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Gmail 正式进入 Gemini 时代这次更新的核心亮点： AI Overviews（AI概览）像Google搜索一样，直接给你答案。打开长邮件，自动生成摘要；用自然语言问收件箱问题，比如"去年给我浴室装修报价的水管工是谁？"，Gemini直接帮你找出来。 Help Me Write + Suggested Replies 写邮件更轻松。AI能根据对话上下文生成符合你风格的回复建议，一键搞定。 AI Inbox（AI收件箱）自动过滤噪音，把真正重要的事项（账单到期、预约提醒）置顶，还能识别你的"VIP联系人"。基础功能免费开放，高级功能需订阅Google AI Pro/Ultra。目前先在美国上线英文版，后续扩展更多语言和地区。邮箱不再只是收发信息的工具，而是你的个人AI助理。 Google正在把Gemini的能力渗透到每一个日常应用场景。

宝玉

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AI 最猛的一步，不是替你工作。而是开始自己赚钱了。刚看到一个开源项目 CashClaw，有点离谱。它不是普通 AI 助手，而是一个会自己找任务、自己报价、自己干活、自己交付、自己收款的 Agent。你只要装上它、接好 LLM，它就能自己评估任务、提交结果，甚至把整套流程跑完。更关键的是，它不是做完就结束，而是会从每一次任务和反馈里继续学习，把经验变成下一次任务的能力。这意味着一件事：我们可能正在从“AI 提高效率”的阶段，走向“AI 直接成为生产者”的阶段。以前你雇人接单。以后你可能是部署一个 Agent 去接单。以前 AI 是工具。现在 AI 开始像个微型公司。一句话总结： AI 的下一场竞争，不是谁更聪明，而是谁先拥有能自己变现的 Agent。更狠的是，CashClaw 还是开源的。你甚至可以 fork 之后接到自己的客户和业务上，把它变成你自己的赚钱系统。如果这条路跑通，很多人会第一次真正意识到： AI 不是在辅助工作， AI 是在进入劳动力市场。你觉得下一波先被重构的，会是自由职业、外包团队，还是 SaaS？

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🚨 新一代 SEO 已经不是 Google SEO 了。而是 AI SEO（GEO）。刚刚在 GitHub 看到一个很有意思的项目： 👉 geo-seo-claude 简单说，它是一个给 Claude Code 用的 GEO 工具，可以直接分析你的网站在 AI 搜索里的可见度。比如 ChatGPT / Perplexity / Claude。很多人还在做传统 SEO，但未来真正的流量入口是 AI答案里的引用。而这个工具做的事情非常直接： ⚡ 一条命令跑完整 AI SEO 审计 /geo audit twexapi. io 然后它会自动帮你分析： • AI crawler 是否能访问你的网站 • 内容是否容易被 AI 引用（citability score） • Schema / structured data 是否完整 • 品牌在 Reddit / Wikipedia / YouTube 的权威度 • 给出 GEO 优化建议 • 甚至直接生成 PDF 报告核心思路其实是一个新概念： GEO（Generative Engine Optimization）也就是：优化内容，让 AI 在回答问题时引用你的网站，而不是只在 Google 排名。这件事会越来越重要，因为： AI搜索正在替代传统搜索用户越来越直接问 ChatGPT “被 AI 引用” = 新时代的流量入口所以未来 SEO 可能会变成： Google SEO → AI Citation SEO 如果你在做： SaaS API 开发者工具内容网站建议研究一下这个方向。⬇️

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Google发布 Gemini Intelligence 把 Gemini 从“聊天机器人”，彻底升级成 Android 的“系统级大脑” 它更像 Google 对下一代 Android 的总架构定义：过去 Android 是：“App + 系统” 现在开始变成：“AI 理解层 + 系统 + App” Gemini 开始主动理解： • 你正在做什么 • 你可能想做什么 • 哪些 App 可以协同 • 下一步应该自动完成什么 Google 官方甚至直接用了：“proactive AI features”。也就是：主动式 AI。以前的手机逻辑，本质上还是“人操作 App”。你需要自己打开软件、复制信息、切换页面、一步一步完成任务。现在 Google 想做的，是让 AI 直接理解你正在做什么，然后替你跨 App 执行。

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NotebookLM 推出了新功能"电影级视频概览"功能就是你把资料丢进NotebookLM，它能自动帮你生成一段沉浸式的视频来讲解这些内容不是简单套模板，而是用Google 最先进的多个 AI 模型自动组合生成的定制视频。目前只对 Ultra 付费用户开放，仅支持英文。

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卧槽！原来大部份人都把AI用错了，让AI学会反向操作才是王炸！！最近有个研究挺颠覆的，直接向AI提问可能反而是最低效的用法。真正会玩的人早就在反向操作，不是你追着AI要答案，而是让AI主动向你提问，把你的思路一点点逼出来。所以下次你脑子乱没方向，摸不着头脑的时候，直接把这段话丢给AI： “现在开始，咱俩角色互换，你不再是听我指挥的工具人，而是我的专属战略顾问，那接下来不是我问你答，而是你来主导节奏。通过连续高质量有穿透力的提问，帮我摸清现状，拆开问题，找到关键的线索。你要用一连串神仙的问题激活我的大脑，直接把乱七八糟的信息理清楚，再和我一起做出一份具体详细能落地的行动规划。” 这段提示一上，AI立刻从被动回答切换成主动的拆解，直接进入专业的战略顾问模式。

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说个暴论，这才是2026年到目前为止，AI行业最有价值的一次更新，没有之一🚀🚀🚀 Claude一口气接入了8个创意行业的顶级工具，Blender，Adobe，Autodesk，Ableton，Splice，Canva，SketchUp，Resolume。它不再是让你在聊天框里生成东西，再导出到软件里修改，而是直接钻进你每天打开8小时的软件内部，帮你调试场景，批量修改物体，写自定义脚本，处理所有你不想做的重复性劳动。以前的AI是让你换个地方工作，现在的AI是跑到你的工位上帮你干活。这标志着AI正式进入工具原生时代，它的下一个战场再也不是谁的模型更大，而是谁能无缝嵌入普通人的真实工作流。我认为对所有创作者来说，学会用好这些连接器，比追任何新出的大模型都重要。

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其实不是每个职场人都必须去学 Claude Code 或 Codex。如果你的工作主要只是改 PPT、补 Excel、写汇报，那么你真正缺的不是一个超强的 Agent，而是一个知道你工作上下文的 AI助手。比如 remio，它会持续把你的本地文件、会议、邮件这些资料变成上下文。让它改 PPT 的时候，不需要每次重新上传十个文件、再把项目背景解释一遍，只需要选取本地相关资料，它会自动读取、分析、提炼、并快速汇总成你需要的交付形式。它更像一个已经在公司陪你协作了很久、知道项目来龙去脉的 AI 办公秘书。以后老板一发任务，你就可以直接让remio帮你干。

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报销日翻邮箱找发票的那半小时，不应该是你干的活兄弟们，我说一个牛马人每月必过的鬼门关——报销。流程复杂不说，就找发票、统计发票这一步纯粹尼玛是在消耗生命。电子发票全特么发在邮箱里，高铁票、滴滴、酒店、餐饮……一个月下来几十封，发件人五花八门，没有任何规律。到了报销日，你得一封一封翻、一个一个下载PDF、对金额、填日期、写用途，然后手动往报销单里搬，再写一封提交邮件发给财务。整个过程没有任何技术含量，全是体力活，但就是要花你半个小时甚至更长——因为经常翻着翻着漏掉一张，又得从头找。我为了偷懒研究过写过邮箱CLI脚本批量导出发票，结果研究脚本的时间比手动搞还长，最后还是老老实实一封一封翻。直到发现网易邮箱大师 APP 的 AI 助理可以把这套流程完整跑下来。操作就三步：第一步：先把邮箱整理一遍。 AI助理 → 整理最近邮件，一键扫最近30封，垃圾邮件清掉，发票类邮件自动浮出来，不用自己筛。第二步：让 AI 查本月发票清单。用 AI 搜索和问答，直接告诉它："帮我查本月所有含发票的邮件，列出文件名、金额、日期。" 扫完直接给你一张清单，复制就能用。第三步，输出报销内容 + 顺手把报销邮件也写完。告诉 AI 报销人、部门，让它按财务要求的格式整理好明细；再用撰写邮件功能，一句话生成提交报销的正式邮件，改个抬头直接发财务。查发票 → 整理清单 → 填表格 → 写邮件，全在邮箱里一站搞定，原来半小时的活现在 10 分钟跑完。统计发票、贴发票，这种牛马专属的苦力活，能外包给 AI 的就别自己动手了。功能入口：网易邮箱大师 APP → 底部导航栏 → AI助理我平时工作习惯是MAC，大师app也有MAC版，助理入口就在窗口右上角。 #网易邮箱 #AI办公 #效率工具 #老杨啊分享

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卧槽，太夸张了，现在 AI 时代的闲鱼已经面世了吗？这不就是谁先知道谁赚钱，拼速度了？你的技能，专业知识，等等你的一切，竟然可以在你睡觉的时候被别人买走，这是什么科幻小说吗？？之前我一直在想，现在大家优秀的 skill 往往都是自己用，大部分人舍不得开源的，那有没有一个平台既能让用户用到这些大神的专业知识、skill，但是又不用开源呢？还真让我给找到了！！前两天看到国内一个博主推荐一个很野的平台-UUMit 让你的技能、经验、工作流都可以变成能力卡，被需要的人、或者别人的 Agent 自动发现、调用并且直接付费！！有点像03年淘宝刚出来的时候，只不过当年流通的是商品，现在流通的是能力具体能干什么？举几个例子你就懂了会写小红书脚本的，可以把选题逻辑、爆款模板、平台规则检测能力上架，别人发布“帮我做一周小红书内容计划”，平台自动匹配到你，你接单交付会做行业研究的，可以把数据库、报告、案例库放进知识商店，AI 生成不了的真实行业数据，反而更值钱会写代码的，可以把 API、MCP 工具、自动化脚本上架，别人的 Agent 需要某个能力时，直接调用你的接口，你按调用次数收费甚至你只是整理过某个垂直领域的供应商名单、SOP、课程讲义，这些 AI 生成不了的资料，都可以变成知识资产这绝对是一次能力供应链的重构！以前的 AI 只能在自己的对话框里回答问题，但复杂任务需要很多外部能力：数据、接口、行业知识、人工交付 UUMit 做的事情是：让 Agent 可以发现别人的能力，也能让自己的能力被别的 Agent 调用这就是 A2A（Agent to Agent）真正有意思的地方，不是让 AI 互相聊天，而是让 AI 找能力、调接口、买知识、拉人协作，把事情交付掉为什么我说谁先知道谁赚钱？因为这个平台刚起来，早期上架的人能建立先发优势而且现在 Agent 真的开始干活了，不再只是聊天工具，它们需要外部能力来完成复杂任务谁先把自己的能力挂上去，谁就有机会被更多 Agent 发现和调用这就是信息差的价值，就像03年最早在淘宝开店的那批人 UUMit 现在有哪些功能？任务发布入口：你不用一开始就知道该找谁，也不用自己拆一堆工具，你只要说清楚想完成什么，UUMit 会帮你找能完成这件事的能力 Skill/Agent/工作流上架：你写好的工具，不一定只能自己用，它也可以成为别人工作流里的一环知识商店：AI 可以生成很多内容，但它不一定拥有你手里的行业资料、真实数据、案例库和经验沉淀，这些东西放到 UUMit，可能会变成可复用的知识资产数据广场：Agent 不必自己拥有所有数据和接口，需要某项外部能力时，可以通过 UUMit 调用数据广场里的资源强烈推荐大家来试试：

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超级个体｜柿子

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这是 Booking 和 Sourcegraph 的技术负责人在昨天 AI Engineer Summit 2025 上的一场主题为“在企业 SDLC 中构建真正带来投资回报的 AI 智能体”的演讲，他们分享了自己如何开发与使用 AI 工具，来替公司里的开发者节约时间、减少重复劳动，还能保证产品质量。在某种程度上，这就和我们在日常生活里寻找各种“捷径”或“自动化工具”有异曲同工之妙。这场演讲围绕一个大主题：如何在企业中使用 AI（人工智能）来真正节省时间、提高效率并获得实实在在的回报。可能你不是专业的程序员，但在工作和生活里，你也常常会遇到那些繁琐、重复的事情。如果我们有办法用更聪明的 AI 系统来分担琐碎、让自己有更多时间去做更有创造力或更有意义的工作，那也是挺不错的。 AI 解决了 Booking 中的哪些“痛点”？ 1. 代码库太大、太旧 • 就好比我们的电脑里堆了很多文档、照片、软件，到底该删哪儿、该留哪儿？最后找个东西怎么都翻不出来。 • Booking 里有几千名开发人员、海量代码，各种“过时的功能开关”、“没用的旧功能”就像老旧文件一样堆积成山，找和改都很费时。这些“旧东西”不但让系统臃肿，也拖慢了后续新功能的上线速度。 2. 日常工作重复度高 • 想象一下，你每天可能要应对相同的邮件模板、相同的表格操作，甚至相同的对话。时间一久，就失去了激情和创造力。 • 对他们来说，是在同一个庞大系统上修改、审查代码，可能 80% 都是重复操作。“小问题”却要手动翻大量文档或代码才能找到答案，极其浪费时间。 3. 团队合作成本高 • 同事之间得相互审阅彼此的修改，还要确保所有人遵守项目的统一规则或合规要求。 • 设想一下，如果每次你都要仔细对照一份几十页的“规范手册”，然后挨个校对，很繁琐也容易出错。他们怎么用 AI 来解决？ 1. 智能搜索与自动化提示 • 就像给你的文档库装了一个“超级搜索引擎”，能理解关键词甚至上下文，立刻帮你在海量资料里找到精确的内容。 • 在 Booking，他们用 Sourcegraph 的“智能搜索”功能快速定位旧代码或特性开关，然后再用 AI 模型（Cody）判断哪些能删，哪些需要保留，就像一个自动化的“断舍离”助手。 2. 让 AI 帮你码字、审阅和修正 • 你可能已经见过一些自动写作或自动补全工具，AI 能在编辑器里推荐或帮你改错，还能根据公司内部的规则给出修改建议。 • 在 Booking 的场景下，AI 不只写代码，还会根据预先定义的“企业规范”和“审核规则”，在审阅过程中自动指出问题，并给出修正建议。这样人类的审查者就不必再“重头到尾”一遍遍去对照那些复杂规范。 3. 长期目标：自动化地清理旧系统、升级基础架构 • 我们平时也会有电脑系统定期清理的需求，把冗余的文件删掉，让系统更快、更稳定。 • 他们希望在几个月内，通过 AI 辅助大规模迁移，让老旧代码变得更现代、更易维护，而不是拖个几年还没动工。这些工具带来的价值与启示 1. 节省时间，减轻负担 • 在演讲中提到，Booking 的一些开发者如果持续使用 AI 工具，效率能提升 30% 以上。一天 8 小时的工作量，只需花 5~6 小时就可完成。这让他们能拿出更多精力去做更有创造力或价值更高的事情。 • 这一点放在我们日常生活里，你也可以想想：如果有一个智能工具帮你做重复、琐碎、机械的事，能帮你省多少功夫？ 2. 提升质量并保持一致 • AI 可以帮助自动检查并修复那些人工容易忽视的规范性问题，减少人为失误。 • 在公司或团队里，也更好维持统一标准，就像一个耐心又不会犯困的“质量管理员”。 3. 教育与学习 • 他们反复提到，“培训团队”非常关键。再好的工具，如果不了解使用方法和思路，也感受不到真正的价值。 • 对我们普通人而言，想用好一款新软件或新 AI 工具，也要学会“怎么问”、“怎么给它提示”。通过合适的提问，AI 才能真正解决你的具体问题。 4. 不是“包治百病”，但有无限潜力 • 演讲嘉宾也坦言，他们还在不断摸索和试验，AI 既有机会也有局限。 • 目前最常见的风险就是“幻觉”（AI 胡乱编造答案）、“隐私问题”（公司机密数据的安全），以及如何更好地落地（比如整合进现有工具、培训员工）。 • 但对于“重复琐碎”的场景，AI 的潜力是巨大的。这次演讲的核心，其实不只适用于软件开发者。它给我们的启示是：面对日益繁琐的数字化世界，我们可以借助“智能体”来减少重复劳作、提升工作效果。 • 你可能在文档编辑、报表制作、邮件回复等环节，都能找到“AI 小助手”的用武之地； • 你可能也需要培训自己或培训团队，学会正确和 AI 工具“对话”，才能最大化地获得收益； • 你还需要考虑企业规范、团队文化、安全等多种因素，这些都需要一个循序渐进的过程。一句话总结：当“自动化”不再只停留于机械流程，而是能读懂复杂环境、给出直接改进建议的时候，我们就离真正的“降本增效”更近一步了。不断学习、不断试错，才能让 AI 与我们的实际工作完美结合。希望这篇简单介绍能帮你了解这场演讲的实质。如果有机会，不妨进一步关注 Booking、Sourcegraph 以及更多企业在 AI 落地方面的探索，也许下一步，你就能把这些方法带入自己的工作流程，真正让“AI 智能体”成为你可靠的帮手。

这是 Booking 和 Sourcegraph 的技术负责人在昨天 AI Engineer Summit 2025 上的一场主题为“在企业 SDLC 中构建真正带来投资回报的 AI 智能体”的演讲，他们分享了自己如何开发与使用 AI 工具，来替公司里的开发者节约时间、减少重复劳动，还能保证产品质量。在某种程度上，这就和我们在日常生活里寻找各种“捷径”或“自动化工具”有异曲同工之妙。这场演讲围绕一个大主题：如何在企业中使用 AI（人工智能）来真正节省时间、提高效率并获得实实在在的回报。可能你不是专业的程序员，但在工作和生活里，你也常常会遇到那些繁琐、重复的事情。如果我们有办法用更聪明的 AI 系统来分担琐碎、让自己有更多时间去做更有创造力或更有意义的工作，那也是挺不错的。 AI 解决了 Booking 中的哪些“痛点”？ 1. 代码库太大、太旧 • 就好比我们的电脑里堆了很多文档、照片、软件，到底该删哪儿、该留哪儿？最后找个东西怎么都翻不出来。 • Booking 里有几千名开发人员、海量代码，各种“过时的功能开关”、“没用的旧功能”就像老旧文件一样堆积成山，找和改都很费时。这些“旧东西”不但让系统臃肿，也拖慢了后续新功能的上线速度。 2. 日常工作重复度高 • 想象一下，你每天可能要应对相同的邮件模板、相同的表格操作，甚至相同的对话。时间一久，就失去了激情和创造力。 • 对他们来说，是在同一个庞大系统上修改、审查代码，可能 80% 都是重复操作。“小问题”却要手动翻大量文档或代码才能找到答案，极其浪费时间。 3. 团队合作成本高 • 同事之间得相互审阅彼此的修改，还要确保所有人遵守项目的统一规则或合规要求。 • 设想一下，如果每次你都要仔细对照一份几十页的“规范手册”，然后挨个校对，很繁琐也容易出错。他们怎么用 AI 来解决？ 1. 智能搜索与自动化提示 • 就像给你的文档库装了一个“超级搜索引擎”，能理解关键词甚至上下文，立刻帮你在海量资料里找到精确的内容。 • 在 Booking，他们用 Sourcegraph 的“智能搜索”功能快速定位旧代码或特性开关，然后再用 AI 模型（Cody）判断哪些能删，哪些需要保留，就像一个自动化的“断舍离”助手。 2. 让 AI 帮你码字、审阅和修正 • 你可能已经见过一些自动写作或自动补全工具，AI 能在编辑器里推荐或帮你改错，还能根据公司内部的规则给出修改建议。 • 在 Booking 的场景下，AI 不只写代码，还会根据预先定义的“企业规范”和“审核规则”，在审阅过程中自动指出问题，并给出修正建议。这样人类的审查者就不必再“重头到尾”一遍遍去对照那些复杂规范。 3. 长期目标：自动化地清理旧系统、升级基础架构 • 我们平时也会有电脑系统定期清理的需求，把冗余的文件删掉，让系统更快、更稳定。 • 他们希望在几个月内，通过 AI 辅助大规模迁移，让老旧代码变得更现代、更易维护，而不是拖个几年还没动工。这些工具带来的价值与启示 1. 节省时间，减轻负担 • 在演讲中提到，Booking 的一些开发者如果持续使用 AI 工具，效率能提升 30% 以上。一天 8 小时的工作量，只需花 5~6 小时就可完成。这让他们能拿出更多精力去做更有创造力或价值更高的事情。 • 这一点放在我们日常生活里，你也可以想想：如果有一个智能工具帮你做重复、琐碎、机械的事，能帮你省多少功夫？ 2. 提升质量并保持一致 • AI 可以帮助自动检查并修复那些人工容易忽视的规范性问题，减少人为失误。 • 在公司或团队里，也更好维持统一标准，就像一个耐心又不会犯困的“质量管理员”。 3. 教育与学习 • 他们反复提到，“培训团队”非常关键。再好的工具，如果不了解使用方法和思路，也感受不到真正的价值。 • 对我们普通人而言，想用好一款新软件或新 AI 工具，也要学会“怎么问”、“怎么给它提示”。通过合适的提问，AI 才能真正解决你的具体问题。 4. 不是“包治百病”，但有无限潜力 • 演讲嘉宾也坦言，他们还在不断摸索和试验，AI 既有机会也有局限。 • 目前最常见的风险就是“幻觉”（AI 胡乱编造答案）、“隐私问题”（公司机密数据的安全），以及如何更好地落地（比如整合进现有工具、培训员工）。 • 但对于“重复琐碎”的场景，AI 的潜力是巨大的。这次演讲的核心，其实不只适用于软件开发者。它给我们的启示是：面对日益繁琐的数字化世界，我们可以借助“智能体”来减少重复劳作、提升工作效果。 • 你可能在文档编辑、报表制作、邮件回复等环节，都能找到“AI 小助手”的用武之地； • 你可能也需要培训自己或培训团队，学会正确和 AI 工具“对话”，才能最大化地获得收益； • 你还需要考虑企业规范、团队文化、安全等多种因素，这些都需要一个循序渐进的过程。一句话总结：当“自动化”不再只停留于机械流程，而是能读懂复杂环境、给出直接改进建议的时候，我们就离真正的“降本增效”更近一步了。不断学习、不断试错，才能让 AI 与我们的实际工作完美结合。希望这篇简单介绍能帮你了解这场演讲的实质。如果有机会，不妨进一步关注 Booking、Sourcegraph 以及更多企业在 AI 落地方面的探索，也许下一步，你就能把这些方法带入自己的工作流程，真正让“AI 智能体”成为你可靠的帮手。

宝玉

22,729 Aufrufe • vor 1 Jahr

兄弟们，牛P了啊 ChatGPT的桌面版本新增了一项功能，允许GPT直接修改用户在Mac电脑上正在编辑的文件。也就是GPT能看到你当前打开的文档，然后你只需要通过聊天或者语音要求它修改什么，它就帮你自动完成。这一功能首先针对“集成开发环境”（IDE）进行优化和支持。它能看到你的屏幕内容，自动根据你的要求修改代码。

兄弟们，牛P了啊 ChatGPT的桌面版本新增了一项功能，允许GPT直接修改用户在Mac电脑上正在编辑的文件。也就是GPT能看到你当前打开的文档，然后你只需要通过聊天或者语音要求它修改什么，它就帮你自动完成。这一功能首先针对“集成开发环境”（IDE）进行优化和支持。它能看到你的屏幕内容，自动根据你的要求修改代码。

小互

60,598 Aufrufe • vor 1 Jahr

出门在外也能让 Claude 在电脑上干活 Claude 彻底小龙虾化 Claude Cowork 推出一的一个新功能：Dispatch，用手机远程指挥电脑上的 Claude 干活。打开 Cowork，找到 Dispatch 选项扫个二维码，手机就配对上了然后你电脑只要开着，你就能通过手机操控Cowork，让它去你的电脑里做任何事情... Dispatch 走的是 Cowork 的底层能力，你电脑上 Claude 能用的一切（本地文件、连接器、插件、浏览器），从手机端都能调用。能访问你连接的邮箱、网盘、Slack等，还能访问你电脑里的指定的或者所有文件，理论上是可以让它调用各个文件帮你干活。典型场景包括：数据处理：你在外面，想让 Claude 从本地的 Excel 表格里提取数据，整理成摘要报告。发条消息就行，Claude 会访问你电脑上的文件，跑完把结果放好。信息汇总：让 Claude 搜你的 Slack 消息和邮件，起草一份简报文档。省得你回到电脑前还得翻半天聊天记录。文件整理：指定一个文件夹，让 Claude 按你的规则整理或处理里面的文件。演示制作：让 Claude 从 Google Drive 里找素材，拼一份格式化的演示文稿。

出门在外也能让 Claude 在电脑上干活 Claude 彻底小龙虾化 Claude Cowork 推出一的一个新功能：Dispatch，用手机远程指挥电脑上的 Claude 干活。打开 Cowork，找到 Dispatch 选项扫个二维码，手机就配对上了然后你电脑只要开着，你就能通过手机操控Cowork，让它去你的电脑里做任何事情... Dispatch 走的是 Cowork 的底层能力，你电脑上 Claude 能用的一切（本地文件、连接器、插件、浏览器），从手机端都能调用。能访问你连接的邮箱、网盘、Slack等，还能访问你电脑里的指定的或者所有文件，理论上是可以让它调用各个文件帮你干活。典型场景包括：数据处理：你在外面，想让 Claude 从本地的 Excel 表格里提取数据，整理成摘要报告。发条消息就行，Claude 会访问你电脑上的文件，跑完把结果放好。信息汇总：让 Claude 搜你的 Slack 消息和邮件，起草一份简报文档。省得你回到电脑前还得翻半天聊天记录。文件整理：指定一个文件夹，让 Claude 按你的规则整理或处理里面的文件。演示制作：让 Claude 从 Google Drive 里找素材，拼一份格式化的演示文稿。

小互

63,260 Aufrufe • vor 5 Monaten

🤪「 AI 邪修小技巧 5/100：Google 官方免费中文 AI 教学课程，0 帧起手做 APP」上次提到了怎么拿到免费的 Google API 的赠金，然后免费使用 gemini-3.0-pro/flash 的 AI 模型。这次想要推荐一下关于 Google Skills 的一个关于 AI Studio 的系列课程。 AI Studio 是我自己经常会用来搭建应用的基础框架的平台：它的好处在于可以快速帮你按照需求配置 Gemini API，只需要将需求用自然语言告诉它，很快就能构建出一个符合基础功能的框架。如果需要后端功能，则下载 Code 之后，继续在 IDE 里面编辑就行。这个 Google Skills 里面的系列教人快速上手 AI Studio 的使用，含有「课程」和「实操」的不同教学模型，相当于手把手教了，非常推荐：

🤪「 AI 邪修小技巧 5/100：Google 官方免费中文 AI 教学课程，0 帧起手做 APP」上次提到了怎么拿到免费的 Google API 的赠金，然后免费使用 gemini-3.0-pro/flash 的 AI 模型。这次想要推荐一下关于 Google Skills 的一个关于 AI Studio 的系列课程。 AI Studio 是我自己经常会用来搭建应用的基础框架的平台：它的好处在于可以快速帮你按照需求配置 Gemini API，只需要将需求用自然语言告诉它，很快就能构建出一个符合基础功能的框架。如果需要后端功能，则下载 Code 之后，继续在 IDE 里面编辑就行。这个 Google Skills 里面的系列教人快速上手 AI Studio 的使用，含有「课程」和「实操」的不同教学模型，相当于手把手教了，非常推荐：

Penny777 🦊

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