AI探索指南
- 前些天 X 上还一堆人讨论要不要看 AI 生成的代码，现在《Clean Code》作者鲍勃大叔都说：“我不看 AI 写的代码”
他的原是，这是他能利用 AI 生产力的唯一方式。人类读代码太慢了，如果还逐行审查，就丧失了用 AI 的意义。
但不看不等于不管。他的做法是给 AI Agent 设置层层关卡：单元测试、Gherkin 测试（一种用接近自然语言描述软件行为的测试格式）、QA 流程、代码质量指标、变异测试（故意往代码里塞小错误，看测试能不能抓住）、测试覆盖率，等等。
他在今年早些时候还公开了自己的具体实践：一套四个 Agent 组成的流水线，分别负责需求规格化、编码、重构和架构审查，每个阶段都比上一个阶段更形式化，需要的人工干预也更少。他同时还会看测试覆盖率、依赖结构、圈复杂度、模块大小这些指标，从指标推断代码质量，而不是从代码本身。
【注：圈复杂度（Cyclomatic Complexity）衡量代码中独立执行路径的数量，数字越大说明逻辑越复杂，越难维护和测试。】
当 AI 生成代码的速度远超人类阅读代码的速度，代码审查的形态也在跟着改变。以前的核心能力是读代码、写代码，现在可能正在变成写测试、定约束、设指标。鲍勃大叔过去几十年一直在推测试驱动开发（TDD），现在 AI 时代高质量的测试覆盖反而比代码更有价值。
他今年在 O'Reilly 上开了一门课，叫《AI Agents for Clean Code》，也在自己的 Clean Coders 平台推出了新系列《Clean AI: Agentic Discipline》。主旨一样：AI Agent 不是不需要纪律，是需要不同的纪律。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - Opus 5 的智能水平…
还略微超过了降智后的 Fable 5
价格也没有变，只有 Fable 5 的一半
A➗终于又给了用户一个续费的理由
毕竟连开源模型都超过 Opus 4.8 了😂
Opus 4 系列引领风骚上半年，终于荣耀退场
@aigc1024 - 暴打学生思维的一本书❗️
这本书不像成功学，更像一拳锤在你脑门上的现实手册。
《权力：为什么只为某些人所拥有》用极其直白、粗暴、甚至让人背脊发凉的方式讲清：
如果你厌倦“鸡汤式努力”，这本就是现实版本的职场生存指南。
一本让人颠覆三观的书！有生之年必看！
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@meiriyishu - 看着Codex替我画图，这感觉真的很爽！！
AI生成的信息图，没办法精准修改怎么办？
安装土博这个Skill，Codex直接1:1重绘！
然后就会得到每个元素都可以修改的可编辑图片！
超适合科研、论文绘图！！
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 今晚的X平台不眠。
继黄仁勋突然开了X，为开源模型撑腰之后，Elon Musk、微软CEO、OpenAI CEO、Meta CEO等硅谷大佬纷纷转发老黄的X为开源撑腰。
可以想象，老黄破天荒的来X开账号发声，是嗅到了一定的政治气味..
如果开源被掐死，不仅是AI的发展、中美脱钩升级、全球的社会秩序都会发生不可想象的变化。
Team Misanthropic正在发展壮大…
@aigc1024 - 来了！Opus 5 模型发布，价格跟 Opus 4.8 相同
在测评成绩上大幅优于 Opus 4.8，同时相当多的测评成绩都高于 Fable 5。
终于有个能用的模型了！
要再不出，我感觉 Claude Max 都没必要续订了，性价比过低，4.8 跟屎一样
@aigc1024 - Opus 5 终于来了。
这次 Anthropic 做得最狠的一件事，是让 Opus 5 的能力基本追到 Fable 5，价格却还和 Opus 4.8 一样。
Opus 5 的 API 价格是每百万 Token 输入 5 美元、输出 25 美元。Fable 5 分别是 10 美元和 50 美元，刚好贵一倍。
跑分不用全看，挑几个和日常使用关系比较大的就够了。
在复杂编程任务里，Opus 5 开到最高强度，只比 Fable 5 的最好成绩低 0.5%，完成一次任务的成本只有一半。
让 AI 自己操作电脑时，Opus 5 花了 Fable 5 三分之一多一点的成本，成绩反而更高。让它从头到尾跑完一项工作，通过率也比第二名高了差不多 50%。
换成平时能感受到的变化，就是把一个复杂任务交给它以后，中途需要提醒和接手的次数有机会更少。
这次我更在意的也是这一点。官方案例里，Opus 5 修复问时会继续找到真正的原因，还会补上容易遗漏的情况。发现没有现成数据可以验证代码，它就自己搭了一套测试。
不过，Fable 5 的能力上限还是更高。以前用它，很多时候是在为那一点上限付双倍价格。现在日常做产品、写代码、查资料和跑自动化流程，我会直接用 Opus 5。只有少数特别难、确实需要追求最高能力的任务，我才会继续用 Fable 5。
前沿能力正在从少数高价任务，慢慢变成每天都能用的工具。这才是 Opus 5 这次更新最有价值的地方。
@aigc1024 - 手机上缺一个能本地跑的通用 AI Agent，用云端的怕隐私，功能弱的不够用，界面上看得过去的更少。
Aether 是 Android 上的本地 AI Agent，界面不输 ChatGPT，内置 Alpine VM 能跑 Shell 命令，支持 Shizuku/Termux 控制手机。
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每个 AI 实验室都执迷于错误的方面，包括Claude 也是。AI 公司最大的竞争力，不是模型，而是组织。
模型可以被追赶，组织能力才是真正的护城河。谁能持续吸引人才、快速迭代、不断创新，谁才可能长期站在 AI 最前沿。
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@meiriyishu - 最近越来越觉得，相比讨论哪个大模型参数更高、榜单排名更靠前，我更关心的是：AI 最终能被用来做什么？
很多人把 AI 看作新一轮工业革命的重要技术。但真正改变工作和生活的，可能不只是大模型本身，而是它进入软件开发、内容创作、企业管理、工业生产和日常工具之后，产生的各种具体应用。
所以我建了一个「AI 应用落地兴趣交流群」。
不是什么正式研讨会，也不卖课、推培训。主要想认识一些同样对 AI 应用感兴趣的人，一起聊聊：
AI 工具、智能体、工作流、AI 编程、效率提升、行业应用，以及自己尝试过的小项目、真实体验和踩坑过程。
不要求是专业开发者，也不要求已经做出成熟产品。哪怕只是对某个 AI 应用方向感兴趣、有一个还没实现的想法，也可以来交流。
希望它不会变成新闻搬运群或广告群，而是一个大家能够分享真实使用体验、互相启发的小群。
感兴趣可以评论或点赞我。
@aigc1024 - ⭕ 如何合理使用 token：以 Kimi 为例
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01. 日常问答、改写、翻译、总结全部交给 K2.6，它在会入口免费，把付费的 K3 严格留给需要交付成品的重任务。
02. K3 集群一次能跑几千次工具调用，是额度吞金兽，只有海量搜索、批量处理、超长文写作才值得动用。
03. K2.6 的免费仅限网页和 App 会入口，把它放进 Kimi Work 当 Agent 跑，照样从会员额度池里扣钱。
04. 图片、视频、音频生成插件都要走 K3 计费，先把提示词打磨到位再点生成，反复返工就是最贵的浪费。
05. 思考强度就是模型内心独白的预算，档位越高 Token 越多，请把默认档锁在“标准”，不够用再临时升级。
06. 先用标准档低成本试错，答得不好只损失几分钱；一上来就开极致档，答非所问时浪费的是几十倍成本。
07. 进阶和极致档不但更贵还明显更慢，复杂任务可能跑几个小时，只有质量压倒成本时才值得开这两档。
08. 模型每轮都要重读全部历史对，对越长每轮越贵，养成一事一窗的习惯，做完一件立刻开新窗口。
09. 长对做到一半主动让 Kimi 生成几百字的交接摘要，带着摘要开新窗，比无限续聊省一大截 Token。
10. 删除对里的历史消息并不能释放上下文，这是官方明确的误区，想减负只有开新会这一条路。
11. 超大文件先拆小再分次发送，第一轮就触顶等于白烧一次大钱，长文档先出目录只送相关章节深聊。
12. 长文输出让 Kimi 先给大纲、你确认后再分节写，避免一次生成几千字废稿，也方便中途随时纠偏。
13. 把周报、纪要、术等高频流程做成自定义技能，一次写好永久复用，不用每轮重新解释要求。
14. 调试好的提示词存进常用语一键调用，这是最被低估的功能，省打字时间更省反复试错的 Token。
15. 背景资料、写作风格、角色设定放进项目和记忆，新对自动带背景，别再每轮粘贴同样的长篇背景。
16. 每天重复做的事交给定时任务，一次配置自动运行，比每天手动开一段长对描述同样需求省得多。
17. 所有会员功能共享一个额度池、按月刷新不结转，记住月初别挥霍、月末别浪费，重任务要提前排预算。
18. 心里要有杆秤：一次深度研究约百分之五到十额度，一份简单 PPT 约百分之一二，K3 任务比 K2.6 贵得多。
19. 定期在设置订阅页看余额、刷新时间和使用明细，发现异常消耗立刻复盘是哪类任务偷偷吃掉了额度。
20. 省
