读取 SKILL. md 或执行相关脚本）。 · 这解决了传统工具的痛点：上下文窗口有限、所有工具定义需提前加载。Skills 更高效、更灵活，尤其适合复杂或领域特定的工作流。 主要优势 · 为技能作者：一次构建技能包，即可在多个兼容 Agent 产品中复用，便于版本控制和分享。 · 为 Agent 开发者：用户可以轻松添加自定义技能，无需重新训练模型。 · 为团队/企业：将组织内部的流程知识（如法律审查、数据分析管道）封装成可移植的包，实现知识捕获和标准化。 · 启用场景： · 注入领域专家知识（如特定行业的审查流程）。 · 赋予新能力（如生成演示文稿、处理 PDF/Excel、构建服务器）。 · 创建可重复、可审计的工作流。 · 跨产品互操作性：同一个技能可在不同代理中使用。 目前已获得快速采用： · Anthropic Claude、Claude Code · Microsoft 集成到 VS Code 和 GitHub Copilot · Codex、Cursor · OpenCode、Amp、Goose、Letta 等 · 合作伙伴如 Atlassian、Figma、Canva、Notion，提供预构建技能 · 甚至 OpenAI Codex 被观察到在内部悄然采用类似结构 集成方式 Agent 支持 Skills 有两种主要路径： 1. 文件系统型：Agent 有访问文件系统的能力，直接通过命令读取 SKILL. md。 2. 工具型：无文件系统时，实现专用工具让模型触发技能加载。
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
RT @Jimmy_JingLv: 我最喜欢 @Typefully 的一点是可以提前定时，但 post 依然能编辑。 这种感觉就像是截止日期已经定了，在截止之前你都可以灵活修改。 假如你每天必须要发三条，那么无时无刻都能无负担写一个初始版本，之后想到啥都可以再放进来。 之所以…
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睡醒了， 我们继续。 先说结论： 很多事情都能赚钱，关键不在于选择，而在于你是否把一件事理解到足以产生溢价的程度。 这是我这几年瞎折腾后复盘出来的结论。 赚钱不是选对「事」，而是把一件事做到「透」。 很多人都在卡「找风口」 「换赛道」，但现实中更常见的是： 事情 不差 市场 存在 但理解 停留在表层 于是无法形成不可替代性，也就无法形成溢价。
做到 「足够透彻」，具体指什么 认知层面， 为什么？ 为什么需求长期存在？ 为什么用户愿意付钱？ 为什么别人做不好？ 为什么你能做好？