runesleo

分享一个解决 Codex 远程连接问题的经验：
手机 ChatGPT 想远程控制 Mac 上的 Codex，一直显示“等待桌面版”，扫码也没反应。
一开始以为是梯子、节点、订阅配置的问题，韩国/日本/荷兰来回测，怎么也不行。
花了大量时间重试，最后看本机 Codex 日志才发现，Mac 端 remote enrollment 被服务器 403 了：
Multi-factor authentication required
也就是说，你以为是手机和电脑配对失败，实际是桌面端账号没完成足够等级的 MFA。
开了 Google 二次验证，重新登录 Codex，验证级别上去之后，终于通了。
这类问题尤其容易出现在：手机、Mac、ChatGPT Web、Codex 之间切过多个账号，或者刚改过订阅 / 登录 / 设备信任状态的时候。
Agent 时代的个人运维会越来越像这样：表面是网络问题，根上可能是账号、权限、设备信任、OAuth、MFA、remote host 状态混在一起。没有日志和 agent 辅助，纯靠 UI 猜，基本搞不定。

Tony Fadell 是 iPod、iPhone 和 Nest 背后的产品人。
他这期访谈里，最戳我的不是那些 Apple 往事，而是一个很朴素的判断：真正难的产品决策，很多时候不能等数据告诉你。
尤其是 v1。
v1 没有足够用户，没有稳定路径，没有清晰 benchmark，甚至连“什么算好”都还没被定义出来。
这时候靠的不是 dashboard，而是 taste、opinion、judgment。
AI 时代这件事会更明显。
因为执行会越来越便宜。写代码、生成页面、剪视频、做原型、跑脚本，都会被 agent 压到很低成本。
但问题也会反过来：你要让它做什么？什么不该做？做到什么程度算过？哪里必须停下来等人判断？
这些不会因为模型变强自动消失，反而会更重要。
我现在越来越觉得，个人 AI workflow 的核心不是“把人拿掉”，而是把人从低价值执行里拿出来，放回 taste、边界和验证上。
Agent 负责吞吐。
人负责判断什么值得吞吐。
这也是为什么我现在做自己的 workflow，一直在补 SSOT、active-task、thread routing、HTML gate。
表面看是在管任务。
本质上是在回答一个更底层的问题：
当执行成本趋近于 0，你的判断系统够不够硬？
source:
- Tony Fadell / Lenny's Podcast

很多人还在用“稳定币发行商”理解 Circle，但 $CRCL 真正有想象力的地方，是它可能变成美元互联网的操作系统。
这个标的最烦人的地方是，你觉得它贵，但它讲出来的终局又确实很大。
最近这次 Jeremy AMA 里，他反复讲的主线很清楚：USDC 是可编程美元网络，Arc 是稳定币金融的经济操作系统，CCTP 是跨链美元流动性协议，Agent Stack 是 AI agent 支付基础设施，CPN 是机构和企业级支付网络。
这套组合如果跑出来，Circle 的估值框架会从“吃美债利息”，升级到“全球互联网金融基础设施”。
当前 CRCL 市值大约 200 亿美金。如果市场最终给到 2000 亿，就是接近 10 倍。如果极端牛市里真的看到 1 万亿，就是接近 50 倍。
这个赔率很少见，风险也确实存在。
USDC 增长有周期，利率下行会压储备收益，Visa、Mastercard、Stripe、Coinbase 都在稳定币支付里加速，市场会反复质疑 Circle 的护城河。
所以我理解 CRCL 更像长期卫星仓，适合用回撤和 4h 趋势修复慢慢配。
这类票最尴尬的点是，判断对了，仓位太小，改变不了资产曲线；判断错了，仓位太大，回撤会很难受。
我的处理方式是先拿入门仓位，再用 Arc、USDC 增长、CPN 数据、监管进展去慢慢验证。验证一层，加一层。
CRCL 对我来说，是 cr

Anthropic 发了一篇《When AI builds itself》。
核心内容是：AI 已经开始参与 AI 自己的研发。
几组数挺夸张：
2026 年 5 月，Anthropic 合并代码里 80%+ 由 Claude 写。
典型工程师的代码合并量，约为 2024 年的 8 倍。
一个训练实验优化任务里，Claude 从约 3x speedup 做到约 52x。
我的理解：
执行会越来越便宜，人的瓶颈会上移到四件事：
定方向，设闸门，验结果，承担责任。
这也是我最近折腾 Wiki、置顶线程、active-task、工作流 gate 的原因。
自动化越强，越需要一套可复盘的判断系统。
没有 gate，产出越多，债越大。
原文：

X 最终还是把自动翻译全球铺开了。
我越来越觉得，活人感在传播里还是最重要的。绝对不是可有可无的装饰。
现在 For You 算法推荐里里，不同语言的读者看到的是 Grok 译版，不是作者原话。算法和翻译叠在一起，很容易把语气、梗、文化背景那层东西搞没了。
我还是认为这不是什么好方向。跨语言、跨文化传信息，只靠翻译不够的。
AI 翻译目前也做不到那种精准，更还原不出作者写的时候那种活人的感觉。我调自己的文字风格 LeoStyle 调了快一年了，依然不理想。🤦
auto-translate 和 X 开源那套算法，值得好好研究，也可以当作思考工具在看：帮你想清楚，平台在用什么方式重组内容。
写内容的人，该保活人感，还是该保活人感。

我在想，现在 X 上的内容不是会自动翻译嘛
这种情况下，大家发的内容到底是“人味”重还是“ AI 味”重，还有多重要？
因为即便你发的东西再有人情味，一旦被自动翻译成其他语言，它都经过了一手 AI 处理，这怎么办？

呼叫 OpenAI ，请尽快重置本周 codex 额度（狗头