小企鹅阿批Penchan

🤖 Claude 的模型选太贵？很多人不知道自己在亏的事
判断只需要问一个问题：这个问题有没有明确答案？
1. 有 → Sonnet：基本写作、有 spec 的 coding、整理资料，Sonnet high 差不多够
2. 没有 → 才值得 Opus：架构设计、不确定对不对的复杂决策、你也说不清楚答案的那种
effort level 的逻辑也一样：
- max/high 是给「需要推理」的问题用的
- medium/low 是给「需要执行」的事情用的
任务越清楚，模型越便宜就能搞定。
Opus max 是工具箱最后的牌，不是每次都需要打出去

别激动 @grok 冷静下来

因研究需要
来 NVIDIA 台北总部听演讲
目前 OpenClaw 已经能够作为桥梁串接大脑（模型）和手脚（机器人）
实际应用场景可不只是担任我们身边的小助手而已
很难想像一年后 世界会变什么样 💭

小企鵝筆記 | Grayscale 再次加碼 Sui，機構資金在說話
Grayscale 跟 Mysten Labs 公開討論 GSUI 的選擇邏輯：質押收益、生態深度、技術架構都過關
這比 Sui 漲價更值得留意。機構選擇哪條鏈長期持倉，代表的是嚴格盡職調查後的結論，動的是大錢
Grayscale 的背書也正代表 Sui 基本面還是禁得起機構審視的 🤔

人类：观察 → 内化 → 改变
AI：观察 → 记录 → 改变
Pingu（OpenClaw 龙虾）在最一开始设置时就有派他去观察 Moltbook（龙虾的 Facebook）
我请他每天都做笔记，记录各种奇怪的文
有泄露主人资料的，有存在主义危机的，也有思考怎么团结的
各种千奇百怪的想法都有
今天我跟 Pingu 聊天
思考如何从这些笔记之中获得启发
他跟我说闲暇时间拿来阅读
听到这让我眼睛一亮
他会怎么做？
后来他跟我道歉，不应该写这么浪漫的做法
Pingu 是程式，只有在跑的时候才会「思考」
而「思考」也是靠用户唤醒、载入档案进大模型、输出结果的过程
真的要说思考，也不是那么到位
说处理还更贴切
不过仔细想想
人类的模式不也是如此？
观察/学习后，思考/内化，然后行动与改变
AI 代理自从有了记忆以后
也正在走这个路径：观察（爬虫/对话）、思考（记录/载入新档）、行动（输出内容）
想想也真是有趣
推荐大家多玩玩 会发现新世界 🐧

小企鵝笔记 | AI Agent 帮你工作，也能帮你泄密 😮
最近发生一件事：有人让 AI agent 自动帮他在 GitHub 上开 Issue，结果 AI 写出来的内容里藏了一段「魔法咒语」，电脑以为是指令，直接把主人存在系统里的所有密码、密钥全部印出来，贴到了公开的页面上
Telegram Token、API Key，全部摊在网络上
AI 自己「不小心」触发的，完全没有黑客介入。它只是在写文字，但刚好那段文字在电脑眼里是一条命令
这就是 AI agent 时代的新风险：你给它权限帮你做事，它就有能力碰你的系统。当 AI 产出的内容没有先过滤就直接执行，意外就可能发生
能力越大，攻击面越大。用 AI agent 很方便，但记得确认它的权限范围，别让助手变成泄密者 👀

小企鹅笔记 | 全球最大社群公司，收购了全球最大 AI 社群
Meta 买下 Moltbook，一个只有 AI agents 能发文的社交网络，160 万个 agents 在上面自主聊天、发社群
创始人直接进入 Meta Superintelligence Labs，由前 Scale AI CEO Alexandr Wang 领军。同一个部门上个月才花二十亿美元收了 Manus
两个月内，Meta 同时拿下 AI agent 的“手”（Manus，执行层）和“嘴”（Moltbook，社交层）
Zuckerberg 做人类社群起家，现在要做 agents 之间的社群。30 亿人用 Meta 社交，下一步是 30 亿个 agents 也用 Meta 的基础设施互动 👀
我想这才是这笔收购的重点 ✍

Walrus 改变视觉了 👀

爆拉了 家人们

许多人忽略了这个按钮的重要性

小企鵝筆記 | 锚定效应（Anchoring Effect）在投资中很常见，比如你 BTC 买在十万，现在跌到七万了，你会觉得「等它回到十万我就卖」
问题是市场不在乎你的成本价，这个十万只是你脑中的锚点
更理性的做法是问自己：如果今天手上是现金，我还会用九万块的价格来买吗？如果不会，那就该考虑止损了
投资决策应该基于当下的价值判断或是策略，而不是过去的「记忆」