AI探索指南

  1. 太重要了!Claude Code 作者分享的一个建议:

    太重要了!Claude Code 作者分享的一个建议:
    每隔半年,把你的 claude.md、Skills、Hooks 全部删掉,再试一次。
    原因很简单,新一代模型越来越强,很多过去必须靠提示词、规则和配置才能完成的工作,现在模型自己就会了。
    AI 在进步,你的工作流也需要定期“断舍离”。

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  2. 很多人说WorkBuddy的产品名字很烂,迟早要改的,我觉得吧,一半对一半不对吧,对的部分是我也觉得它应该会有一个好记上口的中文名,不对的部分则是,跟AI时代以来产品命名届的卧龙凤雏们比起来,WorkBuddy真还算好的了,下面有请:

    很多人说WorkBuddy的产品名字很烂,迟早要改的,我觉得吧,一半对一半不对吧,对的部分是我也觉得它应该会有一个好记上口的中文名,不对的部分则是,跟AI时代以来产品命名届的卧龙凤雏们比起来,WorkBuddy真还算好的了,下面有请:
    一不小心就会被拼错的Trae
    已经被合并了的QoderWork
    美国人自己都记不住的Perplexity
    谷歌憋出屎山级的Antigravity
    真·群星闪耀。
    @aigc1024

  3. 智谱不愧是后训练之神

    智谱不愧是后训练之神
    GLM 5.3 的能力提升这么多,基座竟然和 GLM5.2 是同一个
    这个 756B 的基座要被智谱薅秃噜皮了
    他们的文章里说,不,其实还有很大的后训练空间...
    再结合 DeepSeek V4 Flash 的情况,304B 的参数干掉了 GLM5.2
    后训练确实伟大
    我现在猜测 Luna 也就 500B 左右,OpenAI 也是后训练的神
    @aigc1024

  4. 把 AI 写作的套路(固定短语、句式结构、节奏)整理成可加载到任何大模型的技能文件,让模型学会识别并删掉这些痕迹

    把 AI 写作的套路(固定短语、句式结构、节奏)整理成可加载到任何大模型的技能文件,让模型学会识别并删掉这些痕迹。
    https://github.com/letideafix/stop-slop
    Stop Slop 是一个教 LLM 去掉 AI 腔的技能包,核心是 SKILL.md,配 references 目录拆成三份:要删的短语、要避的句式、改前改后的例子。
    它点名禁用的有喉塞开头、强调词、商业腔、副词和空泛论断,结构上砍二元对比、被动语态、碎片化短句和煽动式排比。此外给了直接度、节奏、可信、像不像人、信息密度五个 1-10 分的评分维,凑不上 35 分就重写。
    部署上可以挂成技能、丢进 Claude 项目知识、写进自定义指令或塞进 system prompt

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  7. 具身数采的「鬼故事」越来越多了

    具身数采的「鬼故事」越来越多了
    https://mp.weixin.qq.com/s/ROZApRMP78eTnMu9AhCo4Q
    具身数采的鬼故事越来越多了。
    最近一个在行业里流传的案例是:一家公司批量买回数据,团队里一半的人被拖去干同一件事:数据清洗。折腾了将近一个半月,数据终于能喂进模型、正式用于训练。但此时一算,数据的有效率只剩10%。
    @aigc1024

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  9. Deepseek Harness 太强了!自己造自己,直接在对框里面让它创建一个定时任务的插件,跑了 30 分钟,修了两三次之后,成功了

    Deepseek Harness 太强了!自己造自己,直接在对框里面让它创建一个定时任务的插件,跑了 30 分钟,修了两三次之后,成功了。可以指定项目目录,指定执行的提示词,还可以在任意对中,通过自然语言创建定时任务。现已开源 :https://github.com/Ceelog/dsh-plugins
    @aigc1024

  10. 马斯克在今天《经济学人》总编的采访中表达了对AI发展的高度乐观预期:

    马斯克在今天《经济学人》总编的采访中表达了对AI发展的高度乐观预期:
    大约5年后(约2031年),AI的智能水平可能超过全人类智能的总和。
    到那时,AI几乎能在所有事情上做得比人类更好(唯一可能的例外是“成为人类本身”)。
    最可能的结果是进入一个“惊人丰裕的时代”——任何人都能得到自己能想到的任何东西,物质极大丰富。
    他承认这听起来很夸张,但以2026年的现状来看,到2036年就能验证。
    唯一可能打断这个进程的是大规模全球核战争等灾难;只要不发生第三次世界大战,人类就会走向这个丰裕时代。
    他的核心观点是传递“乐观和兴奋”的未来愿景,而不是恐惧。

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  11. 有了 AI 以后,判断自己有没有用好 AI,我觉得可以多问几个很现实的问:

    有了 AI 以后,判断自己有没有用好 AI,我觉得可以多问几个很现实的问:
    睡眠质量更好了吗?
    陪家人的时间更多了吗?
    自己更健康了吗?
    人际关系更好了吗?
    工作更轻松了吗?
    收入更多了吗?
    这些可能比“每天用了多少 AI”“又学会了什么新工具”更接近真正的标准。
    AI 本来应该是杠杆。
    如果用了很久,现实生活并没有因此变好,甚至每天花更多时间追模型、折腾工具、优化工作流——
    那可能这个人不是在燃烧 token。
    而是这个人,才是被 AI 燃烧最多的那个 token。
    @aigc1024