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推荐关注一下 BabelCloud 项目，也是一个类似于 Devin 的 AI 开发工程师，能独立完成相对复杂的前后端项目。从演示视频可以看出：它能将复杂的任务分解成合适的功能模块；它能对每一个模块进行测试和验证，对于遇到的错误能自动修复或者需求人类帮助；它能完成没有训练过的任务：实现一个最新发布的Claude 3的API请求；它能完成相对复杂的项目，一个比较完整的后台管理；它在执行过程中能和人互动，例如寻求帮助；它能基于项目增加新的需求（这个其实有点挑战，但我怀疑它需要很多元数据辅助完成）它有个工作平台直观看到结果项目作者：Hailong Zhang

宝玉

245,992 subscribers

30,089 просмотров • 2 лет назад •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

Комментарии: 4

Фото профиля monday | 和你走到 Sunday

monday | 和你走到 Sunday2 лет назад

这个 demo 的效果跟 Devin 差的比较多😢

Фото профиля 小韭菜👁️💎，🐦‍⬛🔑

小韭菜👁️💎，🐦‍⬛🔑2 лет назад

@PublicAI_ #AI

Фото профиля paul zhu

paul zhu2 лет назад

有危机感了

Фото профиля Gru.ai

Gru.ai2 лет назад

😍

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朋友们，我发现一个超级哇塞的技能现在已经有不少不错的工具可以画出好看的项目架构图，但大多是静态的，不能交互。今天分享的这个不一样，它是会动的！视频里是我在 MkAgent 项目下执行出来的效果，一次搞定。它会根据项目的 logo、主题风格等信息，生成对应的架构图。不仅如此，它还能分析代码，找出核心节点，生成节点信息和节点关系。每个节点都可以点击，右侧会显示该节点的详细信息。最终产物是一个 HTML 文件：展示核心架构和工作流程，并且支持动画自动演示调用流程。这个挺有意思，以后读新项目代码可以先用它。

Fox

75,312 просмотров • 16 дней назад

Cognition发布首位AI软件工程师Devin，这个演示相当惊艳。 Devin 是一个自主Agents，它通过使用自己的 shell、代码编辑器和网络浏览器来解决工程任务。 Devin成功通过了知名人工智能公司的实际工程面试，甚至还在 Upwork 上完成了实际工作。 Devin 在无辅助情况下正确解决了 13.86% 的问题，远远超过了之前最先进模型 1.96% 的无辅助和 4.80% 的辅助性能。它可以学习如何使用不熟悉的技术，可以为成熟的生产资源库做出贡献，可以训练和微调自己的人工智能模型，甚至试着在 Upwork 上给 Devin 提供真实的工作，它也能完成。

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歸藏(guizang.ai)

64,873 просмотров • 2 лет назад

👏本周教程《用Claude Code开发商业化项目：完整工作流 + 最佳实践！》已发布！本周不是一个实战课，我将以一个网球小程序的项目为例，带着大家走一遍开发一个较为复杂的商业化项目流程，看一下具有小程序、管理后台、统一python后端服务的一个项目的开发工作流，以及Vibe Coding最佳实践有哪些？

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熠辉 Indie

16,599 просмотров • 1 год назад

Ling-3.0-flash ：一个更适合实际工作的 AI 执行助手过去一段时间，大模型的发展重点一直集中在能力提升上。模型能回答什么问题、能处理多复杂的任务，成为行业关注的焦点。但随着 AI 开始进入真实工作流程，用户对于模型的期待也在发生变化：除了能够提供高质量答案，更希望它能够稳定、高效地完成具体任务。在日常工作中，真正消耗时间的往往不是复杂问题，而是大量重复性的处理工作。例如整理资料、分析数据、生成文档、处理代码、执行流程任务。这些事情需要投入大量精力，但其中有很多环节都可以通过 AI 进行优化。 Ling-3.0-flash 的定位正是在这一方向展开。它并不是单纯追求更大的模型规模，而是聚焦 Agent 工作流中的执行效率，帮助用户将明确的任务快速推进完成。官方介绍，该模型面向长程 Agent 工作流设计，重点提升响应速度、工具调用能力以及任务执行稳定性。从实际体验来看，它最大的特点是能够很好地融入已有工作流程，让 AI 从一个问答工具变成一个真正参与任务执行的助手。实测一：资料整理效率明显提升第一个测试场景是长文档处理。在实际工作中，经常会遇到需要快速阅读大量资料的情况，例如行业报告、会议记录、产品文档等。如果完全依靠人工整理，需要花费大量时间筛选重点、提取信息，再重新组织内容。测试过程中，我将一批较长的资料交给 Ling-3.0-flash 处理，让它完成信息提取、重点归纳和结构化整理。整个过程比较符合实际工作习惯。它能够快速抓取文档中的核心内容，并按照任务要求整理成更加清晰的结构。尤其是在面对大量相似信息时，它可以帮助用户减少重复阅读和手动整理的时间。这类能力对于内容运营、产品分析、市场研究等岗位非常实用。很多时候，用户并不是需要 AI 替自己完成最终判断，而是希望它先完成信息整理，把大量基础工作处理好，让人可以把精力放在更重要的分析和决策上。实测二：代码协作更加高效第二个体验场景是代码辅助。 AI 编程已经成为大模型应用的重要方向，但真正影响开发效率的，不只是生成代码的速度，更重要的是能否持续参与开发过程。在测试中，我让 Ling-3.0-flash 协助完成一个简单工具开发任务，包括生成基础代码、调整功能逻辑以及根据反馈进行优化。我需要做一个AI 会议纪要整理助手，请帮我生成代码，把会议录音转文字或会议记录，自动生成：会议摘要、决策事项、待办任务、负责人、截止时间首字耗时：337ms·完成耗时：68984ms·每秒 token 数：371 ，Ling-3.0-flash生成的会议纪要整理助手功能完整、专业美观，支持录音转文字、AI自动生成摘要/决策/待办任务，并支持导出和多种交互功能。实际体验下来，它更适合成为开发过程中的协作助手。开发者可以先确定整体需求和功能方向，再让 AI 快速完成代码生成、修改和补充。这样一来，开发者不需要把大量时间花在重复编码和基础调整上，而可以更多关注产品逻辑和技术方案。这种协作方式更接近真实开发场景。人负责判断方向，AI 负责提高执行效率。实测三：批量任务处理展现执行优势除了开发场景，批量信息处理也是 Ling-3.0-flash 比较适合的方向。例如整理用户反馈、分析业务数据、处理文本分类等任务，通常具有数据量大、格式相对固定的特点。在测试中，我模拟了用户反馈整理场景，让模型对大量文本进行分类，并提炼其中的主要问题。从结果来看，它能够快速完成信息归类，并输出较为清晰的结构化结果。这类任务的价值在于帮助用户减少大量机械操作。以前需要人工逐条查看和整理的信息，现在可以先由 AI 完成初步处理，再由人工进行确认和优化。对于企业团队来说，这种能力可以应用在客服分析、市场调研、内部知识整理等多个环节。速度和效率，是 Flash 模型的重要优势随着 AI 应用逐渐深入业务流程，模型的效率同样成为重要指标。很多实际任务并不需要每一次都进行复杂推理，而更需要快速响应和稳定执行。例如信息分类、内容整理、数据转换等工作，如果能够以更高效率完成，就能明显提升整体生产力。 Ling-3.0-flash 支持混合思考模式，可以根据任务复杂程度调整处理方式，在响应速度和任务能力之间进行平衡。这种设计让它更适合高频使用场景。用户可以将更多日常任务交给 AI 处理，而不必担心流程效率受到影响。从使用体验来看，它更像一个高效执行伙伴经过几个场景测试后，Ling-3.0-flash 给我的整体感受是，它并不是单纯提升聊天体验，而是在帮助用户重新分配工作时间。它可以处理大量信息整理工作，可以辅助开发过程，也可以参与自动化任务执行。对于普通用户来说，它能够减少重复操作，提高工作效率。对于开发者来说，它能够加快开发流程，降低基础工作的时间成本。对于企业来说，它能够帮助更多业务流程实现自动化。未来 AI 的价值，不只是回答问题，而是逐渐参与到真实工作流程中，帮助人完成更多具体任务。 Ling-3.0-flash 所体现的方向，就是让 AI 从一个提供答案的工具，进一步成为一个能够执行任务、提升效率的工作伙伴。官推：感兴趣可以自己试试 👉

Ling-3.0-flash ：一个更适合实际工作的 AI 执行助手过去一段时间，大模型的发展重点一直集中在能力提升上。模型能回答什么问题、能处理多复杂的任务，成为行业关注的焦点。但随着 AI 开始进入真实工作流程，用户对于模型的期待也在发生变化：除了能够提供高质量答案，更希望它能够稳定、高效地完成具体任务。在日常工作中，真正消耗时间的往往不是复杂问题，而是大量重复性的处理工作。例如整理资料、分析数据、生成文档、处理代码、执行流程任务。这些事情需要投入大量精力，但其中有很多环节都可以通过 AI 进行优化。 Ling-3.0-flash 的定位正是在这一方向展开。它并不是单纯追求更大的模型规模，而是聚焦 Agent 工作流中的执行效率，帮助用户将明确的任务快速推进完成。官方介绍，该模型面向长程 Agent 工作流设计，重点提升响应速度、工具调用能力以及任务执行稳定性。从实际体验来看，它最大的特点是能够很好地融入已有工作流程，让 AI 从一个问答工具变成一个真正参与任务执行的助手。实测一：资料整理效率明显提升第一个测试场景是长文档处理。在实际工作中，经常会遇到需要快速阅读大量资料的情况，例如行业报告、会议记录、产品文档等。如果完全依靠人工整理，需要花费大量时间筛选重点、提取信息，再重新组织内容。测试过程中，我将一批较长的资料交给 Ling-3.0-flash 处理，让它完成信息提取、重点归纳和结构化整理。整个过程比较符合实际工作习惯。它能够快速抓取文档中的核心内容，并按照任务要求整理成更加清晰的结构。尤其是在面对大量相似信息时，它可以帮助用户减少重复阅读和手动整理的时间。这类能力对于内容运营、产品分析、市场研究等岗位非常实用。很多时候，用户并不是需要 AI 替自己完成最终判断，而是希望它先完成信息整理，把大量基础工作处理好，让人可以把精力放在更重要的分析和决策上。实测二：代码协作更加高效第二个体验场景是代码辅助。 AI 编程已经成为大模型应用的重要方向，但真正影响开发效率的，不只是生成代码的速度，更重要的是能否持续参与开发过程。在测试中，我让 Ling-3.0-flash 协助完成一个简单工具开发任务，包括生成基础代码、调整功能逻辑以及根据反馈进行优化。我需要做一个AI 会议纪要整理助手，请帮我生成代码，把会议录音转文字或会议记录，自动生成：会议摘要、决策事项、待办任务、负责人、截止时间首字耗时：337ms·完成耗时：68984ms·每秒 token 数：371 ，Ling-3.0-flash生成的会议纪要整理助手功能完整、专业美观，支持录音转文字、AI自动生成摘要/决策/待办任务，并支持导出和多种交互功能。实际体验下来，它更适合成为开发过程中的协作助手。开发者可以先确定整体需求和功能方向，再让 AI 快速完成代码生成、修改和补充。这样一来，开发者不需要把大量时间花在重复编码和基础调整上，而可以更多关注产品逻辑和技术方案。这种协作方式更接近真实开发场景。人负责判断方向，AI 负责提高执行效率。实测三：批量任务处理展现执行优势除了开发场景，批量信息处理也是 Ling-3.0-flash 比较适合的方向。例如整理用户反馈、分析业务数据、处理文本分类等任务，通常具有数据量大、格式相对固定的特点。在测试中，我模拟了用户反馈整理场景，让模型对大量文本进行分类，并提炼其中的主要问题。从结果来看，它能够快速完成信息归类，并输出较为清晰的结构化结果。这类任务的价值在于帮助用户减少大量机械操作。以前需要人工逐条查看和整理的信息，现在可以先由 AI 完成初步处理，再由人工进行确认和优化。对于企业团队来说，这种能力可以应用在客服分析、市场调研、内部知识整理等多个环节。速度和效率，是 Flash 模型的重要优势随着 AI 应用逐渐深入业务流程，模型的效率同样成为重要指标。很多实际任务并不需要每一次都进行复杂推理，而更需要快速响应和稳定执行。例如信息分类、内容整理、数据转换等工作，如果能够以更高效率完成，就能明显提升整体生产力。 Ling-3.0-flash 支持混合思考模式，可以根据任务复杂程度调整处理方式，在响应速度和任务能力之间进行平衡。这种设计让它更适合高频使用场景。用户可以将更多日常任务交给 AI 处理，而不必担心流程效率受到影响。从使用体验来看，它更像一个高效执行伙伴经过几个场景测试后，Ling-3.0-flash 给我的整体感受是，它并不是单纯提升聊天体验，而是在帮助用户重新分配工作时间。它可以处理大量信息整理工作，可以辅助开发过程，也可以参与自动化任务执行。对于普通用户来说，它能够减少重复操作，提高工作效率。对于开发者来说，它能够加快开发流程，降低基础工作的时间成本。对于企业来说，它能够帮助更多业务流程实现自动化。未来 AI 的价值，不只是回答问题，而是逐渐参与到真实工作流程中，帮助人完成更多具体任务。 Ling-3.0-flash 所体现的方向，就是让 AI 从一个提供答案的工具，进一步成为一个能够执行任务、提升效率的工作伙伴。官推：感兴趣可以自己试试 👉

冰糖雪梨

15,661 просмотров • 1 месяц назад

在 Adobe Animate宣布停止更新的机遇下两个前 Adobe 的研究员出来创业做了个“原生 AI 动画创作平台” 该产品从剧本 → 分镜 → 画面生成 → 视频剪辑 → 成片交付所有流程都集中在一个Agent平台中完成，无需频繁切换工具。从 0 到成片，一个人也能完成它将AI Agent 作为核心协作者，既能辅助创作，也能在需要时全自动完成任务。

在 Adobe Animate宣布停止更新的机遇下两个前 Adobe 的研究员出来创业做了个“原生 AI 动画创作平台” 该产品从剧本 → 分镜 → 画面生成 → 视频剪辑 → 成片交付所有流程都集中在一个Agent平台中完成，无需频繁切换工具。从 0 到成片，一个人也能完成它将AI Agent 作为核心协作者，既能辅助创作，也能在需要时全自动完成任务。

小互

41,625 просмотров • 7 месяцев назад

无需复杂提示词，小白到大神只需一个P视频智能体只需写一个故事梗概，一次生成一个完整视频但能一句话生成视频，生成视频后还能不跳出流程直接调用AI编辑器，实现改图，改视频，改字幕，改配音，改音效。不仅如此，上传图片，输入：图片修改指令，它还能直接修改图像生成一个你要求的动态视频。这个就是最新的纳米AI最新的P视频智能体，它可以很大程度的减少小白上手难度，很多人不会写复杂提示词也不用担心，Agent会在后台自动分析需求帮你写提示词。

无需复杂提示词，小白到大神只需一个P视频智能体只需写一个故事梗概，一次生成一个完整视频但能一句话生成视频，生成视频后还能不跳出流程直接调用AI编辑器，实现改图，改视频，改字幕，改配音，改音效。不仅如此，上传图片，输入：图片修改指令，它还能直接修改图像生成一个你要求的动态视频。这个就是最新的纳米AI最新的P视频智能体，它可以很大程度的减少小白上手难度，很多人不会写复杂提示词也不用担心，Agent会在后台自动分析需求帮你写提示词。

小互

44,512 просмотров • 11 месяцев назад

兄弟们，牛P了啊 ChatGPT的桌面版本新增了一项功能，允许GPT直接修改用户在Mac电脑上正在编辑的文件。也就是GPT能看到你当前打开的文档，然后你只需要通过聊天或者语音要求它修改什么，它就帮你自动完成。这一功能首先针对“集成开发环境”（IDE）进行优化和支持。它能看到你的屏幕内容，自动根据你的要求修改代码。

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小互

60,598 просмотров • 1 год назад

🚀太强了！Claude Code 现在可以控制 Workflow 的规模了。目前一共有 4 个选项： unrestricted：不限制规模，由 Claude 根据任务复杂度自行决定 small：少于 5 个 Agent medium：少于 15 个 Agent，也是默认选项 large：少于 50 个 Agent 需要注意的是，这些更像是“规模建议”，而不是硬性上限。如果你的 Prompt 明确要求使用不同数量的 Agent，Claude 仍然可能覆盖当前设置，采用更适合任务的规模。对于担心 Workflow 开太多 Agent、消耗过高，或者想控制执行复杂度的人来说，这个功能非常实用。 #ClaudeCode #Workflows

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AI超元域

15,061 просмотров • 1 месяц назад

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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AYi

23,504 просмотров • 3 месяцев назад

和AI Agent一起工作是一种什么样的体验？扣子空间详细体验评测（下面有邀请码）🧵↓ 字节跳动发布新一代 AI Agent 平台：扣子空间，Slogan为：在扣子空间，和 Agent 一起开始你的工作。也就是你可以像和真人协作一样，和AI一起完成特定任务。通过自然语言交流直接交付结果🫡 例如这个↓ 这个测试是模拟你通过AI来简化你的工作或者提高你的工作效率或者成果，例如假如你是一个幼儿园老师就可以通过AI生成一个交互式的英语学习应用。提高孩子们学习英语的乐趣。它支持调用MCP，这个测试调用了两个MCP，一个是图像生成一个是语音生成。扣子空间，它可以是： ✅「通用实习生」：可以处理各种基础任务，比如整理资料、写文案、查数据等。 ✅「领域专家」：针对具体行业或专业的问题（如法律、医学、设计等）有深入理解，能给出专业建议或完成复杂任务。你可以根据自己的需要选择不同AI来协助你完成任务。它不只是回答问题，AI还能主动帮你做事：比如生成报告、整理数据、写代码、规划日程等。支持两种工作方式：自动模式：AI自动帮你完成任务。协作模式：你可以一步步与AI互动，逐步推进任务，更适合复杂工作。

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小互

27,254 просмотров • 1 год назад

大佬huangserva 开源的这个项目很有可玩性。只花了不到2个小时就重新搭建了一个3D汉服的网站。方法简单介绍一下： 1/ 将大佬的开源项目地址扔给CodeX或者Agent，告诉它：请先阅读一下这个Github项目，然后模仿这个项目，帮我做一个3D汉服展示的网站，功能要求与原项目一致，语言改成中文，并重新调整复合汉服审美的UI。 2/ 在混元3D网站上将图片生成3D模型GLB文件并下载。地址： 3/ 将下载的GLB文件上传到你已经开发好的网站就可以了。效果可能没有原项目好，但做项目展示够用了。

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李岳

52,768 просмотров • 4 месяцев назад

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。

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！

40,188 просмотров • 23 дней назад

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！

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

48,941 просмотров • 14 дней назад

来自 Claude Code 团队成员 Thariq 分享的用好 Fable 5模型的秘诀。以下内容整理自 Thariq 的视频：过去，我们需要时刻检查 Claude 是否在正确地做事。比如，把任务拆分成小块交给它、反复检查它的输出，并在它过早停下时发现问题。但有了 Claude Fable 5，我反而发现自己越来越多地是在检查 Claude 是否在做正确的工作。 Fable 可以一次运行几个小时，它会测试自己的工作，老实说，我经常发现它写出的代码比我的还要好。我的工作变得越来越侧重于指引方向和前期设置，而不是监督。因此，以下是我在使用 Fable 时，工作方式发生的三个改变。首先，我把 Claude 当作一个思维伙伴。我给它提供所需的上下文。其次，我给 Claude 设定目标并提供验证这些目标的方法。最后，我试着变得更有野心，让 Claude 去做我以前从未尝试过的事情。第一点，你要越来越多地把 Claude 视为一个思维伙伴。我在使用 Fable 时发现的一个失败模式是，我可能实际上并不知道自己想要什么，或者我可能不知道什么是可行的。但是，在我的思考过程中尽早让 Claude 参与进来，我就可以在实施之前发现这些问题。举个例子，我会先从一个小的需求规范（spec）开始，在编写最终的规范文件之前，我会要求 Claude 就实施方案对我进行“面试提问”。这有助于我建立信心，确信自己知道想要什么。或者，我也可能抛出一个想法，让它想出几个可以发展的方向，并制作一些 HTML 页面原型供我审查。当我准备好进行实施时，我会尽量给它提供上下文，而不仅仅是约束条件，这样 Claude 就能真正帮助我达成目标。例如，我不会说“保持简单，不要过度设计”，而是会说：“嘿，这个功能是个实验。我们很有可能在一个月后删掉它。所以不要构建任何丢弃起来会很心疼的东西。”给它这样的上下文，能让它发现你可能都没想到的事情。一旦你知道自己想要什么了，特别是面对一个雄心勃勃的难题时，考虑给 Claude 设定目标以及验证目标的方法。为此，我们推出了两个很好用的新功能，我也鼓励大家试一试：/goal（目标指令）和 workflows（工作流）。目标功能帮助 Claude 持续工作直至完成，而工作流则帮助 Claude 验证其工作。因此，在我写完规范文档后，我可能会告诉 Claude：“设定一个目标，以完整实现该规范。然后使用工作流来验证计划的每个部分，并准备一份报告，说明已实现了哪些内容以及是否有任何差异。”这让 Claude 能够尽可能以富有创意和周到的方式发挥其能力，同时又能确保它正在构建你想要的东西。最后，试着更有野心一些。 Fable 真的是一个令人难以置信的模型，它促使我在工作中打破常规去思考。例如，我正在用 Fable 剪辑这个视频。如果有什么事情是你以为大语言模型做不到的，给它个机会试试。我们由衷地认为，Fable 提高了“一切皆有可能”的上限。

来自 Claude Code 团队成员 Thariq 分享的用好 Fable 5模型的秘诀。以下内容整理自 Thariq 的视频：过去，我们需要时刻检查 Claude 是否在正确地做事。比如，把任务拆分成小块交给它、反复检查它的输出，并在它过早停下时发现问题。但有了 Claude Fable 5，我反而发现自己越来越多地是在检查 Claude 是否在做正确的工作。 Fable 可以一次运行几个小时，它会测试自己的工作，老实说，我经常发现它写出的代码比我的还要好。我的工作变得越来越侧重于指引方向和前期设置，而不是监督。因此，以下是我在使用 Fable 时，工作方式发生的三个改变。首先，我把 Claude 当作一个思维伙伴。我给它提供所需的上下文。其次，我给 Claude 设定目标并提供验证这些目标的方法。最后，我试着变得更有野心，让 Claude 去做我以前从未尝试过的事情。第一点，你要越来越多地把 Claude 视为一个思维伙伴。我在使用 Fable 时发现的一个失败模式是，我可能实际上并不知道自己想要什么，或者我可能不知道什么是可行的。但是，在我的思考过程中尽早让 Claude 参与进来，我就可以在实施之前发现这些问题。举个例子，我会先从一个小的需求规范（spec）开始，在编写最终的规范文件之前，我会要求 Claude 就实施方案对我进行“面试提问”。这有助于我建立信心，确信自己知道想要什么。或者，我也可能抛出一个想法，让它想出几个可以发展的方向，并制作一些 HTML 页面原型供我审查。当我准备好进行实施时，我会尽量给它提供上下文，而不仅仅是约束条件，这样 Claude 就能真正帮助我达成目标。例如，我不会说“保持简单，不要过度设计”，而是会说：“嘿，这个功能是个实验。我们很有可能在一个月后删掉它。所以不要构建任何丢弃起来会很心疼的东西。”给它这样的上下文，能让它发现你可能都没想到的事情。一旦你知道自己想要什么了，特别是面对一个雄心勃勃的难题时，考虑给 Claude 设定目标以及验证目标的方法。为此，我们推出了两个很好用的新功能，我也鼓励大家试一试：/goal（目标指令）和 workflows（工作流）。目标功能帮助 Claude 持续工作直至完成，而工作流则帮助 Claude 验证其工作。因此，在我写完规范文档后，我可能会告诉 Claude：“设定一个目标，以完整实现该规范。然后使用工作流来验证计划的每个部分，并准备一份报告，说明已实现了哪些内容以及是否有任何差异。”这让 Claude 能够尽可能以富有创意和周到的方式发挥其能力，同时又能确保它正在构建你想要的东西。最后，试着更有野心一些。 Fable 真的是一个令人难以置信的模型，它促使我在工作中打破常规去思考。例如，我正在用 Fable 剪辑这个视频。如果有什么事情是你以为大语言模型做不到的，给它个机会试试。我们由衷地认为，Fable 提高了“一切皆有可能”的上限。

宝玉

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中国版 Claude Cowork 来了... 体验了一周我感觉今年AI办公自动化将大爆发... 前两天不是测试了 Claude 的 Cowork 功能嘛测试完就被封号了😂 然后昨天阶跃星辰的人看到我写的 Cowork 测试内容了，说他们也有个和 Cowork 类似的产品，让我也体验下我一看这玩意竟然去年9月份就发布了... 测试了下的感受是：基本上Claude Code 能干的它也都能干： -能读取和直接操作电脑上的文件（区别于纯聊天AI） -能联网、能自动执行复杂任务（如抓取小红书内容） - 能联网、能自动执行复杂任务（如抓取小红书内容）进行重复劳动） - 妙计系统，支持任务模板复用（类似Claude 的技能功能，兼容Claude 的技能） - 多任务并行执行，效率更高（能同时运行多个任务互不干扰）

中国版 Claude Cowork 来了... 体验了一周我感觉今年AI办公自动化将大爆发... 前两天不是测试了 Claude 的 Cowork 功能嘛测试完就被封号了😂 然后昨天阶跃星辰的人看到我写的 Cowork 测试内容了，说他们也有个和 Cowork 类似的产品，让我也体验下我一看这玩意竟然去年9月份就发布了... 测试了下的感受是：基本上Claude Code 能干的它也都能干： -能读取和直接操作电脑上的文件（区别于纯聊天AI） -能联网、能自动执行复杂任务（如抓取小红书内容） - 能联网、能自动执行复杂任务（如抓取小红书内容）进行重复劳动） - 妙计系统，支持任务模板复用（类似Claude 的技能功能，兼容Claude 的技能） - 多任务并行执行，效率更高（能同时运行多个任务互不干扰）

小互

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GPT-6 Astra开始挑战动效视频制作了。有人用它一次生成了一段完整的动效视频，全程仅用14分钟，只进行了2次修改。 OpenAI对Astra的定位也很直接：凡是能在电脑上完成的工作，它都能快速替你完成。

GPT-6 Astra开始挑战动效视频制作了。有人用它一次生成了一段完整的动效视频，全程仅用14分钟，只进行了2次修改。 OpenAI对Astra的定位也很直接：凡是能在电脑上完成的工作，它都能快速替你完成。

AI Will

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Codex 最新动态：从 GPT‑5.6 与 Ultra 模式，到多智能体并行协作、计算机与浏览器操作、应用截图理解、行内代码和文档修改，再到一键发布 Sites、跨项目管理以及完整的 PR 工作流。 Codex 已不只是一个“帮你写代码”的工具，而是能够拆解复杂任务、操作和测试应用、协调多个项目、处理 Bug 与代码审查，并协助完成发布的开发伙伴。无论你想提高日常开发效率，还是探索更自动化的 AI 编程方式，这支视频都能帮你快速掌握 Codex 的新能力和实际应用场景。本视频由 baocut 翻译

Codex 最新动态：从 GPT‑5.6 与 Ultra 模式，到多智能体并行协作、计算机与浏览器操作、应用截图理解、行内代码和文档修改，再到一键发布 Sites、跨项目管理以及完整的 PR 工作流。 Codex 已不只是一个“帮你写代码”的工具，而是能够拆解复杂任务、操作和测试应用、协调多个项目、处理 Bug 与代码审查，并协助完成发布的开发伙伴。无论你想提高日常开发效率，还是探索更自动化的 AI 编程方式，这支视频都能帮你快速掌握 Codex 的新能力和实际应用场景。本视频由 baocut 翻译

宝玉

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最近看到一个很值得研究的开源项目：learn-claude-code。它不是在教你怎么堆 prompt、连工作流、搭节点图，而是在教你一件更底层的事：怎么从 0 到 1 搭一个类 Claude Code 的 agent harness。这个项目最有意思的观点是：真正的 Agent 是模型本身，外面的代码只是 harness。所以它讨论的重点，不是“怎么把流程编排得更复杂”，而是怎么给模型准备一个真正能工作的环境。 README 里把 harness 拆成了： Tools Knowledge Observation Action Interfaces Permissions 也就是工具、知识、观察、动作接口和权限边界。说白了，模型负责思考， harness 负责让它看见世界、调用工具、执行动作。我觉得这个视角很重要。因为很多人现在做 Agent，还停留在“拼工作流”和“堆胶水代码”的阶段。但真正决定 Agent 能不能跑起来的，往往是你给它什么环境，而不是你给它多少层 prompt。这个项目现在 GitHub 已经有 36k Stars、5.8k Forks。如果你在关注 AI Agent、Claude Code，或者 agent engineering，这个项目很值得看看。👇

最近看到一个很值得研究的开源项目：learn-claude-code。它不是在教你怎么堆 prompt、连工作流、搭节点图，而是在教你一件更底层的事：怎么从 0 到 1 搭一个类 Claude Code 的 agent harness。这个项目最有意思的观点是：真正的 Agent 是模型本身，外面的代码只是 harness。所以它讨论的重点，不是“怎么把流程编排得更复杂”，而是怎么给模型准备一个真正能工作的环境。 README 里把 harness 拆成了： Tools Knowledge Observation Action Interfaces Permissions 也就是工具、知识、观察、动作接口和权限边界。说白了，模型负责思考， harness 负责让它看见世界、调用工具、执行动作。我觉得这个视角很重要。因为很多人现在做 Agent，还停留在“拼工作流”和“堆胶水代码”的阶段。但真正决定 Agent 能不能跑起来的，往往是你给它什么环境，而不是你给它多少层 prompt。这个项目现在 GitHub 已经有 36k Stars、5.8k Forks。如果你在关注 AI Agent、Claude Code，或者 agent engineering，这个项目很值得看看。👇

axiaisacat

44,334 просмотров • 5 месяцев назад

OWL团队刚刚又开源了一款多智能体Manus类工具：Eigent，通过多智能体协作，来更高效的处理更复杂任务从效果看具备整合多种工具和数据的能力，生成的报告内容相对专业全面其处理任务时有清晰的任务拆解和执行过程，它把任务拆解成多个子任务，并会清晰展示出每个子任务的执行状态 Eigent支持根据任务创建或灵活调用workforce，多智能体并行处理执行速度更快支持worker间任务的并行，worker下子任务的并行，子任务执行过程中工具调用的并行可以根据需求定制AI团队，组建一个特定的项目组有Human-in-the-Loop机制，可以在关键节点进行人工干预决策内置200+MCP工具，也支持上传常用的MCP工具 #AI员工 #多智能体团队 #Eigent

OWL团队刚刚又开源了一款多智能体Manus类工具：Eigent，通过多智能体协作，来更高效的处理更复杂任务从效果看具备整合多种工具和数据的能力，生成的报告内容相对专业全面其处理任务时有清晰的任务拆解和执行过程，它把任务拆解成多个子任务，并会清晰展示出每个子任务的执行状态 Eigent支持根据任务创建或灵活调用workforce，多智能体并行处理执行速度更快支持worker间任务的并行，worker下子任务的并行，子任务执行过程中工具调用的并行可以根据需求定制AI团队，组建一个特定的项目组有Human-in-the-Loop机制，可以在关键节点进行人工干预决策内置200+MCP工具，也支持上传常用的MCP工具 #AI员工 #多智能体团队 #Eigent

AIGCLINK

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