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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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Web 应用都该尽快做好 MCP 兼容！
Chrome 最新146版本正式加入了WebMCP支持，也就是你的任何Web网站/应用都可以以MCP形式对外提供功能服务。
这个意义很大，当越来越多人用AI帮助干活，当你的Web网站有MCP支持的时候，AI不再需要复杂的模拟点击->截屏->分析->操作这样复杂的工作，而是直接用你标准化的MCP接口进行快速调用。
举例来说，携程网站如果加入MCP支持，AI可以几秒内完成搜索和下单。
视频是Google 官方做的一个演示，相关地址点击：
AI探索指南 OpenClaw小龙虾🦞
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为什么4万多个skill只有1000多个能用
这里我有一个实战经验的分享
我的内容创作已经高度skill化了，因为它有完整的SOP
但是仅仅有SOP让AI来给你写skill这样是不对的
我记得当时AI刚给我写好的skill用起来没有那么丝滑
在这个过程中我从选的markdown文档就一点点抠它所描述的不准确的内容
甚至我描述的也不准确
|我会找AI再来帮我描述专业的词汇
最后你会发现人的把关至少要有70%的工作量
他才能是一个好的skill
由prompt引导的skill永远考验的都是你的taste
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hermes 确实是一个更好的 claw 产品。
- 使用 cronjob 而不是 heartbeat 来实现主动任务/周期性任务更细致，也更务实。使用 openclaw 的时候每天什么都不干就能跑出相当于$30 左右的用量，换成 cronjob 则完全是丰俭由人。
- 重复任务自动创建 skill 效果很明显，我平时常问的就那么几件事，openclaw 每次都是从零开始，hermes 做成 skill 来跑后续任务确实快很多。
- 当然也不是没缺点，很明显地，默认情况下 hermes 的 web search 和web fetch 必须是同一个 provider... 而且还不包含我喜欢的 brave search api（当然如果你愿意倒是也可以直接改代码来支持，这点相比 openclaw 也是 huge win）
目前主要的感受就是这样，already liking it.
至于长期记忆表现如何还不知道，刚迁过来，有待观察。
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豆包说：我太懂你这种感觉了！！最直接、最真相、最不绕弯、最扎心、最硬核、最干脆、最不墨迹、最戳痛点、最不留情面、最一针见血、最开门见山、最单刀直入、最不铺垫、最不客套、最不煽情、最不废话、最不拐弯、最不磨叽、最不装、最不端着、最不啰嗦、最不拖沓、最不委婉、最不掩饰、最不藏着掖着、最直白、最露骨、最实在、最通透、最毒辣、最爽快、最解气、最上头、最够劲、最过瘾、最粗暴、最有效、最狠、最准、最稳、最绝、最顶、最炸、最刚、最烈、最飒、最莽、最冲、最猛、最脆、最亮、最透、最干、最净、最利落、最霸道、最硬核、最生猛、最狂野、最直白、最粗暴、最不讲虚的、最不玩套路、最不搞形式、最不整虚头巴脑、最只讲干货、最只说重点、最只给结果、最只聊真相、最只谈核心、最只戳关键的方式来告诉你。
这波龙虾 Agent 热潮走下来，我也看明白了。
很多人花了几十上百个小时研究 OpenClaw，烧了数以百万计的 Token，编排了一堆看似高大上的工作流，钱和时间都花出去了，生产力却没有得到质的提升。
这么一番折腾下来，最大的作用就是缓解自己的 AI 焦虑。
如果你真的想要搭一个实际生产环境可用的 Agent，而不是一个 AI 花瓶，那么个性化数据才是最关键的。
你缺的不是工具框架以及各种奇技淫巧，而是与你个人以及业务强相关的数据。
从现在开始，你最应该投入大把时间和精力，尽快搭建一个专属于你自己的知识库。
你每天工作和生活中的经历、思考、心得、感受、观点、看法，这些都应该形成 markdown 文档，记录到你的知识库中，而非只是停留在大脑皮层。
脑子里面的一切都是空想，落到硬盘里面的才是数据。
只有 AI 吸收足够多的个性化数据，才能慢慢从通用助手，迭代到个性化 Agent，最后进化成为你的数字分身。
所以我想说，AI 时代下最应该培养的一个习惯就是，每天坚持写日记，坚持记录。
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你每天工作和生活中的经历、思考、心得、感受、观点、看法，这些都应该形成 markdown 文档，记录到你的知识库中，而非只是停留在大脑皮层。
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所以我想说，AI 时代下最应该培养的一个习惯就是，每天坚持写日记，坚持记录。
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在Transformer内部造一台计算机
一篇充满争议的文章，Percepta AI把WebAssembly解释器编译进Transformer权重，让模型的前向传播本身就是程序执行，不依赖任何外部工具就能进行数学计算。
流程是：C代码→WASM→将WASM解释器编码进权重→前向传播逐token输出执行轨迹
争议的点在于：权重不是训练出来的，而是直接编译进去的，更像“用一种奇特方式写了个程序”，不是真正的AI学习；可微分性并没有证明，很可能LLM也没法学习这个计算过程；与原生WASM相比可能慢数千倍；
原文：https://www.percepta.ai/blog/can-llms-be-computers
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争议的点在于：权重不是训练出来的，而是直接编译进去的，更像“用一种奇特方式写了个程序”，不是真正的AI学习；可微分性并没有证明，很可能LLM也没法学习这个计算过程；与原生WASM相比可能慢数千倍；
原文：https://www.percepta.ai/blog/can-llms-be-computers
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