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Signal · Daily AI Digest
2026.09.27 Sun10 条
𝕏 X / Twitter9 条
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Boris ChernyClaude Code · Anthropic
Boris 说 Tag 现在每天帮他写一半以上的 PR,几乎包揽了全部数据分析,还修掉了大部分产品反馈和 bug。它不是普通的 Slack 机器人:主动、可编程、有记忆、能调用各种连接器,配上 Opus 5.5 和 Fable 5.1 判断力很强。他分享的用法很有启发,比如让 @Claude 在频道里自动复现每个 bug、跑完整应用、提 PR 修复并拉对的人 review,或者针对一组怪数据先头脑风暴约 100 个假设再用 workflow 逐个验证。
G
Guillermo RauchCEO · Vercel
Vercel 正在帮 Klaviyo 这类大公司搭agent 部署平台:接入 Claude、Codex、Cursor 等各种 agent,再用 Okta、Entra 配好 SSO,全员都能安全地用起来。至于 SaaS 会怎样,他的判断是数据总得有来源,所以大型企业 SaaS 突然都在赶着发 CLI 和 MCP,把荒废多年的 API 重新捡起来。新的采购门槛是产品对 agent 好不好用,而不是对人。另外他感叹 npx skills 已经出现在互联网上每个 README 里:“我们以前写代码,现在写英语。”
A
Aaron LevieCEO · Box
“无法衡量的东西就无法自动化。”Levie 认为 evals 是 AI 在企业里普及的关键关口。确定性流程可以靠软件测试,但大多数企业根本没办法了解自己的非确定性流程跑得怎样,尤其是 agent 替他们做的那些工作。没有 evals,就不知道什么有效、什么坏了、什么变了、什么该加码。所有变更、升级和部署都建立在好的 evals 之上。
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Peter SteinbergerFounder · OpenClaw
Peter 复盘了 OpenClaw 迁到 sqlite 时最大的设计失误:用了同步数据库访问。当它只是个在 Slack 或 iMessage 上汇报的 agent 时没问题,可现在一个 agent 可能并行跑 50 个会话、整个团队都在用,同步就成了瓶颈。他给 Astra 下了一个 /goal,至今已经合进 575 个 PR,把所有东西迁到异步 worker 上,边做边发布。他的感慨是:再大的重构也不再可怕了。
T
ThariqClaude Code · Anthropic
effort 到底是什么?为什么不一律开 max?Thariq 翻了 evals、自己做了一轮测试,结论让他本人都挺意外。他现在的习惯是:想保持自己在环里时多用 low;max 基本只在两种情况下开:完全不想参与,或者要挖安全漏洞。配套的基准交互讲解和 demo 已经放在 Anthropic 新的开发者站点上。
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Amjad MasadCEO · Replit
Atta 团队加入 Replit。Amjad 说他们一直在思考怎样打造“自动驾驶的公司”,其中很重要的一环是让每个人都有能力读懂一门生意。Atta 在商业分析和数据可视化上做得很漂亮,也和 Replit 一样相信有用的智能应该人人可及。
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Thibault SottiauxCodex & ChatGPT · OpenAI
Codex 昨天宕机了一段时间,Thibault 先是确认团队在全力抢修,恢复后宣布为 Codex 和 ChatGPT 工作场景的所有付费用户重置用量额度,作为补偿。他还顺口透露,团队留着一个“备用 Codex”,专门在服务挂掉时帮自己干活。
M
Matt TurckPartner · FirstMark
创业公司多到数不过来,但投资人都想投同样的 10~30 家。Matt 说这一直是事实,但大概从没像现在这么极端,他称之为“超级幂律”。
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Peter YangCreator · AI Tutorials
Peter 让 Grok bot 和 Muse 追踪同一条日本航班行程,结果 Muse 给出的价格比 Grok 贵了 1000 多美元。追问原因,它说自己查的是 Duffel 而不是 Google Flights。他的评价是:Muse 的 UI 和吉祥物做得很棒,但底层模型聪不聪明要打问号;不过考虑到它的目标是覆盖十亿用户,模型没那么聪明也说得通。
🎙️ Podcasts1 条
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Re-Founding Incumbents for the AI Era with Sequence Holdings Co-Founder and CEO Michael LeeNo Priors
Sequence Holdings 刚和戴尔家族办公室一起完成了迄今最大的 AI 私有化收购:77 亿美元拿下保险经纪 Baldwin。创始人 Michael Lee 的核心判断是:AI 对经济的冲击并不均匀,有些行业创业公司会赢,但在品牌、规模、监管壁垒深厚的行业里,更好的路径是买下对的在位者,再用 AI 把它“重新创立”一遍。他认为企业自建招不到人,外包咨询有激励问题,买 SaaS 只能固化旧流程,所以选择永久控股模式:要让工程师成为公司里最受推崇的角色,每年只做一笔交易。第一个案例是一家社区银行,入股约半年,消费贷审批时间缩短 94%,商业贷款从 30 天缩到 11 天;贷款量翻倍时,承保团队人数反而更少,也没有放松标准。他们的平台 Atlas 分四层:数据本体、agent 构建、编排引擎和应用构建,可在不同行业复用。他也坦言:“人的工程”比技术工程难得多。
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