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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.

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

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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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