AI探索指南
- 最近这种反转式喜剧很火，试试看确实很有意思
【能控制天气的超能力女孩】
提示词：
生成视频：生成视频：反转式喜剧（Comedy Twist）｜控制天气的女孩第一次晒衣服
【视频规格】
时长：10秒
画幅：16:9 横屏
类型：反转式喜剧 / 超现实短片
画面质感：真人实拍、电影级写实、自然皮肤纹理、真实居家阳台环境、真实天气光影
【核心设定】
一个漂亮的年轻成年亚洲女性，拥有控制天气的超能力。
她能轻松驱散乌云、停止下雨、召唤阳光。
但最后发现：她能控制天上的雨，却控制不了楼上的水。
【场景】
普通居民楼阳台，白天。
外面正在下雨，天空阴沉。
阳台上有一盆刚洗好的衣服，晾衣架，普通生活化环境。
楼上住户不可提前出现，只通过最后突然浇下来的水完成反转。
【角色】
女主：年轻成年亚洲女性，外貌漂亮自然，黑色长发，穿简洁日常家居服，气质真实，不夸张网红脸。
全程保持同一人物外貌与服装一致。
[00:00-00:03]
【镜头1：生活困境建立】
中景写实镜头。
女主抱着一大盆刚洗好的衣服走到阳台，抬头看到外面正在下雨。
天空阴沉，雨线清晰，衣服明显晒不了。
她微微皱眉，停顿半秒，露出“这也难不倒我”的淡定表情。
镜头缓慢推近。
[00:03-00:06]
【镜头2：超能力大片时刻】
女主轻轻抬起一只手，手指朝天。
随着她的动作，乌云快速向两侧散开，雨瞬间停止。
阳光穿透云层，精准照在阳台和晾衣架上。
整个画面从阴冷转为明亮，光影变化自然且震撼。
女主嘴角轻轻上扬，开始从容地晒衣服，动作优雅，带一点自信得意。
音效建议：低沉能量声、乌云散开的风声、明亮转场感。
气氛像超能力大片，不能搞笑过头。
[00:06-00:08]
【镜头3：一切顺利，人物开始得意】
阳光下，女主快速把衣服一件件挂好。
最后一件衣服挂上后，她满意地后退半步，看着晴朗天空和整齐衣服，露出“轻轻松松解决”的表情。
保持短暂的胜利感。
[00:08-00:10]
【镜头4：现实反杀】
突然，毫无预警地，从楼上“哗”地泼下一大股水，直接浇在刚晒好的衣服和女主头上。
水量夸张但安全，形成强烈视觉笑点。
女主瞬间僵住，头发和衣服被淋湿，缓缓抬头，面无表情。
此时天空仍然晴朗，阳光依旧明媚，形成极强反差。
现场突然安静，只剩水滴落下的声音。
最后定格在她湿透后抬头的无语表情。
【表演重点】
前半段必须认真、真实，像超能力电影，不要提前暗示笑点。
女主表情变 - 化清晰：困扰 → 淡定 → 得意 → 呆滞无语。
最后不能大喊大叫，不要夸张表演，用“沉默的无语”增强喜剧效果。
【避免】
不要变成魔法特效大片风格过重。
不要动漫感、塑料皮肤、明显AI假脸。
不要出现楼上人物提前入镜。
不要出现灾难化、危险化效果。
不要加入多余剧情。
整体保持真实、轻松、荒诞、生活化的反转喜剧氛围。，16:9，10s
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 我不认为靠提示词或 Skill，就能让 AI 真正写出自己的风格。
AI 味是去不掉的，但让 AI 来解决写作的灵感、调研、优化、举例子、解释等最花时间的点，就够了。
为了保持个人风格，我现在写文章，就是在给 AI 出“完型填空”。整体流程是：
1. 有一个选，先录音或者随手把想法倒出来。
2. 不知道的、不确定的、懒得展开的地方全部写 xxx或者省略。
3. 让AI 根据这些坑去查资料、补案例、解释概念。
4. 你根据新增的信息重新判断文章结构，整理大纲。
5. 让 AI 调 skill 按段落扩写、润色、补充
6. 你再删、改、补自己的。
7. 配图、发布。
我把它称作“完型填空”式写作
@aigc1024 - 关于gptX会不会把具身智能的模型颠覆掉
Robocurve的puzzle task里面GPT6的success rate只有10%，我觉得这个实验其实非常“诚实”。
它说明：
GPT 很强的部分：“我要抓住这个圆片中心的 knob，然后放进那个槽。”
GPT 不够强的部分：“现在距离槽 1.5mm，夹爪需要往右 0.6mm，同时降低 z 0.3mm，并根据接触力判断是否已经插入。”
这就是典型的 embodied control problem。
它需要：
precise geometry
force sensing
contact dynamics
friction
proprioception
tactile feedback
high-frequency control
而这些东西不是从大量互联网文本中自然出现的。
所以：
physical intelligence 的最后 10% 很可能比 cognitive intelligence 的最后 10% 难得多。
@aigc1024 - 明天晚上阿文和我会一起访谈 DiDi_OK 的最新作品《Candy》，包括完整的创作过程和各种幕后 trick！
今晚预聊了一下，感觉实在太棒啦！内容会非常有趣好玩，明天来听一定不亏～！
@aigc1024 - Tired of configuring MCP and Skills again and again? OpenWork lets you set up once and reuse AI workflows across Cursor, Claude Code, Codex, and more.
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 软件行业有一条康威定律：“你有什么样的团队沟通结构，就会造出什么样的系统架构”，反过来，系统架构也会决定组织架构。
传统软件开发的组织架构是围绕传统软件工程打造的，所以有需求分析 → 产品设计 → 架构 → 编码 → 测试 → 发布这样的开发流程，也产生了产品经理、架构师、软件工程师、QA 工程师、运维这样的角色。
这样分工不仅是因为软件开发的流程，还因为随着软件系统越来越复杂，个人很难完整的掌握所有能力，也几乎没有精力去做所有的事情，所以必须依赖团队分工协作。
这个问在软件工程神作《人月神》里面有专门讨论：n 个人有 n(n-1)/2 条沟通路径，沟通成本随人数平方增长。
作者 Brooks 也试图给出解决方案，他从外科手术室找到了灵感：把整个系统的设计决策集中在一个人（外科医生）的大脑中，其他人全是支持角色。沟通路径从网状变星型，层级减少平方值也大幅降低。
这个架构的好处在于：一个 10 人左右小团队，真正做设计决策的只有 1 人，但整个团队的产出却远超 1 人所能达到的上限。因为外科医生的所有认知带宽都被释放出来专注于最核心的事情——思考和决策。
但当年为什么这个模式没流行？我估计很多人都第一次听说这个模式。
1. 外科医生级别的人才极其稀缺，而且这种模式高度依赖个人，如果这个人离开或判断失误，整个团队就会瘫痪。
2. 随着软件规模和领域复杂度的爆炸，要求一个人掌握整个系统的所有设计细节变得越来越不现实。
3. 工具的进步（版本控制、IDE、CI/CD）让一部分辅助角色自然消亡了，团队结构也随之进化成了我们今天更熟悉的敏捷模式。
但 AI Agent 时代来了，Coding 能力越来越强，这个模式倒是可以拿出来讨论，也许变得可行。
Agent 可以是那个支持团队。 一个能定义问、有判断力的人，带一群 Agent，就是一个完整的交付单元。
“1 个人 + AI” 正在逼近 Brooks 想象中的外科手术团队的产出。
一个技术判断力强的工程师或者产品经理或者任何其他角色，配合 Claude Code、Codex 这类 Agent，可以去思考架构和核心逻辑（外科医生的角色），让 AI 生成实现代码、编写测试、处理样板文件、重构、写文档。
这样决策权高度集中在一个人脑中，执行力被极大放大，沟通成本极低，因为 AI 不需要对齐上下文的会议，它直接读代码。
但这不意味着执行力可以无限扩大。
外科医生需要在脑中维持整个系统的一致模型。AI 加速了执行，但并没有扩大人类工作记忆的容量。一个人能用 AI 更快地写出代码，但他能同时驾驭的系统复杂度并没有同比例增长。
这意味着，AI 时代的外科医生模式可能在中小规模系统上极其高效，甚至于一个人顶一个传统团队，但在超大规模系统上，仍然需要某种形式的分工，只不过分工的粒度和方式会发生变化。
比如让几个“外科医生”各自带着自己的 AI 团队，分头推进不同的模块，模块之间靠设计好的接口契约来保持松耦合。
无论当前的 AI Agent 多强大，最终的瓶颈始终是那个做判断、做取舍、在脑中维持系统一致性的人类大脑。 也许只有等到 AGI 真正到来、AI 能完全替代人类做系统级决策的那一天，这个瓶颈才会被真正突破。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 大多数 AI Agent 平台只管监控，不管闭环。🔁
Future AGI 把 Tracing、Evals、Simulations、Datasets、Gateway、Guardrails 全揉到了一块儿——模拟、评估、防护、监控、优化，数据自动回传，形成一个真正会自我改进的循环。
Apache 2.0 协议，可自托管，支持 50+ 框架追踪。
从原型到上线，不用再东拼西凑一堆工具了。
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AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 电气、石油化工、铁路这些现在都比计算机强，有央国企托底，计算机都是靠私企托底的，现在。。
现在双非的，机械就明显比计算机好AI这发展速度，未来只需要几个有经验的高级工程师就足够代替现在成百上千的计算机从业人员，绝大部分双非计算机学生水平远不如现在的AI
立当就是大傻逼
前有张雪峰吹土木
现有立党吹计算机
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- 书读了一堆，长视频和播客收藏夹都塞满了，可知识就是落不了地？这困境不少人都有。📚
Cangjie Skill 就是冲着这个来的。
目前已经产出了多个 Skill Pack，覆盖《穷查理宝典》《认知红利》《影响力》《疯传》这些经典，还有巴菲特致股东信、段永平投资问答录、吴恩达 AI 课程视频等来源。
靠一套叫 RIA-TV++ 的方法论，把高价值内容里的方法论拆成原子化、可执行、可组合的 Agent Skills。
不是简单摘要，也不是笔记压缩，而是真能在实际场景里被 AI 调用的工具包。
流程走七步：整体内容理解、并行提取候选方法论、三重验证筛选（通过率通常只有 25-50%）、RIA++ 结构化、Zettelkasten 建立 skill 间关联、压力测试、最终交付成可直接装进 Claude Code 的技能包。
🔗 https://github.com/kangarooking/cangjie-skill
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