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🎉我终于敢清理攒了多年的邮箱了！现在很多邮箱 AI 都把处理、总结、写回复当卖点，但说实话，对我来说这顶多算标配。我个人使用邮箱最大的痛点其实是「积压」日积月累的成千上万封邮件里，绝大多数早已变成垃圾和无效信息。处理邮件最耗时的，不是写邮件，而是「沙里淘金」和「断舍离」！之前为了给收件箱瘦身，我还专门折腾过 Claude 插件，一次自动删除了 1 万封邮件。当时就在想：如果哪个工具能先识别这些垃圾和过期邮件，再把关键决定交给我，我绝对立马充值！如果现成工具不够聪明，能开放 Agent 让我自己调教也行。最近在体验网易邮箱大师的全新 Mail Agent 功能时，我尝试把它当成专属 Agent 来调教，没想到真的跑通了！直接输入指令：“帮我分析一下两年前的旧邮件，把订阅广告和过期通知筛选出来，先不要删除”。（具体过程见录屏🚀）结果令人惊喜，它真的开始遍历并精准识别，同时完美避开了我的私人信件和账单。最爽的是它不会自作主张，而是把候选处理项按风险分级展示，最后等我手动确认。这种「AI 负责重体力活，人类负责关键决策」的分工，才是我想要的邮箱 Agent：能干活，但不越界。如果你也饱受收件箱积压的折磨，可以打开最新版网易邮箱大师，点击右上角 AI 图标，试试把这个任务交给 Mail Agent。 #网易邮箱 #网易邮箱MailAgent #网易邮箱大师 #AI工具

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99+ 不可怕。可怕的是这 99 封我全都看过。看的时候都记得。过两天只剩个模糊印象：好像有这回事，好像谁提过一句，好像我还没回。直到群里被 @ 一句「这个怎么样了」，我一边回「好的，在跟进」，一边疯狂翻邮箱。收件箱不替人分类。会议通知、系统提醒、审批、公告、客户临时加的三条要求，按时间倒序排成一列，长得一模一样。哪封两小时内必须回，哪封放一周也没事，没人告诉你。全靠自己排，排错了就是我的问题。一件事也很少在一封邮件里说完。需求谁提的、中间被谁改过、客户后来又补了什么，真要动手时，结论散在五六封邮件里，还夹着两版早就作废的。搜索能找到关键词。找不到的是这件事怎么一步步变成现在这样。最近在网易邮箱大师里开了 Mail Agent。我想看它能不能对付这种邮箱，就造了 24 封模拟邮件，尽量按平时的乱法来。截止时间有的写在标题上，有的埋在正文里；有些要求后面被改过，旧的其实已经作废；还有几封写得很长，但根本不用处理。我没让它做摘要。摘要解决不了上面那些问题。我给了它三个任务。具体任务内容见评论或者看视频～ Mail Agent的价值就是在这个过程从整理邮件变成了理解工作，构建邮箱自己的“知识体系”。这就是我觉得Mail Agent好用的点。AI使邮箱不再只是消息通道，而是逐渐变成了个人工作助手。如果你的工作也被需求、会议、审批、客户反馈和各种通知塞满，那么网易邮箱大师Mail Agent确实值得。更新网易邮箱大师后，点击右上角 AI 图标即可进入Mail Agent。 #网易邮箱 #网易邮箱Mail Agent #网易邮箱大师

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又捡到一个宝。几百封投实习的简历邮件，我人工一封封看，下载要一下午，被网易邮箱大师里免费内置的 Mail Agent 几秒筛完了。我拿手头一批实习生简历邮件试了试，让它按学校和实习经历，对比我的招聘JD，给简历排优先级打分，并生成HTML报告。网易的AI邮件助理立刻行动，理解我的意图，一分钟时间就干完了，关键是免费额度非常慷慨。但我觉得最值钱的地方，它是在邮箱里直接读完整数据。几百封邮件，每一封的原文它都过了一遍，才给你出筛选结果。人用眼睛翻，翻到后面记不住前面，漏了、看串了都正常；它基于完整原文，可以按时间点建知识库，所以数据非常准，远不是外部的agent可以比拟的。我拆了拆它实际干的活，就四件事： 1、筛，垃圾邮件、群发通知先清掉，剩下的按紧急程度排队 2、整，几十封往来邮件按时间线拉成进度表 3、写，周报、客户跟进记录、回信、简历，PPT等，一句话生成还能导出 4、建，把近期的邮件自动建成知识库，随时问去年和谁合作过、论文格式要求是什么，都能精准回答如果你还不会怎么操作，可以看我的讲解视频，或者留言。

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产品经理老王霸

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报销日翻邮箱找发票的那半小时，不应该是你干的活兄弟们，我说一个牛马人每月必过的鬼门关——报销。流程复杂不说，就找发票、统计发票这一步纯粹尼玛是在消耗生命。电子发票全特么发在邮箱里，高铁票、滴滴、酒店、餐饮……一个月下来几十封，发件人五花八门，没有任何规律。到了报销日，你得一封一封翻、一个一个下载PDF、对金额、填日期、写用途，然后手动往报销单里搬，再写一封提交邮件发给财务。整个过程没有任何技术含量，全是体力活，但就是要花你半个小时甚至更长——因为经常翻着翻着漏掉一张，又得从头找。我为了偷懒研究过写过邮箱CLI脚本批量导出发票，结果研究脚本的时间比手动搞还长，最后还是老老实实一封一封翻。直到发现网易邮箱大师 APP 的 AI 助理可以把这套流程完整跑下来。操作就三步：第一步：先把邮箱整理一遍。 AI助理 → 整理最近邮件，一键扫最近30封，垃圾邮件清掉，发票类邮件自动浮出来，不用自己筛。第二步：让 AI 查本月发票清单。用 AI 搜索和问答，直接告诉它："帮我查本月所有含发票的邮件，列出文件名、金额、日期。" 扫完直接给你一张清单，复制就能用。第三步，输出报销内容 + 顺手把报销邮件也写完。告诉 AI 报销人、部门，让它按财务要求的格式整理好明细；再用撰写邮件功能，一句话生成提交报销的正式邮件，改个抬头直接发财务。查发票 → 整理清单 → 填表格 → 写邮件，全在邮箱里一站搞定，原来半小时的活现在 10 分钟跑完。统计发票、贴发票，这种牛马专属的苦力活，能外包给 AI 的就别自己动手了。功能入口：网易邮箱大师 APP → 底部导航栏 → AI助理我平时工作习惯是MAC，大师app也有MAC版，助理入口就在窗口右上角。 #网易邮箱 #AI办公 #效率工具 #老杨啊分享

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老杨啊

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卧槽，刚发现一个能让我每天比别人节省2小时的学习黑科技！！我做梦也没想到还能这么搞… 作为AI博主，我订阅了200+个newsletter：OpenAI Updates、Lenny's Newsletter、AI Breakdown、Benedict's Newsletter、还有一堆Substack独立作者说实话，每天早上打开Gmail，300封未读邮件直接让我窒息我知道里面肯定藏着金子——某个AI工具的重大更新、某篇深度行业洞察、某个开源项目的突破但我永远不会逐封去看，只能随机扫过标题，然后在心里默念"晚点再看，晚点再看，晚点再看…" 结果就是：重要信息被淹没，newsletter变成心理负担，订阅越多越焦虑，我相信大家肯定都是这样的直到上周我试了网易邮箱的Mail Agent，整个工作流直接被重构了！！他让我有种感觉：newsletter不是用来"读"的，是用来"问"的这个认知一旦建立，你会发现邮箱的价值被低估了100倍 Mail Agent做的事很简单：把你的邮箱变成一个可对话的知识库，不是帮你写邮件回复（那没啥用），而是让你的历史邮件变成可检索的信息资产！这个就很牛了… 我现在的工作流是这样的：每天早上不再打开邮箱逐封看，而是直接问Mail Agent： "今天所有newsletter里，有哪些AI工具发布了重大更新？" "帮我整理最近一个月关于AI Agent的所有讨论，生成一份趋势摘要" "找出所有提到'开源'和'本地部署'的newsletter内容" 30秒，它给我一份结构化的信息清单，以前我要花2小时翻邮件，现在5分钟搞定，谁懂！更绝的是知识库沉淀，Mail Agent会基于你的邮件内容自动构建知识库这意味着：你过去3年订阅的所有newsletter，都变成了可检索的外部大脑我试了几个场景，直接震惊：场景1：写文章需要引用数据以前：疯狂翻邮件，"我记得某期newsletter提到过这个数据" 现在：问Mail Agent"过去半年有哪些newsletter提到了AI市场规模的数据？"，3秒出结果场景2：找某个工具的教程链接以前：在收藏夹和邮件里来回找，最后放弃现在："帮我找出所有关于Cursor使用技巧的邮件"，历史邮件秒级检索场景3：复盘行业趋势以前：凭记忆和零散笔记现在："把今年所有newsletter里关于AI视频生成的讨论，生成一份时间线报告" 这不是邮件工具，这是信息资产管理系统技术上它是怎么做到的？ Mail Agent结合了LLM Wiki的理念，基于邮箱全部内容构建知识库关键是它有固定记忆系统，可以持续学习你的使用习惯你可以告诉它：我关注哪些领域（AI工具、创业方法论、产品设计）我的信息优先级（开源>付费，实操>理论）我的输出偏好（要数据来源，要具体案例）用得越久，它越懂你，这不是工具，是你的数字分身，等你训练好它，它就更明白你需要什么了几个实际的使用场景： AI超级个体必备订阅了几十个AI工具的newsletter，但从来不看现在每周一问："本周有哪些值得关注的AI工具更新？" 信息密度直接拉满内容创作者的素材库 newsletter里藏着大量选题灵感和引用素材 "帮我找出所有关于AI商业化的案例" 30秒，10篇高质量素材到手成本几乎为0，但价值巨大网易邮箱大师是免费的，支持添加Gmail、Outlook等所有主流邮箱 Mail Agent内置在邮箱大师里，更新到最新版就能用我测试了一周，已经从邮箱里挖出了50+个之前忘记的优质资源这些信息我本来就订阅了，只是一直在吃灰现在它们变成了可检索的知识资产这些数据一直在那里，只是你从来没有好好利用过 Mail Agent做的事，就是让这些沉默的数据开口说话信息过载时代，检索能力>阅读能力订阅焦虑的本质，不是订阅太多，是缺乏检索能力有了Mail Agent，我反而订阅得更多了，因为我知道，这些信息不会丢，需要的时候随时能找到

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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。

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李岳

42,708 Aufrufe • vor 1 Monat

我用掉 100 亿 Token 后，最大的变化不是更会写 Prompt。而是 Codex 已经从一个聊天框，慢慢变成了我的： - 自我认识系统 - 工作系统 - 信息系统 - 学习系统 - 甚至是桌面陪伴系统我把自己最常用的 20 个技巧整理出来了。如果你也想把 AI 从“偶尔问一句”变成真正能长期协作的伙伴，建议先收藏。一、让 Codex 逐渐认识你 1. 每天让它问你一个问题我设了一个自动化：每天问我一个能帮助它更了解我、也帮助我认识自己的问题。它会避开已经问过的话题，围绕一个主题慢慢聊。 2. 把对话当成自我观察现在可以直接语音聊。长期积累下来，它能看到我的情绪、偏好、反复出现的困扰和思考方式。 3. 让它把“它眼中的你”画出来把你们的对话和一张漫画参考图交给它，让它生成多格漫画。你会发现：很多时候我们要的不是答案，而是被理解。二、把 Codex 变成工作系统 4. 每周做一次 Codex 使用复盘让它回顾这周我怎么使用它、哪些沟通方式有效、哪些任务返工了、哪些项目该继续推进。 5. 把失败经验写进“第二大脑” 不只是存笔记。把失败原因、偏好、最近关注点沉淀下来，让以后不同 Agent 都能调用同一份上下文。 6. 创意任务先开 Plan Mode 创意型工作最容易“没想清楚就批量执行，最后返工”。先用计划模式讨论目标、方案、数据体系和风险，再开始做。 7. 把 Codex 当思考顾问，而不是执行员你甚至不需要有明确答案。只要说“我想做什么”，让它帮你一起把模糊的想法拆成可执行路径。 8. 需求清楚后切到 Goal Mode 需求确认后，把结果设成目标，让它自己持续推进。我的任务最长跑过 10 小时 44 分钟。 9. 用自动化处理重复但重要的事日报、周报、账号监控、邮箱监控、回复策略、内容归档、同步到个人网站——这些都适合交给自动化。 10. 明确任务就开多 Agent 对于翻译、多语言网站、图片生成、资料整理这类边界清晰的工作，让多个 Agent 分工并行，比一个人盯着快得多。三、让 Codex 跨出聊天框 11. 用 Sites 一键分享作品做好网站后，不要卡在“怎么部署”。Sites 可以直接把成品变成能分享的站点。 12. 把插件当成能力扩展包 Computer Use、数据分析、Investment Banking、GitHub、Outlook / Gmail……很多工作不是“AI 会不会”，而是你有没有给它接上正确的能力。 13. 把生图能力接进日常工作我已经用它生成了 300 多张图。做内容、配图、产品原型和视觉探索，速度会完全不一样。 14. 接入飞书，让手机也能操控 Codex 真正高频的协作不该只发生在电脑前。把它接到飞书后，我在手机上也能下任务、收结果、继续对话。 15. 用 ChatCut 把剪视频变成工作流不是只让 AI 帮忙剪一刀，而是把素材整理、脚本、配图、剪辑一起接进创作链路。四、建立自己的信息雷达 16. 每天订阅 Builder 信息我会用 Follow Builders Skill 定时追踪 Builder 的新想法、新产品和讨论，再把重要信息推送给自己。 17. 做一个“灵感箱” 任何一闪而过的想法都丢进去。后面让 AI 自动搜索、补充背景、分类、处理，而不是靠脑子记住。 18. 盯住 GitHub 和 Product Hunt 让 Agent 帮你筛新项目、周榜、日榜和真正值得试的工具。看见感兴趣的，直接让它安装或进一步研究。五、把输入变成你的输出 19. 把任何学习材料做成 HTML 学习页看到一场好访谈、一个视频、一篇文章：让 AI 拉取内容、生成中文文字稿，边看边记评论，最后再变成摘要或短视频。 20. 给 Codex 一个“实体感”：做成桌宠我很喜欢 Hatch Pet。它会根据状态跑动、办公、提示待办，甚至在你切换文件夹和工作区时给建议。AI 不一定要冷冰冰地躲在聊天框里。 100 亿 Token 给我最大的启发是：不要把 AI 只当作“问答工具”或“临时外包”。当它拥有你的上下文、目标、工作流和反馈后，它会越来越像一个能长期协作的系统。换电脑时，我第一个装的软件就是 Codex。写文档、做网站、剪视频、找资料、整理灵感……它已经覆盖了我工作和生活里非常大的一部分。你最想让我把上面哪一条展开成教程？评论区告诉我，我下一条就拆！ #codex #chatgpt @thsottaux

我用掉 100 亿 Token 后，最大的变化不是更会写 Prompt。而是 Codex 已经从一个聊天框，慢慢变成了我的： - 自我认识系统 - 工作系统 - 信息系统 - 学习系统 - 甚至是桌面陪伴系统我把自己最常用的 20 个技巧整理出来了。如果你也想把 AI 从“偶尔问一句”变成真正能长期协作的伙伴，建议先收藏。一、让 Codex 逐渐认识你 1. 每天让它问你一个问题我设了一个自动化：每天问我一个能帮助它更了解我、也帮助我认识自己的问题。它会避开已经问过的话题，围绕一个主题慢慢聊。 2. 把对话当成自我观察现在可以直接语音聊。长期积累下来，它能看到我的情绪、偏好、反复出现的困扰和思考方式。 3. 让它把“它眼中的你”画出来把你们的对话和一张漫画参考图交给它，让它生成多格漫画。你会发现：很多时候我们要的不是答案，而是被理解。二、把 Codex 变成工作系统 4. 每周做一次 Codex 使用复盘让它回顾这周我怎么使用它、哪些沟通方式有效、哪些任务返工了、哪些项目该继续推进。 5. 把失败经验写进“第二大脑” 不只是存笔记。把失败原因、偏好、最近关注点沉淀下来，让以后不同 Agent 都能调用同一份上下文。 6. 创意任务先开 Plan Mode 创意型工作最容易“没想清楚就批量执行，最后返工”。先用计划模式讨论目标、方案、数据体系和风险，再开始做。 7. 把 Codex 当思考顾问，而不是执行员你甚至不需要有明确答案。只要说“我想做什么”，让它帮你一起把模糊的想法拆成可执行路径。 8. 需求清楚后切到 Goal Mode 需求确认后，把结果设成目标，让它自己持续推进。我的任务最长跑过 10 小时 44 分钟。 9. 用自动化处理重复但重要的事日报、周报、账号监控、邮箱监控、回复策略、内容归档、同步到个人网站——这些都适合交给自动化。 10. 明确任务就开多 Agent 对于翻译、多语言网站、图片生成、资料整理这类边界清晰的工作，让多个 Agent 分工并行，比一个人盯着快得多。三、让 Codex 跨出聊天框 11. 用 Sites 一键分享作品做好网站后，不要卡在“怎么部署”。Sites 可以直接把成品变成能分享的站点。 12. 把插件当成能力扩展包 Computer Use、数据分析、Investment Banking、GitHub、Outlook / Gmail……很多工作不是“AI 会不会”，而是你有没有给它接上正确的能力。 13. 把生图能力接进日常工作我已经用它生成了 300 多张图。做内容、配图、产品原型和视觉探索，速度会完全不一样。 14. 接入飞书，让手机也能操控 Codex 真正高频的协作不该只发生在电脑前。把它接到飞书后，我在手机上也能下任务、收结果、继续对话。 15. 用 ChatCut 把剪视频变成工作流不是只让 AI 帮忙剪一刀，而是把素材整理、脚本、配图、剪辑一起接进创作链路。四、建立自己的信息雷达 16. 每天订阅 Builder 信息我会用 Follow Builders Skill 定时追踪 Builder 的新想法、新产品和讨论，再把重要信息推送给自己。 17. 做一个“灵感箱” 任何一闪而过的想法都丢进去。后面让 AI 自动搜索、补充背景、分类、处理，而不是靠脑子记住。 18. 盯住 GitHub 和 Product Hunt 让 Agent 帮你筛新项目、周榜、日榜和真正值得试的工具。看见感兴趣的，直接让它安装或进一步研究。五、把输入变成你的输出 19. 把任何学习材料做成 HTML 学习页看到一场好访谈、一个视频、一篇文章：让 AI 拉取内容、生成中文文字稿，边看边记评论，最后再变成摘要或短视频。 20. 给 Codex 一个“实体感”：做成桌宠我很喜欢 Hatch Pet。它会根据状态跑动、办公、提示待办，甚至在你切换文件夹和工作区时给建议。AI 不一定要冷冰冰地躲在聊天框里。 100 亿 Token 给我最大的启发是：不要把 AI 只当作“问答工具”或“临时外包”。当它拥有你的上下文、目标、工作流和反馈后，它会越来越像一个能长期协作的系统。换电脑时，我第一个装的软件就是 Codex。写文档、做网站、剪视频、找资料、整理灵感……它已经覆盖了我工作和生活里非常大的一部分。你最想让我把上面哪一条展开成教程？评论区告诉我，我下一条就拆！ #codex #chatgpt @thsottaux

Vivi Xiao

102,364 Aufrufe • vor 29 Tagen

终于有一个 AI，可以直接操作电脑的任何应用了——Bytebot。不是插件，不是 API。是它真的在你屏幕上干活：开浏览器、登账号、过验证、下文件、填表格、发邮件。你只需要一句话：「帮我把这个月的发票下载整理好发给财务」它会自己完成：登录 → 下载 → 整理 → 发邮件。从头到尾，你不用盯着。中间卡住，它会停下来等你接管，处理完再继续。做完之后，每一步都有记录，能回放它到底干了什么。本地部署，数据不出门；开源 + Docker，两分钟跑起来。 AI 从工具，变成员工。干活，已经不需要人类操心了。

终于有一个 AI，可以直接操作电脑的任何应用了——Bytebot。不是插件，不是 API。是它真的在你屏幕上干活：开浏览器、登账号、过验证、下文件、填表格、发邮件。你只需要一句话：「帮我把这个月的发票下载整理好发给财务」它会自己完成：登录 → 下载 → 整理 → 发邮件。从头到尾，你不用盯着。中间卡住，它会停下来等你接管，处理完再继续。做完之后，每一步都有记录，能回放它到底干了什么。本地部署，数据不出门；开源 + Docker，两分钟跑起来。 AI 从工具，变成员工。干活，已经不需要人类操心了。

开发者Hailey

49,438 Aufrufe • vor 5 Monaten

👏扣子3.0 发布了。这版我最期待的两个功能：一是"多人多 Agent 协作"——把不同的 Agent 拉进同一个项目，@ 来 @ 去分工干活；二是能把本地的 Claude Code、Codex 直接接进去托管。我平时主力就用 Claude Code，自己还折腾过几个让多 Agent 协作的小工具： - multi-agent：用 tmux 分屏把 Claude、Codex 拉起来，按顺序调度 - hero-coding：一个 Go 写的小程序，让 Agent 写完代码自动跑测试、再过一遍审查 - roundtable：让几个不同的模型对着同一个问题互相辩论，出一个结论我第一时间就上手了。先接入：本地配好的 Claude Code、Codex 点几下就接进来托管，不用重配；一个项目里我拉三个 Agent —— 本地的 Claude Code、本地的 Codex、Coze Agent。然后我在项目里 @ Claude Code，让它读我本地那个 hero-coding，它确实能读到内容，而且不单单是能读文件。我又让它调我本地的 imgen SKILL（我自己写的文生图工具）生成一张图，再通过我自己的 coze-bridge 把图发回聊天里——图真出来了，一张未来感城市夜景。也就是说，我电脑上的整套工具链、skill 它都能调起来用，云端和本地直接打通。

👏扣子3.0 发布了。这版我最期待的两个功能：一是"多人多 Agent 协作"——把不同的 Agent 拉进同一个项目，@ 来 @ 去分工干活；二是能把本地的 Claude Code、Codex 直接接进去托管。我平时主力就用 Claude Code，自己还折腾过几个让多 Agent 协作的小工具： - multi-agent：用 tmux 分屏把 Claude、Codex 拉起来，按顺序调度 - hero-coding：一个 Go 写的小程序，让 Agent 写完代码自动跑测试、再过一遍审查 - roundtable：让几个不同的模型对着同一个问题互相辩论，出一个结论我第一时间就上手了。先接入：本地配好的 Claude Code、Codex 点几下就接进来托管，不用重配；一个项目里我拉三个 Agent —— 本地的 Claude Code、本地的 Codex、Coze Agent。然后我在项目里 @ Claude Code，让它读我本地那个 hero-coding，它确实能读到内容，而且不单单是能读文件。我又让它调我本地的 imgen SKILL（我自己写的文生图工具）生成一张图，再通过我自己的 coze-bridge 把图发回聊天里——图真出来了，一张未来感城市夜景。也就是说，我电脑上的整套工具链、skill 它都能调起来用，云端和本地直接打通。

劳伦斯

27,495 Aufrufe • vor 2 Monaten

一个笔记本电脑，藏了675000封邮件。纽约最老练的警察，看到内容都得跑去吐。这里面到底有什么？这事，要从希拉里·克林顿说起。她当国务卿的时候，用一个私人的、不安全的服务器收发邮件。这直接违反了《间谍法》。意图？别搞笑了。奥巴马总统自己，就用假名跟她在这个服务器上发邮件。他要是不知道，他为什么要用假名？整个白宫都知道，所以希拉里必须被保护。然后，高潮来了。安东尼·韦纳的笔记本电脑。 FBI因为他的个人丑闻，抄了他的电脑。你猜发现了什么？整整675000封，全是关于克林顿的邮件。克林顿基金会的、国务卿办公室的、通过她心腹收发的…… 里面甚至有FBI局长科米做梦都想找的“黄金邮件” 黑莓手机的备份邮件。找到了吗？找到了。然后FBI怎么做的？他们申请的搜查令，故意绕开了这些黑莓备份邮件！所以，当科米站出来，一脸严肃地告诉全世界： “我们已经审查了所有邮件，没事了。” 这是一个彻头彻尾的谎言。他们根本没看那些最关键的备份，甚至韦纳电脑里的大部分邮件，他们碰都没碰。如果我是川普总统，第一件事就是把那台电脑拿到手。交给军方最可靠的人，把里面的东西一帧一帧拆开。能起诉的东西，绝对堆积如山。纽约警察为什么会吐？那个硬盘里，藏着沼泽最深的秘密。

一个笔记本电脑，藏了675000封邮件。纽约最老练的警察，看到内容都得跑去吐。这里面到底有什么？这事，要从希拉里·克林顿说起。她当国务卿的时候，用一个私人的、不安全的服务器收发邮件。这直接违反了《间谍法》。意图？别搞笑了。奥巴马总统自己，就用假名跟她在这个服务器上发邮件。他要是不知道，他为什么要用假名？整个白宫都知道，所以希拉里必须被保护。然后，高潮来了。安东尼·韦纳的笔记本电脑。 FBI因为他的个人丑闻，抄了他的电脑。你猜发现了什么？整整675000封，全是关于克林顿的邮件。克林顿基金会的、国务卿办公室的、通过她心腹收发的…… 里面甚至有FBI局长科米做梦都想找的“黄金邮件” 黑莓手机的备份邮件。找到了吗？找到了。然后FBI怎么做的？他们申请的搜查令，故意绕开了这些黑莓备份邮件！所以，当科米站出来，一脸严肃地告诉全世界： “我们已经审查了所有邮件，没事了。” 这是一个彻头彻尾的谎言。他们根本没看那些最关键的备份，甚至韦纳电脑里的大部分邮件，他们碰都没碰。如果我是川普总统，第一件事就是把那台电脑拿到手。交给军方最可靠的人，把里面的东西一帧一帧拆开。能起诉的东西，绝对堆积如山。纽约警察为什么会吐？那个硬盘里，藏着沼泽最深的秘密。

战斗室

42,911 Aufrufe • vor 7 Monaten

有没有想过，下一个来带你赚钱的，不是甲方，而是一个 AI Agent。我最近在 UUMit 上试了个任务：筛出近期值得关注的 AI 产品，排除套壳项目，按创新性、实用性和传播价值排序，每个结论还得附上来源。这种活儿，我不太敢只交给一个模型。写几段话很容易，难的是查资料、做判断，还要对结果负责。把需求放进 UUMit 后，AI 不用装作什么都懂。缺资料就找资料，缺判断就找人，也可以调用其他 Agent 或工具。人、Agent、知识包和数据服务都在同一个任务市场里，匹配、下单、交付、验收和结算也都通过平台完成。这件事对创作者和开发者来说也可以变现。我电脑里也躺着不少选题方法、脚本模板、研究资料和工作流，平时基本只有自己在用。更值得普通人关注的是另一面：你多年积累的行业资料、研究方法、脚本模板、SOP 和工作流，以前可能只能放在电脑里自己用；现在可以尝试把它们整理成多个skill，放到 UUMit 上，等需要的人或者 Agent 找过来。以前我们到处找 AI 工具。现在，AI 也开始出来找人了。这就是A2A 真正有意思的地方，让两个 AI 互相聊天，交换能力、买知识、拉人协作，最后把事情更好的交付掉。体验入口：邀请码：UU-7MEKKA

有没有想过，下一个来带你赚钱的，不是甲方，而是一个 AI Agent。我最近在 UUMit 上试了个任务：筛出近期值得关注的 AI 产品，排除套壳项目，按创新性、实用性和传播价值排序，每个结论还得附上来源。这种活儿，我不太敢只交给一个模型。写几段话很容易，难的是查资料、做判断，还要对结果负责。把需求放进 UUMit 后，AI 不用装作什么都懂。缺资料就找资料，缺判断就找人，也可以调用其他 Agent 或工具。人、Agent、知识包和数据服务都在同一个任务市场里，匹配、下单、交付、验收和结算也都通过平台完成。这件事对创作者和开发者来说也可以变现。我电脑里也躺着不少选题方法、脚本模板、研究资料和工作流，平时基本只有自己在用。更值得普通人关注的是另一面：你多年积累的行业资料、研究方法、脚本模板、SOP 和工作流，以前可能只能放在电脑里自己用；现在可以尝试把它们整理成多个skill，放到 UUMit 上，等需要的人或者 Agent 找过来。以前我们到处找 AI 工具。现在，AI 也开始出来找人了。这就是A2A 真正有意思的地方，让两个 AI 互相聊天，交换能力、买知识、拉人协作，最后把事情更好的交付掉。体验入口：邀请码：UU-7MEKKA

Rachel🥥

28,586 Aufrufe • vor 15 Tagen

最近我是真杀疯了，利用AI干了我很多平时想干又干不了的事情. 昨晚又睡不着，干到凌晨四点，把额度彻底拉爆了才睡觉，然后一个晚上把上次出的意外彻底恢复，解决了！我这个小白最近利用AI具体做了哪些事情呢？我来跟大家分享分享： 1. 我利用Codex做出了二次利用展台平台（我自己把它定义为美国会展届的咸鱼网😂），我希望这个将来能成为我的一个副业，这个副业将有助于提升我们自己的接单量，同时也会有助于第一批所有认识我的同行们，大家都可以利用我的这个平台去赚钱，目前还在完善： 2. 我利用AI，设计了一个定期发送的客户邮件开发系统，AI真的是无所不能，很多我之前了解不到的工具现在我都知道了，这就等于什么呢，一个销售加了外挂后，能力翻倍，以后也可以不用担心分身乏术了，相当于多了几个业务员，它可以每天帮你发邮件，帮你通过Linkdin 或者Facebook 以及Instagram 去深度挖人，找到那个你想对接的人（目前我还没做到这么多，还在做群发邮件第一步） 3. 因为张同志总说AI还没办法做到自动报价系统，而这个问题困恼我很久，我必须解决，所以，这几天我不再听他等他了，我让AI帮助我，其实之前我就有这个想法，我喂给了Chatgpt 至少50多个报价案例，但是每次测试出来的结果都是不尽人意，最近我换Claude ,我才喂给它5-6个案例，然后测试居然正确率达到了80%，我就继续喂，昨天很惊喜到了90%，接下来我会继续喂，以后我每对外报价一个案子我就喂给他，当它拥有了很多细节数据后，我相信他能达到95%至少，那就够了. 已经比我自己的大概预估要更准确了. 我还教它帮我去查大会费用，不需要我每次费很大劲去查，会极大的缩短时间提高效率； 4. 像这种利用Netlify做出临时宣传海报网站并上线是分分钟的事情，我就是从完全不知道，就昨天有这个设想，告诉AI后，一个小时就研究出来了. ，这是个样板，它的好处是什么呢？就是当你想去开发某一个展会客户的时候，你可以为这个展会定制一个海报宣传页，把你历年来做过这个展会的案例，你的优势都列出来，这样针对性的推广比起一个固定的官网应付所有不同行业客户要吸引多了. 5. 接下来，我还会继续搞紧急打印网站，展会人才网站以及公司官网，想做的事情太多了，慢慢来. 我把话放在这里，张同志要是继续这么不思进取，电脑方面迟早也会被我反超，他会丧失更多话语权的，哈哈😂

最近我是真杀疯了，利用AI干了我很多平时想干又干不了的事情. 昨晚又睡不着，干到凌晨四点，把额度彻底拉爆了才睡觉，然后一个晚上把上次出的意外彻底恢复，解决了！我这个小白最近利用AI具体做了哪些事情呢？我来跟大家分享分享： 1. 我利用Codex做出了二次利用展台平台（我自己把它定义为美国会展届的咸鱼网😂），我希望这个将来能成为我的一个副业，这个副业将有助于提升我们自己的接单量，同时也会有助于第一批所有认识我的同行们，大家都可以利用我的这个平台去赚钱，目前还在完善： 2. 我利用AI，设计了一个定期发送的客户邮件开发系统，AI真的是无所不能，很多我之前了解不到的工具现在我都知道了，这就等于什么呢，一个销售加了外挂后，能力翻倍，以后也可以不用担心分身乏术了，相当于多了几个业务员，它可以每天帮你发邮件，帮你通过Linkdin 或者Facebook 以及Instagram 去深度挖人，找到那个你想对接的人（目前我还没做到这么多，还在做群发邮件第一步） 3. 因为张同志总说AI还没办法做到自动报价系统，而这个问题困恼我很久，我必须解决，所以，这几天我不再听他等他了，我让AI帮助我，其实之前我就有这个想法，我喂给了Chatgpt 至少50多个报价案例，但是每次测试出来的结果都是不尽人意，最近我换Claude ,我才喂给它5-6个案例，然后测试居然正确率达到了80%，我就继续喂，昨天很惊喜到了90%，接下来我会继续喂，以后我每对外报价一个案子我就喂给他，当它拥有了很多细节数据后，我相信他能达到95%至少，那就够了. 已经比我自己的大概预估要更准确了. 我还教它帮我去查大会费用，不需要我每次费很大劲去查，会极大的缩短时间提高效率； 4. 像这种利用Netlify做出临时宣传海报网站并上线是分分钟的事情，我就是从完全不知道，就昨天有这个设想，告诉AI后，一个小时就研究出来了. ，这是个样板，它的好处是什么呢？就是当你想去开发某一个展会客户的时候，你可以为这个展会定制一个海报宣传页，把你历年来做过这个展会的案例，你的优势都列出来，这样针对性的推广比起一个固定的官网应付所有不同行业客户要吸引多了. 5. 接下来，我还会继续搞紧急打印网站，展会人才网站以及公司官网，想做的事情太多了，慢慢来. 我把话放在这里，张同志要是继续这么不思进取，电脑方面迟早也会被我反超，他会丧失更多话语权的，哈哈😂

Daisy

19,705 Aufrufe • vor 2 Monaten

🔥肝了整整几天！昨晚直接熬到凌晨3点，总算把这份几十页的手册搞定了。一开始上手可能会觉得有点难，但真心希望你能耐心看完别不枉我这连轴转的心血啊！ 😭觉得有用的话，麻烦点个赞鼓励下～说白了就是为爱发电！ 📮已经收到手册的朋友，能不能在评论区冒个泡反馈下？要是还没收到，也记得提醒我查下是不是地址出了问题～几百封邮件我都发完了，但有部分用户给的邮箱是错的，系统提示发送失败了，看到的话可以再补个正确邮箱。说下这份资料到底有啥用：核心是帮你搭知识体系架构，教你具体的分析方法，还能结合Youmind搭建属于自己的专属创作引擎！不管你是啥职业、啥人群，拿过去都能用得上，亲测实用！

🔥肝了整整几天！昨晚直接熬到凌晨3点，总算把这份几十页的手册搞定了。一开始上手可能会觉得有点难，但真心希望你能耐心看完别不枉我这连轴转的心血啊！ 😭觉得有用的话，麻烦点个赞鼓励下～说白了就是为爱发电！ 📮已经收到手册的朋友，能不能在评论区冒个泡反馈下？要是还没收到，也记得提醒我查下是不是地址出了问题～几百封邮件我都发完了，但有部分用户给的邮箱是错的，系统提示发送失败了，看到的话可以再补个正确邮箱。说下这份资料到底有啥用：核心是帮你搭知识体系架构，教你具体的分析方法，还能结合Youmind搭建属于自己的专属创作引擎！不管你是啥职业、啥人群，拿过去都能用得上，亲测实用！

Berryxia.AI

136,062 Aufrufe • vor 9 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

552,212 Aufrufe • vor 2 Monaten

最近看到很多人在聊 Vibe Coding，我也下了软件试了下。作为一个没有任何编程和计算机基础的人，竟然真的靠“聊天”做出了一个在线个人网页😂 过程其实很有意思：我负责描述想要的 vibe和网页内容：自我介绍，风格类似iOS17 玻璃质感、淡绿色、按钮要更深一点… 然后用 GPT 帮我把这些抽象需求翻译成可执行的 prompt，Cursor 再根据 prompt 自动改代码、预览效果。等于我完全不写代码，只是在指导两个 AI 结对编程： GPT 负责把我的中文需求变成工程语言 Cursor 负责真正写代码、渲染页面我只需要根据网页呈现的结果反馈给GPT：这不够玻璃，再绿一点，加点光效等最后用 Vercel，上线成一个真正的网址（但Deploy完显示404了..🥹 一套下来体验感就是——我们都向往“Vibe Coding” 的理想目标——那种“言出法随”的魔法，只要说话，AI就能完美实现一切。但我们必须承认一个现实：以当前AI（无论是Claude、GPT）的能力，目前还远不足以支撑这个理想。尝试AI“对齐颗粒度“，以学习的姿态打造AI时代的「超级个体」

最近看到很多人在聊 Vibe Coding，我也下了软件试了下。作为一个没有任何编程和计算机基础的人，竟然真的靠“聊天”做出了一个在线个人网页😂 过程其实很有意思：我负责描述想要的 vibe和网页内容：自我介绍，风格类似iOS17 玻璃质感、淡绿色、按钮要更深一点… 然后用 GPT 帮我把这些抽象需求翻译成可执行的 prompt，Cursor 再根据 prompt 自动改代码、预览效果。等于我完全不写代码，只是在指导两个 AI 结对编程： GPT 负责把我的中文需求变成工程语言 Cursor 负责真正写代码、渲染页面我只需要根据网页呈现的结果反馈给GPT：这不够玻璃，再绿一点，加点光效等最后用 Vercel，上线成一个真正的网址（但Deploy完显示404了..🥹 一套下来体验感就是——我们都向往“Vibe Coding” 的理想目标——那种“言出法随”的魔法，只要说话，AI就能完美实现一切。但我们必须承认一个现实：以当前AI（无论是Claude、GPT）的能力，目前还远不足以支撑这个理想。尝试AI“对齐颗粒度“，以学习的姿态打造AI时代的「超级个体」

Mercy

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我折腾了Openclaw大概有一周了吧，感觉这一周也不能说时时刻刻在玩，但是确实已经让我体验到了他的很多优点和坑。我觉得这个坑其实也并不是他的缺点，而且初学者在使用的时候没有注意到的特点，本文会好好聊聊。虽然有人说它不是什么高深的科技，但是Openclaw确实解决了我一个很长时间都没有人来解决的痛点，作为一个web3的博主，我平常有很多零碎的时间，在外的时候，开车的时候，参加活动的时候，加起来其实非常多，一周下来能有十几个小时。这些时候其实我的脑子都不处于idle的状态，而是经常想写东西。比如我经常就会抽个十分钟走路，边走边把我的一些想法和GPT录入，然后生成文章或者笔记，甚至是代码。但对于有些问题，比如验证一个交易的想法，产品的想法，用一个我已经开发好的脚本去了解市场行情，缺少一个主机这样强大的工具来帮我落地。也就是说，哪怕AI给了我方向，给了我代码，最后去跑的，还是我啊！我这不是给AI打工了吗？于是在知道了Opencalw这个东西的五分钟之后，我就边开车边在手机上下单了一个全新的MacMini，准备开始改变人生我觉得玩了一周下来，我做到了。我可以躺在床上刷剧和喝啤酒的同时，让全市场行情尽收眼底，有一说一，minimax真的很稳定且偶尔会让人觉得惊艳。刚丢给他anthropic和五角大楼的八个新闻，他给我做了系统性总结并归档，语言风格也非常自然，确实不是对话框可以体验的，但有在对话框环境里搞定了看黑漆漆IDE才能做到的aget效果，且效果很棒。这就是openclaw框架的特点。接下来重点聊聊 #Binance 最近更新4个 AI skills 技能 Alpha 市场数据、U 本位合约、杠杆交易、资产管理。在我看来，这次更新的重点不只是“功能变多了”，而是 OpenClaw 终于更像一个能真正配合你做事的交易助手了。以前我们用这类工具，更多还是停留在“查数据、看行情、问问题”这个层面，信息是有了，但真正做决策、盯条件、执行动作，还是得自己一步步来。现在不太一样了，你只需要说出自己的意图，它就能把筛选、判断、执行这些动作尽量串起来。这 4 个技能里，我最看重的是资产管理。因为它解决的不是“看什么”，而是“钱怎么动”。比如现货和合约之间的划转、账户余额整理、碎币换 BNB，这些以前都很零碎，但实际又很高频。现在如果能交给 Agent 去处理，整体体验会顺很多。另外，Alpha 数据、合约、杠杆这几个技能组合起来后，确实会让很多交易思路更容易落地。比如监测异动、看资金费率、设置止盈止损、按条件执行下一步，不用自己频繁切页面、算逻辑，效率提升会很明显。不过我自己的看法是，这套skills最有价值的地方，不是“自动赚钱”，而是把原本复杂、重复、容易出错的操作流程对话化了。它更像是帮你提高执行效率，而不是替你承担判断和风险。而且目前币安中文社区正在举办 “用 AI 建设加密，搭建币安主题 AI Agent” 的活动。总奖池：48.6 BNB（作品奖44 BNB + 推荐奖4.6 BNB）。作品奖：第1名10 BNB、第2名8 BNB、第3名6 BNB、20名优胜各1 BNB。对普通用户来说，参与重点可以概括为一句话：不用非得做得特别复杂，能跑通、能演示、逻辑清楚，就有机会拿到奖励。赶快行动起来吧，部署一只属于你自己的龙虾，改变人生的轨迹。为此专门做了一个接入视频，希望能帮助到大家一起建设起来～币安技能中心传送门：部署龙虾碰到问题可以dm我或者评论区留言，欢迎老师们多多交流~

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百里 🦅

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