Jason @byte_yellow
英语学习神器: https://t.co/Hv98KHeKja https://t.co/yAlHwYXLqs 为独立开发者和小团队设计，统一管理任务、进度和 Agent 交接。 echolangs.com portugal Joined January 2009-
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A用AI发现新鲜事，AI写个post，发出去。 B用AI发现新鲜事，直接做个总结。 Agent 自媒体 Agent的时代了。
AI有一个巨大的作用已经显示出来了， 不用干觉题事情以后，人人都变哲学家了，开启人类的“深度思考”了
很多人说现在代码不值钱，一晚上AI就作出MVP了。但是发现没人用。 这是好事啊！快速让你自己的幻想破灭。避免沉溺其中。早失败避免更多投入和浪费。
@TiagerBao 我做了一个开源的，通过mcp可以接入各Agent，能记住各种任务，汇报，问题。一个命令本地部署。statedock.dev
@W2679966465 第一任务是固定的，无论哪个agent做，需要的是结果。 第二代码是固定的，无轮做到哪一步代码都在git里。 我做了一个工具，直接接入mcp后，人只需要像ceo一样，思考项目，发布任务。分配agent。 我通常在和AI聊需求，然后让他总结并发布任务，已开源：statedock.dev
@HarriesSteele 既然一个claude能完成90%，那么雇一个完成180%。 为什么要打招聘？
@star_flow_ai 为了解决这个问题。我开发了一套开源工具，杜绝过度设计，防止跑偏，人类和各种AI共享任务层面。
@william40152988 很好用，大模型做设计，规划拆分，然后让小模型跑，比如大模型写视频脚本，小模型跑生成。
@AndyL5cc 我倾向于继续打磨技术判断，同时更靠近产品和真实工作流。AI 能加速实现，但问题选得准、结果接得住，还是很关键。
@realchendahuang 我也觉得落地机会很大。对很多传统企业来说，先把一个具体业务流程跑通，可能比先做一个通用 AI 产品更容易创造价值。
@GoSailGlobal 把新词出现的源头和热度变化放到一起看，这个思路很实用。尤其是‘等关键词工具发现时已经晚了’这个痛点，确实值得解决。
同时用 Codex、Claude Code 等 AI 开发多个项目，发现最麻烦的是任务交接。 于是做了开源的 StateDock：Agent 通过 MCP 领取任务、更新进度，换 Agent 也不丢历史。 不做编排，只管任务。支持 Docker / Cloudflare 自部署。 statedock.dev #MCP #开源
@BoringBack @Heyuezhijia @1162245953qqco1 不重启 但是可以被收购 被重组等等。有了ftx sol 华尔街的布局就齐全了
September @SeptemberClzo
240 Followers 818 Following Independent enough to enjoy solitude, open enough to welcome the right person into my world.
Wizard Gang || Suppor... @wizardposting_X
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Thiosout @Thiosoutq7UyKP
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侯易 Eric Hou @hly0218
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江卓尔_莱比特�... @Jiangzhuoer2
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星川 ✨ StarFlow @star_flow_ai
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ByteYellow @ByteYellowHQ
3 Followers 4 Following Building StateDock — a shared task layer for humans and AI agents. Less context switching. More building. Agents come and go. Tasks remain.
Echolangs @echo_langs
3 Followers 2 Following The reflex engine for spoken language. ⚡️ Stop translating in your head. Start reacting. No flashcards. No games. Just flow. 👇https://t.co/3FrQMlEP8l
爱搞搞 @aigaogaoUSA
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