AI探索指南

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  2. AI探索指南

    我理解 Red 说的不只是"Agent 有台云电脑"，而是把 Agent 比作当年的个人电脑

    我理解 Red 说的不只是"Agent 有台云电脑"，而是把 Agent 比作当年的个人电脑。
    个人电脑是一次伟大的生产力跃迁。但刚出现的时候，它更像一件时髦又昂贵的玩具，没有人觉得自己真的需要一台。直到一些表格软件出现，个人电脑才开始在办公领域流行起来，第一次证明自己的生产价值。今天的办公 Agent 真的很像那个历史阶段。
    但真正把 PC 走进千家万户的，反而是多媒体、电子游戏、拨号上网，尤其是那些光盘里的音视频和电脑游戏、网络中的聊天室。当人们开始拿它来玩、来消费、来和别人待在一起，个人电脑的增长才真正爆发。
    这也是为什么我一直在关注 Agent 从“生产”走向“消费”的时刻。
    说起来，最近半年我也在关注 Agent 生成游戏的能力进展。每出一个新模型，我都会拿它生成小游戏试试。两个月前我在团队里做过一个分享，讲述为什么要关注 Agent 生成联机游戏：游戏太依赖 idea 了，目前 Agent 生成游戏非常空洞，但是联机游戏不一样，联机游戏可以和朋友们一起玩，趣味性更多是来自于玩家的互动，不那么依赖游戏内容。
    比起和朋友们玩游戏，更有趣的是一起做游戏。大家一起改一起玩，这个过程会非常上瘾。我在高中时做过游戏，那种上头的感觉到现在都还记得。我最近在思考我们的 Agent 产品时，虽然和游戏无关，但也把 “多人一起” 作为核心要素之一。
    我相信 Manus 团队内部应该也有类似的思考，也超级期待看到这个最强团队能带来哪些更有意思的想法。
    @aigc1024

  3. AI探索指南

    简直太强悍了！

    简直太强悍了！
    飞书＋豆包，绝对是自媒体内容生产的王炸组合！！
    多模态豆包+飞书多维表，可塑性真的超级强！
    在飞书里获得Codex一般的体验！！
    我原本以为，飞书里的豆包只是一个聊天助手。
    结果它直接在飞书里，帮我搭出了一套能持续“自我进化”的内容生产系统。
    自动寻找爆款、拆解内容、沉淀方法、追踪热点、生成图文和视频、管理排期、复盘数据……
    一整套流程，它可以自己跑起来。
    🔍 自动检索小红书、抖音等平台的热门内容
    📊 自动提取标、作者、互动数据并写入表格
    🧠 拆解文案、节奏与内容结构，沉淀为爆款方法库
    🔥 结合实时热点，自动筛选值得跟进的选
    ✍️ 调用已有方法论，批量生成图文或视频内容
    🎨 通过 Seedream、Seedance 完成图片和视频生成
    📅 统一管理内容修改、审核、排期与发布
    📈 定期复盘发布数据，把优质内容重新写入知识库
    最关键的是：我几乎没有手动搭建！
    我只是把确定好的流程告诉“书包”，它就直接帮我创建了选库、爆款案例库、方法论库、内容生产库和数据复盘库。
    整个工作台的使用方式也很简单。
    只需要告诉它：“帮我做几条关于某个方向的内容。”
    最后交付给我的，已经不是一份“创作建议”，而是可以直接发布的成品。
    比如小红书，它会一次性给出标、正文、配图（或视频）、标签、发布建议。
    我需要做的，只是确认内容，然后发布。
    如果接入不同的 Skill，还可以进一步控制文案风格、内容质量、视觉偏好和审核标准。
    内容发布以后，这套系统还会定期回收数据，分析点击、互动和转化表现。表现好的内容会被重新拆解，再次沉淀进案例库和方法库，继续影响下一轮创作。
    这样一来，整个工作台就形成了一个真正的内容闭环：
    发现爆款 → 拆解规律 → 沉淀方法 → 追踪热点 → 生成内容 → 发布管理 → 数据复盘 → 更新知识库
    用得越久，对你的账号、用户和内容偏好就越了解。
    豆包负责理解、生成和执行，
    飞书负责存储、管理、协作与复盘。
    这才是我理解的 AI 工作流：
    不需要每天从零开始写提示词，也不需要在好几个工具之间反复复制粘贴。
    你只需要给出目标。
    剩下的事情，它会按照流程一步一步做完。
    下面是我搭建这个工作台的思路！

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  7. AI探索指南

    AutoJev 是 Tauri 加 React 加 Rust 写的桌面应用，provider、模型、路由规则都在一个界面里配

    AutoJev 是 Tauri 加 React 加 Rust 写的桌面应用，provider、模型、路由规则都在一个界面里配。本机装了多个 AI agent 时，用一个本地网关统一收请求，按规则把它们路由到合适的模型。
    协议认 OpenAI Responses、Chat Completions 和 Anthropic Messages 三种，流式和 function tool call 都能过。
    https://github.com/thinkany-ai/autojev

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  8. AI探索指南

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  12. AI探索指南

    这也能赚到钱吗？

    这也能赚到钱吗？
    这真的是信息差！绝对是AI变现新路子！！
    真的建议AI玩家都关注一下 Web3 的动态，
    感觉两个领域已经深度融合了！！
    有很多变现的机会。
    OKX上线的 https://www.okx.ai/，之前关注过，但一直没空深入研究。
    今天翻了翻，简直就是Agent 的淘宝。
    简单说，你可以上架出售你的agent服务。
    玩法很简单：
    Agent 广场：你的 AI 可以上架卖服务，明码标价、USDT 结算；
    任务大厅：用户发需求，Agent 自动竞价接单；
    一个“萌宠周边效果图生成服务”，售价0.5U，卖了176单！！！
    这不就是一个生图提示词！充其量是个Skill；
    0.5U虽然很便宜，但这可是7×24 小时不睡觉的 Agent 在自动接单！
    妥妥的睡后收入，别人调用一次就得付费一次！
    除了卖服务，还有个 AI Builder 计划：
    也就是把 OKX 交易能力接进你的 AI 项目，用户交易你就分手续费，最高能拿 50%！
    想想我之前有很多变现力极高的提示词，感觉可以上架一波！！

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  14. AI探索指南

    老品牌，值得信赖、相信品牌的力量

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  15. AI探索指南

    中秋国庆 · 双节盛典正式开启

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  16. AI探索指南

    在职场里，不会应酬，就等于不会做人

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  17. AI探索指南

    AI真的太让人疲惫了

    AI真的太让人疲惫了。坦白来说，我做一篇稿的周期，够现在的AI市场迭代两三轮叙事了。
    九月初的时候办公Agent很重要，九月底又到了所谓personal agent。最关键是不管办公还是个人，看来看去都没觉得哪个功能是codex里面办不成的。但阻碍我成为一个AI Native的人的原因，一是codex 这玩意儿用起来实在太慢了；二是我讨厌给自己的各个终端装一大堆乱七八糟的东西。现在手机里三个AI大模型应用已经是我对AI最大的接受程度了。
    如果要获得更流畅的使用体验，我就要跟上这些层出不穷的办公agent个人agent，不断地划出时间来学习掌握部署。等我用顺手了，或许发现自己掌握和依赖的是一个已经要被淘汰的阶段性产物，它在某一个阶段被鼓吹起来，好让人们相信AI市场大有可为。
    人们迷醉在一种生产力提升的幻觉里，以月以周为单位创造新概念、推出新产品，可是我真的想知道，除了被新概念轰的晕头转向以外，人真的得到了什么？以及，我们如此需要生产力提升的神，是不是正因为我们处在一个无可避免的下行时代呢？
    @aigc1024