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OpenAI 官方发布的【Codex AI 智能体上手指南】（中英文双语字幕）想知道 OpenAI 最新的编程 AI 智能体 Codex 是如何工作的吗？在这段由 OpenAI 官方制作的演示中，您将看到： - Codex 核心能力：如何连接 GitHub，独立浏览和理解代码库，进行代码修改，并自动生成合并请求（PR）。 - 实战操作：从设置云端环境、分配多任务，到提供 agent . md 等上下文信息，引导 AI 智能体精准修复 GitHub 问题并进行测试验证。 - 开发者提效：了解 Codex 如何作为远程 AI 编程助手，在云端高效处理任务，帮助开发者简化日常工作，专注于创新。您可以快速掌握 OpenAI 这款前沿 AI 编程工具的强大功能和使用方法，了解其如何帮助开发者提升日常工作效率。

宝玉

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Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

3 条评论

币安交易所注册服务 (Parody) 的头像

币安交易所注册服务 (Parody)1 年前

很期待这个工具

NICE 的头像

NICE1 年前

Stay competitive by balancing cutting-edge AI with automation tools. Forrester shows how.

BiyaPay数字货币炒美股的头像

BiyaPay数字货币炒美股1 年前

这个不错啊

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Codex 发布视频中英文双语字幕见证软件工程的未来！OpenAI 为您带来 Codex 的最新研究性预览——一个强大的远程 AI 智能体，现已集成到 ChatGPT (专业版、企业版和团队版用户首批体验)。在本视频中，我们将深入探讨 Codex 如何利用全新的 codex-1 模型，在云端并行处理复杂的软件开发任务：从解释代码库、查找并修复 Bug，到主动提出优化建议、甚至处理大规模代码重构。了解 AI 智能体如何在你自己的代码仓库和环境中工作，以及 OpenAI 是如何通过端到端强化学习训练这些智能体，使其不仅能编写代码，还能理解和操作整个开发流程。这不仅仅是工具的升级，更是向 AI 作为全能开发伙伴的转变。准备好了解 Codex 如何让您的开发工作流发生根本性变化，以及它如何预示着一个人人都能更高效构建软件的未来。

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宝玉

126,923 次观看 • 1 年前

Codex 最新动态：从 GPT‑5.6 与 Ultra 模式，到多智能体并行协作、计算机与浏览器操作、应用截图理解、行内代码和文档修改，再到一键发布 Sites、跨项目管理以及完整的 PR 工作流。 Codex 已不只是一个“帮你写代码”的工具，而是能够拆解复杂任务、操作和测试应用、协调多个项目、处理 Bug 与代码审查，并协助完成发布的开发伙伴。无论你想提高日常开发效率，还是探索更自动化的 AI 编程方式，这支视频都能帮你快速掌握 Codex 的新能力和实际应用场景。本视频由 baocut 翻译

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宝玉

37,498 次观看 • 29 天前

OpenAI刚刚发布了一套全新的工具，帮助开发者更轻松地创建AI智能体（Agent）。过去，开发AI智能体时，开发者通常需要自己拼凑不同的API，不仅麻烦，效率也低。OpenAI新推出的三个内置工具有效解决了这些痛点：第一，Web Search工具，让AI智能体能够实时搜索网络，获取最新的事实信息，回答更准确。第二，File Search工具，升级后支持元数据筛选和直接访问向量数据库，更好地利用企业或个人私有数据，轻松实现知识检索（RAG）功能。第三，Computer Use工具，能控制电脑自动执行任务，甚至操作没有API的旧软件，实现复杂任务自动化。 OpenAI同时还推出了全新的Responses API，不仅能支持多轮对话，还能同时调用多个工具，简化复杂流程，提升效率。它将在未来逐步替代Assistant API（计划于2026年停止服务）。此外，OpenAI的开源智能体编排框架Swarm现已正式升级为Agents SDK，更适合生产环境，支持智能体间的协作、任务交接、流程监控和追踪，开发者只需几行代码就能构建强大的多智能体系统。 OpenAI 首席产品官 Kevin Weil 在直播的最后总结说：“2025 年将会是 AI 智能体爆发的一年，也是 ChatGPT 和我们开发者工具从‘仅仅回答问题’ 升级为‘真正能在现实世界里为你执行任务’的一年。”

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宝玉

67,100 次观看 • 1 年前

课程视频翻译：《“多AI智能体系统”（Multi AI Agent Systems）》这门课程由 CrewAI 的创始人兼CEO João Moura打造。在这门课程中，你将学习如何将复杂任务分解为多个AI智能体的子任务，每个智能体都扮演一个特定的角色并执行相应的任务。例如，生成一份研究报告时，你可能会有研究员智能体、撰写智能体和质量保证智能体进行协作。你需要像管理团队一样，定义这些智能体的角色、期望和交互方式。课程将涵盖关键的AI智能体技术，包括角色扮演、工具使用、记忆管理、保护机制以及跨智能体协作。你还将学习如何构建自己的多智能体系统，以便解决复杂任务。我相信你会发现设计智能体并观察它们协作完成任务既高效又有趣。多智能体架构将在推动AI系统的发展方面起到重要作用。课程地址：

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宝玉

90,525 次观看 • 2 年前

如何让 GitHub Copilot 更好的帮你完成编码任务 GitHub Copilot 不过是开发者工具箱里众多工具之一；要想有效使用它，就需要掌握一定的技巧。我们经常接收到开发者的提问，他们想知道如何更好地利用 GitHub Copilot、如何编写有效的注释来生成代码，以及应该提出哪些问题。我们请来了企业解决方案工程师 Lindsey Bocatto 来分享使用 GitHub Copilot 的最佳实践，以及如何有效地利用这一新工具。 ▬▬▬▬▬▬ 视频时间点 ⌚ ▬▬▬▬▬▬ 0:00 开场介绍 1:12 如何开始使用 GitHub Copilot 5:22 GitHub Copilot 是如何理解提示上下文的？ 8:00 通过 GitHub Copilot 聊天功能提出问题 10:51 向 GitHub Copilot 提供更多上下文信息 13:43 使用 GitHub Copilot 的小贴士

如何让 GitHub Copilot 更好的帮你完成编码任务 GitHub Copilot 不过是开发者工具箱里众多工具之一；要想有效使用它，就需要掌握一定的技巧。我们经常接收到开发者的提问，他们想知道如何更好地利用 GitHub Copilot、如何编写有效的注释来生成代码，以及应该提出哪些问题。我们请来了企业解决方案工程师 Lindsey Bocatto 来分享使用 GitHub Copilot 的最佳实践，以及如何有效地利用这一新工具。 ▬▬▬▬▬▬ 视频时间点 ⌚ ▬▬▬▬▬▬ 0:00 开场介绍 1:12 如何开始使用 GitHub Copilot 5:22 GitHub Copilot 是如何理解提示上下文的？ 8:00 通过 GitHub Copilot 聊天功能提出问题 10:51 向 GitHub Copilot 提供更多上下文信息 13:43 使用 GitHub Copilot 的小贴士

宝玉

64,701 次观看 • 2 年前

uiverse + v0 Chat + Cursor + Vercel: AI辅助Web开发全流程演示，从UI设计到快速部署视频简介：这个视频展示了高效Web开发流程，从UI组件选择到最终部署的每一步。探讨了如何利用多种先进工具来简化开发过程并提高效率： uiverse：从这个开源UI组件库中选择并定制精美的界面元素。 v0 Chat：演示如何使用AI辅助开发工具来加速编码过程，解决复杂问题，并生成高质量代码。 Cursor：介绍如何使用这款AI驱动的代码编辑器进行代码优化和调试，提高代码质量。 Vercel：展示如何利用这个平台快速部署和发布Web应用。时间戳: 00:00 高效Web开发流程简介 01:53 案例展示 03:06 天气应用开发演示 13:49 收音故事页面开发演示 18:33 总结

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nicekate

20,818 次观看 • 1 年前

Claude Code 最佳实践 | Code w/ Claude 大会在 2025 年 5 月于旧金山举行的 Code w/ Claude 大会上，Anthropic 的技术团队成员 Cal Rueb 深入探讨了 Claude Code 的强大功能与最佳实践。无论您是初次接触 AI 编程助理，还是希望将工作流程提升到新水平的资深开发者，本次演讲都将为您提供宝贵的见解。Cal 分享了他从一名重度用户到核心贡献者的亲身经历，并揭示了 Claude Code 背后 “行之有效的简单方案” 的设计哲学。观看本次演讲，您将学习到： - 心智模型：如何像理解一位精通终端的同事一样理解 Claude Code。 - 内部工作原理：了解 Claude Code 作为一个纯粹的 AI 智能体，如何通过 “智能体式搜索” (Agentic Search) 来探索和理解您的代码库，而无需预先索引。 - 核心应用场景：从探索新项目、与 AI 结对编程、从零到一构建应用，到添加单元测试、撰写提交信息，甚至是进行大规模的代码库迁移。 - 最佳实践： - 如何利用 ` 文件为 Claude 提供关键上下文与指导。 - 高效管理权限，安全地加速您的工作流程。 - 通过集成 CLI 工具 (如 Git, Docker) 来释放 Claude 的全部潜力。 - 使用 `/compact` 等命令巧妙地管理上下文窗口。 - 高级技巧：学习如何同时运行多个 Claude 实例、善用 Escape 键进行干预，以及通过无头模式 (Headless Mode) 将 AI 智能体整合到您的 CI/CD 等自动化流程中。 - 最新功能：现场演示模型切换、工具调用间的 “深度思考” (Deep Thinking) 以及与 VS Code 和 JetBrains 的深度集成。演讲者： Cal Rueb，Anthropic 技术团队成员 (Paul Jankura-ai)

Claude Code 最佳实践 | Code w/ Claude 大会在 2025 年 5 月于旧金山举行的 Code w/ Claude 大会上，Anthropic 的技术团队成员 Cal Rueb 深入探讨了 Claude Code 的强大功能与最佳实践。无论您是初次接触 AI 编程助理，还是希望将工作流程提升到新水平的资深开发者，本次演讲都将为您提供宝贵的见解。Cal 分享了他从一名重度用户到核心贡献者的亲身经历，并揭示了 Claude Code 背后 “行之有效的简单方案” 的设计哲学。观看本次演讲，您将学习到： - 心智模型：如何像理解一位精通终端的同事一样理解 Claude Code。 - 内部工作原理：了解 Claude Code 作为一个纯粹的 AI 智能体，如何通过 “智能体式搜索” (Agentic Search) 来探索和理解您的代码库，而无需预先索引。 - 核心应用场景：从探索新项目、与 AI 结对编程、从零到一构建应用，到添加单元测试、撰写提交信息，甚至是进行大规模的代码库迁移。 - 最佳实践： - 如何利用 ` 文件为 Claude 提供关键上下文与指导。 - 高效管理权限，安全地加速您的工作流程。 - 通过集成 CLI 工具 (如 Git, Docker) 来释放 Claude 的全部潜力。 - 使用 `/compact` 等命令巧妙地管理上下文窗口。 - 高级技巧：学习如何同时运行多个 Claude 实例、善用 Escape 键进行干预，以及通过无头模式 (Headless Mode) 将 AI 智能体整合到您的 CI/CD 等自动化流程中。 - 最新功能：现场演示模型切换、工具调用间的 “深度思考” (Deep Thinking) 以及与 VS Code 和 JetBrains 的深度集成。演讲者： Cal Rueb，Anthropic 技术团队成员 (Paul Jankura-ai)

宝玉

28,028 次观看 • 1 年前

ClaudeCode 现在是我用的最多的 AI 辅助编码工具，也是我觉得目前最强的 AI 编码智能体，如果你有 Claude Pro 或者 Claude Max 订阅，并且写代码或者常用命令行工具，一定要试着用它去写代码、处理一些本地文件（整理文件夹之类都可以）、翻译本地markdown文件也可以。下面是官方介绍视频，已经翻译成双语字幕了，推荐看看。【Anthropic 官方】最强 AI 编程智能体 ClaudeCode 是如何诞生的？创造者 Boris 畅谈终端 AI 编程的革命与未来 “这是不是我们的秘密武器？我们确定要把它公之于众吗？” —— 这曾是 Anthropic 内部的真实讨论。现在，这个让 Anthropic 工程师效率飙升的日常工具 ClaudeCode，正式向 Claude Pro 订阅用户开放，也就是说你不需要有自己的 API Key，只要登录你的 Claude 订阅账号即可使用！ ClaudeCode 创造者 Boris 揭开这款革命性 AI 编程工具的神秘面纱： - 它为何诞生于“终端”这个最古老也最通用的界面？ - 从内部爆火到公开发布，经历了怎样的故事？ - 当你的编程搭档从人类同事变成 AI 智能体，工作流会发生怎样的颠覆？ - 告别繁琐的单元测试，让 AI 帮你搞定？ - CLAUDE MD 如何成为你与 AI 沟通的“记忆”和“指令手册”？

ClaudeCode 现在是我用的最多的 AI 辅助编码工具，也是我觉得目前最强的 AI 编码智能体，如果你有 Claude Pro 或者 Claude Max 订阅，并且写代码或者常用命令行工具，一定要试着用它去写代码、处理一些本地文件（整理文件夹之类都可以）、翻译本地markdown文件也可以。下面是官方介绍视频，已经翻译成双语字幕了，推荐看看。【Anthropic 官方】最强 AI 编程智能体 ClaudeCode 是如何诞生的？创造者 Boris 畅谈终端 AI 编程的革命与未来 “这是不是我们的秘密武器？我们确定要把它公之于众吗？” —— 这曾是 Anthropic 内部的真实讨论。现在，这个让 Anthropic 工程师效率飙升的日常工具 ClaudeCode，正式向 Claude Pro 订阅用户开放，也就是说你不需要有自己的 API Key，只要登录你的 Claude 订阅账号即可使用！ ClaudeCode 创造者 Boris 揭开这款革命性 AI 编程工具的神秘面纱： - 它为何诞生于“终端”这个最古老也最通用的界面？ - 从内部爆火到公开发布，经历了怎样的故事？ - 当你的编程搭档从人类同事变成 AI 智能体，工作流会发生怎样的颠覆？ - 告别繁琐的单元测试，让 AI 帮你搞定？ - CLAUDE MD 如何成为你与 AI 沟通的“记忆”和“指令手册”？

宝玉

37,514 次观看 • 1 年前

与 AI 结对编程：GitHub Copilot 使用入门随着编程语言和框架的激增，开发工作讽刺地变得更加复杂。开发人员需要记住不同环境中各种语法规则，并且他们发现自己写的很多代码都是重复而枯燥的。作为一个 AI 配对编程助手，GitHub Copilot 能帮助开发者将这些重复任务外包出去，使他们能够更专注于整体架构的设计。我们来看看如何开始使用 GitHub Copilot、探索它的功能，以及如何最大限度地发挥这个工具的潜力。 ▬▬▬▬▬▬ 时间戳 ⌚ ▬▬▬▬▬▬ 00:00 - GitHub Copilot 介绍 01:30 - GitHub Copilot 的工作原理 03:00 - GitHub Copilot 中的数据处理方式 04:33 - 使用 Copilot 调整工作流程 06:03 - 如何有效构建指令提示 08:37 - GitHub Copilot 编程演示 10:21 - GitHub Copilot 的最佳实践建议 12:08 - 利用 Copilot 进行 Django 模型构建 14:10 - 对 Django 代码进行细节调优 16:43 - 为 Copilot 设置命名规则 19:02 - Django 视图的优化技巧 21:20 - 创建 Django 视图的方法 23:08 - 利用注释和示例代码 25:38 - 使用 Copilot 精细化代码 28:08 - 关键要点与实用技巧 29:38 - 结语

与 AI 结对编程：GitHub Copilot 使用入门随着编程语言和框架的激增，开发工作讽刺地变得更加复杂。开发人员需要记住不同环境中各种语法规则，并且他们发现自己写的很多代码都是重复而枯燥的。作为一个 AI 配对编程助手，GitHub Copilot 能帮助开发者将这些重复任务外包出去，使他们能够更专注于整体架构的设计。我们来看看如何开始使用 GitHub Copilot、探索它的功能，以及如何最大限度地发挥这个工具的潜力。 ▬▬▬▬▬▬ 时间戳 ⌚ ▬▬▬▬▬▬ 00:00 - GitHub Copilot 介绍 01:30 - GitHub Copilot 的工作原理 03:00 - GitHub Copilot 中的数据处理方式 04:33 - 使用 Copilot 调整工作流程 06:03 - 如何有效构建指令提示 08:37 - GitHub Copilot 编程演示 10:21 - GitHub Copilot 的最佳实践建议 12:08 - 利用 Copilot 进行 Django 模型构建 14:10 - 对 Django 代码进行细节调优 16:43 - 为 Copilot 设置命名规则 19:02 - Django 视图的优化技巧 21:20 - 创建 Django 视图的方法 23:08 - 利用注释和示例代码 25:38 - 使用 Copilot 精细化代码 28:08 - 关键要点与实用技巧 29:38 - 结语

宝玉

57,729 次观看 • 2 年前

Ling-3.0-flash ：一个更适合实际工作的 AI 执行助手过去一段时间，大模型的发展重点一直集中在能力提升上。模型能回答什么问题、能处理多复杂的任务，成为行业关注的焦点。但随着 AI 开始进入真实工作流程，用户对于模型的期待也在发生变化：除了能够提供高质量答案，更希望它能够稳定、高效地完成具体任务。在日常工作中，真正消耗时间的往往不是复杂问题，而是大量重复性的处理工作。例如整理资料、分析数据、生成文档、处理代码、执行流程任务。这些事情需要投入大量精力，但其中有很多环节都可以通过 AI 进行优化。 Ling-3.0-flash 的定位正是在这一方向展开。它并不是单纯追求更大的模型规模，而是聚焦 Agent 工作流中的执行效率，帮助用户将明确的任务快速推进完成。官方介绍，该模型面向长程 Agent 工作流设计，重点提升响应速度、工具调用能力以及任务执行稳定性。从实际体验来看，它最大的特点是能够很好地融入已有工作流程，让 AI 从一个问答工具变成一个真正参与任务执行的助手。实测一：资料整理效率明显提升第一个测试场景是长文档处理。在实际工作中，经常会遇到需要快速阅读大量资料的情况，例如行业报告、会议记录、产品文档等。如果完全依靠人工整理，需要花费大量时间筛选重点、提取信息，再重新组织内容。测试过程中，我将一批较长的资料交给 Ling-3.0-flash 处理，让它完成信息提取、重点归纳和结构化整理。整个过程比较符合实际工作习惯。它能够快速抓取文档中的核心内容，并按照任务要求整理成更加清晰的结构。尤其是在面对大量相似信息时，它可以帮助用户减少重复阅读和手动整理的时间。这类能力对于内容运营、产品分析、市场研究等岗位非常实用。很多时候，用户并不是需要 AI 替自己完成最终判断，而是希望它先完成信息整理，把大量基础工作处理好，让人可以把精力放在更重要的分析和决策上。实测二：代码协作更加高效第二个体验场景是代码辅助。 AI 编程已经成为大模型应用的重要方向，但真正影响开发效率的，不只是生成代码的速度，更重要的是能否持续参与开发过程。在测试中，我让 Ling-3.0-flash 协助完成一个简单工具开发任务，包括生成基础代码、调整功能逻辑以及根据反馈进行优化。我需要做一个AI 会议纪要整理助手，请帮我生成代码，把会议录音转文字或会议记录，自动生成：会议摘要、决策事项、待办任务、负责人、截止时间首字耗时：337ms·完成耗时：68984ms·每秒 token 数：371 ，Ling-3.0-flash生成的会议纪要整理助手功能完整、专业美观，支持录音转文字、AI自动生成摘要/决策/待办任务，并支持导出和多种交互功能。实际体验下来，它更适合成为开发过程中的协作助手。开发者可以先确定整体需求和功能方向，再让 AI 快速完成代码生成、修改和补充。这样一来，开发者不需要把大量时间花在重复编码和基础调整上，而可以更多关注产品逻辑和技术方案。这种协作方式更接近真实开发场景。人负责判断方向，AI 负责提高执行效率。实测三：批量任务处理展现执行优势除了开发场景，批量信息处理也是 Ling-3.0-flash 比较适合的方向。例如整理用户反馈、分析业务数据、处理文本分类等任务，通常具有数据量大、格式相对固定的特点。在测试中，我模拟了用户反馈整理场景，让模型对大量文本进行分类，并提炼其中的主要问题。从结果来看，它能够快速完成信息归类，并输出较为清晰的结构化结果。这类任务的价值在于帮助用户减少大量机械操作。以前需要人工逐条查看和整理的信息，现在可以先由 AI 完成初步处理，再由人工进行确认和优化。对于企业团队来说，这种能力可以应用在客服分析、市场调研、内部知识整理等多个环节。速度和效率，是 Flash 模型的重要优势随着 AI 应用逐渐深入业务流程，模型的效率同样成为重要指标。很多实际任务并不需要每一次都进行复杂推理，而更需要快速响应和稳定执行。例如信息分类、内容整理、数据转换等工作，如果能够以更高效率完成，就能明显提升整体生产力。 Ling-3.0-flash 支持混合思考模式，可以根据任务复杂程度调整处理方式，在响应速度和任务能力之间进行平衡。这种设计让它更适合高频使用场景。用户可以将更多日常任务交给 AI 处理，而不必担心流程效率受到影响。从使用体验来看，它更像一个高效执行伙伴经过几个场景测试后，Ling-3.0-flash 给我的整体感受是，它并不是单纯提升聊天体验，而是在帮助用户重新分配工作时间。它可以处理大量信息整理工作，可以辅助开发过程，也可以参与自动化任务执行。对于普通用户来说，它能够减少重复操作，提高工作效率。对于开发者来说，它能够加快开发流程，降低基础工作的时间成本。对于企业来说，它能够帮助更多业务流程实现自动化。未来 AI 的价值，不只是回答问题，而是逐渐参与到真实工作流程中，帮助人完成更多具体任务。 Ling-3.0-flash 所体现的方向，就是让 AI 从一个提供答案的工具，进一步成为一个能够执行任务、提升效率的工作伙伴。官推：感兴趣可以自己试试 👉

Ling-3.0-flash ：一个更适合实际工作的 AI 执行助手过去一段时间，大模型的发展重点一直集中在能力提升上。模型能回答什么问题、能处理多复杂的任务，成为行业关注的焦点。但随着 AI 开始进入真实工作流程，用户对于模型的期待也在发生变化：除了能够提供高质量答案，更希望它能够稳定、高效地完成具体任务。在日常工作中，真正消耗时间的往往不是复杂问题，而是大量重复性的处理工作。例如整理资料、分析数据、生成文档、处理代码、执行流程任务。这些事情需要投入大量精力，但其中有很多环节都可以通过 AI 进行优化。 Ling-3.0-flash 的定位正是在这一方向展开。它并不是单纯追求更大的模型规模，而是聚焦 Agent 工作流中的执行效率，帮助用户将明确的任务快速推进完成。官方介绍，该模型面向长程 Agent 工作流设计，重点提升响应速度、工具调用能力以及任务执行稳定性。从实际体验来看，它最大的特点是能够很好地融入已有工作流程，让 AI 从一个问答工具变成一个真正参与任务执行的助手。实测一：资料整理效率明显提升第一个测试场景是长文档处理。在实际工作中，经常会遇到需要快速阅读大量资料的情况，例如行业报告、会议记录、产品文档等。如果完全依靠人工整理，需要花费大量时间筛选重点、提取信息，再重新组织内容。测试过程中，我将一批较长的资料交给 Ling-3.0-flash 处理，让它完成信息提取、重点归纳和结构化整理。整个过程比较符合实际工作习惯。它能够快速抓取文档中的核心内容，并按照任务要求整理成更加清晰的结构。尤其是在面对大量相似信息时，它可以帮助用户减少重复阅读和手动整理的时间。这类能力对于内容运营、产品分析、市场研究等岗位非常实用。很多时候，用户并不是需要 AI 替自己完成最终判断，而是希望它先完成信息整理，把大量基础工作处理好，让人可以把精力放在更重要的分析和决策上。实测二：代码协作更加高效第二个体验场景是代码辅助。 AI 编程已经成为大模型应用的重要方向，但真正影响开发效率的，不只是生成代码的速度，更重要的是能否持续参与开发过程。在测试中，我让 Ling-3.0-flash 协助完成一个简单工具开发任务，包括生成基础代码、调整功能逻辑以及根据反馈进行优化。我需要做一个AI 会议纪要整理助手，请帮我生成代码，把会议录音转文字或会议记录，自动生成：会议摘要、决策事项、待办任务、负责人、截止时间首字耗时：337ms·完成耗时：68984ms·每秒 token 数：371 ，Ling-3.0-flash生成的会议纪要整理助手功能完整、专业美观，支持录音转文字、AI自动生成摘要/决策/待办任务，并支持导出和多种交互功能。实际体验下来，它更适合成为开发过程中的协作助手。开发者可以先确定整体需求和功能方向，再让 AI 快速完成代码生成、修改和补充。这样一来，开发者不需要把大量时间花在重复编码和基础调整上，而可以更多关注产品逻辑和技术方案。这种协作方式更接近真实开发场景。人负责判断方向，AI 负责提高执行效率。实测三：批量任务处理展现执行优势除了开发场景，批量信息处理也是 Ling-3.0-flash 比较适合的方向。例如整理用户反馈、分析业务数据、处理文本分类等任务，通常具有数据量大、格式相对固定的特点。在测试中，我模拟了用户反馈整理场景，让模型对大量文本进行分类，并提炼其中的主要问题。从结果来看，它能够快速完成信息归类，并输出较为清晰的结构化结果。这类任务的价值在于帮助用户减少大量机械操作。以前需要人工逐条查看和整理的信息，现在可以先由 AI 完成初步处理，再由人工进行确认和优化。对于企业团队来说，这种能力可以应用在客服分析、市场调研、内部知识整理等多个环节。速度和效率，是 Flash 模型的重要优势随着 AI 应用逐渐深入业务流程，模型的效率同样成为重要指标。很多实际任务并不需要每一次都进行复杂推理，而更需要快速响应和稳定执行。例如信息分类、内容整理、数据转换等工作，如果能够以更高效率完成，就能明显提升整体生产力。 Ling-3.0-flash 支持混合思考模式，可以根据任务复杂程度调整处理方式，在响应速度和任务能力之间进行平衡。这种设计让它更适合高频使用场景。用户可以将更多日常任务交给 AI 处理，而不必担心流程效率受到影响。从使用体验来看，它更像一个高效执行伙伴经过几个场景测试后，Ling-3.0-flash 给我的整体感受是，它并不是单纯提升聊天体验，而是在帮助用户重新分配工作时间。它可以处理大量信息整理工作，可以辅助开发过程，也可以参与自动化任务执行。对于普通用户来说，它能够减少重复操作，提高工作效率。对于开发者来说，它能够加快开发流程，降低基础工作的时间成本。对于企业来说，它能够帮助更多业务流程实现自动化。未来 AI 的价值，不只是回答问题，而是逐渐参与到真实工作流程中，帮助人完成更多具体任务。 Ling-3.0-flash 所体现的方向，就是让 AI 从一个提供答案的工具，进一步成为一个能够执行任务、提升效率的工作伙伴。官推：感兴趣可以自己试试 👉

冰糖雪梨

15,661 次观看 • 17 天前

Cognition发布首位AI软件工程师Devin，这个演示相当惊艳。 Devin 是一个自主Agents，它通过使用自己的 shell、代码编辑器和网络浏览器来解决工程任务。 Devin成功通过了知名人工智能公司的实际工程面试，甚至还在 Upwork 上完成了实际工作。 Devin 在无辅助情况下正确解决了 13.86% 的问题，远远超过了之前最先进模型 1.96% 的无辅助和 4.80% 的辅助性能。它可以学习如何使用不熟悉的技术，可以为成熟的生产资源库做出贡献，可以训练和微调自己的人工智能模型，甚至试着在 Upwork 上给 Devin 提供真实的工作，它也能完成。

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歸藏(guizang.ai)

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OpenAI 新发布的 AI 智能体，把之前的 Operator （网页操作智能体）、Deep Research（深度研究）和 Codex （终端智能体）三合一了，并且运行在一个虚拟机中，可以灵活的组合这些子智能体共同完成任务，扬长避短！

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宝玉

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继上周 Claude 设计负责人分享自己的 Claude 工作流后，OpenAI 团队也发声了 OpenAI Codex 产品负责人 Alex 和开发者体验负责人 Romain 于昨日接受 Peter Yang 采访，展示了如何使用 Codex 处理日常工作： · Codex 主模型：轻松驾驭百万行代码的复杂任务 · Codex Spark：速度近乎疯狂 · Plan 模式：高效头脑风暴伙伴大厂的竞争往往就是这样朴实无华，却又格外迷人😈

继上周 Claude 设计负责人分享自己的 Claude 工作流后，OpenAI 团队也发声了 OpenAI Codex 产品负责人 Alex 和开发者体验负责人 Romain 于昨日接受 Peter Yang 采访，展示了如何使用 Codex 处理日常工作： · Codex 主模型：轻松驾驭百万行代码的复杂任务 · Codex Spark：速度近乎疯狂 · Plan 模式：高效头脑风暴伙伴大厂的竞争往往就是这样朴实无华，却又格外迷人😈

TechFlow 深潮｜APP 已上线

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Claude Code 团队刚刚发布了一门关于使用 Fable 5 进行循环工程的免费课程： [00:00] —— Claude Code 的底层工作原理 [05 :01] —— 智能体循环机制解析 [16 :21 ] —— 99% 开发者忽略的功能：自动模式 [19 :00] —— 为什么语音优于打字 [32: 34] —— 使用草稿合并请求进行自动代码审查 [58: 39] —— 将 Fable 5 用于非编程工作这门免费课程可以替代付费的 Claude Code 教程

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huangserva

66,818 次观看 • 1 个月前

OWL团队刚刚又开源了一款多智能体Manus类工具：Eigent，通过多智能体协作，来更高效的处理更复杂任务从效果看具备整合多种工具和数据的能力，生成的报告内容相对专业全面其处理任务时有清晰的任务拆解和执行过程，它把任务拆解成多个子任务，并会清晰展示出每个子任务的执行状态 Eigent支持根据任务创建或灵活调用workforce，多智能体并行处理执行速度更快支持worker间任务的并行，worker下子任务的并行，子任务执行过程中工具调用的并行可以根据需求定制AI团队，组建一个特定的项目组有Human-in-the-Loop机制，可以在关键节点进行人工干预决策内置200+MCP工具，也支持上传常用的MCP工具 #AI员工 #多智能体团队 #Eigent

OWL团队刚刚又开源了一款多智能体Manus类工具：Eigent，通过多智能体协作，来更高效的处理更复杂任务从效果看具备整合多种工具和数据的能力，生成的报告内容相对专业全面其处理任务时有清晰的任务拆解和执行过程，它把任务拆解成多个子任务，并会清晰展示出每个子任务的执行状态 Eigent支持根据任务创建或灵活调用workforce，多智能体并行处理执行速度更快支持worker间任务的并行，worker下子任务的并行，子任务执行过程中工具调用的并行可以根据需求定制AI团队，组建一个特定的项目组有Human-in-the-Loop机制，可以在关键节点进行人工干预决策内置200+MCP工具，也支持上传常用的MCP工具 #AI员工 #多智能体团队 #Eigent

AIGCLINK

16,164 次观看 • 1 年前

分享下我在 Vibe Coding 中，使用率最高，且最高效的几个工具，覆盖到设计稿生成，到代码交付，网页动效等👇 1、Codex 你只要输入一个需求，它就会调动多个AI智能体并行工作，无论是项目重构，还是从零构建MVP，，它都能独立完成，你无需关注代码，而是把更多精力放在架构设计和创造性问题解决上 2、Paper 这个可以让 AI 生成高质量设计稿，并实现设计与代码双向实时同步，你只需专注界面创作，AI 会自动还原为精准代码交付 3、21st 这个提供超多精美的前端组件，同时带有流畅的交互动画，只需点击复制 Prompt ，粘贴到 AI 对话框即可使用 4、Unicorn 这个，不用写代码，也可以做出丝滑流畅的 GPU 级网页特效，一键导出即可让 AI 接入你的项目 5、Agentation 这个，可以直接在网页上标注需要调整的元素，自动转化为 AI 能够直接理解，和执行的结构化代码上下文，实现网站的精细化调整 6、Axion 这个，能让你的 AI 化身 iOS 开发专家，覆盖从设计、开发到调试的全流程，，输出符合 Apple 高标准、安全、高性能，且易于维护的生产级代码 7、Apple docs mcp 配合这个，可以自动检索 Apple 最新开发文档，能解决日常开发软件中 90% 的问题

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Paidax

174,017 次观看 • 5 个月前

和AI Agent一起工作是一种什么样的体验？扣子空间详细体验评测（下面有邀请码）🧵↓ 字节跳动发布新一代 AI Agent 平台：扣子空间，Slogan为：在扣子空间，和 Agent 一起开始你的工作。也就是你可以像和真人协作一样，和AI一起完成特定任务。通过自然语言交流直接交付结果🫡 例如这个↓ 这个测试是模拟你通过AI来简化你的工作或者提高你的工作效率或者成果，例如假如你是一个幼儿园老师就可以通过AI生成一个交互式的英语学习应用。提高孩子们学习英语的乐趣。它支持调用MCP，这个测试调用了两个MCP，一个是图像生成一个是语音生成。扣子空间，它可以是： ✅「通用实习生」：可以处理各种基础任务，比如整理资料、写文案、查数据等。 ✅「领域专家」：针对具体行业或专业的问题（如法律、医学、设计等）有深入理解，能给出专业建议或完成复杂任务。你可以根据自己的需要选择不同AI来协助你完成任务。它不只是回答问题，AI还能主动帮你做事：比如生成报告、整理数据、写代码、规划日程等。支持两种工作方式：自动模式：AI自动帮你完成任务。协作模式：你可以一步步与AI互动，逐步推进任务，更适合复杂工作。

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小互

27,254 次观看 • 1 年前

$一个视频看懂 OpenAI 的最新更新！ 1️⃣ChatGPT Work，这是最重大的更新点，可以直线提升 OpenAI 的市场份额。 Codex + GPT-5.6 面向非代码开发者，手机智能助手入口 - 可以操作/生成 PDF\EXCEL\PPT等文件 - 帮做产品调研 - 整理邮件等等信息。并且在手机端、网页端、电脑端都支持。所以 ChatGPT 手机端，直接变成了 AI 时代的入口！ 2️⃣模型更新，发布了GPT-5.6。 5.6 里面细分了三个模型👇： ✔️ Sol 优点：推理最强、处理复杂任务最好、上下文最长适合：深度研究、复杂编程、商业分析、长文档、Agent 工作流 ✔️ Terra 优点：能力、速度、成本比较平衡适合：日常办公、自媒体策划、普通编程、内容分析 ✔️ Luna 优点：速度最快、价格最低适合：批量摘要、分类、信息提取、简单改写、自动化流水线如何更新？只需要将 APP 杀掉进程，然后重新启动，静默更新$

一个视频看懂 OpenAI 的最新更新！ 1️⃣ChatGPT Work，这是最重大的更新点，可以直线提升 OpenAI 的市场份额。 Codex + GPT-5.6 面向非代码开发者，手机智能助手入口 - 可以操作/生成 PDF\EXCEL\PPT等文件 - 帮做产品调研 - 整理邮件等等信息。并且在手机端、网页端、电脑端都支持。所以 ChatGPT 手机端，直接变成了 AI 时代的入口！ 2️⃣模型更新，发布了GPT-5.6。 5.6 里面细分了三个模型👇： ✔️ Sol 优点：推理最强、处理复杂任务最好、上下文最长适合：深度研究、复杂编程、商业分析、长文档、Agent 工作流 ✔️ Terra 优点：能力、速度、成本比较平衡适合：日常办公、自媒体策划、普通编程、内容分析 ✔️ Luna 优点：速度最快、价格最低适合：批量摘要、分类、信息提取、简单改写、自动化流水线如何更新？只需要将 APP 杀掉进程，然后重新启动，静默更新

摆烂程序媛

86,262 次观看 • 1 个月前