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关于具身智能,你想知道的一切都在这……

发了一篇科普,主要记录自己对具身智能一些公司的了解
世界上很多方法论都是错的
什么todo四象限之类
人脑的工作方式是非常线形的
每天最重要的三件事
甚至一件事
做好它
已经是知易行难
世界上很多东西比金子还要珍贵
比如@玉伯 的 linear 课
我的桌面 Agent 产品 WorkAny 开源了。

主要特性:

1. 以 Claude Code 为 Agent 运行时,可以完成各类任务
2. 以 Codex 为运行沙盒,可以在隔离环境执行脚本
3. 支持整理文件、生成网站、生成 PPT / Excel / Word 等日常办公任务
4. 支持 MCP / Agent Skills,可玩性高
5. 支持自定义模型,可以接入 OpenRouter、火山引擎、Kimi、智谱等供应商
6. 支持复用本地的 Claude Code 订阅套餐,无需额外付费
7. 支持并行任务,异步查看结果
8. 支持多套主题,样式美观

代码已发布到 Github,目前为开发版,需要自行编译可执行文件,依赖本地的 node 环境。

欢迎试用,感谢支持。

https://workany.ai/
大家都在说,未来真正的高手,是最会用 AI 的人。
很多人以为“用好 AI = 会写提示词”,其实这只是最低级的一步。
真正的人机高效协作,是一套认知升级路径。
第一层是基本操作技巧。
会提问、会追问、会用上下文,让 AI 听懂你在干嘛,这是入门,不是终点。
第二层是人机协作意识。
要清楚:AI 擅长什么、不擅长什么。它负责补短板、放大效率,你负责判断方向、做取舍,是一种选择性采纳。
第三层是能动意识,也是拉开差距的地方。
同一个 AI,给不同的人用,效果天差地别。因为真正厉害的人,会用洞察力、结构化思维和行业理解,去“驾驭”AI,而不是被它牵着走。
最后一层,是边界意识。
什么时候该信?什么时候要怀疑?哪些场景必须人工兜底?学术、新闻、决策、伦理,边界一旦模糊,效率越高,风险越大。
对应到能力上,我认为有四点:
AI思维(理解模型逻辑和边界)、
引导力(把问题拆对、把结果控住)、
判断力(对输出负责,而不是照单全收)、
整合力(把AI能力和人的洞察融合,做出1+1>2)。
未来真正的高手,不是“最会用 AI 的人”,
而是最清楚什么时候用、怎么用、用到哪一步就该停的人。
@aigc1024
给咪咪和我一样没睡醒今天
笨笨的 废柴一个🐷🚬
特斯拉机器人未来的一个应用可能是,在超充站给自动驾驶的特斯拉充电。没电了就给自己充会
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