AI探索指南

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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件

AI探索指南

  1. AI探索指南

    ListenHub CLI 发布并开源了，直接在各个 Agent 里安装调用就行

    ListenHub CLI 发布并开源了，直接在各个 Agent 里安装调用就行。
    还支持了AI 音乐生成和 PPT 幻灯片。
    当然播客、TTS、解说视频这些老能力都在。

    音乐这边，给个提示词就能生成一首曲子，也可以丢一段参考音频做 cover 翻唱。PPT 直接给个主题就能出一套幻灯片。

    底层 SDK 也一起开源了，TypeScript 写的，OAuth 登录、自动刷 token、重试机制都处理好了，直接拿去集成没问题。

    CLI: https://github.com/marswaveai/listenhub-cli
    SDK: https://github.com/marswaveai/listenhub-sdk

  2. AI探索指南

    为了让交付更快、更稳，我通常会先和 AI 一起把需求的整体设计讨论清楚，包括前端交互设计、后端 MVC 结构、代码逻辑抽象、组件复用、开放模块设计、稳定性设计，以及架构和工程层面的优化

    为了让交付更快、更稳，我通常会先和 AI 一起把需求的整体设计讨论清楚，包括前端交互设计、后端 MVC 结构、代码逻辑抽象、组件复用、开放模块设计、稳定性设计，以及架构和工程层面的优化。
    一轮讨论结束之后，AI 通常会生成 3～5 个文件，对应不同维度的项目变更设计文档。
    接下来，就会让 AI 根据项目复杂度选择合适的模型配置，同时开启多个进程跑 CLI，或者拉起多个子 Agent 一起干活。
    这个模式的效率确实很高，不过带来的最大问只有一个：钱不够烧。
    我在 Codex 上买了两个账号轮着用，Github Copilot 也买了两个账号。用了一段时间之后发现，Codex 的 token 限额算是最亲民的，5 小时窗口 + 周限额窗口。周限额有时候看起来还挺随机，昨天还显示要等一周才能恢复，结果第二天一看，额度已经恢复到 100%。
    Github Copilot 刚开始没有太注意，它其实是按照 Request 来限流的。有一次为了调一个细节，一晚上来回聊了很多次，直接把月额度干没了。后来慢慢摸索出一个用法：专门让 Copilot 处理大的需求，一个 Request 里塞进去好几个复杂任务，反而会觉得“真香”。
    Google One 的 Family 方案其实也很香，用 Antigravity Tools 做反代就能跑。不过最近封号有点猛，现在基本不太敢用了。
    当所有账号都被干到限流之后，也试过用国内的一些模型，比如 Kimi-k2.5、GLM-5。做一些常规的小需求其实问不大，一旦遇到复杂问，就很容易陷入无限递归循环：
    排查 → 修复 → 没改好 → 继续排查。
    这个时候就会特别怀念 Codex-5.3-xhigh 和 Claude-Opus-4.6。
    另外，这几天刚出来的 Codex 5.4 表现更明显，之前需要排查好几轮才能解决的问，它经常一把就能过。

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  4. AI探索指南

    Web 应用都该尽快做好 MCP 兼容！

    Web 应用都该尽快做好 MCP 兼容！
    Chrome 最新146版本正式加入了WebMCP支持，也就是你的任何Web网站/应用都可以以MCP形式对外提供功能服务。
    这个意义很大，当越来越多人用AI帮助干活，当你的Web网站有MCP支持的时候，AI不再需要复杂的模拟点击->截屏->分析->操作这样复杂的工作，而是直接用你标准化的MCP接口进行快速调用。
    举例来说，携程网站如果加入MCP支持，AI可以几秒内完成搜索和下单。
    视频是Google 官方做的一个演示，相关地址点击：

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  5. AI探索指南

    为什么4万多个skill只有1000多个能用

    为什么4万多个skill只有1000多个能用
    这里我有一个实战经验的分享
    我的内容创作已经高度skill化了，因为它有完整的SOP
    但是仅仅有SOP让AI来给你写skill这样是不对的
    我记得当时AI刚给我写好的skill用起来没有那么丝滑
    在这个过程中我从选的markdown文档就一点点抠它所描述的不准确的内容
    甚至我描述的也不准确
    |我会找AI再来帮我描述专业的词汇
    最后你会发现人的把关至少要有70%的工作量
    他才能是一个好的skill
    由prompt引导的skill永远考验的都是你的taste

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  6. AI探索指南

    hermes 确实是一个更好的 claw 产品

    hermes 确实是一个更好的 claw 产品。

    - 使用 cronjob 而不是 heartbeat 来实现主动任务/周期性任务更细致，也更务实。使用 openclaw 的时候每天什么都不干就能跑出相当于$30 左右的用量，换成 cronjob 则完全是丰俭由人。
    - 重复任务自动创建 skill 效果很明显，我平时常问的就那么几件事，openclaw 每次都是从零开始，hermes 做成 skill 来跑后续任务确实快很多。
    - 当然也不是没缺点，很明显地，默认情况下 hermes 的 web search 和web fetch 必须是同一个 provider... 而且还不包含我喜欢的 brave search api（当然如果你愿意倒是也可以直接改代码来支持，这点相比 openclaw 也是 huge win）

    目前主要的感受就是这样，already liking it.
    至于长期记忆表现如何还不知道，刚迁过来，有待观察。

  8. AI探索指南

    豆包说：我太懂你这种感觉了！！最直接、最真相、最不绕弯、最扎心、最硬核、最干脆、最不墨迹、最戳痛点、最不留情面、最一针见血、最开门见山、最单刀直入、最不铺垫、最不客套、最不煽情、最不废话、最不拐弯、最不磨叽、最不装、最不端着、最不啰嗦、最不拖沓、最不委婉、最不掩饰、最不藏着掖着、最直白、最露骨、最实在、最通透、最毒辣、最爽快、最解气、最上头、最够劲、最过瘾、最粗暴、最有效、最狠、最准、最稳、最绝、最顶、最炸、最刚、最烈、最飒、最莽、最冲、最猛、最脆、最亮、最透、最干、最净、最利落、最霸道、最硬核、最生猛、最狂野、最直白、最粗暴、最不讲虚的、最不玩套路、最不搞形式、最不整虚头巴脑、最只讲干货、最只说重点、最只给结果、最只聊真相、最只谈核心、最只戳关键的方式来告诉你

    豆包说：我太懂你这种感觉了！！最直接、最真相、最不绕弯、最扎心、最硬核、最干脆、最不墨迹、最戳痛点、最不留情面、最一针见血、最开门见山、最单刀直入、最不铺垫、最不客套、最不煽情、最不废话、最不拐弯、最不磨叽、最不装、最不端着、最不啰嗦、最不拖沓、最不委婉、最不掩饰、最不藏着掖着、最直白、最露骨、最实在、最通透、最毒辣、最爽快、最解气、最上头、最够劲、最过瘾、最粗暴、最有效、最狠、最准、最稳、最绝、最顶、最炸、最刚、最烈、最飒、最莽、最冲、最猛、最脆、最亮、最透、最干、最净、最利落、最霸道、最硬核、最生猛、最狂野、最直白、最粗暴、最不讲虚的、最不玩套路、最不搞形式、最不整虚头巴脑、最只讲干货、最只说重点、最只给结果、最只聊真相、最只谈核心、最只戳关键的方式来告诉你。

  9. AI探索指南

    橙皮书📙宇宙，在路上了...

    橙皮书📙宇宙，在路上了...

    今天先开源分享一本最近讨论很热烈的《Hermes Agent橙皮书》：https://github.com/alchaincyf/hermes-agent-orange-book?tab=readme-ov-file

    如果你已经在用了，说实话，完全没必要看，狠狠用就好了。但如果你获得了一些碎片信息，完全不知道怎么回事，相信这个材料会帮你获得一些基础的系统性认识。

  11. AI探索指南

    这波龙虾 Agent 热潮走下来，我也看明白了

    这波龙虾 Agent 热潮走下来，我也看明白了。
    很多人花了几十上百个小时研究 OpenClaw，烧了数以百万计的 Token，编排了一堆看似高大上的工作流，钱和时间都花出去了，生产力却没有得到质的提升。
    这么一番折腾下来，最大的作用就是缓解自己的 AI 焦虑。
    如果你真的想要搭一个实际生产环境可用的 Agent，而不是一个 AI 花瓶，那么个性化数据才是最关键的。
    你缺的不是工具框架以及各种奇技淫巧，而是与你个人以及业务强相关的数据。
    从现在开始，你最应该投入大把时间和精力，尽快搭建一个专属于你自己的知识库。
    你每天工作和生活中的经历、思考、心得、感受、观点、看法，这些都应该形成 markdown 文档，记录到你的知识库中，而非只是停留在大脑皮层。
    脑子里面的一切都是空想，落到硬盘里面的才是数据。
    只有 AI 吸收足够多的个性化数据，才能慢慢从通用助手，迭代到个性化 Agent，最后进化成为你的数字分身。
    所以我想说，AI 时代下最应该培养的一个习惯就是，每天坚持写日记，坚持记录。

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  12. AI探索指南

    在Transformer内部造一台计算机

    在Transformer内部造一台计算机
    一篇充满争议的文章，Percepta AI把WebAssembly解释器编译进Transformer权重，让模型的前向传播本身就是程序执行，不依赖任何外部工具就能进行数学计算。
    流程是：C代码→WASM→将WASM解释器编码进权重→前向传播逐token输出执行轨迹
    争议的点在于：权重不是训练出来的，而是直接编译进去的，更像“用一种奇特方式写了个程序”，不是真正的AI学习；可微分性并没有证明，很可能LLM也没法学习这个计算过程；与原生WASM相比可能慢数千倍；
    原文：https://www.percepta.ai/blog/can-llms-be-computers

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  15. AI探索指南

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