2026 年 X 上最值得关注的 120 个中文博主（AI、开源、出海精选榜单）
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前几天，我发了一份《2026 年 X 上最值得关注的 100 个 AI 博主》。
发出去以后，评论区里有不少人说，这种名单太需要了。更意外的是，因为那份榜单，我也认识了不少以前没有接触过的优秀博主。
所以这次，我决定把中文 X 的账号单独翻一遍，整理一份值得长期关注的中文创作者和建设者名单。
我原本还是想做 100 人。
为了这份名单，我翻了几百个中文账号，逐个核对公开身份、代表作、近期内容和长期在做的方向。这份名单来来回回删了两三天，最后还剩 120 人。
实在删不动了。
如果只是为了凑一个整齐的数字，再硬删掉 20 个真正做过东西的人，没什么意思。所以这次不凑 100，就留 120。
这 120 人不只包括 AI 博主，也有开源作者、独立开发者、研究者和产业分析者。编号不是实力排名，粉丝数也不是硬门槛。我更看重的是，这个人有没有真实作品，有没有一手经验，能不能让你沿着他的内容继续找到源头。
如果你想在中文 X 上找到一批长期做事、值得持续看的账号，这份名单应该能帮你省下不少筛选时间。
这份榜单我是怎么挑的？
先看有没有真东西。 产品、代码、论文、长期栏目、博客、课程体系、公开报告，只要能追溯，就比一句「很懂 AI」有分量。
再看是不是一手经验。 做过模型、产品、出海、组织转型或开源项目的人，优先于只搬运新闻的人。
不拿粉丝数当硬门槛。 小号但作品硬，照样留；粉丝很多但主题偏离、长期不产出，也不会因为名气自动入选。
主题边界尽量收紧。 不收以政治评论为主要内容的账号，也不收以喊单和行情预测为主要内容的币圈账号。以 Web3 为主要入选理由的，只单列安全和协议研究两个席位。
每个账号都重新过了一遍。 主要核对公开身份、代表作、近期内容和主题一致性；无法核实的收入、粉丝数、项目 Star 数等自述，不作为入选理由。
这不是从第 1 名排到第 120 名的实力排名，编号只是方便检索。不同组解决的是不同问题，按你眼下最需要的那一组开始关注就行。
9 个方向，一眼看完：
AI 产品、创业与组织落地（16 人）： 产品决策、企业转型、组织与商业化。
出海增长与独立开发（15 人）： SEO、GTM、站点、SaaS 与全球发行。
AI 研究、模型与硬件（13 人）： 论文、推理、训练、端侧与基础设施。
Agent 工程与 AI 开发（18 人）： Agent、AI Coding、部署与实测。
AI 内容、视觉与工具实测（16 人）： 中文解读、工作流、设计与多模态。
开源与基础设施（15 人）： 国际开源、数据库、框架与工程治理。
编程与开发者工具（15 人）： 长期技术写作、工具产品与安全。
投资、产业与深度写作（10 人）： 宏观、财报、产业链、AI 治理与长期写作。
Web3 安全与协议（2 人）： 攻防、钱包安全与协议机制。
合计：120 人，覆盖中文科技与 AI 生态的 9 个方向。
一、AI 产品、创业与组织落地
这一组不只聊模型参数，更关心 AI 怎么进产品、进团队、进收入。做产品、带团队或正在推动企业 AI 转型的人，可以从这里开始。
没错，先把我自己放在第一个 😂。我做创业和企业服务十多年，现在主要研究 Skill × Agent、企业 AI 落地与 GEO，把真实项目里的方法、流程和踩坑持续公开。你想看 AI 怎么从演示走进业务，可以关注我。
2. 亦仁 @yiren_ai
生财有术创始人，正在把 AI 原生转型真正推进到组织内部。值得看的不只是他对机会的判断，还有成熟社群和团队如何重做流程、岗位与交付。
猎豹移动创始人，长期公开成熟公司向 AI Native 转型的一线实践。想看大团队如何调整产品、组织和资源配置，他的复盘很有参考价值。
刘小排把 Building in Public 过成了日常。产品代码、更新日志、增长过程和商业化细节，他都愿意摊开讲。对独立开发者来说，这种连续记录比一篇成功学复盘更有用。
KanaOrigin、Miraa 背后的独立产品人，设计、工程和商业化全自己下场。想看一个产品怎么从审美和体验出发，一步步磨到有人愿意掏钱，盯紧他的更新就行。
GEOFlow 作者，公开过多套企业级 Skills 和出海 SEO 打法。他擅长把 GEO、Agent 和企业工作流拧在一起讲，聊的不只是表层的流量技巧。
Podwise 创始人。产品怎么找定位、怎么迭代、怎么面对真实用户，他都在创业和商业化复盘里讲得很具体。
常年拆解一人公司、前沿部署式交付和独立商业化案例。内容的长处是把抽象趋势落到客户、报价、交付和回款这些具体问题上。
把中文 X 的内容发现和创作痛点做成了 X Viral Monitor 等线上产品，同时也在打磨 X Article 与 Obsidian 相关工具。既输出方法论，也真刀真枪交出产品。
10. 赵纯想 @chunxiangai
Laper、Bellybook 作者，经常分享怎么用 Agent 快速构建和迭代产品。内容重点围绕需求判断、技术选型和上线节奏展开，适合关注 AI 辅助产品开发与交付的人。
11. 玉伯 @lifesinger
语雀、Ant Design 的重要奠基者，大厂产品与组织治理都趟过一遍的人。现在看他聊 Agent、产品与人的协作，眼光比跟风者毒辣得多。
12. Ding @dingyi
DEX 周刊维护者，中文产品设计圈少有的耐看信息源。选材克制，既有新工具，也有交互和审美判断，值得产品和设计同行放进常驻阅读列表。
沉浸式翻译创始人。虽然 X 更新不算高频，主要文字沉淀在个人站，但无论是真实产品交付还是独立开发思考，他都是值得顺藤摸瓜跟到底的建设者。
14. AYi @AYi_AInotes
把组织发展、Prompt 和 AI 业务落地放在一起研究，关注 AI 到底怎样进入真实组织。她的内容把技术变化接到了岗位、协作和组织发展上。
造物矩阵 Maker 社区和小火炉播客主理人，一直在连接创作者、产品和新技术。内容横跨 AI、个人创造与 Crypto，是观察新一代独立创作者生态的好窗口。
16. 管四 @guansi
主攻多智能体调度、数字员工和生产力工具，近期拿 Opus 调度 Codex、跑本地模型和多 Agent 协作的实测路子很硬核。业余还写科幻和游戏，技术底子之外很有产品灵气。
二、出海增长与独立开发
这一组更接近「做出来以后怎么卖」。从关键词、SEO、GTM 到订阅、支付和全球发行，都是独立开发者迟早要补的课。
17. 哥飞 @gefei55
出海、SEO、关键词研究、站点运营，哥飞讲的都是一线实战。新人可以拿来搭基本盘，老手也能从中观察流量打法的变化。
18. viggo @decohack
坚持多年策展独立开发产品、导航站和实用工具。平时想找选题、看产品形态，或者判断某个小工具值不值得做，翻他的号效率极高。
19. sitin @sitinme
HiAPI.ai 创始人，日常分享 AI 出海、增长、社群运营与多站点实战。内容离业务一线非常近，正在做 API、工具站或海外获客的人会很有共鸣。
把全栈 SaaS 的开发过程拆成系列教程，自己也有产品上线经验。他会从写页面一路讲到技术栈选型、产品搭建和最终交付。
21. Yangyi @yangyi
正在做 NewMax，主要分享海外 AI 软件的 GTM、增长与商业化转型实践。适合关注中国团队如何进入海外市场、明确产品定位与推进销售的人。
22. Baye @waylybaye
从熊猫吃短信到 ServerCat、OpenCat，他一直把独立开发中的技术和产品取舍摊开讲。作品跨度很大，底层始终紧扣同一件事，就是围绕真实痛点做产品。
23. JJ Ying @JJYing
Anyway.FM 联合主播，也是 Anyway.Fonts、摸摸鱼等设计与内容项目的创建者。适合关注设计师如何将审美、内容输出与独立小产品结合起来长期积累的人。
24. 余温 @gkxspace
AI 产品、海外基础设施、创业项目，他都愿意拿出来复盘。部署成本和真实踩坑写得尤其具体，做出海产品的人很容易从中找到可用线索。
MkSaaS、TanStarter 作者，把 SaaS 工程和独立开发结合得很紧。怎么把脚手架、产品开发和商业化串成一套能复用的打法，他趟出了一条明路。
主聊出海产品与订阅变现，还整理公开了 Paywall Gallery 等实用案例库。看他的推文，重点抠支付墙怎么设、订阅怎么定价这些关乎收钱的细节。
27. 自力 @hzlzh
MenubarX、Lock Launcher、2Camera 等产品作者，长期深耕苹果生态的独立产品开发与全球发行。适合关注工具类小产品的交互设计、功能定义与商业化实践的人。
带着多年创业经验拆解 AI 时代的产品机会和变现路径。观点很辣、不绕弯子，拿来打破思维定势、给项目算经济账很有启发。
实盘记录网站出海、建站、SEO 和从零冷启动的过程。体量未必大，胜在每一步都有迹可循，对刚起步的人比宏大叙事更有参考价值。
兼具程序员与创业者视角，记录 AI 出海与产品实战。帖子里既有技术实现，也有经营得失，能看到一个老创业者怎么在 AI 浪潮里重新找位置。
深耕 AI 独立创业、社群和出海产品，公开项目包括 TuttiHQ、LuciusHQ 等。想看一人公司怎么运作、海外产品怎么冷启动，可以常翻他的动态。
三、AI 研究、模型与硬件
不想只追产品发布，就看这一组。他们直接啃论文、模型结构、推理系统、硬件和端侧部署，是中文圈里更靠近技术源头的一批人。
32. 东锡 @dongxi_nlp
主要拆解 KV Cache、Attention 与端侧部署，习惯结合数学推导和代码逐步讲解。内容有一定门槛，适合希望深入理解模型推理效率与底层机制的读者。
33. yan5xu @yan5xu
有一线 Agent 研发经历，经常分享系统复盘和工程判断。适合关注 Agent 产品从 Demo 走向复杂任务时，如何处理架构设计与可靠性问题的人。
他的主场是 GraphRAG、知识图谱和向量数据库的融合。做企业检索、知识工程或 Agent 记忆，可以顺着这些文章搭出一张完整的技术地图。
KCORES 联合创始人，主要分享显卡集群、AI 硬件和基础设施实测。经常通过真机测试和跑分数据对比硬件表现，适合关注算力硬件真实性能的读者。
36. 符尧 @Francis_YAO_
NVIDIA 研究员，在大模型推理、Scaling Law 与复杂逻辑方向有公开论文成果。想跟研究前沿，又希望看到中文解释，可以关注他的论文和长帖。
37. 倪辉 @nihui
ncnn 核心作者，长年推进移动端和嵌入式 AI 推理。端侧模型到底怎么跑、怎样优化、什么是工程现实，他的代码和项目比口号更直接。
38. 苏剑林 @Jianlin_S
RoFormer／RoPE 共同作者，多年来在《科学空间》公开推导模型结构、优化方法和长上下文问题。这样的中文 AI 理论积累并不多见。
SGLang-Omni 核心负责人与主要维护者，经常同步多模态推理的工程进展。适合关注语音、图像与文本如何接入统一推理系统，以及跟进相关开源项目实践的人。
Jina AI 创始人，深耕神经搜索、Embedding、Reranker 与 Agent 实验。既有学术底子，又带着团队在商业战场打仗，能看到前沿技术怎么真正落地成产品。
研究覆盖强化学习、多智能体和大模型训练，公开工作涉及 Coconut、StreamingLLM、GaLore 等。他输出的多是底层研究判断，有一定模型基础的人读起来会非常过瘾。
42. 郑耀威 Yaowei Zheng @code_hiyouga
LLaMA-Factory 作者。光凭这一个被全球大量开发者拿来训练和微调开源模型的基础设施，就足够确立他在中文开源圈的分量。
月之暗面（Moonshot AI）联合创始人，常聊 Kimi 背后的大模型系统、工程工具和开源实践。这里能看到一线主力团队怎么搭系统，绝非简单的官方发稿机器。
常在个人站用代码和实测做模型对比与 Agent 拆解。拿他的评测当选型参考，再去对照原项目动手试，能少走不少弯路。
四、Agent 工程与 AI 开发
这是整份榜单里人数最多的一组。因为 2026 年真正拉开差距的，已经不是会不会聊天，而是能不能让 Agent 稳定地写代码、调工具、跑流程和完成交付。
45. 花叔 @AlchainHust
Nuwa 等项目作者，开源工程和 AI 产品落地两手抓。他聊得最多的是 Agent 和自动化怎么真正接进产品闭环，绝不局限于晒几个提示词技巧。
46. 王树义 @wshuyi
高校教师，主要将科研、知识管理与大模型应用结合进日常教学与写作实践。文章条理清楚，经常公开具体的操作步骤与工作流，适合关注学术与知识工作场景的人。
Manus 联合创始人、CPO，从产品负责人视角分享 Agent 的产品决策。想观察一线团队怎样定义 Agent、怎样处理通用能力和产品边界，可以看他。
专注 WebRTC、实时音视频和语音 Agent 底层 SDK 建设。语音 Agent 最难啃的延迟、打断、传输和工程稳定性，他能一路剖析到基础设施层。
中文多模态实机评测的代表作者之一，同时维护着 AIHOT 等热门资讯库。强项就是手快、量大、对比直观，新模型出来先看他的首波实测很省事。
50. 九原客 @9hills
聚焦企业级 Agent 的安全、合规与风控架构。当大家都在讲「能不能做」时，他提醒你还要问「出了问题谁负责、怎样审计」。
Open Design 倡导者与 Agent 构建者，一直在琢磨 Agent 的交互形态。Agent 光有底层能力不够，还得做出让人看得懂、控得住的界面，这正是他的主场。
专注 AI 原生组织、人机协同与团队变革研究。她擅长把看似虚幻的「AI 改变组织」，一点点拆解成具体的岗位设置、协作关系和交付流程。
JavaEye 早期创始人，判断大模型和产品演进时带着资深技术人的时间尺度。拿他的观点对照短期热潮，更容易分清哪些是真变化，哪些只是噪音。
54. 铁柱AGI @cgnot996
第三方跨平台开源客户端 Grok App 作者，一直在维护安装包、文档和 Issue（非 xAI 官方产品）。看点在于他扎实的跨端开发和开源维护能力。
55. 蓝哥AI @0xlangeai
经常更新 Grok Bot、Codex、Cursor 等工具的中文教程和配置模板，步骤拆解较细。适合希望快速了解新工具基本用法与配置流程的读者。
56. 雪踏乌云 @Pluvio9yte
经常实测 Agent 工作流、本地部署和视频生成工具，并开源了部分代码仓库。内容包含不少具体的动手过程、实测结果以及工具局限性分析，适合关注一线实操体验的人。
本地大模型、AI Agent、AI 视频工具，他基本都是先装、先跑、再下结论。找部署步骤或横向比较时，这类记录很省时间。
58. 木马人 @cnyzgkc
站在工程师视角测模型应用、搭自动化工作流。不扯宏大概念，好不好用、卡在哪里，几句话就给你交代得明明白白。
59. 铁锤人 @lxfater
围绕 AI 辅助创业和开源项目分享实践，经常公开自己的产品进展、代码仓库与迭代记录。适合希望通过具体项目观察独立开发与 AI 应用落地的人。
60. 逸尘 @gengdaJ
一直在打磨 yichen-skill 与 Agent 记忆系统。如果你在琢磨怎么让个人 Agent 攒住上下文、实现长期伴随协作，可以直接顺着他的仓库往下看。
61. 李韭二 @li9292
以 Agentic coder 身份实盘记录自己学 AI、做产品的全过程。没有高高在上的说教，展现的是一个普通开发者怎么借 Agent 把真实项目一步步推上线。
主攻 Agent 构建和 AI Coding，擅长把海外一手资料拆成工程架构、工具选型与企业案例。主页自述曾任 CTO，目前也做 AI 技术顾问和企业培训。
五、AI 内容、视觉与工具实测
有人负责造模型，也得有人负责把模型讲明白、用起来、做成作品。这一组覆盖中文解读、视觉生成、提示词、多模态和工具策展。
63. 宝玉 @dotey
海外 AI 论文和一手工程资料到了他手里，往往会变成结构清楚的中文解读。快只是表面，更难得的是上下文、关键变化和实际影响都交代得明白。
64. 歸藏 @op7418
《AIGC Weekly》把一周的新模型、新工具和工作流收进一份周刊，他还会另外产出 Prompt 与 Skill。中文 AI 圈变化再快，每周扫这一份也能抓住主线。
ListenHub、ColaOS 创始人，经常复盘 AI 产品的一线决策和构建过程。既能看内容型产品怎么做，也能看 AI 原生交互怎么落地。
66. 李继刚 @lijigang
很早就把提示词设计玩出了体系，用认知卡片倒逼思考。看他别光想着抄现成 Prompt，重点学他怎么把一团乱麻的抽象思考死死拧成一句清晰表达。
67. howie.serious @howie_serious
把 AI 落地、认知科学和个人工作流捏在一起，攒出了一套 Feynman OS。他关心的是人怎么借 AI 把问题想深、学透，绝非只省下几分钟表面效率。
68. Zho @ZHO_ZHO_ZHO
死磕 ComfyUI 视觉生成工作流和开源节点，在中文 AI 视觉圈是绕不开的名字。想从「随手抽卡出图」进阶到「精准控流、稳定复现」，直接翻他的仓库。
69. 向阳乔木 @vista8
紧盯 GEO 和企业 AI 落地，擅长把前沿概念翻译成业务动作。品牌怎么挤进 AI 的回答里、企业怎么把新工具用起来，是他咬得最紧的两条线。
70. 刘江 @turingbook
资深技术出版人与行业组织者，多年观察技术产业和开发者生态。比起追单个工具，他更能帮你看清技术浪潮怎样一步步渗透进出版、社区与行业。
主玩 AI 自动化、3D 建模、图像和游戏制作，近期放出了局部改图 Skill 与 3D 小游戏等实操记录。看得见成品，也看得见从脑洞到落地是怎么磕出来的。
72. Sac @Saccc_c
把 AI、Blender 和 3D 结合起来做可玩的项目，《The Little Prince: Across the Stars》是目前最醒目的代表作。交出来的不是一张静态演示图，而是能直接上手跑的 3D 体验。
把设计与编程揉在一起，常发生成式设计应用和 System Prompt。视觉创作者和产品人可以拿来找工作流灵感，再改造成自己的版本。
站在产品经理的视角测模型、拆提示词。新工具出来到底能干嘛、能力边界在哪，看他的实测很快就能摸清底细。
75. 李岳 @liyue_ai
有深厚的自媒体实战底子，主攻提示词、模型测评和 Skill 制作。想把 AI 真正塞进日常内容生产管线里，可以从他的具体教程切入。
76. 黄赟 @huangyun_122
专攻提示词与模型应用实操，习惯从一个个具体小任务切入，直接给能跟着做的步骤。刚动手搭个人 AI 工作流时，翻他的帖子很容易上手。
持续更新 AI 资讯日报，整理新模型、开源项目和工具动态，并附上简要解读与部分实测体验。适合作为日常跟踪行业动态、发现新项目的线索来源。
78. Adrian Punk @AdrianPunk115
Punk-Skill 及多项视觉 Skill 作者，把 AI 视觉玩法打包成了拿来就能跑的现成工具。对刚开始摸索视觉工作流的人来说，作品和教程都足够直观。
六、开源与基础设施
这一组很多人粉丝不算夸张，但作品已经进入大量开发者的日常。看开源人物，最好别先问粉丝有多少，先看他维护了什么、维护了多久。
79. 阮一峰 @ruanyf
《科技爱好者周刊》作者，十几年如一日维护教程、博客和公共文档。对无数中文开发者来说，他早已不只是一个账号，而是一座持续运转的技术信息灯塔。
Vue.js 与 Vite 创建者。这个中文账号除了技术，也会谈产品、开源和个人判断；想跟更完整的技术动态，还可以顺着他的项目与英文内容继续看。
Vitest、Slidev、VueUse、UnoCSS 等项目作者，Vue、Nuxt、Vite 生态的核心建设者。这是他的中文小号，作品本身在前端圈早已无人不知。
82. 云风 @cloudwu
Skynet、ltask、sproto、luaecs、soluna 作者，几十年如一日用博客和代码记录工程思考。想看一个顶尖程序员怎么跨周期死磕真问题，看他就够了。
83. Xuanwo @Xuanwo
Apache OpenDAL 核心维护者，主攻 Rust 数据基础设施并深度参与国际开源治理。除了硬核代码，他在开源协作和社区治理上的实战经验同样难得。
深度参与 Apache 开源治理及 Flink、Pulsar、ZooKeeper 等顶级项目。想搞懂国际开源社区到底怎么运转、长期项目怎么协作，读他的文章最直接。
UmiJS、dva、Mako 作者，这两年一头扎进 AI 编码和下一代开发工具。既有深厚的前端工程积淀，又能挽起袖子把新工具做出来。
Pigsty 创建者，死磕 PostgreSQL、可观测性与数据库工程。内容密度极高，观点锋利，做数据库和底层架构的人读起来会非常解渴。
87. mk2.js @fengmk2
Egg.js、Koa、cnpm……国内 Node.js 这条工具链上，到处都是他的建设痕迹。只要你写过 Node，大概率早就用过他造的轮子。
88. 卡比卡比 @jakevin7
Apache Committer，横跨大数据基础设施和 Agent 工程实践。既吃透了传统数据系统，又在一线追新一代 AI 工程，这种复合背景很有含金量。
Astro 维护者（Maintainer），同时参与 Starlight 及相关生态文档建设。适合关注现代 Web 工具链演进、开源文档工程与国际开源社区协作的人。
90. yetone @yetone
avante.nvim、NextAI Translator 等热门项目作者，极其擅长把前沿模型能力捏成顺手的开发工具。代码、产品和真实痛点咬合得极紧，是典型的行动派。
91. DIYgod @DIYgod
RSSHub、Folo 作者。在算法喂饭的时代，他还在带着团队死磕开放互联网的信息获取与自由分发。
92. Zihua @luinlee
ioredis、Medis 核心作者，中文开源工程圈低调的实力派。只要你日常打交道的是 Node.js 或 Redis，基本绕不开他的作品。
93. wong2 @wong2__
高产的开源 AI 应用开发者，代码交付极快，产品嗅觉敏锐。大模型出现新能力时，看他怎么把这些能力做成好用的小产品，本身就是一种启发。
七、编程与开发者工具
这一组跨度很大，Linux、Rust、前端、安全、社区、桌面工具都有。共同点只有一个，不聊虚头巴脑的程序员修养，全靠实打实写出来、维护住的代码说话。
94. Tw93 @HiTw93
Mole、Pake 等热门开源项目作者，常把产品设计和工程取舍摊开聊。代码之外，他在细节打磨、审美和效率工具上很有自己的脾气。
95. Andy Stewart @manateelazycat
长期深耕 Linux、Deepin、Emacs 与桌面系统开发，公开维护多个开源项目。分享内容多源于实际的开发与系统维护经验，适合关注底层工程与桌面操作系统的读者。
96. 图拉鼎 @tualatrix
从早年的 Ubuntu Tweak 到如今多款苹果生态独立作品，保持了近二十年的编码和产品交付节奏。在他身上能看到一个独立开发者怎么跨平台、跨周期活得精彩。
高产开源作者，维护着 bilingual_book_maker、xiaogpt、running_page 等一众热门项目。他写代码从不端着，往往是从生活里的一个真痛点直接长出一个好用的工具。
98. 郭宇 @turingou
全力投入 Agent 与自动化产品开发，用代码和产品记录自己的新一轮创业。既能看技术怎么快速迭代，也能看一个前大厂资深工程师如何重新杀回市场。
99. Livid @Livid
V2EX 创始人，十几年把一个独立开发者社区及其底层技术设施稳稳运转至今。他的产品克制感与社区治理功力，不需要任何概念来证明。
攒了十余年技术博客，专注于全栈工程、架构演进与技术团队管理。他的长文成体系、有纵深，值得静下心来系统翻阅。
101. 响马 @xicilion
西祠胡同与 fibjs 创始人，在系统底层、异步运行机制和工程架构上有极深的功底。内容相当硬核，搞性能优化和运行时机制的开发者看他会很过瘾。
102. Kai @real_kai42
Qwerty Learner 作者，将单词记忆与键盘指法练习结合，做出了在开源社区受到广泛关注的工具项目。适合观察开发者如何从个人具体需求出发，持续迭代并运营开源产品。
103. Jason Young @Jason_Young1231
CC Switch 作者，极擅长抓准开发痛点并快速交出工具。AI 编程工具换代极快，他聊的全是开发者每天写代码真会碰上的具体问题。
104. **AlexZ **🦀 @blackanger
中文 Rust 圈子里稀缺的实战派与系统化写作者。不管你是想入门 Rust，还是想看它在大型真实工程里怎么避坑，盯紧他就对了。
105. Randy Lu @randyloop
左手交互设计、右手全栈开发，常年记录 Product Engineer 的工作流。既想把代码写漂亮、又死活不愿将就产品体验的人，看他的帖子会非常受用。
106. lencx @lencx_
ChatGPT Desktop、Noi、Minke 等 Rust／Tauri 工具作者。手速极快，坚持开源，做桌面端 AI 应用和跨平台开发的人可以从他这里挖到不少好东西。
107. Huli @hulitw
常年用繁体中文拆解 Web 安全、网络协议和供应链攻击。能把极其绕脑的底层攻防机制讲得清清楚楚，是开发者补齐安全短板的宝藏作者。
108. 陈大黄 @realchendahuang
紧盯 AI 开发工具和工程前沿动态，擅长把新品变化提炼成几句到位的短评。平时当技术雷达刷，看到感兴趣的直接顺着他给的线索摸去原项目。
八、投资、产业与深度写作
技术不会孤立发生。算力、资本、产业链、组织和社会叙事，会反过来决定产品能走多远。这一组帮你补齐纯技术之外的那半张拼图。
109. 洪灏 @HAOHONG_CFA
宏观数据、署名报告和周期模型是他的招牌。看他重点是学那套数据框架和推导逻辑，而不是去求一个涨跌标准答案。
110. 勃勃OC @bboczeng
死磕美股科技公司的财务报表与基本面。想看懂产品热度怎么一步步反映到营收、利润和估值上，他的连续财报拆解非常扎实。
111. Macro_Lin @LinQingV
紧盯全球半导体产业链与资本运作，技术和金融两边都能聊透。用来跟踪算力、芯片和上下游产业风向非常顺手。
112. 硅谷王川 @Svwang1
喜欢把科技、能源与历史周期放在一个盘子里聊投资和商业。视角跨度极大，拿来打开脑洞、拉长思考的时间标尺是一流的。
113. Star @starzq
Day1Global 播客主理人，视野覆盖 AI Agent、金融科技、数字金融与全球创业，既有深度对谈，也有长篇行业拆解。内容横跨会员产品、投资工具和加密资产，属于复合型商业观察者。
114. 忒修斯的船板 @Arcadia_Bao
从 AI 写作和故事创作切入，也做过多款搜索 API 与研究工具的对比实测。常通过长文拆解具体工作流，适合关注 AI 辅助研究与深度写作的人。
115. 凡人小北 @frxiaobei
坚持在个人网站做高密度写作，同时放出了多套能直接落地的生产力 Skills。他习惯把工具、方法和个人实践串成体系，值得静下心慢慢读。
116. Jackywine @Jackywine
常年记录个人知识管理和人机协同写作的实战流程。他不搞空洞的工具罗列，重点全在怎么把外部信息真正内化成自己的思考与表达。
117. 木遥 @farmostwood
中文技术圈的老牌写作者。这两年亲历 AI 编程与模型演进，总能把一线的工程体感写成极具洞察的长文，文字干净，判断老辣。
118. 晓辉博士 @xiaohuiyuan
深耕 AI 治理、组织创新与人机协作，补上了纯技术榜单最容易忽略的组织拼图。企业把 AI 引入之后怎么管、怎么协同，他聊得很透。
九、Web3 安全与协议
我没有把这份榜单做成币圈行情或喊单清单，只单独设置两个席位。一个看真实攻防和资产安全，一个看协议机制与生态观察。
119. 余弦 @evilcos
慢雾科技创始人，常年在一线拆解 Web3 安全、黑客攻击事件、钱包机制和个人资产防护。内容里有不少真实攻防案例和资产安全分析，涉及链上资产安全时很有实务价值。
120. Jason @jason_chen998
经常用中文拆解以太坊升级、EIP、Layer2 与协议机制，同时也分享行业观察与价值投资思考。适合希望结合技术演进与行业视角跟踪以太坊生态的读者；涉及市场与投资的观点仍需独立判断。
怎么用这份清单最省力？
别一口气关注 120 个人。那样只会把时间线重新变成噪音池。
做企业 AI 落地， 先看第一组和第四组，重点找组织、Agent、安全与交付。
做独立开发或出海， 先盯紧第二组，再从第六、七组补技术与工具弹药。
想啃透底层模型， 直接去第三组，顺着论文、代码和开源项目往下挖。
做内容、视觉或多模态， 蹲第五组，先找能直接复现的工作流。
看产业与二级市场， 第八组负责提供拆解视角，不提供标准答案；真金白银的判断必须自己负责。
嫌 120 人太多， 每组只挑两三个最贴近你眼前问题的人，连续看上一个月，合适再往外扩。
我建议给重要账号建几个私密列表，比如「AI 研究」「产品与出海」「开源与编程」「产业与投资」。不必打开所有通知，每周集中看两三次，信息质量会比混在首页里高很多。
最后说几句
这份名单不会是最后一版，也肯定还会漏人。
AI 时代，新闻越来越容易被搬运。一个人多年做事留下来的判断、代码和产品，反而更难复制。比起让你收藏 120 个名字，我更希望这份名单能帮你找到几条通往一手信息的路。
前一份全球榜单发出去后，我在评论区认识了不少以前没注意到的优秀博主。这次如果还漏了谁，别只留一个名字。把账号和最值得看的作品一起发出来，再说一句你为什么持续关注他。我会逐个去看，后面继续更新。
榜单里不少人有自己的软件、课程、咨询、社群、会员、投资工具或商业合作。入选只代表我认为他在某个方向值得关注，不代表我为他的所有产品和观点背书。涉及投资的内容，更要自己判断。
如果你也在研究 Skill × Agent、企业 AI 落地和 GEO，可以关注我 司徒K @isituking。
我们评论区见。
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