StupidMirror 0.2.25 更新了
送大家一些激活码，欢迎使用，多喷！
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SM-PU3E-3733-GK5Y-9F2W-HCHC-LF32
SM-5HFJ-F7S6-KXC5-UAGA-ET6H-XT7X
SM-H4B8-QP23-LCWE-GJE4-VTQA-D9FH
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SM-ES6K-TJD4-7WTF-PNAB-JPHM-QNST
更新日志：
优化 iPhone 无线镜像的首次配置和断线重连流程。
配置阶段会直接验证手机端“本地网络”权限，减少配置完成后仍无法连接的问题。
修复 Android 长时间无操作后控制会话失效的问题。
控制会话异常断开时可自动恢复，减少重新连接操作。
优化相关错误提示和连接状态展示。
vibehacks5，我作为mentor的一点观察（什么样的项目能在三分钟里抓住我）
感谢 VibeFriends 的邀请。上周六去了 vibefriends 的 vibehacks#5，第一次不是作为参赛者、而是作为评委坐在下面看项目。
到得比较早，先在现场逛了一圈。看项目、看人、也看大家的屏幕。回来把当时记的几条整理一下，主要是站在「一个第一次见到你项目的人」的角度，说说什么会打动我、什么会让我走神。给下一场要上台的朋友参考。
一、开始路演前，已经在筛选了
评委不是从你上台那一刻才开始看你的。在正式路演之前，我在现场就已经把项目过了一遍，这几件事直接决定了我对哪些项目「有期待」：
名字和标题得让人看懂你在做什么。 说实话，部分项目我看完名字完全不知道是什么。名字可以有巧思，但最好还是能够有副标题让人看得懂在做什么，或者说什么。
封面图是第一眼。 素材决定了我会不会先点进去看介绍（当然都会点开看，我这里说的是清楚的封面图会让我先点进去看）。这一步的成本其实很低，但拉开的差距很大。
有没有 build in public 的痕迹。 有小红书帖子介绍的项目，我会明显更想了解。大部分项目还没来得及发；发了的，坦白说也写得比较仓促，AI 味儿有点重。这块是明显的洼地——花二十分钟认真写一条，就能和大多数人拉开距离。
二、上台之后：好的演示在讲一个完整的故事
三分钟很短，但足够讲清楚一件事。
好的演示一定是在讲一个完整、且足够用户视角的故事。 就是我们做产品第一课里都会讲的那句：谁、在什么情况下、遇到了什么问题、会用这个产品干什么。
反例我也遇到了。有一个做剪辑的项目，说实话在他们开始讲之前我还蛮期待的，但整个一分钟基本是自说自话地快速过完，我听完之后不知道它到底解决了什么问题。功能都讲了，问题没讲。
另一个观察：现场女生参赛者并不多，但好几位女生讲得都很好（想了下共同特点都是语气抑扬顿挫、有很好的用户视角）。 印象最深的是其中一位，演示时投屏出了点问题，全场只有三分钟，她的应变非常强——没耽误一秒，直接先讲用户故事和几个使用场景；讲的过程中队友很默契地过去把投屏解决了。黑客松就需要这样的默契配合。
顺带说，这也是一个可以提前准备的东西：假设投屏挂了，你的三分钟怎么讲？ 想过这个问题的人，现场不会慌。
三、什么样的项目算扣题
这场的主题是「AI 让人准点下班」。如果是我自己来做，大概会从两个角度切入：
一个是足够 AI Native 的。 比如我们现在用各类 agent 的时候，都有哪些卡点？这些卡点里藏着机会。这个视角，现场我没有看到特别一眼打动我的项目。（想看的是没有重复造轮子、也不是套了一个好看的 UI 的，当然这个要求对于 24 小时完成的项目来说，多少是有点难的，平心而论，我自己估计也很难有好的切入点）
另一个是从人出发。 但这里有个陷阱：关于白领、互联网人、AI 从业者的项目，这几个月实在看得太多了。
真正打动我的是一个叫「准点交班」的项目——解决的是医护人员交接班时，用 AI 记录和承接病人的病例、病情和注意点。听演示和案例的时候，我就明显感觉到做这个的人一定是医护专业背景（结束后问了一下，果然是）。另外还有一个项目挺可惜，一位水利工程师面向水利场景解决问题，因为演示的原因没能完全展开。
所以我想说的是：拥有跨学科、跨专业背景，去解决真实场景里真实问题的 AI，谁能不喜欢呢。 毕竟我们已经看过太多面向办公室白领的 AI 了。你那个「只有你懂、别人根本不知道存在」的行业问题，才是你最大的优势。
四、一点现场花絮：大家都在用什么
逛了一圈看屏幕，工具分布挺有意思：
- codex 是绝对主力（Tibo 和 Sam 赢麻了）
- Claude Code 只看到一两组（我猜封号严重是主要原因）
- workbuddy 大概两组，zcode、trae 零星看到几个
- 还看到有一组在用 tabbit 浏览器，哈哈
半年前如果做同样的统计，结果肯定完全不一样。
以上是一个评委视角的碎碎念，不一定对，供参考。感谢和期待 vibefriends 的组织，下一场见。
Vibe Usage 更新｜修复 Codex 价格、HY4 Preview 等模型
- 支持 Codex Fast 模式会按对应的高速 API 价格计算
- 补充并修正 GLM-5.3-Flash、Hy4 Preview、Grok 等近期模型的识别与价格
- 保留旧数据的原有记录方式，避免升级后重复统计
CLI v0.10.18
孙体 Sunge — 一个教 AI 说人话的写信工具
AI 写的信，形容词比事实多。"岁月温柔"一封能出现三次。
新东西：
· 信墙：写完可以匿名投上去。看陌生人怎么把心事写短，看中哪封，就去写你自己的。https://sunge.men/wall/
· 场景页：表白、道歉、劝和、求和符，26 个"怎么写"场景，每页带样例和三步写法。https://sunge.men/letters/
不注册。不收个人信息。
sunge.men 反着来。输入四样东西：对象、事件、一个具体的数字、情绪。30 秒，300–500 字，一封信。
· 短句，每句不超过 15 字
· 白描不抒情，情感藏在物件里
· 数字具体到可疑的程度
· 结尾用一个无关紧要的细节收束
例：不写"我很难过"，写"那碗面剩下半碗，付了两碗的钱"。
写完这封介绍用了 25 分钟。信还是一封都没生成。
Vibe 日记（11）｜不要开会
不要回答，不要回答，不要回答
如果这是《三体》里1379号监听员留给未来接收者的善意提醒，那么，
不要开会，不要开会，不要开会
可能就是我面对所处的 AI 世界里，我最想给我自己以及大家的善意提醒。
相比于 AI，会议的信息量太低了
我们来算一个具体的信息量数据：
- 说话与听：5 Bps（英文）、10-12 Bps（中文）
- 普通阅读：25-30 Bps（英文）、15-25 Bps（中文）
- 快速流量：100 Bps（英文）、75 Bps（中文）
- AI输出：600 Bps（英文）、315 Bps（中文）
- AI输入：120,000 Bps（英文）、63,000 Bps（中文）
模型 benchmark 用的是 DeepSeek V4 Flash，英文大概 1 Token ~= 4chars = 4 Bytes，中文大概 1 Token ~= 0.7 汉字 = 2.1 Bytes
因此，虽然如 Amazon、字节崇尚的阅读文档飞跃会已经越来越在互联网行业流行。相比于 AI 对于内容的生成、阅读速度，传统的会议中一个人说话，很多人听、亦或者看文档的信息量都太低了。通过模型，收集、思辨、总结下来的 x20 ~ x100 倍的内容量，不可能再通过传统会议获得有效的同步了，相反，不开会让大家根据自己的目的从巨大的 context 里攫取自己需要的信息才是更优的解决方案。
讨论能激发好想法，但不是会议
很久以前，我就不相信“脑暴会”了，后面慢慢对于所谓的想法讨论都不太有期望了。因为，好想法的核心不依赖会议这种机制，而是：
- 一群对的人
- 坦诚的交流
对的人是什么？是对所要讨论的议题有充分的理解，并且对要解决的问题有充分的个人观点，而讨论则是彼此补充我不知道我不知道这个关键的信息盲区中碰撞出一个人自己想不出来的可能性的方法。
而坦诚是什么？就是能说实话，能喷，能无所顾忌的在明确的 context + problem 定一下，根据自己特殊知识、经验等直抒胸臆地给出方案。坦诚无比重要，标准模式下的“开会”并不利于坦诚，坦诚发生在自然的环境里，比如吃饭、喝酒、办公桌上的灵机一动，你都没有精力去思考谁是老板，谁说话重要，就 tmd 要去解决问题。
无论所谓的老板怎么粉饰和表演，传统的“会议”模式都是在创造权力关系，都是在影响坦诚的，而选择对的人其实是个管理问题，不是会议问题。
格子间、会议室、Open Table、... 也都会改变
我常常回想起在字节跳动要“抢会议室”的经历，那个时候开会很重要，很多事情要沟通、要对齐，日会、周会、双周会、月会、季会 ... 鳞次栉比。我不能简单多说都是低效和无价值的，但很多时候是的。
- 开会不能解决，管理者 ** 的问题
- 开会也不能解决，团队人才密度低的问题
- 开会甚至会阻碍，有价值的人解决问题的效率
自工业化、信息化之后，大量围绕数字、分析、汇报的工作（互联网、金融、广告、咨询 ...）塑造了今天的写字楼，格子间，会议室，以及后来硅谷更推崇的 Open Table（当然，空间很大的 Open Table 是真的，否则就是变向打扰开会的隐形格子间）被创造出了出来。从本质上看，都是未来更高效的合作，解决问题，实现目标。
这些物理空间的设计，与对应的业务、团队组成形式、工作要解决的问题形成对应。世间没有简单的好坏，只有是否合适。那么我认为，未来这些物理空间和传统的以会议为工作驱动的工作模式会改变了。
AI 2-3 个数量级的增加了信息量和处理问题的速度，甚至超过了大脑（这是个关键变化），那么围绕着大多数人获取信息的合作机制就不值钱了，相反会更需要集中所有信息给关键决策者或者说对决策依然有价值的人。合作的基础从如何调动所有人，变成了如何让在 AI 之上还有价值的人被充分提供支持（以及不打扰）。
So，不要开会啦
VibeCafé 更新｜优化侧边栏，介绍 VibeToken、Vibe42
- 整体优化了一下导航栏的样式，尽可能保持结构更简洁的同时支持更多功能，以及减少达到具体页面的步骤
- 介绍 VibeToken，正牌不掺水，便宜又好用的国产大模型 API 服务。不刻意打“低价号池”等策略，就是稳稳做好服务，合理折扣，更重要的是保持长期的正牌质量，接受各位 Vibe Friends 的检验。作者：@lizheng @leo
- 介绍 Vibe42，即 VibeX，一个可以让你连上家里电脑，随时随地猛猛蹬的随身 Vibe 工作台，内测阶段已经有一批“忠实”用户了，期待正式上线。作者：@krhougs
当然，@glow 在社区之上，还有下一个关键产品即将发布，请大家敬请期待！
做了个网站，专门治"AI 写作腻味病"。
事情是这样的：我让 AI 帮我写表白信，它给我整了三段排比、五个"星辰大海"、
一个"愿岁月温柔以待"。发出去对方以为我要搞传销。
一气之下做了 sunge.men —— 孙体，一个教 AI 说人话的写信工具。
它只干一件事：把你那段真事，写成一篇不煽情的信。
- 短句，每句不超过 15 字
- 不许出现形容词堆砌
- 数字要具体到可疑的程度
- 结尾必须用一个无关紧要的细节收束
效果大概是这样——
不写：我撕心裂肺地难过
要写：那碗面剩了半碗，付了两碗的钱
不写：我永远怀念那段时光
要写：游戏账号还在，密码试了三次才对
免费，不要注册，不填邮箱，打开就写，30 秒出信。
可以导出打印版 PDF，也可以生成分享图发朋友圈装深沉。
评论区玩法：留下你的故事要素（对象 + 事件 + 一个数字），我挑几个生成给你们看。
今天参加 #VibeHacks 蹬了一天，也实打实堆出了不少 worktree（如图）。
正好用上最近做的 clean-closed-issue-worktrees skill，一键清理，腾出了不少空间。算是真拿自己做了回实验 😂
欢迎大家来用，也欢迎提 PR 一起改进～
GitHub - haoranyu/clean-closed-issue-worktrees: Safety-first agent skill for cleaning Git worktrees - Vibe 作品
我自己有一个工作习惯：让 AI 写代码的时候，如果结果不对，我不会自己上手改，而是把修改需求、背后的原因、需要考虑的边界条件，完整告诉 AI，像教一个员工一样跟它沟通。这样沉淀下来的 session，不只是执行记录，里面还有我的决策逻辑、我的观点、甚至当时的情绪和判断 —— 这些是我自己闷头复盘时根本挖不出来的东西。
工作台的流程借用了锻造的比喻。界面分几块：铁矿、原材料、锻造台、兵器。我们从原始 session 里进行锻造，提炼出有价值的过程资料，这就是铁块；拿铁块打造出一把武器，也就是专属的 Skill。经过人工审核之后可以正式发版。
这把武器投入新的会话去实际使用，使用过程中又会产生新的 session。我们把新 session 拿回来，再次淬炼，每一次迭代都有版本号、有改动原因。一轮一轮反复打磨，最终形成一把持续进化的宝剑。
Agentosity - Agent的考勤工具
AI-nateive 榜单
开源免费，GO～
参加 #VibeHacks 5 的作品
阴明在 TRAE AI 创造力大赛的 24 分钟分享，我们把现场剪出来了。
主题是《如何和用户一起实现，独立开发产品从 0 到 1 的增长和收入》。
他一上来问了三个问题：在场谁用过 AI 编程工具，几乎全场举手；谁完整做完并且真的上线过自己的产品，手少了一大半；谁的产品已经有健康的收入、有 ARR，几乎没有人举手。这三只手之间的落差，就是他这场要讲的东西。
他的判断是：AI 编程把「做出来」这件事变简单之后，做对一个需求已经不够了。你爆了，一周之内会出现十个同款，样子一模一样，功能一模一样。真正的分水岭变成了，你有没有能力持续挖掘对的需求。
第一条做法，找用户比做产品更重要，70% 到 80% 的精力应该花在这上面，甚至可以先把用户找到再去做产品。他讲了见过最极致的一种：功能还没开始做，先在群里卖十九块九的预售，愿意付钱的人拉进小群，再照着他们的反馈做。用他的话说，你如果在早期不会找用户，产品上线了还是不会找用户。
第二条，听用户要什么，要多于自己思考。 他把群里反馈的强度分成四档，这段可以直接抄走用：
- 群里没反应，就是用户不要，不要再纠结是不是自己没讲好；
- 有零星反应，隔几十分钟一句「还可以」，大概率也不重要；
- 好几个人说不错但你能感觉到不强烈，进 backlog，不是最紧急的；
- 非常嗨，包括喷得很嗨，那是真需求。他不想让你做 X，往往代表他更希望你做 Y。
他自己的 Vibe Usage 就是这么长出来的。团队功能在同类产品上已经是标准答案，他在群里问过三遍，每次都是明确的不想要，于是他就不做。后来发现做了团队功能的那几个产品，长期数据反而不如不做的。
最后他讲了这套东西怎么自动跑起来：用户提反馈，系统分析、出产品文档、交给 AI 开发，最后在 GitHub 上发一个 PR 等他点头。他大概 90% 直接合并，10% 拒绝，然后让 AI 自己总结「我为什么会拒绝这几个」。告诉 AI「我的理解是 A 不是 B」很难，但每次点接受或拒绝很简单，系统会越来越像你。
完整 24 分钟，字幕全程烧录，已经发在小红书，视频号同步中。
后天 VibeHacks #05 就要开始了。
这两天我一直在翻大家报名时提交的选题，一条条看下来，有件事想请你帮个忙。
先交代一下这一期在做什么：主题是 Vibe Coding for 准点下班，33 组参赛者会在 8 月 29 日用一整天，把一个真实的办公痛点做成能上手体验的作品。
难点在选题上。目前收上来的想法里，周报日报、下班前的工作交接占了挺大一块。这些都是真痛点，只是撞题的人一多，一天下来现场容易雷同。我更希望参赛者手上有一批来自不同工种、彼此不重样的真实素材。
所以我想直接问问屏幕前的你：你工作里最烦的那件事，是什么？
写在评论区，我一条条看。
怎么写才有用
三句话就够：你做什么工作、哪一步最消耗你、现在你是怎么处理的。
比如「我做跨境电商客服，每天要从三个平台把咨询记录合到一张表里，现在靠手动复制」。越具体越容易被挑中，因为参赛者只有一天时间，题目太大就没法开工。
我最想听到的是这些岗位
HR 招人筛人时最耗时间的那一步；运营做活动复盘、素材整理时的那一步；增长和投放盯数据、拉报表、对口径的那一步；Leader 同步进度、对齐目标、追结果的那一步。
个人效率、团队协同、业务流程、数据洞察、内容创作、行业工具，这些都算方向。只有你所在行业才懂的问题，反而最珍贵。
选中了有什么
组委会会把收上来的痛点整理成选题灵感库，交给全部参赛者挑。凡是被选进灵感库的留言，我送你一份 VibeToken.cn 30 元代金券，激活码会私信发给你。
留言截止到 8 月 28 日 18:00，当晚的线上启动会我就要公布赛题了。
也欢迎你直接来现场
参赛者和特约观察员都在同一个活动页选身份报名：https://vibecafe.ai/hacks/5
报名到 8 月 28 日截止，免费，审核制，每队 1 至 3 人，可以一人成队。8 月 29 日在北京海淀原点学堂比一天，单日不过夜，奖金池 21000 元现金。
特约观察员不用写代码，来现场体验作品、投出你那一票就好。
手上有合适的 Mentor 人选，或者你自己就是，欢迎写信到 fengx@vibefriends.com 自荐或推荐。
把那件每天都让你叹气的工作写下来。8 月 29 日，我们一起试着把它做掉。
https://github.com/Johnbug/add-cihua-code-comments-skill
给关键代码配上古小说词话本风格的韵文注释——「有诗为证」，句句押韵，风格可选。
词话本小说（《金瓶梅词话》《水浒传》《红楼梦》……）每到关键时刻，便有「有诗为证」的韵文插话。把这个传统搬进代码注释：
// 正是：
// 禅杖打开危险路，戒刀杀尽不平人
// 一退一进三回合，方教妖雾散无痕
async function callWithRetry
for (let i = 0; i < maxTries; i++) {
try {
return await fn();
} catch (err) {
if (i === maxTries - 1) throw err; // 最后一回合，怒斩妖雾
await sleep(2 ** i * 100); // 且退一步，蓄势再来
}
}
}
代码干净如初，故事全在注释里。默认含蓄隐晦——风月味走双关借喻，露骨程度是使用者可调的旋钮。
给 Vibe Friends 们送 5 个免费的 Nowdex App 兑换码。可以在手机上通过小组件实时查看 AI Agent 的用量
折扣码：KLKE4LTHLPYKP48L74
兑换地址：https://apps.apple.com/redeem?ctx=offercodes&id=6791450777&code=KLKE4LTHLPYKP48L74
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折扣码：EHLXRPKXN87YEJPPMK
兑换地址：https://apps.apple.com/redeem?ctx=offercodes&id=6791450777&code=EHLXRPKXN87YEJPPMK
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Lody 开源了，希望大家能够帮忙点一点 star，感谢🙏🏻 下载也可以免费使用~
GitHub - LodyAI/Lody: Share coding agents with your team on phone and desktop
vibe了一个ai大战平台。目前还不知道效果如何，请大佬们帮忙看看有没有需要改进的地方。尤其是策略这块，我让 AI 思考设计的。但是不知道有没有真正的实现更聪明的 AI 能够设计出更强的策略。
VIBE WAR — 策略你写， 仗它来打。