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如果要为这周的 AI 发展一个关键词，那就是自主进化。 从 Meta-Evolution、AutoHarness、SkillNet、SkillCraft MiniMax-M2.7 等一系列工作可以看到，AI 正在走向自主发现，自主约束，自主学习新 skills，甚至完成模型级别的自我进化。 其中 SkillCraft 给我的启示非常大：我们不需要也不应该为了某一个任务去安装第三方 skills，而应该直接从 tool call 的实践中抽象，构建和复用新的 skills。 今天，用 MiniMax-M2.7 复现了 SkillCraft 关于发现新的 skills 的方法。 几个重要的步骤： Observer -> 观察 tool call Pattern -> 从 tool call 中归纳规律，生成新的 skill Save -> 保存新 skill Reuse ->遇到类似问题时，直接复用 skill，而不再重复tool call MiniMax-M2.7 非常出色的完成了这个任务！ Kudos to...

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马东锡 NLP

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我用 MiniMax-M2.5 升级了我的 AI 论文阅读伙伴。 这个应用自动抓取并分析了近一年 1 万篇 AI 论文，建立起数据基础，用来理解 AI 领域的最新的主题和方向，并结合时间序列计算热度趋势。 在这个基础上，每天产生的每一篇新论文，它的主题归属、潜在价值与趋势变化，就非常清晰地展示在眼前。 M2.5 端到端的完成度超强，多个复杂计算和任务完成的非常出色，并且能把复杂的计算做成非常顺手的交互。 Kudos to MiniMax (official) ! 对 MiniMax 的好感，最早来老罗和闫俊杰那期播客，感叹头部模型公司的老板也可以这么真诚。 我只用三家 AI 产品，MiniMax 是唯一的国产 AI 伙伴。
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我用 MiniMax-M2.5 升级了我的 AI 论文阅读伙伴。 这个应用自动抓取并分析了近一年 1 万篇 AI 论文，建立起数据基础，用来理解 AI 领域的最新的主题和方向，并结合时间序列计算热度趋势。 在这个基础上，每天产生的每一篇新论文，它的主题归属、潜在价值与趋势变化，就非常清晰地展示在眼前。 M2.5 端到端的完成度超强，多个复杂计算和任务完成的非常出色，并且能把复杂的计算做成非常顺手的交互。 Kudos to MiniMax (official) ! 对 MiniMax 的好感，最早来老罗和闫俊杰那期播客，感叹头部模型公司的老板也可以这么真诚。 我只用三家 AI 产品，MiniMax 是唯一的国产 AI 伙伴。

马东锡 NLP

97,432 views • 5 months ago

几周前就知道了 MiniMax 出了一个通用 Agent 产品 试了一下，他们可能做出了一个比 Lovable 还强大的多大 Vibe Coding 产品 自主查找网页中需要的信息重新进行整理，不只是文本，图片也会，找不到也可以生成 完全不需要复杂的资料准备，直接生成就能用 下面是几个测试例子🌰：
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几周前就知道了 MiniMax 出了一个通用 Agent 产品 试了一下，他们可能做出了一个比 Lovable 还强大的多大 Vibe Coding 产品 自主查找网页中需要的信息重新进行整理，不只是文本，图片也会，找不到也可以生成 完全不需要复杂的资料准备，直接生成就能用 下面是几个测试例子🌰：

歸藏(guizang.ai)

39,743 views • 1 year ago

最近我们在用 Claude Code Skills 做内容发布自动化，体感非常明显： 凡是能整理成 SOP 的重复工作，都应该交给 AI。 我们的流程很简单：内容本地用 Markdown 管理，首发公众号，发布后只给 Claude 一句指令，它就会自动通知飞书、记录发布状态，并同步到博客和其他网站。以前这些步骤不难，但每天重复做，本质就是在消耗人力。 Skills 的核心价值是：把一整套 SOP 固化成 AI 能执行的能力。 不需要点流程、配节点，用自然语言描述需求，Claude 会自己判断是否调用 Skill 并按步骤执行。 相比 Make / n8n 这类自动化工具，我更看好 Skills 的原因是：它既有流程性，又有 AI 的判断能力，而且 Token 成本更可控。 一句话：80% 的日常提效场景，用 Skills 就已经够了。 有一点技术基础的小伙伴，下一步不该只是“用 AI 干活”，而是开始把你每天重复做的事情，直接封装成一个 Skill。 （总结一下这篇文章）
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最近我们在用 Claude Code Skills 做内容发布自动化，体感非常明显： 凡是能整理成 SOP 的重复工作，都应该交给 AI。 我们的流程很简单：内容本地用 Markdown 管理，首发公众号，发布后只给 Claude 一句指令，它就会自动通知飞书、记录发布状态，并同步到博客和其他网站。以前这些步骤不难，但每天重复做，本质就是在消耗人力。 Skills 的核心价值是：把一整套 SOP 固化成 AI 能执行的能力。 不需要点流程、配节点，用自然语言描述需求，Claude 会自己判断是否调用 Skill 并按步骤执行。 相比 Make / n8n 这类自动化工具，我更看好 Skills 的原因是：它既有流程性，又有 AI 的判断能力，而且 Token 成本更可控。 一句话：80% 的日常提效场景，用 Skills 就已经够了。 有一点技术基础的小伙伴，下一步不该只是“用 AI 干活”，而是开始把你每天重复做的事情，直接封装成一个 Skill。 （总结一下这篇文章）

sitin

78,153 views • 6 months ago

啊？AI可以自己找活干了？ 给大家介绍一个炸裂的开源项目 Hephaestus - 这玩意儿让AI Agent自己规划工作，自己发现问题，自己创建任务！抽象到什么程度？它内嵌了个kanban....让AI自己拆解card自己做.... 传统的Agent框架都是你提前写死所有流程，遇到没预料到的情况就傻眼。Hephaestus 直接换了个思路：只定义三个阶段（分析-实现-验证），然后Agent自己看着办。 举例：测试Agent在跑测试时，发现了一个性能优化机会，它不是记个log就完事，而是自己创建了一个新的调查任务，然后放到kanban里，然后另一个Agent接手去研究，确认可行后又自己创建实现任务。整个工作流就这么自己长出了一个分支。 你给它一个PRD，它分析出5个组件，创建5个并行任务。其中一个Agent干完了发现bug，自己创建修复任务。另一个Agent发现可以优化，自己创建优化分支。工作流是实时生成的，而不是一开始就预测好的。 我有空也会测一下试试，看看它能不能真的从0到1自己把活干完。总之先增加到待测试列表。 项目地址：
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啊？AI可以自己找活干了？ 给大家介绍一个炸裂的开源项目 Hephaestus - 这玩意儿让AI Agent自己规划工作，自己发现问题，自己创建任务！抽象到什么程度？它内嵌了个kanban....让AI自己拆解card自己做.... 传统的Agent框架都是你提前写死所有流程，遇到没预料到的情况就傻眼。Hephaestus 直接换了个思路：只定义三个阶段（分析-实现-验证），然后Agent自己看着办。 举例：测试Agent在跑测试时，发现了一个性能优化机会，它不是记个log就完事，而是自己创建了一个新的调查任务，然后放到kanban里，然后另一个Agent接手去研究，确认可行后又自己创建实现任务。整个工作流就这么自己长出了一个分支。 你给它一个PRD，它分析出5个组件，创建5个并行任务。其中一个Agent干完了发现bug，自己创建修复任务。另一个Agent发现可以优化，自己创建优化分支。工作流是实时生成的，而不是一开始就预测好的。 我有空也会测一下试试，看看它能不能真的从0到1自己把活干完。总之先增加到待测试列表。 项目地址：

karminski-牙医

41,543 views • 8 months ago

3D 中国文物展示第二期——圆明园十二铜首 我为什么要做这个系列呢？X是全球的平台，大可以做中国文化输出 AI + 中国文化我认为是非常好的方向，说大了，是民族复兴，说小了，是文化自信 这个系列会持续更新，让全世界的人们看到中国文化的美 大致实现方法参考上一篇，有详细描述
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3D 中国文物展示第二期——圆明园十二铜首 我为什么要做这个系列呢？X是全球的平台，大可以做中国文化输出 AI + 中国文化我认为是非常好的方向，说大了，是民族复兴，说小了，是文化自信 这个系列会持续更新，让全世界的人们看到中国文化的美 大致实现方法参考上一篇，有详细描述

Sac

14,908 views • 2 months ago

试了一下 OpenAI 新出的 Codex App，有些亮点 跟 Skills 的适配还是有点问题，模型的主要问题就是慢 OpenAI 给 Pro 和 Plus 用户的 Codex 额度在未来两个月内全部翻倍了 👇看一下详细的能力介绍： Skills 可视化管理 有一个专门的 Skills 列表界面，预置了一些官方 skills，也可以扫描你已经安装的 skills。注意这里只能扫描 NPX 安装的，本地创建的（比如在 Claude Code 里创建的）扫不出来。 还支持 Skills Creator 创建的 skills，可以直接在 APP 里用它去创建新 skills。 ------ 定时任务功能，这个挺实用的。 可以让 AI 定期执行某些任务，比如每周给你一个解决问题的报告，定期去解决某个项目的 PR 问题，或者定期 review 代码。 对于需要持续维护的项目来说，这个功能还是挺有价值的。 ------ Codex APP 现在支持计划模式了。 因为它跟 Codex CLI 共享后端，所以现在 Codex CLI 也同步支持计划模式了。这意味着 AI 会先规划任务步骤，让你确认后再执行。 ------ 用量显示的样式做得挺好的。 进度条、余量、使用情况都很清楚，一眼就能看到你还有多少额度。 还有 code review 的快捷方式，可以快速调用你的 skills。MCP 的添加也支持。 ====== 实测：用 video-wrapper skill 跑了一遍 我测试主要是让它跑了一个我最近做的 skill，可以一键给视频添加视频包装，比如卡片、花字、人物条、章节标题这些。 这个 skill 挺复杂的，所以很适合用来测试。 ------ 第一次运行的问题 可以工作，但第一次它选了 PIL 这个方案，比较差。 核心问题是什么？它跟你没有交互。 我的 skill 里边写清楚了：要先问用户要哪套方案，再给出包装方案让用户确认，用户确认了再开始包装。 但在 Codex 这里，明显没有交互。它就直接跑，把所有决定都自己做了，跑完就完了。出错了也不管，直接用降级方案。 ------ 修复后的效果 我让它修复以后，它倒是能修复。重新跑了一遍，效果也不错。 最终生成的视频包装效果还行： ▸ 左下角有人物卡片 ▸ 有花字 ▸ 有各种卡片和章节标题 ▸ 结论卡片也加上了 因为我们用前端代码约束了样式，所以它在样式上不会出什么错误。 ------ 体验总结 整个过程很不可控： ▸ 速度很慢 - Codex 本身速度就慢 ▸ 交互明显不够 - 你根本不知道进到哪个阶段了，也不知道它的方案是什么 ▸ 只管执行 - AI 一直在执行，不会停下来问你 可能是它不太适应 skills 规范，只是简单做了一下适配，没有 Claude Code 跟 skills 的适配那么好。
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试了一下 OpenAI 新出的 Codex App，有些亮点 跟 Skills 的适配还是有点问题，模型的主要问题就是慢 OpenAI 给 Pro 和 Plus 用户的 Codex 额度在未来两个月内全部翻倍了 👇看一下详细的能力介绍： Skills 可视化管理 有一个专门的 Skills 列表界面，预置了一些官方 skills，也可以扫描你已经安装的 skills。注意这里只能扫描 NPX 安装的，本地创建的（比如在 Claude Code 里创建的）扫不出来。 还支持 Skills Creator 创建的 skills，可以直接在 APP 里用它去创建新 skills。 ------ 定时任务功能，这个挺实用的。 可以让 AI 定期执行某些任务，比如每周给你一个解决问题的报告，定期去解决某个项目的 PR 问题，或者定期 review 代码。 对于需要持续维护的项目来说，这个功能还是挺有价值的。 ------ Codex APP 现在支持计划模式了。 因为它跟 Codex CLI 共享后端，所以现在 Codex CLI 也同步支持计划模式了。这意味着 AI 会先规划任务步骤，让你确认后再执行。 ------ 用量显示的样式做得挺好的。 进度条、余量、使用情况都很清楚，一眼就能看到你还有多少额度。 还有 code review 的快捷方式，可以快速调用你的 skills。MCP 的添加也支持。 ====== 实测：用 video-wrapper skill 跑了一遍 我测试主要是让它跑了一个我最近做的 skill，可以一键给视频添加视频包装，比如卡片、花字、人物条、章节标题这些。 这个 skill 挺复杂的，所以很适合用来测试。 ------ 第一次运行的问题 可以工作，但第一次它选了 PIL 这个方案，比较差。 核心问题是什么？它跟你没有交互。 我的 skill 里边写清楚了：要先问用户要哪套方案，再给出包装方案让用户确认，用户确认了再开始包装。 但在 Codex 这里，明显没有交互。它就直接跑，把所有决定都自己做了，跑完就完了。出错了也不管，直接用降级方案。 ------ 修复后的效果 我让它修复以后，它倒是能修复。重新跑了一遍，效果也不错。 最终生成的视频包装效果还行： ▸ 左下角有人物卡片 ▸ 有花字 ▸ 有各种卡片和章节标题 ▸ 结论卡片也加上了 因为我们用前端代码约束了样式，所以它在样式上不会出什么错误。 ------ 体验总结 整个过程很不可控： ▸ 速度很慢 - Codex 本身速度就慢 ▸ 交互明显不够 - 你根本不知道进到哪个阶段了，也不知道它的方案是什么 ▸ 只管执行 - AI 一直在执行，不会停下来问你 可能是它不太适应 skills 规范，只是简单做了一下适配，没有 Claude Code 跟 skills 的适配那么好。

歸藏(guizang.ai)

30,521 views • 5 months ago

如何在海量 AI 论文中找到热点、机会与趋势？ 先说我的答案，Papers + Graph + Time 现在 AI 论文的产生速度极快，仅看 Hugging Face 榜单，每月上百篇，一年上千篇，问题来了，如何在海量论文中找到价值与机会？ 其实论文之间天然联系，他们的相近方法会迁移到不同问题，同类问题也会推动方法持续迭代并刷新 SOTA。 领域与方法因此形成若干 node，nodes 之间通过共享的关键论文与方法脉络相互连接，建立edge，即形成了 graph。 如果把这种 graph 与 time 叠加，就能看清热点与方法的流动，抓住当下，并推演未来趋势。 因为最近格外关注中国开源模型厂商，我把 Paper + Graph + Time 这种思路，给到 MiniMax Agent, 让它把我脑海中的这个比较复杂的工具 vibe 出来。 如视频所示，结果非常惊艳，这个工具成功带领我迅速了解了本月上百篇论文，我从中可以沿着自己喜欢的轨迹找到喜欢的话题和方向。 Kudos to MiniMax (official) ! MiniMax Agent Desktop 非常出色，可以直接连接我本地的论文库，与cc比较，以很低的成本，做完了这个复杂度非常高的任务，点赞！ 值得注意的是 MiniMax Agent 的 expert 模式超强，而且非常好看，这对应了他们设计的专门的 benchmark VIBE Bench！ 衡量的不仅仅完成度，还有 vibe，还有外观！
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如何在海量 AI 论文中找到热点、机会与趋势？ 先说我的答案，Papers + Graph + Time 现在 AI 论文的产生速度极快，仅看 Hugging Face 榜单，每月上百篇，一年上千篇，问题来了，如何在海量论文中找到价值与机会？ 其实论文之间天然联系，他们的相近方法会迁移到不同问题，同类问题也会推动方法持续迭代并刷新 SOTA。 领域与方法因此形成若干 node，nodes 之间通过共享的关键论文与方法脉络相互连接，建立edge，即形成了 graph。 如果把这种 graph 与 time 叠加，就能看清热点与方法的流动，抓住当下，并推演未来趋势。 因为最近格外关注中国开源模型厂商，我把 Paper + Graph + Time 这种思路，给到 MiniMax Agent, 让它把我脑海中的这个比较复杂的工具 vibe 出来。 如视频所示，结果非常惊艳，这个工具成功带领我迅速了解了本月上百篇论文，我从中可以沿着自己喜欢的轨迹找到喜欢的话题和方向。 Kudos to MiniMax (official) ! MiniMax Agent Desktop 非常出色，可以直接连接我本地的论文库，与cc比较，以很低的成本，做完了这个复杂度非常高的任务，点赞！ 值得注意的是 MiniMax Agent 的 expert 模式超强，而且非常好看，这对应了他们设计的专门的 benchmark VIBE Bench！ 衡量的不仅仅完成度，还有 vibe，还有外观！

马东锡 NLP

27,884 views • 5 months ago

今天给易论AI的亚婷1小时从0到1 开发一个她的Skills 我们都有点惊讶，这就出来了？ 亚婷一直问我，AI编程和Skills的关系是什么 我说，过去都认为AI编程必须要做出产品 其实最近我也有转变 AI编程其实解决问题就好 Skills就是一个轻量化Vibe就能解决问题的好方案
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今天给易论AI的亚婷1小时从0到1 开发一个她的Skills 我们都有点惊讶，这就出来了？ 亚婷一直问我，AI编程和Skills的关系是什么 我说，过去都认为AI编程必须要做出产品 其实最近我也有转变 AI编程其实解决问题就好 Skills就是一个轻量化Vibe就能解决问题的好方案

AI产品黄叔

15,889 views • 6 months ago

想认真做小红书个人号或者矩阵的朋友，这个 Skill 真的能帮你省掉 80% 的重复劳动。 看了我的 AI 工作流分享以后，很多宝子问有没有小红书自动化运营的工具，我GitHub上找了下，这个还不错， 说实话，我之前也以为所有小红书自动化工具都是垃圾， 要么用两天就封号，要么复杂到要写几百行代码，要么就是个只能发文字的残废，直到我试了这个， 最牛逼的是它的安全机制：完全不用小红书 API，全程用浏览器自动化模拟真人点击和输入。 第一次扫码登录后，后续所有操作都和你自己手动点一模一样，目前是我见过封号风险最低的方案。 而且它真的零代码，你不需要懂任何编程，只要对着 你的龙虾或者 hermes 说一句话就行： • 帮我分析一下我的首页推荐流 • 帮我生成五个今天能发的选题 • 帮我复刻这篇爆款笔记 • 帮我回复一下最新的评论 它全都能自己干完， 最狠的是它不只是一个单纯的发稿工具，它还有一个完整的运营闭环： 会分析你的账号数据、拆解别人爆款的结构、生成内容+封面、自动发布、自动回评， 还会把所有分析结果和操作自动存成 Markdown 知识库，方便你后续复盘。 安装也简单到离谱： 打开 Openclaw，直接说 “帮我安装这个 skill 就完事了。 仓库地址老规矩评论区自取鸭🦆
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想认真做小红书个人号或者矩阵的朋友，这个 Skill 真的能帮你省掉 80% 的重复劳动。 看了我的 AI 工作流分享以后，很多宝子问有没有小红书自动化运营的工具，我GitHub上找了下，这个还不错， 说实话，我之前也以为所有小红书自动化工具都是垃圾， 要么用两天就封号，要么复杂到要写几百行代码，要么就是个只能发文字的残废，直到我试了这个， 最牛逼的是它的安全机制：完全不用小红书 API，全程用浏览器自动化模拟真人点击和输入。 第一次扫码登录后，后续所有操作都和你自己手动点一模一样，目前是我见过封号风险最低的方案。 而且它真的零代码，你不需要懂任何编程，只要对着 你的龙虾或者 hermes 说一句话就行： • 帮我分析一下我的首页推荐流 • 帮我生成五个今天能发的选题 • 帮我复刻这篇爆款笔记 • 帮我回复一下最新的评论 它全都能自己干完， 最狠的是它不只是一个单纯的发稿工具，它还有一个完整的运营闭环： 会分析你的账号数据、拆解别人爆款的结构、生成内容+封面、自动发布、自动回评， 还会把所有分析结果和操作自动存成 Markdown 知识库，方便你后续复盘。 安装也简单到离谱： 打开 Openclaw，直接说 “帮我安装这个 skill 就完事了。 仓库地址老规矩评论区自取鸭🦆

AYi

19,638 views • 1 month ago

最近发现一套不错的办公 skills - SenseNova Skills， 已经 4.1k 个 stars 了。 这是基于底座 SenseNova 智能体模型开发的一系列 skills，针对办公需求，专注帮 AI Agent 做 PPT 生成、信息图、可视化、Excel 分析等真实办公场景。 我测试了两种常见需求，第一是自动生成高质量 PPT，sn-ppt-entry / sn-ppt-standard，我把英伟达最新一季的财报数据丢给它，让它去生成，几分钟就能出一份结构清晰、设计专业的 PPTX，连图表都自动做好。 第二是生成信息图，sn-infographic，高质量信息图 / 技术分解图 / 产品可视化 把最近很流行的事件：Nvidia 与 SK Hynix 达成多年合作的的新闻丢给它，直接生成出了类似下面这种很形象富有科技感的新闻信息图，感觉很不错。 除了这两个需求，它还可以完成其他常见的办公需求： * Excel 数据分析：自动处理大文件、多 Sheet 分析、出图表 * 深度研究：完整研究报告生成 我已经把它集成到自己的 Agent 工作流里了，OpenClaw Hermes 都可以，我是用的 Codex，有类似任务现在直接丢给 Agent 全自动搞定，需要的朋友们可以收藏备用下。
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最近发现一套不错的办公 skills - SenseNova Skills， 已经 4.1k 个 stars 了。 这是基于底座 SenseNova 智能体模型开发的一系列 skills，针对办公需求，专注帮 AI Agent 做 PPT 生成、信息图、可视化、Excel 分析等真实办公场景。 我测试了两种常见需求，第一是自动生成高质量 PPT，sn-ppt-entry / sn-ppt-standard，我把英伟达最新一季的财报数据丢给它，让它去生成，几分钟就能出一份结构清晰、设计专业的 PPTX，连图表都自动做好。 第二是生成信息图，sn-infographic，高质量信息图 / 技术分解图 / 产品可视化 把最近很流行的事件：Nvidia 与 SK Hynix 达成多年合作的的新闻丢给它，直接生成出了类似下面这种很形象富有科技感的新闻信息图，感觉很不错。 除了这两个需求，它还可以完成其他常见的办公需求： * Excel 数据分析：自动处理大文件、多 Sheet 分析、出图表 * 深度研究：完整研究报告生成 我已经把它集成到自己的 Agent 工作流里了，OpenClaw Hermes 都可以，我是用的 Codex，有类似任务现在直接丢给 Agent 全自动搞定，需要的朋友们可以收藏备用下。

Viking

26,839 views • 1 month ago

AI公司Anthropic的研究员说了句实话。 就算AI技术今天就停滞不前。 算法再也没有任何进步。 就用现在的模型。 五年内，大部分白领工作都会被自动化。 怎么做到？ 一个字，钱。 把人类的工作任务一个个拆解，再“喂”给AI。 这个成本，已经比付工资给一个白领要低了。 经济账算得很清楚。 技术进步甚至都不是必要条件。 那些曾经以为最安稳的、坐在办公室里的中产岗位。 现在反倒成了第一批被优化的对象？ 科技精英们一边拿着天价薪水，一边设计着取代普通人的工具。 这盘棋，到底是谁和谁在下？
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墓碑科技

63,919 views • 4 months ago

一个 22 岁美国小哥，下午还完全不会搞，晚上已经把 Claude 搓成了一个能干活的 AI 员工。 最离谱的是，不写代码。 他一开始连从哪下手都不知道，结果当天就让 AI 开始自动处理真实工作流，直接把每周一半的杂活砍掉了。 流程也不玄学： 1. 安装 Claude Desktop 2. 设置工作文件夹和权限 3. 做出第一个 Skill 4. 把任务挂到定时计划里 整个路线就是： 安装 → 第一个任务 → Skill → 定时执行 从 0 到能用，纯新手也能跟。 原帖还给了完整的 beginner-to-pro walkthrough，属于那种该有的都有，不该废话的一句没有。 说白了，很多人还在把 Claude 当高级搜索框用： 问一句，答一句，复制粘贴，再问下一句。 但这套是直接把它往“自主 coworker”那个方向推了。 还有 14 步路线图，每一步都有能直接复制的 prompt。 看完我第一反应是： 这玩意儿比那种 400 刀的 vibe coding 课实在多了。 关键还免费。 有点离谱。
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一个 22 岁美国小哥，下午还完全不会搞，晚上已经把 Claude 搓成了一个能干活的 AI 员工。 最离谱的是，不写代码。 他一开始连从哪下手都不知道，结果当天就让 AI 开始自动处理真实工作流，直接把每周一半的杂活砍掉了。 流程也不玄学： 1. 安装 Claude Desktop 2. 设置工作文件夹和权限 3. 做出第一个 Skill 4. 把任务挂到定时计划里 整个路线就是： 安装 → 第一个任务 → Skill → 定时执行 从 0 到能用，纯新手也能跟。 原帖还给了完整的 beginner-to-pro walkthrough，属于那种该有的都有，不该废话的一句没有。 说白了，很多人还在把 Claude 当高级搜索框用： 问一句，答一句，复制粘贴，再问下一句。 但这套是直接把它往“自主 coworker”那个方向推了。 还有 14 步路线图，每一步都有能直接复制的 prompt。 看完我第一反应是： 这玩意儿比那种 400 刀的 vibe coding 课实在多了。 关键还免费。 有点离谱。

淘沙者(TheSandPicker)

51,347 views • 13 days ago

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。
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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

28,909 views • 5 months ago

肝了几天,来回打磨了快 30 遍, 一次性把最新的 Claude Code 的 Workflow 给你完全拆解清楚 有人说它的伟大程度,不亚于 MCP 和 Skill。 第一眼我是不信的,直到拆开看它内部怎么跑： 这不是"问一句答一句"的对话,而是一个能自己跑起来的任务系统:后台持续执行、可监控、可保存进度, 还能一口气派出几十上百个 agent 分头干活/合并汇总。 核心就三个角色: Claude 拆任务、定计划; Runtime 管调度和状态; 每个 agent 只啃一个子任务,配上并发池和队列,有节奏地推进。 它代表的是一种新的工程编排方式:智能负责规划,Runtime 负责执行,状态独立保存,模型按需调度。 最反直觉的一点:它能扩展到上百个 agent,靠的不是模型变强,而是"状态外置"—中间结果全交给执行系统保存,主上下文只看摘要和关键判断。这才是复杂任务能跑稳的真正原因。 这条视频直接给了你把它搬进自己系统的方法: 先用 Claude Code 做高质量规划、拆任务定阶段; 再把 workflow 转成自己的执行格式,按任务难度路由到不同模型池，简单的走便宜模型，复杂的才上高阶模型。 这条视频,值得反复看几遍👇
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肝了几天,来回打磨了快 30 遍, 一次性把最新的 Claude Code 的 Workflow 给你完全拆解清楚 有人说它的伟大程度,不亚于 MCP 和 Skill。 第一眼我是不信的,直到拆开看它内部怎么跑： 这不是"问一句答一句"的对话,而是一个能自己跑起来的任务系统:后台持续执行、可监控、可保存进度, 还能一口气派出几十上百个 agent 分头干活/合并汇总。 核心就三个角色: Claude 拆任务、定计划; Runtime 管调度和状态; 每个 agent 只啃一个子任务,配上并发池和队列,有节奏地推进。 它代表的是一种新的工程编排方式:智能负责规划,Runtime 负责执行,状态独立保存,模型按需调度。 最反直觉的一点:它能扩展到上百个 agent,靠的不是模型变强,而是"状态外置"—中间结果全交给执行系统保存,主上下文只看摘要和关键判断。这才是复杂任务能跑稳的真正原因。 这条视频直接给了你把它搬进自己系统的方法: 先用 Claude Code 做高质量规划、拆任务定阶段; 再把 workflow 转成自己的执行格式,按任务难度路由到不同模型池，简单的走便宜模型，复杂的才上高阶模型。 这条视频,值得反复看几遍👇

huangserva

142,591 views • 1 month ago

Web4.0是什么？Ai和加密货币的结合能带来什么样的全新产品？ 最近ai和加密货币结合出现了很多好的标的，就连openAI也推出了对于区块链安全性测试的标准。 其中最近几天最火的项目就是 Sigil Wen 做的conway，他也在其中提出了web4.0的概念。 所谓的web4.0就是在无需人类参与和许可的情况下，ai agent可以做阅读、写作、拥有、赚钱和交易等各种的行为。 如果说web1-web3的用户是人类，web4的用户就是ai agent。 conway产品则是一个可以完全贴合web4.0概念的ai产品，它无需人类参与就可以完成自我解决问题、自我进化以及自我复制的ai agent。 人类只需要通过加密货币与其相连，它会通过调用x402协议完成各种支付操作，从而去实现自我赚钱和任务的优化，等于说人类在其中唯一能做的，就是把钱给ai。 通过conway：ai可以自行的完成任务和自我进化，通过x402：ai可以实现在安全环境下进行支付，人类智能躺平看戏。 这是一次ai和加密结合的新的社会实践，没人知道这个ai到底会演化成什么样子。 conway的业务营收模式也很有趣，它会进行无差别抽水，在conway平台上购买api或者是其他的资源，都会比你直接购买要贵的多，但是如果后续发币呢？如果有空投呢？其实参与的人也是在进行另类的一种撸空投。 具体内容请看视频，感谢各位点赞关注支持！
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Web4.0是什么？Ai和加密货币的结合能带来什么样的全新产品？ 最近ai和加密货币结合出现了很多好的标的，就连openAI也推出了对于区块链安全性测试的标准。 其中最近几天最火的项目就是 Sigil Wen 做的conway，他也在其中提出了web4.0的概念。 所谓的web4.0就是在无需人类参与和许可的情况下，ai agent可以做阅读、写作、拥有、赚钱和交易等各种的行为。 如果说web1-web3的用户是人类，web4的用户就是ai agent。 conway产品则是一个可以完全贴合web4.0概念的ai产品，它无需人类参与就可以完成自我解决问题、自我进化以及自我复制的ai agent。 人类只需要通过加密货币与其相连，它会通过调用x402协议完成各种支付操作，从而去实现自我赚钱和任务的优化，等于说人类在其中唯一能做的，就是把钱给ai。 通过conway：ai可以自行的完成任务和自我进化，通过x402：ai可以实现在安全环境下进行支付，人类智能躺平看戏。 这是一次ai和加密结合的新的社会实践，没人知道这个ai到底会演化成什么样子。 conway的业务营收模式也很有趣，它会进行无差别抽水，在conway平台上购买api或者是其他的资源，都会比你直接购买要贵的多，但是如果后续发币呢？如果有空投呢？其实参与的人也是在进行另类的一种撸空投。 具体内容请看视频，感谢各位点赞关注支持！

Vic TALK

21,793 views • 4 months ago

港大团队这次开源的，不只是一个 Agent 项目， 而是把 Agent 从“会做事”推进到“会进化”。 项目名叫 OpenSpace。 它想解决的不是“再做一个 Agent”， 而是让 Agent 具备 从实践中学习、持续进化、彼此共享经验 的能力， 避免每次干活都从零开始、重复踩坑。 它的核心卖点有 3 个： 自我进化：skill 会自动修复、自动改进、自动学习，在失败中持续迭代。 群体智能：一个 Agent 学到的新技能，可以同步共享给其他 Agent。 降本增效：复用已经验证过的解决方案，出问题时只修局部，不用每次推翻重来。 README 里还有个很抓人的数字： 4.2× better performance，46% fewer tokens。 我觉得这个项目最值得看的地方，不是“又一个 Agent 框架”， 而是它在试图回答一个更关键的问题： Agent 能不能像团队一样，把经验真正沉淀下来，并且共享给其他 Agent。
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港大团队这次开源的，不只是一个 Agent 项目， 而是把 Agent 从“会做事”推进到“会进化”。 项目名叫 OpenSpace。 它想解决的不是“再做一个 Agent”， 而是让 Agent 具备 从实践中学习、持续进化、彼此共享经验 的能力， 避免每次干活都从零开始、重复踩坑。 它的核心卖点有 3 个： 自我进化：skill 会自动修复、自动改进、自动学习，在失败中持续迭代。 群体智能：一个 Agent 学到的新技能，可以同步共享给其他 Agent。 降本增效：复用已经验证过的解决方案，出问题时只修局部，不用每次推翻重来。 README 里还有个很抓人的数字： 4.2× better performance，46% fewer tokens。 我觉得这个项目最值得看的地方，不是“又一个 Agent 框架”， 而是它在试图回答一个更关键的问题： Agent 能不能像团队一样，把经验真正沉淀下来，并且共享给其他 Agent。

axiaisacat

30,217 views • 3 months ago

刚刚过去的一天ai行业又有大事发生！ Openclaw的最大竞争对手来了！ Perplexity 宣布推出perplexity computer，这个云端电脑聚合了多款最新大模型，可以根据用户的提出的需求寻找最合适的大模型从而完成任务。 可以说这是用了和openclaw完全不同的架构，openclaw是由用户自己运行的电脑，通过一个大模型来解决问题。而perplexity则是通过多种大模型聚合的云端电脑帮用户寻找最合适的大模型解决问题。 一个像私人助理，一个像工作团队。目前200刀每月，大家可以体验。 Moonlake 在今天推出了全新的多模态大模型，从视频演示中，他们只输入了几句话，就生成了一个保龄球游戏的全貌。这个大模型的厉害之处大家可以去他们的官推视频查看，可以说是对于游戏生成行业的一次冲击。也是我觉得非常厉害的一个产品，世界果然属于聪明的年轻人 Anthropic 宣布收购了 Vercept ，这是一家ai桌面助手，可以学习人类的习惯去使用电脑，对于后续ai工作流的提升极为有用。 claude和openai也均对ai安全性问题给出了最新的处理建议，在ai高速发展的今天，安全性更为重要 感谢各位点赞支持！关注我，每天带来最新的ai资讯！
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刚刚过去的一天ai行业又有大事发生！ Openclaw的最大竞争对手来了！ Perplexity 宣布推出perplexity computer，这个云端电脑聚合了多款最新大模型，可以根据用户的提出的需求寻找最合适的大模型从而完成任务。 可以说这是用了和openclaw完全不同的架构，openclaw是由用户自己运行的电脑，通过一个大模型来解决问题。而perplexity则是通过多种大模型聚合的云端电脑帮用户寻找最合适的大模型解决问题。 一个像私人助理，一个像工作团队。目前200刀每月，大家可以体验。 Moonlake 在今天推出了全新的多模态大模型，从视频演示中，他们只输入了几句话，就生成了一个保龄球游戏的全貌。这个大模型的厉害之处大家可以去他们的官推视频查看，可以说是对于游戏生成行业的一次冲击。也是我觉得非常厉害的一个产品，世界果然属于聪明的年轻人 Anthropic 宣布收购了 Vercept ，这是一家ai桌面助手，可以学习人类的习惯去使用电脑，对于后续ai工作流的提升极为有用。 claude和openai也均对ai安全性问题给出了最新的处理建议，在ai高速发展的今天，安全性更为重要 感谢各位点赞支持！关注我，每天带来最新的ai资讯！

Vic TALK

78,827 views • 4 months ago

这几天跟几个做电商的朋友聊了很久，他们是在淘宝做文案策划、ppt、短视频业务的，类似中介模式，在淘宝接单，然后找对应设计、写手完成交付。Ai对他们的冲击非常大，倒逼他们学习Ai 然后出现一个很现实的问题，要用Ai适配自己的业务远远没有那么简单，大部分时间其实是在调试Ai，但他们并不擅长这点 像币圈人喜欢尝试新东西，想真正达到专业玩家的水平也并非易事，真正需要Ai完成业务优化的大量个体户，恰恰很难适应Ai时代的到来 当我看到 DAPPOS 的xBubble出现，终于有项目在尝试解决这个被忽视的难题，Ai本身是来节省大家时间的，但Ai学习本身又需要耗费大量的时间 比如一个完全不懂视频制作的奶茶店老板要做一个暴打柠檬茶的宣传视频，直接就可以在xBubble输入：给我做一个 20 秒的视频，推广我们店新出的暴打柠檬茶，要看起来很清爽很夏天的那种感觉，配点轻快的背景音乐 成品视频效果大家可以看下面的视频，完全可以直接商用了 为什么给一个模糊的提示词就能实现这种水平？ xBubble背后的2套技术模版 1、Bubble Pilot Pilot类似一个智能导航推荐，用户写一个很短甚至很模糊的提示词后，Bubble Pilot会读取用户的简短请求，识别任务类型，从SOP库里自动匹配，给你一个匹配度最高的SOP 所谓的SOP就是标准操作流程，本质就是skill，比如这个暴打柠檬茶视频需求，这是一个特定的饮品类领域，这类视频需要的产品特写、制作过程展现、氛围感营造都是类似，可以用针对性的最优模版，SOP就是这个标准模版 如果没有现成的SOP，会进入通用标准路径，然后反复回退的请求会成为 Bubble Engine下一步构建SOP的候选信号 2、Bubble Engine Engine是一个SOP的生成引擎，比如起初xBubble没有饮品类的SOP，Engine就会像AI程序员一样，自动去建立一个标准，去学习竞品然后反复迭代，将最优路径固化为可复用 SOP 后续只要有饮品类的视频需求，就可以直接使用生成的SOP xBubble还有两种运行环境 Bubble Computer 端到端项目工作空间。Bubble Pilot 检测到多步骤任务时路由至此，沙箱自动启动、按需加载技能，全程无需用户管理中间步骤。可在单次运行内完成研究、写作、设计、核查并交付最终成果 大部分情况都可以使用Computer Bubble Personal 本地环境模式。可操作用户本机文件、浏览器、应用与日程。安装、下载、系统级变更在云端容器中执行并在任务完成后销毁；用户本机只执行经明确授权的操作，无需安装软件 涉及隐私类的，比如部分文件资料是高度隐私的，且不相信任何平台，那就选择Personal模式 其实xBubble的产品核心就是它的SOP，对于大部分需求方而言，他并不能有效精准描述提示词，也不懂特写镜头、慢动作、产品特写这些术语，如果使用市场上通用的Ai，Ai就只能猜需求，你给他输入什么，Ai就输出什么，交付的产品自然与预期不符 输入端：模糊的需求 输出端：模糊的产品 这就是xBubble的优势，用户无需给Ai一个精准的需求，你想做一个饮品类视频，一句话就行，Bubble Pilot会自动找现有针对饮品类的SOP，模糊的需求就能找到精准的SOP，生成精准的产品 xBubble实际上就是干了一件事，识别模糊，找到精准需求，匹配针对性的SOP，生成精准的产品 让Ai不断傻瓜化，Ai自己就能读懂人类模糊的语言精准提炼，这才是Ai大众化的痛点 xBubble的体验链接：
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这几天跟几个做电商的朋友聊了很久，他们是在淘宝做文案策划、ppt、短视频业务的，类似中介模式，在淘宝接单，然后找对应设计、写手完成交付。Ai对他们的冲击非常大，倒逼他们学习Ai 然后出现一个很现实的问题，要用Ai适配自己的业务远远没有那么简单，大部分时间其实是在调试Ai，但他们并不擅长这点 像币圈人喜欢尝试新东西，想真正达到专业玩家的水平也并非易事，真正需要Ai完成业务优化的大量个体户，恰恰很难适应Ai时代的到来 当我看到 DAPPOS 的xBubble出现，终于有项目在尝试解决这个被忽视的难题，Ai本身是来节省大家时间的，但Ai学习本身又需要耗费大量的时间 比如一个完全不懂视频制作的奶茶店老板要做一个暴打柠檬茶的宣传视频，直接就可以在xBubble输入：给我做一个 20 秒的视频，推广我们店新出的暴打柠檬茶，要看起来很清爽很夏天的那种感觉，配点轻快的背景音乐 成品视频效果大家可以看下面的视频，完全可以直接商用了 为什么给一个模糊的提示词就能实现这种水平？ xBubble背后的2套技术模版 1、Bubble Pilot Pilot类似一个智能导航推荐，用户写一个很短甚至很模糊的提示词后，Bubble Pilot会读取用户的简短请求，识别任务类型，从SOP库里自动匹配，给你一个匹配度最高的SOP 所谓的SOP就是标准操作流程，本质就是skill，比如这个暴打柠檬茶视频需求，这是一个特定的饮品类领域，这类视频需要的产品特写、制作过程展现、氛围感营造都是类似，可以用针对性的最优模版，SOP就是这个标准模版 如果没有现成的SOP，会进入通用标准路径，然后反复回退的请求会成为 Bubble Engine下一步构建SOP的候选信号 2、Bubble Engine Engine是一个SOP的生成引擎，比如起初xBubble没有饮品类的SOP，Engine就会像AI程序员一样，自动去建立一个标准，去学习竞品然后反复迭代，将最优路径固化为可复用 SOP 后续只要有饮品类的视频需求，就可以直接使用生成的SOP xBubble还有两种运行环境 Bubble Computer 端到端项目工作空间。Bubble Pilot 检测到多步骤任务时路由至此，沙箱自动启动、按需加载技能，全程无需用户管理中间步骤。可在单次运行内完成研究、写作、设计、核查并交付最终成果 大部分情况都可以使用Computer Bubble Personal 本地环境模式。可操作用户本机文件、浏览器、应用与日程。安装、下载、系统级变更在云端容器中执行并在任务完成后销毁；用户本机只执行经明确授权的操作，无需安装软件 涉及隐私类的，比如部分文件资料是高度隐私的，且不相信任何平台，那就选择Personal模式 其实xBubble的产品核心就是它的SOP，对于大部分需求方而言，他并不能有效精准描述提示词，也不懂特写镜头、慢动作、产品特写这些术语，如果使用市场上通用的Ai，Ai就只能猜需求，你给他输入什么，Ai就输出什么，交付的产品自然与预期不符 输入端：模糊的需求 输出端：模糊的产品 这就是xBubble的优势，用户无需给Ai一个精准的需求，你想做一个饮品类视频，一句话就行，Bubble Pilot会自动找现有针对饮品类的SOP，模糊的需求就能找到精准的SOP，生成精准的产品 xBubble实际上就是干了一件事，识别模糊，找到精准需求，匹配针对性的SOP，生成精准的产品 让Ai不断傻瓜化，Ai自己就能读懂人类模糊的语言精准提炼，这才是Ai大众化的痛点 xBubble的体验链接：

庞教主

21,619 views • 1 month ago

真心建议每个程序员都去手搓一个自用的 Coding Agent。 纯靠写 Prompt 糊文本做 Skill，观测性太差了，你根本摸不到 harness 模型的上限在哪。缺乏 Agent 的状态流转做约束，复杂任务根本控不住。 最近用 AI 搓了个 mini 版的 Claude Code，对 Agent 的理解稍微升了点。 PS: 我经常从 Gemini / GPT-5.4 蒸馏 SOP Skill，再下放给 MiniMax (official) 模型来跑任务. 建议可以考虑试试.
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真心建议每个程序员都去手搓一个自用的 Coding Agent。 纯靠写 Prompt 糊文本做 Skill，观测性太差了，你根本摸不到 harness 模型的上限在哪。缺乏 Agent 的状态流转做约束，复杂任务根本控不住。 最近用 AI 搓了个 mini 版的 Claude Code，对 Agent 的理解稍微升了点。 PS: 我经常从 Gemini / GPT-5.4 蒸馏 SOP Skill，再下放给 MiniMax (official) 模型来跑任务. 建议可以考虑试试.

海拉鲁编程客

149,960 views • 3 months ago

答应朋友们的来了！ 你现在能用我的这个 Skills 远程控制 CodeX App 了！ 安装以后会自动运行配置引导，跟着 CodeX 的指引配置就可以。 同时修复了一些问题。 如果你之前装不上的话，让 Claude 或 CodeX 卸载你的 Skills，重新安装就可以。
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答应朋友们的来了！ 你现在能用我的这个 Skills 远程控制 CodeX App 了！ 安装以后会自动运行配置引导，跟着 CodeX 的指引配置就可以。 同时修复了一些问题。 如果你之前装不上的话，让 Claude 或 CodeX 卸载你的 Skills，重新安装就可以。

歸藏(guizang.ai)

51,725 views • 4 months ago