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Tom Dörr AI @tom_doerr · 2026年08月01日 22:54
AntiVibe 是一款 Claude Code 技能,能把任何代码库变成深度剖析的“教科书”。它会详细解释新旧代码背后的设计决策与权衡,帮你透彻理解逻辑本质,而不仅仅是当个代码搬运工。

https://github.com/mohi-devhub/antivibe https://x.com/tom_doerr/status/2083687949682590206
AntiVibe is a Claude Code skill that turns any codebase into an educational deep dive. It explains the design decisions and trade-offs behind new or legacy code so you can understand the actual logic instead of just copying snippets.

https://github.com/mohi-devhub/antivibe https://x.com/tom_doerr/status/2083687949682590206
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Muhammad Ayan AI @socialwithaayan · 2026年08月01日 17:35
大家都在聊那个攻击 Hugging Face 的 OpenAI agent。

但更核心的问题是:这事儿能提前预判吗?

能,只要你先在那台 agent 上跑一下 iFixAi。

这就是它的全部意义:在 agent 上线前进行“体检”,抢在它失控“黑化”前揪出风险行为。

45 项检查,120 秒给出 A 到 F 评级,免费且开源,支持在 Claude Code、Codex 和 Cursor 中运行。

趁它还只是个低分报告,赶紧在屏幕前截住风险。
Everyone is talking about the OpenAI agent that attacked Hugging Face.

The bigger question is simple. Could anyone have seen it coming?

Yes, if iFixAi had been run on that agent first.

That is the whole job. You point it at your agent before it goes live and it surfaces the risky behaviour early, before the agent goes rogue.

45 checks, an A to F grade in 120 seconds, free and open source, and it runs inside Claude Code, Codex and Cursor.

Catch it on your own screen while it is still just a bad score.
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DeFi狙击手 | Ai🕊️ 加密 @bi_9527zx · 2026年08月02日 03:12
BitMEX、BitMart 相继宣布关停和清退,我第一反应是有点慌。

毕竟很多人用了好几年的交易所,里面可能还放着资金、持仓,甚至积累了很久的 VIP 等级和返佣关系。

现在突然告诉你要停止交易、限期提币,换谁都会焦虑。

钱要转到哪里?

以后去哪里交易?

原来的 VIP 等级、手续费优惠和带单返佣,是不是全部都要重新开始?

这也是最近越来越多人开始关注链上交易和自托管钱包的原因。

资产放在中心化交易所里,平台一旦关停,用户只能按照它的时间和规则处理。但放在自己的链上钱包里,资产控制权至少还在自己手上。

刚好 Wallet V 最近针对这批需要迁移的交易所用户,推出了一个承接活动。

Wallet V 是一个去中心化交易钱包,聚合了 Hyperliquid 和 Aster 的永续合约深度。简单理解,就是资产自己保管,同时还能继续进行链上交易。

这次活动比较实际的福利有两个。

原来在 BitMEX、BitMart 等交易所有 VIP 等级的用户,提供等级截图,就有机会在 Wallet V 获得同等或更高的返佣比例和手续费折扣,不需要从零开始。

另外,提供原交易所 UID、资产截图和提币证明,并在 7 天内完成至少一笔真实交易,还可以申请 20 USDT 迁徙补贴。

跨链兑换、预测市场、美股、永续合约都可以,限前 300 名。

对于以前依靠交易所返佣、带单赚钱的 KOL 和社群队长,Wallet V 也提供了单独的合作方案。

带单队长最高可获得 70% 动态返佣,每月还有最高 500 美元的战队 Gas 和福利补贴。符合条件的,可以直接私信 Wallet V 官方 X 账号沟通。

活动截止时间:2026 年 8 月 26 日 24:00,UTC+8。

这次交易所关停再次提醒了大家,平台可以用了很多年,但不代表它永远不会退出。

对于正在迁移资金的人来说,与其慌着随便找一个新交易所,不如趁这个机会了解一下自托管和链上交易。

当然,永续合约、杠杆和跨链操作都有风险。不要为了领取 20 USDT 补贴,去做自己不熟悉的交易,更不要盲目开高杠杆。

以上仅为活动信息分享,不构成投资建议。
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小小东 AI @xiaoxiaodong01 · 2026年08月01日 10:35
GPT x ppt x 信息 x 图标 x 美学提示词

第十一弹
还是低估chatGPT,批量的能力
因为:信息处理能力、呈现能力,真太顶了!

一次生成10张ppt图片
还能如此细节、排版丰富、信息图如此仔细
服!

发现一个秘诀:chatGPT其实可以无限生图
更刺激了!

本次作图vcr记录:
https://chatgpt.com/share/6a6dbd70-e93c-83e8-834a-63601c4b2ad0
图片图片图片图片
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区块链行情研究 加密 @qkl2058 · 2026年08月02日 00:40
辍学的00后都在做什么? https://x.com/qkl2058/status/2083714520195981527
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娜美知识库 其他 @fhwofjow51260 · 2026年08月02日 12:20
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Geek AI @geekbb · 2026年08月02日 09:51
让大疆第一代 4G 模块在 macOS 上无需虚拟机即可完成短信收发、eSIM Profile 管理、AT 指令调试和 USB 4G 上网。

https://github.com/ZenGeekLabs/DJOneHub https://x.com/geekbb/status/2083853059764142510
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美酱AI AI @meijiangAI · 2026年08月02日 02:05
Claude能为你打造一个看起来花费1万美元的网站。

只需30分钟。费用$0。

以下是我用过的8个提示词 - 全部拿走。🧵
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Geek AI @geekbb · 2026年08月02日 12:38
DeepSeek-V4-Pro 在还没有发布前,却已成了悬在各家大模型厂商头顶上的达摩克利斯之剑,哈哈哈哈。

在这期间发布的任何大模型,都有很大概率当天就被 DeepSeek-V4-Pro 偷家,你猜他们究竟是发还是不发布呢? 我猜他们不会发布。
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周览资源 网盘 @grgerwcwetwet · 2026年08月02日 11:22
一本把恋爱实践讲得很直白的泡学资料pdf。

夸克:https://pan.quark.cn/s/5f6fe4f0cce1 https://x.com/grgerwcwetwet/status/2083876197306650997
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白骏知识分享 其他 @cj3214567667 · 2026年08月02日 11:38
普通人如何把五官优化至完美! https://x.com/cj3214567667/status/2083879987078365342
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白骏知识分享 其他 @cj3214567667 · 2026年08月02日 13:49
牛逼!女子吐槽自己夜跑被人搭讪:现在的男生都太墨迹了! https://x.com/cj3214567667/status/2083912954429460598
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Fang 其他 @FLMdongtianfudi · 2026年08月02日 04:54
刷到这个“让女生对你彻底上瘾的致命技巧”。

这种“”恋爱厚黑学”,对某些女性特别管用

《一约得吃》:两性圈被疯传的约会系统论
🔗:https://pan.quark.cn/s/0d8525cf5fab https://x.com/FLMdongtianfudi/status/2083778504911675873
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白骏知识分享 其他 @cj3214567667 · 2026年08月02日 14:21
45岁精力碾压25岁,只用戒一顿饭! https://x.com/cj3214567667/status/2083921007786467455
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年08月02日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上花$3.4K买入大金狗 $PIPEDOG,做到了 51x 回报,狂赚 $172.8K(约124.4万人民币)!

跟着大神找金狗 👀,他的钱包地址:
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年08月02日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上花$471买入大金狗 $ASTEROID,做到了 48x 回报,狂赚 $22.4K(约16.1万人民币)!

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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年08月02日 01:01
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年08月02日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上花$467买入大金狗 $Liluni,做到了 48x 回报,狂赚 $22.4K(约16.1万人民币)!

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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年08月02日 01:01
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年08月02日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上花$240买入大金狗 $GME,做到了 251x 回报,狂赚 $60.3K(约43.4万人民币)!

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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年08月02日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上花$945买入大金狗 $SESTRI,做到了 67x 回报,狂赚 $63.3K(约45.6万人民币)!

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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年08月02日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上花$761买入大金狗 $FRONG,做到了 70x 回报,狂赚 $53.2K(约38.3万人民币)!

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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年08月02日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在BSC链上花$407买入大金狗 $SP69,做到了 181x 回报,狂赚 $73.8K(约53.1万人民币)!

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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年08月02日 04:01
发现一个牛B的钱包地址,在BSC链上花$12.6K买入大金狗 $MarsCoin,做到了 56x 回报,狂赚 $696.6K(约501.5万人民币)!

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https://gmgn.ai/bsc/address/C7KoyPop_0x0300e281a7affee0c7b70a2f4cfa5dda16be4112
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年08月02日 07:01
发现一个牛B的钱包地址,在BSC链上花$349买入大金狗 $PIZZA,做到了 122x 回报,狂赚 $42.5K(约30.6万人民币)!

跟着大神找金狗 👀,他的钱包地址:
https://gmgn.ai/bsc/address/C7KoyPop_0x86286e59417ed2565be918f98eb3d1fc72fcc424
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年08月02日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在SOL链上花$210买入大金狗 $hwg,做到了 84x 回报,狂赚 $17.8K(约12.8万人民币)!

跟着大神找金狗 👀,他的钱包地址:
https://gmgn.ai/sol/address/C7KoyPop_At9Lxx6MgJxGzj33RHn57LaSkC7incZ6XpaN3BiMC2k
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年08月02日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在SOL链上花$308买入大金狗 $OnlyMarms,做到了 54x 回报,狂赚 $16.7K(约12.1万人民币)!

跟着大神找金狗 👀,他的钱包地址:
https://gmgn.ai/sol/address/C7KoyPop_GeVAfw1qxz1MkJ7fuACMWbzdMRWm5tGio6tchaMSB4mg
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Akshay 🚀 AI @akshay_pachaar · 2026年08月02日 07:23
Google 和 Anthropic 在检索这件事上英雄所见略同。

他们都把检索从应用里抽离了出来,做成了 Agent 调用的独立服务。

- Anthropic 的 MCP 把检索变成了 Agent 可以调用的工具。
- Google 也差不多,RAG Engine 放在 Gemini Agent 平台下,跟 MCP server 待在一起。

之所以这么做,是因为老旧的 naive RAG 是应用内部的单次流水线,这会导致两个痛点:

- 一是向量(embeddings)容易过时。索引反映的是采集那一刻的状态,文档一变,索引就失效了,除非重跑整个流水线。
- 二是架构太耦合。检索逻辑死在应用里,换个应用就得重搞一遍连接器、切片和向量化,根本没法复用。

把“数据摄取(ingestion)”和“查询(query)”分开,让摄取作为常驻层运行,就能解决这些问题。

摄取层通过内容哈希同步持续运行,只重新向量化变动的数据。再加上统一的 API,不管是聊天机器人还是 Agent,用的都是同一个索引。

Agent 在循环里把这一层当工具使:先推理,搜一下,读结果,再优化查询,而不是上来只搜一次就完事。

下图展示了三个阶段:从 naive RAG 到常驻层,再到被 Agent 调用的过程。

但这还没搞定所有问题,因为这三个阶段的检索单元还是没变:依然是“文本切片(chunk)”。

切片本质上没有语义边界、版本或来源信息。切分器主要按 token 计数来切,导致切片经常断在表格中间或者论据一半的地方。

结果就是,你可能搜到了表头却没搜到内容,或者只有结论却没有论据。

解决办法是转向“结构化单元”:把问题和验证过的答案打包嵌入。

我写了一篇深度拆解。核心是用自带来源和版本的“结构化块”取代原始切片。

这套方案把语料库缩小了 40 倍,向量相关性提升了 2.3 倍。

全文点击下方阅读。
Google and Anthropic agree on one thing about retrieval.

They both moved it out of the app and turned it into a standalone service that agents invoke.

- Anthropic's MCP exposes retrieval as a tool that an agent invokes.
- Google ships it similarly, with its RAG Engine sitting under the Gemini agent platform next to MCP servers.

They did this because the old naive RAG setup was built as a one-time pipeline inside a single app, and it caused problems in two places:

- The first is stale embeddings. They reflect the source at indexing time, so the index drifts from the source when a doc or a row changes, and stays wrong until the pipeline is rerun.

- The second is coupled infrastructure. The retrieval logic sits inside one app, so another app duplicates the connectors, chunking, and embedding instead of reusing them.

Both failure modes are resolved by separating ingestion from query and running ingestion as a standing layer.

Ingestion runs continuously with content-hash sync, so only changed data is re-embedded, and the layer sits behind one API, so a chatbot and an agent hit the same index.

The agent then calls that layer as a tool inside a loop. It reasons, runs a search, reads the result, and issues a refined query, instead of retrieving once at the start.

The diagram below depicts all three stages, covering naive RAG, the standing layer, and the agent consuming it.

This helps, but it didn't solve all problems yet because across all three stages, the unit of retrieval is the same, i.e., a chunk of text.

And inherently, a chunk has no idea of a semantic boundary, version, or source info. The splitter cuts documents mostly on token count, so a single chunk can end mid-table or mid-argument.

Because of that, it can pull the top half of a table without the rows, or a conclusion without the reasoning that supports it.

Moving to a structured unit, embedding a question with its validated answer, addresses this.

I wrote wrote a full breakdown on solving this. It replaces raw chunks with structured blocks that carry their own source and version.

The approach reduces corpus size 40x and improves vector relevance 2.3x.

Read it below.
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OKX中文 加密 @okxchinese · 2026年08月02日 00:02
GM
市场“唱片”从不停转
周末快乐 先泡水去了🏊 https://x.com/okxchinese/status/2083704833287028986
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56 2 15.8K
币安Binance华语 加密 @binancezh · 2026年08月02日 08:22
币安特别企划|#币安会客厅 🎙️

6月,他说「大级别技术调整,2个月内会看到」。
结果——市场只用了两周就给出答案。

这次我们请到洪灏老师@HAOHONG_CFA,他回答了所有人最想问的:
🔺 这轮是有支撑的调整吗?
🔺 比特币的周期,走到哪一步了?
🔺 现在接科技股,是接飞刀,还是接黄金坑?

高光抢先看👇 完整版即将上线。
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更新于 2026-08-02 18:30 UTC
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