其实很简单，上淘宝买一块原装电池，自己换一下就完事了，然后安装个三星的自我修复助手 app ，把循环清一下，续航又差不多恢复了。

三星电池选项中，有个后台控制，系统会把不常用的自动调整为深度休眠状态，这种状态肯定是没办法收到通知了，把一些你需要收推送的设置成不受限制，可能会有改善。

其实网站还挺不错的，加油。

真的是玩了个寂寞，基本都处于吃灰状态，谁知道这么快就不能用了呢。

可以使用 Gemini 2.5 pro 的 API 吗？ 还是说跟 aistudio 是两个东西，不包括 API 的。

有些站点可能不在支持 RSS 的订阅，

如果想要的话，最好自己找个把站点内容转换为 RSS 订阅的项目，这样就可以完美配合扩展一起使用了。

各司其职，订阅源也稳定。

@linqiu919 貌似是这么回事，上下文长度的话，新版本貌似是长了点，应该是他内置了一些工具做了些处理，可以支持更长的上下文了，但是可能使用高级模型这方面，增加了控制，减少了调用量。 我感觉这个新版本更像是一个试验版本。

从效果上来说，的确是 0.45 版本效果最佳，的确没有必要升级到新版，有可能是太耗 token 了，促使了一些骚操作，搞了个试验版本。

@tlerbao 发个新版本，把之前深度使用进行开发项目的都整的不会了，还得重新摸索边界，这个功能迭代也是牛逼了。

@zbw0414 感谢分享，这个 rule 在最新版本的 cursor 上效果怎样？

@ericguo 实测的话，Ask 和 Manual 对 rule 的遵从性 也很弱。之前不同的开发者，或者有经验的，会根据项目、或技术栈的不一样，在 rule 中增加一些流程或者特定的解决问题的思维链或者逻辑进去，用于精准解决或定位某些问题，然后在实际解决问题的时候会针对性的提问使用 rule 中的某些步骤来解决问题，大大提高了效率。 这个也是之前不同的使用者在使用的过程中，为何有些效果特别好，提问与 rule 相互匹配，手术刀就越精准。

现在感觉貌似大家拉回同一起跑线了，大家也没折腾这些了，反正我 cursor 很智能，啥都帮你搞定和发散，别给我定这么多规则。

@junlinli54 的确是这样，之前我花了大力气，给项目定制了一个规则，包含怎么解决问题，怎么思考。一点用都没有。 这个规则在 Ask 、或 Manual 模式也是没生效的。 因为之前的版本在这个规则下，会一步步看到他在按步骤解决问题，评估方案、生成代码、检查代码。 现在这些步骤全都跳过了，他自己发挥了。

@U2Fsd 反正我是没有找到 @codebase 了，可能是 cursor 自动完成了这部分工作，不需要用户来 @codebase 了，可以理解为更智能了。捂脸，哈哈。

其实没必要焦虑，即使是编程大神的代码，你把某些代码 copy 下来，问 AI 有什么缺陷或可以优化的点之类的，也能说出一堆出来。

这波 AI 浪潮个人基本上很难抓住的，即使在身处大模型公司也不一定能抓住，毕竟竞争太激烈，要么做到行业领先，要么被淘汰，不存在说做到平均水平，然后存活下来，基本上是赢者通吃。即使百度这么大的公司自己的文心一言在 DeepSeek 面前也是毫无招架之力。可能还会促使大模型公司裁员，因为实在是打不过，干脆不研究了，直接用 DS 了。

B 端应用可能是一个机会，但是在 B 端怎么样才能应用上 AI ，这是一个大难题，其实也一直都没看到在 B 端怎么落地，搞来搞去都炒作芯片、算力相关的概念去了。
在如何促进各种工业生产环节的生产力提高方面是个探索阶段，毕竟也不可能一窝蜂去做人形机器人吧，至于其他的机械自动化，其实并不依赖这么智能的 AI ，更依赖于流程化和机械自动化。还有待解决的难题是市场需求疲弱，很多工业产品都是需求过剩的，在 B 端成功应用 AI 即使能大幅提高生产力，生产出来的产品，卖给谁也是个问题，只能卖到全世界去了，也只能期望不要打贸易战。

至于 C 端应用端怎样能抓住，其实国内整个 APP 应用层面，是需求严重过剩的，很难存在什么机会，毕竟国内这么多年的互联网的发展，即使放到全球也是领先的，内卷到这个程度，各种 APP 已经在全场景中无孔不入了。也许做海外市场，是 C 端的最佳的选择，有能力的个体可以尝试发力一下。

还有一个潜在的机会在做自媒体了，搞点短视频、水文之类的，毕竟有了 AI 加持，很多自媒体对应的能力短板都可以补齐。如果有能力提供情绪价值，那就更棒了。

最后可能买个相关的股票或者算力相关产业的基金，会好一点，只要能起来，抓住机会涨个几倍，还是有可能赚到养老的钱的。

试用了下，能基于 VSCode 把 IDE 做成这样，厉害了。

就是学习成本有点高，其实很多人连 dify 或 coze 这种都用不太明白，这个对普通用户来说有点难，可能程序员出身会好点。
如果能像 cursor 那样，根据自然语言的描述生成基础的工作流，也许受众会更多点。

不知什么时候能用上 Grok 3 的 api ，还是有点期待。

真要是这么好挣，确定性这么高，人家自己就可以靠这个活得很滋润啦，即使没啥本金，每天公开量化实盘也可以赚到流量拉，前提是有这么厉害。

你可以选择你要订阅的微信公众号，配置一下规则，找个服务生成 RSS 订阅源，你统一以 RSS 来订阅就可以了。

至于生成摘要之类的，现在的订阅源信息都太杂乱了，最好还是自己快速标记一下，节省一下 token 消耗。

我自己的解决方案是，之前有写过一个 rss 的帖子，可以翻阅一下，看下有没有灵感。

其实最好自己写一个浏览器扩展根据自己需求实现一些个性化功能。实现 RSS 订阅和标记的工作，然后根据全文内容生成对应的摘要，并在此基础上自定义一些 prompt 来实现一些个性化的功能，比如分析某个标签的文章（我之前是让他分析美联储相关的报道，分析各种可能情况和市场影响），或者选择一下某个主题，写篇文章。

类似这样，用来做什么，主要还是看你的 prompt 怎么写了，比如用推理模型来分析，把过去一个月或 2 周内所有某个标签的内容，拿出来分析和推理，也是挺有意思的：

https://ibb.co/WNFckr7p
https://ibb.co/pr3Qm3mr
https://ibb.co/23wwb6tw
https://ibb.co/DH1Xff5C

这种新闻明显是为了应对一下，苹果手机的 AI 采用阿里后的一个应对措施，减轻一下股价的压力。

你看百度他自己都要靠，提供满血版的 DeepSeek R1 来获取新用户了，肯定也是无奈之举，能力上不如人家，那么只有拥抱对方了。真要有自信，就立马开始免费，哪里还需要 4 月份开始。

以下个人观点，娱乐一下：

1 、掌握能提供情绪价值的技能或者 z 做些实现能提供情绪价值的工具咯，AI 再厉害，即使在所有领域都大幅领先人类，人类也无法从 AI 身上获取到情绪价值，就像跟 AlphaGo 下围棋，只会感到绝望，不会有任何乐趣。

2 、deepseek 之后，算力反而更重要了。
以前的算力大部分都是用来研发，少部分用来提供应用支持，而且高频在用的无非是搞黑产和搞自媒体的，现在 DeepSeek 已经是国民 AI 应用了，这个所需要的算力可能是几十倍上百倍的上涨，可能还远远不止。当所有人都体验到了 AI 的强大，只会大幅增加需求，甚至每个个体都希望自己部署一个满血版的 R1 ，这些都是需求。

DeepSeek 的成功也对各大模型厂商有启发，人类的知识和各种数据已经基本学习完了，可能很难有更进一步了，味蕾只能通过 AI 来生成高质量的数据，DeepSeek R1 看分析说有是有通过强化学习和无监督式微调成功训练出有强大推理能力的模型，这条路证明通了，那么未来想要更进一步，算力规模需要几十上百倍的增长来支持强化学习，才能训练出更牛逼的推理模型，除非满足现状，R1 这种模型以及足够了，不需要实现 AGI 了。

3 、AI 发展瓶颈这个应该不是能源，可能更多是一些炒股票、搞投资的搞搞概念，可能对电网的负荷是一个负担，对于某些国家，电网基础设施落后的国家而言，想要搞个算力集群中心还得把电网先搞一下，这个的确是一个瓶颈，不过对于国内而言，这些都是小意思。