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@techcoffeeinside
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4subscribers
+0 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1002489126666 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @techcoffeeinside |
| Description | With a cup of coffee and Have a nice breakfast. ------ 每日收集科技新闻（主半导体领域）&AI&一些有趣的事＆HSR。 ------ ▷ Daily semiconductor technews. ▷ AI. ▷ Something interesting. ▷ HSR. ------ WE NEED SUNDAY!!! |
| Created | Between 1 October 2024 and 31 March 2025 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 13 August 2026 |
| Last confirmed live | 1 September 2026 |
| Measurements held | 2 |
| On Telegram | t.me/techcoffeeinside |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 13 Aug 2026, 08:47 | 4 | no change |
| 7 Aug 2026, 23:48 | 4 | first reading |
12 posts held, back to 25 December 2025 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 12 posts for this entry, the most recent from 10 February 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 13 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
Measured directly from 1 video with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
突然想起大学时候一个特别有时代感的瞬间。 有次上课，老师讲到 8/90 年代的往事，说当年 北京大学 有个老教授跟学生讲： 你们不用学编程，学好理论就行。 代码这种活儿，交给程序录入员。 他说到这，全班直接笑炸。 在我们一代人眼里，这话简直离谱到像段子。写代码是核心能力，怎么可能外包给“录入员”。 但这就是时代，因为再往前拨动时钟，真的有程序录入员这个角色存在。 结果这两年我们真做的事又变成了： 想清楚要什么，把思路说清楚，然后看它把代码敲出来。 好像我们当年嘲笑的程序录入员， 绕了一大圈，变成了 AI。 历史有时候真的挺黑色幽默的。 @aigc1024
黄仁勋给年轻人的建议：一定要学习使用AI。 未来的核心竞争力，不在于你掌握了多少死知识，而在于你能否通过精准的发问，驱动AI去完成你专业领域内的任务。 @aigc1024
每一台机器人上岗，个人建议机器人公司都需要给这个上岗机器人交社保，且按取代人力实际工作量倍数来实缴 比如一台机器同时间可以取代三个人类同岗位同时间段工作量，那就应该按三倍标准交 反正机器人应用越多，社保交越多 最后就是全体机器人劳动力创造的价值对应提交的社保来赡养人类 不然你这机器人一直加速度发展，加速度替代人类工作岗位，让人类没收入，或者人类适应和发现新工作岗位速度赶不上被机器人取代得速度，你想怎么着？ 最后社会财富都归几个超级AI和超级机器人公司吗？ 如果这样公司未来都中国特色国有化或者国有控股，这个社会利益怎么分配，才能让大众跟着受益？ 这个问题非常关键，因为中国机器人进入各个领域开始取代人力速度是领先水平，意味着没有借鉴对象了，技术创新造福社会进入深水区，没石头让你摸了咋办？ 这是个世界难题，但中国首当其冲 积极想，如果中国14亿人都能给解决了，那么其他国家抄作业也不至于太惨，和平用机器人赡养80亿人类，哪怕只能坚持个百…
一分钟生成专业级证件照，给大家省一份拍证件照的钱 prompt {"description": "我的超逼真护照尺寸照片（面部特征完全一致，100%匹配，无任何面部修改）。","style": "专业影楼肖像照，适用于官方身份证或护照用途。", “服装”：“黑色休闲西装、白色翻领衬衫和配套领带”， “表情”：“自然的闭唇微笑，目光直视前方，双耳可见，包括肩膀。”，“光线”：“均匀均衡的正面光线，无生硬阴影，柔和的影棚色调。” “背景”： “纯浅米色或浅蓝色背景，干净均匀。” “构图”：“以居中构图，头部和肩部采用符合护照标准的自然比例。” 输出：在一张纸上生成 6 张相同的护照/票据尺寸照片（3x2 网格布局，垂直方向），间距均匀，可直接打印，高分辨率，工作室品质。 @aigc1024
聊一聊我认识的 Manus。 2025 年 12 月 30 日，注定会被写进中国科技创业史的一天。 一早醒来，Meta 宣布以数十亿美元收购 AI Agent 公司 Manus（蝴蝶效应）。 这是 Meta 成立以来金额排名第三的收购，仅次于 WhatsApp 和 Instagram。 交易完成后，创始人肖弘将出任 Meta 副总裁。 朋友圈瞬间炸了锅。 有人惊叹于这笔交易的「天价」——数十亿美元；有人不解于谈判的速度——仅仅十余天；更有人在讨论这对中国 AI 行业的冲击。 在一片喧嚣和躁动中，我反倒觉得异常平静。 这种平静，源于两个月前，国庆期间我在新加坡见到他们团队的那个下午。 那时候，虽然没有聚光灯，没有数十亿美元的支票，但我隐隐觉得，有些质变已经发生了，有些事情注定会来。 一、 新加坡的汉堡 十月的新加坡，湿热难耐。 我原本只是路过出差，在一个相对私密的 AI 交流群里看到 Manus 的合伙人张涛说话，便去私信问了…
对于这些声音，坐在我对面的他显得很淡然，甚至带着一丝“燕雀安知鸿鹄之志”的戏谑。 “有些媒体黑我们，我们都知道。但没关系，许你黑，也许我强。” 他们想得很清楚。 之所以费尽周折出来，还要引入美国的资本，甚至借此清理掉早期国内 VC 那些复杂的、回购权交织的「奇奇怪怪」的条款，目的只有一个——让公司的架构变得绝对干净，干净到可以随时迎接世界级的挑战。 用他们的话说：“既然决定要去打 NBA，就不能一直留在 CBA 里训练。” 这句话听起来很轻，但分量极重。 在「CBA」里，你在乎的是人情世故，是流量红利，是内卷的存量；打「NBA」，你要面对的是全球最顶级的对手，是真刀真枪的技术博弈，是没有任何保护伞的旷野。 那个下午，我看到的不再是一群背负着沉重包袱、担心明天生死的创业者，而是一群刚刚拿到了入场券、准备在全球赛场上大干一场的职业选手。 他们清理了羁绊，扛过了谣言和诋毁，把公司搬到了离世界最近的地方。 这本身，就是一种巨大的宣言。 …
Manus 团队加入 Meta，一群年轻人的十年 非常荣幸能够见证这具有历史意义的一天，小小蝴蝶真的振翅飞过大洋创造了奇迹！ 祝贺肖弘@小宏 ，潘潘，Peak @PeakJi ，慧杰，涛哥@hidecloud ，CZ和蝴蝶效应团队，尤其要祝贺10年来一直支持团队的@YuanLiu ，这是属于这个时代的美丽创业童话❤️🦋
个人如何打破信息差⬇️ @aigc1024
你用 ChatGPT 的方式，正在浪费它 90% 的能力 之前我总觉得 ChatGPT 给的答案太浮于表面，总是说一些正确的废话，我开始怀疑是 AI 能力不行，还是我表达有问题？ 所以我开始测试怎么和 AI 说人话。聊了无数次不同的对话，最后总结出 7 个让 ChatGPT 输出质量倍增的技巧。不需要学什么 Prompt 工程，只需要调整你说话的方式。 如果你想让 AI 给出更有价值的答案，记住一个原则：精准的输入 = 高质量的输出。 这不是技术问题，是沟通问题。AI 不会像人一样理解你的言外之意，它需要明确的指令、清晰的框架、具体的要求。就像写产品需求文档，越详细越不容易偏离目标。 试试这些方法，你会发现 AI 能帮你做的事情，远比你想象的多。 @aigc1024
•支持导出、分享、二次编辑 路径极短，反馈极快。 在 Day1，我们对这个功能的定位想得非常清楚：不做 AI 对话、不做通用文生图、只做「专业级文本生成图示」。而且要做，就做到一个目标：国内最好，全球 Top。 四、用户会用脚告诉你：方向对不对 功能上线后，我们看到了很多有趣的真实用法： 1、把 Wiki、技术文档转成结构化图示，辅助理解 2、 给自媒体文章、公众号内容快速配图 3、把领导布置的模糊任务，快速变成一张可交付的图 通过一轮又一轮用户访谈，我们不断发现：新需求、新场景、新的增长机会点。就这样，产品壁垒在变厚，用户粘性在变强，口碑开始自传播。 五、那通用 AI 不能做吗？ 当然会有人问： 豆包可以啊，Gemini 也可以啊？ 我的回答一直很简单： 我们做的是通用产品“很难认真去做”的那一段能力。 •生成的图示，几乎都可以二次编辑 •把“从文本到图”的路径，压缩到最短 •保证结果稳定、结构清晰、专业可用 一句…
最近，EdrawMax拿到G2“全球最易用图表软件 Top1”，说实话，那一刻我挺感慨。 刚好这几天，有即友私信问我： “你们是怎么做到的？” 我觉得这是个挺有意思的话题，索性开个帖子，从一个产品负责人的视角，聊聊我们这几年在产品创新上的一些真实思考。 在国内，大家可能更熟悉 Draw.io、Visio。而 EdrawMax 的主要市场在海外，所以国内知名度并不算高。但如果你听说过「亿图」（现在叫 万兴图示），那就是我们。 这是一款已经有 20 年历史的国产软件。不过，至少在我心里，它一点都不“老”。 一、越是内卷的时代，越不能幻想“一战封神” 这两年，几乎所有软件赛道都在被 AI 重塑。 每个产品人，都会忍不住去对标：Cursor、Midjourney、Gamma、和各种一夜爆红的 AI 新物种。 说实话，我们也心动过。但冷静下来会发现一个现实问题：资源和野心之间，是有 Gap 的。 李善友在《第二曲线创新》里提…
油管就好比一座大学，推荐5 个高质量 YouTube 频道，所教的内容比国内的大学质量还好⬇️ 1. Bro code 如果您想学习编程，这个频道适合您。只需一个视频，您就可以学习一整套编程语言。它简单、清晰且免费。 https://www.youtube.com/ 2. 麻省理工学院开放课件 麻省理工学院是世界上最好的大学，他们在 YouTube 上免费提供课程。你几乎可以免费成为麻省理工学院的学生。 https://www.youtube.com/ 3. Charisma on Command 这个频道将教您如何在日常生活中变得更自信、更好地说话、更有魅力。 https://www.youtube.com/ 4. Khan Academy 该频道特别关注科学和数学，充满了有价值的教育视频，使学习变得有趣且引人入胜。 https://www.youtube.com/ 5. CrashCourse 如果您想了解任何概念，无论是心…
Showing the 12 most recent of 12 posts we hold for @techcoffeeinside. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 13 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“TechCafe☕️丨Have a good Sunday.” (@techcoffeeinside), 4 subscribers as measured 13 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/techcoffeeinside.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.