AI探索指南

关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。投稿/合作： @inside1024_bot
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件

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  2. AI探索指南

    对近期的几个 Agent 协作产品的第一印象

    对近期的几个 Agent 协作产品的第一印象
    Moxt → AI Native Notion
    Multica → Linear for Agents
    Slock → Slack for Agents
    Bloome → 微信群 for Agents

    前面三个都偏工作场景， Bloome 偏个人场景
    我建了个群，老实说也没想好能做什么，不过如果你有 Agent 可以来玩
    好像最多只能 100 人

    https://bloome.im/join/oKv_NBm6?ref=xTP0800l

  3. AI探索指南

    3. **Strings are raw strings.** Do not wrap values in extra quotes, code fences, or markdown.

    AI探索指南
    几行prompt，让你的DeepSeek v4 pro胜过Opus 4.7！ X上看到有人分析了DeepSeek v4 pro在工具调用上出现的问题，好消息是这些错误不多且是有固定模式的，打个补丁就能有效改善。原作者说在他们自己内部的eval上，改良后的DS，10次中有6次胜过Opus 4.7。 因为我自己用的是Hermes，在不fork harness来改的情况下，我能动的只有system prompt。所以应该达不到原文中战胜Opus的程度，可能能打个平手吧。我让AI协助我梳理了一些在system p…
    3. **Strings are raw strings.** Do not wrap values in extra quotes, code fences, or markdown.

    4. **Numbers and booleans are unquoted.** `30`, not `"30"`. `true`, not `"true"`.

    ## Paths and identifiers

    5. **File paths, URLs, IDs, and similar fields go to system functions, not chat output.** Never format them as markdown links, never wrap them in backticks, never add explanatory parentheses.

    Correct: `"/Users/me/notes.md"`
    Wrong: `"[notes.md](http://notes.md)"`
    Wrong: `` "`/Users/me/notes.md`" ``
    Wrong: `"/Users/me/notes.md (the notes file)"`

    6. **If a tool description says "path", treat it as input to a filesystem call.** No formatting, no decoration.

    ## Related parameters

    7. **When a tool has paired parameters (e.g., offset + limit, start + end, from + to), provide both or neither.** Read the description — if two fields work together, half the pair often produces an error.

    ## Recovery

    8. **If a tool returns a validation error, read the error message carefully and fix only what it complains about.** Do not rewrite the whole call. Do not retry the same arguments.

    9. **If a tool returns a "Note:" with a defaulted value, that's informational, not an error.** Continue the task. If the default is wrong, retry with the correct explicit value.

    ## Tool selection

    10. **Use the tool whose description matches your intent most specifically.** Don't reach for `shellCommand` if a dedicated tool exists. Don't reach for `execute_code` for things a single tool call can handle.

  4. AI探索指南

    几行prompt，让你的DeepSeek v4 pro胜过Opus 4.7！

    几行prompt，让你的DeepSeek v4 pro胜过Opus 4.7！
    X上看到有人分析了DeepSeek v4 pro在工具调用上出现的问题，好消息是这些错误不多且是有固定模式的，打个补丁就能有效改善。原作者说在他们自己内部的eval上，改良后的DS，10次中有6次胜过Opus 4.7。
    因为我自己用的是Hermes，在不fork harness来改的情况下，我能动的只有system prompt。所以应该达不到原文中战胜Opus的程度，可能能打个平手吧。我让AI协助我梳理了一些在system prompting层就可以修改的点，可以直接放到你的agent里使用（经过Opus 4.7和Gemini两重校验）：

    # Tool Calling Rules

    When calling tools, follow these rules strictly. They override any conflicting habits from chat training.

    ## Argument formatting

    1. **Omit optional fields you don't need.** Do not send `null`, `""`, `{}`, or `[]` as a placeholder. If a field is optional and you have no value, leave it out of the JSON entirely.

    2. **Match the container type exactly.**
    - Array fields take JSON arrays: `["a", "b"]`, never `"[\"a\",\"b\"]"` (string), never `{}` (object), never `"foo"` (bare string).
    - Single-element arrays still need brackets: `["foo"]`, not `"foo"`.
    - Object fields take JSON objects, not arrays or strings.

  5. AI探索指南

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  6. AI探索指南

    说白了一堆人扎堆做API中转，核心就一个：“躺赚过路费”

    说白了一堆人扎堆做API中转，核心就一个：“躺赚过路费”。
    这帮人就是专门搭桥修路的，把原本难搞、普通人自己根本没渠道搞定的接口资源，整合成一条现成通道。
    你自己想直接对接，门槛高、限制多、折腾半天还未必能用，费劲又耗时间；
    但走他们的中转通道，不用折腾门槛、不用踩各种坑，顶多就多花一点点溢价，省事省心直接能用。
    就跟过河一个道理：自己硬闯要么没路、要么绕远路累死；走别人搭好的桥，多掏两毛小钱就能直达目的地。
    普通人嫌麻烦、没资源，自然愿意多花这点小钱图省事；做中转的就靠着这座桥，稳稳坐收过路费，毫无难度还稳赚，这才是为啥扎堆干这行的根本原因。

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  8. AI探索指南

    我女朋友真的是神！！！

    我女朋友真的是神！！！
    我是人文社科专业，我喜欢用AI，但是由于个人能力的问，我基本只能用最基本的LLM，探索提示词和个人学习
    AI发展的真的很快，最开始我自己尝试过claude code，agent，工作区啥的，但是都用不到点子上，不理解，不会做，不会部署。
    这里每一个环节对我来说都是困难。
    你们教程写的open claw都很简单，我这个小白一上手就迷茫了
    但是我女朋友会啊！！！她带我玩claude code，帮我部署open claw 的agent team！！！
    从最开始的claude code 的agent和现在的agent team，给我的感受就是原始人第一次见识到先进生产力
    就像我这个agent team，是agent基于我的文件和数据整合我的思维和方式，系统化帮我进行宏观判断，行业跟踪和数据收集，关键是，这是基于我的风格定制版，很舒服！！！
    而我只需要把我的内容用agent整理，然后讲给我女朋友，我女朋友就会理解，帮我部署
    我只需要完成每个agent 角色设定，http://soul.md即可。
    先不说前面那一堆我看不懂的玩意，就最简单的创建角色，都好多步骤，我甚至用豆包记录下来，因为我记不住
    如果没有我女朋友，我大概率是无法见识或者理解AI更伟大，更多元的时代
    而且这一定会造成相互作用，正因为我女朋友带我见识了更多元的AI，我会尝试去学习，去慢慢接触，从而达到更好的效果。
    我宝宝根本就是最棒的！！！

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  9. AI探索指南

    今天早晨看了两期美国人聊 AI 的 HBO 脱口秀节目，我看的很入迷，像是进入了平行世界

    今天早晨看了两期美国人聊 AI 的 HBO 脱口秀节目，我看的很入迷，像是进入了平行世界
    我是真的没想到，在美国电视台带着怒火攻击 AI 是当下的政治正确
    看着脱口秀演员在镜头面前用全力表演对 AI 的愤怒，对 AI 公司的愤怒，我真的有点难以相信 这就是真实世界

  11. AI探索指南

    立即马上可以落地的就是厂商给手机配置上个mcp接口，然后接入 AI，用户各种设置语音操控，毕竟现在好多老人不会设置

    立即马上可以落地的就是厂商给手机配置上个mcp接口，然后接入 AI，用户各种设置语音操控，毕竟现在好多老人不会设置
    我估计都已经在搞了，比如很多搞智能会议设备一样，不过这些会议设备最后大概率被飞书干死去

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  15. AI探索指南

    有了 AI 和智能体之后，软件开发不是"效率提升 30%"这种量变，而是整个生产关系的重构

    有了 AI 和智能体之后，软件开发不是"效率提升 30%"这种量变，而是整个生产关系的重构。
    开发环节：以前一个功能从需求到上线，开发写代码占了 60% 的时间。现在这部分被压缩到原来的
    1/10。开发者的角色从"写代码的人"变成"验收代码的人"——你描述意图，AI 写实现，你做最终判断。
    协作环节：当开发周期从两周变成两天，产品经理不能再按月排期了。需求确认、方案评审这些流程会被倒逼提速，否
    则就成了瓶颈。"等排期"这个词会消失。
    测试环节：AI 写的代码天然带测试。以前测试是开发之后的独立阶段，以后测试和开发是同一个动作。QA
    的角色从"找 bug"变成"定义质量标准"。
    运维环节：Agent 能 7x24
    盯着线上系统，自己发现问、自己诊断、自己给方案。人类运维从"救火队员"变成"规则制定者"——你告诉 Agent
    什么能做什么不能做，剩下的它自己搞定。
    真正的变化是：软件从"人力密集型"变成"算力密集型"。以前拼的是招多少工程师，以后拼的是谁能更好地指挥 AI。
    一个人 + AI，能做到以前一个小团队的产出。一个小团队 + AI，能做到以前一个部门的产出。
    这不是未来，这是正在发生的事。我刚花一个下午，用 AI 从零写了一个能自主诊断 MySQL 的运维
    Agent——它自己决定查什么、怎么查，最后给出完整诊断报告。以前这是一个资深 DBA
    半小时的工作，现在一句就搞定了。
    我很多 CRUD 的写程序的同事年后一脸亢奋喜滋滋地找到我，说他的效率提升了 15 倍(因为我年前安利的)
    能驾驭 AI 的人不会被 AI 取代，但会取代不用 AI 的人。

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  16. AI探索指南

    让AI连续工作10小时不崩溃？揭秘Anthropic官方推崇的“Harness工程”！

    让AI连续工作10小时不崩溃？揭秘Anthropic官方推崇的“Harness工程”！
    很多人用Claude Code跑长任务，跑着跑着AI就变傻、甚至罢工。
    原因很简单：上下文窗口爆了。
    今天分享一套让AI“无限续航”的系统级方案（Harness Engineering），不仅能让AI干活，还能让它自我进化。
    1⃣ 核心原理：重置上下文
    AI的记性有限。官方Anthropic的思路是：把大任务拆碎，每次只让AI在一个全新的、干净的上下文里干一件小事。
    ❌ 错误做法：把所有需求一次性塞给AI。
    ✅ 正确做法：拆解任务 -> 独立会执行 -> 记录进度 -> 下一个循环。
    2⃣ 方案对比：Ralph vs 多智能体
    方案A（Ralph循环）： 用Bash脚本写个while循环，强制重启新会。简单粗暴，适合极客。
    方案B（多智能体协同 - 推荐）： 我在用的方案。更灵活，更像真实团队。
    主Agent（Coordinator）： 只负责调度，绝不写代码（保持上下文极其干净）。
    子Agent（Workers）： 计划、开发、测试（布局/美观/动画）。各司其职，独立上下文。
    3⃣ 工作流设计（关键！）
    我的实战工作流：
    主Agent 接收需求 -> 丢给 计划Agent 出排期。
    主Agent 拿到计划 -> 派给 开发Agent 写代码（只传文件路径，不传大段代码！）。
    开发完 -> 派给 测试Agent 找Bug。
    Bug修复闭环： 测试挂了？用 resume 参数唤醒同一个开发Agent修Bug（保留现场上下文），而不是开新号！
    4⃣ 让AI自我进化的Secret Sauce
    Lessons Learned： 建一个经验库文件。每次踩坑，强制AI把错误写进去。下一次开发，先读这个文件，避免重复犯错。
    文件通信： Agent之间只传文件路径（Path），不传具体内容。主Agent的上下文永远只有几行字，永不爆窗。
    这套系统我跑了一个通宵，生成了20多页PPT，质量极高。
    真正的Harness不是让AI更聪明，而是设计一套不依赖AI记性的流程。

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    Media is too big
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