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扫地机器人又坏了 科沃斯真不行 上次修才花了我两百都没多久又坏了
不到一周前,我开源的「女娲.skill」已经在Github获得7000+ stars了。你现在可以拿它去蒸馏任何人(包括我,包括你自己)。

在这份橙皮书中,我只要是希望把我这半年多来自己不断使用和创建Skill的经验与你共享,让你平时在使用我和其他人创建的Skills能知其然,更知其所以然,希望这本橙皮书📙能对你有所启发。

《Agent Skills橙皮书》今日新鲜上架微信读书~
为我的读大学无用论做辩护:
1、知识获取门槛几乎为零
2、就业市场信号弱化
3、时间与金钱成本高,回报不确定
4、AI 加速技能贬值
反驳另一面的观点:
1、 AI 取代不了的人类如社交管理能力:网上协同+线下交流对这些能力的培训一样不会少
2、名校护城河:名校早沦为垃圾教授的垃圾推

AI探索指南 | Hermes爱马仕 & OpenClaw小龙虾🦞
AI短剧漫剧生成软件,自动生成角色场景+分镜+合成视频
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AI探索指南 | Hermes爱马仕 & OpenClaw小龙虾🦞
x 这段时间对ai伪人的打击非常到位
下一步要干诱饵震惊贴了
为了流量而流量一定会被反噬
希望早日回到那个朴实无华的x
而即刻好像一直是那个样子
春节过后的第一次出差,去了北京。参加了卡兹克的 AI FUT 大会。期间约了几个网友见面。然后周五参加了一个节目录制 + 朋友小聚。

今天高铁返杭。回想这三天的行程,有收获,然而更多是无趣。

卡兹克的大会准备非常精心,最有收获的,是下午开场的两场音乐表演。现场演唱和音响效果很不错,震撼。下定决心,后续多去听现场音乐会。至于其他讲演,基本全是看过很多次的共识言论,可以用毫无新意来形容。最无趣的是圆桌。只适合上厕所,或出去逛展位。

期间和几个网友面基。这个还不错。但确实很容易出现:见面不如闻名。或许保持线上沟通,会更好。也有惊喜的。发现见面也是有趣之人,有相见恨晚的。只是非常少。

周五朋友小聚,是原本期待最高的。可能是因为有期待,反而是这次去北京最失望的。所聊的内容,基本都是已知的,同时发现各自的观点差异,在真正需要交锋时,缺少斗志。创业者之间,还是很容易产生戒备心。或者很难真正从对方角度去思考问题。每个人面临的处境各不相同,真正的共情和对对方有益的建议,很难涌现。或许看见彼此的难,就是意义所在。

人真正能对话的,只有自己和 AI。特别是对创业者而言。孤独是一种寂寞,也是一种最强大的力量。
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OPC 现在有点提前享受 UBI 的意思了
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我搬到广州住之后每天听天南海北的方言和口音
才真正对普通话口音有实感
语音语速口音的确会让人对产生莫名的信任和不信任

昨天在高铁上听了一期高中同学的采访
当年他是理科班搞竞赛的
现在在北京做机器人创业

听到他声音的第一个感觉是:哇!他的发音真的很好
字正腔圆
而且不是网上大家会开玩笑的北京口音
大部分人应该不会觉得他是北京人

是一种很中和又有点学术的海淀高校口音
听到就会下意识默认这样的人能与各地的研究者畅通无阻沟通

除了口音很融合以外
语速也很适中
不卑不亢
完全符合大众对公司估值200亿的创始人的语音想象
【宇树科技宣布人形机器人跑出10米/秒,逼近人类巅峰水平】 4月11日,宇树科技宣布H1机器人刷新人形机器人百米测试奔跑速度的世界纪录。视频显示,H1机器人在此次测试中实测峰值速度达到10米/秒。现男子100米世界纪录保持者博尔特的速度为9.58秒(10.44 米 / 秒)。
全面开源我的提示词(2026年版)。
进入2026年,其实不再需要什么提示词模版了,我们更需要的是“提问的方法和思路”,你怎么问,你输入给AI什么,直接决定AI给你反馈的质量。
这篇内容,综合我使用下来很“呜呼”的提示词(提问方式),相信也能让你的AI立马聪明一大截。
…………
1、挖掘作者语言之下的“言外之意”
Prompt: “分析这篇内容,作者暗示了什么但没有明说?有哪些留白?”
逻辑: 爆款往往赢在情绪共鸣和未尽之言。AI能帮你捅破那层窗户纸,把隐性观点显性化,这往往就是下一个爆款的切入点。
2、让AI扮具体的人,而不是某个身份
Prompt: “为了解决[具体问],你认为最适合处理这个任务的专家角色是谁?请先扮演这个角色,然后给出方案。”
逻辑: 别试图用你有限的认知去框定AI。你以为你需要一个“10年经验的增长运营”,不如让它直接扮演“梁宁”更能降维打击。如果你不知道这个领域的专业高手是谁,也可以问AI嘛~
3、思维切换开关
Prompt: “让我们换个角度想一想。”
逻辑: 这是一个强制打破线性逻辑的“中断指令”。当回答陷入平庸时,这句能瞬间激活AI的发散性思维。
4、让AI反问你,直到他弄清楚情况后,再让它给出答案
Prompt: “在正式回答前,请先向我提问。一次只问一个,直到你有97%的信心完全理解我的真实需求和目标,再给出最终方案。”
逻辑: 磨刀不误砍柴工。通过反向追问,强迫AI完成“需求澄清”,避免产生“一本正经的胡说八道”。
5、洞悉作者隐藏其中的“反认知观点”
Prompt: “找出3个大众普遍认为是常识,但作者认为是错误的观点(反认知)。”
逻辑: 只有冲突和反差才能在这个时代抓住眼球。利用AI快速筛选出具有“颠覆性”的观点。
6、先投喂某个领域的“最佳实践”
Prompt: “在回答前,请先学习以下[领域/书籍/专家]的核心方法论/神评论……”
逻辑: 输入决定输出。先投喂“高度浓缩的高质量语料”,是防止AI生成平庸废的最强防火墙。
7、如何将 [X领域] 的方法应用到 [Y领域] 上?
Prompt: “如何将[X领域-如进化心理学]的原则,应用到[Y领域-如直播带货]上?”
逻辑: 真正的深刻来自完全不相关领域的碰撞。用“多巴胺回路”解释“直播”,用“存在主义”解释“躺平”。这种跨学科解释力,就是你内容的护城河。
8、刨根问底“这是谁说的,谁规定的,为什么非得这样”
Prompt: “这是谁规定的?为什么非得这样?如果不遵守这个规则会怎样?”
逻辑: 专治各种行业教条和限制性信念。打破“35岁危机”、“必须朝九晚五”的思维牢笼,规则通常是人为编造的,打破它往往意味着机会。
9、逆向拆解法,你看到的任何好东西都应该为你所用
Prompt: “针对这个[爆款文案/购买行为],倒推其背后的提示词逻辑/心理路径(注意-兴趣-欲望-行动)。”
逻辑: 把自己当做实验室。不要问怎么卖,先问自己为什么买。理解了自己的消费冲动,就能用AI复制这种冲动去影响他人。
10、“这里我忽略了什么?”“这里你忽略了什么?”“对于这个问,我还应该知道什么”
Prompt: “在这个方案中,我/你忽略了什么?对于这个问,还有什么是至关重要但我没问到的?”
逻辑: 无论思维多缜密,人类和AI都有盲区。最后这一问,是兜底,也是升华。
11、责任捆绑
Prompt: “如果你是我,并且必须为这个决策的结果承担全部责任,你会怎么做?”
逻辑: 赋予AI“切肤之痛”。通过引入责任感,迫使AI从“提供建议的旁观者”转变为“共担风险的决策者”。

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偶然在 GitHub 上刷到一个 Claude Code 插件: Orchestration and Automation。
安装它之后,能把 Claude Code 变成一支分工明确的强大 AI 开发部队。
包含 112 个专业智能体、16 个工作流编排器和 79 个开发工具,全部整合在 72 个专注的插件中。
GitHub:http://github.com/wshobson/agents
并且可以自主控制按需加载,当前任务需要的技能,极大节省 Token 消耗并保持上下文纯净。
引入了三层模型策略,复杂架构用 Opus,日常开发用 Sonnet,简单任务交给 Haiku,自动平衡性能与成本。
还内置 146 个专业技能包,涵盖 Python 异步模式、Kubernetes 部署、LLM 应用开发等领域,按需激活相关知识。
这就好比给原本单兵作战的 AI 配备了全套专家智囊团,适合深度使用 Claude Code 的开发者。

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现在我认识的人已经彻底分成两派:
一派拥抱AI,vibe coding、AI视频玩得飞起。
另一派抵制AI,担心被取代——有意思的是,这派里反而有不少律师、会计、设计师、漫画家……都是过去壁垒极高的职业。
壁垒越高,摔下来越怕。这届AI的威胁感,跟"我以为这辈子都安全了"正相关。

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