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Ana Sayfaya Dön

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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Dongxi 东锡 NLP

41,300 subscribers

78,124 görüntüleme • 6 ay önce •via X (Twitter)

EğitimHaberler & PolitikaBilim & Teknoloji
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Anya Rossi• Live Now

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10 Yorum

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MC6 ay önce

这思路很清晰！SkillCraft 最大的价值在于把 skill 变成了可复用的 first-class citizen，不用每次都 re-invent the wheel

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xc6 ay önce

我不理解这些专属工具和定期让Claude Code "Look for patterns in recent sessions and generalize them into skills, or improve existing skills" 一句prompt的区别。

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gm3656 ay önce

太需要了，实在不想每次都重复重样的话

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Dongxi 东锡 NLP6 ay önce

🙌🙌

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joe shawn6 ay önce

SkillCraft 的自主 skill 发现很厉害，但有一类 skill 是 agent 自己发现不了的——领域专家的经验规则。比如安全审计的 OWASP checklist、产品经理的 build-measure-learn 思维。这些需要人类打包给 agent。两个方向互补：自动发现 + 人工策展。

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beneo6 ay önce

怎么用啊？？没看懂啊

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Nathan6 ay önce

正确的✅

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Lyric🌀6 ay önce

我学会了，马上教一下弟弟

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Dongxi 东锡 NLP6 ay önce

😀😀🤩🤩

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艺术的卵6 ay önce

真正该学的不是“AI 会自己长 skill”，而是“把反复验证过的正确做法，从一次性 tool call 提炼成稳定工作流”。

Benzer Videolar

Codex 隐藏玩法：把你每天重复教 AI 的提示词，直接做成 Skill 90% 的人用 Codex，其实都在重复做同一件事： 开一个新任务，把同一套要求再告诉它一遍。这些 Prompt 你可能已经复制粘贴了几十次。 但其实，这种反复使用的工作方法，完全可以直接做成 Codex Skill。 详细教程如下： 1️⃣先找一段你经常重复使用的 Prompt，比如我最近一直在用这类提示词： “执行任务前先检查需求漏洞和潜在风险，不要默认接受我的方案。涉及代码和结论必须验证，完成后按验收标准逐项检查。” 这类 Prompt 很好用，但最大的问题是：每开一个新任务，都要重新贴一次。 2️⃣直接让 Codex 把它做成 Skill把原来的 Prompt 发给 Codex，然后告诉它： 请把上面这套工作方式整理成一个可重复调用的 Codex Skill。 要求： · 明确这个 Skill 适合在什么情况下使用 · 把原来的要求整理成清晰的执行步骤 · 区分任务开始前、执行过程中和完成后的检查 · 保留必要的验证流程 · 删除重复和模糊的要求 · 不要改变原来的核心工作原则 Codex 就会把原来散乱的一段 Prompt，整理成一套完整的 Skill 工作流。 以后这些规则就不用一直躺在聊天记录里了。 3️⃣ 后面直接调用这个 Skill 再开新任务时，不需要重新复制那一大段 Prompt。 直接告诉 Codex：使用这个 Skill 完成当前任务。 最后你的 Codex 里保存的，就不再是一堆 Prompt，而是你自己的一整套工作流。 Prompt 是教 AI 这一次怎么做。 Skill 是把你的工作方法直接固化下来，以后每个项目都能重复调用。
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Codex 隐藏玩法：把你每天重复教 AI 的提示词，直接做成 Skill 90% 的人用 Codex，其实都在重复做同一件事： 开一个新任务，把同一套要求再告诉它一遍。这些 Prompt 你可能已经复制粘贴了几十次。 但其实，这种反复使用的工作方法，完全可以直接做成 Codex Skill。 详细教程如下： 1️⃣先找一段你经常重复使用的 Prompt，比如我最近一直在用这类提示词： “执行任务前先检查需求漏洞和潜在风险，不要默认接受我的方案。涉及代码和结论必须验证，完成后按验收标准逐项检查。” 这类 Prompt 很好用，但最大的问题是：每开一个新任务，都要重新贴一次。 2️⃣直接让 Codex 把它做成 Skill把原来的 Prompt 发给 Codex，然后告诉它： 请把上面这套工作方式整理成一个可重复调用的 Codex Skill。 要求： · 明确这个 Skill 适合在什么情况下使用 · 把原来的要求整理成清晰的执行步骤 · 区分任务开始前、执行过程中和完成后的检查 · 保留必要的验证流程 · 删除重复和模糊的要求 · 不要改变原来的核心工作原则 Codex 就会把原来散乱的一段 Prompt，整理成一套完整的 Skill 工作流。 以后这些规则就不用一直躺在聊天记录里了。 3️⃣ 后面直接调用这个 Skill 再开新任务时，不需要重新复制那一大段 Prompt。 直接告诉 Codex：使用这个 Skill 完成当前任务。 最后你的 Codex 里保存的，就不再是一堆 Prompt，而是你自己的一整套工作流。 Prompt 是教 AI 这一次怎么做。 Skill 是把你的工作方法直接固化下来，以后每个项目都能重复调用。

爱丽丝呀！

40,648 görüntüleme • 1 ay önce

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。

Dongxi 东锡 NLP

97,653 görüntüleme • 7 ay önce

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)

39,768 görüntüleme • 1 yıl önce

普通人如何最低成本创建自己的量化交易？ 您只需要用最简单的方式就能创建自己的策略，从而24小时永不间断的去运行。 关键是即使你的设备关机了它也能一直去运行下去，策略创建完成后进入Agent平台托管，除非你点击停止。 那么这个时候就不用发愁配什么API key了，因为WalletV已经配备好了大模型（GPT、Qwen、minimax、Gemini、kimi、deepseek 这几个主流的大模型都有），也不发愁自己的主机风扇嗡嗡作响了。 重点是现在跑策略不用自己掏 token 费用，官方暂时给兜底了，等于白嫖 AI 帮你自动交易，这确实良心哈哈。 现在只要一部手机下载WalletV然后跟着下面我的视频进行操作，就能创建自己的Agent实现自动化的交易。 狙击手的策略目前搬到WalletV正在进行测试中，我的策略是自己写的并且针对Qwen大模型去深度调试的，不过刚开始跑我拿了130U去跑的，等稳定了再增加仓位调整倍率等。 对了资产是在自己创建的钱包里非常安全。 狙击手始终认为AI Agent交易是普通人离量化最近的一步。 想创建自己的策略兄弟们去看看吧： 纯分享不是投资建议。
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普通人如何最低成本创建自己的量化交易？ 您只需要用最简单的方式就能创建自己的策略，从而24小时永不间断的去运行。 关键是即使你的设备关机了它也能一直去运行下去，策略创建完成后进入Agent平台托管，除非你点击停止。 那么这个时候就不用发愁配什么API key了，因为WalletV已经配备好了大模型（GPT、Qwen、minimax、Gemini、kimi、deepseek 这几个主流的大模型都有），也不发愁自己的主机风扇嗡嗡作响了。 重点是现在跑策略不用自己掏 token 费用，官方暂时给兜底了，等于白嫖 AI 帮你自动交易，这确实良心哈哈。 现在只要一部手机下载WalletV然后跟着下面我的视频进行操作，就能创建自己的Agent实现自动化的交易。 狙击手的策略目前搬到WalletV正在进行测试中，我的策略是自己写的并且针对Qwen大模型去深度调试的，不过刚开始跑我拿了130U去跑的，等稳定了再增加仓位调整倍率等。 对了资产是在自己创建的钱包里非常安全。 狙击手始终认为AI Agent交易是普通人离量化最近的一步。 想创建自己的策略兄弟们去看看吧： 纯分享不是投资建议。

DeFi狙击手 | Ai🕊️

23,272 görüntüleme • 2 ay önce

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 görüntüleme • 8 ay önce

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

41,586 görüntüleme • 10 ay önce

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)

30,595 görüntüleme • 7 ay önce

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

23,983 görüntüleme • 4 ay önce

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

15,916 görüntüleme • 8 ay önce

到现在都难以相信，Apodex 居然开源了！！ 我一度认为非常有商业价值的产品！ 还记得第一次用它，惊艳程度不亚于我第一次用Manus！ 这次，Apodex 开源正式发布了新版本 Apodex 1.1， 并且提出了一个我非常认可的概念： AI的能力单位，不应该是一次回答，而应该是一项完整任务。 什么意思？一个AI真正想进入工作流，至少要做到几件事： 理解目标、进入真实环境、维持长任务状态、根据中间结果不断调整计划、任务失败后修复、最后交付一份可以核查的成果。 最近刚好在做一个AI项目，是一个工作台，需要评估不同模型组合选型的成本， 为了测试Apodex能做到什么程度，我把模型价格、评测数据和具体场景需求给到它，让它根据我的需求，为四类业务场景完成 AI 模型/API 选型，统一不同厂商的价格口径，计算月度成本，同时满足性能、上下文、工具能力、预算和供应商集中度约束。 它拿到的是不同格式、不同统计口径的数据，有些数据可能不够准确，有些需要清洗，有些需要重新计算。 Apodex没有上来就写报告，它先在Task Board里拆解整个任务，然后根据任务自动组织Agent Team。 第一轮，它已经完成了数据清洗、价格标准化、模型筛选和成本测算， 然后我临时补充了新的需求： 没错，在任务中我可以随时“插话”，补充新的文件和想法。 *中文内容生成的月请求量，从 12 万提高到 24 万； *深度研究中 30% 的场景，必须转到自建环境； *长文档审阅全部涉及敏感文件，也必须本地运行； *月预算不变； 普通AI看到这一堆新的需求，一般都会重新跑一遍。 但Apodex并没有！它保留了原始数据、价格归一化方法、峰谷计价规则和已经验证的计算口径，没有变化的部分原样保留，只是重新调整了变化的部分！ 它可以在任务过程中动态调整任务计划！！ 这个可能是这个版本最大的一个更新！Apodex 1.1 就像是在维护一个持续变化的任务状态： 它要读取真实文件、拆解工作、推进计算，还要接收中途反馈，判断保留仍然成立的成果，只修正受影响的部分，最后把结果交付成可以继续使用和核查的文件。 这可能才是复杂任务型 Agent 真正应该具备的工作能力。 最后，它交付了两份不同粒度的报告，以及一个包含 18 个工作表的 Excel 成本模型；其中专门新增了“变更与场景”“云 API 重算”“本地候选筛选”“本地 TCO 缺失假设”“保留 vs 受影响”5 张表。 整个过程，特别丝滑。 这也是Apodex 1.1这次最核心的变化：进入真实任务的执行过程。 而所谓真实任务的执行，其实就是你随时可以甩给AI新的资料和要求，而它会有条不紊的把任务进行下去，直到交付给你完整可验证的结果！
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到现在都难以相信，Apodex 居然开源了！！ 我一度认为非常有商业价值的产品！ 还记得第一次用它，惊艳程度不亚于我第一次用Manus！ 这次，Apodex 开源正式发布了新版本 Apodex 1.1， 并且提出了一个我非常认可的概念： AI的能力单位，不应该是一次回答，而应该是一项完整任务。 什么意思？一个AI真正想进入工作流，至少要做到几件事： 理解目标、进入真实环境、维持长任务状态、根据中间结果不断调整计划、任务失败后修复、最后交付一份可以核查的成果。 最近刚好在做一个AI项目，是一个工作台，需要评估不同模型组合选型的成本， 为了测试Apodex能做到什么程度，我把模型价格、评测数据和具体场景需求给到它，让它根据我的需求，为四类业务场景完成 AI 模型/API 选型，统一不同厂商的价格口径，计算月度成本，同时满足性能、上下文、工具能力、预算和供应商集中度约束。 它拿到的是不同格式、不同统计口径的数据，有些数据可能不够准确，有些需要清洗，有些需要重新计算。 Apodex没有上来就写报告，它先在Task Board里拆解整个任务，然后根据任务自动组织Agent Team。 第一轮，它已经完成了数据清洗、价格标准化、模型筛选和成本测算， 然后我临时补充了新的需求： 没错，在任务中我可以随时“插话”，补充新的文件和想法。 *中文内容生成的月请求量，从 12 万提高到 24 万； *深度研究中 30% 的场景，必须转到自建环境； *长文档审阅全部涉及敏感文件，也必须本地运行； *月预算不变； 普通AI看到这一堆新的需求，一般都会重新跑一遍。 但Apodex并没有！它保留了原始数据、价格归一化方法、峰谷计价规则和已经验证的计算口径，没有变化的部分原样保留，只是重新调整了变化的部分！ 它可以在任务过程中动态调整任务计划！！ 这个可能是这个版本最大的一个更新！Apodex 1.1 就像是在维护一个持续变化的任务状态： 它要读取真实文件、拆解工作、推进计算，还要接收中途反馈，判断保留仍然成立的成果，只修正受影响的部分，最后把结果交付成可以继续使用和核查的文件。 这可能才是复杂任务型 Agent 真正应该具备的工作能力。 最后，它交付了两份不同粒度的报告，以及一个包含 18 个工作表的 Excel 成本模型；其中专门新增了“变更与场景”“云 API 重算”“本地候选筛选”“本地 TCO 缺失假设”“保留 vs 受影响”5 张表。 整个过程，特别丝滑。 这也是Apodex 1.1这次最核心的变化：进入真实任务的执行过程。 而所谓真实任务的执行，其实就是你随时可以甩给AI新的资料和要求，而它会有条不紊的把任务进行下去，直到交付给你完整可验证的结果！

沐阳

50,138 görüntüleme • 1 ay önce

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

15,170 görüntüleme • 4 ay önce

我花了10分钟用Antigravity搞了一个 Chrome 插件，利用Gemini 的API来自动生成X的回复。 它最强的地方在于： 1️⃣ 灵魂复刻：塞进去了300+ 条我过去一个月的的历史推文作为ai参照的风格数据库，避免AI 生成的回复带有“官话感”，全是我的幽默和自嘲风格。 2️⃣ 物理隔离安全：完全不碰 Twitter API，只负责把回复生成到剪贴板，最后一步手动粘贴发送。 3️⃣ 一键解压：点一下“⚡ AI回复”，剩下的交给 AI 组织语言，我只负责“一眼确认”。 社交效率直接拉满，再也不怕回推回得 CPU 烧了！ 详细演示见视频👇 —————————— hh 当然以上是我在开发完插件之后，让ai帮我写的推荐介绍。 我开发完，用了几轮之后，陷入了新的沉思，我用这玩意在哪里呢？ 如果某个推文我不想回复，为何要再自动生成一个回复呢？ 以及，人们更想要的是真实的人与人之间的链接，而非ai生成的回复。 —————————— so 纯粹是练手的玩具项目了。 不过意外的解锁了一项新的工作流： 利用notebook ,我学会了将整个插件的开发文档，快速转成ppt 以及视频讲解了。（视频二） 明天我再整理分享整个工作流。 插件源码以及完整开发文档实录已经更新到 社群的知识库了，感兴趣的朋友可以加入社群，或者关注我的公众号，回复 “X自动回复插件"获取。
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我花了10分钟用Antigravity搞了一个 Chrome 插件，利用Gemini 的API来自动生成X的回复。 它最强的地方在于： 1️⃣ 灵魂复刻：塞进去了300+ 条我过去一个月的的历史推文作为ai参照的风格数据库，避免AI 生成的回复带有“官话感”，全是我的幽默和自嘲风格。 2️⃣ 物理隔离安全：完全不碰 Twitter API，只负责把回复生成到剪贴板，最后一步手动粘贴发送。 3️⃣ 一键解压：点一下“⚡ AI回复”，剩下的交给 AI 组织语言，我只负责“一眼确认”。 社交效率直接拉满，再也不怕回推回得 CPU 烧了！ 详细演示见视频👇 —————————— hh 当然以上是我在开发完插件之后，让ai帮我写的推荐介绍。 我开发完，用了几轮之后，陷入了新的沉思，我用这玩意在哪里呢？ 如果某个推文我不想回复，为何要再自动生成一个回复呢？ 以及，人们更想要的是真实的人与人之间的链接，而非ai生成的回复。 —————————— so 纯粹是练手的玩具项目了。 不过意外的解锁了一项新的工作流： 利用notebook ,我学会了将整个插件的开发文档，快速转成ppt 以及视频讲解了。（视频二） 明天我再整理分享整个工作流。 插件源码以及完整开发文档实录已经更新到 社群的知识库了，感兴趣的朋友可以加入社群，或者关注我的公众号，回复 “X自动回复插件"获取。

我真的没有拼多多

10,883 görüntüleme • 8 ay önce

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

21,833 görüntüleme • 7 ay önce

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

28,234 görüntüleme • 3 ay önce

AI 会取代哪些工作？ 我的工作里，哪些任务正在被 AI 接管？ AI 通常不是一次替代整个职业 而是先替代其中最标准化的部分 最容易被 AI 自动化的任务，通常有几个特点： 数字化、重复、规则明确、结果容易检查 所以普通人真正要做的，不是和 AI 比谁干活快，而是： 1️⃣ 拆工作 分清哪些能交给 AI，哪些需要检查，哪些必须自己判断 2️⃣ 学会管理 AI 不只是会提问，还要会定目标、给背景、设标准、验收结果 3️⃣ 提升难替代的能力 判断、沟通、协调、理解需求，以及对最终结果负责。 未来更有价值的，不一定是“最会干活的人” 而是会发现问题、会使用 AI、还能对结果负责的人 所以别问：“AI 会不会取代我？” 更应该问自己：“如果 AI 帮我做掉一半重复工作，我能不能用省下来的时间，做更有价值的事？” AI 最先淘汰的，不是某个职业 而是一个职业里，长期没有升级的工作方式
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AI 会取代哪些工作？ 我的工作里，哪些任务正在被 AI 接管？ AI 通常不是一次替代整个职业 而是先替代其中最标准化的部分 最容易被 AI 自动化的任务，通常有几个特点： 数字化、重复、规则明确、结果容易检查 所以普通人真正要做的，不是和 AI 比谁干活快，而是： 1️⃣ 拆工作 分清哪些能交给 AI，哪些需要检查，哪些必须自己判断 2️⃣ 学会管理 AI 不只是会提问，还要会定目标、给背景、设标准、验收结果 3️⃣ 提升难替代的能力 判断、沟通、协调、理解需求，以及对最终结果负责。 未来更有价值的，不一定是“最会干活的人” 而是会发现问题、会使用 AI、还能对结果负责的人 所以别问：“AI 会不会取代我？” 更应该问自己：“如果 AI 帮我做掉一半重复工作，我能不能用省下来的时间，做更有价值的事？” AI 最先淘汰的，不是某个职业 而是一个职业里，长期没有升级的工作方式

Nana

20,378 görüntüleme • 1 ay önce

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 görüntüleme • 6 ay önce

“我们究竟是创造了一个工具还是一个生物？” Sam 在 "机器人之心 "小组讨论会上的发言。 Sam： 但我认为，这无疑是迄今为止人类经历的最重大的更新年份。可能这也是我们将会遭遇的最大变革，因为从现在开始，人们已经接受强大的人工智能将成为现实，并且还会有逐步的更新。就像是第一代 iPhone 面世的那年，以及随后每一代 iPhone 的更新，我们现在能够明显感受到这一代与去年那代的差异。所以，这确实是一个重要的时刻。 我感到欣慰的是，现在人们开始正确地把这些系统当作工具来看待。艺术家尤其如此，但其他人也是一样。 曾经，人们真正恐惧的是，我们究竟是创造了一个工具还是一个生物，这将意味着什么？现在，人们视这些系统为人类工具箱中的新工具，并且正在用它创造一些非常了不起的东西。 模型显然不知道你在说什么，因为这不在它的训练数据里，它也无法从训练数据中学习到这些信息。 这是完全可以预期的。你再问一遍。比如说，你提到“意识”这个概念，模型回答：“是的，我完全明白你的意思，但我之前从未听说过这个词。” 问： “这对我来说就像是一次更新。你认为人工智能会趋向于探索创造性智能和自主性吗？” Sam： 这个问题有多个答案。这取决于激励模型。这是人类的选择。 问： “这将是判断意识的一个很好的测试。因为如果它有自我表达的愿望，并且仅仅为了创作的乐趣而去创作，那不会是偶然的。这绝对有点像生物。” Sam： 这是生物化的。我认为在此之前还有很多步骤。 我们现在要回答问题吗？这真的很棒。
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“我们究竟是创造了一个工具还是一个生物？” Sam 在 "机器人之心 "小组讨论会上的发言。 Sam： 但我认为，这无疑是迄今为止人类经历的最重大的更新年份。可能这也是我们将会遭遇的最大变革，因为从现在开始，人们已经接受强大的人工智能将成为现实，并且还会有逐步的更新。就像是第一代 iPhone 面世的那年，以及随后每一代 iPhone 的更新，我们现在能够明显感受到这一代与去年那代的差异。所以，这确实是一个重要的时刻。 我感到欣慰的是，现在人们开始正确地把这些系统当作工具来看待。艺术家尤其如此，但其他人也是一样。 曾经，人们真正恐惧的是，我们究竟是创造了一个工具还是一个生物，这将意味着什么？现在，人们视这些系统为人类工具箱中的新工具，并且正在用它创造一些非常了不起的东西。 模型显然不知道你在说什么，因为这不在它的训练数据里，它也无法从训练数据中学习到这些信息。 这是完全可以预期的。你再问一遍。比如说，你提到“意识”这个概念，模型回答：“是的，我完全明白你的意思，但我之前从未听说过这个词。” 问： “这对我来说就像是一次更新。你认为人工智能会趋向于探索创造性智能和自主性吗？” Sam： 这个问题有多个答案。这取决于激励模型。这是人类的选择。 问： “这将是判断意识的一个很好的测试。因为如果它有自我表达的愿望，并且仅仅为了创作的乐趣而去创作，那不会是偶然的。这绝对有点像生物。” Sam： 这是生物化的。我认为在此之前还有很多步骤。 我们现在要回答问题吗？这真的很棒。

Lei.sea

14,132 görüntüleme • 2 yıl önce

【Mail Agent 把邮箱变成我的第二大脑】 我最近发现了一个有点荒诞的情况。 AI 帮我获取的信息，已经多到需要另一个 AI 来帮我读了。 我的邮箱每天会收到 Grok 的早报，也会收到 GPT 跑完监控之后发来的报告，还有各种订阅和通知。 以前的问题是找不到信息，现在的问题是信息都自动送上门了，但我根本看不过来。 所以我最近换了个思路。 既然这些信息最后都会进邮箱，那与其每天自己一封封读，不如直接让邮箱先帮我读一遍。 我先从每天都会收到的 Grok 早报开始。 我用的是网易邮箱大师桌面端里的 Mail Agent。 我先让它把最近一周 Grok 发来的 X 情报官早报整理一遍，去掉重复内容，再总结反复出现的话题和真正值得关注的新变化。 最近一周一共有 8 封早报，最后被压缩成了 3 条反复出现的主线。 AI Agent 自主交易几乎贯穿整周，Claw 链上身份和钱包 Agent 在后半周开始高频出现，DeepSeek 的动态则连续出现了三天。 它又从这些重复的信息里单独挑出了 4 个真正发生变化的信号，包括 Manus AI 的变化、DeepSeek V4 Pro 的价格和基础设施调整、Polymarket 上 AI 交易代理的盈利案例，以及市场开始关注交易 Agent 的风险约束。 这正好解决了我看这类早报时最大的问题。 很多内容每天都在出现，但我真正想知道的其实只有两件事。 什么东西正在持续发生，以及今天到底有什么是新的。
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【Mail Agent 把邮箱变成我的第二大脑】 我最近发现了一个有点荒诞的情况。 AI 帮我获取的信息，已经多到需要另一个 AI 来帮我读了。 我的邮箱每天会收到 Grok 的早报，也会收到 GPT 跑完监控之后发来的报告，还有各种订阅和通知。 以前的问题是找不到信息，现在的问题是信息都自动送上门了，但我根本看不过来。 所以我最近换了个思路。 既然这些信息最后都会进邮箱，那与其每天自己一封封读，不如直接让邮箱先帮我读一遍。 我先从每天都会收到的 Grok 早报开始。 我用的是网易邮箱大师桌面端里的 Mail Agent。 我先让它把最近一周 Grok 发来的 X 情报官早报整理一遍，去掉重复内容，再总结反复出现的话题和真正值得关注的新变化。 最近一周一共有 8 封早报，最后被压缩成了 3 条反复出现的主线。 AI Agent 自主交易几乎贯穿整周，Claw 链上身份和钱包 Agent 在后半周开始高频出现，DeepSeek 的动态则连续出现了三天。 它又从这些重复的信息里单独挑出了 4 个真正发生变化的信号，包括 Manus AI 的变化、DeepSeek V4 Pro 的价格和基础设施调整、Polymarket 上 AI 交易代理的盈利案例，以及市场开始关注交易 Agent 的风险约束。 这正好解决了我看这类早报时最大的问题。 很多内容每天都在出现，但我真正想知道的其实只有两件事。 什么东西正在持续发生，以及今天到底有什么是新的。

我真的没有拼多多

30,777 görüntüleme • 1 ay önce

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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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？

墓碑科技

63,919 görüntüleme • 6 ay önce