AI Product Founder · Building in Public Raphael https://t.co/tJOiC33sAI AnyVoice https://t.co/MQkmOW2lbu Fast3D https://t.co/6m3JO8jJvc
REA 只是一个Hype,不值得你浪费时间 最近REA爆火,好多自媒体博主在刷屏说,商业软件要完蛋了、商业软件都可以被逆向改成开源的。 好多朋友问我:小排哥,这个REA,你怎么看? 我只能回答:我不看。 嗯,我也不建议你浪费时间。 下面说三点理由。 1. REA不是新的逆向技术,只是帮你使用别的逆向工具。 REA不是新的逆向技术! REA不是新的逆向技术! REA不是新的逆向技术! 我先说三遍 因为让我感到意外的是,这么明显的事,90%的自媒体都没搞明白,我也真是服了。 REA的核心不是发明了新的逆向技术,而是让 Claude Code、Codex 这样的 Agent 能够自动使用已有的逆向工具。 这些底层工具很多早就存在了。REA的工作,是把专业工具的专业能力暴露给Agent。 2. 你在自媒体里刷到的很多出圈的逆向工程案例,并未使用REA 例如最近著名的游戏逆向案例:开发者 Maurice Heumann 通过多个 Agent 并行工作,还原大量 C++ 函数。 但他使用的是 Hex-Rays 官方 MCP,并不是 REA。 但是很多讨论把整个 AI 逆向浪潮的成绩归到 REA 身上。 那能怪谁呢,反正那些自媒体也没啥文化,他们的读者也没啥文化。 写的人不知道自己在写啥,读的人不知道自己在读啥。 3. REA 的GitHub星标数量明显异常,有主观刷数据的嫌疑 在我刚才核验REA的仓库,发现有16.8 万 Stars、4 万 Forks,但只有546 个 Watchers。 Fork/Star 比例接近 24%,相当不寻常。 老外不傻,早有别的老外发现了这一点。 评分增长异常、比例异常、大量评论一看就是机器人、一些贡献者的活动轨迹可疑。 我的几个判断 1. REA的热度很快就会迅速消退。你不需要关注它。直接屏蔽REA这个关键词,你什么都不会错过。 2. REA的本质是让Agent接管专业工具。Agent接管专业工具的趋势不会消退。 对自己有期待的朋友们,请找点正经事做吧。 数字泔水可以留给别人去吃。
这个清单,我是从别的博主那里找的。因为我发现,很多博主就用这个清单在X平台推荐我的Raphael AI, 帖子流量还挺大。 但是很遗憾,他们往往把Raphael AI的网址写错了。 正确地址是 https://raphael.app 。 请朋友们转发我这个正版清单支持我,谢谢
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说出来你们可能不信 虽然,Anthropic家的超大杯Fable 最近没什么动静,但是昨天,他家的大杯Opus 5.5已经把OpenAI的超大杯GPT-6-Astra按地上摩擦了更难以置信的是,他刚发布的中杯Sonnet 5.5模型,竟然也可把OpenAI的超大杯GPT-6-Astra按地上摩擦!(图1)Sonnet 5.5在Agentic Coding的测评分数,竟然比Opus 5.5更高(图2),其他分数也和 Opus 5.5 相差无几,说个“比肩”应该不过分吧?(图2)然而,Sonnet的定价不到Opus的一半,只有Astra的四分之一…OpenAI将在 9 月 29 号(北京时间 9 月 30 号凌晨)举行2026 DevDay,OpenAI将会如何应对此般逆风局? 倒计时18小时!让我们拭目以待!义父加油!

这次,Anthropic意外地大胜。整整半年过去了,我终于再次把Claude Code作为绝对主力!
你说的两个都不对,其实是北京时间今天上午 10 点。 而且按照义父的习惯,应该是北京时间今天 10 点以后,比如说 10:20 左右。
我猜测 GPT 6 Astra的编程能力不会有大提升 大家好 我是刘小排。 早上刚醒就被GPT-6 Astra刷屏了。 根据小道消息,GPT-6 很是今年内将会发布的尺寸最大的一个模型。我相当的期待。 我目前还没有用上。 不过我有一些猜测,先写到这里,等我们用上的时候,可以再回来看看猜的对不对。 ❶ 我猜测:GPT-6 Astra的编程能力不会有肉眼可见的大幅提升 理由是这样的:在目前大模型编程能力的排行上,你会发现有多种尺寸的模型几乎在同一个水平线。最极端的案例是GLM 5.3 vs Fable 5.1,它俩的编程能力的差别在百分之个位数,而模型尺寸的差别是10倍。 那我们很容易得出一个推论:只靠提升模型尺寸对编程能力的提升会非常有限。 ❷ 我猜测:GPT-6 Astra的科研能力会大幅领先其他模型 和上一条的理由一样,我注意到,不同尺寸的模型在 AI for science的能力差异是显著的。 ❸ 我猜测:GPT-6 Astra 的Computer Use 能力会大幅领先其他模型 原因:相信大家都看新闻了,OpenAI 这家公司前段时间买了海量的民用级别Mac电脑。我猜它是买来训练模型的Computer Use 能力的。 此外,从原理上讲,Computer Use能力要求模型直面真实世界而不再是“小镇做题家”,这会直接挑战模型的所谓“世界知识”,尺寸越大的模型越占优。 ❹ 所有的现存头部测评榜单(包括 Artificial Analytics)都会失效,直到发明出新一代的测评算法。 在新一代的测评算法被发明出来之前,在今年余下的日子里,大家要分辨头部前沿模型的能力,只能看自己的体感和一线实操者的体感了。 也欢迎你在评论区说说你的看法。 对了对了!再补一条预告:今天上午 10 点(马上到了),要么你能直接用上 GPT-6,要么你会得到一个 Codex 的重置卡。我义父 Tibo 说的。截图见评论区。

简单体验了一下,比降智后的Fable 5有肉眼可见的明显提升。我有一种重新回到6月12日、第一次使用Fable 5时的感觉。今晚不睡了,往死里蹬!

公众号停更十天干货。(可能会加更毫无干货的避暑图片)一个冷知识:地处非洲且横跨赤道的肯尼亚温度在10℃~25℃之间,妥妥的避暑胜地祝大家暑假愉快
哎哟,有意思!支持。
昨晚DeepSeek Harness 发布了 我们把官方 DeepSeek Harness 打包成了一个开箱即用的桌面应用 不需要安装 Node.js,也不用再通过命令行启动 目前支持: macOS Apple Silicon Windows x64 本地运行 自动管理 Harness 服务 保留官方插件能力和 Web UI GitHub:https://github.com/anywhere-labs/deepseek-harness-desktop
来复习一下 我在一个月前的预测。当时,很多人不信。现在看看? 恭喜 Qwen 3.8、GLM 5.3 !
预测: 一个月内,中国模型将大爆发,全面超过Opus 4.8 ! 包括并不限于以下厂商的很快会发布的模型 - Kimi K3 ,已发布 - Qwen 3.8, 一周内发布 - Minimax 下一代, 一月内发布 - Deepseek v4 Pro Max ,一周内发布 - GLM 5.3/5.5,一个月内发布 很快,就算Claude Code封号,我们也不怕了!
View quoted post再加一条 GLM 5.3 >> DeepSeek V4 Pro 0813
说一个很多人没注意到的事实: Gemini Flash 3.7 > DeepSeek V4 Pro 0813 包括并不限于:速度、代码能力、审美、多模态能力
这个不能称之为证据啊,你可以点进去看一看。这个文件夹是为了方便 Claude Code 能够使用DHS 内置的 skill。这是有意为之的,挺好的设计。
我原本预测Codex会在8月14日重置,因为8月13日大家的重置卡过期。 我预测失败了。因为,我完全没想到, @thsottiaux 老师比我以为的还要更腹黑:他竟然选择在8月13日当天重置,这比在8月14日重置更省钱。 👍
一个非常合理的猜测:codex下次重置时间是8月14日。 原因:7月codex赠送大家的banked resets,如果你还没使用,将会在是8月13日过期,也就是说,大家一定会在8月13日使用。 @thsottiaux 如果在8月14日选择对所有人重置codex,实际付出的成本最低、又能延续了“codex会将重置狂欢延续下去”的童话。
View quoted postDeepSeek Harness 在开发时候明显使用了Claude Code (看截图,你肯定懂),并且在新版本抹去了痕迹。 https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness/blob/39b3db4b9cc3668cf4ce285f8d262978fe720efc/.agents/skills/dsh-code-review/SKILL.md?plain=1#L28 真诚发问: 1. 既然DeepSeek Harness这么好,为什么你们要用Claude Code呢? 2.用Claude Code,大方承认不好吗,为何要欲盖弥彰地抹去痕迹呢?
昨天,我打算一个产品的集群部署。 大概任务是:从现有的单机部署变成集群部署、不能丢线上用户的数据、保证以后上线新版本的时候可以“不停机升级”等等。 我自己并不掌握太多集群部署的经验和技能,只有理论知识。 我先用Codex (GPT-5.6-Sol Max) ,说清楚要求后,它从昨天下午18:00工作到今天14:00,整整20个小时,没搞定。因为中途它一直觉得自己弄好了,然后尝试打包、部署,然后出错,读日志后发现问题,继续修,然后再去部署,又出错…… 周而复始。 14:00,我叫Codex别弄了,写个交接文档。 然后我用Fable 5读取交接文档, 1小时后,完全做好了。 仔细研究了一下为什么:发现是Fable 5的1M上下文立功了。这件任务的链条太长,GPT-5.6-Sol老是压缩,无法把整个链条串起来。
李老师所言甚是!
@bourneliu66 @thsottiaux 这个推断框架本身就是平台运营的底层账:补贴最划算的时刻,是用户行为已经自发集中的时刻。平台发的从来不是福利,是在买行为峰值。我在平台方做过,每个宠粉动作背后都是一张成本测算表。
View quoted post家人们,可能有反转: 虽然绝大多数人说新版更好看,但是,我上线测试的这段时间,发现每天的收入情况跌了很多!! 这是什么原因?
明确表示喜欢新版(左):10人 明确表示喜欢旧版(右):5人 谢谢大家!我正式发布新版了!
我学生的产品,谢谢大家支持!
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View quoted post我看评论区才发现,已经很多人用上了!!补充几个其他朋友的截图
最近,我已经习惯不直接使用电脑了。 无论在哪儿,我都只需要一台手机(或者iPad),同时操作4台电脑上的Agent (Claude Code和Codex)。 - 看不清怎么办? —— 需要我验收和做决策的时候,放大即可 - 需要打字怎么办? —— 语音输入 99%不看屏幕,无论是手机还是电脑! 是自由的滋味!