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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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在应用商城展示系统内置的，或者第三方上传的各类应用，这些应用可以是一个功能/函数/UI 控件（能直接在 spotlight 应用里运行/展示），也可以是一个 MCP Server，需要下载到本地运行，再由 spotlight 通过本地进程通信调用。
跟目前流行的第三方 spotlight 相比，一个 AI-Native 版本的 spotlight，在实现最基本的应用查找与启动功能之外，会有一些不同：
1. 原生支持 AI 问答 + AI 搜索，可以调用本地大模型，可以挂载本地文件做 RAG，效率更高。（Raycast 去年推出了 AI 问答功能）
2. 基于 MCP 协议扩展第三方应用，如果 MCP 生态能起来，spotlight 就是一个超级 MCP Client，对接海量的 MCP Server，在功能丰富度方面会有很大的优势。
spotlight 作为个人电脑的超级入口，是兵家必争之地。豆包 / ChatGPT / Perplexity 都推出了桌面版，有一个类似 spotlight 的输入框，可以调用他们自身的 AI 能力（但是不能查找/启动本地软件）。微信去年也推出了一个“小微助手”，可能体验不太行，被吐槽下架了。
虽然避免不了竞争，但我觉得 AI-Native 版 spotlight 依然是一个可以尝试的方向，不管是对小公司还是独立开发者。至少这是一个高频场景，做一个自己每天都在用的产品，何乐而不为。
从战略执行角度，也许可以找找差异点，比如先从成为一个 MCP Client 开始，大厂短时间内也许不会跟，做得早就是优势。
跟目前流行的第三方 spotlight 相比，一个 AI-Native 版本的 spotlight，在实现最基本的应用查找与启动功能之外，会有一些不同：
1. 原生支持 AI 问答 + AI 搜索，可以调用本地大模型，可以挂载本地文件做 RAG，效率更高。（Raycast 去年推出了 AI 问答功能）
2. 基于 MCP 协议扩展第三方应用，如果 MCP 生态能起来，spotlight 就是一个超级 MCP Client，对接海量的 MCP Server，在功能丰富度方面会有很大的优势。
spotlight 作为个人电脑的超级入口，是兵家必争之地。豆包 / ChatGPT / Perplexity 都推出了桌面版，有一个类似 spotlight 的输入框，可以调用他们自身的 AI 能力（但是不能查找/启动本地软件）。微信去年也推出了一个“小微助手”，可能体验不太行，被吐槽下架了。
虽然避免不了竞争，但我觉得 AI-Native 版 spotlight 依然是一个可以尝试的方向，不管是对小公司还是独立开发者。至少这是一个高频场景，做一个自己每天都在用的产品，何乐而不为。
从战略执行角度，也许可以找找差异点，比如先从成为一个 MCP Client 开始，大厂短时间内也许不会跟，做得早就是优势。
可能对很多人而言，个人电脑的超级入口，应该就是 spotlight 应用了，也就是所谓的启动器。
通过快捷键 Ctrl + Space 唤起 spotlight 输入框，输入关键字，快速找到并打开本地的软件 / 文件。
Mac 电脑第三方 spotlight 领域的王者，以前是 Alfred，后来是 Raycast，我最近几年一直在用的是一款国产软件，叫 uTools。这类 spotlight 软件，除了支持最基本的本地资源查找与启动之外，都会带一个第三方应用市场，可以下载各类应用来定制你的工作流。比如使用 uTools，我复制一个英文单词，打开 uTools 输入框，自动识别到一个翻译插件，一键翻译成中文，非常丝滑。
上周 Anthropic 发布 MCP 协议之后，我觉得对于 spotlight 应用，是一个很大的机会。
先来梳理一下，实现一个 AI-Native 版的 spotlight 应用，应该怎么做：
1. 确定产品定位和技术栈。
选择 MacOS 作为主要切入点，用 Swift + SwiftUI 开发，体验更流畅（对齐 Afred 和 Raycast），也可以选择跨平台开发框架（Electron 或 Tauri），后面更好扩展到 Windows 和 Linux（参考 uTools）
2. 实现最基本的输入框控件。
在电脑居中弹出的一个长条形输入框，默认绑定到一个系统快捷键，比如 Command + Shift + Space，支持用户自定义快捷键（如果日常使用，一般会修改成 Command + Space）
3. 实现最核心的功能：关键词查找 + 快速打开本地应用 / 文件。
调用操作系统的 API 可以实现，但要考虑查找速度优化的问题。
4. 实现通用的 AI 问答 + 搜索功能。
用户输入一个 query，调用搜索 API 和大模型 API 进行回复，在一个新的窗口显示回复结果，支持追问。可以@本地文件做 RAG，省去了上传文件的步骤。
5. 实现第三方应用的查找与调用。
比如我在本地安装了一个 mcp-server-chatsum，在 spotlight 输入框提问：“今天上午大家都在聊啥”，spotlight 主动服务发现，或者由用户选择“chatsum”这个应用进行调用，通过本地进程通信实现数据交互。
6. 实现第三方应用商城。
我们在积极招募，内容运营、各端研发、各种实习生、合作伙伴，等等等等。
如果你对 AI 和 AI 内容方向非常感兴趣。
文本的、语音的、视觉的、国内的，海外的、男性的，女性的、知识性的，娱乐性的...
欢迎把你的简介和你对内容方向的偏好，发送到我的邮箱:
[email protected]。
如果已经你有我的微信，请直接联系我。
我期待和你聊聊。
也许聊着聊着，就可以一起去创造火星电波了。
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也许聊着聊着，就可以一起去创造火星电波了。
今天终于搞明白prompt engineering了。
之前的不管是〝精确表达〞还是〝压缩表达〞，都落在了阳的范畴里。
这两天密集尝试了〝共振表达〞，最终发现它落在阴的范畴里。
两者不是升级和替代关系，而是阴阳相生，互相补全的关系。
拼图完整了，初步练手试了下，短篇小说生成这事，已经解决了。
太多想做的试验了，兴奋。
之前的不管是〝精确表达〞还是〝压缩表达〞，都落在了阳的范畴里。
这两天密集尝试了〝共振表达〞，最终发现它落在阴的范畴里。
两者不是升级和替代关系，而是阴阳相生，互相补全的关系。
拼图完整了，初步练手试了下，短篇小说生成这事，已经解决了。
太多想做的试验了，兴奋。
人形机器人一览，最有价值/生动/明晰的list：
https://www.openloong.org.cn/cn/robohub
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梳理一下自己写 Prompt 受启发的几个重要节点:
- @云中江树 ：langGPT ⇒ 学会结构化写法
- Super Prompt: 以符号传递意思 ⇒ 学会「得意忘言」 ⇒ Lisp
- Think Claude: 显式思维过程 ⇒ 学会「全图景流动」 ⇒ o1
- 豆爸 (织梦师): 量子场 ⇒ 学会「场的氛围」 ⇒ 脱离规则指导
- @莱森 LysonOber (织梦师): 梦境 ⇒ 学会「神经元之海中飘荡」 ⇒ 进一步放开限制
期待从开源社区学习更多，也回馈更多到社区。
- @云中江树 ：langGPT ⇒ 学会结构化写法
- Super Prompt: 以符号传递意思 ⇒ 学会「得意忘言」 ⇒ Lisp
- Think Claude: 显式思维过程 ⇒ 学会「全图景流动」 ⇒ o1
- 豆爸 (织梦师): 量子场 ⇒ 学会「场的氛围」 ⇒ 脱离规则指导
- @莱森 LysonOber (织梦师): 梦境 ⇒ 学会「神经元之海中飘荡」 ⇒ 进一步放开限制
期待从开源社区学习更多，也回馈更多到社区。
