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Ana Sayfaya Dön

🎬 验证团队能不能跑起来｜3/5 100 秒，看这个 AI 团队到底能不能干活。 视频里，AI 团队接到一个任务，从任务分解到执行，全程自动完成，没问我一句。 团队跑不跑得动，看一次真实任务就知道了 ✅ 搭好团队后你最想让它先完成什么任务？欢迎评论区说说

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Martin

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Anya Rossi• Live Now

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Benzer Videolar

字节开源了一个 AI 团队大脑：DeerFlow 2.0 刚发就冲上 GitHub Trending 第一，43k ⭐。 它是一个开源的超级代理框架，它让 AI 不再是工具，而是一个能干活的团队。 你只需要一句话： “帮我研究 AI 行业趋势，并做一份 PPT” 它会自动完成： 拆任务 → 分配 Agent → 并行执行 → 汇总交付不是建议，是直接把结果做出来。 更关键的是： 它通过 Agent 协同 + 内存 + 沙箱执行 + 可扩展技能 可以完成几乎任何事情 核心能力就三点： - 多 Agent 协作：一个 AI = 一个团队 - 技能驱动（可扩展）：报告、PPT、网站、视频都能做 - 完整工作流执行：从任务到交付，一步到位 DeerFlow 2.0 不是提升效率，是把几乎所有工作流程交给 AI。
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字节开源了一个 AI 团队大脑：DeerFlow 2.0 刚发就冲上 GitHub Trending 第一，43k ⭐。 它是一个开源的超级代理框架，它让 AI 不再是工具，而是一个能干活的团队。 你只需要一句话： “帮我研究 AI 行业趋势，并做一份 PPT” 它会自动完成： 拆任务 → 分配 Agent → 并行执行 → 汇总交付不是建议，是直接把结果做出来。 更关键的是： 它通过 Agent 协同 + 内存 + 沙箱执行 + 可扩展技能 可以完成几乎任何事情 核心能力就三点： - 多 Agent 协作：一个 AI = 一个团队 - 技能驱动（可扩展）：报告、PPT、网站、视频都能做 - 完整工作流执行：从任务到交付，一步到位 DeerFlow 2.0 不是提升效率，是把几乎所有工作流程交给 AI。

开发者Hailey

62,129 görüntüleme • 6 ay önce

有一个超级暴论： 现阶段的 OpenClaw 根本不适合团队协作！！ 折腾过的人，应该都有类似的感受！ OpenClaw 本质上其实是一个很强的 Agent 底座！ 你可以把它接入到自己的团队工作流里， 把 Agent 搭起来，把渠道接进去，把能力跑通， 每个人都能让Agent干事情， 但是再进一步就会发现真正的问题： 团队怎么一起用？ 中间产出和最终结果都沉淀在哪？ 前面做过的分析、写过的文档、跑过的方法，怎么变成团队可复用资产？ 新的成员进来，怎么接着往下做，而不是从头再来一遍？ 这些，落到实际的应用中，都是坑！ 最近，Flowus团队开发了一个新产品： Kollab Kollab 似乎解决了上面这些问题，它的思路很直接： 把 Agent 直接变成工作流的一部分。 这是什么意思呢？ OpenClaw 解决的是：我个人怎么拥有一个随叫随到、能力很强、自己可控的 AI。 而 Kollab 解决的是：怎么让 AI 参与真实的团队工作，让做过的事能留下来，方法能复用，团队能协作。 对于内容团队、研究团队、小型创业团队来说，一定知道这其中的区别！！ 你可以很简单的建立不同的项目组，或者工作空间， 每个项目组里都有 Agent，项目推进的全过程中， 所有的工作流、产出和方法论，都会沉淀在这个空间里。 当下次遇到同类型的B项目时，就可以一键复用A项目沉淀下来“工作资产”。 我觉得，这才是团队协作里最有价值的部分， 尽可能减少重复劳动！！ 不管是传统团队协作，还是AI时代的团队协作，都如此。 所以，AI 产品真正的分水岭， 不是谁更像人，也不是谁接了更多更强的模型。 而是，到底能不能提供一个能沉淀、能协作、能推进的工作空间。
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有一个超级暴论： 现阶段的 OpenClaw 根本不适合团队协作！！ 折腾过的人，应该都有类似的感受！ OpenClaw 本质上其实是一个很强的 Agent 底座！ 你可以把它接入到自己的团队工作流里， 把 Agent 搭起来，把渠道接进去，把能力跑通， 每个人都能让Agent干事情， 但是再进一步就会发现真正的问题： 团队怎么一起用？ 中间产出和最终结果都沉淀在哪？ 前面做过的分析、写过的文档、跑过的方法，怎么变成团队可复用资产？ 新的成员进来，怎么接着往下做，而不是从头再来一遍？ 这些，落到实际的应用中，都是坑！ 最近，Flowus团队开发了一个新产品： Kollab Kollab 似乎解决了上面这些问题，它的思路很直接： 把 Agent 直接变成工作流的一部分。 这是什么意思呢？ OpenClaw 解决的是：我个人怎么拥有一个随叫随到、能力很强、自己可控的 AI。 而 Kollab 解决的是：怎么让 AI 参与真实的团队工作，让做过的事能留下来，方法能复用，团队能协作。 对于内容团队、研究团队、小型创业团队来说，一定知道这其中的区别！！ 你可以很简单的建立不同的项目组，或者工作空间， 每个项目组里都有 Agent，项目推进的全过程中， 所有的工作流、产出和方法论，都会沉淀在这个空间里。 当下次遇到同类型的B项目时，就可以一键复用A项目沉淀下来“工作资产”。 我觉得，这才是团队协作里最有价值的部分， 尽可能减少重复劳动！！ 不管是传统团队协作，还是AI时代的团队协作，都如此。 所以，AI 产品真正的分水岭， 不是谁更像人，也不是谁接了更多更强的模型。 而是，到底能不能提供一个能沉淀、能协作、能推进的工作空间。

沐阳

51,172 görüntüleme • 5 ay önce

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
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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

16,164 görüntüleme • 1 yıl önce

这是我用 OpenClaw 搭的 AI 团队。 他们各司其职， 不用睡觉， 做了很多我一个人根本做不过来的事情。 这期视频我想分享我的 AI 团队到底长什么样。 然后我们再一步一步， 搭出属于你自己的 AI 团队， 视频会讲， 如何创建一个agent， 在openclaw里面Agent具体是什么， Agent 之间怎么协作， 什么时候需要多个agent以及最佳实践。
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这是我用 OpenClaw 搭的 AI 团队。 他们各司其职， 不用睡觉， 做了很多我一个人根本做不过来的事情。 这期视频我想分享我的 AI 团队到底长什么样。 然后我们再一步一步， 搭出属于你自己的 AI 团队， 视频会讲， 如何创建一个agent， 在openclaw里面Agent具体是什么， Agent 之间怎么协作， 什么时候需要多个agent以及最佳实践。

木子不写代码

134,382 görüntüleme • 7 ay önce

Kimi k3的确很强，但不像网上传的能吊打Fable，跑分这东西不能全信。这让我想起个有意思的事：当年Meta的AI团队属于印度人主导，在Llama 4做基准测试时动了点手脚，跑分可好看了，结果一发布翻车了，恶评铺天盖地，后来小扎把那批人裁得差不多了，换成华人。现在Meta中餐厅都得排队...所以真别拿榜单评分当唯一依据，自己多用用就知道了，尤其是长任务。
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Kimi k3的确很强，但不像网上传的能吊打Fable，跑分这东西不能全信。这让我想起个有意思的事：当年Meta的AI团队属于印度人主导，在Llama 4做基准测试时动了点手脚，跑分可好看了，结果一发布翻车了，恶评铺天盖地，后来小扎把那批人裁得差不多了，换成华人。现在Meta中餐厅都得排队...所以真别拿榜单评分当唯一依据，自己多用用就知道了，尤其是长任务。

傅盛

47,307 görüntüleme • 2 ay önce

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。 ——
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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 görüntüleme • 3 ay önce

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？
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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？

axiaisacat

29,514 görüntüleme • 6 ay önce

肝了几天,来回打磨了快 30 遍, 一次性把最新的 Claude Code 的 Workflow 给你完全拆解清楚 有人说它的伟大程度,不亚于 MCP 和 Skill。 第一眼我是不信的,直到拆开看它内部怎么跑： 这不是"问一句答一句"的对话,而是一个能自己跑起来的任务系统:后台持续执行、可监控、可保存进度, 还能一口气派出几十上百个 agent 分头干活/合并汇总。 核心就三个角色: Claude 拆任务、定计划; Runtime 管调度和状态; 每个 agent 只啃一个子任务,配上并发池和队列,有节奏地推进。 它代表的是一种新的工程编排方式:智能负责规划,Runtime 负责执行,状态独立保存,模型按需调度。 最反直觉的一点:它能扩展到上百个 agent,靠的不是模型变强,而是"状态外置"—中间结果全交给执行系统保存,主上下文只看摘要和关键判断。这才是复杂任务能跑稳的真正原因。 这条视频直接给了你把它搬进自己系统的方法: 先用 Claude Code 做高质量规划、拆任务定阶段; 再把 workflow 转成自己的执行格式,按任务难度路由到不同模型池，简单的走便宜模型，复杂的才上高阶模型。 这条视频,值得反复看几遍👇
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肝了几天,来回打磨了快 30 遍, 一次性把最新的 Claude Code 的 Workflow 给你完全拆解清楚 有人说它的伟大程度,不亚于 MCP 和 Skill。 第一眼我是不信的,直到拆开看它内部怎么跑： 这不是"问一句答一句"的对话,而是一个能自己跑起来的任务系统:后台持续执行、可监控、可保存进度, 还能一口气派出几十上百个 agent 分头干活/合并汇总。 核心就三个角色: Claude 拆任务、定计划; Runtime 管调度和状态; 每个 agent 只啃一个子任务,配上并发池和队列,有节奏地推进。 它代表的是一种新的工程编排方式:智能负责规划,Runtime 负责执行,状态独立保存,模型按需调度。 最反直觉的一点:它能扩展到上百个 agent,靠的不是模型变强,而是"状态外置"—中间结果全交给执行系统保存,主上下文只看摘要和关键判断。这才是复杂任务能跑稳的真正原因。 这条视频直接给了你把它搬进自己系统的方法: 先用 Claude Code 做高质量规划、拆任务定阶段; 再把 workflow 转成自己的执行格式,按任务难度路由到不同模型池，简单的走便宜模型，复杂的才上高阶模型。 这条视频,值得反复看几遍👇

huangserva

143,271 görüntüleme • 4 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 • 11 ay önce

来自 Monica IM 团队的新产品 Manus AI，已经很接近理想中的数字版 AI Agent 的样子了！能够自动执行任务、搜索、找资料、写代码和生成各种格式的文档👀 一个真正的个人数字助理，就是应该完成你能用电脑完成的所有工作。但这样的 Agent 应用，会不会撞到大模型公司下一代产品的枪口上呢🤔
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来自 Monica IM 团队的新产品 Manus AI，已经很接近理想中的数字版 AI Agent 的样子了！能够自动执行任务、搜索、找资料、写代码和生成各种格式的文档👀 一个真正的个人数字助理，就是应该完成你能用电脑完成的所有工作。但这样的 Agent 应用，会不会撞到大模型公司下一代产品的枪口上呢🤔

indigo

98,375 görüntüleme • 1 yıl önce

通用Agent，测了， 设计Agent，测了， 视频Agent，测了， 能无丝分裂出Agent的母体Agent，今天刚测完🙀 MasterAgent, 它的核心玩法就是通过我的任务提示语反推，能解决这个任务都需要有什么样的能力，然后生成多个Agent，以及对应的工作流。生成后的AI团队还可以手动加人（Agent），手动给人换okr（提示语）。 Agent for Agents （1/6）
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通用Agent，测了， 设计Agent，测了， 视频Agent，测了， 能无丝分裂出Agent的母体Agent，今天刚测完🙀 MasterAgent, 它的核心玩法就是通过我的任务提示语反推，能解决这个任务都需要有什么样的能力，然后生成多个Agent，以及对应的工作流。生成后的AI团队还可以手动加人（Agent），手动给人换okr（提示语）。 Agent for Agents （1/6）

卡尔的AI沃茨

34,527 görüntüleme • 1 yıl önce

OpenAI 编程助手 Codex 刚刚推出了 0.105.0 版本 被用户称为"史上最大单次更新" 最抢眼的新功能是语音听写：在终端界面里按住空格键就能说话，AI 自动把你的语音转成文字指令。 子代理系统大改：AI 团队协作： 另一个重量级更新是子代理（Subagents）系统的全面重构。 主代理接到一个大任务后，可以拆分成多个子任务，分配给不同的子代理并行处理。 这次更新具体改了什么： 多层级深度：子代理下面还能再生子代理，像一个团队的层级管理一样 自定义角色：你可以给不同的子代理设定不同的角色定义（比如一个负责前端、一个负责后端） CSV 批量分发：可以从 CSV 文件批量分配任务给多个子代理，还带进度追踪 更清晰的界面：子代理有了昵称显示，界面更简洁 审计能力：/agents 命令现在能看到所有代理的名称、角色，包括已经完成任务"退场"的代理
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OpenAI 编程助手 Codex 刚刚推出了 0.105.0 版本 被用户称为"史上最大单次更新" 最抢眼的新功能是语音听写：在终端界面里按住空格键就能说话，AI 自动把你的语音转成文字指令。 子代理系统大改：AI 团队协作： 另一个重量级更新是子代理（Subagents）系统的全面重构。 主代理接到一个大任务后，可以拆分成多个子任务，分配给不同的子代理并行处理。 这次更新具体改了什么： 多层级深度：子代理下面还能再生子代理，像一个团队的层级管理一样 自定义角色：你可以给不同的子代理设定不同的角色定义（比如一个负责前端、一个负责后端） CSV 批量分发：可以从 CSV 文件批量分配任务给多个子代理，还带进度追踪 更清晰的界面：子代理有了昵称显示，界面更简洁 审计能力：/agents 命令现在能看到所有代理的名称、角色，包括已经完成任务"退场"的代理

小互

62,227 görüntüleme • 7 ay önce

能当同事的AI，真的来啦！ 这期视频我们一起实测3 个真实场景: 🛒 跨境电商: 从群聊整理新品 → 写回产品表 → 跨表分析销量, 自动盯库存 📊 ToB 销售: 不同成员的数据权限是否遵守 ,成功的客户经验能否存成团队 Skill 🍰 门店: 结合销售数据 + 知识库, 给新人出选品，补货建议，减少销售流程： 飞书的多维表格智能体， 让AI 从一个人的助手, 真正变成整个团队的同事 章节划分： 00:00 AI同事真的来了 00:34 跨境电商：群聊与自动工作 04:09 销售团队：权限与经验沉淀 06:09 门店：知识库与经营建议 07:03 AI从助手变成团队同事
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能当同事的AI，真的来啦！ 这期视频我们一起实测3 个真实场景: 🛒 跨境电商: 从群聊整理新品 → 写回产品表 → 跨表分析销量, 自动盯库存 📊 ToB 销售: 不同成员的数据权限是否遵守 ,成功的客户经验能否存成团队 Skill 🍰 门店: 结合销售数据 + 知识库, 给新人出选品，补货建议，减少销售流程： 飞书的多维表格智能体， 让AI 从一个人的助手, 真正变成整个团队的同事 章节划分： 00:00 AI同事真的来了 00:34 跨境电商：群聊与自动工作 04:09 销售团队：权限与经验沉淀 06:09 门店：知识库与经营建议 07:03 AI从助手变成团队同事

木子不写代码

21,549 görüntüleme • 2 ay önce

刷到这个项目很有意思，有人用Fable 5，48小时从零造了一款MMO网游，然后让Claude以玩家身份登录跟真人一起玩。以前游戏团队磨半年才能上线的东西，现在一个周末就能跑通。不得不说，限制你的就真的只剩想象力了。
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刷到这个项目很有意思，有人用Fable 5，48小时从零造了一款MMO网游，然后让Claude以玩家身份登录跟真人一起玩。以前游戏团队磨半年才能上线的东西，现在一个周末就能跑通。不得不说，限制你的就真的只剩想象力了。

傅盛

21,105 görüntüleme • 3 ay önce

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）
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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）

小互

86,060 görüntüleme • 8 ay önce

疯了，这个 GitHub 项目让 AI 自己创业。 最近看到一个很有意思的开源项目： Paperclip 一句话总结： 用一群 AI Agent，自动经营一家公司。 你只需要给一个目标，比如： 做一个 AI 产品，做到 $1M MRR 系统会自动开始： 1. 搭建 AI 公司结构 CEO CTO 工程师 设计师 市场 全部由 AI Agent 扮演。 2. 自动拆解任务 产品规划 写代码 做设计 市场推广 AI 会自己分配任务、协作完成。 3. 多 Agent 团队协作 不同 AI 角色之间会互相沟通、执行任务、推进项目。 4. 你只负责一件事 当老板。 审批策略、查看进度、控制预算。 剩下的工作 —— 交给 AI 员工。 更有意思的是： - 支持 Claude Code / Codex / Cursor / OpenClaw 等 Agent - 每个 Agent 可以设置 预算、权限、任务范围 - 所有决策都有 日志和审计记录 一句话总结这个项目： 它不是 AI 工具，而是一个「AI 公司操作系统」。 如果你在研究： AI Agent 自动化创业 AI 团队协作 这个项目非常值得收藏。
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疯了，这个 GitHub 项目让 AI 自己创业。 最近看到一个很有意思的开源项目： Paperclip 一句话总结： 用一群 AI Agent，自动经营一家公司。 你只需要给一个目标，比如： 做一个 AI 产品，做到 $1M MRR 系统会自动开始： 1. 搭建 AI 公司结构 CEO CTO 工程师 设计师 市场 全部由 AI Agent 扮演。 2. 自动拆解任务 产品规划 写代码 做设计 市场推广 AI 会自己分配任务、协作完成。 3. 多 Agent 团队协作 不同 AI 角色之间会互相沟通、执行任务、推进项目。 4. 你只负责一件事 当老板。 审批策略、查看进度、控制预算。 剩下的工作 —— 交给 AI 员工。 更有意思的是： - 支持 Claude Code / Codex / Cursor / OpenClaw 等 Agent - 每个 Agent 可以设置 预算、权限、任务范围 - 所有决策都有 日志和审计记录 一句话总结这个项目： 它不是 AI 工具，而是一个「AI 公司操作系统」。 如果你在研究： AI Agent 自动化创业 AI 团队协作 这个项目非常值得收藏。

开发者Hailey

23,447 görüntüleme • 7 ay önce

终于知道为啥日本男乒能赢中国男乒了 先来看看队内头牌输掉比赛后的采访： 1、张本智和：我是队内1号人物，如果还把输球责任等份化成三份的话，那我不配做头牌，输球的责任全在我，我的两位队友不必承担责任，全都是我的错 2、王楚钦：准备的不充分，自己不够耐心，不够专注，很多球抢的过于的凶。 一个主动承担责任，一个只说自己打得不好。一个卧薪尝胆，一个不够重视。 中国队输得不冤啊
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终于知道为啥日本男乒能赢中国男乒了 先来看看队内头牌输掉比赛后的采访： 1、张本智和：我是队内1号人物，如果还把输球责任等份化成三份的话，那我不配做头牌，输球的责任全在我，我的两位队友不必承担责任，全都是我的错 2、王楚钦：准备的不充分，自己不够耐心，不够专注，很多球抢的过于的凶。 一个主动承担责任，一个只说自己打得不好。一个卧薪尝胆，一个不够重视。 中国队输得不冤啊

Musk大叔

236,350 görüntüleme • 14 gün önce

Abstract勋章Duper视频教程1 TUTORIAL PLAYGROUND任务走流程过一遍的视频教程 无人声纯享版（电脑录音有问题） 视频从进游戏 到我完成全部任务退出都录制好了 这样就算是过任务成功 游戏进入后左上角可以看到有需要你完成的任务 ： 生成三次士兵 铸造一个金矿方面的研究所 铸造一个坦克 占领三次领地 和对方交换一次牌 领地升级一次 交换宝石（需先将自己领地升级到三级） 如果不知道点哪里 可以点击左上角任务让他提示你箭头 任务没全部完成之前游戏结束 那么就白玩需要重新玩 建议和我一样 先占领八个格子 然后再慢慢D牌等牌来 等金币来 直到完成全部任务 再进攻一步拿下胜利 通过教学任务 Abstract Ecosystem Abstract Kaito AI 🌊 DUPER ✦
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Abstract勋章Duper视频教程1 TUTORIAL PLAYGROUND任务走流程过一遍的视频教程 无人声纯享版（电脑录音有问题） 视频从进游戏 到我完成全部任务退出都录制好了 这样就算是过任务成功 游戏进入后左上角可以看到有需要你完成的任务 ： 生成三次士兵 铸造一个金矿方面的研究所 铸造一个坦克 占领三次领地 和对方交换一次牌 领地升级一次 交换宝石（需先将自己领地升级到三级） 如果不知道点哪里 可以点击左上角任务让他提示你箭头 任务没全部完成之前游戏结束 那么就白玩需要重新玩 建议和我一样 先占领八个格子 然后再慢慢D牌等牌来 等金币来 直到完成全部任务 再进攻一步拿下胜利 通过教学任务 Abstract Ecosystem Abstract Kaito AI 🌊 DUPER ✦

0xStudy

20,631 görüntüleme • 1 yıl önce

千万别盲目在公司做“AI赋能雷锋”！ 一个月薪 3 万 8 的程序员，被裁了。 最讽刺的是： 不是因为他技术差， 而是因为他太会用 AI 了。 去年下半年，他开始用 Claude Code 写代码，交付效率直接拉满。 老板一看： 你这么会用 AI，那你能不能带带团队？ 于是他花了 3 个月，把团队都教会了 Claude Code。 结果团队效率翻倍，公司发现： 以前需要他兜底的事，现在其他人也能干了。 上周，老板找他谈话： “你工资太高了，公司承受不了。” 他把 AI 能力扩散给了团队，最后却把自己干掉了。 这件事最扎心的地方在于： 未来最危险的程序员，可能不是不会用 AI 的人， 而是只会把 AI 用在“写代码”上的人。 因为写代码正在变便宜。 真正值钱的是： 懂业务、能拆需求、能设计流程、能把业务翻译成 AI 能执行的系统。 未来最吃香的工程师，不是单纯的代码高手， 而是懂业务的技术架构师。 AI 淘汰不了所有的程序员，但是肯定可以淘汰“只会写代码的工具人”。 顺便问大家一个扎心的问题：你敢在公司毫无保留地教同事用 AI 吗？你觉得程序员真正的“护城河”到底是什么？ #裁员 #ClaudeCode
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千万别盲目在公司做“AI赋能雷锋”！ 一个月薪 3 万 8 的程序员，被裁了。 最讽刺的是： 不是因为他技术差， 而是因为他太会用 AI 了。 去年下半年，他开始用 Claude Code 写代码，交付效率直接拉满。 老板一看： 你这么会用 AI，那你能不能带带团队？ 于是他花了 3 个月，把团队都教会了 Claude Code。 结果团队效率翻倍，公司发现： 以前需要他兜底的事，现在其他人也能干了。 上周，老板找他谈话： “你工资太高了，公司承受不了。” 他把 AI 能力扩散给了团队，最后却把自己干掉了。 这件事最扎心的地方在于： 未来最危险的程序员，可能不是不会用 AI 的人， 而是只会把 AI 用在“写代码”上的人。 因为写代码正在变便宜。 真正值钱的是： 懂业务、能拆需求、能设计流程、能把业务翻译成 AI 能执行的系统。 未来最吃香的工程师，不是单纯的代码高手， 而是懂业务的技术架构师。 AI 淘汰不了所有的程序员，但是肯定可以淘汰“只会写代码的工具人”。 顺便问大家一个扎心的问题：你敢在公司毫无保留地教同事用 AI 吗？你觉得程序员真正的“护城河”到底是什么？ #裁员 #ClaudeCode

前端哥Liam

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