Signal · Daily AI Digest
2026.07.15 Wed12
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Thibault SottiauxCodex & ChatGPT · OpenAI
OpenAI Codex/ChatGPT Work 负责人说用量马上要摸到 9M,正在纠结要不要再 reset 一次额度。为了收集反馈,他直接开了个活动:发推说说你为什么喜欢 GPT-5.6 Sol 或为什么转过来,前 1 万人送 $100 Codex credits。顺便在推上捞 ChatGPT Work 的改进建议。
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Aaron LevieCEO · Box
Box CEO 有个很好的观察:code 特别适合 agent,是因为它能被快速测试,跑一下就知道对不对。但其他大部分工作没这便利,只有等成品撞进真实世界才知道结果。所以下一波机会是给各种工作也建立 eval,能把知识工作 eval 做得最好的企业,从 AI 里获益也最大。他还点赞了一个给 AI 设标准机构的提案,前提是别让 AI 进展被政府那套慢节奏拖住。
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Guillermo RauchCEO · Vercel
Vercel CEO 把 Vercel AI Gateway 上的 AI token 流向数据集开放了出来,里面能看到各家模型的真实用量分布,他自己也拿这份数据做了可视化。另外 agentmail 接入了 Vercel,一句 vercel install agentmail 就能给 agent 配好邮箱,不用注册、自动配置、统一账单。
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Ryo LuDesign · Cursor
Cursor 设计负责人写了一篇很戳人的长文,聊当热爱变成工作这件事。把爱好做成职业是梦想,但也有隐痛,曾经只属于你的东西,如今被 deadline、团队、KPI 绑住。而 AI 又开始能做那些贴近内心的活儿:写作、编程、设计、做判断。他的答案是:AI 能加快产出,但它不能替你去想要什么,不能替你决定什么值得爱。真正要守住的,是最初那团火。
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ThariqClaude Code · Anthropic
Anthropic Claude Code 团队成员最近迷上 Pokemon Champions,干脆用 Claude Code 帮自己打:让它调 Smogon 的 npm 库写代码、拉实时使用率数据,再生成报告分析对局、breakpoint、拼阵容。第一份公开产物是他 Mega Sceptile 队伍的拆解,还说如果大家感兴趣就开源。
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Peter YangCreator · Creator Economy
明天要发一个新视频,讲他怎么用 ChatGPT Work(也就是 Codex)几乎在电脑上干所有事。会拆成 7 步讲完整 setup,从怎么选对 GPT-5.6 model,到管邮件、日历和周期性任务。
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Dan ShipperCEO · Every
Every CEO 借着 Codex 起飞的势头小小凡尔赛了一把:早在半年前 Every 就开始重度报道 Codex,那会儿他就被彻底圈粉了。他们也刚发了 Codex Desktop app,晒了一波正面用户反馈。
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ClaudeAI Assistant · Anthropic
Anthropic 官号介绍了 Claude for Teachers,专为 K-12 隐私打造:不拿你的对话训练模型,学生信息受一份符合 FERPA 的数据处理协议保护。用法上,你让它做教案,它会从你所在州的课标和优质课程出发(通过 Learning Commons 连接),再起草教案和给学生用的材料,你改完就能直接带进课堂。
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Aditya AgarwalGP · South Park Commons
South Park Commons 合伙人吐槽新版 ChatGPT app 功能是全了,但有真实的取舍:他原本每天用旧版 ChatGPT 查 15-20 次,现在为这种轻量查询用新版感觉太重了。可惜。
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Nikunj KothariPartner · FPV Ventures
FPV 合伙人的一个观察:pre-AI 时代的工程 leader 理解不了,他手下最能打的工程师同时也极度沉迷刷推。因为 agent 在干活的时候,刷 X 成了他们等待时需要的多巴胺。他觉得科技圈花在 X 上的时间还会继续涨。
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Peter SteinbergerFounder · OpenClaw
ClawFather 提醒大家一件小事:写代码时一定要跑 autoreview,能帮你在合并前抓到不少问题。顺带,他觉得 Suno AI 最近出的曲子是真的顶。
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Anthropic 的 Katelyn Lesse & Angela Jiang:做生态,不做围墙花园Training Data · Sequoia
Anthropic 平台团队的 Angela Jiang 和 Katelyn Lesse 聊了怎么搭他们的开发者平台。她们把抽象分成三层:knowledge(知识)、execution(执行)、coordination(协调),产品正从底层往上走。最有意思的是 strategies / meta-harness 这个概念:token 不是等价的,可以给不同 token 分派不同的活儿,有的执行、有的反思写 memory、有的用大模型给小模型当参谋、有的当 grader 打分重来。她们还聊到 Claude Managed Agents、Tag(像个真会主动干活的同事),以及在 token rationalization 这波里别急着停掉 AI 使用,而是用 router 按任务复杂度把活儿分给不同大小的模型
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