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$BIDU 百度还是最作恶的公司?6年前,百度CEO李彦宏,鼓吹百度AI多牛逼,被一男子用矿泉水淋头。6年后,百度算法工程师在离职前,被要求完成一套新的工作交接:花一周时间,把代码、文档、研究记录和聊天内容,喂进公司内部AI系统,做出一个能模仿他工作方式的AI分身…邪恶?

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兄弟们,一人公司的时代,真的来了。 一个人,也能撑起一家十亿美元的公司,这句话放在十年前是天方夜谭,放在今天,已经是正在发生的现实。 你只需要一个人当创始人,剩下的所有公司职能,全交给AI智能体团队。 1️⃣ 工程部门的AI,帮你写代码,做测试,搞定全流程DevOps。 2️⃣ 设计部门的AI,帮你完成UI/UX设计,输出全套品牌资产。 3️⃣ 营销部门的AI,帮你生产内容,做 4️⃣SEO优化,运营全平台社交账号。 5️⃣ 销售部门的AI,帮你做线索获取,6️⃣ 客户触达,演示对接全流程。 7️⃣ 客服部门的AI,帮你处理工单,更新产品文档,响应用户需求。 8️⃣ 数据部门的AI,帮你追踪业务指标,做深度数据分析,给决策做支撑。 1个创始人,6个AI智能体部门,0个全职员工。 我们总觉得,要做一家能赚钱的公司,要先组团队,融资金,搭班子,凑齐所有职能的人,才有入场的资格。 现在 AI彻底砸碎了这套延续了几十年的游戏规则。 它把原本需要几十人团队才能完成的事,压缩到了一个人加几个AI智能体就能搞定。 不是让你一个人干十个人的活,是让AI帮你搭起一整个完整的公司架构,你只需要做最终的决策者,掌控所有的方向和100%的利润。 很多事,都是慢慢来,然后突然一下子就成了。

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YC 刚刚扔出的这份创业指南, 直接把未来公司的形态重新定义了。 他们不是教你怎么用AI提高效率,而是告诉你怎么用AI重新发明公司。 因为AI不再是工具,而是公司的操作系统(OS)。 传统公司是“人驱动 + AI辅助”, AI原生公司要彻底反过来: 让AI成为核心决策、执行和反馈闭环,把人力降到最低。 以下是YC笔记核心要点(逐条拆解): 1. AI as Operating System 每一条工作流、每一个决策、每一个流程都必须流经智能层。正确的人 + AI,就能干以前整个团队的活。 2. Closed Loops Everywhere(到处都是闭环) 传统公司是开放循环:做决定 → 执行 → 结束。AI-native公司要把所有重要流程变成自调节闭环——AI持续监控、对比目标、自动迭代。 3. Make Your Company Queryable(让公司对AI完全可读) 所有会议自动记录,所有决策留下artifact(文档、日志、指标)。AI能查到的信息,和任何一个员工一样丰富。建立覆盖营收、销售、工程、招聘、运营的自定义仪表盘。 4. Software Factories(软件工厂) 人类只负责写Spec(规格) + 测试用例(定义什么是成功)。 AI Agent负责生成代码、迭代调试,直到所有测试通过。 已经有公司的代码仓库里没有一行手写代码,只有规格和测试框架。 5. No More Human Middleware(消灭人力中间件) 经典管理层级不再有意义。公司速度 = 信息流动速度,去掉一层人力路由,就直接提速。 6. 三种员工原型(引用Jack Dorsey) • IC / Builder-Operator:每个人都是建造者,开会带原型而不是PPT。 • DRI(Directly Responsible Individual):一人对一个客户结果负责,无处可藏。 • AI Founder:创始人必须亲自站在一线写prompt、调Agent。 7. Token-max, not Headcount-max 以前拼人头数,现在拼Token数。 愿意承受“看起来离谱”的API账单,因为它取代的是更贵、更慢的人力成本。工程、设计、HR、行政团队将大幅精简。 8. 早期公司的千倍速优势 没有遗留系统、没有臃肿org chart、没有几千人需要再培训。 你在白纸上直接画AI操作系统,大公司在Windows XP上强行装Windows 11,每一步都可能蓝屏。 最狠的一句话是: “你无法把对这些工具的信仰外包出去。创始人必须亲自坐下来狂用编码Agent才能真正信服。” 最后总结: 过去20年软件吃掉了世界,接下来10年AI会吃掉公司内部的所有运营。 公司不再是人的集合,而是一个个自迭代的智能闭环的集合。 现在(2026年)就是最好的窗口。再过两三年,大公司完成痛苦转型后,这个优势会大幅缩小。 别再用传统方式搭公司了——你正在和速度是你一千倍的对手赛跑。

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Codex、Claude 用了这么久,还分不清 Agent、MCP 和 Skill? 别背那些复杂定义。 把 AI 想象成一家公司,Agent、MCP、Skill 一下就全懂了。 今天直接用大白话告诉你它们到底是干嘛的。 1️⃣ Agent 智能体 = AI 员工 可以理解任务、安排步骤、调用工具,并一步步把工作完成。 2️⃣ LLM 大模型 = AI 员工的大脑 负责理解、推理和生成内容,很大程度上决定这个员工聪不聪明。 3️⃣ Prompt 提示词 = 交给员工的任务单 告诉它要做什么、有什么要求,以及什么不能做。 4️⃣ API 接口 = 软件之间的办事窗口 让不同软件按照约定好的方式交换数据、调用能力。 5️⃣ Token = AI 读写内容的基本单位 你输入的文字和 AI 输出的内容,都会被拆成一个个 Token 来处理。 6️⃣ MCP = AI 连接外部工具和数据的统一插座标准 它规定 AI 应用如何连接 GitHub、数据库和各种外部服务。 不同工具只要遵守同一套标准,AI 就能用相似的方式接入。 7️⃣ Tool 工具 = AI 员工干活的双手 终端、浏览器、搜索、文件编辑,都可以是 AI 真正执行任务时使用的工具。 8️⃣ Skill 技能 = AI 员工的工作 SOP 告诉 AI 某类任务应该怎么做、按什么步骤执行、检查什么,以及最后怎么交付。 9️⃣ Plugin 插件 = 给 AI 安装的能力扩展包 不同平台对 Plugin 的定义不完全一样。 简单理解,就是给 AI 扩展一组额外的工具、连接或者能力。 🔟 Context 上下文 = AI 员工当前桌面上的资料 当前聊天、文件、代码和任务要求,都属于它这次工作能够看到和利用的信息。 1️⃣1️⃣ LTM 长期记忆 = AI 员工的长期档案 用来保存跨任务、跨对话仍然有价值的偏好、经验和项目信息。 它不是大模型天然拥有的长期记忆能力,通常需要额外的记忆机制支持。 最后一句话,把最容易搞混的几个概念记住: Tool 决定它能做什么,Skill 告诉它应该怎么做,MCP 规定工具怎么接进来,Plugin 则负责扩展一组能力。 所以:LLM 是大脑,Agent 是员工,Prompt 是任务单,API 是办事窗口,Token 是读写单位,Tool 是双手,Skill 是 SOP,MCP 是统一插座,Plugin 是扩展包,Context 是桌面资料,LTM 是长期档案。 所谓 AI 工作流,本质上就是: 给一个数字员工配好大脑、任务单、双手、SOP、桌面资料和长期记忆,再让它按照固定流程把事情做完~

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