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Ana Sayfaya Dön

兄弟们！Stanford第二弹！来了！🔥 Stanford 这堂2小时AI系统构建课，直接把它们全干掉！强烈安利吴恩达“AI Project Strategy”它教的根本不是 Prompt技巧，而是斯坦福真正给工程师的从零到一构建可靠AI系统的完整方法论：怎么定义项目、搞数据、迭代优化、团队协作、最后真正落地部署。我做了中英双语版，晚上下班只刷这一个，生产力直接起飞，这绝对是你这周最值得干的事！👇🏻

Berryxia.AI

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Anya Rossi• Live Now

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Stanford 这堂 2 小时 AI 系统构建课，直接把 Claude 所有教程和 Prompting Thread 秒了！强烈推荐： “比你刷过的所有 Claude 教程都实用 10 倍” 里面讲的不是 prompt 技巧，而是 Stanford 真正教工程师如何从零构建可靠 AI 系统的完整方法论。周末就刷这一个，绝对是你这周最有生产力的事！我已经将其翻译为中英文双语视频直接戳这里👇

Stanford 这堂 2 小时 AI 系统构建课，直接把 Claude 所有教程和 Prompting Thread 秒了！强烈推荐： “比你刷过的所有 Claude 教程都实用 10 倍” 里面讲的不是 prompt 技巧，而是 Stanford 真正教工程师如何从零构建可靠 AI 系统的完整方法论。周末就刷这一个，绝对是你这周最有生产力的事！我已经将其翻译为中英文双语视频直接戳这里👇

Berryxia.AI

600,212 görüntüleme • 4 ay önce

兄弟们，都已经2026年了！强烈推荐了~ 但最荒谬的是-顶级AI公司里不少工程师，每天调提示词、刷benchmark。却对LLM到底怎么从零构建出来的了解，远不如斯坦福这堂2小时公开课。它把ChatGPT、Claude这类大模型的完整诞生过程，从Transformer架构到训练技巧、Scaling law、数据配比、甚至最底层的优化细节，全都拆得清清楚楚。抖音快手短视频能让你放松2小时，斯坦福这堂课却能让你在2小时内，真正看懂整个AI时代的底层核心要素。免费、公开、含金量夯到爆啊！。很多在OpenAI、Anthropic工作的人，都没系统学过这么多。真正想懂AI的人，现在就把抖音关掉，打开这个视频开干。

兄弟们，都已经2026年了！强烈推荐了~ 但最荒谬的是-顶级AI公司里不少工程师，每天调提示词、刷benchmark。却对LLM到底怎么从零构建出来的了解，远不如斯坦福这堂2小时公开课。它把ChatGPT、Claude这类大模型的完整诞生过程，从Transformer架构到训练技巧、Scaling law、数据配比、甚至最底层的优化细节，全都拆得清清楚楚。抖音快手短视频能让你放松2小时，斯坦福这堂课却能让你在2小时内，真正看懂整个AI时代的底层核心要素。免费、公开、含金量夯到爆啊！。很多在OpenAI、Anthropic工作的人，都没系统学过这么多。真正想懂AI的人，现在就把抖音关掉，打开这个视频开干。

Berryxia.AI

175,758 görüntüleme • 3 ay önce

凭啥说中国🇨🇳未来是美国🇺🇸唯一对手？你把一颗螺丝、一个零件、一个驱动程序拆开看，它什么都不是。但中国人擅长的不是某一个点，而是把所有点“组装成系统”的能力。上世纪90年代，美国搞去工业化，把制造业往外甩，老美资本家兴奋地下注：我们掌握设计、技术和规则，低端的制造就让“中国工厂”搞定。没人意识到，这不是工厂的外包，这是工业文明主动放弃了自己的“系统底盘”。风险？独家解读⬇️ 什么是底盘。美国🇺🇸它丢掉的是整个“Industrial Commons”—设计、试产、测试、修正、工艺优化……整条从实验室到量产的链条。你可以限制光刻机、顶尖芯片，但你无法消灭中国的“体系构建能力”。然后中国开始补短板，搞芯片，搞AI，搞软件算法。最可怕的不是它追上了，而是它把这些东西也系统化了。算法 + 工厂；数据 + 封装；大模型 + 自动化流水线。你可以断它的卡脖子技术，但你断不了它的体系构建能力。这个世界上现在只有一个国家，能把工业体系“整体打包开战”——就是中国。这不是那种“靠卷”堆出来的，而是有深层文化机制支持的能力。能干，听话，聪明，擅长协作、执行和大工程落地。这不是一种能力，是一种建立在儒家文明结构。所以说，特朗普不是疯子，他只是看懂了这件事。他知道，中国不是偷走了几个岗位，是在悄悄拼装一个能打仗的产业链闭环。而这正是美国最怕的事：一个有软件有算法、后面硬件有工厂、有指挥系统、还能一体化推进的国家。但故事还没结束。中国🇨🇳真正的对手，其实不是美国🇺🇸。是自己。因为历史上所有系统性最强、执行力最强的国家，最终往往都败在“刚性太强，转弯太慢”。它会赢在系统，也可能毁在系统。摧毁一个像中国这样的国家，不需要敌人，只需要它自己不断加速、不留缓冲。

凭啥说中国🇨🇳未来是美国🇺🇸唯一对手？你把一颗螺丝、一个零件、一个驱动程序拆开看，它什么都不是。但中国人擅长的不是某一个点，而是把所有点“组装成系统”的能力。上世纪90年代，美国搞去工业化，把制造业往外甩，老美资本家兴奋地下注：我们掌握设计、技术和规则，低端的制造就让“中国工厂”搞定。没人意识到，这不是工厂的外包，这是工业文明主动放弃了自己的“系统底盘”。风险？独家解读⬇️ 什么是底盘。美国🇺🇸它丢掉的是整个“Industrial Commons”—设计、试产、测试、修正、工艺优化……整条从实验室到量产的链条。你可以限制光刻机、顶尖芯片，但你无法消灭中国的“体系构建能力”。然后中国开始补短板，搞芯片，搞AI，搞软件算法。最可怕的不是它追上了，而是它把这些东西也系统化了。算法 + 工厂；数据 + 封装；大模型 + 自动化流水线。你可以断它的卡脖子技术，但你断不了它的体系构建能力。这个世界上现在只有一个国家，能把工业体系“整体打包开战”——就是中国。这不是那种“靠卷”堆出来的，而是有深层文化机制支持的能力。能干，听话，聪明，擅长协作、执行和大工程落地。这不是一种能力，是一种建立在儒家文明结构。所以说，特朗普不是疯子，他只是看懂了这件事。他知道，中国不是偷走了几个岗位，是在悄悄拼装一个能打仗的产业链闭环。而这正是美国最怕的事：一个有软件有算法、后面硬件有工厂、有指挥系统、还能一体化推进的国家。但故事还没结束。中国🇨🇳真正的对手，其实不是美国🇺🇸。是自己。因为历史上所有系统性最强、执行力最强的国家，最终往往都败在“刚性太强，转弯太慢”。它会赢在系统，也可能毁在系统。摧毁一个像中国这样的国家，不需要敌人，只需要它自己不断加速、不留缓冲。

Tigris 会讲课教授是好老师

164,394 görüntüleme • 1 yıl önce

有一个超级暴论：现阶段的 OpenClaw 根本不适合团队协作！！折腾过的人，应该都有类似的感受！ OpenClaw 本质上其实是一个很强的 Agent 底座！你可以把它接入到自己的团队工作流里，把 Agent 搭起来，把渠道接进去，把能力跑通，每个人都能让Agent干事情，但是再进一步就会发现真正的问题：团队怎么一起用？中间产出和最终结果都沉淀在哪？前面做过的分析、写过的文档、跑过的方法，怎么变成团队可复用资产？新的成员进来，怎么接着往下做，而不是从头再来一遍？这些，落到实际的应用中，都是坑！最近，Flowus团队开发了一个新产品： Kollab Kollab 似乎解决了上面这些问题，它的思路很直接：把 Agent 直接变成工作流的一部分。这是什么意思呢？ OpenClaw 解决的是：我个人怎么拥有一个随叫随到、能力很强、自己可控的 AI。而 Kollab 解决的是：怎么让 AI 参与真实的团队工作，让做过的事能留下来，方法能复用，团队能协作。对于内容团队、研究团队、小型创业团队来说，一定知道这其中的区别！！你可以很简单的建立不同的项目组，或者工作空间，每个项目组里都有 Agent，项目推进的全过程中，所有的工作流、产出和方法论，都会沉淀在这个空间里。当下次遇到同类型的B项目时，就可以一键复用A项目沉淀下来“工作资产”。我觉得，这才是团队协作里最有价值的部分，尽可能减少重复劳动！！不管是传统团队协作，还是AI时代的团队协作，都如此。所以，AI 产品真正的分水岭，不是谁更像人，也不是谁接了更多更强的模型。而是，到底能不能提供一个能沉淀、能协作、能推进的工作空间。

有一个超级暴论：现阶段的 OpenClaw 根本不适合团队协作！！折腾过的人，应该都有类似的感受！ OpenClaw 本质上其实是一个很强的 Agent 底座！你可以把它接入到自己的团队工作流里，把 Agent 搭起来，把渠道接进去，把能力跑通，每个人都能让Agent干事情，但是再进一步就会发现真正的问题：团队怎么一起用？中间产出和最终结果都沉淀在哪？前面做过的分析、写过的文档、跑过的方法，怎么变成团队可复用资产？新的成员进来，怎么接着往下做，而不是从头再来一遍？这些，落到实际的应用中，都是坑！最近，Flowus团队开发了一个新产品： Kollab Kollab 似乎解决了上面这些问题，它的思路很直接：把 Agent 直接变成工作流的一部分。这是什么意思呢？ OpenClaw 解决的是：我个人怎么拥有一个随叫随到、能力很强、自己可控的 AI。而 Kollab 解决的是：怎么让 AI 参与真实的团队工作，让做过的事能留下来，方法能复用，团队能协作。对于内容团队、研究团队、小型创业团队来说，一定知道这其中的区别！！你可以很简单的建立不同的项目组，或者工作空间，每个项目组里都有 Agent，项目推进的全过程中，所有的工作流、产出和方法论，都会沉淀在这个空间里。当下次遇到同类型的B项目时，就可以一键复用A项目沉淀下来“工作资产”。我觉得，这才是团队协作里最有价值的部分，尽可能减少重复劳动！！不管是传统团队协作，还是AI时代的团队协作，都如此。所以，AI 产品真正的分水岭，不是谁更像人，也不是谁接了更多更强的模型。而是，到底能不能提供一个能沉淀、能协作、能推进的工作空间。

沐阳

51,104 görüntüleme • 4 ay önce

AI Agent 最大的瓶颈，可能根本不是模型。而是你的公司数据散落在：Slack + Notion + Gmail + Linear + HubSpot…… 这个 2.6K ⭐️ 的开源项目 Macro，想把它们直接干掉。 Email、Chat、Docs、Tasks、CRM、Calls、AI Agents 全部放进一个 Workspace。更关键的是：所有东西互相 linked，AI 共享整个团队的 Memory。 Claude Code / Codex 还能直接通过 MCP 接进来，读上下文、建任务、处理邮件、操作整个 Workspace。以前 AI 只是你公司的一个 Chatbot。现在有人开始把整家公司变成一个 AI 可以理解和操作的系统。这可能才是 Agent 真正进入企业的方式。

AI Agent 最大的瓶颈，可能根本不是模型。而是你的公司数据散落在：Slack + Notion + Gmail + Linear + HubSpot…… 这个 2.6K ⭐️ 的开源项目 Macro，想把它们直接干掉。 Email、Chat、Docs、Tasks、CRM、Calls、AI Agents 全部放进一个 Workspace。更关键的是：所有东西互相 linked，AI 共享整个团队的 Memory。 Claude Code / Codex 还能直接通过 MCP 接进来，读上下文、建任务、处理邮件、操作整个 Workspace。以前 AI 只是你公司的一个 Chatbot。现在有人开始把整家公司变成一个 AI 可以理解和操作的系统。这可能才是 Agent 真正进入企业的方式。

老韭菜南亥

31,585 görüntüleme • 15 gün önce

英伟达的黄仁勋，刚刚在CNBC上说漏嘴了。他说AI需要一个“记录系统”。干什么用？用来核实什么是“真相”。他管这个叫“Ground Truth”，事实来源。 AI产生的所有信息，都要回到这个系统里进行最终确认。听起来是不是很耳熟？一个中心化的、最终的真相裁决者。以后AI告诉你的一切，都来自这个“记录系统”。你以为你在跟AI对话。其实你只是在读取一个预设的“真相数据库”。那问题就来了。谁来建立这个系统？谁有权往里面写入“真相”？如果记录本身就是错的，或者被篡改了，AI要如何分辨？这不就是数字时代的真理部吗？

英伟达的黄仁勋，刚刚在CNBC上说漏嘴了。他说AI需要一个“记录系统”。干什么用？用来核实什么是“真相”。他管这个叫“Ground Truth”，事实来源。 AI产生的所有信息，都要回到这个系统里进行最终确认。听起来是不是很耳熟？一个中心化的、最终的真相裁决者。以后AI告诉你的一切，都来自这个“记录系统”。你以为你在跟AI对话。其实你只是在读取一个预设的“真相数据库”。那问题就来了。谁来建立这个系统？谁有权往里面写入“真相”？如果记录本身就是错的，或者被篡改了，AI要如何分辨？这不就是数字时代的真理部吗？

墓碑科技

91,508 görüntüleme • 6 ay önce

🎬 90% 的人没用明白 Codex。因为一开始就把它当成了 ChatGPT。但 Codex 最厉害的地方，从来不是聊天，而是动手。它会读项目、改文件、做表格、操作浏览器，直接在你的电脑里完成任务。 💡 真正决定体验的也不是 Prompt，而是四件事：Project、Permissions、Context 和 AGENTS.md。少一个都能用，多一个才开始好用。我后来甚至不把它当 AI，而是当新人来带：先教它，再纠正它，最后把经验沉淀成 Skill。当你开始这样用 Codex，它就不再是助手，而是一套持续进化的工作系统。

🎬 90% 的人没用明白 Codex。因为一开始就把它当成了 ChatGPT。但 Codex 最厉害的地方，从来不是聊天，而是动手。它会读项目、改文件、做表格、操作浏览器，直接在你的电脑里完成任务。 💡 真正决定体验的也不是 Prompt，而是四件事：Project、Permissions、Context 和 AGENTS.md。少一个都能用，多一个才开始好用。我后来甚至不把它当 AI，而是当新人来带：先教它，再纠正它，最后把经验沉淀成 Skill。当你开始这样用 Codex，它就不再是助手，而是一套持续进化的工作系统。

Martin

27,466 görüntüleme • 2 ay önce

印度正在干一件大事。一件很安静，但可能影响深远的事。他们在从零开始，构建一个梵语大语言模型。梵语，是世界上最古老的结构化语言。这个项目，不是简单的翻译工具。更不是把古籍扫描数字化就完事了。他们要让AI真正“学会”梵语，用梵语的逻辑去思考。牵头的是一家有118年历史的梵语学院，和印度顶尖的理工学院IIT马德拉斯分校。学者和数据科学家坐到了一起。第一步，也是最难的一步，建立语料库。他们收集了超过11万份梵文文本。包括经文、孤本、还有数千份手稿。为了处理这些古老的手稿，团队自己开发了专有软件。结果惊人。 24小时内数字化了超过1000本梵语书籍。每页只有三到四个错误，准确率接近97%。梵语的语法结构极其复杂和精确。比如“Sandhi”这种连音变化规则，还有复杂的词形变化，对AI的挑战远超英语。解决这些难题，需要全新的算法和模型。这暴露了一个关键问题。当下的AI模型，本质上是基于英语世界的逻辑和数据结构建立的。而印度这个项目，试图用一种完全不同的文明底层逻辑来训练AI。这不仅仅是技术问题。这关乎一个文明的记忆，能否在机器时代被完整保留，甚至被激活。当全球科技巨头都在追求更大规模的模型、更快的算力时，印度选择了一条不同的路。深度优先，而非规模。结构优先，而非噪音。意义优先，而非模仿。这引出了一个更深层的问题。 AI的未来，是否也依赖于人类最古老的智慧？如果这个实验成功，梵语将不再仅仅是被“保存”的遗产。它将成为一种可计算的，具备严谨逻辑推理能力的工具。这是一个国家在尝试用自己的文化之根，去定义自己的科技未来。而不是被动地接受硅谷制定的标准和游戏规则。这种对自己文明的自信和投入，值得深思。当一个国家开始系统性地将自己的古典智慧与最前沿的科技结合，它的目标可能远不止是开发一个AI模型那么简单。

印度正在干一件大事。一件很安静，但可能影响深远的事。他们在从零开始，构建一个梵语大语言模型。梵语，是世界上最古老的结构化语言。这个项目，不是简单的翻译工具。更不是把古籍扫描数字化就完事了。他们要让AI真正“学会”梵语，用梵语的逻辑去思考。牵头的是一家有118年历史的梵语学院，和印度顶尖的理工学院IIT马德拉斯分校。学者和数据科学家坐到了一起。第一步，也是最难的一步，建立语料库。他们收集了超过11万份梵文文本。包括经文、孤本、还有数千份手稿。为了处理这些古老的手稿，团队自己开发了专有软件。结果惊人。 24小时内数字化了超过1000本梵语书籍。每页只有三到四个错误，准确率接近97%。梵语的语法结构极其复杂和精确。比如“Sandhi”这种连音变化规则，还有复杂的词形变化，对AI的挑战远超英语。解决这些难题，需要全新的算法和模型。这暴露了一个关键问题。当下的AI模型，本质上是基于英语世界的逻辑和数据结构建立的。而印度这个项目，试图用一种完全不同的文明底层逻辑来训练AI。这不仅仅是技术问题。这关乎一个文明的记忆，能否在机器时代被完整保留，甚至被激活。当全球科技巨头都在追求更大规模的模型、更快的算力时，印度选择了一条不同的路。深度优先，而非规模。结构优先，而非噪音。意义优先，而非模仿。这引出了一个更深层的问题。 AI的未来，是否也依赖于人类最古老的智慧？如果这个实验成功，梵语将不再仅仅是被“保存”的遗产。它将成为一种可计算的，具备严谨逻辑推理能力的工具。这是一个国家在尝试用自己的文化之根，去定义自己的科技未来。而不是被动地接受硅谷制定的标准和游戏规则。这种对自己文明的自信和投入，值得深思。当一个国家开始系统性地将自己的古典智慧与最前沿的科技结合，它的目标可能远不止是开发一个AI模型那么简单。

墓碑科技

22,272 görüntüleme • 7 ay önce

黄仁勋带了一台GPU去白宫跟川普一起开发布会 60年前，IBM的System 360定义了现代计算机 CPU、操作系统、I/O系统、多任务处理——这些词，1964年就有了从那之后，计算机结构基本没变而现在，黄仁勋说，他们又重新发明了计算机这不是传统意义上的“芯片” 你眼前的，是一块70斤的GPU 6万个零件，1万瓦功耗要造它，几百家供应商同时开工要搬它，得靠机器人要测它，得用一台超算来测而它的使命，是驱动一个全新的行业：人工智能它不是工具，是“制造者” 以前是水进电出，现在是电进“智能”出它是AI时代的“发电机” 但这不只是芯片的故事这背后，是美国本土制造业的全面升级人工成本早已不是核心拼的是技术，是自动化，是数字孪生，是AI工厂本身黄仁勋说，没有总统的推动，这一切不会这么快制造业的核心早已不是“便宜”，而是“智能” 他们要在美国本土建起未来的“超级工厂” 靠的不是廉价劳动力，而是AI和机器人更重要的是，这条AI基建链，将革新所有行业医疗、制药、金融、教育、生命科学…… 所有行业都在接入AI，而这个“引擎”就是起点这不是一个行业的升级，这是所有行业的重构黄仁勋最后说：制造未来的工厂，本身就是未来的工厂而他们，正在把它造出来

黄仁勋带了一台GPU去白宫跟川普一起开发布会 60年前，IBM的System 360定义了现代计算机 CPU、操作系统、I/O系统、多任务处理——这些词，1964年就有了从那之后，计算机结构基本没变而现在，黄仁勋说，他们又重新发明了计算机这不是传统意义上的“芯片” 你眼前的，是一块70斤的GPU 6万个零件，1万瓦功耗要造它，几百家供应商同时开工要搬它，得靠机器人要测它，得用一台超算来测而它的使命，是驱动一个全新的行业：人工智能它不是工具，是“制造者” 以前是水进电出，现在是电进“智能”出它是AI时代的“发电机” 但这不只是芯片的故事这背后，是美国本土制造业的全面升级人工成本早已不是核心拼的是技术，是自动化，是数字孪生，是AI工厂本身黄仁勋说，没有总统的推动，这一切不会这么快制造业的核心早已不是“便宜”，而是“智能” 他们要在美国本土建起未来的“超级工厂” 靠的不是廉价劳动力，而是AI和机器人更重要的是，这条AI基建链，将革新所有行业医疗、制药、金融、教育、生命科学…… 所有行业都在接入AI，而这个“引擎”就是起点这不是一个行业的升级，这是所有行业的重构黄仁勋最后说：制造未来的工厂，本身就是未来的工厂而他们，正在把它造出来

墓碑科技

324,352 görüntüleme • 1 yıl önce

千万别盲目在公司做“AI赋能雷锋”！一个月薪 3 万 8 的程序员，被裁了。最讽刺的是：不是因为他技术差，而是因为他太会用 AI 了。去年下半年，他开始用 Claude Code 写代码，交付效率直接拉满。老板一看：你这么会用 AI，那你能不能带带团队？于是他花了 3 个月，把团队都教会了 Claude Code。结果团队效率翻倍，公司发现：以前需要他兜底的事，现在其他人也能干了。上周，老板找他谈话： “你工资太高了，公司承受不了。” 他把 AI 能力扩散给了团队，最后却把自己干掉了。这件事最扎心的地方在于：未来最危险的程序员，可能不是不会用 AI 的人，而是只会把 AI 用在“写代码”上的人。因为写代码正在变便宜。真正值钱的是：懂业务、能拆需求、能设计流程、能把业务翻译成 AI 能执行的系统。未来最吃香的工程师，不是单纯的代码高手，而是懂业务的技术架构师。 AI 淘汰不了所有的程序员，但是肯定可以淘汰“只会写代码的工具人”。顺便问大家一个扎心的问题：你敢在公司毫无保留地教同事用 AI 吗？你觉得程序员真正的“护城河”到底是什么？ #裁员 #ClaudeCode

千万别盲目在公司做“AI赋能雷锋”！一个月薪 3 万 8 的程序员，被裁了。最讽刺的是：不是因为他技术差，而是因为他太会用 AI 了。去年下半年，他开始用 Claude Code 写代码，交付效率直接拉满。老板一看：你这么会用 AI，那你能不能带带团队？于是他花了 3 个月，把团队都教会了 Claude Code。结果团队效率翻倍，公司发现：以前需要他兜底的事，现在其他人也能干了。上周，老板找他谈话： “你工资太高了，公司承受不了。” 他把 AI 能力扩散给了团队，最后却把自己干掉了。这件事最扎心的地方在于：未来最危险的程序员，可能不是不会用 AI 的人，而是只会把 AI 用在“写代码”上的人。因为写代码正在变便宜。真正值钱的是：懂业务、能拆需求、能设计流程、能把业务翻译成 AI 能执行的系统。未来最吃香的工程师，不是单纯的代码高手，而是懂业务的技术架构师。 AI 淘汰不了所有的程序员，但是肯定可以淘汰“只会写代码的工具人”。顺便问大家一个扎心的问题：你敢在公司毫无保留地教同事用 AI 吗？你觉得程序员真正的“护城河”到底是什么？ #裁员 #ClaudeCode

前端哥Liam

61,885 görüntüleme • 2 ay önce

一人公司祖师爷， Sahil Lavingia 把自己的创业心法，直接做成了 Claude Code 的 Skills。不是写书、不是课程，而是可以被 AI 执行的创业系统。作为全球最代表性的一人公司平台， Gumroad 正在用这套 Skills，帮创业者极限简化整个创业流程。不是教你怎么用工具，而是直接给你一条路径：跳过复杂步骤直接做出能赚钱的产品上周，Gumroad 创作者收入： 💰 $1,993,294 累计已帮助创作者赚到： 💰 $200,000,000+ 这套 Skills，本质是一条完整的「一人公司操作系统」： 1. 社群：先找到你的同伴 2. 验证：确保问题真的存在 3. 构建：先手动跑通，再产品化 4. Processize：把想法变成交付流程 5. 销售：亲自触达 100 个用户 6. 定价：从第一天就收费 7. 市场：用内容建立受众 8. 增长：保持盈利，而不是烧钱 9. 文化：打造你愿意长期生活的方式 10. 回顾：用极简主义不断优化决策如果你在做一人公司，这套系统值得你跑一遍

一人公司祖师爷， Sahil Lavingia 把自己的创业心法，直接做成了 Claude Code 的 Skills。不是写书、不是课程，而是可以被 AI 执行的创业系统。作为全球最代表性的一人公司平台， Gumroad 正在用这套 Skills，帮创业者极限简化整个创业流程。不是教你怎么用工具，而是直接给你一条路径：跳过复杂步骤直接做出能赚钱的产品上周，Gumroad 创作者收入： 💰 $1,993,294 累计已帮助创作者赚到： 💰 $200,000,000+ 这套 Skills，本质是一条完整的「一人公司操作系统」： 1. 社群：先找到你的同伴 2. 验证：确保问题真的存在 3. 构建：先手动跑通，再产品化 4. Processize：把想法变成交付流程 5. 销售：亲自触达 100 个用户 6. 定价：从第一天就收费 7. 市场：用内容建立受众 8. 增长：保持盈利，而不是烧钱 9. 文化：打造你愿意长期生活的方式 10. 回顾：用极简主义不断优化决策如果你在做一人公司，这套系统值得你跑一遍

开发者Hailey

24,836 görüntüleme • 5 ay önce

兄弟们，又挖到一个 GitHub 宝藏开源项目——hello-agents 🏆直接登顶 GitHub 开源热榜，而且还在持续飙升中它把 AI 和 Agent 从理论到实践系统，整理成了一套开源课程，覆盖了 Agentic RL、SFT 、GRPO 这些在找高端 AI 岗位时会用到的技能这类内容之前要么散落在各处、要么得花钱买课。这个项目把它整合成体系直接放出来，省了不少时间。

兄弟们，又挖到一个 GitHub 宝藏开源项目——hello-agents 🏆直接登顶 GitHub 开源热榜，而且还在持续飙升中它把 AI 和 Agent 从理论到实践系统，整理成了一套开源课程，覆盖了 Agentic RL、SFT 、GRPO 这些在找高端 AI 岗位时会用到的技能这类内容之前要么散落在各处、要么得花钱买课。这个项目把它整合成体系直接放出来，省了不少时间。

阿西_出海

265,022 görüntüleme • 3 ay önce

前谷歌CEO埃里克·施密特，在国会听证会上说： AI革命，被低估了。不是被高估，是远远被低估了。 “这场AI的到来，我们没人准备好。” 你以为它只是ChatGPT？不，它其实是一个前所未有的推理系统，是可以自己规划、自己思考、自己编程的新智能体。今天，我们正在训练AI程序员，未来，它们将替代传统软件工程师。接着，是AI数学家，水平对标顶尖研究生，而训练时间，只需要一年。这不是未来，这是现在。而这场变革，刚刚开始。它的代价呢？前所未有的算力需求，巨量的能源消耗。传统服务器，可能根本撑不住。我们正在建造一种新的生命形态，一个能推理、能学习、能创造的智能系统。问题是，我们连它的终点都看不见。深表同意，大众对这波AI浪潮的认知太落后了，整个社会都没做好准备。

前谷歌CEO埃里克·施密特，在国会听证会上说： AI革命，被低估了。不是被高估，是远远被低估了。 “这场AI的到来，我们没人准备好。” 你以为它只是ChatGPT？不，它其实是一个前所未有的推理系统，是可以自己规划、自己思考、自己编程的新智能体。今天，我们正在训练AI程序员，未来，它们将替代传统软件工程师。接着，是AI数学家，水平对标顶尖研究生，而训练时间，只需要一年。这不是未来，这是现在。而这场变革，刚刚开始。它的代价呢？前所未有的算力需求，巨量的能源消耗。传统服务器，可能根本撑不住。我们正在建造一种新的生命形态，一个能推理、能学习、能创造的智能系统。问题是，我们连它的终点都看不见。深表同意，大众对这波AI浪潮的认知太落后了，整个社会都没做好准备。

墓碑科技

199,574 görüntüleme • 1 yıl önce

今天免费给大家挖到一个牛的工具 Stanford University 放出来的一套 AI 课程，直接用 1 个半小时，把 Claude 和 ChatGPT 背后的工作原理，拆得非常透。很多人天天都在用 AI。写内容。做研究。跑工作流。做自动化。但大部分人，说实话连模型 10% 的能力都没真正用出来。问题从来不是 AI 不够强。而是你根本不知道，它到底是怎么思考、怎么推理、怎么处理信息的。你一旦理解底层逻辑，你会发现，提示词、自动化、Agent、工作流这些东西，全部都会进入另一个层次。建议直接收藏，少刷一小时短剧。明天醒来，你可能就比大部分人，多了一条真正能赚钱的路。 AI 最大的红利，永远属于理解它的人。

今天免费给大家挖到一个牛的工具 Stanford University 放出来的一套 AI 课程，直接用 1 个半小时，把 Claude 和 ChatGPT 背后的工作原理，拆得非常透。很多人天天都在用 AI。写内容。做研究。跑工作流。做自动化。但大部分人，说实话连模型 10% 的能力都没真正用出来。问题从来不是 AI 不够强。而是你根本不知道，它到底是怎么思考、怎么推理、怎么处理信息的。你一旦理解底层逻辑，你会发现，提示词、自动化、Agent、工作流这些东西，全部都会进入另一个层次。建议直接收藏，少刷一小时短剧。明天醒来，你可能就比大部分人，多了一条真正能赚钱的路。 AI 最大的红利，永远属于理解它的人。

空投龙 | 美股合约首选Gate

19,699 görüntüleme • 2 ay önce

Microsoft 一位 senior AI engineer，刚刚公开了他们团队如何用 Anthropic 创建 AI agents 34 分钟 free workshop 而且是 Microsoft team 直接讲不是二手包装不是 vibe-coding 课程核心流程很清楚：把 Claude 连接到一个 agent 给它添加 tools 然后 deploy to production 素材里提到： Opus 4.7 over 1,400 MCP tools already ready to use 这其实说明了一件事： AI agent 不是停留在“让模型聊天” 而是开始进入更具体的工程流程：模型负责 reasoning tools 负责执行 agent 负责组织任务最后落到 production 很多 $500 的 vibe-coding training，讲的可能还是“怎么让 AI 帮你写代码” 但这里讲的是： Microsoft teams 怎么把 Claude、MCP tools 和 agent workflow 串起来，真正做成可部署系统如果你正在用 Claude、MCP，或者想理解 agent 怎么从 demo 走向 production 这个 34 分钟值得看完，然后 bookmark 未来 AI agent 的门槛，是谁更会写 prompt，还是谁更会把模型、工具和生产环境连接起来？

Microsoft 一位 senior AI engineer，刚刚公开了他们团队如何用 Anthropic 创建 AI agents 34 分钟 free workshop 而且是 Microsoft team 直接讲不是二手包装不是 vibe-coding 课程核心流程很清楚：把 Claude 连接到一个 agent 给它添加 tools 然后 deploy to production 素材里提到： Opus 4.7 over 1,400 MCP tools already ready to use 这其实说明了一件事： AI agent 不是停留在“让模型聊天” 而是开始进入更具体的工程流程：模型负责 reasoning tools 负责执行 agent 负责组织任务最后落到 production 很多 $500 的 vibe-coding training，讲的可能还是“怎么让 AI 帮你写代码” 但这里讲的是： Microsoft teams 怎么把 Claude、MCP tools 和 agent workflow 串起来，真正做成可部署系统如果你正在用 Claude、MCP，或者想理解 agent 怎么从 demo 走向 production 这个 34 分钟值得看完，然后 bookmark 未来 AI agent 的门槛，是谁更会写 prompt，还是谁更会把模型、工具和生产环境连接起来？

0x_Miko

42,391 görüntüleme • 3 ay önce

我对国产 AI Agent 一直没抱太大期待，直到这次它干了件让我意外的事。我让 Tencent WorkBuddy 做个竞品调研，它派出一整个研究团队，其中一个 AI 专门审稿。它把同伴写好的报告退了回去，理由是里面有个数字查不到来源。一个 AI，自己抓出自己编的数据，要求重做。最后我拿到的，是一套能直接演示的 10 页 slides，一个字都不用改。 WorkBuddy，全程录屏在这👇

我对国产 AI Agent 一直没抱太大期待，直到这次它干了件让我意外的事。我让 Tencent WorkBuddy 做个竞品调研，它派出一整个研究团队，其中一个 AI 专门审稿。它把同伴写好的报告退了回去，理由是里面有个数字查不到来源。一个 AI，自己抓出自己编的数据，要求重做。最后我拿到的，是一套能直接演示的 10 页 slides，一个字都不用改。 WorkBuddy，全程录屏在这👇

Yanhua

82,900 görüntüleme • 2 ay önce

谁懂啊！被蚊子🦟咬醒了！气坏我了！ ⸻ 《Integra 不是“房地产 + 区块链”，而是一条真的懂房地产的链》很多项目喜欢给自己贴一个“某某赛道”的标签，但 integra. | Testnet Arc 不是那种在通用公链外面套一层房地产概念的项目。它从一开始，就是按“房地产这种东西，真正要怎么跑在链上”来设计的。底层用 Cosmos SDK，加上 Ethermint，这个选择其实很清楚：确定性最终性、IBC、强安全性，同时还能直接跑 EVM。不是为了炫技术，而是因为现实资产本来就需要这些能力同时成立。但 integra. | Testnet Arc 真正拉开差距的，不是性能，而是它对合规和市场结构的处理方式。在房地产里，身份、KYC、文件、验证不是可选项，而是前提条件。Integra 干脆把这些直接做成链上的基础能力，而不是后面再补的插件。谁能参与、资产是否合法、文件能不能被信任，这些问题不是靠外部系统兜底，而是链本身就能给出答案。在这个基础上，才有真正的市场层：资产护照、全球订单簿，以及一个为合规参与方服务的原生稳定币，用来承接真实的美元流动。这不是在做“链上房产概念”，而是在尝试把现实世界的市场逻辑原样搬进来。说到底，房地产本来就是法律、资本、身份和流动性纠缠在一起的东西。integra. | Testnet Arc 没有把这些拆开分别解决，而是直接把它们当成协议逻辑来对待。从这个角度看，它选择做一条主权级的 Cosmos 链，其实很自然。不是因为它想做一条链，而是因为这件事，本来就需要一条真的懂房地产的链。 integra. | Testnet Arc Kaito AI 🌊 #Yap #KaitoYap #RWA #integra_layer

谁懂啊！被蚊子🦟咬醒了！气坏我了！ ⸻ 《Integra 不是“房地产 + 区块链”，而是一条真的懂房地产的链》很多项目喜欢给自己贴一个“某某赛道”的标签，但 integra. | Testnet Arc 不是那种在通用公链外面套一层房地产概念的项目。它从一开始，就是按“房地产这种东西，真正要怎么跑在链上”来设计的。底层用 Cosmos SDK，加上 Ethermint，这个选择其实很清楚：确定性最终性、IBC、强安全性，同时还能直接跑 EVM。不是为了炫技术，而是因为现实资产本来就需要这些能力同时成立。但 integra. | Testnet Arc 真正拉开差距的，不是性能，而是它对合规和市场结构的处理方式。在房地产里，身份、KYC、文件、验证不是可选项，而是前提条件。Integra 干脆把这些直接做成链上的基础能力，而不是后面再补的插件。谁能参与、资产是否合法、文件能不能被信任，这些问题不是靠外部系统兜底，而是链本身就能给出答案。在这个基础上，才有真正的市场层：资产护照、全球订单簿，以及一个为合规参与方服务的原生稳定币，用来承接真实的美元流动。这不是在做“链上房产概念”，而是在尝试把现实世界的市场逻辑原样搬进来。说到底，房地产本来就是法律、资本、身份和流动性纠缠在一起的东西。integra. | Testnet Arc 没有把这些拆开分别解决，而是直接把它们当成协议逻辑来对待。从这个角度看，它选择做一条主权级的 Cosmos 链，其实很自然。不是因为它想做一条链，而是因为这件事，本来就需要一条真的懂房地产的链。 integra. | Testnet Arc Kaito AI 🌊 #Yap #KaitoYap #RWA #integra_layer

董小姐

21,695 görüntüleme • 7 ay önce

推荐个好东西：火山引擎的 PromptPilot。之前看 Google 的提示词白皮书，有个点让我印象很深：他们直接用 Google Doc 管理 prompt，写任务、版本、评估效果。那时候我就在想，有没有人真把这事儿做成一套完整系统？现在看到火山这套，有点意思了。它不只是“帮你写好提示词”，而是把这事儿当作工程问题来解的。最打动我的，是它在 prompt 优化这件事上做得极其系统，甚至有点狠。 ✅ 从任务出发构造 prompt（带结构、带变量、不是拍脑袋） ✅ 每一版 prompt 都挂着独立评测集 + 自动评分机制 ✅ 没有理想答案也能比对打分（GSB 模式） ✅ 每轮迭代都能 trace 效果，版本可控、可回溯我们之前做客服对话调 prompt，最常见的就是“改了一句，但说不上来到底有没有变好”。很多时候上线的版本其实就是“看着还行就先上”。现在它是：“打一套样本集，系统直接帮你跑出哪一版效果稳定”。我一直坚持：模型越强，对 prompt 的要求只会更高。尤其是在多轮任务、复杂场景里，prompt 不只是“写得好”，而是“是否可控、可管理、可进化”。 PromptPilot 解决的，是这个底层问题。它不仅能让 prompt 生出来，更重要是——能持续改下去。版本有 trace，样本能评分，逻辑能反推，工具还能外接，整个就是“prompt 的 AutoML + GitOps” 一体化工具链。顺带说一句：这是 2025 火山引擎 FORCE 大会上刚发布的产品，免费版和 Plus 版都开放，9 月前能直接上手全功能体验。现在市面上很多 prompt 工具做的是“编辑器 + 改写器”，但你会发现，真正上线之后需要的是一整套治理机制。 PromptPilot 是我目前看到国内第一个跑通这个闭环的，不是 fancy 的界面，而是认真在解决 prompt 系统演化能力这个问题。如果你也在做 AI 应用落地，推荐你认真研究一下。要说缺点：自定义模型没找到海外模型，差评！

推荐个好东西：火山引擎的 PromptPilot。之前看 Google 的提示词白皮书，有个点让我印象很深：他们直接用 Google Doc 管理 prompt，写任务、版本、评估效果。那时候我就在想，有没有人真把这事儿做成一套完整系统？现在看到火山这套，有点意思了。它不只是“帮你写好提示词”，而是把这事儿当作工程问题来解的。最打动我的，是它在 prompt 优化这件事上做得极其系统，甚至有点狠。 ✅ 从任务出发构造 prompt（带结构、带变量、不是拍脑袋） ✅ 每一版 prompt 都挂着独立评测集 + 自动评分机制 ✅ 没有理想答案也能比对打分（GSB 模式） ✅ 每轮迭代都能 trace 效果，版本可控、可回溯我们之前做客服对话调 prompt，最常见的就是“改了一句，但说不上来到底有没有变好”。很多时候上线的版本其实就是“看着还行就先上”。现在它是：“打一套样本集，系统直接帮你跑出哪一版效果稳定”。我一直坚持：模型越强，对 prompt 的要求只会更高。尤其是在多轮任务、复杂场景里，prompt 不只是“写得好”，而是“是否可控、可管理、可进化”。 PromptPilot 解决的，是这个底层问题。它不仅能让 prompt 生出来，更重要是——能持续改下去。版本有 trace，样本能评分，逻辑能反推，工具还能外接，整个就是“prompt 的 AutoML + GitOps” 一体化工具链。顺带说一句：这是 2025 火山引擎 FORCE 大会上刚发布的产品，免费版和 Plus 版都开放，9 月前能直接上手全功能体验。现在市面上很多 prompt 工具做的是“编辑器 + 改写器”，但你会发现，真正上线之后需要的是一整套治理机制。 PromptPilot 是我目前看到国内第一个跑通这个闭环的，不是 fancy 的界面，而是认真在解决 prompt 系统演化能力这个问题。如果你也在做 AI 应用落地，推荐你认真研究一下。要说缺点：自定义模型没找到海外模型，差评！

凡人小北

95,078 görüntüleme • 1 yıl önce