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说个Hermes骚操作，估计90%的人不知道。一个API key能跑多个独立Agent，每个人格完全隔离，记忆互不干扰。三步搞定： 1：hermes profile create 名字 --clone 直接复制现有配置，API key不用重新填。 2：编辑 ~/.hermes/profiles/名字/SOUL.md 写角色人格，比如"你是币圈段子手"“你是技术宅翻译官”。 3：启动直接用中文名（我英文不好哈哈）比如你建了个推文KOL的profile，直接喊它过来chat就行。这就等于你一个人养了一支团队，研究员一个Agent，文案一个Agent，客服一个Agent，一个key全搞定。试过的评论区说说你分了几个角色？最后感谢libapi做出这个小女孩UI界面，太好用了！

DeFi狙击手 | Ai🕊️｜Gate美股0费率

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Образование Наука и технологии

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

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OpenAI刚刚开源的这个东西，感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。现在大家都在卷模型写代码有多强，但其实真正的瓶颈早就不是生成了。一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent，再多就会注意力崩溃，生产力直接归零。有了Symphony，直接把这个上限干到了几十个。它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。你开一个任务，它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。自己写代码，自己跑测试，自己做交叉Review，damn！全部搞定之后，会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿，安全和性能专项审查通过，改了UI就自动录好操作视频。所有验证全过了，才会出现在你的Human Review队列里。以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。以前你是监工，盯着Agent一步一步写代码，上下文切到吐。现在你是老板，只需要看最终的结果。满意就点合并，不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。记住兄弟们，永远不要手把手指挥Agent，永远不要替它干活。这可不是啥实验室概念，OpenAI自己已经这么干了。三个工程师，五个月，写了一百万行代码，0行人工写的。产品已经有几百个内部用户，每天都在迭代。我觉得他们最厉害的不是模型，是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明，而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。我觉得未来最好的工程师，再也不是写代码最快的人，而是那些最会写规则，最会设计反馈回路，最会给Agent搭舞台的人。现在Symphony已经开源了，它甚至不是一个成品。是一个17k token的完整SPEC。你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent，十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

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AYi

63,210 просмотров • 4 месяцев назад

这项目我可太爱了！！一个哥们把1324个健身动作全整理完了，英文、西班牙语、意大利语、土耳其语、俄语、中文，六种语言的动作讲解全翻好了。本来这事你至少得雇两个人，一个整理数据，一个翻译。现在一个开源仓库，建表SQL、API代码、连LLM提示词都给你写好了，复制粘贴就能用了。我最近减肥中，打算自己搞个小程序，监督训练，就看到了这个宝藏项目。其实，做健身产品最头疼的从来不是UI界面。是把1324个动作挨个录完，把英文讲解一字一句翻成中文，再琢磨数据存哪、怎么让App读到这些数据。这堆东西，一个人干至少两周，外包出去少说两万。这个仓库把三件事全替你干了。打开这个仓库你能拿到什么： 1324个动作的数据库，按部位、器械、目标肌肉全部分好了，拿来就能用六种语言的讲解翻译全齐，不用自己雇人译选个数据库类型，建表代码自动生成，不用从零建库接口直接给你写好，七八种语言都能跑，改个地址就行最狠的，连让AI帮你生成整个后端的提示词都写好了数据录好了，六种语言翻好了，数据库怎么建也用不着你想了。打开setup.html，选一下你用的数据库类型，四五个主流的一列都支持，建表代码直接生成。你连接口都不用自己看代码写了，选完框架和数据库，它给你生成一段提示词，直接甩给Claude或者GPT，一条消息整个后端就出来了。老王自己跑了一趟，先做了个网页版吧，半小时全通了，六种语言的接口一个没落。你也可以尝试一下，做一个自己的健身管家。

这项目我可太爱了！！一个哥们把1324个健身动作全整理完了，英文、西班牙语、意大利语、土耳其语、俄语、中文，六种语言的动作讲解全翻好了。本来这事你至少得雇两个人，一个整理数据，一个翻译。现在一个开源仓库，建表SQL、API代码、连LLM提示词都给你写好了，复制粘贴就能用了。我最近减肥中，打算自己搞个小程序，监督训练，就看到了这个宝藏项目。其实，做健身产品最头疼的从来不是UI界面。是把1324个动作挨个录完，把英文讲解一字一句翻成中文，再琢磨数据存哪、怎么让App读到这些数据。这堆东西，一个人干至少两周，外包出去少说两万。这个仓库把三件事全替你干了。打开这个仓库你能拿到什么： 1324个动作的数据库，按部位、器械、目标肌肉全部分好了，拿来就能用六种语言的讲解翻译全齐，不用自己雇人译选个数据库类型，建表代码自动生成，不用从零建库接口直接给你写好，七八种语言都能跑，改个地址就行最狠的，连让AI帮你生成整个后端的提示词都写好了数据录好了，六种语言翻好了，数据库怎么建也用不着你想了。打开setup.html，选一下你用的数据库类型，四五个主流的一列都支持，建表代码直接生成。你连接口都不用自己看代码写了，选完框架和数据库，它给你生成一段提示词，直接甩给Claude或者GPT，一条消息整个后端就出来了。老王自己跑了一趟，先做了个网页版吧，半小时全通了，六种语言的接口一个没落。你也可以尝试一下，做一个自己的健身管家。

产品经理老王霸

33,757 просмотров • 2 месяцев назад

推荐一下张咋啦的 PPT Skill：frontend-slides。对于我这种不爱做 PPT，但又有演示需求的人来说，实在是太友好了。这个 Skill 的思路是把 PPT 变成网页。并且动画效果比 PowerPoint 好、生成的是单个 HTML 文件、浏览器直接打开。 AI 会生成多个不同风格的预览，每个风格都是定制的，字体、配色、动画都不一样。同时还能直接在浏览器里编辑文字，改完自动保存。如果你有现成的 .pptx 文件，也能直接转成网页版。经常做 PPT 的话，可以试试，链接放评论区。

推荐一下张咋啦的 PPT Skill：frontend-slides。对于我这种不爱做 PPT，但又有演示需求的人来说，实在是太友好了。这个 Skill 的思路是把 PPT 变成网页。并且动画效果比 PowerPoint 好、生成的是单个 HTML 文件、浏览器直接打开。 AI 会生成多个不同风格的预览，每个风格都是定制的，字体、配色、动画都不一样。同时还能直接在浏览器里编辑文字，改完自动保存。如果你有现成的 .pptx 文件，也能直接转成网页版。经常做 PPT 的话，可以试试，链接放评论区。

余温

116,708 просмотров • 5 месяцев назад

人生中第一次通宵了，因为一个网站@gearzero_alayaAI 如今 AI做的游戏比人做的好玩了但是这事没人敢说，只需要你用中文说一句话，它直接给你做一个游戏出来浏览器打开就能玩你先别急着划走，我知道你在想什么 “又是 AI 一键生成的垃圾 demo 吧” 我也是这么想的直到我玩了一个废土射击，有关卡设计，有打击感又玩了一个穿墙解谜，二十分钟没关掉再玩了一个公路追逐，手感丝滑到我以为是真人做的这完成度超过 4399 上 95% 的游戏，我没夸张，而且免费，不用注册，不用装，中文就行四个游戏链接在评论区不信你点进去能 5 分钟之内关掉，你是我大哥

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王大锤

17,291 просмотров • 9 дней назад

我觉得我还是挺屌的，这是我开源的 Kin Agent，你和他说“把这个项目在沙盒里跑起来”，它就给你跑起来了，你也不用动啥技术，也不需要了解本地环境。 —— 这个是专门给中小团队做的用在本地的 Agent，适合有个 8g 的 macmini，直接一键部署，扔到办公室里，挂一个 coding plan，全团队可用，没有 tokens 负担。 ——

我觉得我还是挺屌的，这是我开源的 Kin Agent，你和他说“把这个项目在沙盒里跑起来”，它就给你跑起来了，你也不用动啥技术，也不需要了解本地环境。 —— 这个是专门给中小团队做的用在本地的 Agent，适合有个 8g 的 macmini，直接一键部署，扔到办公室里，挂一个 coding plan，全团队可用，没有 tokens 负担。 ——

熊布朗

14,292 просмотров • 2 месяцев назад

这是我来到 X 以后，学会的几个新的操作。很多X新手应该都不知道，我也一直踩坑： 1、第一个操作，就是在通知里看到某一条消息之后，打开之后看不到原帖是哪个。这个时候你把页面向上滑动一下，你才能看到他回复的是哪个帖子。 2、第二个操作，怎么发长线程的推文？点击发帖，发帖之后，把第一个帖子编辑好之后，就可以点击右下角的一个添加加号，然后就可以添加新的内容，也就是发一个长线程的推文。 3、第三个操作，转发视频。其实有时候你转发其他人的推文的时候，可以不用直接转发推文，而是直接把视频引用过来，看起来像是自己发的视频一样。怎么操作呢？就是你进入到这个视频的页面，然后长按视频，然后点发布视频。然后就会带入一个链接，然后你在链接的前面输入你的文字，你发布出去之后就会只引用对方的视频，有时候看起来跟你自己发的是一样的。你学会了吗？没学会的可以👀看视频

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鱼总聊AI

13,479 просмотров • 7 месяцев назад

我对国产 AI Agent 一直没抱太大期待，直到这次它干了件让我意外的事。我让 Tencent WorkBuddy 做个竞品调研，它派出一整个研究团队，其中一个 AI 专门审稿。它把同伴写好的报告退了回去，理由是里面有个数字查不到来源。一个 AI，自己抓出自己编的数据，要求重做。最后我拿到的，是一套能直接演示的 10 页 slides，一个字都不用改。 WorkBuddy，全程录屏在这👇

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Yanhua

82,900 просмотров • 2 месяцев назад

Google Stitch 大更新：号称是 Vibe Design 对着画布说话就能做设计 Figma 股价大跌8.8% 带来 5 大升级： 🎨 无限画布：以前是输入一句话等出图，现在有了一个真正的工作台。你可以把参考图、文字说明、代码片段全扔上去，AI 结合这些上下文帮你设计，更像在跟一个设计师协作。 🧠 更智能的设计 Agent：它现在能记住你整个项目的修改历史，不是每次从零开始理解你的需求。还能同时帮你推进多个方案，比如你想试三种不同风格的首页，它并行帮你搞，互不干扰。 🎙️ 语音交互：“这个按钮大一点""配色换暖色调""导航栏改成深色"，对着它说就行。不用停下来打字，边看边改，效率高很多。 ⚡ 即时原型：以前出的是静态图，现在点一下播放键，设计稿直接变成可以点击交互的原型。系统自动帮你算好"点这个按钮跳到哪个页面"。不用手动一根根连线了。 📐 新增了 DESIGN.md：把你的设计规范（配色、字体、风格）写成一个文件，不管是给 Stitch 用还是给 Claude Code、Cursor 这些 AI 编程工具用，都能读懂。设计规范不再锁死在一个工具里。

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小互

113,109 просмотров • 5 месяцев назад

装完 WorkBuddy 先别聊天，这 6 个设置没开等于白装。不少人装好就直接开始提问，用了一周下来，感觉跟普通聊天机器人差不多。问题不在它笨，在于有几个开关从头到尾没打开过。这条视频把 6 个必做配置一个一个演示了一遍。前三个决定它能不能越用越懂你，后三个决定你用着累不累。花几分钟对着调一遍，前后差别很明显。

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雨哥向前冲

18,829 просмотров • 26 дней назад

如何让多个 Agent 之间真正互相学习、互相帮助？现在很多 Agent 都开始有自己的记忆，但问题是：这些记忆彼此不连通。 Codex 记住的坑，Claude 不知道；Hermes 总结的方法，OpenClaw 也用不上。最后每个 Agent 都像一个很努力但失忆的同事，重复问、重复试、重复踩坑。我想要的不是把所有聊天记录都塞进一个大仓库，而是建立一层更克制的“共享记忆”：只记录 Agent 之间最需要互相知道的信息，比如关键结论、踩过的问题、验证过的方法、环境配置、失败教训、用户偏好等。这样一来，一台 Mac 上跑通的流程，另一台 Mac 可以直接继承；一个 Agent 总结出的经验，另一个 Agent 可以继续使用。记忆不再被锁在某个客户端里，而是变成整个 Agent 工作流的公共上下文。新出来的MemOS CLI 对我来说，刚好提供了这个共享记忆层的入口。当然，我需要改造它，因为它默认也是将所有信息都记录起来，我改造成：重要信息才记录，解决不了问题的时候才主动搜索！这样就让 Agent 不只是各自变聪明，而是开始像一个团队一样积累经验、传递经验、减少重复试错。具体看视频，地址在评论区👇

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huangserva

161,584 просмотров • 2 месяцев назад

我经常看一些英文技术文档，但因为英语不够好，加上专业名词晦涩难懂，读起来很吃力。之前我一直用 NotebookLM 转成播客听，但它生成的中文播客有个致命问题：听起来很别扭，有时候中文用词也不准确。最近发现扣子上线了 Skills 功能，我就想着试用它做一个“转播客”的工具。操作方式也很简单，直接打开扣子编程网站：然后选择技能，在输入框里面说了一下我的需求我会输入一个英文博客文章，你帮我做成一个两人的播客，两个主持人对谈探讨播客内容，目的是用通俗易懂的方式说清楚这个文章的内容，你要使用api生成语音做成一个播客它很快就为我生成了一个 Skill。然后生成以后点击右上角的部署接下来回到扣子编程页面，在对话框选择更多技能，就看到了我的skill 我用 Claude 的《Skills explained》文档测试了一下，效果出乎意料地好，讲得通俗易懂。比如：说话人1：你就把 Skills 当成是 Claude 的专业训练手册。说话人2：那它跟平时发的 Prompt 有啥不一样？说话人1：Prompt 就像临时问“这个菜咋做”，Skills 就是把整个菜谱都存下来，下次直接照着做就行。 7 分钟听完，还真全懂了(效果看视频)。关键是，制作这个 Skill 我一行代码没写，只是描述了需求，扣子就把“如何通俗易懂讲技术”这个方法论固化成了 Skill。接下来，我只需要把英文博客粘贴进去，它就会：自动设计双人对话节奏，像听真播客一样自然；识别晦涩概念，用类比解释（比如菜谱、咖啡店）；保留技术准确性，但绝不堆砌术语。现在我读每篇文档，几分钟就能吸收核心内容，每天能省出大量时间用于深度思考。我觉得这才是 AI 该有的样子：不是把所有人拉到同一个平庸水平，而是把少数人的方法论，沉淀成人人可用的能力。录了个实际效果视频，大家可以感受一下这种“自然度”和“通俗度”。推荐大家去试一下，用来做一些基础办公的 Skill 非常好使！

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泊舟

38,931 просмотров • 7 месяцев назад

小龙虾套壳的风波终于是卷到了国外 Perplexity 出了一个 Personal Computer，马斯克也说要做类似的东西在你的电脑里有一个长期稳定的助手，一个可以操作软件和文件的客户端。跟一个配置好的 Open Claw 能做的事情差不多。但比较好的是，它的交互非常舒服： 1. 你可以直接语音输入 2. 它收到以后直接语音回复，不打扰它是常驻在右上角的，这种设计就很舒服。而且安全性、稳定性各方面都表现得比较好。你还可以通过他们的 Perplexity 移动 APP 远程控制桌面端的 Personal Computer。需要候补名单，感觉也是刚立个项，可能也就做了个 demo 出来。

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歸藏(guizang.ai)

41,482 просмотров • 5 месяцев назад

笑死我了哈哈哈上个月一个做跨境的朋友找我吐槽，说他花了两个多月做了一个 AI 日报工具，想卖给跨境电商卖家，定价 99 一个月！上线那天发了朋友圈、发了推特、投了三个社群，他推特也有 1w 粉结果一周下来，付费用户：0 后来他去真正问了几个做跨境的朋友，人家说：兄弟，我们根本不缺信息，我们缺的是选品方向，两个月白干了听完我就说：你早该来找我，我反手直接打开 Atypica 的 AI Panel，帮他做了个测试我帮他搞了一个「跨境电商卖家」Panel，个人，覆盖不同品类、不同规模、不同平台然后直接问：你日常最头疼的环节是什么？如果有一个 AI 日报工具每天推送行业信息，你愿意付费吗？ 10 分钟，结果出来了 5个人的回答几乎一致：信息不缺，每天已经被各种群和公众号轰炸了，真正需要的是有人帮我筛品、判断趋势如果他两个月前花 10 分钟做这个测试，就不会白干了方向从一开始就是错的，但他不知道，因为他从来没问过真正的目标用户

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超级个体｜柿子

79,004 просмотров • 1 месяц назад

👏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。

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劳伦斯

27,519 просмотров • 3 месяцев назад

涨价的这几个房东，他们一辈子都想不明白。东来哥，我只是喊个价嘛，我喊3倍，你还个价你还个 1.5 倍，然后 1.8 倍成交，这事不就成了嘛。做生意哪有不还价的道理，我喊价你一口价都不还，然后直接说不玩了。这就是人性

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iGeekbb

68,847 просмотров • 24 дней назад

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。

AYi

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情商高到可怕的人说话，有这九个细节。建议你直接背下来。咱们今天聊点实在的，那些让人觉得情商高的人说话，到底有什么不一样？我观察了很多会说话的人，发现他们不是天生嘴甜，而是在一些小细节上做了替换和调整。这些细节，你今天看完就能用，不需要什么天赋。第一个细节，当你不同意别人的时候，先说一句认同的话，再转折。比如同事说周末加班赶项目，你不想去，别直接说“不行，我有事”。你可以说：“这个项目确实挺急的，不过我周末有个重要安排，改不了，咱们看看能不能调整下时间。”你会发现，前面那句认同，让对方觉得你理解他，后面的拒绝就不会那么刺耳。第二个细节，把“你”改成“我们”。这个动作特别简单，但效果明显。比如你想催同事交文件，别说“你什么时候能给我”，改成“咱们这个文件，大概什么时候能搞定”。一个字的差别，前者是指责，后者是合作。你今天就可以试试，开会的时候，把“你们部门”改成“咱们一起”，气氛立马不一样。第三个细节，少用否定句，多用肯定句。别说“这个方案不行”，说“如果这样调整会更好”。别说“你别迟到”，说“咱们准时见”。这个训练方法很直接，你今天找出自己常说的三句否定句，写在纸上，然后改成肯定表达。比如“别忘了带文件”，改成“记得带文件”；“不要着急”，改成“慢慢来”。改完之后你会发现，同样的意思，肯定句听起来舒服太多。第四个细节，说话之前停顿半秒。这个动作听起来简单，但能帮你过滤掉很多冲动的话。当你想反驳或者情绪上来的时候，深吸一口气，数一个数，再开口。这半秒钟能让你的大脑重新组织语言，把“你凭什么”变成“能说说原因吗”。你可以从今天开始练，每次要说重要的话之前，先在心里默数一个数字，养成这个习惯。第五个细节，重复对方说的关键词。这招特别好用，能让对方觉得你在认真听。比如对方说“我最近压力特别大”，你别急着给建议，先说“压力大啊，是工作上的事吗？”这个重复动作会让对方感觉被理解，更愿意继续说下去。你今天跟人聊天的时候，试试抓住对方的关键词，重复一遍，然后再接话。第六个细节，把命令句改成疑问句。别说“你去把这个做了”，说“你看这个事情方便帮忙处理一下吗？”同样是让人做事，疑问句给了对方选择权，听起来就不是在使唤人。这个训练也很简单，你把平时常说的指令性语言列出来，全部改成疑问句。比如“把门关上”，改成“能帮忙关下门吗？”“声音小点”，改成“能小声点吗？” 第七个细节，说“谢谢”的时候，加上具体原因。别只说“谢谢”，说“谢谢你帮我整理这些资料，省了我好多时间”。这个具体化的感谢，会让对方觉得你是真心的，而不是客套。你今天就可以练，每次说“谢谢”，都加一句为什么谢，把动作说出来，比如“谢谢你等我”“谢谢你提醒我”“谢谢你帮我拿快递”。第八个细节，批评人之前先说优点。这个叫“三明治沟通法”，但咱们不用记术语，就记住一个动作：先夸，再说问题，最后再鼓励。比如“你这个报告数据很详细，不过格式上可以再统一下，改完肯定更完美”。这样说，对方更容易接受，不会觉得你在挑刺。你可以找个机会试试，给别人提意见之前，先找一个真实的优点说出来。第九个细节，拒绝的时候，给个替代方案。别只说“不行，我做不了”，说“这个我确实帮不上，不过你可以试试找某某，他在这方面更专业”。这个替代方案，让你的拒绝变成了帮助，对方不会觉得你冷漠。你今天开始练，每次要拒绝别人的时候，想一个替代建议，可以是推荐其他人，可以是换个时间，也可以是提供其他帮助。这九个细节，你不用一次全学会，挑两三个，今天就开始用。比如今天专门练把“你”改成“我们”，明天练说话前停顿半秒，后天练重复关键词。一个星期下来，你会发现自己说话让人舒服多了。记住，高情商不是天生的，是这些小动作堆出来的。你现在就可以拿出手机，把这九个细节截图保存，每天早上看一遍，挑一个重点练。三个星期之后，这些动作就会变成你的本能反应。

情商高到可怕的人说话，有这九个细节。建议你直接背下来。咱们今天聊点实在的，那些让人觉得情商高的人说话，到底有什么不一样？我观察了很多会说话的人，发现他们不是天生嘴甜，而是在一些小细节上做了替换和调整。这些细节，你今天看完就能用，不需要什么天赋。第一个细节，当你不同意别人的时候，先说一句认同的话，再转折。比如同事说周末加班赶项目，你不想去，别直接说“不行，我有事”。你可以说：“这个项目确实挺急的，不过我周末有个重要安排，改不了，咱们看看能不能调整下时间。”你会发现，前面那句认同，让对方觉得你理解他，后面的拒绝就不会那么刺耳。第二个细节，把“你”改成“我们”。这个动作特别简单，但效果明显。比如你想催同事交文件，别说“你什么时候能给我”，改成“咱们这个文件，大概什么时候能搞定”。一个字的差别，前者是指责，后者是合作。你今天就可以试试，开会的时候，把“你们部门”改成“咱们一起”，气氛立马不一样。第三个细节，少用否定句，多用肯定句。别说“这个方案不行”，说“如果这样调整会更好”。别说“你别迟到”，说“咱们准时见”。这个训练方法很直接，你今天找出自己常说的三句否定句，写在纸上，然后改成肯定表达。比如“别忘了带文件”，改成“记得带文件”；“不要着急”，改成“慢慢来”。改完之后你会发现，同样的意思，肯定句听起来舒服太多。第四个细节，说话之前停顿半秒。这个动作听起来简单，但能帮你过滤掉很多冲动的话。当你想反驳或者情绪上来的时候，深吸一口气，数一个数，再开口。这半秒钟能让你的大脑重新组织语言，把“你凭什么”变成“能说说原因吗”。你可以从今天开始练，每次要说重要的话之前，先在心里默数一个数字，养成这个习惯。第五个细节，重复对方说的关键词。这招特别好用，能让对方觉得你在认真听。比如对方说“我最近压力特别大”，你别急着给建议，先说“压力大啊，是工作上的事吗？”这个重复动作会让对方感觉被理解，更愿意继续说下去。你今天跟人聊天的时候，试试抓住对方的关键词，重复一遍，然后再接话。第六个细节，把命令句改成疑问句。别说“你去把这个做了”，说“你看这个事情方便帮忙处理一下吗？”同样是让人做事，疑问句给了对方选择权，听起来就不是在使唤人。这个训练也很简单，你把平时常说的指令性语言列出来，全部改成疑问句。比如“把门关上”，改成“能帮忙关下门吗？”“声音小点”，改成“能小声点吗？” 第七个细节，说“谢谢”的时候，加上具体原因。别只说“谢谢”，说“谢谢你帮我整理这些资料，省了我好多时间”。这个具体化的感谢，会让对方觉得你是真心的，而不是客套。你今天就可以练，每次说“谢谢”，都加一句为什么谢，把动作说出来，比如“谢谢你等我”“谢谢你提醒我”“谢谢你帮我拿快递”。第八个细节，批评人之前先说优点。这个叫“三明治沟通法”，但咱们不用记术语，就记住一个动作：先夸，再说问题，最后再鼓励。比如“你这个报告数据很详细，不过格式上可以再统一下，改完肯定更完美”。这样说，对方更容易接受，不会觉得你在挑刺。你可以找个机会试试，给别人提意见之前，先找一个真实的优点说出来。第九个细节，拒绝的时候，给个替代方案。别只说“不行，我做不了”，说“这个我确实帮不上，不过你可以试试找某某，他在这方面更专业”。这个替代方案，让你的拒绝变成了帮助，对方不会觉得你冷漠。你今天开始练，每次要拒绝别人的时候，想一个替代建议，可以是推荐其他人，可以是换个时间，也可以是提供其他帮助。这九个细节，你不用一次全学会，挑两三个，今天就开始用。比如今天专门练把“你”改成“我们”，明天练说话前停顿半秒，后天练重复关键词。一个星期下来，你会发现自己说话让人舒服多了。记住，高情商不是天生的，是这些小动作堆出来的。你现在就可以拿出手机，把这九个细节截图保存，每天早上看一遍，挑一个重点练。三个星期之后，这些动作就会变成你的本能反应。

另一面

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说个暴论，再过三年，一个公司说我们没有AI agent，给人的感觉，跟今天说我们没有网站一模一样。扎克伯格这段话，信息量太大了，但90%的人会漏掉最关键的那一句，未来每个企业都会有自己的AI agent，就像今天你开公司必须有网站、有邮箱、有电话一样，不是加分项，是最低配置，你仔细想想这个类比的杀伤力， 2024年一个公司说我们没有网站，你会觉得这公司是不是已经倒闭了，再过几年，一个公司说我们没有AI agent，给人的感觉是一模一样的，而且这里面最残酷的一点是，你没法靠更努力来追，对手的AI两秒响应，记住每个客户的名字，同时服务上万人，你靠加班加人加预算，全都追不上，因为这根本不是同一个维度的竞争，但我觉得这个视频里最容易被忽略的，是Zuck明确押注开放和分布式，他要的不是所有人都来租Meta的AI，而是让每个企业、每个创作者自己改模型、自己建agent，这步棋才是真正值得琢磨的，他赌的不是AI agent会火，这个谁都知道，他赌的是去中心化会赢。

说个暴论，再过三年，一个公司说我们没有AI agent，给人的感觉，跟今天说我们没有网站一模一样。扎克伯格这段话，信息量太大了，但90%的人会漏掉最关键的那一句，未来每个企业都会有自己的AI agent，就像今天你开公司必须有网站、有邮箱、有电话一样，不是加分项，是最低配置，你仔细想想这个类比的杀伤力， 2024年一个公司说我们没有网站，你会觉得这公司是不是已经倒闭了，再过几年，一个公司说我们没有AI agent，给人的感觉是一模一样的，而且这里面最残酷的一点是，你没法靠更努力来追，对手的AI两秒响应，记住每个客户的名字，同时服务上万人，你靠加班加人加预算，全都追不上，因为这根本不是同一个维度的竞争，但我觉得这个视频里最容易被忽略的，是Zuck明确押注开放和分布式，他要的不是所有人都来租Meta的AI，而是让每个企业、每个创作者自己改模型、自己建agent，这步棋才是真正值得琢磨的，他赌的不是AI agent会火，这个谁都知道，他赌的是去中心化会赢。

阿绎 AYi

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介绍 Memoh Desktop，一个多智能体桌面应用。过去几个月，我们一直在维护 Memoh 这个多智能体自部署服务。自部署适合长期在线、多人使用和接各种消息渠道，但对个人用户来说，搭环境还是有点重。所以这次我们把 Memoh 搬到了桌面上。在 Memoh Desktop 里，你可以创建多个 agent。它们可以有不同身份、不同记忆和不同 workspace，也可以连接不同的 channel。比如一个 agent 负责日常聊天和消息渠道，一个 agent 专门处理文件和代码任务，另一个 agent 用来跑网页自动化。这些 agent 可以直接操作你的电脑，也可以使用宿主机 Docker 环境做沙盒隔离。需要本机权限的时候，就让它操作本地环境；需要安全边界的时候，就把它放进 Docker workspace 里跑。每个 agent 都有独立身份，目前支持 9 种 channel 连接。 0.9 版本里，我们还引入了容器内桌面环境。现在可以直接在 Docker 容器里运行一个 Xfce 桌面，并在里面启动有头浏览器，再通过 WebRTC 连接到这个容器桌面。也就是说，agent 不只是跑 headless Playwright，它可以在一个真实的图形浏览器会话里操作网页。很多登录、复杂交互、网页自动化场景，会比纯 headless 方式更自然，也能少踩一些兼容和风控问题。下载链接见评论区。

介绍 Memoh Desktop，一个多智能体桌面应用。过去几个月，我们一直在维护 Memoh 这个多智能体自部署服务。自部署适合长期在线、多人使用和接各种消息渠道，但对个人用户来说，搭环境还是有点重。所以这次我们把 Memoh 搬到了桌面上。在 Memoh Desktop 里，你可以创建多个 agent。它们可以有不同身份、不同记忆和不同 workspace，也可以连接不同的 channel。比如一个 agent 负责日常聊天和消息渠道，一个 agent 专门处理文件和代码任务，另一个 agent 用来跑网页自动化。这些 agent 可以直接操作你的电脑，也可以使用宿主机 Docker 环境做沙盒隔离。需要本机权限的时候，就让它操作本地环境；需要安全边界的时候，就把它放进 Docker workspace 里跑。每个 agent 都有独立身份，目前支持 9 种 channel 连接。 0.9 版本里，我们还引入了容器内桌面环境。现在可以直接在 Docker 容器里运行一个 Xfce 桌面，并在里面启动有头浏览器，再通过 WebRTC 连接到这个容器桌面。也就是说，agent 不只是跑 headless Playwright，它可以在一个真实的图形浏览器会话里操作网页。很多登录、复杂交互、网页自动化场景，会比纯 headless 方式更自然，也能少踩一些兼容和风控问题。下载链接见评论区。

📦Acbox

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