AI探索指南
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- 在几个人工作能力相同的情况下
那些积极主动，情商更高，善于沟通的人
做事拿到的结果往往也会更好
人是这样的
Agent 也是 - Slack 这家公司太离谱了
昨天宣发 ColaOS，是我们公司最忙的一天
结果它直接就把我们的工作区删除了
一个做 IM 的，都没有任何的界面提示，也不让人备份数据，就直接给删掉了
而它就在几天前，刚刚还扣了我们公司一笔订阅费
我们员工都懵了，不知道的还以为老板跑路了呢…
后来知道是所有的中国大陆和香港澳门的企业都被删除了。
Slack 客服辩解说，我给你们这些企业都发过邮件啊…
大哥，这么重要的事情，你一边收着钱，就发个很容易进垃圾箱的批量邮件…
这种服务水平的企业以后谁还能信任呢？ - 跟 语雀创始人、前飞书副总裁玉伯
老师聊了近两个小时，在整理文字内容时，印象最深的一些点：
1️⃣ 知识管理是个伪命。不要往笔记软件里分类囤资料了，AI 早就是现成的超级大脑，多逼自己持续输出，把处理海量信息的脏活全交给大模型。
2️⃣ 很多创业者做 AI 怕大厂跟进，其实大可不必。大厂受限于绩效考核，根本不敢在看不清的项目上赌太多，最多派三五个人去预研。小团队只要带上几十个 Agent 杀进去，在局部战场是可以一战的。
3️⃣ 原来互联网免费吸用户的商业逻辑必须改变。大模型时代每次调用 API 都在烧钱，免费用户只会变成拖垮公司的成本。做 AI 产品必须尽早过滤掉不愿付费的人，直接拿硬核价值换真金白银。
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@openclaw1024 - 用日常聊天对即能训练你的OpenClaw，边对边训练AI：OpenClaw-RL，越用AI越懂你的风格偏好
你在和龙虾聊天时，系统就会自动完成数据收集、评分、模型训练整个流程
这种边聊边训的极简模式，无需数据标注团队或繁琐的打分界面，也无需刻意“赞/踩”，只需像平常一样跟AI聊天、布置任务或纠正错误即可，每一次交互都是为模型提供训练信号
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- perfect match
- Cola 为自己设计的生日蛋糕送到了
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这大概是我这辈子做过的最难做的一个产品了。
我们从 2024 年创业之初，就想做一个可以用自然语音交互的 Voice Agent，但是创业第一年真的好难，时代的发展也还未到，我们根本无法做出来，只能先把语音的部分先做完，也就是 ListenHub。
2025 年去年 9 月，我们拿到了第二轮融资，正式立项 Voice Agent，可依然困难重重。方向模糊，团队纠结，认知不到位，技术不支持...我们只能默默积累认知，积累技术。
直到今年 2 月，我觉得技术到位了，我的认知到位了，我找到团队，说出了全面回归初心 All In Agent 的想法， 我们迅速默契地达成了共识。
整个团队，心无旁骛，全速冲刺。
五周时间，我们终于，做出来了。
她叫 ColaOS。
来看个视频，认识一下她吧。
她背后的故事，都在这里
https://mp.weixin.qq.com/s/LypPv3wTqvW65HZHP6wvtg - 目前最强的Vibe Coding（AI编程）插件！在Github上已经92K星！
它给那些AI编程工具直接塞了一套完整的软件工程流程，不再是随便丢个需求就让AI乱写代码，最后项目一团糟。
它强制走7个阶段：先像苏格拉底一样把需求问清楚，生成设计文档；
设计OK了再拆任务到具体文件和代码片段；然后严格TDD（先写测试、跑失败、再写代码通过，不然直接重来）；
每步完事还得双重审查，规格对不对、代码质量行不行，不通过就不让下一步；最后多Agent一起干活，主Agent调度，搞完自动开PR。
现在GitHub已经92k+星了，支持Claude、Cursor这些主流工具，装上就自动触发。你啥都不用管，AI瞬间从副驾驶变整个工程团队。
https://github.com/obra/superpowers
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- 前几天 36kr 的视频讨论宇树上市，类比宇树为机器人圈 pdd。
我之前就觉得是的啊
王兴兴本人给外界的体感都很像黄铮，从营销、供应链管理等等各方面都像。 - 明明 ai帮你做了很多，为什么反而更耗？
因为它天然对大脑认知资源收最贵的两种税，切换税和监控税，而且两者经常叠加一起出现，所以经常表现为：
1.你总在做事和审稿之间来回跳，还得盯着一个时好时坏的系统。
2.你必须持续保持半怀疑、半接纳的状态，这比纯创造更难进入稳定节律。
这是在承担一种非常不便宜的监督负担。
因为太消耗，跟好几乎每天都泡在AI里的朋友聊天，他们说自己食量变大了，蛋白质需求更高了，更不爱动了，也懒得和其他人说话了，甚至大半夜会睡不着，从床上爬起起来点个宵夜，体重也蹭蹭往上涨🤦
