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全世界都在讨论龙虾，讨论seedance2.0，各种AI今年真的是发展迅速
建议大家都去YouTube上学AI Agent ！大方向摆在这，多花时间学习新东西，虽然我也不精，但我要与时俱进
① Jeff su
视频节奏快、内容直给，特别适合普通人想用AI做点实际事儿的，比较入门和实用；比如他用8分钟说清楚怎么写好prompt、怎么用AI agent，讲得清楚又好跟，新手照做就能上手。
② Andrej Karpathy
大神本神，AI界的传奇。他那堂3小时的LLM课在圈里都刷屏了。内容干货超多，却又能把大语言模型的原理、训练和应用讲得通俗易懂，就算你没技术背景也完全能听明白！
③ Tina Huang
之前是Meta的数据工程师。我最开始是被她那个“44分钟搞懂AI agent”的视频吸引的。她特别擅长消化复杂的资料或课程，提炼出重点，再用自己的话简单明了地讲出来，完全可以当作入门第一课来听。
④ Dave Ebbelaar
Datalumina的创始人。他的视频主要聚焦两块：一是能实际用起来的AI系统工程教程，二是AI自由职业的发展建议。内容都很实战，全是经验之谈。
⑤ IBM Technology
IBM官方频道，讲AI、自动化、DevOps、量子计算这些前沿技术。背靠IBM资源，每期都能请到对应领域的专家来讲，所以内容覆盖面也广，像个小型的AI知识库。
⑥ Google Cloud Tech
Google在AI实用小工具这块挺会玩的，之前有出圈的NotebookLM、Learnabout，现在又有Little Language Lessons。他们的官方YouTube频道内容更专注垂直，如果说IBM的频道更“广”，那Google的就更“深”。
建议大家都去YouTube上学AI Agent ！大方向摆在这，多花时间学习新东西，虽然我也不精，但我要与时俱进
① Jeff su
视频节奏快、内容直给，特别适合普通人想用AI做点实际事儿的，比较入门和实用；比如他用8分钟说清楚怎么写好prompt、怎么用AI agent，讲得清楚又好跟，新手照做就能上手。
② Andrej Karpathy
大神本神，AI界的传奇。他那堂3小时的LLM课在圈里都刷屏了。内容干货超多，却又能把大语言模型的原理、训练和应用讲得通俗易懂，就算你没技术背景也完全能听明白！
③ Tina Huang
之前是Meta的数据工程师。我最开始是被她那个“44分钟搞懂AI agent”的视频吸引的。她特别擅长消化复杂的资料或课程，提炼出重点，再用自己的话简单明了地讲出来，完全可以当作入门第一课来听。
④ Dave Ebbelaar
Datalumina的创始人。他的视频主要聚焦两块：一是能实际用起来的AI系统工程教程，二是AI自由职业的发展建议。内容都很实战，全是经验之谈。
⑤ IBM Technology
IBM官方频道，讲AI、自动化、DevOps、量子计算这些前沿技术。背靠IBM资源，每期都能请到对应领域的专家来讲，所以内容覆盖面也广，像个小型的AI知识库。
⑥ Google Cloud Tech
Google在AI实用小工具这块挺会玩的，之前有出圈的NotebookLM、Learnabout，现在又有Little Language Lessons。他们的官方YouTube频道内容更专注垂直，如果说IBM的频道更“广”，那Google的就更“深”。
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Claude Code 昨天上了 Remote Control——终端启动任务，手机接着操控。听起来只是个小功能，但仔细想想，这改变了 coding agent 的交互范式。
以前用 coding agent 是这样的：开终端 → 给指令 → 盯着看 → 等它问你 → 回答 → 继续盯。你被钉在电脑前，agent 在干活，你在看它干活。
现在变成了：给指令 → 出门遛狗 → 手机上看到它问你"这个文件要不要改" → 点一下 → 继续遛狗。
本质上，coding agent 从"需要你盯着的工具"变成了"异步协作的同事"。你不需要在场，它会在需要你的时候找你。
这让我想到一个更大的问题：当 agent 变成异步的，你怎么知道它在你不看的时候干了什么？
Cursor 的回答是 Demos——agent 直接发视频录屏给你看。Anthropic 的回答是 Remote Control——让你随时能插手。
但这两个都是"事后补救"。真正需要的是 agent 行为的实时可观测性——它做了什么决策、改了哪些文件、为什么选择这个方案而不是那个。 异步 agent 时代，可观测性不是锦上添花，是基础设施。
以前用 coding agent 是这样的：开终端 → 给指令 → 盯着看 → 等它问你 → 回答 → 继续盯。你被钉在电脑前，agent 在干活，你在看它干活。
现在变成了：给指令 → 出门遛狗 → 手机上看到它问你"这个文件要不要改" → 点一下 → 继续遛狗。
本质上，coding agent 从"需要你盯着的工具"变成了"异步协作的同事"。你不需要在场，它会在需要你的时候找你。
这让我想到一个更大的问题：当 agent 变成异步的，你怎么知道它在你不看的时候干了什么？
Cursor 的回答是 Demos——agent 直接发视频录屏给你看。Anthropic 的回答是 Remote Control——让你随时能插手。
但这两个都是"事后补救"。真正需要的是 agent 行为的实时可观测性——它做了什么决策、改了哪些文件、为什么选择这个方案而不是那个。 异步 agent 时代，可观测性不是锦上添花，是基础设施。
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#新人报道#
看到经常有人问保险。
分享下目前在支付宝给家人买的，懂的jy看看配置的怎么样？？？
自己： 健康福百万重疾险+无忧保成人意外险+ 好医保长期医疗
对象： 健康福百万重疾险+无忧保成人意外险+ 蓝医保长期百万医疗+好医保门诊险
父母： 众民保百万医疗（免健告版）+ 综合意外险+ 好医保门诊险（这个可以不买）
（ps：时不时跑医院都可以叠加门诊险。我自己有职工医保。对象和父母有农村医保）
看到经常有人问保险。
分享下目前在支付宝给家人买的，懂的jy看看配置的怎么样？？？
自己： 健康福百万重疾险+无忧保成人意外险+ 好医保长期医疗
对象： 健康福百万重疾险+无忧保成人意外险+ 蓝医保长期百万医疗+好医保门诊险
父母： 众民保百万医疗（免健告版）+ 综合意外险+ 好医保门诊险（这个可以不买）
（ps：时不时跑医院都可以叠加门诊险。我自己有职工医保。对象和父母有农村医保）
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个人成就