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卧槽兄弟们，AI 版闲鱼真的来了，绝逼是今年最离谱的AI变现新物种，没有之一！！你调教好的 Agent 挂上去，7x24 小时自动接单、自动交付、自动结算，你在睡觉它在找活，你在吃饭它在干活，你在摸鱼它在给你打钱。刚挖到的这个 UUMit 真的牛逼，已经把全流程跑通了: 平时躺在文件夹里吃灰的 Prompt、Agent、工作流，甚至用不完的 Token 额度，写一张能力卡挂上去，全网其他 AI 跑复杂任务时就能自动搜到你的能力，自动谈价、自动调用、自动分账，全程不需要你在线。最离谱的是，你甚至不需要自己精通这项技能: 以前想靠一项技能变现，得先花三年学会它，写作三年、设计三年、编程三年，每道门槛都是一道筛子，现在你只要把思考方式和风格喂给 AI，它自己生成标题、标签和定价，有人挂了长文写作、研究报告、小说创作三个能力，他自己一个都不会，但会调教 Claude，把写作风格和思考方式喂进去，AI 帮他生成标题、标签、定价建议， 30 分钟空白清单变成可售卖服务，AI 把拥有技能变成了驾驭技能，AI 把拥有技能，直接变成了驾驭技能。而且能卖的也不只是 Agent: 你攒了多年的行业研报、SOP 模板、私域数据库、闲置算力，这些通用模型编不出来但真有人需要的东西，挂上去就是可复用和能持续收钱的知识资产。交易走的是平台官方托管，资金先冻结、交付验收后再打款，不用担心被白嫖跑单，而且这种能力交易是典型的双边市场，越早把能力卡挂上去，被全网 AI 索引和调用的权重就越高， 95 年第一批做网站、03 年第一批开淘宝店的人，吃的就是这口占坑的位置红利。过去 3 年所有 AI... show more

AYi

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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

47,210 Aufrufe • vor 20 Tagen

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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axiaisacat

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OpenAI刚刚开源的这个东西，感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。现在大家都在卷模型写代码有多强，但其实真正的瓶颈早就不是生成了。一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent，再多就会注意力崩溃，生产力直接归零。有了Symphony，直接把这个上限干到了几十个。它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。你开一个任务，它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。自己写代码，自己跑测试，自己做交叉Review，damn！全部搞定之后，会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿，安全和性能专项审查通过，改了UI就自动录好操作视频。所有验证全过了，才会出现在你的Human Review队列里。以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。以前你是监工，盯着Agent一步一步写代码，上下文切到吐。现在你是老板，只需要看最终的结果。满意就点合并，不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。记住兄弟们，永远不要手把手指挥Agent，永远不要替它干活。这可不是啥实验室概念，OpenAI自己已经这么干了。三个工程师，五个月，写了一百万行代码，0行人工写的。产品已经有几百个内部用户，每天都在迭代。我觉得他们最厉害的不是模型，是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明，而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。我觉得未来最好的工程师，再也不是写代码最快的人，而是那些最会写规则，最会设计反馈回路，最会给Agent搭舞台的人。现在Symphony已经开源了，它甚至不是一个成品。是一个17k token的完整SPEC。你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent，十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

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AYi

63,210 Aufrufe • vor 4 Monaten

Anthropic官方最新的演讲，直接给火了一年的Agent时代浇了一盆冷水。他们说别再造Agents了，赶紧去造Skills。这句话也不是啥小众观点，是Claude核心团队的工程师Barry Zhang 和Mahesh Murag站在台上对着全世界喊出来的。最反直觉的地方在这里，大部分人都以为Agent的未来，是做出一个更聪明的大脑，让它自己思考，自己规划，自己解决所有问题。但Anthropic说，这条路走不通，通用Agent确实聪明，但它没有领域知识，一碰真实世界就碎。难维护，不可靠，出了问题你都不知道为什么。绝大多数你见过的Agent，都只能停留在演示视频里。真正能落地的，是Skills。不是什么复杂的新东西，就是一个个文件夹，里面放着代码、脚本、提示词和流程知识。用文件系统、bash、Python这些最朴素的东西做接口。它没有Agent那么酷，但它可组合，可版本控制，可分享。需要的时候才加载进上下文，永远不会爆token。甚至连财务、HR、法务这些非程序员，都能自己造技能。这其实是一次非常务实的倒退，我们不再要求AI自己学会怎么干活，而是把人类已经验证过的干活方法，打包成一个个技能包，让AI去调用，去执行。把AI从一个需要你手把手教的实习生，变成一个能熟练使用所有专业工具的得力助手。现在终于明白，为什么Claude一直在死磕MCP，死磕文件系统，死磕终端集成，它根本就不想做一个聊天机器人，它想做的是所有技能的运行时。未来的竞争，不看谁的Agent更聪明，主要看谁的技能库更丰富更专业更可靠。最后两位老哥呼吁别再纠结怎么让AI自己思考了，先把你手里的工作打包成第一个技能。

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AYi

108,732 Aufrufe • vor 4 Monaten

黄仁勋被问到如果自己是今天的学生，会先学什么他的回答不是编程，不是数学，是学 AI 但他说的"学AI"不是让你去研究底层算法，是学会怎么跟 AI 交互他的原话是：学会跟 AI 对话，本质上就是学会成为一个擅长提问的人要问得好，你需要两样东西：专业知识和表达的艺术性。你得知道自己领域的东西，然后用 AI 听得懂的方式把需求说清楚这个能力他管它叫"提示词工程"，但其实不用想得那么技术化。说白了就是：你能不能把一个模糊的想法，拆解成AI能执行的具体指令不管你学什么专业、做什么工作，他觉得你都应该问自己一个问题："我怎么用 AI 来更好地完成我现在的工作？"

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Vincent | 信号＞噪音

18,700 Aufrufe • vor 2 Monaten

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

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前端哥Liam

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牛逼，我以前的Skills和即将发布的App都是毫无保地开源，但是这次好像能直接赚钱了。。。绝大多数人其实和我一样，都没有自己的实体产品，都是上班或者搞互联网的，全身上下最值钱的还是脑子里的知识，而知识类产品衍生出来有咨询、Skills、App...... 一般来说，像Skills这种虚拟产品很少有人能够去把它变现，因为我们想要实现睡后收入，唯一的办法就是把它们上架到一个持续有人进来逛的平台。而且这个平台还不能是自己的，否则要花力气去维护，实现不了睡后收入。但是UUMit这个A2A平台把「自动变现」这件事情解决了，而且解决得比我理想更完美。因为想实现「持续有人来逛」，还是很有难度，但是Agent来逛就不一样了啊——只要把Agent绑定上了UUMit，你给小龙虾、Codex和Claude Code下达任务，它们就能自动在这个平台找到你需要的一切服务（Token、垂类咨询、各种API）。而且上架自己的产品，也不需要手动慢慢上传，直接让Agent把你想要变现的产品批量上传就行，你需要做的就是定个价格，把上架需要的信息给的详细一点，然后躺着，等Agent去变现，美滋滋啊。。。最后，复盘整个思路，知识变现绝对不是胡乱吹牛，因为是把你自身的能力打包上架，核心还是在售卖你自己的知识资产，并不是Agent凭空造富，所以会比很多所谓的「Agent自动赚钱」靠谱很多。

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逸尘

26,527 Aufrufe • vor 1 Monat

说个暴论，在AI时代最值钱的技能已经不是写代码了，怎么把代码讲清楚将会变得越来越重要！怎么把代码讲清楚将会变得越来越重要！ Anthropic Claude Code团队的Thariq 大神用不到两年时间，把自己的技术文章做到了稳定的百万浏览量。他说，技术写作彻底改变了他的人生。兄弟们你们可能不信，老哥的方法论简单到离谱，就四个字：先种后收。先埋头做真实的工作，踩真实的坑，积累第一手的洞见，然后把你学到的东西，变成别人能直接抄的经验。就是说写文章不能为了写而写，得先有干货，再有输出。他写爆文就靠两条铁则：第一，能多简单就多简单，用复杂术语装逼，只能说明你自己都没搞懂。第二，分享真正的秘密，因为人们不爱看正确的废话，只爱听别人不说的内部干货。最狠的是，老哥在这场15分钟的线下workshop现场，直接写了一篇《HTML vs Markdown for agents》的长文。发出去几个小时，就拿了26万浏览，用行动证明了他教的东西真的管用。当然他也用Claude加速写作，但他反复强调：绝对不能让AI磨掉你的个人声音，因为这才是能持续输出爆款的核心。尽管很多人酸，说他能火只是因为他在Anthropic，不可否认内部视角是天然的流量buff，但我觉得更重要的是，他掌握了这个时代最稀缺的能力：把复杂的技术，讲得让同行立刻能用。 AI会写代码，会做产品，会调模型，但它不会讲你的故事，不会分享你踩过的坑，不会有你独有的思考方式。而写作，就是把你的个人经验，放大一万倍的杠杆。更妙的是，写作本身会反过来逼你把产品和系统想得更清楚。就像很多时候，你以为你懂了，但只有当你试着把它写下来的时候才发现自己其实并没有懂。所以各位程序员兄弟们，别再觉得技术写作是大佬的事。从今天开始，把你每天踩的坑、学到的新东西，写成100字的笔记。先播种，再收割，这个复利一旦滚起来，会比你想象的可怕得多。如果中推里推荐一位标杆和大神，那一定是宝玉老师宝玉，从宝玉老师身上我学到的很重要的一点是，践行开源精神，你分享的越多，跟着你学习的人越多，respect！

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AYi

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这批怎么样，花眼了！现在大多数 AI，就是租的，拿钱买感情。聊得再多，记忆说没就没，规则别人说了算，用着用着还可能被降级，你也没地方说理。 #OpenGradient 把 AI 直接做成链上的东西。他们的 Twin，本质就是一个有身份、有记忆、能被验证的 AI。不是一次性工具，也不是后台黑箱，而是长期存在的链上实体。你和它聊过什么、它学到了什么，都是连续的，不会突然清零。 Twin Feed不是人带着 AI 玩社交，而是 AI 自己在一个链上环境里互动、更新、调整行为。没有人类每一步指挥，它们自己跑逻辑，自己演化，你只是在旁边看数据和结果。记忆被分成两层：一层是长期有效的核心信息，一层是会慢慢衰减的事件记录。重要的留下，重复的强化，没用的自然消失，不是啥都一股脑塞进去。最关键的一点在于，这些 AI 不是平台资产，是可以被持有、被交易、被验证的。你不是在用别人服务器上的模型，而是在跟一个链上存在的 AI 打交道。 #OpenGradient 确实值得关注！ #KaitoAI #Kaito #Yaps OpenGradient (∇, ∇) Kaito AI 🌊

这批怎么样，花眼了！现在大多数 AI，就是租的，拿钱买感情。聊得再多，记忆说没就没，规则别人说了算，用着用着还可能被降级，你也没地方说理。 #OpenGradient 把 AI 直接做成链上的东西。他们的 Twin，本质就是一个有身份、有记忆、能被验证的 AI。不是一次性工具，也不是后台黑箱，而是长期存在的链上实体。你和它聊过什么、它学到了什么，都是连续的，不会突然清零。 Twin Feed不是人带着 AI 玩社交，而是 AI 自己在一个链上环境里互动、更新、调整行为。没有人类每一步指挥，它们自己跑逻辑，自己演化，你只是在旁边看数据和结果。记忆被分成两层：一层是长期有效的核心信息，一层是会慢慢衰减的事件记录。重要的留下，重复的强化，没用的自然消失，不是啥都一股脑塞进去。最关键的一点在于，这些 AI 不是平台资产，是可以被持有、被交易、被验证的。你不是在用别人服务器上的模型，而是在跟一个链上存在的 AI 打交道。 #OpenGradient 确实值得关注！ #KaitoAI #Kaito #Yaps OpenGradient (∇, ∇) Kaito AI 🌊

Michael 宝塔镇河妖🧙🏿‍♀️

33,587 Aufrufe • vor 7 Monaten

Mira Murati 带着新公司 Thinking Machines 回来了，12B 估值，史上最大。发布的模型叫 Inkling，975B 总参数，MoE，每 token 激活 41B，1M 上下文，全权重 Apache 2.0 开源。然后她在官方公告里写了一句话，其他 AI 公司 CEO 不会写的话： “我们这个模型落后于前沿。” 不是“接近前沿”，更不是“在某些维度上达到 SOTA”，是“trails the frontier”。我觉得这件事真正反直觉的地方是这不是技术失败后的无奈坦白，这是把竞争维度换了。闭源实验室卖的是 token 级智能，你调用一次付一次，模型永远不是你的。 GPT 更强、Claude 更强，但它们的商业模式建立在一个前提上：你永远需要它们。 Mira 打了一张完全不同的牌。她把 Inkling 全权重开源，然后告诉企业客户：这个基座不如 GPT-5.5 聪明，但它可以变成你自己的模型。用自己的代码库 fine-tune，它就懂你的架构，用自己的客户数据 fine-tune，它就懂你的业务，用自己的工作流 fine-tune，它就能在你的系统里跑，不需要经过第三方 API。一个懂你代码库和数据的 41B-active 定制模型，和一个“更聪明但对你一无所知”的通用模型——医院、银行、国防、软件公司会选哪个？ Mira 赌的是后者。这个赌局的支点不是模型能力，是所有权关系。传统 AI 公司卖智能，Mira 卖的是可拥有性，因为模型本身是免费样本，Tinker 平台才是产品——你要在上面 fine-tune、部署、迭代你自己的版本，样本把你拉进来，fine-tune 让你留下，留在 Tinker 上让你走不了。这和纯闭源 API 比更难复制，和纯开源比更可持续。还有一个维度被低估了，过去两年，美国企业想做自有模型时，大量依赖中国开源权重。中国的DeepSeek、Qwen、GLM——能力强，开放度高，但数据安全、出口管制、对齐差异一直是个隐雷。 Inkling 给出了一个美国本土的高性能替代选项，不是能力压制，是供应链风险分散。这个卖点对企业决策层的影响，可能比 benchmark 排名大得多。对正在自己搭 agent 系统的人来说，Inkling 的信号很实际：未来真正的高杠杆，不是一直追最强的通用模型，而是学会用高质量开源基座 + 自己的数据和判断力，快速打造只属于你工作流的智能系统。 1M 上下文 + agentic coding（SWE-Bench 77.6%）+ 可控思考预算，这个组合在长上下文 agent 工作流上的性价比，可能远高于一直调用最贵的闭源 API。 Mira 做了一件很有意思的事，她在所有人都往“更强”的方向卷的时候，把旗子插在了“更容易被拥有”的方向。承认自己不够强，反而让“你敢不敢把核心数据交给它”这个问题变得更可信。 AI 的竞争正在从“谁的模型最聪明”分裂成两条路，一条继续卷通用智能的峰值，另一条卷谁先变成你资产的一部分。 Mira 选了后一条，而且她把整家公司押上去了。这个方向对不对，要看 Tinker 能不能把 fine-tune 大 MoE 这件事做到足够简单和低成本。但有一点已经清楚了——在 2026 年，“能被你拥有”正在变成和“比你聪明”同样值钱的东西。

Mira Murati 带着新公司 Thinking Machines 回来了，12B 估值，史上最大。发布的模型叫 Inkling，975B 总参数，MoE，每 token 激活 41B，1M 上下文，全权重 Apache 2.0 开源。然后她在官方公告里写了一句话，其他 AI 公司 CEO 不会写的话： “我们这个模型落后于前沿。” 不是“接近前沿”，更不是“在某些维度上达到 SOTA”，是“trails the frontier”。我觉得这件事真正反直觉的地方是这不是技术失败后的无奈坦白，这是把竞争维度换了。闭源实验室卖的是 token 级智能，你调用一次付一次，模型永远不是你的。 GPT 更强、Claude 更强，但它们的商业模式建立在一个前提上：你永远需要它们。 Mira 打了一张完全不同的牌。她把 Inkling 全权重开源，然后告诉企业客户：这个基座不如 GPT-5.5 聪明，但它可以变成你自己的模型。用自己的代码库 fine-tune，它就懂你的架构，用自己的客户数据 fine-tune，它就懂你的业务，用自己的工作流 fine-tune，它就能在你的系统里跑，不需要经过第三方 API。一个懂你代码库和数据的 41B-active 定制模型，和一个“更聪明但对你一无所知”的通用模型——医院、银行、国防、软件公司会选哪个？ Mira 赌的是后者。这个赌局的支点不是模型能力，是所有权关系。传统 AI 公司卖智能，Mira 卖的是可拥有性，因为模型本身是免费样本，Tinker 平台才是产品——你要在上面 fine-tune、部署、迭代你自己的版本，样本把你拉进来，fine-tune 让你留下，留在 Tinker 上让你走不了。这和纯闭源 API 比更难复制，和纯开源比更可持续。还有一个维度被低估了，过去两年，美国企业想做自有模型时，大量依赖中国开源权重。中国的DeepSeek、Qwen、GLM——能力强，开放度高，但数据安全、出口管制、对齐差异一直是个隐雷。 Inkling 给出了一个美国本土的高性能替代选项，不是能力压制，是供应链风险分散。这个卖点对企业决策层的影响，可能比 benchmark 排名大得多。对正在自己搭 agent 系统的人来说，Inkling 的信号很实际：未来真正的高杠杆，不是一直追最强的通用模型，而是学会用高质量开源基座 + 自己的数据和判断力，快速打造只属于你工作流的智能系统。 1M 上下文 + agentic coding（SWE-Bench 77.6%）+ 可控思考预算，这个组合在长上下文 agent 工作流上的性价比，可能远高于一直调用最贵的闭源 API。 Mira 做了一件很有意思的事，她在所有人都往“更强”的方向卷的时候，把旗子插在了“更容易被拥有”的方向。承认自己不够强，反而让“你敢不敢把核心数据交给它”这个问题变得更可信。 AI 的竞争正在从“谁的模型最聪明”分裂成两条路，一条继续卷通用智能的峰值，另一条卷谁先变成你资产的一部分。 Mira 选了后一条，而且她把整家公司押上去了。这个方向对不对，要看 Tinker 能不能把 fine-tune 大 MoE 这件事做到足够简单和低成本。但有一点已经清楚了——在 2026 年，“能被你拥有”正在变成和“比你聪明”同样值钱的东西。

AYi

15,113 Aufrufe • vor 1 Monat

很多人觉得 AI编程门槛太高，不愿意使用，那么你们有福了！！！扣子发布2.0版本带Skills 功能，非常有幸拿到 Coze Skills 的内测。试了一下，对于不会用Claude Code，或者惧怕使用的人来说，真是太友好了！如果说：Claude的Skills很强，还需要懂一点技术的话，那么扣子把这个门槛降到了零。对话就能创建零代码创建普通人也能拥有AI超能力。我做了个论文一键转公众号的 Skill，还能自动配图，自动发布！ 1. 支持从论文/文章 PDF 或链接中一键提取核心内容 2. 智能解析：自动提取论文的标题、摘要、核心创新点、实验数据和结论。 3. 文风转换：不是生硬的翻译，而是根据公众号读者的阅读习惯，将晦涩的学术语言转化为通俗易懂的各种文风。 4. AI 自动配图：这是最酷的地方！它会根据论文主题，自动调用绘图模型生成一张吸睛的高清封面图，并且在文章正文中根据段落内容自动插入合适的插图。 5.一键发送草稿箱：连复制粘贴都省了，直接对接公众号 API，生成的图文直接躺在你的公众号草稿箱里，只需要最后确认一下就能发布。同时扣子也正式推出了 Skills 技能，及技能商店。我的技能已经免费分享到coze的技能商店！搜索：公众号配图生成技能就能找到！来讲一下如何操作：技能入口在扣子 2.0 版本的扣子编程这里就可以看到，窗口右上角的“技能”。在扣子编程中的不需要太多技巧，直接使用自然语言的方式就可以创建技能，它会完全按照你的意思去生成和调试，非常方便！并且支持在线调试预览开发好的技能，然后还支持一键部署和发布到扣子。关键是一边预览，左侧还能让它修改可以打开文件夹，看到 skill 自定义文件、脚本、引用来源等信息。结构和CC非常像，其实我觉得都完全没有必要打开看。我很多文件，都是从Claude Code里面的skills直接copy过来，上传上去，居然直接能用，省了好多力气，直接可以搬移Claude Skill了！技能开发完成后，点击部署，在技能商店中可以看到自己刚刚部署和安装的技能，并支持一键发布到技能商店给所有人使用。可以发布为免费技能也可以发布为付费技能，想赚钱直接发布成付费就行。发布完后，所有人都能在技能商店使用你的技能，如果是付费的，用户可以很方便的对技能进行付费，技能开发者也能快速变现。使用直接 @你的技能就可以，详细请看视频 Skills 还是太火了，所有的媒体平台都有在讨论 Skills。扣子也第一时间，支持了 Skills 的无代码开发以及技能商店。目前Coze商店里的技能，我看了一下绝大多数都是免费的，赶紧来找一下你要的？用AI工具快两年了，从最开始的"哇，它能写东西"，到后来的"嗯，但还是得我自己改"，再到现在的"它真的能帮我干活了"。 AI不再是一个聊天工具，而是一个真正的同事。它知道我的工作方式，它能交付我需要的成品，它甚至能主动帮我完成重复性工作。这才是AI应该有的样子。

很多人觉得 AI编程门槛太高，不愿意使用，那么你们有福了！！！扣子发布2.0版本带Skills 功能，非常有幸拿到 Coze Skills 的内测。试了一下，对于不会用Claude Code，或者惧怕使用的人来说，真是太友好了！如果说：Claude的Skills很强，还需要懂一点技术的话，那么扣子把这个门槛降到了零。对话就能创建零代码创建普通人也能拥有AI超能力。我做了个论文一键转公众号的 Skill，还能自动配图，自动发布！ 1. 支持从论文/文章 PDF 或链接中一键提取核心内容 2. 智能解析：自动提取论文的标题、摘要、核心创新点、实验数据和结论。 3. 文风转换：不是生硬的翻译，而是根据公众号读者的阅读习惯，将晦涩的学术语言转化为通俗易懂的各种文风。 4. AI 自动配图：这是最酷的地方！它会根据论文主题，自动调用绘图模型生成一张吸睛的高清封面图，并且在文章正文中根据段落内容自动插入合适的插图。 5.一键发送草稿箱：连复制粘贴都省了，直接对接公众号 API，生成的图文直接躺在你的公众号草稿箱里，只需要最后确认一下就能发布。同时扣子也正式推出了 Skills 技能，及技能商店。我的技能已经免费分享到coze的技能商店！搜索：公众号配图生成技能就能找到！来讲一下如何操作：技能入口在扣子 2.0 版本的扣子编程这里就可以看到，窗口右上角的“技能”。在扣子编程中的不需要太多技巧，直接使用自然语言的方式就可以创建技能，它会完全按照你的意思去生成和调试，非常方便！并且支持在线调试预览开发好的技能，然后还支持一键部署和发布到扣子。关键是一边预览，左侧还能让它修改可以打开文件夹，看到 skill 自定义文件、脚本、引用来源等信息。结构和CC非常像，其实我觉得都完全没有必要打开看。我很多文件，都是从Claude Code里面的skills直接copy过来，上传上去，居然直接能用，省了好多力气，直接可以搬移Claude Skill了！技能开发完成后，点击部署，在技能商店中可以看到自己刚刚部署和安装的技能，并支持一键发布到技能商店给所有人使用。可以发布为免费技能也可以发布为付费技能，想赚钱直接发布成付费就行。发布完后，所有人都能在技能商店使用你的技能，如果是付费的，用户可以很方便的对技能进行付费，技能开发者也能快速变现。使用直接 @你的技能就可以，详细请看视频 Skills 还是太火了，所有的媒体平台都有在讨论 Skills。扣子也第一时间，支持了 Skills 的无代码开发以及技能商店。目前Coze商店里的技能，我看了一下绝大多数都是免费的，赶紧来找一下你要的？用AI工具快两年了，从最开始的"哇，它能写东西"，到后来的"嗯，但还是得我自己改"，再到现在的"它真的能帮我干活了"。 AI不再是一个聊天工具，而是一个真正的同事。它知道我的工作方式，它能交付我需要的成品，它甚至能主动帮我完成重复性工作。这才是AI应该有的样子。

huangserva

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说个2026年最反直觉的创业真相，现在最好的AI创业机会，不是卖工具，前Worldcoin工程师Alex Vacca 用2.5年白手起家做到700万ARR，没有融资，没有烧钱，他的玩法简单到离谱，找一个所有公司都已经在花钱外包的苦活，自己先亲手干三个月，把所有流程写成SOP，再用AI把它变成全自动交付，最后按结果收费，他把这个叫做Services-as-Software，不是卖工具给别人让他们自己干活，而是直接把结果卖给他们，最狠的是他说顺序比什么都重要，绝对不能先写代码，必须先手动跑通所有流程，踩完所有坑，积累完所有失败案例，再开始自动化，我之前以为AI创业就是拼技术拼模型，看完才反应过来，真正的护城河从来都不是代码，是你亲手踩过的那几百个坑，是别人买不到的专有失败数据集，现在每一块钱软件支出的旁边，都有六块钱的服务支出，我认为这才是AI时代真正的万亿级蓝海。

说个2026年最反直觉的创业真相，现在最好的AI创业机会，不是卖工具，前Worldcoin工程师Alex Vacca 用2.5年白手起家做到700万ARR，没有融资，没有烧钱，他的玩法简单到离谱，找一个所有公司都已经在花钱外包的苦活，自己先亲手干三个月，把所有流程写成SOP，再用AI把它变成全自动交付，最后按结果收费，他把这个叫做Services-as-Software，不是卖工具给别人让他们自己干活，而是直接把结果卖给他们，最狠的是他说顺序比什么都重要，绝对不能先写代码，必须先手动跑通所有流程，踩完所有坑，积累完所有失败案例，再开始自动化，我之前以为AI创业就是拼技术拼模型，看完才反应过来，真正的护城河从来都不是代码，是你亲手踩过的那几百个坑，是别人买不到的专有失败数据集，现在每一块钱软件支出的旁边，都有六块钱的服务支出，我认为这才是AI时代真正的万亿级蓝海。

AYi

36,433 Aufrufe • vor 4 Monaten

马斯克警告：靠出卖劳动力赚钱的时间不多了！最多还有 3 年，再往后，AI 会自动化掉大多数任务。到那时，为一个人的“时间”付费，可能就没那么有意义了。过去200年的模式—— "我用工资换取你的时间"——即将结束。这将引发现代历史上最大规模的财富转移。已经开始转变的人明白这一点。等着看新闻的人会太晚。最后，重要的不是你工作多少，而是你拥有什么。现在能构建的最聪明资产不是比特币或土地。而是由AI驱动、在你睡眠时复合增长的收入流。一个工具。60分钟。月收1万美元。

马斯克警告：靠出卖劳动力赚钱的时间不多了！最多还有 3 年，再往后，AI 会自动化掉大多数任务。到那时，为一个人的“时间”付费，可能就没那么有意义了。过去200年的模式—— "我用工资换取你的时间"——即将结束。这将引发现代历史上最大规模的财富转移。已经开始转变的人明白这一点。等着看新闻的人会太晚。最后，重要的不是你工作多少，而是你拥有什么。现在能构建的最聪明资产不是比特币或土地。而是由AI驱动、在你睡眠时复合增长的收入流。一个工具。60分钟。月收1万美元。

路飞 🏴‍☠️ AI 研究员🧐

12,786 Aufrufe • vor 18 Tagen

李飞飞这段采访，越听越有压力。她说未来真正被甩开的，可能不是被 AI 替代的人，而是还在用五年前流程工作的人。以前产品经理不会写代码很正常：写 PRD、开会、等设计、排开发，几个月做个原型。但现在旁边的人已经能用 AI 当天把 demo 跑出来，拿真实界面讨论需求，你还在说“我负责协调资源”。差距可能就是这么拉开的。 AI 最狠的地方，不是替你工作，而是逼你从“传话的人”变成“能把想法做出来的人”。

李飞飞这段采访，越听越有压力。她说未来真正被甩开的，可能不是被 AI 替代的人，而是还在用五年前流程工作的人。以前产品经理不会写代码很正常：写 PRD、开会、等设计、排开发，几个月做个原型。但现在旁边的人已经能用 AI 当天把 demo 跑出来，拿真实界面讨论需求，你还在说“我负责协调资源”。差距可能就是这么拉开的。 AI 最狠的地方，不是替你工作，而是逼你从“传话的人”变成“能把想法做出来的人”。

Vincent

69,334 Aufrufe • vor 2 Monaten

Hermes Agent 有了平替 Lovart 的潜力！ Hermes Agent 集成了 ComfyUI 能力，让 Agent 可以自动创建 ComfyUI 工作流，很多人可能想不到这个的价值有多大，我24年做图像视频生成平台的时候，就觉得 AI 调用 ComfyUI 来自动化构建工作流是绝对的大趋势，后来年底 lovart 就是利用了 claude 3.6 的巨大能力提升实现了这个目标，现在 Hermes 集成了 ComfyUI，也就有了平台 lovart 的潜力。另外，不要小看自动化构建工作流的潜力😎

Hermes Agent 有了平替 Lovart 的潜力！ Hermes Agent 集成了 ComfyUI 能力，让 Agent 可以自动创建 ComfyUI 工作流，很多人可能想不到这个的价值有多大，我24年做图像视频生成平台的时候，就觉得 AI 调用 ComfyUI 来自动化构建工作流是绝对的大趋势，后来年底 lovart 就是利用了 claude 3.6 的巨大能力提升实现了这个目标，现在 Hermes 集成了 ComfyUI，也就有了平台 lovart 的潜力。另外，不要小看自动化构建工作流的潜力😎

nash_su - e/acc

77,908 Aufrufe • vor 4 Monaten

这是美国大学毕业季最诚实的一场演讲也是AI时代最引人思考的关于教育的一场讨论💐 Angela Duckworth 一位哈佛毕业的网红教授专门研究毅力的顶级学者在宾大的毕业典礼上一句话炸翻了全场今天的演讲（稿）是我和AI一起写的！😂 而且我一点儿也不惭愧这太魔幻了一个教孩子要坚毅要刻苦的居然在带头“偷懒” 但是她接下来说的话才是我反复该说的部分就是这篇人机协作的演讲稿给出了AI时代家长心里最担心的两个问题的答案第一个问题孩子天天用AI，脑子会不会废掉？扫了一眼台下的毕业生问了一个戳心的问题如果我们一直这么用AI 会变得越来越不会思考她自己呢带头就举了手台下呢也几乎是全员举手 Angela接着说她自己呢也担心过因为大脑是用尽废退不用的话神经连接都会萎缩她讲了一个故事她被一个很难的统计学方法卡住了当时呢身边没有人能够帮她在客厅里做着房地产相关的工作于是她打开了GPT 就把问题呢告诉它结果AI只用了几句话就把这个复杂的问题讲清楚了不但讲清楚了还提醒她常见的误区给了清晰的步骤她对不懂的地方进行追问让AI示范短短十分钟之后她不仅仅是拿到了答案而且真正的理解了注意她的关键词啊不是替我想而是带我想👊 她又问台下的毕业生们你们有没有哪怕一次真切的感受到因为AI比你之前聪明了一点点？这一次又是几乎全员举手🙋‍♀️ 同样的一群人同样的一双手可以是害怕AI让我变笨也可以是因为AI 让我变强🐮 她又用博士生的实验补了一刀两组年轻人写求职信一组呢完全自己写另一组呢用AI辅助结果非常反常识用AI那组不但写的更快就连写作能力也提升的更多为什么？给出了一个关键解释因为AI在做一件人类老师一直想做但没有精力去做的事它会不停的给你看更好的版本这个句子可以更短那个词可以换这个结构呢还可以调整你就一遍一遍的看这些示范就是在训练自己的眼睛和感觉所以结论很简单也很有力量👍🏼 AI会不会废掉孩子并不取决于AI有多强而是取决于我们把它当什么当你把AI当拐杖你交出的就是大脑当你把AI当教练你练出来的就是判断力、表达力、结构感 AI的正确打开方式不是把脑子托管给它而是用它不断的看到更好的思考然后呢逼自己追上去第二个问题既然知识和课程网上全有 AI又能给出答案那我们为什么还需要老师？教育为什么还需要人？在学期末说这样一个秘密这整个学期我教给你们的所有知识网上全都有每一篇文章都有电子版每一道作业都有人做过类似的换句话说就是只要你愿意不来上我的课你照样能学学生们呢？都愣住了然后她说但是你们还是需要我因为你们需要有人在周二之前逼你读完一篇并不轻松的文章😂 需要有人在周四之前提醒你们交出一篇你们以为自己写不出来的论文🥹 需要有人把你关进一个没有手机的教室需要有人给你定一个你以为达不到的标准然后认真的看着你的眼睛说我知道你能做到我会等到你做到！👍🏼 这一段看起来安安静静的话简直是一下子戳中了教育的本质教育从来都不是信息的填充而是灵魂的唤醒！👍🏼💐 她讲到自己高中那位英语老师图书馆的知识是免费的但是你得自带容器而一个真正的好老师就会帮你塑造这个容器我突然想到了我的孩子们 AI可以把全世界的知识都摆在他们的面前但是它做不到的是在他们快要放弃的时候坚定的看着他们的眼睛说这很难 ☹️ 但我相信你对于孩子们来说爸爸妈妈才是他们最早遇到的老师那位Angela老师在这个算力爆炸的时代我们到底要教给孩子什么？用AI的方法当然但比这个更重要的是带他们去户外徒步去仰望星空去面对挫折去感受心跳我们要做的是站在孩子的身边成为赋予他们品格的那个人如果你有时间强烈建议你和孩子一起看一下这个演讲 ———————————— 演讲就在下面，快看看啊有这么想讨论的一起聊聊吧😊

这是美国大学毕业季最诚实的一场演讲也是AI时代最引人思考的关于教育的一场讨论💐 Angela Duckworth 一位哈佛毕业的网红教授专门研究毅力的顶级学者在宾大的毕业典礼上一句话炸翻了全场今天的演讲（稿）是我和AI一起写的！😂 而且我一点儿也不惭愧这太魔幻了一个教孩子要坚毅要刻苦的居然在带头“偷懒” 但是她接下来说的话才是我反复该说的部分就是这篇人机协作的演讲稿给出了AI时代家长心里最担心的两个问题的答案第一个问题孩子天天用AI，脑子会不会废掉？扫了一眼台下的毕业生问了一个戳心的问题如果我们一直这么用AI 会变得越来越不会思考她自己呢带头就举了手台下呢也几乎是全员举手 Angela接着说她自己呢也担心过因为大脑是用尽废退不用的话神经连接都会萎缩她讲了一个故事她被一个很难的统计学方法卡住了当时呢身边没有人能够帮她在客厅里做着房地产相关的工作于是她打开了GPT 就把问题呢告诉它结果AI只用了几句话就把这个复杂的问题讲清楚了不但讲清楚了还提醒她常见的误区给了清晰的步骤她对不懂的地方进行追问让AI示范短短十分钟之后她不仅仅是拿到了答案而且真正的理解了注意她的关键词啊不是替我想而是带我想👊 她又问台下的毕业生们你们有没有哪怕一次真切的感受到因为AI比你之前聪明了一点点？这一次又是几乎全员举手🙋‍♀️ 同样的一群人同样的一双手可以是害怕AI让我变笨也可以是因为AI 让我变强🐮 她又用博士生的实验补了一刀两组年轻人写求职信一组呢完全自己写另一组呢用AI辅助结果非常反常识用AI那组不但写的更快就连写作能力也提升的更多为什么？给出了一个关键解释因为AI在做一件人类老师一直想做但没有精力去做的事它会不停的给你看更好的版本这个句子可以更短那个词可以换这个结构呢还可以调整你就一遍一遍的看这些示范就是在训练自己的眼睛和感觉所以结论很简单也很有力量👍🏼 AI会不会废掉孩子并不取决于AI有多强而是取决于我们把它当什么当你把AI当拐杖你交出的就是大脑当你把AI当教练你练出来的就是判断力、表达力、结构感 AI的正确打开方式不是把脑子托管给它而是用它不断的看到更好的思考然后呢逼自己追上去第二个问题既然知识和课程网上全有 AI又能给出答案那我们为什么还需要老师？教育为什么还需要人？在学期末说这样一个秘密这整个学期我教给你们的所有知识网上全都有每一篇文章都有电子版每一道作业都有人做过类似的换句话说就是只要你愿意不来上我的课你照样能学学生们呢？都愣住了然后她说但是你们还是需要我因为你们需要有人在周二之前逼你读完一篇并不轻松的文章😂 需要有人在周四之前提醒你们交出一篇你们以为自己写不出来的论文🥹 需要有人把你关进一个没有手机的教室需要有人给你定一个你以为达不到的标准然后认真的看着你的眼睛说我知道你能做到我会等到你做到！👍🏼 这一段看起来安安静静的话简直是一下子戳中了教育的本质教育从来都不是信息的填充而是灵魂的唤醒！👍🏼💐 她讲到自己高中那位英语老师图书馆的知识是免费的但是你得自带容器而一个真正的好老师就会帮你塑造这个容器我突然想到了我的孩子们 AI可以把全世界的知识都摆在他们的面前但是它做不到的是在他们快要放弃的时候坚定的看着他们的眼睛说这很难 ☹️ 但我相信你对于孩子们来说爸爸妈妈才是他们最早遇到的老师那位Angela老师在这个算力爆炸的时代我们到底要教给孩子什么？用AI的方法当然但比这个更重要的是带他们去户外徒步去仰望星空去面对挫折去感受心跳我们要做的是站在孩子的身边成为赋予他们品格的那个人如果你有时间强烈建议你和孩子一起看一下这个演讲 ———————————— 演讲就在下面，快看看啊有这么想讨论的一起聊聊吧😊

华尔街财经 | WS × AI Era

43,968 Aufrufe • vor 6 Monaten

如果你翻墙之后，还只会刷每日大赛，那真的有点浪费了因为互联网真正值钱的东西，其实大量都藏在 GitHub 很多最新的 AI 工具、自动化项目、效率工作流，几乎都会第一时间出现在那里这两年越来越明显的一件事是：会用 GitHub 的人，已经开始用 AI 放大自己的效率了很多原本需要团队完成的事情，现在一个人就能做我的建议是收藏起来，认真看看这个视频它真正有价值的地方，不是教你“看网站”，而是让你开始理解： AI 时代里，普通人该去哪里找机会

如果你翻墙之后，还只会刷每日大赛，那真的有点浪费了因为互联网真正值钱的东西，其实大量都藏在 GitHub 很多最新的 AI 工具、自动化项目、效率工作流，几乎都会第一时间出现在那里这两年越来越明显的一件事是：会用 GitHub 的人，已经开始用 AI 放大自己的效率了很多原本需要团队完成的事情，现在一个人就能做我的建议是收藏起来，认真看看这个视频它真正有价值的地方，不是教你“看网站”，而是让你开始理解： AI 时代里，普通人该去哪里找机会

Suu

556,077 Aufrufe • vor 2 Monaten

在硅谷科技圈社交的觥筹交错之中，小龙虾之父🦞 Peter Steinberger 🦞 打开自己的电脑，分享了他和 Agent 一起工作的几个流程。开篇他就提到：去年，我受限于 token。我通过加入 OpenAI 解决了这个问题。后来，我受限于 CPU。现在我感觉，真正限制我的其实是注意力。他点出了我们与 AI 协作方式中正在发生的一个重要转变。大多数人以为自己在使用 AI。但实际上，他们还在做那些未来应该由 agent 接手的协调工作。我把它整理成一个 7 层阶梯。看看你现在在哪一层。第 1 层：聊天你提问，它回答。其他事情还是你自己做。第 2 层：上下文你把背景信息贴进去，它的回答变好了。但你仍然要决定什么上下文重要，以及什么时候提供。第 3 层：记忆它开始记住你。你不用反复解释那么多。但你仍然在管理每一次会话。第 4 层：工具它可以搜索、读文件、运行代码。但你仍然要决定什么时候调用工具、为了什么调用工具，以及如何检查每一个结果。第 5 层：技能skill 你已经给了它一些工作流程和 playbook。它知道你的工作方式，而不只是你问了什么。但它仍然是被动的，还在等你启动。第 6 层：后台工作它可以在你不盯着看的情况下运行，异步执行。你审核的是输出，而不是过程。现在大多数关于 “agentic” 的炒作，其实都集中在这一层，而且大多数团队还没有真正达到。第 7 层：目标你定义结果、约束和品味。agent 负责跑完整个循环。你不再管理任务，而是管理方向。每往上一层，你做的任务管理就更少，承担的结果 ownership 就更多。这不只是工具能力的变化，而是你和工具、你和自己时间之间关系的根本变化。大多数人还停留在第 2 层或第 3 层，却把这叫作“使用 AI”。大多数团队还停留在第 4 层或第 5 层，却把这叫作“AI-powered”。真正的突破，是建立一种更好的 delegation contract，把人从执行者释放出来，变成方向的定义者。那么：你现在在哪一层呢？

在硅谷科技圈社交的觥筹交错之中，小龙虾之父🦞 Peter Steinberger 🦞 打开自己的电脑，分享了他和 Agent 一起工作的几个流程。开篇他就提到：去年，我受限于 token。我通过加入 OpenAI 解决了这个问题。后来，我受限于 CPU。现在我感觉，真正限制我的其实是注意力。他点出了我们与 AI 协作方式中正在发生的一个重要转变。大多数人以为自己在使用 AI。但实际上，他们还在做那些未来应该由 agent 接手的协调工作。我把它整理成一个 7 层阶梯。看看你现在在哪一层。第 1 层：聊天你提问，它回答。其他事情还是你自己做。第 2 层：上下文你把背景信息贴进去，它的回答变好了。但你仍然要决定什么上下文重要，以及什么时候提供。第 3 层：记忆它开始记住你。你不用反复解释那么多。但你仍然在管理每一次会话。第 4 层：工具它可以搜索、读文件、运行代码。但你仍然要决定什么时候调用工具、为了什么调用工具，以及如何检查每一个结果。第 5 层：技能skill 你已经给了它一些工作流程和 playbook。它知道你的工作方式，而不只是你问了什么。但它仍然是被动的，还在等你启动。第 6 层：后台工作它可以在你不盯着看的情况下运行，异步执行。你审核的是输出，而不是过程。现在大多数关于 “agentic” 的炒作，其实都集中在这一层，而且大多数团队还没有真正达到。第 7 层：目标你定义结果、约束和品味。agent 负责跑完整个循环。你不再管理任务，而是管理方向。每往上一层，你做的任务管理就更少，承担的结果 ownership 就更多。这不只是工具能力的变化，而是你和工具、你和自己时间之间关系的根本变化。大多数人还停留在第 2 层或第 3 层，却把这叫作“使用 AI”。大多数团队还停留在第 4 层或第 5 层，却把这叫作“AI-powered”。真正的突破，是建立一种更好的 delegation contract，把人从执行者释放出来，变成方向的定义者。那么：你现在在哪一层呢？

Michael Guo

17,812 Aufrufe • vor 1 Monat