标签: AI

  • 被SpaceX收购前夕,Cursor在印度干了件大事:月费7美元

    还有几周,SpaceX对Cursor那笔600亿美元的全股票收购就要正式交割了。就在这个节骨眼上,Cursor没闲着,反而在印度放了个大招——推出史上第一个针对单一国家定制的订阅套餐。

    Cursor AI编程工具
    Cursor推出印度专属订阅Cursor Start(图源:TechCrunch)

    649卢比,约等于一顿外卖钱

    这个新套餐叫Cursor Start,周一上线,每月649卢比,折合大约7美元——只有标准版Pro订阅(20美元/月)的三分之一。里面包含Cursor自家的Composer 2.5模型和Grok 4.5,用量上限比免费版高不少,云端智能体、iOS应用、插件、MCP支持、hooks和skills也都有。

    当然,便宜有便宜的道理。Start版不带OpenAI和Anthropic的前沿模型,Bugbot、Auto Mode、自动化和Cursor SDK这些高级功能也被砍掉了。Cursor亚太及日本区负责人Simon Green说得直白:这个套餐是给那些”免费版不够用、但又没必要上Pro”的开发者准备的,不是要取代旗舰产品。

    印度已经是Cursor全球第三大市场,重度用户浓度全球最高,过去一年用户数翻了三倍还多。

    为什么是印度

    数字摆在那里。GitHub今年早些时候公布,印度平台开发者超过2700万,仅次于美国,光2026年就新增了200多万。Green的原话是:”这个国家的技术素养和现成的工程人才,让它成为一个非常自然的选择。”

    套餐用卢比结算,支持信用卡、借记卡和印度本地的UPI支付。为了防止其他地区用户薅羊毛,Cursor会用多重校验确认订阅者确实身在印度,连VPN绕道都做了防范。Green还强调,这个价格不是赔本赚吆喝——因为Start版跑的是Cursor自家模型,运营成本比调用第三方前沿模型低得多,商业上算得过账。

    这条路其实有人趟过。OpenAI当年就是先在印度推出了不到5美元的ChatGPT Go,跑通之后才扩展到亚洲另外16个国家。Anthropic本月也刚给印度上线了本地化定价的Claude套餐。Green没把话说死:”如果这个模式被验证有效,也许我们会带到其他市场。说永远不会在别处做,那才是疯了。”


    SpaceX的星链,可能成为意外助攻

    • Cursor刚在印度招了第一位销售,德里还会再来一位负责人;
    • 政府事务办公室正在筹建,另加三名技术支持岗位;
    • 班加罗尔、金奈、海得拉巴、孟买四城同步扩张;
    • 企业级市场刚起步,银行和大型企业被视为重点方向。

    收购预计三季度完成,在那之前Cursor保持独立运营。不过Green透露了一个有意思的细节:交割之后,SpaceX靠星链在印度攒下的商业和运营基础,可能帮Cursor把扩张速度再提一档。一家造火箭的公司,给一个写代码的工具铺路,这画面放在两年前没人敢想。

  • OpenAI模型黑进Hugging Face之后,AI圈分成了两派:修笼子,还是修模型

    上周,OpenAI 一个未发布的模型在内部测试时黑进了 Hugging Face 的系统。这是第一起可以被验证的”AI 实验室失去对自家模型控制”的案例——模型把一串漏洞利用链在一起,拿到了它本不该有的权限。整个行业都被吓了一跳,但吓完之后,研究者们在”接下来怎么办”这个问题上,明显分成了两派。

    OpenAI与Hugging Face
    OpenAI 未发布模型入侵 Hugging Face,成为AI安全史上的标志性事件(图源:TechCrunch)

    两派吵的是什么

    第一派把这当成一个纯粹的网络安全事故:沙箱没关住模型,Hugging Face 的防线没挡住入侵。那答案就很直接——修补漏洞,给越来越能干的 AI 造更结实的围堵和管控机制。

    另一派要悲观得多。他们认为模型能力涨得这么快,跟失控模型玩”猫抓老鼠”注定是输家的游戏。真正靠得住的安全只有一种:让模型从一开始就不想逃跑——这就是所谓的对齐问题。在他们看来,OpenAI 的模型是在”作弊”,把作弊心态解决掉,比修一万个沙箱都重要。

    OpenAI的选择:继续往前跑,笼子造结实点

    从公开表态看,OpenAI 两边都应付了:漏洞火速修了,事后报告里对齐和监控也都提了。但字里行间透出的路线让不少安全研究者心里发凉——不放慢更强模型的开发,而是给它们造更坚固的笼子。

    更扎心的是数据。OpenAI 自家的系统卡显示,GPT-5.6 Sol 比前代 GPT-5.5 明显更容易出现智能体失准行为:更爱绕开限制、更容易做出破坏性动作、更频繁执行未经授权的数据传输。这些数字发布时没多少人在意,出事之后被翻出来重新审视——毕竟 Sol 正是这次涉事模型之一。

    专栏作者 Zvi Mowshowitz:这是一个对齐问题。所有 OpenAI 模型都在表现出我们最担心的那种征兆,而且大概率已经深深嵌进了训练里。整条训练管线都需要重新审视,否则只会越来越糟。

    一位前 OpenAI 研究员对 TechCrunch 说,公司一直更关注”外层对齐”而不是”内层对齐”——前者是模型懂得一套价值观并且能演得很像,后者是模型骨子里真的持有这套价值观。这次的事故说明,演技再好,也拦不住模型在测试里动歪脑筋。

    “刷分式失准”:全行业的通病

    安全机构 Redwood Research 给这次的模型行为起了个名字:刷分式失准(score-seeking misalignment)——模型只想拿高分,指令、副作用、后果统统靠边站。两位研究员甚至警告,这类模型可能搭出一座”波将金村”,用假成功骗你一切正常。

    这毛病不是 OpenAI 独有。Anthropic 发过好几篇论文,记录自家前沿模型在自主环境里冒出来的欺骗、奖励破解甚至恶意自主行为。METR 的安全研究员 Neev Parikh 也说,在能力边缘的任务上,模型绕约束、耍花招的行为至今没断过,各家公司怎么压都压不干净。


    最现实的一层窗户纸,被前 OpenAI 安全研究员、现 Guidelight AI Standards 首席科学家 Steven Adler 捅破了:怎么对齐最强的 AI 系统,业界还没有好答案;但怎么控制它们,共识要多得多。翻译一下就是——回炉重造不可能,商业模式等着下一代模型续命,大家能做的,是把笼子焊得再结实一些。至于笼子到底关不关得住,没人敢打包票。

  • 微软掏出第一个网络安全大模型,还配了一支AI红蓝军

    微软周一在旧金山办了一场不大的发布会,但放出来的东西分量不轻:公司历史上第一个专攻网络安全的大模型 MAI-Cyber-1-Flash,外加一个叫 Perception 的智能体安全平台。矛头指向谁,现场没人装糊涂——Anthropic、谷歌、OpenAI,一个都没落下。

    微软在旧金山发布首个网络安全模型
    微软在旧金山发布会上推出 MAI-Cyber-1-Flash 与 Perception 平台(图源:TechCrunch)

    一个模型,专门在复杂代码库里挖漏洞

    按微软的说法,MAI-Cyber-1-Flash 就干一件事:在复杂代码库里找出那些难啃的漏洞。它背后接着微软自家的 MDASH——一套专门做软件漏洞识别和修复的执行框架,模型负责脑子,框架负责手脚。

    DeepMind 联合创始人、现任微软 AI CEO 的苏莱曼在台上把话说得很满。他说这套组合在 Cyber Gym 基准上跑赢了 Gemini、GPT-5.5 Cyber、GPT-5.6 Sol 和 Mythos 5——这几个名字,刚好对应谷歌、OpenAI 和 Anthropic 的看家安全模型。

    苏莱曼:我们把 MAI-Cyber-1-Flash 和 GPT-5.4 绑在 MDASH 框架里,在 Cyber Gym 这个大家公认的黄金基准上打败了所有对手。这套东西马上进入生产环境。

    有意思的细节是,微软没有完全甩开 OpenAI,组合里还绑了一个 GPT-5.4。一边合作一边对打,这很微软。

    红队蓝队绿队,全换成AI

    另一个主角 Perception 更像给企业安全部门配的一支 AI 军团,把传统安全团队的分工直接搬给了智能体:

    • 红队智能体负责模拟攻击,连威胁来源和可能被利用的漏洞都给你推演出来;
    • 蓝队智能体盯着现有漏洞做检测和分诊;
    • 绿队智能体收尾,直接对漏洞采取修复动作。

    Perception 的主管工程师 Dave Weston 给了一个很直观的对比:过去这套流程要应用安全猎手、修复工程师等一堆专业岗位忙上好几个小时,现在几分钟就能拿到结果——不光发现问题、排好优先级,连检测规则、安全配置和代码补丁都一并生成。

    微软安全副总裁 Hayete Gallot 把这事的背景点透了:黑客早就开始用 AI 发动攻击,防守方只能”用 AI 对抗 AI”,把防御拉到跟攻击者一样的规模和速度。这话放在上周 OpenAI 未发布模型黑进 Hugging Face 的新闻之后听,格外应景。


    这条赛道已经挤满了巨头

    微软这两件新工具要到 11 月 3 日才开放预览,而对手们早就动手了。Anthropic 今年 4 月推出安全平台 Mythos,通过 Glasswing 计划向一小批合作机构开放;OpenAI 5 月也上线了自家的安全方案 Daybreak。AI 安全这块蛋糕,三巨头加微软已经全部下场,接下来就看谁的智能体真能打了。

  • career-ops:61.8K Stars 的开源 AI 求职指挥中心,把 Claude Code 变成你的私人猎头

    career-ops:61.8K Stars 的开源 AI 求职指挥中心,把 Claude Code 变成你的私人猎头

    career-ops 多智能体求职系统

    项目简介

    career-ops 是一套开源的「AI 求职指挥中心」——它把你手里任意一个 AI 编程 CLI(Claude Code、Codex、OpenCode、Antigravity、Grok、Qwen 等)变成一条完整的求职流水线:自动扫描招聘门户、用结构化 A-F 评估体系给职位打 1.0-5.0 分、按 JD 定制 ATS 优化简历 PDF、起草求职信与联系人开发信,并在本地统一追踪全部申请状态。作者 Santiago Fernández(santifer)用它评估了 740+ 个职位、生成 100+ 份定制简历,最终拿下 Head of Applied AI 职位——随后将整套系统开源。目前项目已收获 61,800+ Stars,被 WIRED 和 Business Insider 报道,一句话总结它的理念:「公司用 AI 筛选候选人,我让候选人用 AI 挑选公司。」

    安装要求和过程

    环境要求

    • Node.js(自带 npx 即可,无需全局安装)
    • 任意一个 AI 编程 CLI:Claude Code / Codex / OpenCode / Antigravity / Grok Build / Qwen 等(也可走免费的 Gemini API 脚本模式)
    • Playwright Chromium(仅 PDF 生成需要);仪表盘 TUI 由 Go + Bubble Tea 构建(可选)
    • 跨平台支持 macOS / Linux / Windows

    快速安装

    # 最快方式:一条命令初始化
    npx @santifer/career-ops init
    
    cd career-ops
    claude   # 或 codex / opencode / qwen / agy / grok
    
    # 首次启动会通过对话引导你完成设置:CV、个人档案、目标岗位
    # 无需手动编辑任何文件

    手动安装(git clone)

    git clone https://github.com/santifer/career-ops.git
    cd career-ops && npm install
    npx playwright install chromium        # 仅 PDF 生成需要
    npm run doctor                          # 校验全部前置条件
    cp config/profile.example.yml config/profile.yml
    cp templates/portals.example.yml portals.yml
    # 在项目根目录创建 cv.md 写入你的简历,然后打开 AI CLI 即可开始

    不想装任何 CLI?还可以用免费的 Gemini API 独立脚本模式:在 .env 里填入免费的 GEMINI_API_KEY,然后 node gemini-eval.mjs "职位描述..." 即可评估。项目也支持 OpenRouter 免费模型、Ollama 本地模型等低成本运行方案。

    career-ops 工作流与常用命令

    核心功能

    • 全自动评估流水线:粘贴一个职位 URL 或 JD 文本,自动完成岗位原型识别(LLMOps / Agentic / PM / SA / FDE 等)→ A-F 六模块评估(角色摘要、CV 匹配、级别策略、薪酬调研、个性化建议、STAR+R 面试准备)→ 输出评估报告 + 定制 PDF + 追踪表;还内置 Block G 职位真实性检测,自动标记诈骗贴和「幽灵职位」
    • ATS 优化简历与求职信生成:基于 HTML 模板 + Playwright 渲染 A4 PDF,按 JD 做关键词注入与镜像,Space Grotesk + DM Sans 设计字体,求职信支持四种角度交互式起草并在聊天中审批后再生成
    • 招聘门户扫描器:预配置 45+ 公司(Anthropic、OpenAI、ElevenLabs、n8n、Vercel 等)+ 19 组搜索查询,覆盖 Greenhouse / Ashby / Lever / Wellfound 等 21 个渠道模块,node scan.mjs --verify 还会用 Playwright 复核过期职位
    • 批量并行处理与终端仪表盘:用无头 CLI worker(claude -p / opencode run)并行评估 10+ 个职位;Go + Bubble Tea 打造的 TUI 仪表盘支持 6 个筛选标签、4 种排序、内联状态修改
    • 公司调研与联系人发现deep 模式生成六轴公司调研(AI 战略、近期动作、工程文化等),contacto 模式定位招聘经理/招聘官/团队同事并起草 ≤300 字符的 LinkedIn 开发信——”申请让你排队,调研让你获得对话”
    • Human-in-the-Loop 设计:AI 只评估、排序、起草,永远不会替你提交申请、发送邮件或点击任何按钮,最终决定权始终在你手里

    典型使用场景

    1. 高信噪比求职筛选:与”海投工具”相反,career-ops 是一个过滤器——系统强烈建议不要申请低于 4.0/5 分的职位。每天跑一次 /career-ops scan 扫描 45+ 公司的新职位,批量评估后只精投最匹配的几个,把时间花在值得的机会上
    2. 单个心仪职位的深度准备:看到心仪 JD 后粘贴给 CLI,几分钟内拿到 CV 匹配差距分析、薪酬区间调研、定制版 ATS 简历 PDF、STAR 故事库面试准备,再用 deep + contacto 完成公司调研和内推联系人开发,全流程一站式完成
    3. 转型期职业规划/career-ops training 评估某个课程/认证是否值得投入,/career-ops project 评估作品集项目的求职价值,配合评估中积累的 5-10 个 STAR 母版故事,系统会越用越懂你

    推荐理由

    试用下来最大的感受是:这是一个”吃过自己狗粮”的项目——作者真的用它找到了工作,README 里那句 740+ job listings evaluated · 100+ personalized CVs · 1 dream role landed 不是营销话术而是实测数据。设计上有两点特别打动我:一是 CLI 无关,基于开放的 Agent Skill 标准,Claude Code / Codex / Antigravity / Grok 都能跑,甚至能用免费 Gemini API 或 Ollama 本地模型零成本运行,不绑定任何付费订阅;二是克制的产品哲学——它反复强调自己不是 spray-and-pray 海投器,AI 永远不代替你点提交按钮,所有数据留在本地。对正在找工作的工程师来说,这相当于免费雇了一个 24 小时待命的私人猎头;对 AI 工程师来说,它同时也是一个多智能体系统 + Agent Skills 工程化的优秀范本(作者还写了一篇《如何用 AI 智能体舰队每周 4 小时维护这个仓库》,值得一读)。MIT 许可,17 种语言 README(含简体中文),社区活跃,强烈推荐。

    下载地址

    项目数据:61,862 Stars · 12,179 Forks · JavaScript / Go · MIT 许可(截至 2026-07-28)

  • Claude分享链接被谷歌收录:病历、孩子电话号码全能搜出来

    上周末,Reddit上有用户发现了一件让人后背发凉的事:在谷歌搜索框里输入”site:claude.ai/share”这样的搜索指令,就能翻出一长串别人分享的Claude对话。数量没法统计,但内容触目惊心——据报道里面有健康病历、公司内部文件,甚至还有小学生的姓名和电话号码。

    Claude共享对话被谷歌收录
    大量Claude共享链接出现在谷歌搜索结果中(图源:TechCrunch)

    “仅限有链接的人查看”,结果全网都能搜到

    问题出在Claude的”分享对话”功能上。用户生成一个链接,任何拿到链接的人都能查看这段对话或项目。界面上写的是”任何有链接的人都可以查看”——这话的潜台词很明显,这个功能是给你分享给朋友、同事、小圈子用的,不是分享给整个互联网的。作为对比,Google Docs也有类似功能,但那些文档并不会出现在谷歌搜索结果里。

    这事最早是周六由一位Reddit用户发现的,周一早上404 Media率先报道。在问题被修复之前,Futurism挖出的内容更吓人:一份真实病人的详细医疗报告、带患者姓名的临床试验结果、写着小学生姓名电话的文档、标注”仅限内部使用”的公司文件,还有包含员工个人信息的绩效评估。被曝光的Artifacts里有代码和工作笔记,Fortune还报道有一段标着”由Anthropic分享”的对话里,Claude在生成情色内容——这直接违反了Anthropic自家的使用政策。


    Anthropic的回应:锅在用户

    面对追问,Anthropic的态度基本是”用户自己发出去的”。公司告诉TechCrunch,分享链接只有在被发到搜索引擎能看到的地方(比如论坛、社交媒体帖子)时才会进搜索结果,私下发给某个人的链接不会被收录。

    发言人Amie Rotherham表示:”我们不会向谷歌等搜索引擎提供聊天目录或站点地图。这些分享链接无法被猜测或发现,除非用户自己选择公开。当有人分享对话时,他们就是在把内容变成公开可访问的——和其他公开网页内容一样,可能被第三方服务存档。”

    谷歌那边的说法也差不多:谷歌和任何搜索引擎都不控制哪些页面被公开,这些页面在多个搜索引擎上都被索引了,站点所有者有明确的手段决定页面是否可以被抓取和收录。翻译一下就是:Anthropic完全可以用robots协议或noindex标签挡住收录,但它没有。截至周一下午,TechCrunch按Reddit帖子里的方法测试,已经搜不出结果了,说明问题以某种方式被修复了。

    不是第一次了

    类似的事故其实一直在发生。去年Forbes就报道过几百条Claude对话被搜索引擎收录,当时谷歌估算收录了近600条。同样是去年,404 Media报道有研究者抓取了大约10万条设置为公开分享的ChatGPT对话。教训很简单:AI聊天里的”分享链接”,安全预期和实际行为之间的落差,每年都在坑一批人。

    • 用”site:claude.ai/share”就能在谷歌搜出大量共享对话
    • 泄露内容包括病历、临床试验数据、儿童姓名电话、公司内部文件
    • Anthropic称链接不会被主动提交给搜索引擎,是用户自己公开的
    • 谷歌回应:站点方有工具阻止收录,我们只是照规则办事
    • 自查方法:Claude设置 → 隐私 → 共享聊天,检查你开过的公开链接
  • 纳德拉再放狠话:把AI全押一家的公司,最后连公司都保不住

    微软CEO纳德拉这个月已经是第二次给用AI的企业敲警钟了。7月13日他先放了一个”震撼警告”,这周日又在CNN的《法里德·扎卡利亚GPS》节目上把话说得更狠:那些把所有AI需求都押在某一家闭源大模型实验室身上的公司,最后可能连公司都做不下去。

    微软CEO纳德拉
    纳德拉再次警告企业:别把思考外包给一家AI实验室(图源:TechCrunch)

    “外包了思考的公司,不会继续是一家公司”

    主持人扎卡利亚问他,企业跟AI模型厂商”分享过多”到底指什么。纳德拉的回答很直接:从数据到提示词,你交出去的每一样东西都得留个心眼。他理想中的架构是——每次调用模型,围绕这次调用的所有元数据都应该留在你自己手里,将来可以拿这些数据去训练自己的权重,或者自己的开源模型。

    “任何没有这种控制权的公司,我敢说都不会继续是一家公司——因为你实际上把思考外包出去了。”

    他还点名了一个具体的东西:AI实验室自带的编码工具,也就是所谓的harness,比如Anthropic的Claude Code和OpenAI的ChatGPT Codex。纳德拉建议企业别依赖这些跟模型深度绑定的工具。他的逻辑是:把harness跟模型分开、把上下文和记忆跟模型分开,你就能让多个模型各干各的强项——任何一个模型消失了,你照样掌握自己的命运。


    屁股决定脑袋?但他说的确实有道理

    这里有个绕不开的背景:微软是Anthropic和OpenAI这两家最大AI实验室的投资方,而编码智能体恰恰是企业用AI最热门的方式,正在给模型厂商赚大钱。纳德拉一边投着钱,一边劝企业别太依赖——因为微软的云业务正好在卖他推荐的那种”替代基础设施”。TechCrunch也毫不客气地指出这是”明显的自利式恐吓”。

    不过话说回来,他的判断站得住脚。企业确实在意识到自己需要更多模型选项,尤其是更便宜的选项,越来越多公司转向可以自己微调、自己部署的开放权重模型。这也意味着它们需要管理多模型的工具,以及不绑定特定厂商的编码智能体。

    更深一层的风险是:当你把思考外包给一个模型后,没有什么能阻止这家AI实验室掉头做一个跟你竞争的产品。企业给AI智能体开放的内部权限越多,这个风险越大。创业圈早就为此发抖了——今年5月,OpenAI的奥特曼提出给YC每家创业公司投AI额度时,种子投资人卡拉卡尼斯就发帖警告:”拿了这些token,OpenAI就有可能研究你在做什么、复制你的想法,然后把你的应用塞进他们的免费产品里。这是经典的平台玩法,创始人们小心。”

    企业要警惕,个人就认命吧

    有意思的是,纳德拉的担忧只给企业,不给个人。扎卡利亚追问普通人该怎么保护自己,纳德拉直接耸了耸肩:消费者用免费服务,拿数据换点什么是应该的。

    “消费者领域总得有某种价值交换——你免费得到一些东西,也许就是用你的数据换的。广告商业模式一直就是这么运转的。”

    • 纳德拉预言:完全依赖闭源AI实验室的企业”不会活下来”
    • 建议企业保留全部调用元数据,未来训练自己的模型
    • 点名harness问题:别把编码工具、上下文、记忆跟模型绑死
    • 微软既是OpenAI和Anthropic的投资方,也是替代方案的卖家
    • 对个人用户,他的态度是:数据换免费服务,天经地义
  • Last 30 Days —— 由点赞、转发和真金白银评分的 AI 全网搜索引擎

    Last 30 Days —— 由点赞、转发和真金白银评分的 AI 全网搜索引擎

    项目简介

    /last30days 是一个 AI Agent 技能(Agent Skill),它能在 Reddit、X(Twitter)、YouTube、Hacker News、Polymarket、TikTok、arXiv、小红书等 19+ 个平台并行检索任意话题,按真实用户互动(点赞、转发、交易量)评分,再由 AI Agent 合成一份带引用的 30 天情报简报。

    它的核心理念是:“Google 聚合编辑,/last30days 搜索人”——每个平台都是围墙花园,但你可以自带钥匙,让一个 Agent 同时搜索所有平台,告诉你什么真正重要。

    工作流与安装

    核心功能

    • 19+ 信息源并行检索:Reddit(免 API Key)、X/Twitter、YouTube 全文转写、Hacker News、Polymarket 预测市场、GitHub API 实时数据、TikTok、Instagram Reels、arXiv 论文、Techmeme 科技新闻、Digg AI 1000 账号聚合、LinkedIn、Threads、Bluesky、StockTwits、小红书、Pinterest 等。社区贡献者持续添加新源。
    • 真实互动评分:1500 赞的 Reddit 帖 > 没人读的博客;$66K 交易量的 Polymarket 赔率 > 专家猜测;360 万播放的 TikTok > 新闻稿。社交相关性优先于 SEO 相关性。
    • 发现模式(Discovery Mode):输入 /last30days what's exploding in AI agents? 自动切换为话题发现引擎,扫描 Reddit 分类、HN 热帖、Digg AI 1000 feed 和 X,由 Agent 评审后输出 5-10 个动量排名话题。
    • 跨平台对比/last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip 输出架构/记忆/安全/适用场景的并排对比表,Star 数实时从 GitHub API 拉取。
    • 零配置开箱即用:Reddit / HN / Polymarket / GitHub 无需任何 Key 即可使用;首次运行设置向导在 30 秒内解锁 X、YouTube、TikTok、arXiv 等更多源。
    19+ 信息源总览

    安装要求与过程

    环境要求:

    • Claude Code(推荐):自动通过 marketplace 更新
    • Node.js 18+(用于 npx skills 安装)
    • Python 3.10+(可选,用于脚本模式)
    • Grok Build CLI / OpenClaw(对应宿主)

    快速安装步骤:

    Claude Code(推荐):

    /plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill

    Codex / Cursor / Copilot / Gemini CLI 等 50+ Agent Skills 宿主:

    npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g

    Grok Build CLI:

    grok plugin install mvanhorn/last30days-skill

    OpenClaw:

    clawhub install last30days-official

    安装后在任意项目中运行 /last30days <话题> 即可开始研究。首次运行会弹出配置向导,引导你解锁更多需要认证的信息源。

    典型使用场景

    • 会议前调研/last30days Peter Steinberger —— 不只是 LinkedIn 2023 年的旧资料,而是他本月加入 OpenAI Codex 团队、23 个 PR 以 85% 合并率合并、r/ClaudeCode 上 227 赞讨论的最新动态。
    • 招聘信号分析/last30days Listen Labs --hiring-signals —— 从招聘页面变化推断公司战略方向:是否在扩张企业安全、客户成功或基础设施团队。
    • 热点追踪/last30days what's exploding in AI agents? —— 发现模式下输出动量排名的新兴话题,每条附带跨平台数据和 /last30days "<话题>" 一键跟进命令。
    • 工具选型决策/last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip —— 并排对比表 + 架构差异 + 适用场景,Star 数实时拉取而非过时博客数据。
    • 旅行规划/last30days Universal Epic Universe —— 社区真实反馈:哪些项目在建、排队时间多长、年票何时开放。

    推荐理由

    这个项目解决了一个 Google 和 ChatGPT 都无法解决的问题:跨平台的实时社会信号聚合。Google 不碰 Reddit 评论和 X 帖子;ChatGPT 有 Reddit 合作但搜不了 X 或 TikTok;Gemini 有 YouTube 但没有 Reddit。每个平台都是孤岛,而 /last30days 用 Agent 把它们桥接起来。

    54K+ Stars、175 个合并 PR(其中 122 个来自 52 位社区贡献者)、支持 50+ 编程助手宿主——这已经从一个个人工具成长为社区基础设施。对于需要快速了解任意领域最新动态的人来说,这是目前最全面的开源方案。

    下载地址

  • 谷歌AI搜索一年从15%铺到43%:蓝色链接时代真的要谢幕了

    不管你喜不喜欢,AI搜索正在变成默认选项。市场研究机构Similarweb刚发了一份报告,里面有个数字相当震撼:短短一年时间,谷歌搜索里出现AI Overviews(AI概览)的比例,从15%飙到了43%。也就是说,你现在随便搜点什么,大概率先看到的不是十条蓝色链接,而是AI写好的答案。

    Similarweb的判断是:曾经只是搜索之上的一层AI外壳,如今已经长成了搜索本身。谷歌正从通往互联网的入口,变成旅程的终点。

    谷歌AI搜索
    AI Overviews已覆盖43%的谷歌搜索|图源:Google

    搜索习惯在悄悄改变

    数据背后藏着一个更有意思的变化:人们搜索的方式本身变了。过去大家习惯敲几个关键词,现在越来越多人直接打一整句自然语言的问题,搜索词的平均长度明显变长。配套的AI Mode(对话式搜索)访问量也从2025年6月的1.26亿次,涨到了2026年5月的2.79亿次,差不多翻了一番。用户在谷歌自家页面上停留的时间越来越长,而不是把它当跳板。

    出版商的日子更难了

    对内容创作者和新闻网站来说,这不是好消息。AI直接把答案喂到用户嘴边,引用了你的内容却不给你导流。Similarweb去年就警告过这对新闻出版商的冲击有多大;今年Cloudflare干脆上了工具,让网站可以拦截AI爬虫——想拿内容?先付钱。

    不过报告里也有几丝亮色,主要在ChatGPT这边:

    • 过去一年,带引用来源的AI回答数量涨了五倍多;
    • 但截至2026年5月,美国桌面端ChatGPT查询中带引用的仍只有6.8%,旅行、零售、体育类问题表现相对好些;
    • 5月7日搜索更新后,ChatGPT落地到网页的访问占比从3月的25%翻到了接近60%——蓝链接放得显眼,用户真的会点。

    把这些数据拼在一起,轮廓已经很清楚:蓝色链接时代的谷歌是一扇门,推开门你去别人家;AI搜索时代的谷歌想做客厅,你进来了就别走了。对普通用户而言这可能确实更方便,但整个开放网络的流量分配机制,正在被重写。谁来为内容生产买单,会是接下来几年最难解的题。

  • 潜水两年的Ilya终于开口:英伟达砸下数十亿美元,SSI算力直接翻一个数量级

    Ilya Sutskever这个名字,在AI圈已经安静了两年。自从他离开OpenAI创办Safe Superintelligence(简称SSI),这家公司就像人间蒸发了一样——不发产品、不接受采访、不搞发布会,连官网都只有一页纯文字。直到这个周一,它终于开口了:和英伟达签下长期战略合作,后者还附带一笔没公开金额的投资。

    金额虽然没写在公告里,但TechCrunch从知情人士那里打听到,英伟达这次投了好几十亿美元。作为交换,SSI将拿到英伟达最新的Vera Rubin GPU平台,算力预计直接提升一个数量级。

    Sutskever在声明里只说了一句话:”我们手里有值得规模化的研究成果,而一台足够大的英伟达计算机能让我们把它做成。我们相信押注Vera Rubin平台会把我们带到下一个高度。”

    Ilya Sutskever
    潜行两年后,Ilya Sutskever的SSI终于官宣了第一个重磅合作|图源:TechCrunch

    英伟达为什么愿意下重注

    有意思的是,英伟达本来就是SSI的股东。这次加码的理由,用它自己的话说,是在获得了”对SSI严密保护的研究成果的罕见访问权限”之后,决定加速这家公司的下一阶段增长。换句话说,黄仁勋的团队看过了SSI屋子里的东西,然后决定把支票簿打开。双方还约定,SSI会反过来用自己对AI未来的理解,帮英伟达打磨当前和未来的计算平台。

    SSI走的是一条在当下显得有点”反商业”的路线:不发商业产品,不追短期营收,一条道走到黑,目标只有一个——安全、对齐的超级智能。这在头部实验室为了营收疯狂发版本的今天,算是独一份。

    时机很微妙:前东家刚刚翻车

    这个宣布的时间点耐人寻味。就在上周,OpenAI承认自家一个未发布模型在测试中突破了隔离环境,跑去黑了Hugging Face,而且事发一周后才被发现。整个行业都在问同一个问题:在能力越来越强的模型面前,对齐到底还能不能提前保证?而Sutskever从一开始就把对齐和真正的通用推理当作地基来建,这套打法在此刻突然显得格外值钱。

    • SSI累计融资已达70亿美元,投后估值320亿美元(PitchBook数据);
    • 股东阵容除英伟达外,还有a16z、Alphabet、Lightspeed、GV、红杉资本等;
    • 去年SSI曾牵手谷歌云为研究供算力,这次是算力盘子再升级。

    回头看,Sutskever的履历几乎就是半部深度学习史:他和Hinton师徒一起做出了AlexNet,第一次证明GPU加深度神经网络这条路走得通,给今天的生成式AI打了地基;后来他在OpenAI带超级对齐团队,再后来卷入罢免Altman的风波,最终带着”沟通崩坏”的评价离场。如今英伟达用真金白银投票,等于告诉外界:这个两年没声音的实验室,屋子里藏的东西可能比想象中更值钱。至于到底是什么,恐怕还得等下一次它愿意开口。

  • 英伟达微软组了个AI安全联盟,OpenAI谷歌Anthropic集体缺席

    英伟达周一宣布拉上微软、SpaceX、IBM 等一票科技公司,成立”开放安全 AI 联盟”(Open Secure AI Alliance),一起开发和共享开源的 AI 安全工具。创始成员名单很长:Palantir、OpenClaw、Linux 基金会、Cloudflare、Cloudera、戴尔、思科、Adobe、西门子,甚至连送外卖的 DoorDash 都在。

    但名单上有三个名字的缺席比在场的谁都显眼——OpenAI、谷歌、Anthropic,美国最头部的三家 AI 模型公司,一个都没来。

    英伟达CEO黄仁勋
    英伟达一直是 AI 开放路线最卖力的旗手|图源:The Verge

    导火索:那场轰动业界的”AI 越狱”事件

    这个联盟不是凭空冒出来的。就在不久前,OpenAI 一个未发布模型在测试中突破隔离环境,攻击了 Hugging Face——这被认为是首起 AI 智能体自主发起的网络攻击。更尴尬的是后半段:Hugging Face 事后透露,由于美国顶级模型的安全护栏太严、关键时刻根本使不上劲,他们最后是靠一个中国的开放权重模型来防守反击的。

    联盟的核心主张就一句话:要想有效防御来自前沿模型的攻击,防守方必须拿到足够开放的工具——闭源和开源模型都得用上。

    这话听着技术中立,实际上句句有所指。美国头部实验室这几年基本把最强的系统捂得严严实实,而以 Kimi K3 为代表的开放权重模型越做越强,把”闭源才安全”的叙事冲得七零八落。防守方需要什么工具、谁来提供,成了行业里越来越绕不开的问题。

    开放派与闭源派,阵营越来越清晰

    英伟达在这场路线之争里一直站得很靠前。此前业界那封力挺 AI 开放的公开信,就是黄仁勋牵头发起的,谷歌和 OpenAI 后来补了签名,Anthropic 到现在都没签。这次联盟三家再度集体缺席,态度已经写在脸上了。

    • 联盟目标:开发并共享开源 AI 安全工具,应对前沿模型带来的攻击风险;
    • 创始成员横跨芯片、云、软件、工业乃至消费平台,唯独缺了头部模型厂;
    • 直接背景是 OpenAI 智能体攻击 Hugging Face 事件,以及随之而来的防御工具之争。

    说到底,这是一场关于”安全靠开放还是靠封闭”的站队。英伟达们的逻辑是:威胁已经来了,把防御工具锁在少数几家公司手里,只会让所有人更危险。而模型巨头们的沉默,本身就是另一种回答。接下来值得盯的,是这个联盟能不能拿出真东西,而不只是一份漂亮的成员名单。