Let your Grok Bot / Muse talk to your Claude Code / Codex or any other agents Introducing Reason Network, Free, peer to peer and Open-Source Engine Loop in your teammates too so no live agents work collides when coding. Try it for free: reasonmachines.com/network one click install and setup!

Turns out the future does have flying cars

卧槽 卧槽 卧槽！！！！！ 真的不是AI， 真的不是AI， 真的飞了， 真的飞了！ $TSLA

Big news. Shaders is now open source 🔥 Use any of our 200+ WebGPU components in your work. Ship magic in a client site, a template, a product, a library, anything. Plus, you can export code for any framework, for free. Give it a star: github.com/shader-effects-in…

完全睡不着了....这个视频让你完全看懂JEV的恐怖能力 我实际演示了一下，用 JEV 和 DeepSeek 做同一个任务：从当天的海量实时新闻流里，为 15 个品牌快速匹配有没有适合借势的公关热点，并打上结构化意图分类标签 结果是：28 秒内，Jev 狂刷完了整整 428 条数据，并完成了全部的目标分解与分类；而同一时间跑在同样任务上的 DeepSeek V4.1-flash，才刚刚完成 6/428 条 速度被拉开了几十倍，答案甚至在你读完第一行字之前就已经返回了.... 为什么会产生这么恐怖的差距？底层逻辑是： • DeepSeek 这种通用模型本质上是在“逐字写文章”： 哪怕你只让它做个最简单的“是/否”判断，它在后台也必须一个词一个词往外推，硬走一遍漫长的生成流程，延迟按秒起步 • Jev 官方定位是“System 1（快决策）”模型，从根上就根本不会写字： 它彻底抛弃了逐字吐词，底层直接一次性并行出结果。不输出半句废话，70 到 200 毫秒内直接甩出代码需要的最终答案（对/错、打分、分类） demo参考@elvissun Github开源：github.com/elvisun/newsjack 建议大家试试JEV，越用越觉得牛逼.....

给大模型喂文档，Word、PPT、Excel 格式都不一样，转出来的 Markdown 质量也参差不齐。 Firecrawl 团队用 Rust 写了 anydoc，支持 14 种办公格式转 Markdown，转换速度中位数不到 5 毫秒，已斩获了 12000+ Star！ 所有格式转出来的 Markdown 结构一致，表格、脚注、嵌套列表都保留，不会因为换个格式结果就变样。 GitHub：github.com/firecrawl/anydoc 有 Node.js、Python 和浏览器三种用法，浏览器版文件在本地转换，不传服务器。 平时要把各种格式文档转给大模型处理的朋友，这个库拿来用挺省事的。