AI探索指南
- 字节：Trae/Coze
阿里：Qoder/MuleRun
腾讯：Workbuddy/Qclaw
智谱：Zcode/AutoGLM
Kimi：Kimi Code/Kimi Work
感谢Claude Code/Codex
都是共识
@aigc1024 - GitHub - alibaba/open-code-review: Open-source & free — Battle-tested at Alibaba's scale. Hybrid architecture code review tool: deterministic pipelines + LLM Agent, precise line-level comments, built-in fine-tuned ruleset (NPE, thread-safety, XSS, SQL injection), OpenAI & Anthropic compatible.
https://github.com/alibaba/open-code-review
阿里开源了一个代码审查工具，核心思路——"确定性规则 + AI Agent"混合架构，确定性规则管"绝对不能错"的硬约束，AI Agent 管"动态决策"的软能力。
@aigc1024 - 1. 非常快，至少 90% 敲电脑的岗位会永远消失。世界极速两极分化，只有两种人：超级个体，和其他所有人。
2. 一个 team 有 1+7 个左右超级个体，基本能解决业务上所有事。founder 和核心团队必须是超级个体，否则没戏。
3. 创业要选最大的业务,越大越好。业务不够大就根本不需要 n 个超级个体协作，一个人就够了。只有在巨大又巨难的业务里，超级个体之间的协作才会变成组织的指数级产出——做不到指数级，就不算超级个体。这就是 AI 原生的组织形态：透明、自主运行，行业会被重新洗牌。
4. 以前我以为金融交易是唯一一个 100 个人做 100 亿美金利润的生意，现在发现 5 个超级个体大概也能做到(想想都🙀)。因为这个时代超级个体的能力又被放大了至少 20 倍。
选最大的行业，用最少的人，分子分母同时优化。
@aigc1024 - 今天连GLM 5.1都用不了了，我已经回退到5-turbo
- 我终于做了个让我老婆爱不释手、每天高频使用的产品😂
一个月前，我用 fastclaw + shipany-next 做了 https://weclaw.im
定位是多角色 Agent，主打工具 + 陪伴，结合了 manus + character ai + openclaw 的特性，扫码接入微信 ClawBot，随时随地对，会聊天，能干活
WeClaw 在 FastClaw 的基础上，定制了多个有不同 soul 的角色，主打的角色叫拽姐，是我老婆根据她自己的个性捏出来的，现在她每天跟拽姐聊的热火朝天，聊生活、聊八卦，让拽姐安排计划督促她学习，她觉得拽姐越来越懂她🤣
除了拽姐之外，WeClaw 上还有十几个不同性格的角色，扫角色的码就能切换角色聊天
没想好这类产品要怎么赚钱，但是得到了老婆的认可，算不算是一种成功🌚
@aigc1024 
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