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
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
AI探索指南
- 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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@aigc1024
OpenClaw小龙虾🦞专属频道
@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
@aigc1024
OpenClaw小龙虾🦞专属频道
@openclaw1024 
- 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🤦 - 听了这两天了三档播客，全都有扫地机器人的口播🙃
机器人入侵了。会扫地那种。
从普通到非凡：7 天 + 10 条记忆 + 20 次对话。到传说级：90 天 + 100 条记忆 + 200 次对话。
成长曲线参考了宝可梦的经验系统，前期升得快给正反馈，中期平稳，后期要真投入。
三个指标一起看是故意的。只看对话次数，水聊天就能升；只看天数，挂机就行。三项同时达标，才说明你真的在用 Agent 干活。
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心跳系统
很多宠物系统的心跳逻辑是"回来喂我，不然我饿死"。拿负面情绪绑架用户。
CodePilot 反过来。你不在的时候，Buddy 自动帮你干活：整理记忆文件、跑到期的定时任务、准备一份简报。
你回来打开 CodePilot，Buddy 已经帮你准备好了："今天有 3 封重要邮件，周刊素材收集到了 7 条，下午 2 点有健身。"
不是"你的宠物好饿"，是"你的宠物帮你把活干了"。
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空间存在感
CLI 的宠物只在你执行命令时出现，说白了是个 XP 条换皮。
CodePilot 的 Buddy 同时出现在侧栏、看板、聊天窗口、系统通知、顶栏。你不用执行命令才能看到它，它就在那里。
桌面端能做到"一直在"，CLI 做不到。这种持续的存在感改变的是你和工具的关系——不是在用一个软件，是在跟一个伙伴一起工作。
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为什么这么设计
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隐性教学
马里奥第一关不会弹教程说"按 B 跑步"。它用关卡设计让你自己发现。
宠物系统做的一样。用户以为自己在养宠物，其实在做三件事：积累 Memory、配置工具（CLI 和 MCP）、搭建工作流。等回头看，Agent 基础设施已经搭好了，自己都没意识到。
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为什么是宠物不是人形助理
三个原因。
恐怖谷。人形助理会让用户期待"你看起来像人，为什么不能像人一样理解我？"宠物没这个包袱。
犯错的代价不同。宠物关系里用户是主导方。人形助理一犯错，失望感就来了。宠物犯错？"哈哈它好笨"，然后继续用。
情感投射更直接。拓麻歌子 1996 年就证明了——32×16 像素的虚拟生物让全世界小孩哭着给它喂饭。人对动物的情感依附比对虚拟人更直接，防备更少。
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用注意力经济的武器打生产力的仗
扭蛋、进化、稀有度——这些全是注意力经济验证过的机制。抖音用它们让你多刷三小时，手游用它们让你多充三千块。
CodePilot 用同一套机制，但指向完全不同的行为。扭蛋让你打开产品，进化让你持续使用、积累上下文，稀有度让你看到 Agent 确实在变强。
游戏化不是倒退回注意力经济。是拿着它的武器，干不一样的事。
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Agent 的能力在指数增长。模型几个月翻一倍，工具生态天天在扩，协议标准快速统一。人的学习速度是线性的。这个差距只会越来越大。
让用户读文档？不会读。做新手教程？三天就忘。
宠物系统是目前最现实的解法。它不要求用户学新概念，用人类几千年来最熟悉的关系——照顾一个生命——把一套新技术体系包进去了。
Buddy 在成长，Agent 基础设施也在成长。用户不用知道后面那句话，前面那句就够了。
