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为什么日本、美国有那么多百年企业，而中国还在路上
从日本老铺、美国双层股权到德国信托与基金会，梳理百年企业为何多出现在日本与欧美，以及中国企业真正该学什么。
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17 public articles
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Why Japan and the West Have So Many Century-Old Companies—and What Chinese Firms Can Learn
A grounded analysis of why century-old companies cluster in Japan, the U.S., and Europe, how family control survives behind professional managers, and what Chinese firms can learn.
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China and the United States: What Is the Deepest Difference?
An English commentary arguing that the deepest contrast lies in whether social life is rooted in reality or absorbed by mediated images and consumer narratives.
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中国与美国，究竟哪里最不一样？
一篇从现实生活、文化想象、社会信任与日常人情出发，讨论中国与美国社会底层气质差异的中文评论文章。
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From “AI Tsunami” to Labor Repricing: Why Claude’s CEO Keeps Returning to Job Replacement
A revised analysis focused tightly on the article’s core “AI tsunami” argument and what it reveals about Amodei’s repeated warnings on labor substitution, capital incentives, and organizational redesign.
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从“AI 海啸”到劳动力重估：Claude CEO 为什么反复谈工作替代？
基于原文对“AI 海啸”与专业级劳动逼近的讨论，重新解析 Claude CEO 为何反复谈工作替代，以及这背后的技术趋势、资本逻辑与劳动力结构重排。
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SkillClaw Explained: It Is Not Just About Tool Use, It Is About Turning Agent Experience Into Shared Skills
A fact-based breakdown of what SkillClaw does, what production problem it is aiming at, how its proxy and evolve server work, which products benefit most, and how it differs from — and can complement — Hermes-agent's bu...
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SkillClaw 是什么？它真正解决的不是工具调用，而是 Agent 经验沉淀与群体进化
基于 SkillClaw 的 GitHub 仓库、代码结构和论文，拆解它的功能边界、工作逻辑、适用产品、与 Hermes-agent 内建进化能力的差异，以及它为什么更像一层“共享技能演化基础设施”。
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Goose 是什么：它到底解决什么需求，和其他 Agent 相比真正不同在哪里？
基于 Goose 官网文档和 GitHub 仓库，对 Goose 的核心需求、产品差异、优势、理念与适合处理的任务做一次详细、事实导向的解读。
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G0DM0D3 仓库深度解读：它到底是什么、核心功能是什么、怎么用、内部逻辑如何工作
基于 README、API.md、PAPER.md 和核心源码，对 elder-plinius/G0DM0D3 做一次具体、细致、基于事实的中文解读，说明它是什么、核心功能、使用方式和内部工作逻辑。
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Advisor 策略：用更低成本，给 AI Agent 补上接近 Opus 级别的智能
Anthropic 最新提出的 Advisor Strategy，本质上是在关键决策点用 Opus 做参谋，让 Sonnet 或 Haiku 负责执行，从而在智能与成本之间拿到更优平衡。
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Advisor 策略：用更低成本，给 AI Agent 补上接近 Opus 级别的智能
Anthropic 最新提出的 Advisor Strategy，本质上是在关键决策点用 Opus 做参谋，让 Sonnet 或 Haiku 负责执行，从而在智能与成本之间拿到更优平衡。
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