A thread for my nana banana pro prompts 🧵

来自 Claude Code 团队成员 Thariq 分享的用好 Fable 5模型的秘诀。 以下内容整理自 Thariq 的视频： 过去，我们需要时刻检查 Claude 是否在正确地做事。比如，把任务拆分成小块交给它、反复检查它的输出，并在它过早停下时发现问题。但有了 Claude Fable 5，我反而发现自己越来越多地是在检查 Claude 是否在做正确的工作。 Fable 可以一次运行几个小时，它会测试自己的工作，老实说，我经常发现它写出的代码比我的还要好。我的工作变得越来越侧重于指引方向和前期设置，而不是监督。因此，以下是我在使用 Fable 时，工作方式发生的三个改变。 首先，我把 Claude 当作一个思维伙伴。我给它提供所需的上下文。其次，我给 Claude 设定目标并提供验证这些目标的方法。最后，我试着变得更有野心，让 Claude 去做我以前从未尝试过的事情。 第一点，你要越来越多地把 Claude 视为一个思维伙伴。 我在使用 Fable 时发现的一个失败模式是，我可能实际上并不知道自己想要什么，或者我可能不知道什么是可行的。但是，在我的思考过程中尽早让 Claude 参与进来，我就可以在实施之前发现这些问题。 举个例子，我会先从一个小的需求规范（spec）开始，在编写最终的规范文件之前，我会要求 Claude 就实施方案对我进行“面试提问”。这有助于我建立信心，确信自己知道想要什么。或者，我也可能抛出一个想法，让它想出几个可以发展的方向，并制作一些 HTML 页面原型供我审查。 当我准备好进行实施时，我会尽量给它提供上下文，而不仅仅是约束条件，这样 Claude 就能真正帮助我达成目标。 例如，我不会说“保持简单，不要过度设计”，而是会说：“嘿，这个功能是个实验。我们很有可能在一个月后删掉它。所以不要构建任何丢弃起来会很心疼的东西。”给它这样的上下文，能让它发现你可能都没想到的事情。 一旦你知道自己想要什么了，特别是面对一个雄心勃勃的难题时，考虑给 Claude 设定目标以及验证目标的方法。 为此，我们推出了两个很好用的新功能，我也鼓励大家试一试：/goal（目标指令）和 workflows（工作流）。目标功能帮助 Claude 持续工作直至完成，而工作流则帮助 Claude 验证其工作。 因此，在我写完规范文档后，我可能会告诉 Claude：“设定一个目标，以完整实现该规范。然后使用工作流来验证计划的每个部分，并准备一份报告，说明已实现了哪些内容以及是否有任何差异。”这让 Claude 能够尽可能以富有创意和周到的方式发挥其能力，同时又能确保它正在构建你想要的东西。 最后，试着更有野心一些。 Fable 真的是一个令人难以置信的模型，它促使我在工作中打破常规去思考。例如，我正在用 Fable 剪辑这个视频。如果有什么事情是你以为大语言模型做不到的，给它个机会试试。我们由衷地认为，Fable 提高了“一切皆有可能”的上限。

非常激动地和大家分享，在 Fable 加持下，我终于做出了多年来设想中最极致的跨平台 UI 框架，这就是 PocketJS！ 将 QuickJS 移植至内存仅 32MB 的索尼 PSP，结合标准版 SolidJS 和 Vue Vapor，配合编译期 tailwind 样式引擎，实现了 8MB 内存下 60fps 的流畅动画！ 来拥抱裸金属 Modern Web 吧！

大部分公司不再需要 web infra team 了，做好各种skills和自动化测试部署（CI/CD），积极拥抱 AI 友好的开源项目，简化设计系统到 design.md

作者号称借助 Fable 5 把 2003 年的《命令与征服：将军》移植到了 iPhone 和 iPad 上，还能用触屏玩即时战略。 有人翻了 commit 记录，发现 Reshi 自己的提交只有最近 19 个（不到 19 小时前开始），整个仓库 2000 个 commit 绝大多数来自上游 GeneralsX。换句话说，大部分活社区几个月前就干完的，Fable 做的是最后一段 iOS 移植。 当然 iOS 移植本身也确实不简单，涉及 DXVK 的 iOS 适配、MoltenVK 框架集成、触控系统的重新设计。 注：EA 在之前把《命令与征服：将军》的源代码以 GPL v3 协议开源了，开源项目 GeneralsX 从 2025 年 2 月就开始做跨平台移植，已经积累了约 2000 个 commit。

baoyu-design skill 更新： 支持 PPT 动画了 现在有很多朋友用这个 Skill 做 PPT 了，我自己也用，真的挺好用的。有朋友问能不能支持 PPT 动画，但当前这个skill生成的是 HTML 格式的 PPT，然后借助 PptxGenJS 导出为 PPTX，这个库有个局限就是不支持 PPT 的动画。 之前借助 Opus 4.8 确实没搞定，但现在有 Fable 5 了，这时候就体现出 Fable 5 的价值了，它对于 PPTX 的 XML 格式了如指掌，迭代了几轮就搞定了。 视频前半部分是 HTML 页面的动画效果，后半部分是在 KeyNote 中预览播放的效果。动画细节上还是有点小出入，但常用的几个动画应该没什么问题。 推荐去试试看： baoyu-design Skill：github.com/jimliu/baoyu-desi…

Claude 又挂了

《阿图因 AI 在 CyberGym 测试中超过了 Mythos，不过这只是拼图的一部分》 mp.weixin.qq.com/s/BzU7g-2iG… 部分内容摘录： > 在看到 Daniel Stenberg 那篇关于 Mythos 的文章之后，我们用阿图因 AI 对 curl 项目进行分析，发现了一个新漏洞（CVE-2026-9079）。这个漏洞被 curl 官方定级为中危。2026 年 6 月 24 日，curl 在 8.21.0 版本中修复了我们发现的这个漏洞。 > 也就是说，我们的阿图因 AI 发现了一个 Mythos 没有发现的漏洞。 > 那么，能否说阿图因 AI 比 Mythos 更强呢？ > 这个问题无法简单地用“能”或者“不能”来回答。这不仅是因为我们访问不了 Mythos，无法进行直接的对比，更重要的是，阿图因 AI 是一个 Agent，而 Mythos 是一个模型。阿图因 AI 是为漏洞挖掘等特定任务而设计的，对这些特定任务，阿图因 AI 也许表现地更好，但对设计目标之外的任务，哪怕是数据恢复、恶意软件分析之类的安全任务，大概还是 Mythos 比较强。

两年多前，Google 联合创始人 Sergey Brin 也曾站在 AGI House，承认 Google 在大模型上落后了，并说要追赶回来。 后来的结果大家都看到了：Gemini 一路追上来，半年前 Gemini 3 发布时，Google 至少在很多维度重新回到了第一梯队。 但六个月后，局面又变了。 这一次，仍然战斗在一线的 Sergey 再次回到 AGI House，做了一场新的 Q&A：他怎么看 AGI 和超级智能，怎么看 Transformer、世界模型和 AI for Science，Google 为什么现在重仓 coding agent，他和 Demis、Corey 在 Gemini 上到底怎么分工，以及他是否还相信 Google 能再追上来。 下面划重点： Google 重新把 coding 放到最高优先级之一。 Sergey 承认，他们可能更早就该深度关注 coding。现在 Google 已经非常专注于这个方向。 他对 Gemini 仍然有信心，但也承认竞争对手在 coding 上进步很快。 他提到，某些模型在长时间、深度 coding 任务上表现很好；而 Gemini Flash 的优势在于速度，适合交互式快速迭代。 他认为 AGI 的关键不只是“会回答问题”，而是能自我改进。 他个人更倾向于把 AGI 理解为一种能够改进自己的 AI，而不是单纯“什么人类任务都能做”。 世界模型很重要，尤其是如果 AI 要进入物理世界。 如果 AI 要做人类能做的事，就必须理解世界、预测行动后果，并和现实世界互动，这会延伸到机器人、多模态和视频模型。 Transformer 可能还没到头。 他认为 Transformer 已经从文本扩展到图像、视频等场景，而且不断演化。类似 Transformer 的架构，有可能继续走向 AGI。 他在 Google 内部的角色更像“推动者”而不是正式负责人。 Corey、Demis 等人负责组织和交付，Sergey 则不断追问团队有没有漏掉重要方向、有没有低估某些优先级。 他对“AI 会取代人类意义”没那么悲观。 他用国际象棋和围棋举例：机器超过人类后，人类并没有停止下棋，反而借助 AI 变得更强。 整体听下来，你能看到 Google 内部现在的真实焦虑和重心：AGI、自我改进、coding agent、世界模型，以及用 AI 来构建下一代 AI。 （中文字幕视频）

今年跟老大商量选专业的时候聊过这个问题。 1. AI对各个行业的渗透是一个大趋势。 这是海平面上升无处可藏。 2.驾驭AI更好服务你感兴趣的领域。 挑个自己喜欢的，有passion的，你愿意熬夜，你愿意放弃假期去做的领域，作为自己的home domain，然后用AI 应用到这个领域，去当AI带路党。 3. Delivery永远比技术重要。 一个难看的小板凳，总比挂在嘴上的躺椅更实在。

到7月13日，Claude Code周限额临时提升50%，适合7月7日前突击使用Fable

1 年前 Vibe Coding 的日常

今天CNBC直播直接原地爆炸。 Palantir CEO Alex Karp 上午参与节目，聊着聊着突然精神失控，近20分钟全程情绪拉满，主持人几次想打断都打断不了。 他疯狂输出，就一个核心意思： 现在OpenAI、Anthropic那些大模型根本就是个坑货，企业花大钱按token付费，交出去的数据和核心竞争力全被大厂偷去训练模型，等于自己花钱养对手，拉完了。 他的意思很明确，就是说这些美国的闭源模型被irresponsibly over-sold，即一种不负责任地过度吹捧，闭源大模型的核心就是把美国企业和军方的命脉外包给几家实验室。 注：Palantir长期给美国军方、情报部门、战场提供数据分析和AI工具，是能影响生死和国家机器的至高层级。

OpenAI 提议向美国政府出让 5% 股份：让普通人也能共享“AI 红利” OpenAI 正在酝酿一项史无前例的计划：这家估值高达 8520 亿美元的人工智能初创公司，正探讨将 5% 的股份交给美国政府。 据知情人士透露，自从特朗普总统开启第二任期以来，OpenAI 首席执行官山姆·奥特曼（Sam Altman）一直在与多位美国政府高官进行初步讨论，探讨联邦政府入股大型人工智能公司的可能性。早在 2025 年初，奥特曼就直接向特朗普总统提出了这个构想，希望通过这种让公众在公司中拥有经济利益的方式，来分享 AI 带来的好处，同时也借此扫清近期的政治障碍。 为什么要采取如此罕见的举措？因为人工智能的发展速度已经令人震撼。那些不久前还只存在于科幻小说里的系统，现在已经被全球各地的企业和政府广泛部署。AI 在经济价值、国家安全以及加速科学发现方面的重要性已经非常清晰。预计只需再过一两年，人类就能打造出威力惊人的系统，为世界带来巨大价值。这项技术对人类物质生活条件的重塑，规模将堪比甚至超越电力的利用。 为了应对这种足以改变世界的财富大爆炸，相关提案提出了建立“公共财富基金”（Public Wealth Fund）的构想。 这个基金能给普通人带来什么实际好处？简单来说，它就像是一个全民共享的分红池。政策制定者和 AI 公司将合作提供初始资金，投资于具有长期增长潜力的多元化资产——既包括 AI 公司本身，也包括更广泛的采用和部署 AI 技术的其他企业。基金的收益将直接发放给每一位公民。这意味着，不管你最初的财富水平如何，不管你平时有没有途径投资金融市场，你都能直接参与并享受到由 AI 驱动的经济增长所带来的红利。

用来准备面试的就是我昨天分享的👉 Offer-toolkit skill (三合一大礼包) github.com/yanliudesign/offe… 这几张图来自Job description skill github.com/yanliudesign/job-… 详细拆解公司，岗位，我的简历匹配度，哪些长处放大，哪些短处补足，和详细的行动线 我不管，我觉得我做的skill非常好用， 还没火，一定是我的分发还不到位哈哈哈

到底要不要人工审阅 AI 生成的代码，我是这么看的： - 在 agentic coding 时代，自动化测试变得尤为重要。所有能被自动验证的行为都应该被验证。AI 写单元测试很容易，但对于更复杂的集成测试，仍然需要人去搭建——这些工作很多是一次性的，但也有些需要跟着项目迭代。 - AI code review 能搞定 90% 过往需肉眼检查的内容（语法、注释、边界条件、logging、etc），当然前提是团队提供了严格的代码规范。这并不难。 - 仍然需要人把关的那 10%，是「架构设计」。AI 能写出完全符合代码规范，但是架构一团糟的代码。而「设计」往往项目甚至单个功能相关的，很难被规范化。这里人类的经验就很重要了。 - 如何让人从 AI 生成的巨量代码中快速提炼出架构设计？好的做法是让 AI 往 commit message 里加入「修改了哪些代码」的总结，并提炼出架构图。很多 AI code review 产品已经是这么做的了。人不再需要去看代码，看总结就行了。 - 很多场合下，的确没有必要人工 review：比如一次性脚本、使用成熟框架（Django, React）的项目等等。对于那些复杂且会长久维护的项目，人类 review 是必要的，但并不等于人要去读每一行代码。 - 最好维护一个包含设计选择、代码结构的文档，让 AI 实时更新。这对于人和 AI 都有极大帮助，能减少很多不必要的 turns 和上下文开销。

这个账号跟我没任何关系，望周知

Seedance 2.0 4K做的短片，用的 CapCut Video Studio