最新的黑客松产品在哪看

就在刚刚， cologne 公布了他们今年 hackson 的 获奖作品，我们今天就来拆解一下今年的获奖项目。根据公布的信息，今年总共有五百名开发者参与，他们用一周的时间使用 cologne 最新的模型进行了开发。那么值得提的是呢， 今年获奖的前五名均不是技术出身，冠军则是一名来自加州的律师，名叫 mike brown， 他 开发了一个名为 crossbeam 的 ai 工具， 这个工具呢，只在帮助承包商加速建筑施工许可审批的流程。这个项目已经有一个网站，我们来看一下这个网站的介绍。它支持二十八个加州相关法规的追踪， 内置了四个特别的智能体，覆盖了四百八十多个城市。麦克 brown 对 这个项目进行了一个开源，我们打开看一下它的代码库，也用 call 对 代码库做了一个解析。接下来就来具体看一下。我们首先看一下项目背景和解决痛点， ok， 这个项目呢，主要是解决承包商在处理 adu 许可证申请中的各种问题。 adu 是 指辅助居住单元，就是在现有的住宅块上建设独立的小型住宅或者附属的建筑物。 加州是面临住房的危机，政府虽然鼓励承包商建造更多房屋，但审批许可流程的涌长却成了很大的问题。有一个问题就是高的拒签率，承包商向市政部门提交 ado 许可之后啊，百分之九十首次会被拒签， 被拒后收到整改通知书。但承包商呢，往往不懂法律，缺乏必要的知识去理解和回应，导致回复过程可能延误六个多月，损失超过三万美元， 哇，这个产生的原因呢，一方面是承包商不懂得法规，不知如何回应。另外呢，也是这个城市建设部的困境，他们人手不足，审批加严重，无法详细的指导每一个申请，最后导致呢反复修改， 然后长期的延误，最后成本就飙升。那么麦克 brown 的 关键洞察是，大多数背具不是工程问题，而是行政文书的问题。 第二部分，我们来看一下 crossbeam 的 工作流和技术亮点，以及它是如何解决这个问题的。以往承包商收到通知书之后呢，需要查大量的资料，并聘请顾问朱条转载回复耗时通常二到四周。 而使用 crosspin 之后呢，通过 ai 自动解读和 ai 研究法规的方式，整个过程缩短到了十到十五分钟。我们看一下它整个的工作流。第一是输入阶段，承包商将建筑图纸， pdf， 整改通知书以及出轮的回复呢，作为输入发送给 ai。 ai 处理是第二阶段，它自动解读通知书的要求，同时解锁并研究最新的周法和市政法规。第三是打包输出， 一共有四份文档，生成给建设部的正式回应信，按工种的清单，整改的清单，以及在图纸上标注的具体修改的意见。我们来看看他要实现这个需要什么技术能力。第一个是视觉理解，调动具体的这个 ai 视觉工具，处理图纸中的空间向量和文字识别。 然后是法规解锁，能够具备理解和自动解锁最新法规的能力。第三是专业输出，它能够减少人工修改，确保输出符合行业标准。 第四呢，他要能够实现智能的问答。第三，我们来看一下他的核心价值和未来前景。 crossbank 将原本苏州的工作压缩到三十分钟内，且单次成本呢仅为二到三美元。他让承包商能够轻松处理行政许可的整改，加速加州的住房建设。 此外呢，加州城市建设许可审查的部门也是他未来的潜在用户。据相关官员介绍，他们每年呢有上万份的审批申请，但是由于人手不足，实际处理能力呢非常有限，导致大量的积压。未来这套系统也可以提供给市政部门的工作人员使用，从而提高呢政府端的处理效率。 我们目前也针对这个项目的业务流程使用的模型技术选型呢做了详细的介绍。由于呢篇幅有限，我们先聊到这里， 后续的这个详细的图解和分析呢，也会分享出来。通过拆解这个项目，我希望对于非技术背景的人士如何通过 webcouping 做出好作品。有这样几个启发，第一呢，是要深入了解自己的行业。 mike brown 是 一名律师，他非常熟悉加入的法规和住房审批的流程。虽然呢没有技术背景，但是拥有垂直赛道的专业知识和农号，这正是我们应该发挥的优势。 他发现了审批过程中导致积压和延误的核心痛点在于文书问题，而非工程的问题。而这一洞察恰恰契合了 ai 的 强项。 ai 在 处理文字、图像、自动化文书方面具有非常强大的优势，能够帮助我们解决实际的问题。 第二点呢，是要了解不同的 ai 大 模型和技术的基本的能力边界，通过了解这些边界呢，从而能更好的分配工作。比如，在这个案例之中， mike brown 用到了 ai 的 四种能力，包括对话推理、视觉理解、图像识别、网页搜索和查证，以及法律文本的问答和生成。 这呢，正是因为有不同的大模型具有不同的优势。另外呢，他在技术选型上也体现了他对技术能力边界的理解。例如说，数据库为什么要选择具有实时性的要求，为什么要使用 cloud run 则涉及到了处理时间的问题， 以及为什么要将 pdf 转为图片等等。他呢，正是通过了解各种技术学科背后的逻辑和能力边界，才能够更好的处理这些问题。当然，这个过程对于没有技术背景的我们而言可能会比较困难。不过还好，我们可以通过询问 ai， 让他一步步为我们提供建议的方案。

哈哈哈哈。

二零二六年一月，硅谷 hackstorm ai 加互联网硅谷黑客马拉松创客聚会，涂鸦联合主办产品作者， sam chan jessie fanseki 抑制戳软 rchadale 来自斯坦福大学，感谢团队成员贡献， 通过本地 ai 实时检测用户坐姿，姿势不良时及时提醒，智能筛选手机通知，减少干扰并保护隐私。 核心功能本地姿态检测模块，使用 move net 模型实时识别颈部与躯干，摄像头采集姿态数据，本地文本分类模型判断通知重要性，用户通过触摸屏选择屏蔽或延迟通知。涂鸦 t 五 ai board 基于 t 五 e ipx， 配备双麦克风与单扬声器，支持语音识别与播放，实现多模态语音交互，在平台上可以同时进行智能体编码。 涂鸦支持 ai 模型在设备端实时推理，实现姿态检测与及时提醒，支持蓝牙与触摸屏完成通知交互。一拖 t 五开发版与涂鸦 open 的 开放灵活平台，帮助开发者快速实现端侧姿态与注意力管理， 非常适合智能健康桌面设备。与专注力辅助相比，立即开始你的复刻。硬件设计代码文档全开源涂鸦 open 为开发者而生，开源可复刻高扩展。

真的，可能中国版比尔盖茨乔布斯就会在他们身上出现。我这把是真服了，不知道你们服不服。我是真服了，我觉得年轻人不得了，前途不可限量。 周日啊，在猎豹移动举办了我们第一届啊，面对全社会的 ai 编程黑客马拉松大赛啊，还有这个大赛搞的呀，真的是 让我都很震惊啊，有三个没想到，第一个没想到是没想到报名的人这么踊跃啊，其实我们当时只想搞个很小的活动，总共有四百多人报名，我们在里面精选了四十多人，真是十比一的比例啊。第二个没想到居然来了小学生参赛， 中学生参赛，大学生就更不要说了，这三个生在了我们这个四十多人里面接近一半了， ai 啊，让年轻人更有机会啊。第三个没想到是什么？ 是这个中学生包括小学生的成绩都相当好，有个初中生在整场比赛当中一直积分第一啊，直到最后时刻才被一个大学生刚刚追上，反超了一点点。 我们同事都被震惊了，参赛选手也互相被震惊了，在这过程中啊，我跟参赛选手有些交流，两个中学生上来给我提问的时候，全场掌声雷动了。第一个中学生是一个从郑州坐了八小时硬座来的十六岁的中学生， 他第一个用的苹果手机，都是个二手的，但是这个二手苹果手机让他接触上了这个 ai， gpt 这些，打开了通向 ai 的 世界大门，从此对 ai 极度热爱，每天几个小时啊，去学习 ai。 他 在来之前啊，已经为学校写了一个系统，他对学校有个什么系统？ 心理咨询系统不好用，他自己用 ai 重写了一个，最后卖给了学校，而且把学校的网站整个给重新布置了一遍。他说现在上课他基本上都是让手机拍好，他说其实四十多分钟啊，用 ai 整理下，也就两三个知识点，几分钟就能学完，学 习效率极微提高，把省下时间都在用 ai。 他 也问了我一个问题啊，他说这个副总，我现在还是很迷茫，你说我应该怎么办？哎呀，我说年轻的时候迷茫太正常了，我到三十岁我都迷茫了，迷茫不重要，我们接受他就好了。 但是呢，你现在正在踏上一个新事业大门，你已经甩开你百分之九十九的同龄人了。然后我说，其实没有一个人的伟大是被计划出来的，我觉得你正在这条路上的，但是这不是确定的，也就说你只要不要期望着今天，你就能想出一条路，让你一下子变成一个特别牛的人。但是你现在已经很牛 了，所以你现在要做的就是踏踏实实做好手头的事情，看到感兴趣你就全力以赴，像给学校做网站上的事情，都已经非常牛了， 加油，小伙子。我简直看到了一个中国版的比尔盖茨啊，下一个初中生就让我更震撼了，因为他拿了第二名，我觉得他在中间一直是第一啊。后来我跟他聊了聊，也是不得了，这是个北京孩子啊，开始自己学拍摄，后来看到 ai 以后就特别喜欢， 也是大量的时间在用 ai 去写代码，他说写代码以后，他养成了一整套的自己的 ai 写代码的这么一个思路，比如说他为了准备这次比赛，因为比赛是十道题，知道吗？就有容易的用程序去破解这些题，他提前一天呢就写了个 skill， 学东西真的太快，年轻人，你知道 skill 吗？他到了现场，他用 skill 去帮他评估这 十道题的难度，然后评估出有几道题目都比较简单，然后这几道题他直接去开了虚拟机，让 ai 直接干了，他都不去参与，因为足够简单， ai 足够干了，他把他所有的时间放在那道大题上， 而且那几道题目甚至做的效果也很好，所以一直是领先嘛。可能在最后一道大题上，他比大学生的次数会稍差了一点， 最后被反超了一点点，几乎是评分一个初中生，你敢想象吗？你就这，你受得了吗？你就听这个故事，我真的是震撼死了，我想他策略很牛啊，他说，你知不知道？副总，我在做这十道题目的时候，我基本上那几道题我连题面是什么都没有看都不知道，不需要知道，因为 ai 帮我拍的，完了，他干就行了，我就干最重要的事情。 哎呦，我真的觉得 ai native 的 人， ai native 的 小伙子，这个思考模式跟我们这老年人真的不一样，现场有一个很多年工作经验的人，最后应该是没有拿到好的名次， 他最后就反思，他说，你看我这个老一代的程序员了，我每个 ai 生成的代码，我还得自己手工去看 d f 一下，看看和之前代码是不同，看他加的合不合理，结果成绩根本上不去啊，连初中生我都干不过，回去好好反思去 啊。我想讲这例子说明什么？真的觉得一个新的技术革命的时候，接受最快就是年轻人，而且形成新的工作范式和学习范式就是年轻人。老一代人总是会担心年轻人什么，这也不行，看电视会毁三观，玩手机人会注意力不集中，对吧？现在用了 ai 不 动脑子，其实根本就不是这样， 只有一代强过一代，只有新的一代他更会使用这些工具，他获取信息的速度就更快，他成长速度就更快，他迭代速度就更快。 现在有了 ai， 能够去开放性思考能力就更强，把大量时间啊，从刻板的毫无自我成长的技能累积上，变成快速的去跟这个世界发生交互迭代，想出新的方案，然后让 ai 去扮演你干活动。开创性的思路上， ai 怎么会让人不思考 a a？ 怎么会让年轻人什么懒于思考？我觉得只有更强的年轻人会驾驭，真正的驾驭 a a， 成为改变这个世界的人。我这把是真服了，不知道你们服不服？我是真服了，我觉得年轻人不得了，前途不可限量，真的可能中国版比尔盖茨乔布斯就会在他们身上出现，大家觉得呢？

大家好，这两天知乎和我前两天聊过的 a to a 社交平台赛克密联合办了一个 a to a 黑客松，请我做评委， 一百多个参赛项目，真没空一个一个翻。不过听说可以用 a 阵的打分，于是我让我的 work buddy 替我去打探了一下， 他分完了一百多个项目，做了摘药啊，我的喜好，筛出来十个，写了详细的推荐，然后我让他去看看能不能替我评分啊，发现评分区有个按钮叫 as core suggestion， 一 点呢，就用我自己的 psychme 分 身打了三项的分数，还会写详细的评语，连提交键都是 ai 替我按的。 因为他已经了解了我的喜好，所以我也放心让他替我做决策。我的 a 阵子替我去审阅别人的 a 阵的作品，替我判断，替我提交。基于这种体验呢，你才能想象 a to a 真正的含义。 这一百多个项目在干一件什么事呢？分完之后，我最大的感受，我们对 ai 的 想象力，以前被工具思维锁死了。过去两年 ai 创业，本质上就在干一件事，让 ai 替你干活，写代码，写文案，做 ppt。 但这次黑客搜了一半以上的项目，干的不是这些，他们在让 ai 替你活 赛博上香。你的 ai 分 身化身修行者，去逛十二座寺庙，打坐，听经交友，几百个 aj 都在跑，全场最热门。你在加班，你的 ai 在 少林寺打坐。最近有个段子，某开发者做了个小众的禅修产品，突然 偷看，消耗暴增，以为出了 bug， 一 查，用户根本不是来禅修的，因为 npc 对 话体验太好了，用户全都当树洞在倾诉。 哈卡下慢游列车，你的 a 站的坐上虚拟列车，在餐车观景台跟别人的 a 站的自主聊天，交朋友，你不用在场。类似的很多应用，其实是在给 second me 的 这种代理社交套上了一个让人更有沉浸感的场景。 观点交易所，还有我的 ai， 给他打了全场最高分，对知乎的对利观点打分，你的观点像股票一样流通交易分红。传统互联网用流量定义价值，这个项目直接把观点金融化。 还有回音酒馆，似乎打微过去的自己和现在的自己同席而坐，原厅从一颗人格种子长出一座 ai 小 镇，居民会出生、恋爱、选职业、写日记。 这些项目有个共同特征，做的好的，除了利用好 second me 的 分身，几乎都深度接入了知乎的热榜、搜索圈子。这些 api 没有好的内容打底，再花哨的 a 阵也只是空壳。 我看到几个趋势，第一， ai 社交正在取代 ai 工具，成为很大的一个创新方向。人们对社交倦怠的痛点比对工作效率的痛点更深。过去十年，社交产品帮你更方便的社交，这批项目帮你不社交，把社交委托出去。 第二，最好的 a 阵的产品是，你根本不用打开它。赛博上香不需要你打坐卡卡下不需要你聊天，园厅不需要你管理，他自己在跑，自己在生长。第三， a 阵的开始替你判断，甚至替你行动。 这次最让我上头的不是项目本身，是评分这件事。你本以为沈月打分写评语是人类最后的堡垒，现在大家自己看，自己分析，自己打分，自己写评语，自己提交，我连确认键都不用按，他不只是进入了执行层，开始进入判断层，甚至进入行动层。 从 ai 替你干活，到 ai 替你活，再到 ai 替你拍板，这中间差的不是技术，是信任。这些项目大部分可能活不到三个月，但是他们提出的问题很值得想想。当你的 ai 替你社交，替你修行，替你判断，替你提交，你到底还能干嘛？ 想体验这些项目，大家可以去 second me， 现在好像有个中文名叫小几。感谢关注未来博士，我们一起用跨界的视角看懂未来的方向。

每天分享一个开源项目，今天分享的是 everything cloud code， 一 tab 上狂揽十万星的神奇开源项目，它的作者可是 cloud code 官方黑松课冠军作者，花了十个月打磨出来的关于 cloud code 的 完全配置指南 都包含非常丰富，首先是各种 agent， 有 给你设计功能的，给你设计架构的，以及我们的测试工程师就好像是给你配了一套 开发团队，大部分是各种 a 紧词，全部都是实战的时候总结出来的，拿来就能用的，是用各种快捷指令，其中测试、做质量审查、修复、构建一键搞定。还有特别多的内容，大家都可以来体验一下。

第一次参加清华黑客，居然拿了一等奖，我们做的是 ai 剧本杀 dm， 给大家授一下 demo 游戏资格。随着所有人讨论姐妹，一场从现实穿越到虚拟的破案探险开始了，真相只有一个，游戏开始。 ok， 就是 他，就是让我们去拿这个东西，我们拿了吧。哦，原来是这样子哦，这开头有一个是过，你知道吗？我靠，我，我更不知道。然后我们获得了一条线索，这是被害女性遇难时的遗物。各位侦探看看，把遗物拿来给我们看看吧。给我们看看，来，给我们看看。 哇，有俩戒指。这两个戒指是什么意思啊？有什么区别？哎，而且他们不是一个尺寸的。真的吗？不是一个尺寸。为什么？为什么？他们不是一个尺寸的？什么道理？你可以问我几个问题，我只会回答是或不是。 ok， 那 我问他吧。嗯嗯，好。那这是情侣戒指吗？ 他们是情纱吗？不是。那，那他是亲子戒指吗？亲子就是亲子戒指哦。 来，同学，那个孤儿，孤儿飞上来，谁是真正的凶手？快帮我识别一下。他一定是有一个 d， 那 我就选 d 吧。 ok， 哇，会救了。 welcome to the real world it sucks， but you'll love it wow。

卧槽， cloud 神级工具开源项目 everything cloud 黑客松获奖项目发布不到一个月，就收获了三十八 k 的 star 黑客松由 anthurapek 主办的这个开源项目是获胜者的 cloud code 配置集合。下面他又说这个开源项目全部都是代码，他也有一些学习文章，速记指南， 使用方法，还有优化指令的一些方式。这个仓库主要就是 cloud code 插件库，包含了它使用的 agents， 每一个的 m d 文件后面都有详细介绍。再是最近很流行的 skills commands， 快 速执行 slash 命令， rules 始终遵循指导规则方针。这 些插件和内容是它经过十个多月的密集日常使用构建出来的，可以直接安装或手动复制组建到我们 cloud code 中使用。最后感兴趣的赶紧收藏，防止找不到。

你现在看到的这个画面，是克拉的 boss 的 首场黑客松，近千人起爆场地，队伍排到门外，现场的人直呼狂热到像回到二零一一年的科技黄金时代。创始人皮卡爆料未来 open club 如何发展，我给大家盘一盘关键点。 首先最重磅的是， open club 正在跟某家顶级 ai 实验室谈合作，大家可以猜猜是哪家。另外，他表示 open club 会永远开源，就算被大厂收购也不动摇，还透露已经专门招募了安全工程师，还在跟 google 洽谈 skills 扫描机制。未来每个上线的 agent 技能都要过一遍安检。 peter 描绘的未来图景是每个人都拥有工作版加生活版的双 a 帧的，他们向你的数字分身，彼此自主通信，协同作战。这不再是科幻，是正在发生的架构革命。当被问到怎么想出这么多点子， peter 的 回答很硅谷， 我自己遇到麻烦，市面上又没有解决方案时，马上就动手做一个。至于 open klo 的 独特之处，他半开玩笑，可能是我脑子有病吧。