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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

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Anya Rossi• Live Now

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🎬 90% 的人没用明白 Codex。因为一开始就把它当成了 ChatGPT。但 Codex 最厉害的地方，从来不是聊天，而是动手。它会读项目、改文件、做表格、操作浏览器，直接在你的电脑里完成任务。 💡 真正决定体验的也不是 Prompt，而是四件事：Project、Permissions、Context 和 AGENTS.md。少一个都能用，多一个才开始好用。我后来甚至不把它当 AI，而是当新人来带：先教它，再纠正它，最后把经验沉淀成 Skill。当你开始这样用 Codex，它就不再是助手，而是一套持续进化的工作系统。

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Martin

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说实话，这才是我想要的AI该有的样子。前_buildspace创始人Farza刚刚发布了Clicky，一个住在你Mac光标旁边的AI伙伴，你不用打开任何App，不用打字，只要对着屏幕说一句话，它就会分裂出一个小代理，直接帮你把活干了。你说，帮我把桌面这些乱七八糟的截图清理一下，它就自动给你分类归档。你说，帮我明天晚上九点设个提醒和Sharif去吃饭，它就直接打开提醒事项帮你建好。你说，帮我找25个粉丝不到五万的同领域微网红，列成CSV再写几条DM模板，它就自己上网搜，自己整理，几分钟给你一个现成的表格。最离谱的是这个，你说，帮我建一个Mac App，控制本地的Spotify，做成复古唱片机风格，有播放暂停显示歌名，五分钟之后，它真的给你编译出了一个完整的原生App，还自动打开给你运行。以前所有的AI，都是你去找它，你打开聊天框，你打字，你复制粘贴，而Clicky是它一直在你身边，它看得到你屏幕上的一切，你需要的时候喊一声，它就出来帮你搞定。 Siri会告诉你，我帮你打开提醒事项，然后让你自己填，而Clicky会直接帮你填好保存，这才是真正的AI助手，不是聊天机器人，是你的数字员工。现在已经可以免费下载了，Mac用户直接冲，这绝对是2026年到目前为止，最让我兴奋的AI产品。

说实话，这才是我想要的AI该有的样子。前_buildspace创始人Farza刚刚发布了Clicky，一个住在你Mac光标旁边的AI伙伴，你不用打开任何App，不用打字，只要对着屏幕说一句话，它就会分裂出一个小代理，直接帮你把活干了。你说，帮我把桌面这些乱七八糟的截图清理一下，它就自动给你分类归档。你说，帮我明天晚上九点设个提醒和Sharif去吃饭，它就直接打开提醒事项帮你建好。你说，帮我找25个粉丝不到五万的同领域微网红，列成CSV再写几条DM模板，它就自己上网搜，自己整理，几分钟给你一个现成的表格。最离谱的是这个，你说，帮我建一个Mac App，控制本地的Spotify，做成复古唱片机风格，有播放暂停显示歌名，五分钟之后，它真的给你编译出了一个完整的原生App，还自动打开给你运行。以前所有的AI，都是你去找它，你打开聊天框，你打字，你复制粘贴，而Clicky是它一直在你身边，它看得到你屏幕上的一切，你需要的时候喊一声，它就出来帮你搞定。 Siri会告诉你，我帮你打开提醒事项，然后让你自己填，而Clicky会直接帮你填好保存，这才是真正的AI助手，不是聊天机器人，是你的数字员工。现在已经可以免费下载了，Mac用户直接冲，这绝对是2026年到目前为止，最让我兴奋的AI产品。

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出门在外也能让 Claude 在电脑上干活 Claude 彻底小龙虾化 Claude Cowork 推出一的一个新功能：Dispatch，用手机远程指挥电脑上的 Claude 干活。打开 Cowork，找到 Dispatch 选项扫个二维码，手机就配对上了然后你电脑只要开着，你就能通过手机操控Cowork，让它去你的电脑里做任何事情... Dispatch 走的是 Cowork 的底层能力，你电脑上 Claude 能用的一切（本地文件、连接器、插件、浏览器），从手机端都能调用。能访问你连接的邮箱、网盘、Slack等，还能访问你电脑里的指定的或者所有文件，理论上是可以让它调用各个文件帮你干活。典型场景包括：数据处理：你在外面，想让 Claude 从本地的 Excel 表格里提取数据，整理成摘要报告。发条消息就行，Claude 会访问你电脑上的文件，跑完把结果放好。信息汇总：让 Claude 搜你的 Slack 消息和邮件，起草一份简报文档。省得你回到电脑前还得翻半天聊天记录。文件整理：指定一个文件夹，让 Claude 按你的规则整理或处理里面的文件。演示制作：让 Claude 从 Google Drive 里找素材，拼一份格式化的演示文稿。

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小互

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其实不是每个职场人都必须去学 Claude Code 或 Codex。如果你的工作主要只是改 PPT、补 Excel、写汇报，那么你真正缺的不是一个超强的 Agent，而是一个知道你工作上下文的 AI助手。比如 remio，它会持续把你的本地文件、会议、邮件这些资料变成上下文。让它改 PPT 的时候，不需要每次重新上传十个文件、再把项目背景解释一遍，只需要选取本地相关资料，它会自动读取、分析、提炼、并快速汇总成你需要的交付形式。它更像一个已经在公司陪你协作了很久、知道项目来龙去脉的 AI 办公秘书。以后老板一发任务，你就可以直接让remio帮你干。

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木马人

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牛P了 Codex推出一个 Record & Replay功能也就是你可以教Codex干活你把你在电脑上经常操作的人物给它演示一遍 Codex 会观察学习你的整个操作过程，然后自动生成一个 Skill 技能... 下次遇到同样的任务，Codex 就能按照你教它的流程和操作替直接替你干活... 官方拿"发 YouTube 视频"来演示：他手动走一遍全套流程，拉元数据、配缩略图和英文字幕、上传存成私密、逐项核对。Codex 就在旁边看着，看完把整套流程记成了一个可复用的技能。然后他新开一个对话，挂上下一条视频，Codex 自己照着全做完了，一步没差。而且不只是发视频，你平时那些重复的电脑活都行: • 每个月报销，贴发票、填那张固定的单子 • 把一堆乱命名的文件批量重命名、归档 • 每周把数据导出来，填进固定的周报表 • 网上订票订酒店，重复填一遍又一遍的信息干活的时候它自己调电脑操作、浏览器、你连的那些插件，组合着把事办完。你不用再教 AI 每一步怎么做，只要做给它看一次,下次它就替你做... 从"每次写提示词"到"演示一次就够"，这是一个跨越...

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小互

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卧槽真的有点炸裂兄弟们，我在国内连 TikTok 都装不了，结果在手机里发了条 iMessage，一个远在美国的 AI Agent 竟然替我注册了一个TikTok号，还帮我刷完了 10 条 TikTok 热门视频，把视频总结都直接发了回来，真的要吹爆hh！昨晚凌晨，我给 iMessage 里存的一个美国号码（+1-650-213-7322）发了句话： "帮我找TikTok上10个最火的AI视频，收藏，写总结发我。" 它先回了句英文："Getting the top 10 AI videos on TikTok." 两分钟后，一长串中文摘要发了回来：两个ChatGPT语音互怼、AI生成的生锈版麦昆、Roblox AI动画、超现实AI短剧，10条视频每条一句话总结。我切到云手机界面看了一眼，收藏夹里10个视频安安稳稳躺着，封面和总结对得一丝不差。很多人可能会说，这不就是又一个能在短信里陪你聊天的bot吗？还真不是，当年iPhone把互联网塞进口袋的时候，你不需要额外买一台新设备；今天AI长了手，你也不需要额外下载一个新App，因为派活的入口就住在你每天点开几十次的短信框里，TikTok、美区ID，我一个都没装。这就是 Airtap Ai 接iMessage的新功能，它的架构说穿了就三句话： ▫️最上面是大脑：听懂你要干嘛、记你的习惯、做判断，还能接你自己的Claude ▫️中间是手（他们叫AutoPilot）：不靠调每个App的API，是真的用视觉看懂屏幕，像真人一样点、滑、输字 ▫️最底下是云手机：你的所有App在里面保持登录，不耗你电、不占你网，24小时跑着想明白这个架构，有三个点值得展开跟大家详细聊聊： 1️⃣ 为什么我在国内连TikTok都装不了，它能帮我刷？这不是啥翻墙黑科技，是那台云手机本身就在美国，跑在TikTok合法可用的网络环境里——它不需要翻，因为本来就在墙的另一边。我们平时折腾半天的地理限制、设备限制、应用商店ID限制，在这个架构面前直接消失。 iMessage只是个门面，云手机才是真的基础设施：你相当于在美国有了个永不下班的分身，不用办签证不用买机票，发句中文，他就替你出门办事了。 2️⃣ 很多人都在吹它零设置，onboarding确实丝滑，我存完号码发了个hey，一秒就开了户。但我点第一个任务弹出来的登录链接时，真的愣了三秒——哦对，这东西要登我的号啊hh。零设置的背面，是它把最难的题直接甩到了你脸上：你敢把哪些账号的登录态，交给一个你摸不着的云端影子手机？我登TikTok没犹豫太久，但银行App、支付软件，我现在绝对不会登进去。有人吐槽还要跳出去点链接登录，体验真烂，一开始我也这么觉得，后来反应过来了：这其实是当前技术条件下最高明的妥协。它不存你的密码，合规、安全，也不需要每个App给它开放API，什么软件都能操作，代价就是你偶尔得跳出去登一次。想完全无感？它就得存你密码，或者跟每个App深度集成，既不安全，也覆盖不了所有软件。这其实也不是Airtap一家的问题，是所有能替你操作手机的AI都绕不过去的死结：授权和执行，怎么才能既安全又通用。 3️⃣ 有人嫌等两分钟太慢。可以算笔账：你自己装TikTok、搞网络、注册账号、刷半小时、挑出10条AI相关的、每条记下来讲了啥，这一套俩小时都不一定搞得定。它省的根本不是那两分钟，是你不用再把"我要去刷TikTok找AI视频"这件事挂在脑子里，发完短信该干嘛干嘛，它干完了会带着结果来找你。说白了它卖的不是反应速度，是把你心里悬着的那件事整个拿走干完。当然，我不是说这东西已经无敌了，我登账号犹豫了三秒是真的，它操作的时候我没法抢过云手机自己干是真的，绝对不会把支付类App交出去也是真的。它现在特别适合干那种"干成了挺好，干砸了也死不了"的事：帮你筛视频、跨平台搬歌单、盯商品降价、点外卖填个表。涉及真金白银和核心隐私的事，现在没人敢真的交给它——信任这道坎，所有做AI Agent的公司都绕不过去。但当操作一个软件的成本从折腾两小时降到发一条短信，而且你连那个软件都不用装的时候，我们用了十几年的"手机=装App"这套逻辑，可能真的要重新想了。配的录屏我全程没剪，从发第一条指令到它把云手机收藏夹投给我，一镜到底。最后问你们个事：换作是你，你敢把哪个账号登给它？我先说，TikTok我眼睛都不眨，银行App？门都没有hhh～

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AYi

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有没有想过：Claude Code 或 Codex 跑完一个任务，它到底「看」了哪些文件、忽略了哪些？ Mindwalk 把这个问题可视化了，它把 Claude Code 和 Codex 的会话日志，投射到代码库的 3D 地图上回放。仓库是一张夜间俯瞰图，agent 搜索、读取、编辑过的文件会发光，没碰到的区域保持黑暗，让你一眼看清 agent 对任务的理解范围。单个 Go 二进制文件，所有数据完全本地处理，不会离开机器。文件触达状态分四级：未访问、已查看、已读取、已编辑，还有上下文压缩事件、子 agent 启动、错误节点的时间轴标记。这个工具提供了一个直觉：agent 的工作范围和你以为的往往不一样。当它跑了 30 分钟，你以为它读遍了整个仓库，但地图可能告诉你它根本没碰到关键目录。如果你在用 Claude Code 跑复杂任务，这是个值得装一下的调试工具。可以用它检查 agent 是否真的理解了任务范围，而不是靠最后的输出结果猜测。

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Xudong Han

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OpenAI 推出 dots：24 小时替你干活的 AI 分身 OpenAI 发布了常驻 AI 智能体 dots。普通聊天机器人是你问一句它答一句，dot 不一样：它有自己的云端电脑和浏览器，会记住你的偏好和做事标准，你不在的时候也会继续推进工作，还会主动发现该做的事。 dot 由新模型 GPT-6 Astra 驱动，能通过插件连接 4000 多个应用。你可以在 ChatGPT（桌面、网页、手机）、Slack、Teams 里给它发消息，也可以直接跟它语音通话，短信支持也快上线了。不管从哪个入口找它，它都带着完整的上下文。它能干什么？OpenAI 举的例子都很具体。Slack 里有人报了 bug，dot 马上开始排查。设计稿一到，dot 就把它做成能跑的应用。开发者的 dot 会盯着用户反馈，自己修小问题、跑测试，再把附带演示视频的代码合并请求交给你审。有位早期测试者忘了给一家媒体开发票，他的 dot 发现后把发票准备好，经他同意后发了出去。一个 dot 能同时跑好几个项目，你不用开一堆对话窗口挨个指挥。你随时可以打开它的云电脑看它在做什么；如果你授权，它也能直接操作你自己的笔记本电脑。安全上，dot 默认只在自己的云电脑里工作，跟你的电脑隔离。你不在时它做的"主动调研"只有只读权限。发消息、改内容这类可能影响你账号的操作要先过自动审核，需要时会请你批准。改密码这种敏感操作永远只能你本人来。除了个人 dot，OpenAI 还预览了"专员 dot"。企业给它分配独立的身份、账号和系统权限，让它专门负责采购、发票处理、客服这类明确的岗位。目前先在少数企业试点，同时和微软合作，让企业能用 Agent 365 里现成的管控工具管理 dots。怎么用：从今天起，dots 在符合条件的地区陆续开放给 ChatGPT Pro 和 Business Premium 用户；企业版（含教育、医疗）需要管理员开启测试版。第一个 dot 包含在套餐里，不另收费。跟 dot 聊天不占 ChatGPT 用量额度，但让它去 Codex 或 ChatGPT Work 里执行任务，照常计入用量。第一次需要在 ChatGPT 桌面应用或电脑浏览器里创建，之后就能在手机上用。以后还可以加购更多 dot，或者提升单个 dot 的速度和每月工作量。

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宝玉

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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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傅盛

27,949 Aufrufe • vor 7 Monaten

在中国用 Gmail 的人，一定懂这种崩溃：你明明只想看一眼——老板有没有发邮件、今天 Google Calendar 有没有会、客户那边回了没有。就这么一个10秒钟能解决的事，你要：打开 VPN App → 选节点 → 等连接 → 打开 Gmail → 等加载 → 看完 → 关 VPN → 祈祷银行 App 别弹风控提示。整套流程走下来3分钟。而你只是想看一眼。更离谱的是，这件事每天重复5-8次。算下来每周光“开关 VPN 查信息”这个动作，就能吃掉你一个多小时。不是在工作，是在伺候工具。我之前以为这就是在国内用海外服务的代价，忍着呗。直到我发现 Airtap（ Airtap Ai）的 iMessage 功能，我整个人都不好了！！它让我做到了一件我以为不可能的事：不开 VPN，不打开任何 App，直接在 iMessage 里查 Gmail 和 Google Calendar. 没错，就是字面意思。你在 iMessage 里发一句“帮我查一下最近有没有重要邮件”，它就真的去你的 Gmail 里查了，然后把结果用消息发回来。 “帮我看看今天 Google Calendar 有什么会” → 直接返回你今天的日程列表。 “过去24小时有没有来自 XX 客户的邮件” → 秒回，连邮件摘要都给你整理好了。全程，我的 VPN 是关着的。全程，我没有打开过 Gmail。全程，我的银行 App、微信、支付宝运行得好好的，没有任何冲突。这种感觉怎么说呢——就像你一直在爬楼梯上33楼，突然发现旁边有电梯。原理也不复杂：你第一次需要在 Airtap 的云端环境登录一次 Gmail/Calendar（就这一次），之后所有查询都走云端已登录的环境，你本机完全不需要碰 VPN。而交互入口，就是 iMessage。零门槛到什么程度？不用装 App，不用注册账号，不用任何配置。给这个号码发条消息就行：+1-650-213-7322 我现在每天早上的习惯变了：起床，iMessage 发一句“帮我看看今天有什么会议和重要邮件”，30秒内收到今日 briefing。不用开 VPN，不用等加载，不用在 Gmail 和 Calendar 之间来回切。做跨境的朋友应该更能体会——你跟海外客户、海外团队协作，一天要查十几次邮件和日程，每次都开关 VPN 简直是酷刑。现在一条消息搞定，效率提升不是一点半点。除了 Gmail 和 Calendar，我还试了： “帮我看看 X 上有没有新回复” → 直接返回互动摘要 “帮我查查 YouTube 频道有没有新评论” → 不用翻墙就能掌握动态这些海外平台的信息，以前每一个都要单独开 VPN、单独打开 App、单独等加载。现在全部压缩成一句话的事。说真的，用了一周之后我回不去了。那种“问一句就知道答案”的丝滑感，跟之前“开 VPN 等半天查个信息再关 VPN”的割裂体验完全是两个时代。唯一需要注意的：第一次使用某个服务时需要在云端登录一次（需要 VPN），但这是一次性的。登录完之后，日常查询就再也不用碰 VPN 了。把这个号码存到通讯录：+1-650-213-7322 你的手机上就多了一个不用 VPN 也能随时查海外账号的入口。每天被 VPN 折磨的朋友，试一次就知道了。 #justtextit #textyourapps #airtap

在中国用 Gmail 的人，一定懂这种崩溃：你明明只想看一眼——老板有没有发邮件、今天 Google Calendar 有没有会、客户那边回了没有。就这么一个10秒钟能解决的事，你要：打开 VPN App → 选节点 → 等连接 → 打开 Gmail → 等加载 → 看完 → 关 VPN → 祈祷银行 App 别弹风控提示。整套流程走下来3分钟。而你只是想看一眼。更离谱的是，这件事每天重复5-8次。算下来每周光“开关 VPN 查信息”这个动作，就能吃掉你一个多小时。不是在工作，是在伺候工具。我之前以为这就是在国内用海外服务的代价，忍着呗。直到我发现 Airtap（ Airtap Ai）的 iMessage 功能，我整个人都不好了！！它让我做到了一件我以为不可能的事：不开 VPN，不打开任何 App，直接在 iMessage 里查 Gmail 和 Google Calendar. 没错，就是字面意思。你在 iMessage 里发一句“帮我查一下最近有没有重要邮件”，它就真的去你的 Gmail 里查了，然后把结果用消息发回来。 “帮我看看今天 Google Calendar 有什么会” → 直接返回你今天的日程列表。 “过去24小时有没有来自 XX 客户的邮件” → 秒回，连邮件摘要都给你整理好了。全程，我的 VPN 是关着的。全程，我没有打开过 Gmail。全程，我的银行 App、微信、支付宝运行得好好的，没有任何冲突。这种感觉怎么说呢——就像你一直在爬楼梯上33楼，突然发现旁边有电梯。原理也不复杂：你第一次需要在 Airtap 的云端环境登录一次 Gmail/Calendar（就这一次），之后所有查询都走云端已登录的环境，你本机完全不需要碰 VPN。而交互入口，就是 iMessage。零门槛到什么程度？不用装 App，不用注册账号，不用任何配置。给这个号码发条消息就行：+1-650-213-7322 我现在每天早上的习惯变了：起床，iMessage 发一句“帮我看看今天有什么会议和重要邮件”，30秒内收到今日 briefing。不用开 VPN，不用等加载，不用在 Gmail 和 Calendar 之间来回切。做跨境的朋友应该更能体会——你跟海外客户、海外团队协作，一天要查十几次邮件和日程，每次都开关 VPN 简直是酷刑。现在一条消息搞定，效率提升不是一点半点。除了 Gmail 和 Calendar，我还试了： “帮我看看 X 上有没有新回复” → 直接返回互动摘要 “帮我查查 YouTube 频道有没有新评论” → 不用翻墙就能掌握动态这些海外平台的信息，以前每一个都要单独开 VPN、单独打开 App、单独等加载。现在全部压缩成一句话的事。说真的，用了一周之后我回不去了。那种“问一句就知道答案”的丝滑感，跟之前“开 VPN 等半天查个信息再关 VPN”的割裂体验完全是两个时代。唯一需要注意的：第一次使用某个服务时需要在云端登录一次（需要 VPN），但这是一次性的。登录完之后，日常查询就再也不用碰 VPN 了。把这个号码存到通讯录：+1-650-213-7322 你的手机上就多了一个不用 VPN 也能随时查海外账号的入口。每天被 VPN 折磨的朋友，试一次就知道了。 #justtextit #textyourapps #airtap

超级个体｜柿子

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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？

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？

axiaisacat

29,514 Aufrufe • vor 7 Monaten

🔥AI搬回本地！ $NVDA 黃仁勋剛剛宣布重大突破，个人电脑迎来全新时代！ ———————————— 过去四十年，一直是你在伺候电脑。这一次，它要反过来。我们这代人，是被机器训练大的。记快捷键，清后台，等进度条，文件存在哪个文件夹自己得记牢，我们学会的全是“迁就它”，把自己一点点训练得像台机器，它才肯好好干活。所以黄仁勋这次最重要的东西，很多人看漏了。不是又一个开源模型，也不是新芯片的跑分。是 AI 要从云端“搬回家”，住进你这台本机里。这两年我们用的 AI，说穿了都是“租来的大脑”。你得先把家底打包上传：合同、工资条、还没写完的东西、和家人的聊天记录。它在别人的机房里跑，按别人的价收钱，入口攥在别人手里。聪明是真聪明，可它始终不是你的，你只是个访客。而“本地 Agent”这四个字的意思是：这些东西，终于可以留在你自己屋里了。不用上传，不用排队，不用看网速的脸色。它能看你的文件、懂你开着的软件、替你把那些零碎活儿干完。第一次，电脑不再是你点一下它动一下的工具，而是一个会自己动手的人。为了这件事，老黄把数据中心级的算力，上百 GB 的统一内存、接近一个 petaflop 的性能，硬塞进了一台摆得上书桌的小机器。不是为了让你在本地跑个玩具模型，是为了让你桌上这台电脑，真有本事自己干活。往大了说，棋局其实很清楚：云端那颗大脑，继续在数据中心里想最难的事；你桌上这台，负责手脚，管你每天的柴米油盐。而老黄想要的，是大脑和手脚，两头都攥在自己手里。但我更想讲的，是那种很具体的感觉。PC 是上一代互联网的入口，手机是移动时代的入口。下一个入口不在某个网站里，就在你书桌上那台开机的电脑里。谁先住进去，谁拿下下一个十年。所以他这次真正想说的，从来不是“我们出了块更强的芯片”。而是过去四十年，你把自己训练得越来越像一台电脑。从今往后，是电脑，开始学着像你请来的那个人。

🔥AI搬回本地！ $NVDA 黃仁勋剛剛宣布重大突破，个人电脑迎来全新时代！ ———————————— 过去四十年，一直是你在伺候电脑。这一次，它要反过来。我们这代人，是被机器训练大的。记快捷键，清后台，等进度条，文件存在哪个文件夹自己得记牢，我们学会的全是“迁就它”，把自己一点点训练得像台机器，它才肯好好干活。所以黄仁勋这次最重要的东西，很多人看漏了。不是又一个开源模型，也不是新芯片的跑分。是 AI 要从云端“搬回家”，住进你这台本机里。这两年我们用的 AI，说穿了都是“租来的大脑”。你得先把家底打包上传：合同、工资条、还没写完的东西、和家人的聊天记录。它在别人的机房里跑，按别人的价收钱，入口攥在别人手里。聪明是真聪明，可它始终不是你的，你只是个访客。而“本地 Agent”这四个字的意思是：这些东西，终于可以留在你自己屋里了。不用上传，不用排队，不用看网速的脸色。它能看你的文件、懂你开着的软件、替你把那些零碎活儿干完。第一次，电脑不再是你点一下它动一下的工具，而是一个会自己动手的人。为了这件事，老黄把数据中心级的算力，上百 GB 的统一内存、接近一个 petaflop 的性能，硬塞进了一台摆得上书桌的小机器。不是为了让你在本地跑个玩具模型，是为了让你桌上这台电脑，真有本事自己干活。往大了说，棋局其实很清楚：云端那颗大脑，继续在数据中心里想最难的事；你桌上这台，负责手脚，管你每天的柴米油盐。而老黄想要的，是大脑和手脚，两头都攥在自己手里。但我更想讲的，是那种很具体的感觉。PC 是上一代互联网的入口，手机是移动时代的入口。下一个入口不在某个网站里，就在你书桌上那台开机的电脑里。谁先住进去，谁拿下下一个十年。所以他这次真正想说的，从来不是“我们出了块更强的芯片”。而是过去四十年，你把自己训练得越来越像一台电脑。从今往后，是电脑，开始学着像你请来的那个人。

老白

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又又又免费了，最近的赛博活佛是真多啊！！ ScienceBuddy，一个 AI 科研工具，集成了 224 个专业科学工具，文献检索、基因组分析、数据处理、代码执行全包了，现在竟然免费了！！做过产品的人都知道，科研数据分析这个领域的成本有多夸张：做一次生物信息分析外包，少说几千块起步，周期一两周请一个生信分析师，一年几十万打底各种专业分析软件的企业订阅，加起来一年也得大几万而科研人员常年被三件事折磨：文献太多读不完比不过来，拿到数据不会分析不会画图，实验出了问题没人可问以前这些事要么花钱要么花命 ScienceBuddy 来自 PhAI Labs 你把文献、数据丢进去，用一句话提问——它自己规划步骤、自己检索文献、自己写代码跑分析，最后把结果和每一步的过程都摆在你面前我试了一下：上传了几篇公开论文，就问了一句——帮我把这几篇里关于某个方向的证据整理成表，标上出处十分钟不到，它自己规划了分析路径、调了文献检索工具、跑了代码处理，甩回来一份带来源标注的证据表，直接能下载让我更意外的是它的团队——斯坦福、牛津、普林斯顿背景，研究代码已经在 GitHub 开源了，MIT 协议而且你们注意一个时间线： 9 月 17 号，Anthropic 宣布 Claude 在不到四周内优化了 30 多个生物学 AI 模型，包括 AlphaFold3 和 Boltz-2，并且把优化代码全部开源了同一天，ScienceBuddy 背后的技术框架 ScienceIDE 也开源了——7 个学科、15 个真实科研代码环境，从天体物理到量子计算，让 AI Agent 在真实的科研代码上练习 Anthropic 证明了 AI 能优化科学软件，ScienceIDE 提供了让 AI 在更多学科学这种能力的练习场——而 ScienceBuddy 就是这套技术框架面向科研人员的产品化落地这意味着什么？意味着 ScienceBuddy 不是一个套壳的聊天机器人，它背后是一套在 7 个学科真实科研代码上训练出来的 Agent 系统但真正让我觉得这个产品做对了的，不是结果，是过程它有一个叫轨迹的面板，你能看到它每一步的规划、调了什么工具、跑了什么代码、拿到了什么中间结果不满意直接在同一个任务里追问，它会带着上下文接着改这和大家天天用的 ChatGPT 有什么本质区别？ ChatGPT 是通用聊天——你问它科研问题，它给你一段看起来有道理的话，但你没法验证中间过程 ScienceBuddy 带着 224 个专业科学工具——它真的去检索文献数据库、真的跑 Python 和 R 代码、真的生成文件让你下载复核说白了就是：一个在聊天，一个在干活而且它能干的事范围有点吓人： 1、上传表达矩阵数据，一句话让它做差异表达分析+画火山图，代码和方法全给你写好 2、描述一个实验失败的情况，它给你出分步排错方案 3、给它一个研究问题，它能规划完整的研究计划作为一个做了五年产品的人，我觉得科研 Agent 最大的难题从来不是能不能给你答案——是你敢不敢信这个答案 ScienceBuddy 的解法是让每一步都透明可查，你不是在盲信一个黑盒，是在监督一个真正能干活的助手说一个小缺点——目前注册需要 edu 邮箱，而且是 Preview 版本，结果用之前建议自己再核验一遍但是——免费、不排队、不要邀请码，打开就能用以前要花大几千块外包、花好几天人工才能搞定的事，现在一个免费工具十分钟干完了身边有读博的、做科研的朋友，真的可以转给他们试试我已经开始拿它跑一些真实的分析任务了，后续有新发现继续和大家分享！！产品链接和底层框架 ScienceIDE 的论文、GitHub 全放评论区👇

又又又免费了，最近的赛博活佛是真多啊！！ ScienceBuddy，一个 AI 科研工具，集成了 224 个专业科学工具，文献检索、基因组分析、数据处理、代码执行全包了，现在竟然免费了！！做过产品的人都知道，科研数据分析这个领域的成本有多夸张：做一次生物信息分析外包，少说几千块起步，周期一两周请一个生信分析师，一年几十万打底各种专业分析软件的企业订阅，加起来一年也得大几万而科研人员常年被三件事折磨：文献太多读不完比不过来，拿到数据不会分析不会画图，实验出了问题没人可问以前这些事要么花钱要么花命 ScienceBuddy 来自 PhAI Labs 你把文献、数据丢进去，用一句话提问——它自己规划步骤、自己检索文献、自己写代码跑分析，最后把结果和每一步的过程都摆在你面前我试了一下：上传了几篇公开论文，就问了一句——帮我把这几篇里关于某个方向的证据整理成表，标上出处十分钟不到，它自己规划了分析路径、调了文献检索工具、跑了代码处理，甩回来一份带来源标注的证据表，直接能下载让我更意外的是它的团队——斯坦福、牛津、普林斯顿背景，研究代码已经在 GitHub 开源了，MIT 协议而且你们注意一个时间线： 9 月 17 号，Anthropic 宣布 Claude 在不到四周内优化了 30 多个生物学 AI 模型，包括 AlphaFold3 和 Boltz-2，并且把优化代码全部开源了同一天，ScienceBuddy 背后的技术框架 ScienceIDE 也开源了——7 个学科、15 个真实科研代码环境，从天体物理到量子计算，让 AI Agent 在真实的科研代码上练习 Anthropic 证明了 AI 能优化科学软件，ScienceIDE 提供了让 AI 在更多学科学这种能力的练习场——而 ScienceBuddy 就是这套技术框架面向科研人员的产品化落地这意味着什么？意味着 ScienceBuddy 不是一个套壳的聊天机器人，它背后是一套在 7 个学科真实科研代码上训练出来的 Agent 系统但真正让我觉得这个产品做对了的，不是结果，是过程它有一个叫轨迹的面板，你能看到它每一步的规划、调了什么工具、跑了什么代码、拿到了什么中间结果不满意直接在同一个任务里追问，它会带着上下文接着改这和大家天天用的 ChatGPT 有什么本质区别？ ChatGPT 是通用聊天——你问它科研问题，它给你一段看起来有道理的话，但你没法验证中间过程 ScienceBuddy 带着 224 个专业科学工具——它真的去检索文献数据库、真的跑 Python 和 R 代码、真的生成文件让你下载复核说白了就是：一个在聊天，一个在干活而且它能干的事范围有点吓人： 1、上传表达矩阵数据，一句话让它做差异表达分析+画火山图，代码和方法全给你写好 2、描述一个实验失败的情况，它给你出分步排错方案 3、给它一个研究问题，它能规划完整的研究计划作为一个做了五年产品的人，我觉得科研 Agent 最大的难题从来不是能不能给你答案——是你敢不敢信这个答案 ScienceBuddy 的解法是让每一步都透明可查，你不是在盲信一个黑盒，是在监督一个真正能干活的助手说一个小缺点——目前注册需要 edu 邮箱，而且是 Preview 版本，结果用之前建议自己再核验一遍但是——免费、不排队、不要邀请码，打开就能用以前要花大几千块外包、花好几天人工才能搞定的事，现在一个免费工具十分钟干完了身边有读博的、做科研的朋友，真的可以转给他们试试我已经开始拿它跑一些真实的分析任务了，后续有新发现继续和大家分享！！产品链接和底层框架 ScienceIDE 的论文、GitHub 全放评论区👇

超级个体｜柿子

51,629 Aufrufe • vor 19 Tagen

每一次重制 Codex 背后的男人 Tibo 终于来了，看完这 44 分钟视频，我感觉 OpenAI 已经把下一代 ChatGPT 的样子提前说透了。 Tibo 反复在讲一件事：今天我们使用 AI 的方式，很快也会显得极其原始。现在你还要写 Skills、维护记忆、启动子 Agent、切十几个窗口、自己盯进度，本质上还是“人类在管理 AI”。OpenAI 想做的下一步，是把这整层管理工作也干掉。 Tibo 给出的终局非常明确：ChatGPT 和 Codex 会继续融合，语音、视觉、记忆、工具调用、云端 Agent 全部接到一个系统里。它长期理解你是谁、你每天在做什么、团队做到哪一步，然后自己决定该调用什么工具、开多少个 Agent、什么时候提醒你、什么时候直接执行。程序员和普通人最后甚至可能用的是同一个产品，只不过 AI 根据每个人自动长出完全不同的界面。今天的笔记本电脑，本来就是按人类能处理多少工作设计的。你一次只能盯几个窗口、操作几个 App，但模型没有这个限制，未来完全可以同时处理几十甚至上百个应用。到那时候，瓶颈就不再是模型会不会写代码，而是我们今天这套电脑、App、菜单、鼠标点击的交互方式，本身已经配不上 AI 的速度了。所以 Codex 一次次重制，其实不是 OpenAI 在打磨一个更好的编程工具。它更像是在拿程序员这群最重度用户，提前测试一种新的计算范式：你不再操作软件，也不再管理 Agent，你只负责表达目标，剩下的工作由 AI 自己组织完成。看完这 44 分钟，我对 OpenAI 的判断反而更清楚了：它真正想吞掉的，可能从来都不是 Cursor 或 Claude Code。而是人类亲自操作电脑这件事。

每一次重制 Codex 背后的男人 Tibo 终于来了，看完这 44 分钟视频，我感觉 OpenAI 已经把下一代 ChatGPT 的样子提前说透了。 Tibo 反复在讲一件事：今天我们使用 AI 的方式，很快也会显得极其原始。现在你还要写 Skills、维护记忆、启动子 Agent、切十几个窗口、自己盯进度，本质上还是“人类在管理 AI”。OpenAI 想做的下一步，是把这整层管理工作也干掉。 Tibo 给出的终局非常明确：ChatGPT 和 Codex 会继续融合，语音、视觉、记忆、工具调用、云端 Agent 全部接到一个系统里。它长期理解你是谁、你每天在做什么、团队做到哪一步，然后自己决定该调用什么工具、开多少个 Agent、什么时候提醒你、什么时候直接执行。程序员和普通人最后甚至可能用的是同一个产品，只不过 AI 根据每个人自动长出完全不同的界面。今天的笔记本电脑，本来就是按人类能处理多少工作设计的。你一次只能盯几个窗口、操作几个 App，但模型没有这个限制，未来完全可以同时处理几十甚至上百个应用。到那时候，瓶颈就不再是模型会不会写代码，而是我们今天这套电脑、App、菜单、鼠标点击的交互方式，本身已经配不上 AI 的速度了。所以 Codex 一次次重制，其实不是 OpenAI 在打磨一个更好的编程工具。它更像是在拿程序员这群最重度用户，提前测试一种新的计算范式：你不再操作软件，也不再管理 Agent，你只负责表达目标，剩下的工作由 AI 自己组织完成。看完这 44 分钟，我对 OpenAI 的判断反而更清楚了：它真正想吞掉的，可能从来都不是 Cursor 或 Claude Code。而是人类亲自操作电脑这件事。

比特币橙子Trader

15,740 Aufrufe • vor 1 Monat

我的龙虾帮我把日本七天旅行全安排了，行程 + 机票都查好了，最后还把结果发到了我邮箱。用的是扣子 2.5，拆解一下它是怎么做的。这次主打的概念是"满配 Agent"，说白了就是 AI 不再只是一个聊天框，你可以给它配一台云手机、一台云电脑、一个独立邮箱，让它自己去干活。先建了个 Agent，给它起了名换了头像。然后去虾评装了个旅行规划 Skill，让它用云手机帮我排行程。规划完之后它用自己的邮箱把行程发到了我个人邮箱。第一印象：确实不只是聊天了👇

我的龙虾帮我把日本七天旅行全安排了，行程 + 机票都查好了，最后还把结果发到了我邮箱。用的是扣子 2.5，拆解一下它是怎么做的。这次主打的概念是"满配 Agent"，说白了就是 AI 不再只是一个聊天框，你可以给它配一台云手机、一台云电脑、一个独立邮箱，让它自己去干活。先建了个 Agent，给它起了名换了头像。然后去虾评装了个旅行规划 Skill，让它用云手机帮我排行程。规划完之后它用自己的邮箱把行程发到了我个人邮箱。第一印象：确实不只是聊天了👇

Yanhua

51,913 Aufrufe • vor 6 Monaten

学AI半年还在纠结用哪个工具，你不是不会，是在用准备逃避开始一个零基础就能用的方法，四步闭环 ① 工具准备下两个免费 APP，Workbody 和 Coder Work，现在有羊毛薅，每天送积分，足够你用不用配环境，拿来就用。别一上来就纠结 Claude Code、Codex，那些以后再说 ② 建档案打开以后直接告诉 AI：你是谁、干嘛的、优点、缺点、目标、卡点把它当几十万的咨询顾问，把你的底牌摊给它，让它记住你。然后说：以后我需要你给建议、给方法、帮我朝目标走 ③ 喂内容网上看到好东西，不要点收藏收藏有个屁用，点完就是心理安慰好文章直接复制给 AI，好视频好音频把链接扔给它。然后说：这个内容我觉得好，好在哪我想了想，你帮我看看，根据我的情况怎么用它会告诉你哪些现在就能用，一二三列出来，照做。哪些以后能用，整理成知识块存起来，到时候拿出来 ④ 每天复盘用完跟 AI 说：我是这么用的，结果是这样，你给我复盘，告诉我下面怎么改进一天两天三天四天五天，你就和别人完全不一样了然后你会发现，那个不会用的 Claude Code，你问它，它就告诉你怎么用。Codex 不会用，它也告诉你怎么用一定是先用出来很多人学东西学傻了，一定要先学会了再用打球的方法是什么？先上场。不是在网上看十年教学视频，看了十年还不会打球先上场，边学边用，甚至你都不需要懂，干就完了

学AI半年还在纠结用哪个工具，你不是不会，是在用准备逃避开始一个零基础就能用的方法，四步闭环 ① 工具准备下两个免费 APP，Workbody 和 Coder Work，现在有羊毛薅，每天送积分，足够你用不用配环境，拿来就用。别一上来就纠结 Claude Code、Codex，那些以后再说 ② 建档案打开以后直接告诉 AI：你是谁、干嘛的、优点、缺点、目标、卡点把它当几十万的咨询顾问，把你的底牌摊给它，让它记住你。然后说：以后我需要你给建议、给方法、帮我朝目标走 ③ 喂内容网上看到好东西，不要点收藏收藏有个屁用，点完就是心理安慰好文章直接复制给 AI，好视频好音频把链接扔给它。然后说：这个内容我觉得好，好在哪我想了想，你帮我看看，根据我的情况怎么用它会告诉你哪些现在就能用，一二三列出来，照做。哪些以后能用，整理成知识块存起来，到时候拿出来 ④ 每天复盘用完跟 AI 说：我是这么用的，结果是这样，你给我复盘，告诉我下面怎么改进一天两天三天四天五天，你就和别人完全不一样了然后你会发现，那个不会用的 Claude Code，你问它，它就告诉你怎么用。Codex 不会用，它也告诉你怎么用一定是先用出来很多人学东西学傻了，一定要先学会了再用打球的方法是什么？先上场。不是在网上看十年教学视频，看了十年还不会打球先上场，边学边用，甚至你都不需要懂，干就完了

熊三金Cole

11,008 Aufrufe • vor 2 Monaten

花了几天把 Grok Bot 测完了，整体感受是它把人类白领的工作接管了，相当于24小时不停歇的云端人类白领：你建一个 bot，系统给它分配一台云端电脑：这台机器上有真实的浏览器、文件系统和终端。你把活派给它，它自己登录你现有的工具，一步步做完，你合上笔记本它还在跑。一开始我对它期望挺高的，用完后还是蛮失望的：测试之前感觉它是一个AI员工，测试完更感觉Grok Bot 是 RPA 的重做版，是chatgpt work、claude cowork的阉割版，唯一的差异就是提供了一个可显示的云端电脑。 1、先说好的一面 Grok Bot 核心是让它像白领一样操作屏幕，这对于国内各家都没有统一接口的时候，很多场景非常有意义，比如公司的一个 SaaS系统就算没有开放 API，AI员工照样能进去干活。还有一个有意思的功能是teach a task：不写流程，人把这件事做一遍给它看，它录下来变成可复用的自动化。然后设置 routine 可以定点跑，比如每天早上七点出简报、也可以被事件触发、比如 Slack 来了新消息回复，你在一个 bot 上连过 Gmail 或者 GitHub，其他 bot 直接共用这个连接。写自动化的门槛，就这样从会写代码的人，降到了会干这件事的人。 2、当然也有不好的一面不能选模型：派哪个模型干哪个活由系统自己决定，界面上没有开关，个人用户无所谓，团队要做成本核算或者合规审计就很难受。账单也糙：用量按周结算，超出部分按原始 token 成本计费，目前还没有花费上限。发布那周有人专门买了 Cursor Ultra 去测，后台仪表盘显示零用量，app 里却显示已经用掉 48%。稳定性同样是 beta 水平，不同网站上的表现差距明显，复杂的多步骤指令会被理解错，说明grok的能力还有待提升。目前Grok Bot 更像一个白领里的搬运工，比如从各种网站或后台之间搬运数据和内容，它挺合适的。不过grok带来的影响是，AI 员工这个形态的底层单位已经清楚了：一个身份，一台机器，一组账号权限，一份持续的记忆。剩下的问题是这套东西归谁，xAI 的方案要求你把公司账号的钥匙交给一朵美国云，绝大多数中国企业或注重隐私的估计不会干，未来国内相信也会出来类似的产品。 #grok #grokbot

花了几天把 Grok Bot 测完了，整体感受是它把人类白领的工作接管了，相当于24小时不停歇的云端人类白领：你建一个 bot，系统给它分配一台云端电脑：这台机器上有真实的浏览器、文件系统和终端。你把活派给它，它自己登录你现有的工具，一步步做完，你合上笔记本它还在跑。一开始我对它期望挺高的，用完后还是蛮失望的：测试之前感觉它是一个AI员工，测试完更感觉Grok Bot 是 RPA 的重做版，是chatgpt work、claude cowork的阉割版，唯一的差异就是提供了一个可显示的云端电脑。 1、先说好的一面 Grok Bot 核心是让它像白领一样操作屏幕，这对于国内各家都没有统一接口的时候，很多场景非常有意义，比如公司的一个 SaaS系统就算没有开放 API，AI员工照样能进去干活。还有一个有意思的功能是teach a task：不写流程，人把这件事做一遍给它看，它录下来变成可复用的自动化。然后设置 routine 可以定点跑，比如每天早上七点出简报、也可以被事件触发、比如 Slack 来了新消息回复，你在一个 bot 上连过 Gmail 或者 GitHub，其他 bot 直接共用这个连接。写自动化的门槛，就这样从会写代码的人，降到了会干这件事的人。 2、当然也有不好的一面不能选模型：派哪个模型干哪个活由系统自己决定，界面上没有开关，个人用户无所谓，团队要做成本核算或者合规审计就很难受。账单也糙：用量按周结算，超出部分按原始 token 成本计费，目前还没有花费上限。发布那周有人专门买了 Cursor Ultra 去测，后台仪表盘显示零用量，app 里却显示已经用掉 48%。稳定性同样是 beta 水平，不同网站上的表现差距明显，复杂的多步骤指令会被理解错，说明grok的能力还有待提升。目前Grok Bot 更像一个白领里的搬运工，比如从各种网站或后台之间搬运数据和内容，它挺合适的。不过grok带来的影响是，AI 员工这个形态的底层单位已经清楚了：一个身份，一台机器，一组账号权限，一份持续的记忆。剩下的问题是这套东西归谁，xAI 的方案要求你把公司账号的钥匙交给一朵美国云，绝大多数中国企业或注重隐私的估计不会干，未来国内相信也会出来类似的产品。 #grok #grokbot

AIGCLINK

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终于！！终于有一个 AI 助手是真的能帮我把一天理清楚的！！我现在每天早上跟手机说一句话，它就把我今天该干的事全理好了—— 微信里没回的消息、待看的资料飞书里待处理的消息电脑备忘录里昨晚记的半截想法 obsidian中前天一直拖着没干的任务… 全给我按优先级拎出来！！整个过程不到两分钟！说实话，对于我们这种创业者来说，每天早上睁开眼第一件事不是干活，是花二三十分钟在四个 App 之间反复横跳，人肉拼出一张今日待办用过 Todoist，用过 Notion，用过滴答清单，用过各种 AI 助手要么只能记录不能理解上下文，要么只能对话不能跨设备同步，要么聪明是聪明但第二天就把你昨天说的全忘了问题根本不是工具不够多，是没有一个东西真正记得我昨天在干啥、知道我今天该干啥后来朋友推给我一个叫 Today 的 Personal AI 助手，手机电脑数据互通，还能装 Skill 做扩展说实话一开始没当回事，这种产品现在太多了但我试了一件事就改主意了：早上起来直接跟它说，帮我梳理一下今天的待办它不光把散在各处的任务拎出来了，关键是——它记得它记得我昨天说了什么、前天在处理什么、哪些事情是我一直拖着没动的不是每次开新对话都要重新交代一遍背景的那种 AI，是真的有上下文积累的到电脑上打开，手机上的状态全同步过来了，直接开始干活 AI 这三年，先卷谁更聪明，再卷谁能把事干完，但说实话执行这件事迟早会被卷成白菜价——真正难复制的是一个 AI 到底积累了多少关于你的状态，记忆才是稀缺资产我现在跑通了三个场景： 1、早上一句话梳理今日待办，不用自己从四个 App 里拼了 2、随时在手机上丢想法进去，到电脑上自动归好类，不用再当自己的信息搬运工 3、装了几个 Skill 处理重复性整理，比如把飞书里散落的信息按项目归档三个场景加起来每天省半小时到一小时，听起来不多，但这1个小时是每天早上最烦的那段——从混乱到清晰的认知切换成本，省掉之后整个人启动速度直接起飞！！强烈推荐大家去试一下！：

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超级个体｜柿子

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你在网上买的东西，“发货地”为什么和你想的不一样？下单时显示"上海发货"，收到包裹一看，寄件地是义乌，中转记录还去过潮汕。清晰一下：一件商品从下单到出库中间经过了什么、"发货地"这个字段到底代表什么、什么情况下它有参考价值，以及怎么看出一家店是自己有货还是在做一件代发。

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Luckylab_Vicky

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