AI探索指南

  1. 我昨天讲过,如果让一个coding agent解决一个非常复杂的任务,一般你直接敲进去,agent会一步步执行,或许成功,或许失败

    我昨天讲过,如果让一个coding agent解决一个非常复杂的任务,一般你直接敲进去,agent会一步步执行,或许成功,或许失败。
    这时候你手动verify,如果发现没完成,你会让coding agent反复继续,再verify,再继续,直到这个任务完成。
    我知道很多人也探索到了这件事,于是告诉它, “请继续尝试完成任务,修复所有的errors、exceptions、bugs、跑通所有的test case,一直这么做,直到彻底解决任务”
    这相当于a big while loop:while(任务没完成) {你给我继续干活}
    然而这个“任务没完成”的criteria如果依赖于这个agent本身,是非常危险的,因为他在每个loop中间都有概率直接停止掉,然后告诉你
    “已经非常成功完美地解决了所有问,并且尚存一些已知的问,比如……”
    这时候你一定血压上来了,不用手动verify,直接敲个“continue”。
    这时候你想明白了,让你的coding agent当作master agent,让它创建一个subagent,当subagent完成后,master agent来完成verify并且决定是否continue,让“你必须完成任务”作为master agent停止整个big while loop的criteria。
    你并不在乎烧多少token,你只在乎你的subagent是否努力实现了你的criteria,如果没有实现,就让它永远继续,或者添加更多的test case并且继续。
    这时候subagent逃脱出这个big while loop的可能性就更小了,因为criteria不在他的判定范围内。
    当然,许多年前人们早就证明了LLM Agent通过无休止烧token完全可以模拟一个turing-complete machine,我今天讲的所有一切,都基于这个证明。
    我只是跟你们讲一些个人的practice。
    TypeScript的首个C++编译器,第一个版本是用OnlySpecs生成的,功能框架搭好,但是对于异常复杂的parser和typescript各种类型语法,几乎全错,
    用这种方法,claude code花了累计将近72小时才把后面的所有问修完。
    最开始我也尝试一次次手动verify,两次之后我就发现不行了,让它自己verify,结果让一个agent自己掌握criteria来判断是否continue是个同样危险的决定,它依然在解决了某几个任务后停下来,欣喜若狂地告诉我,
    “我们已经完美地完成了所有任务,另外我们还存在3个已知的问……”
    于是有了我上面这一大段完整的论述。
    幸运的是,对于一个TypeScript compiler in C++,这个criteria非常容易找到,只要跑2000个unit test就可以断定implementation的正确性,只要有任何差错,就要continue,
    而对于另一些任务,我认为找到这个criteria恐怕是非常困难的,这个方法也许会完全不适用。
    @aigc1024

    OpenClaw小龙虾🦞专属频道
    @openclaw1024

  2. 试着做了一个商业广告宣传片(没错,电梯里面循环轰炸的那种)是不是有那感觉了,跟app上的小广告一个味儿😂

    试着做了一个商业广告宣传片(没错,电梯里面循环轰炸的那种)是不是有那感觉了,跟app上的小广告一个味儿😂
    Seedance2.0在生成的时候还是会有一些瑕疵,很多人觉得AI生成的成本很低,其实最耗时耗力的是人工的部分,因为各种小瑕疵可能会让你原地爆炸(比如下面这个品牌名字错了)。
    如果只是娱乐一下还好,也懒得反复调整浪费积分了,但真正商业交付可能需要抽很多次卡才能得到效果。
    特别感谢肖师傅
    的GEM,省去了脚本制作的大问,每周一次的社群直播教学你值得拥有!
    这个视频的提示词,放在下方的图片了,可以直接给到模型生成
    @aigc1024

    OpenClaw小龙虾🦞专属频道
    @openclaw1024

  3. 帮我通过以下命令安装 lark-cli npm install -g @larksuite/cli 然后通过以下命令安装相关 skills npx skills add

    AI探索指南
    飞书真牛逼,刚刚开源了他们的 CLI 工具! 现在任何的 AI Agent 产品都可以调用飞书的所有能力。 飞书现在是全国所有产品里边,AI Agent 的友好度和开放程度、产品适配度都是最高的。 不只是小龙虾,哪怕是 CodeX、Claude Code 或者是其他类似的本地 AI 产品。 都可以用飞书帮你:创建文档、查看和编辑日历、管理群消息、创建多维表格,还有邮箱、视频会议的内容、任务、云空间,包括聊天和群管理,都开放了。 几乎你能想到的飞书所有能力,都在里面。 比如说让你的 AI 帮你去…
    帮我通过以下命令安装 lark-cli npm install -g @larksuite/cli 然后通过以下命令安装相关 skills npx skills add https://github.com/larksuite/cli -y -g
    安装完成后,请给我发送应用配置链接,引导我完成应用的配置。

    用小龙虾的朋友们,飞书的小龙虾官方插件很快也会包含这些内容,可以不用下载CLI。

  4. 飞书真牛逼,刚刚开源了他们的 CLI 工具!

    飞书真牛逼,刚刚开源了他们的 CLI 工具!

    现在任何的 AI Agent 产品都可以调用飞书的所有能力。

    飞书现在是全国所有产品里边,AI Agent 的友好度和开放程度、产品适配度都是最高的。

    不只是小龙虾,哪怕是 CodeX、Claude Code 或者是其他类似的本地 AI 产品。

    都可以用飞书帮你:创建文档、查看和编辑日历、管理群消息、创建多维表格,还有邮箱、视频会议的内容、任务、云空间,包括聊天和群管理,都开放了。

    几乎你能想到的飞书所有能力,都在里面。

    比如说让你的 AI 帮你去更新飞书日程,你跟他说创建什么日程、邀请哪些人之后,他就会自动去查看这些人的日历,同时帮你找一个合适的时间安排日程。

    我自己让它连续创建三个日程,很快就创建好了。

    同时它还能帮你编辑评论和创建飞书文档。

    比如说,我本地可能有一些 Markdown 文件需要跟同事们分享,那我就可以让他帮我把本地的这个 Markdown 文件创建一个飞书文档。

    最主要的是,它还可以帮你把这个 Markdown 文件变成飞书的文档格式,帮你美化这个文档,效果非常牛逼。

    它还能编辑和创建多维表格。

    我们知道,多维表格以及其配套的仪表盘看板是非常强大的功能,但由于表格本身具有复杂性,很多人觉得上手门槛比较高。

    不过现在你不用担心了,AI 全部能帮你搞定。比如我这里让它分析了我过去一个月看过的所有文档(无论是我自己创建的还是别人发给我的),梳理之后,它帮我创建了一个非常清晰的仪表盘看板。

    所有数据都是同步的:它会自动同步现有的数据,以后再有新文档发布,它也会实时同步更新。

    我为了更新我的 Code Plan,还整了一个 CLI 工具的 Agent 友好评估。飞书的得分是最高分 5 分,基本上为 AI Agent 原生做的 CLI 工具该做的事它都做了。

    比如说Json 格式输出、Dry Run,还有快速授权登录等。只需要跟 AI 说安装,然后让它帮你登录配置就可以。

    完全不需要你在飞书后台操作那堆权限,只需要点一个按钮就可以完成授权。

    而且这个东西是完全开源的,你可以自己去改和优化。

    跟你的 AI 这么说就能安装:

  5. 飞书要从用户友好成为 Agent 友好

    AI探索指南
    今天飞书官方开源了 CLI 工具,专门为 Agent 设计,基本上把飞书的所有能力都开放了。 安装了这套命令行接口之后,任何 Agent 都能接入飞书的功能。 日历、文档、消息、任务,全部可以通过命令调用。 我把飞书 CLI 接入到了我的个人 Agent 里。 接入之后,我让她做了几件事: 1. 查了我飞书日历上下周的日程安排 2. 帮我创建了清明节看电影《挽救计划》的日历事件 3. 搜索了我过去写的十几篇文档,分析写作风格,然后创建了一份《Orange 写作风格指南》 4. 根据《写作指南》加我的语音口述,起草了这篇内容的草稿…
    飞书要从用户友好成为 Agent 友好。
    试试让你的 Agent 接管飞书吧,你可能会发现回不去了。

  6. 今天飞书官方开源了 CLI 工具,专门为 Agent 设计,基本上把飞书的所有能力都开放了

    今天飞书官方开源了 CLI 工具,专门为 Agent 设计,基本上把飞书的所有能力都开放了。
    安装了这套命令行接口之后,任何 Agent 都能接入飞书的功能。
    日历、文档、消息、任务,全部可以通过命令调用。

    我把飞书 CLI 接入到了我的个人 Agent 里。
    接入之后,我让她做了几件事:
    1. 查了我飞书日历上下周的日程安排
    2. 帮我创建了清明节看电影《挽救计划》的日历事件
    3. 搜索了我过去写的十几篇文档,分析写作风格,然后创建了一份《Orange 写作风格指南》
    4. 根据《写作指南》加我的语音口述,起草了这篇内容的草稿
    每个任务都是一句话搞定。
    不需要打开飞书 App,不需要在对话框和文档之间来回切换。
    说"帮我查下周日程",她就查了。说"帮我建个文档",她就建了。
    整体体验很顺滑,除了第一次需要打开浏览器授权一下。

    真正厉害的是批量任务
    上面说的都是单条操作。但 CLI 最大的优势其实是批量。
    GUI 里你只能一个一个点,非常费劲。
    建一篇文档,点一次。
    发一条消息,点一次。
    改一个格式,点一次。
    Agent 加 CLI 不一样。写个循环,一百篇文档一口气建完。多维表格几百条记录批量更新,几秒钟的事。给二十个群发通知,一句话搞定。
    这种任务的效率提升就是十倍起了。
    还能结合其他 Skills 批量处理,批量抓取网页,批量生图,批量处理数据。
    单条操作只是证明能跑通,批量才是生产力。
    批量能力才是 CLI 给 Agent 的真正武器。

    对企业来说 Agent 是新的员工
    Agent 商业化最好的地方其实就是数字员工,数字员工自然就就绕不开企业协作软件。
    日程、审批、文档、项目管理,这些是每天真实在跑的业务流程。
    从目前各家的 Agent 接入深度来看,飞书这次开源的 CLI 对企业场景的覆盖非常全面。
    而且还是 MIT 开源,如果企业现有需求满足不了,还能自己提 PR 来实现。

    我之前在《互联网已死,Agent 永生》里写过一个判断:SaaS 的主人正在从人类变成 Agent。
    过去软件的客户是人。人打开 App,点按钮,填表单。现在这些事情 Agent 都能做,而且做得更快。
    软件公司迟早要想清楚一个问题:你的客户到底是谁?如果还是只服务人类用户,你会发现越来越多的操作根本不经过你的 UI 了。
    飞书出 CLI,它开始把自己从人与人之间的协作工具,变成人与 Agent 之间的协作基础设施。

  7. 我最近开源的五个 Claw 项目👇

    我最近开源的五个 Claw 项目👇

    1. WeClaw - 在微信 ClawBot 连接多个 Agent 的桥接器

    https://github.com/fastclaw-ai/weclaw

    2. ClawHost - 基于集群的 OpenClaw 多租户部署面板

    https://github.com/fastclaw-ai/clawhost

    3. ChatClaw - Agent 团队版 OpenClaw Web UI

    https://github.com/fastclaw-ai/chatclaw

    4. FastClaw - 云原生部署友好的 OpenClaw 替代框架

    https://github.com/fastclaw-ai/fastclaw

    5. AnyClaw - 给 Agent 使用的互联网工具转接头

    https://github.com/fastclaw-ai/anyclaw

    ------

    你在用哪个?你最看好哪个?🤔

  8. 说个反直觉的事情,

    说个反直觉的事情,
    AI 的出现,目前不仅没有缩短人类的平均工作时间,反而让一些人越来越忙。
    没有 AI 的时候,每天摸摸鱼,聊聊天,水一水,一天也就混过去了;
    有了之后,聊天对象变了,鱼也不摸了,天天就是 vibe working。
    起码我自己,每天在电脑屏幕前的时间,平均 10h+...
    @aigc1024

    OpenClaw小龙虾🦞专属频道
    @openclaw1024

  9. 谁能想到,AI 也需要睡觉

    谁能想到,AI 也需要睡觉。

    Claude Code 出了个新功能叫 AutoDream,字面意思,让 AI 做梦。

    你跟 Claude Code 合作久了,它的记忆文件会越来越臃肿。同一件事记了五遍,三周前的架构笔记早就不对了,有用的东西被噪音埋住。记忆越多,反而越笨。

    AutoDream 在你不用的时候自动运行,干三件事:删掉重复和过期的,把散落的信息合并成一条,用项目当前状态刷新旧记忆。

    名字来自神经科学。人睡觉时大脑在做一模一样的事。重播白天的经历,强化重要连接,修剪弱的。你早上起来觉得脑子清醒,不是因为休息了,是因为大脑趁你睡着偷偷做了一轮垃圾回收。

    AutoDream 就是给 AI 加了一个睡眠周期。两次工作之间,它自己醒来整理记忆,然后继续睡。下次你打开的时候,它的脑子比昨天更干净。