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OpenAI Codex 团队 Thibault Sottiaux
团队悄悄做了一次 double reset,不仅当前的用量上限被重置,还往每位用户的 reset 存储里再额外塞了一次,可以留到自己想用的时候触发。这是 Codex 在面对"$200 订阅突然变成 $2,000 usage limit"现实里的一个软性安抚动作。另一条提醒强调 Codex App、CLI 和 SDK 可以接任何开源模型,不限 OpenAI 自家,这让 Codex 工具栈实际脱离了对单一模型 vendor 的绑定,任何人想用本地或开源权重来跑都是允许的。整体看 OpenAI 正在用"灵活后端 + 弹性额度"两手回应近期对 agent 订阅经济的吐槽。
https://x.com/thsottiaux/status/2067399435009622521
https://x.com/thsottiaux/status/2067181377028538431
Linear 产品负责人 Nan Yu
他指出关于"taste"(品味)的讨论一半都在彼此错过,问题出在词义本身:taste 不等于审美品味,就像 design 不等于视觉设计。这是一次语义上的 reframe。pg 一边讲 taste 一边穿 cargo shorts,显然他讲的不是穿着上的 taste,而是更广义的判断力。如果对话双方对 taste 的定义不同,就会一直谈下去也对不上焦。这条对创业圈尤其有用,因为 taste 和 design 都是高频但含义弹性极大的词,先对齐定义再继续讨论会少踩很多无效辩论。
https://x.com/thenanyu/status/2067327901666521478
https://x.com/thenanyu/status/2067327619897446721
Replit CEO Amjad Masad
他放出和 Spike Jonze 的访谈剪辑,并第一次明确秀出 Replit 跟 Anthropic 的合作姿势:"Design with Claude, Ship with Replit",前端原型在 Claude 里出方案,工程化和上线交给 Replit。这是把 Claude 定位为上游 design IDE、把 Replit 定位为下游 ship engine 的一次产品分工。同期他还在预热 Vibecon 这个新活动。整体看 Replit 正在主动跟其它工具拉合作链,而不是和它们硬正面竞争,这条思路跟 Vercel 强调的"agent 工程框架"是同一类策略。
https://x.com/amasad/status/2067386053980266542
https://x.com/amasad/status/2067363904183783833
https://x.com/amasad/status/2067363597110391230
Vercel CEO Guillermo Rauch
他借 Vercel SHIP London 把核心论点摆出来:今天 AI SDK 之于 agent,就像 Next.js 之于 React。React 解决 UI 渲染,但要真正部署一个 web 应用还需要 Next.js;同理,模型层卷得越凶,builder 需要的就越是一个能落地 production agent 的工程框架,而不是再多一个 model wrapper。他贴出的数据点很硬:开源模型 GLM 5.2 在 Vercel 自家的 Next.js Evals 上当天就超过了 Opus 4.8,这是把"开源追上闭源"摆到客观指标层面的一手数据。他暗示 Vercel 接下来的产品发布会沿着这条 agent framework 思路落地。
https://x.com/rauchg/status/2067369305826574587
https://x.com/rauchg/status/2067274101702406554
https://x.com/rauchg/status/2067242482190979186
Box CEO Aaron Levie
他把这几个月观察到的 Applied AI 层 playbook 拆成四块,回答"在 LLM 之上还有没有护城河"这个老问题。第一,做"桥接 intelligence 和 workflow"的特定功能,不只是把模型输出 token 端出来,而是按行业打磨数据采集、专属工具集和 human-in-the-loop 界面,做得越深护城河越厚。第二,做 model router,根据任务难度在 frontier model 和便宜 model 之间切换,既懂 evals 又能商业上消化不同价位的玩家最有优势。第三,靠 FDE 或类似团队做实施和变更管理,大部分企业上 agent 都要清洗数据、重写流程、跑 evals、签 SLA,这些是行业 specific 的脏活。第四,做 vertical GTM,切语言、合规、行业渠道。他承认 bitter lesson 终归会把这些都吞掉也许是对的,但企业现在就要解决问题,不能等模型变完美。
https://x.com/levie/status/2067455756795039957
Y Combinator President 兼 CEO Garry Tan
他用数学硬怼 Fable 5 被禁的代价:全球 5M 名 frontier AI-coding 日活开发者,fully-loaded cost $90 每小时,48 小时内被迁移到 Fable 的工作占比 17.8%,Fable 比替代品平均快 15%,算下来每位 dev 每小时损失约 $2.40,全行业每个工作小时损失大约 $12M。这个估算把一个监管动作翻译成具体的工时美元代价。另两条独立判断:技术 founder 现在拿到了商业思维、商业 founder 拿到了技术思维,所以"能跑通的创业"会比以前多;以及 YC 不看 founder 年龄,只看能不能用 craft 和 care 造出有人想要的东西。
https://x.com/garrytan/status/2067366749411176831
https://x.com/garrytan/status/2067308407603048774
https://x.com/garrytan/status/2067260431597723825
独立 builder Zara Zhang
她对"用 AI 写作"的态度很反直觉:本身不是问题,危险的是在自己还没培养出品味之前就让 AI 写,这时候 AI 产出的 slop 你根本认不出来。处方是先大量阅读建立"好"的样本,再大量写作认清自己的声音,然后才把 AI 当外挂用,关键是让产出仍像自己写的。另一条她戳破了 vibe coding 个人小工具的真相:做出来只要一天,但看自己会不会真用得花一周。她说大部分死掉的项目其实功能都没毛病,只是自己再没打开过。产品都是为一个"会每天记得打开、按对按钮、按顺序执行"的不存在的人造的,真实人类懒惰且健忘,产品要按这类人来设计。
https://x.com/zarazhangrui/status/2067423674689638652
https://x.com/zarazhangrui/status/2067313780724551853
FPV Ventures Partner Nikunj Kothari
他公开反对 tranched rounds 这种新型融资结构,理由很具体:tranche 会拉高公司 409A 估值,从而把后面加入的早期员工被迫按一个 lead 偏好投资人都不愿付的虚高估值给期权定价,等于把员工的 FMV option 当冤大头。他给出一个识别公式:如果一家公司宣称按某金额融资但稀释不到 10%,基本可以判断这是 tranche 结构,而且现在 seed/A 普遍这么干,连 B 轮也开始出现这种怪 tranche。最后他下一个时间窗口判断:未来 12 个月会涌出一波非头部但 founder love 极重、视角独特、hustle 极强的 emerging manager 的 debut fund,未来十年的明星基金会从这一波里出。
https://x.com/nikunj/status/2067399657639285150
https://x.com/nikunj/status/2067397092981772501
https://x.com/nikunj/status/2067378464773292066
Every CEO Dan Shipper
他翻出 2023 年自己写的 against explanations,核心论调是 AI 可能会让科学从"先解释再发现"转向"先大量预测再回头补解释",最近 Tacit 这家公司的进展让他觉得这条路径正在加速兑现。同期他官宣 Every 又投了一笔,投到 Tacit 创始人 ninklefitz 身上,理由是认可这位 founder 的 mission 和方法。第三条他放出和 GitHub COO Kyle Daigle 那期播客的 YouTube 和 Spotify 链接,正是下方播客板块这期 AI & I 的内容。
https://x.com/danshipper/status/2067386395283345808
https://x.com/danshipper/status/2067386342661624055
https://x.com/danshipper/status/2067293009964630081
South Park Commons General Partner Aditya Agarwal
他把 SPC 成员当下正在探索的问题清单公开,论点是这些问题的信号能直接揭示下一阶段 frontier 会移动到哪里。配套放出 SPC 申请引导:鼓励有想法的人先把问题集读完,再决定要不要加入这个社区走 founder 路径。整体姿势是把 SPC 包装成"前沿议题群"而非传统 incubator,用问题质量替代品牌叙事来吸引人。
https://x.com/adityaag/status/2067306245942317426
https://x.com/adityaag/status/2067306244390428893
https://x.com/adityaag/status/2067306242825949398
OpenAI CEO Sam Altman
他官宣 Noam Shazeer 加入 OpenAI。Sam 说 Noam 是他自 OpenAI 创立之初就最想合作的人,等了整整 10 年才到位,他相信值得这个等待。配套那条调侃话是"我们无法解释 Noam 为什么在 AI 上这么强,只能像解释其它一切那样归因于神意"。Noam 此前在 Google 主导了 Attention Is All You Need、Switch Transformer 等关键工作,被业界视为 model architecture 上限的代表性研究者,这次到位等于 OpenAI 在 architecture 顶尖 talent 上的一次重大加码。
https://x.com/sama/status/2067427678529974740
https://x.com/sama/status/2067427421083652131
Anthropic 官方账号 Claude
Claude Design 已经在所有付费计划的 web 和 desktop 端开放 beta。它和 Claude Code 双向打通,可以把 design 直接 hand off 给 Claude Code 去 build,也可以在 Claude Code 里启动后把 design project 从终端同步过来。导出端支持 PDF 和 PowerPoint,还能发送到用户已经在用的其它工具。编辑器本身做了重做,日常使用更稳,canvas 上可以直接拖拽、缩放、对齐元素。整体看 Anthropic 正把 Claude 从 chat assistant 推向"design 加 code 一体的 builder 平台"。
https://x.com/claudeai/status/2067325894268428560
https://x.com/claudeai/status/2067325893001826552
https://x.com/claudeai/status/2067325891781226581
播客
AI & I by Every — GitHub's COO Explains Why AI Hasn't Replaced Developers
核心要点: GitHub 每月已经收到 17,000,000 个由 agent 创建的 pull request,代码总量按当前增速一年内会从 1B commits 暴涨到 14B,但开发者并没被替代。真正拉开差距的是能把 agent 数据回流变成持续 hill climbing 自我提升回路的人和团队,以及能用 model router 把 token 账单按需切换的玩家。
嘉宾 Kyle Daigle 是 GitHub COO,在 GitHub 已经待了 13 年,这次还兼任 Microsoft 整个 developer 板块的 CMO,所以他同时坐在 GitHub 一线产品和 Microsoft 全 dev 生态的双视角上。Kyle 不是 CS 科班出身,大学读的是艺术学校,靠写代码养学费起步,这让他对"非 dev 身份的写代码者"有亲身样本,而这正是当下 GitHub Copilot 用户结构里增长最快的人群,法务、财务这些 knowledge worker 也开始用 Copilot 给自己造小工具。访谈背景是 Microsoft Build 2026,这是 Build 历史上第一次大量引入外部社区讲者(包括 Peter Steinberger、Swyx 等),Kyle 反复强调这是"软件开发是 team sport"的一次主动表态。
第一个最有信息量的点是产能数据。GitHub 去年全年是 1B commits,按线性外推今年会到 14B,他强调实际不会线性,只会更高;仅 2026 年 3 月一个月,agent 创建的 pull request 数就达到 17,000,000。Kyle 直接反驳"agent 产出都是 slop 没人 care"这种判断,他说大家其实正翻过早期采用阶段,远未触顶,接下来的常态是 Kyle 加上 1 到 N 个 agent 并行作业,而不是单一 dev 单线干活。GitHub 自身正在为下一波增长投入,他认为这条曲线"不会先增长再 plateau,而是会继续增长"。
第二个点是 open source maintainer 的应对策略。开源社区在 agent 大潮里普遍被淹没,GitHub 的回应不是给所有人推一个统一标准,而是发"building blocks":让 maintainer 自己决定接不接 PR、从谁那接、要求贡献者出示哪些诚意凭证。他举例 Michel Hashimoto 公开的 vouch system 是其中一种,但 GitHub 故意不把它推给所有人,因为每个社区都想用自己一套。他原话是"We don't really ever wanna be the first to create a standard or an approach",意思是 GitHub 绝不当第一个定标准的角色,要等社区跑出共识再去 cement。
第三个点是 token 经济和"$200 订阅怎么不变成 $2,000 账单"。Kyle 给的答案不是降价,而是 model router 加 frontier tuning。Microsoft Foundry 的 model router 可以在 API 层根据任务 intent 自动挑模型,把简单任务从 GPT-5.5 或 Fable 这种贵模型自动落到 Haiku 类便宜模型上跑;另一边 frontier tuning 允许企业用自己的 m365 数据(文档、聊天)去 tune MAI thinking 1 这种基模,做出贴自己工作流的版本,而不需要从头训练。他坦白这条路他一开始觉得是 magic parlor trick,直到结果跑出来才改观:"sometimes that's where the alpha is, it's like where it feels like this is too simple to work"。最理想情况是个人和企业都不再为节省 token 手动切换模型,系统替你判断。
第四个点也是最反直觉的:Kyle 自己的 agent 用法不是写代码,而是"自我审查"。他养了一只 Claude 叫 Baxter,每天读他写过和说过的所有内容(包括这次访谈),然后给他出 comms report,不是"Kyle 说了什么",而是"Kyle 你最近这句话不够清楚 / 你这个比喻用滥了 / 给你几个更好的比喻"。他引用 GitHub 早年 Hubot 的经验:"humans are way more willing to take critical feedback from robots than other humans",人类接受机器人的负面反馈比接受人类同事的批评更轻松。他每七天让 agent 回看自己邮件、Slack、决策,再回头查 Kyle 有没有按上次建议改,这个 loop 让他认为 agent 给个人带来的最大 leverage 不是写代码,而是 self-improvement 闭环。
第五个点是 hill climbing 这个词在 Microsoft 内部已经被嚼了一百遍。他们每周复盘的不是英雄式 moonshot,而是 thumbs up/down、用户接受率、hard eval 和 soft user sentiment 两条线同时看的循环。他特别警告一个易踩的坑:hard eval 涨了但 user sentiment 同时跳水,基本就是 overfitting,需要立刻回退而不是继续推。Microsoft 已经基于这条 loop 跑出了七款 MAI 模型,接下来要把同一套 hill climbing 机器开放给客户。
Kyle 收尾的 framing 是 developer choice 不能让步。Microsoft 自己造模型、同时跟 Anthropic、OpenAI、Google 都合作,允许开发者自由切换。他形容历史上 GitHub 给开发者免费私有 repo 那次决定就是同一类逻辑:一旦做成 walled garden,用户就会跑掉,只会落入"下一个 mousetrap"。对读者的启示是,把 agent 当长期 leverage 用的时候,既要利用 model router 控成本,也要建好自己的 personalization 数据,这才是把 $2,000 账单压回 $200 的真正办法。
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