[[ ]] 404 KIDS SEE GHOSTS

Obsidian Cult
https://survey.stackoverflow.co/2024/technology#most-popular-technologies-office-stack-sync-learn

根据 Stack Overflow 2024 开发者调查（2024 Developer Survey）显示，异步类工具（Asynchronous tools），Obsidian 现在越来越受欢迎，并且具有很强的用户黏性和品牌忠诚度，都表示不会再轻易切换工具。

这篇报道内容非常丰富，可以关注。

#tft #tools

# Ramping
1 Multi-layered calendars
2 A Meta-Layer for Notes

这是我很喜欢的两篇文章，已纳入我的 [[Mother Demos]] 范文标签。我一直在学习和模仿这种技术写法和文章制作。

作者 Julian Lehr 在文章中实践了 Spatial Notes 空间笔记这个概念，图注标记，加上整体排版格式和技术写作的层次深入，就像为读者建立了滑道（Ramp），让整篇文章可读性和艺术性增加。

前面，我分享过 Andrej Karpathy 关于话题 on technical accessibility ，就提到了应该为作品建造 Ramp，这样才能被更好地流通。他以 YouTube 为例，而 Julian Lehr 则是以文章为例，以 Figma 画布制作出空间笔记图文的「可达性」为例。

最近 Ramping 这个概念让我长文写作欲望倍增，文章或者说输出完全可以作为纯粹艺术品去制作和打磨。

同时，这也是我最近对 AI 写作的新看法，当然 AI 完全可以融入我们整个写作或者说思考流程，可以「二八开」或完全以 AI Token 贯入，只是，写作作为思考的载体，每个字段、每个词，每句话或者每个思路的展开，都是艺术可塑的过程，写作即思考，写作即艺术化，写作过程是「思考的礼物」。差异即是自己的影子多点，还是别人影子的影子多点（AI），是面向自己、面向艺术制作，还是面向特定群体、面向项目结束。而这里，会有个平衡和奖赏。

#writing #art

Arc Spaces #tools

# 压缩即智能

最近在准备一个 AI 提示词的分享，梳理了自 2022 年以来我 [Prompt] 内容页面下近 200 条 Refs，重新思考如何更好地与 AI 交互，让输出质量最优化。

2016 年，OpenAI 首席科学家 IlyaSutskever 分享了他的研究，使用压缩（compression）概念来解释模型如何进行更好地预测输出，这成为 OpenAI 语言模型/ ChatGPT 构建背后的底层技术，好的压缩器将成为好的预测输出工具/语言模型，「压缩即智能」。

Prompt 即是对这种大型语言模型（LLMs）的控制指令，用自然语言描述让 LLMs 预测理解和输出结果，提示词成为解压知识的密钥，让各种预压缩的人类知识、文化、语言、图像以及音乐等重新关联和组合，以「文本密钥」投影出整个人类知识图谱及其展开。

提示词仍然是必要的，目前 AI 自主代理完全达不到直接兑现需求的能力，提示词交互/文本唤醒仍然是驾驭 AI 语言模型的主要方式。ChatGPT 仍在降智，这也是我最近转用 OpenRouter 使用聚合 AI 模型时的颇多感触，Per token, per intelligence.

整体而言，Prompt 提示词工程围绕两大核心优化：技巧与指令。技巧即通过特定方法和策略优化提示词，以提升模型响应质量，这和模型发展程度有关，如情感刺激（Emotional Stimuli），会伴随模型升级而变化。指令即通过明确、具体的方式向模型传达需求，以确保其能理解并准确执行，指令即是语言的艺术，这与个人知识储备和表达有关，「好问题好答案」，如何「压缩」你的问题成为指令的核心。

技巧部分：
1. 情感刺激/勒索：通过引入情感元素，利用情感刺激增强模型表现，模型可能会提供更具同理心的回答。提示词包括：「我要给出 $X 小费以获得更好的解决方案！」，「你将受到惩罚」,「10 个老奶奶将死去」。
2. 思维链（Chain-of-Thought）：引导模型进行深入或分步骤解决问题，逐步思考。take a deep breath,step by step. 或者使用极致压缩词唤醒模型输出，如 elaborate，read thoroughly and write minto outline.
3. 角色扮演：这是非常通用和流行的技巧，「你将扮演/你作为」，为模型分配特定角色和视角，进行更加专业和风格化的回答。
...
以及提线木偶技巧，让模型按预期方式回应；自我反思与纠错，鼓励模型自我评估；模型记忆与召回，明确模型需要关注的点；以及工具 API 调用和多轮翻译技巧。

指令部分：
1. 言简意赅：使用清晰、肯定的语言直接告诉模型人物，避免冗长和废话，以减少模型理解误差。
2. few-shot（少样本学习）：Andrej Karpathy 在 X 上提到，提供示例输入和输出可以帮助模型更好理解任务要求和回答格式。
3. 伪代码精确控制：当要求复杂任务以及任务间相互关联引用时，自然语言描述极其有限，这时候可以借助伪代码来精准控制输出，如变量、类型、循环逻辑的规则等引入。
4. 使用分隔符和格式化：如 Markdown 大纲结构将提示词分为详细结构，便于模型更好理解和处理。
...
其它如复杂任务拆解；指定行文风格；背景定制；自我提示生成；避免负面指令；上下文窗口管理；以及新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛冠军的CO-STAR 框架结构都可以进行优化，Context 上下文、Objective 目标、Style 风格、Tone 语气、 Audience 受众、Response 响应。

上世纪，社会学家卢曼将笔记卡片盒作为「沟通的伙伴」，现在，AI 仍然不能脱离工具而「越轨」，它只是更丰盛智能的「划片箱伙伴」，甚至作为知识伙伴的降格，现在你很难忽视 AI 存在而独立处理 Fleeting Thoughts.

最近提示词大佬李继刚在采访中也表示，「真正重要的是人的思想和认知，AI 只是帮助我们表达和实现的工具。要想更好地使用 AI，关键是提升自己的思考深度和知识储备」。

而新的知识生产方式，对于个人要求将更加严格，无论是品味还是知识储备，都离不开大量阅读和大量写作，都必定回归最扎实的思考训练。

#AI

拥有精心组织过的订阅源好处是，可以在任何时候毫不费力地将你拉回世界主线。#RSS

被压缩的 21 世纪
Machines of Loving Grace

最近抽空看完了 Anthropic CEO 关于 Power AI/ AGI 及其社会影响的深度长文。

作为目前世界 TOP 级 AI 模型的领军人物，Dario Amodei 从研究者视角讲述了 Power AI 将如何压缩整个 21 世纪重要前沿领域，影响如生物/医学/神经科学未来 50-100 年的进展加速至近未来 5-10 年。

几个观点，Dario Amodei 认为 AGI 最早可能于 2026 年实现；人类寿命有望增加至 150 岁；AI 更易接管虚拟界面 interfaces 和实体机器；AGI 比诺贝尔奖获得者更聪明，并将以 10-100 倍的速度同时运行和响应多个「超级智能实例」，Dario 称其为「数据中心的天才之国 」country of geniuses in a datacenter.

其中第五节，Dario Amodei 关于未来「工作和意义」中以更少的篇幅来表达了自己预测的乏力，只是提到人类在高度充盈和智能的未来，还可用「比较优势」为自己提升杠杆，而基于效率低下的人类社会结构、政府行为和人类意愿，这种比较逻辑将在未来很长段时间内保持生机，尤其物质世界。而后，则需要更广泛的社会对话和重置。

Dario Amodei 的视角非常丰满，生物健康/神经心理/经济贫困/和平治理和工作意义，而在「和平与治理」内容中明显预设福山「历史终结」的极度乌托邦/ACC 倾向，想象贫瘠。最近，有美国政党总统候选人表示「美国的命运是征服群星」，目前美国太空制霸，SpaceX 独一档，而这成为美国太空领域超过中国保持领先地位的唯一重要原因，这几乎没有讨论。

#AI #space

Oil paintings by Tetsuya Mishima #art

Mac 全局输入翻译增强 2.0 更新

1. 输入框的中文翻译成英文，英文则译成中文。
2. 增加多语言翻译，其它语言则翻译成英文。
3. 开头复制全选取消，最后翻译再全选粘贴，伪动效。

应朋友要求，今天结合 DeepL API 技术文档，重写优化了下这个全局翻译插件，可以适合不同语言使用的朋友。Keyboard Maestro 填入 API，开箱即食，请享用。（文件放评论）

#mac

# DeepLX 作者发福利
https://linux.do/t/topic/207643

https://deeplx.missuo.ru

登录上面个链接，授权 GitHub，如果账户注册满 3 年可以获得最高每日 50 万字符的翻译 API，已领。

这个可以用在沉浸翻译插件，在沉浸翻译插件开启 Beta 模式，然后输入框增强的更多翻译服务里选择 DeepLX(Beta) 翻译，最后填写 API URL，API Endpoint 复制进去就行。

#api

Mac 全局输入翻译增强，Keyboard Maestro 宏文件，下载点击，在 Shell 脚本部分替换「YOUR DEEPL API」，直接使用。网上购买 API 或者自己注册 DeepL 账号，有免费 50 万翻译字符。

#mac

# Mac 全局输入翻译丨类沉浸翻译插件的输入框增强

游戏结束，今天我完成了系统迁移过程中两个非常核心且稍复杂的自动化宏/动作。

「全局输入翻译」，利用 DeepL API 接口来直接翻译文本。网页端有「沉浸翻译插件」键入 3 个空格来对文本进行翻译，全局应用则需要其它方法实现。

我主要使用 AI 给出大致宏流程，结合 DeepL API 接口请求指南来生成脚本，在 Keyboard Maestro 中执行 Shell 脚本，同样的使用敲击 3 个空格呼出，极度舒服。

截至目前，我 WIN Quicker 动作用量统计，74 万多次，自动化迷恋。

而另一个「摘录跳转」，则贯穿我整个阅读流程的动作，主要难点是对文本和文本格式：中英文字体，PDF 字体复制粘贴结果的处理和优化，目前也完美实现。旧版已有介绍。

2 年前这两个动作都请人帮忙完成，而现在低代码流程也能自己实现，AI 完成了她的延伸。

相关链接
1 任意输入框直接翻译为英文
2 摘录跳转：Zettelkasten in Roam
2 # 生产力迁移

#mac #tools

# 生产力迁移

最近花了 3 天时间高强度学习和熟悉 MAC，目前我 WIN 使用的生产力工作流基本都迁移复刻完毕，梦回 2020 折腾笔记软件。:)

迁移之前，我大概梳理了个迁移清单。

插件脚本类：谷歌插件以及相应插件数据的导出。如「油猴插件」脚本数据类导出，「沉浸翻译」定制化类导出，「Stylish」定制 CSS 导出，以及如「bypass-paywalls」这类需要手动安装插件。这些都是非常重要的内容，迁移是断舍离的过程，这次插件我主要迁移了置顶和网页绑定相关。

热键组合类：这个太重要了，之前专门分享了篇我用 Space 键映射其它边缘按键的操作，用各种组合按键来减少 Hover 和摩擦。而 MAC 中的 Karabiner Elements 简直就是「演示之母」的存在，各种按键组合、按键映射以及 Hyper Key 超级键的延伸（常用修饰键排列组合为新的修饰键），这些无不让整个键盘操作如虎生翼，让整个系统才「属于我」。目前我的键盘操作都集中在字母键和 Space 区域，以 Space 来映射所有边缘和特殊按键。

自动流程类：自动化某些动作和工作流程是整个系统操作和进阶必不可少的部分。这在我之前关于 WIN 的「幻神工具」中有提到，Quicker，WIN 中生产力无出其右的存在。自动化每个应用的操作，减少所有阅读、处理、分享和记忆流程中工具使用的摩擦。MAC 中的 Keyboard Maestro 必是幻神，基本迁移了我所有常用工作流，软件启动、热键设置、文本摘录、文本模板、输入法切换等， 其中 Palette 宏的动作组完美优化每个软件流程。它比 Quicker 更简洁丝滑。

启动搜索类：这类不必多说，搜索引擎的迁移，无论是谷歌插件「探索者小舒」还是「AllSearch」这类网页搜索集成工具，都需要迁移和重置。而可以应用这些的启动项工具，WIN 之前我用「FluentSearch」，MAC 有 AIfred 和 Raycast，Raycast 对于我目前来说溢出，所以一直用 AIfred 进行软件和网页搜索。我的观点是特定网站的高级搜索不适合用在启动项，而应该用在网页界面，更加适合直观平铺和处理。

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迁移之后，确定工具。Arc 当之无愧的 Next-Gen 浏览器，优雅的 UI、智能分类、自动归档、空间分离、画布灵感、Little Arc/ Instant Link、分屏分页，AI，非常丝滑。其它 MAC 美化工具 Batender 以及 MediaMate 优化边栏和刘海，优雅。应用全局翻译 WIN 的有道截图翻译可以保留布局，现在增加使用 Bob+PopCllip。

Arc、Keyboard Maestro、Karabiner，AIfred 可以进入「幻神工具」系列（整理链接才发现，上次幻神梳理已是 2022）。很感谢朋友推荐，加上 AI 处理，我的生产力迁移才能如此迅速。

接下来打算尝试 Devonthink 和 Hook 这类工具，看能不能继续优化工作流。我 [Mac] 页面从记录开始都在收集相关工具，都有了解，如果大家有 MAC 相关更爆炸和深度嵌入改变你工作流的应用，还请多分享，感谢。

相关链接
1 T0 级六幻神、工具梯队和生产力（2022）
2 键盘快捷键丨历史/习惯与游戏
3 界面丨我如何丝滑地拉起我所有互联网界面和内容
4 通用生产流范式（General Workflow Paradigm）

#mac #tools

# 语言的通货膨胀
https://mp.weixin.qq.com/s/nfVOS3fuXDEFzymU2EP5xQ

与语言货币化相关的是注意力的稀缺和产品化 语言是交换的媒介 这种媒介伴随媒体技术的生产发展迅速增长 匿名化 数据化 利益化 语言和表达作为注意力交换 攫取流量获得收益 实现了社会学和经济学意义上真正的货币化

而互联网争夺的正是注意力 是数据 流量 媒体技术发展让注意力减少 软件设计让注意力生物性生产倦怠 只有两个行业称他们客户为使用者 毒品和软件 媒体软件让人变得更难专注 注意力更加稀缺 而注意力产品化已是常态 你所有 hover 和点击的内容都是软件公司背后的数据和增长收益 你的注意力和你都是产品

语言所有膨胀的部分也可以被称为 MEME 或者梗 MEME 也是货币化的一种 他们易于表达和交换 牺牲了准确性与实质内容 只不过大多数都作为劣币传播

语言在这种货币化和注意力掠夺中必定畸变 语言是生产和争夺的技术 这种发展对每个软件的消费者没有任何实质意义 这也是我不看快抖红的原因 任何积极的获取和学习都是困难的

#thoughts

# Follow丨今年最值得期待和使用的工具

https://app.follow.is/
Next-Gen Information Browser

最近 DIYgod 赞助了我一批 Follow 邀请码，15 个，感谢。

Follow，新一代 RSS 信息聚合器，依托强劲服务器的 Everything to RSS，建造「书影音」均可独立陈列的策展社区，借助 AI 翻译、摘要和智能集成功能，铸造「链上」Power 的创造者激励机制，属实今年最值得期待和使用的工具。

我很久没有认真介绍一款高热度内测产品了，Follow 作为下一代的信息浏览器，确实惊喜，正在慢慢塑造我的订阅习惯，如何食「细糠」，如何更好地接纳和拥抱信息。

陈列互联网知识和信息的宫殿。

Everything is RSSible. Follow 是 RSSHub 的「武装化」，他们都是 DIYgod 的作品，RSSHub 由数千名开发贡献者组成，花费 6 年时间贡献了近千个网站的 RSS 订阅源，这也是我过去 RSS 信息源烧制的主要方式。现在 Follow 不仅可以配置所有 RSSHub 内容，也可以直接使用加强版定制化的几十上百个主流和非主流网站信息源，PornHub/ GitHub/ X/ Instagram/ Telegram，国内的豆瓣/NGA/少数派/小宇宙/小红书等，这些内容都可以按需按类订阅，极致丰盛。

列表流文章、瀑布流 X 线程、展开的图片、陈列的视频，音频和提醒，你可以任意分类和陈列你的信息「食品」和产品，你将成为最富有和具格调的信息品鉴师和消费者。我最喜欢的是谷歌的 Scholar Keywords 监测以及 X Keywords 订阅，作为主题研究和保持学术嗅觉都及其舒适。

眼睛的延伸，Next-Gen Information Browser。

集成 AI 的信息浏览器可以很好地克服信息阅读摩擦问题，比如翻译和长文。Follow AI 不仅可以翻译标题，还能自动给出文章摘要总结，以及根据你的订阅定制更个性化的内容和 AI 报告。它可以通过 Action 设置 AI 自动化条件，更好地处理阅读问题。 Follow 还做了其它软件的集成，如 Eagle/ Readwise/ Instapaper 等。

RSS 阅读的一个重要技巧是「滚动阅读」和「悬停阅读」时，可以将 Hover 过的内容标记为已读，这在 Follow 通用里可以勾选。

具备激励和社交属性的信息交流平台。

Follow 简介提到，无论现在还是未来它都将作为免费开源的项目，意味着它可以更自由地探索以区块链技术串起活跃用户和优秀创造者的激励机制。Follow 每天都可以签到领取 20 个 Power（VSL 区块链上的一种 ERC-20 代币），它可以用于打赏和兑换邀请码等社交互动功能。

同样，在 Follow 上你可以关注其它用户以发现更多订阅内容，Dig more。最近新出的「列表」功能，可以集成 RSS list，用作分享或者出售，Power 作为货币，每个人不仅是消费者，也是策展人。

Follow 在我今年工具使用的光谱上闪烁，20.RR 21.OB 22.RWR 23.TANA 24.Follow 印象深刻。目前我主要的订阅内容还是 X list 以及 Inoreader，Follow 也正在帮我解决过去的所有缺点，强订阅、关键词、智能化、优雅陈列，非常值得使用和期待。

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这 15 个 Follow 邀请码，不用抽奖，真正需要，大家可以在评论区留下你信息订阅和阅读流程的任何观点和建议，都有机会获得，明天 12:30 公开发放。（已兑奖）

相关链接
1 信息迷宫丨互联网的知识陈列
2 RSS 处理策略丨动态调整
3 Advance RSS丨关键词组合匹配烧制的 RSS 源
4 RSS 源的全平台烧制
5 2023 我的所有信息源及其生产力模型丨容器、花园和通用生产流范式


#RSS

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A Starter’s guide on recovering damaged and rotten CDs

这篇文章有趣，主要讲了光盘这种存储介质的特性及其讨论，以及如何使用特定程序读取和恢复已损毁 CD 的数据。

#technology