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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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AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质内容
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。
AI探索指南 | Hermes爱马仕 & OpenClaw小龙虾🦞
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。
AI探索指南 | Hermes爱马仕 & OpenClaw小龙虾🦞
其实问题这个词是不严谨的，是 pattern ，中性词，不好不坏
中国的企业家做梦的时候，一般会得到其他人的嗤之以鼻的反应
安分守己的思维，做好自己的事情
这是在资源稀缺的时代生存本能带来的思维惯性
在资源丰饶的时代反而成了束缚
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
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
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
AI探索指南 | Hermes爱马仕 & OpenClaw小龙虾🦞
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
AI探索指南 | Hermes爱马仕 & OpenClaw小龙虾🦞
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。
AI探索指南 | Hermes爱马仕 & OpenClaw小龙虾🦞
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"。
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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。
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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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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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