AI探索指南

  1. 最近几个月都在高强度使用 AI 写代码,感受是 vibe coding 确实简单,只要你会打字,基本就能做出东西

    最近几个月都在高强度使用 AI 写代码,感受是 vibe coding 确实简单,只要你会打字,基本就能做出东西。
    但如何使用 AI 真正高效地交付一个产品,却并不简单。最大的问在于,信息的传递是有损的。人与人之间沟通会丢失掉一些信息,人指挥 agent 时又会丢失掉一些信息,一直走下去,势必就会出问。
    当出现问时,人往往已经丧失了对代码 100% 的掌控,而 agent 又倾向于做保守式,向后兼容式的修复,导致继续糊屎。
    最后实在受不了了,只能让 agent 按照旧实现重写一个新的 😵‍💫

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  2. AMD 推出了一款和Mac mini 大小差不多的

    AMD 推出了一款和Mac mini 大小差不多的
    本地 AI 开发平台
    对标英伟达的 DGX Spark(GB10)
    128GB 统一内存,无需联网可在本地跑最高 2000 亿参数的大模型
    所有模型运行环境都配置好了,宣称:从开机到出 token 只要几分钟...
    能跑GPT OSS 120B、Qwen 3.5 122B、Qwen 3.6B、GLM 4.7 Flash 30B等模型
    配置置带 Wi-Fi 7、蓝牙 5.4、10GbE 有线网口、4 个 USB-C 口(其中一个用于供电)、一个 HDMI 2.1b 输出。
    售价 3999 美元起

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  3. 干什么活就用什么AI,分享我的自用AI工具清单

    干什么活就用什么AI,分享我的自用AI工具清单
    我把日常8大工作场景的最优工具整理出来了,都是我亲自跑通流程的
    不是全网最全,但一定是最实用的
    1. 学习 & 研究
    核心需求:抓信息、消化长文、生成笔记、深度学习
    最优工具:
    NotebookLM:把一堆 PDF、网页、视频转成播客,开车的时候听,学习效率直接翻倍,现在跑在 Gemini 3上,理解能力比去年强太多
    YouMind:我自己在用的 AI 创作工作台,搜索、整理、生成一条龙,特别适合需要反复迭代的内容项目 ,一站式学习工作台
    Perplexity / Gemini 3:实时研究用这两个,Gemini 速度快还免费,背靠google搜索庞大的数据,信息的搜索没得说,Perplexity 引用更规范
    使用建议:日常快速问答用 Gemini,复杂研究用 Claude + Perplexity 组合拳
    2. 写作 & 内容创作
    核心需求:生成草稿、优化文案、创意输出
    最优工具:
    Claude Sonnet 4.5永远的神:复杂写作、长内容的首选,写出来的东西最像人写的
    3. 编程 & 开发
    核心需求:写代码、调试、自动化、快速构建产品
    最优工具:
    Cursor:$60/月(20刀属实不够用),AI IDE,堪称AI编程届的鼻祖了,AI调教水平绝对是遥遥领先的
    Claude Code:$20/月起,$100/月,深度推理能力最强,1M token 上下文窗口,高手必备
    v0 / Lovable / Manus:自然语言转web,不会代码也能做产品
    n8n / Make / Zapier:工作流自动化,把重复劳动交给 AI
    使用建议:新手从 Gemini CLI 起步,准备投入就上 Cursor 或 Claude Code
    4. 图像生成 & 编辑
    核心需求:海报、设计、商业 KV、修图
    最优工具:
    Nano Banana Pro / GPT Image 2:高质量生成,文字排版准确,商业场景能直接用
    Ideogram:2026年最可控实用的图像生成工具
    Midjourney / Flux:创意艺术向,适合做概念图和插画
    使用建议:一套提示词可以输出多场景(门店海报、地铁广告、小红书封面)
    AI 时代最稀缺的不是工具,是审美
    5. 视频 & 动画
    核心需求:短视频、广告、数字人、唇同步
    最优工具:
    Seedance 2.0:2026年5月登顶 Artificial Analysis 排行榜第一,支持9张图+3段视频+3段音频混合输入,适合从自己的素材库构建视频
    Kling 3.0:电影级单镜头最长15秒,4K/60fps,多镜头故事板,角色一致性最强,原生音频支持5种语言唇同步
    Veo 3.1:Google 出品,综合质量最强,真人对的逼真度天花板
    HeyGen:数字人、唇形同步、多语言翻译,商业场景首选
    使用建议:没有单一最佳工具,根据场景选
    需要从自己素材生成→Seedance 2.0
    需要电影感长镜头→Kling 3.0
    需要最真实的对→Veo 3.1
    6. 音频 & 音乐
    核心需求:配音、翻译、音乐生成、播客
    最优工具:
    ElevenLabs:声音克隆、情感配音,质量最稳定
    Suno :音乐生成,从哼唱到完整编曲
    Gemini TTS / Podcastle:播客制作、多语言翻译+唇同步
    7. 效率 & 自动化
    核心需求:会议纪要、任务执行、一人公司运营
    最优工具:
    Manus:端到端 Agent 任务,让 AI 真正帮你干活
    飞书:会议纪要自动生成
    Dify / Coze:国内自动化平台,搭建自己的 AI 工作流
    Zapier / Make:连接各种工具,打通数据流
    2026年,AI 是用来真正提升生产力、实现商业变现的
    干什么活,就用什么 AI
    @aigc1024

  4. 在精神层面上照顾自己

    在精神层面上照顾自己。
    「✅越野跑的心态:开始人山人海,后面独自跋涉」
    当距离拉得足够长的时候,绝大部分时间自己在面对自己,你要找到你自己的节奏。
    越野跑:比的不是在你目之所及范围之内,谁比谁更快。而是在整个过程中,谁掉速最慢。
    所有你以为的信号,真正的感受它,大部分是噪音。
    简化,多余的动作,都不要做。
    把过程当做目标本身,你的心态会截然不同。
    「✅人生选择与机会成本」
    我没有把自己当成一个社会高功能角色,愿意呈现内心的真实性,无所畏惧敢那样的生活。
    沉默成本:我似乎正在放下的一种价值评判体系。
    「✅一个具体的对手」
    我们不是在比较,在互相给对方做配速,是一个互相支撑的关系。
    这是你的路,你enjoy你的路就行了。那一段相遇最美好,我们就enjoy那一段。过去就过去了。
    没有什么是容易的,但如果失败,那就失败了,说明它不适合你,换下一个。
    「✅航行的状态」
    竞速 or 休闲。
    精细化经营:处于困境,每天细微的改进一处,300天300处改进,系统会有质的飞跃。
    保持足够的警惕性,但不能全程紧绷。
    航行也是复杂系统,冲过终点线之前,没有人会确定能赢,因为海上的天气是复杂多变的。不要试图掌控。极限的情况下,要么你就妥协,在那等着;要么你就乐观的面对。
    「✅愿望清单和骨感现实」
    生活当中遇到了可能性的时候,拥抱它,因为它不在我的拒绝的范围之内,它是可被接受的。那唯一需要的是调整一下顺序。
    安全感从来没有从钱来。默认精神生活跟物质生活其实不直接相关,因为80年代就是没什么。
    「✅视觉化管理自己的人生」
    一直在保护自己大脑生成画面的能力。这件事情但凡没有画面,大概率是不会去推动它。
    生活像打游戏,不断的点亮有限的地图,只照亮有限的前方。视野虽然有限,但是却面对无限的选择。大部分的选择是假选择。
    更多地倾听系统一。
    每个人内心都有一些狂野的想法。把它写下来,才有机会识别它是你内心真正的指引。
    想法也好,语言本身也好,都不构成你是谁。但那个选择(行动)会。
    人之所以成为人,不是因为我们有大脑,恰恰是因为我们有了所有的五感,所有的信息都是有效的。
    元好奇心:小时候就享受的事情,反而更容易把过往积累的经验,蒸馏生成新的方法论,为我们所用。
    要超越系统二、超越语言的限制。靠身体跟自然界、真实社会互动碰撞出来的感受,最珍贵。
    @aigc1024

  5. 给我启发很大的一期播客,好在哪里很难讲清楚

    给我启发很大的一期播客,好在哪里很难讲清楚。
    直接把课代表的评论贴过来:
    「✅相信身体,相信直觉」
    真正相信、正视过自己的系统一。
    情绪是身体给意识的报告。心流也不只是奖励,它更像高难度任务里的操作系统。
    顶级运动员说相信直觉,背后是成千上万次重复训练带来的肌肉记忆。
    一个优秀的创作者说相信现场,背后有长期输入、输出和验证做支撑。
    系统一绝不是贬义词,也许我们应该警惕的是未经训练的冲动。
    而厉害的经历过打磨的系统一,是身体和大脑一起完成的判断。
    很多时候,不可能并非事实判断,只是我的能力、方法和时间尺度暂时与目标没对上。长期主义如果没有短周期反馈保护,很快就会变成自我感动或者自我否定。
    让要让系统1在身体、运动、创作和关系里保持敏感。
    人在不同处境中的身体感受、意志力,以及做出的选择,真正定义了我们是谁。
    「✅城市生活限制了我们的感受和反馈能力」
    熟悉环境的陌生化能力。
    让人回到城市以外的大自然,至少离那些花鸟鱼虫距离近一点。找回每个人跟自然界互动的能力。
    审美一定是建立在信息的多样性,把自己浸泡在丰富的对自己建立正反馈有价值的信息当中。
    找到一个正反馈系统,最好是你的兴趣、热爱引导。
    「✅最大化地营造一个方便自己进入到心流的环境和生活节奏」
    主动搭建一个容易进入心流的路径。
    机械性的重复运动,让大脑进入缺省模式,反而容易触碰到心流的状态。
    「✅与身体的痛苦反馈相处」
    不做更多的限制,随着脑电波做自己想做的事儿,不用去较劲。
    人体可以通过极限运动,重新塑造自我、大脑,根本性的器质性的改变。
    去大自然是释放自我,捕捉不同心流状态,忘却时间,不是自我评判。
    「✅对身体信号的感知」
    倾听自己身体的反应。
    要有不同的体验。AI时代,会提出问的综合素质人才,更重要。
    「✅视觉化,想象,把路展开吧」
    如果世界是虚拟的,你只需要生成眼前这一块,不用渲染整个地图。
    把最不可能的目标拆解到足够小、可执行的目标。
    「✅运动员对系统一的训练」
    所有对系统一的强调,一定正常经历了完整的(跟痛苦持续交手的)过程。在这个过程中,系统二发挥强大作用,理性、反复的自我审视,学习知识。
    顶尖运动员,经过上万次重复练习,相信自己的系统一(直觉)。
    「✅巅峰体验」
    专注力,是可以训练的。
    把自己身体打造成一个可以正反馈的状态,不断的找自己的兴趣。
    做一些微小的调整,对身体的日常改变也是足够的。
    坐,是一个最糟糕的事情。哪怕多一些走路,多一些散步,以及

  6. 我们做的 MotiClaw 今天正式上线公测了:

    我们做的 MotiClaw 今天正式上线公测了:https://www.moticlaw.com/
    从2026年初,AI 圈进入了超高音速的发展,从openclaw再到hermes,从 Agent 再到 AI 私人助理
    怎么学也学不完的焦虑,送钱去安装龙虾,我们似乎在为焦虑买单,最后总是扑空,似乎 AI 总是在距离我们很近的地方,但是又很遥远
    我跟大家一样,在焦虑中前行,并也通过比如飞书搭建了全套的 AI 员工团队(30+ AI 员工,不同主群生产线),在我以为可能我算是“终于上岸”AI团队的时候,我发现了这是一场巨大的“骗局”
    即使我可能算是成功搭建起来 AI 团队的那批 AI 探索者,但是,如何更好地管理 AI 员工,面对一个个对框、排山倒海而来的海量定时任务消息,我陷入了沉思
    最后,我找到了一丝希望,那就是用我最擅长的做产品的思路,来彻底解决这种“失控感”,我不再寄希望于只有一个对框可以解决所有的 AI 员工管理
    我发现,我需要一个可以全面掌控 AI 团队的面板工具,从网站形态到客户端形态,从对标运维面板到从0到1探索全新的客户端离线 Agent 框架多应用架构(hermes、openclaw以及未来更多的Agent框架)
    我似乎进入了一个无人之境,进入了一个前所未有的领域,如何解决hermes、openclaw的一键安装、如何自动更新应用、如何解决windows等不同系统的兼容性问...
    在近一个月,我跟AI圈的小伙伴,几十人打磨出了 MotiClaw 第一个正式版本,也希望大家能不需要再因为 AI 焦虑,减轻反复失败中学习 AI 、搭建AI 的痛苦感
    这是一款面向普通人、数据、数据全部属于你的 AI 产品,而你只需要点击下载,点击配置,重新找回是服务你作为人类的一款产品,不再把你当做 Agent 、技术专家,你只需要给自己一次机会,来看看,MotiClaw 是不是带你离 AI 更进一步,离提高你的生产力更进一步
    欢迎来到全新的普通人的 AI 世界,希望这款带有一点产品经理理想主义的产品能够给你一些不一样的体验,Enjoy~
    @aigc1024

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  9. 最近余承东重提盘古,让我想起机器之心当时的报道,摘录几段:

    最近余承东重提盘古,让我想起机器之心当时的报道,摘录几段:
    > 如果你是一位 NLP 从业者,你可能发现,最近的中文 NLP 社区有点热闹:「中文版 T5」、「中文版 GPT-3」以及各种大规模中文版预训练模型陆续问世,似乎要带领中文 NLP 社区跑步进入「练大模型」时代。
    > 在此背景下,中文语言理解测评基准「CLUE」也经历了它的前辈「GLUE」所经历过的盛况:一个模型的冠军宝座还没坐热,就被一个更新的模型挤了下去。
    > 这次刷榜的,是一个叫「盘古」的 NLP 模型。
    换言之,在盘古之前,模型竞赛已经开始了,从当时的榜单图片中可以看到,参与者至少有美团、阿里、搜狗。盘古不是第一个。其实,当时GLM、CPM等也已发布,发布在悟道旗下。
    可以看到,盘古的研究机构是“华为云-循环智能”,这个“循环智能”是什么公司呢?就是杨植麟的上一家公司,也就是引发投资人提起仲裁的那家公司。
    机器之心这篇文章,主体就是对杨植麟的采访。而且那个时候,Moonshot的名字就已经出现了:
    > 在最近的一次访谈中,循环智能 NLP Moonshot 团队向机器之心介绍了这个项目的初衷、挑战和具体的解决方案。
    所以,如果想尝试原盘古团队的新作,也许可以试试Kimi Moonshot的产品。
    这篇文章结尾,还记录了目前一段预言:
    > 清华大学计算机科学与技术系教授唐杰在前段时间接受机器之心采访时曾表示,「超大规模预训练模型的出现,很可能改变信息产业格局。继基于数据的互联网时代、基于算力的云计算时代之后,接下来可能将进入基于模型的 AI 时代。」杨植麟也同意这一观点。在他看来,这个新时代将有两大特征。
    > 一是 AI 生产效率的变革。随着标注数据需求大幅降低,AI 生产效率将迎来两到三个数量级的提升,摆脱原来依靠大量样本的落后生产方式,进入规模化量产时代。
    > 二是 AI 场景的指数级增加。技术的突破往往带来新市场,而目前 AI 商业化的现状就是需求很多但技术不一定满足。AI 预训练技术突破之后,马上可以解锁很多新场景,从数字化程度比较高的行业走向传统行业,从大型企业走向中小企业。
    前述提到的比盘古更早发布的GLM模型,论文署名最后两位就是杨植麟和唐杰。
    https://www.orangeclk.com/2026/06/14/pangu-to-moonshot/
    @aigc1024

  10. 我在努力做ppt中复制粘贴好累哦,有没有人发明机器人帮我复制粘贴呢,“一键导入”,因为要用规定的模板

    我在努力做ppt中复制粘贴好累哦,有没有人发明机器人帮我复制粘贴呢,“一键导入”,因为要用规定的模板。今晚食堂阿姨太可怕了一碗粉丝里只有堪堪几根粉丝,连我这种低饭量的人到这个点也饿了之前从未如此,一个碗全是汤怀疑她在糊弄小姑娘,我都捞不出来粉,害得我现在又点了外卖被迫加餐。好冷啊这么饥肠辘辘是不是阿蓝空调开冷咯,虽然吧这办公室电费也不是我出的但为身体考虑也不能温度打太低咳咳,好了现在外卖小哥的电响了我要去拿外卖喽
    @aigc1024