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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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最近读到一篇很有意思的文章，作者是腾讯云开发者，一位很早就开始拥抱 AI 的开发者，付费用过的产品超过十几款，前前后后花了上万块。他把自己这一年折腾 AI 的经历、工具和思考都写了出来，读完确实有不少启发。
先说工具层面。他围绕 Mac 搭了一套高效的工作环境，核心是 AeroSpace 做窗口管理、Raycast 做快捷启动和剪贴板管理，再加上 Ghostty 终端和一堆命令行工具。最有意思的是他自己开发了一个叫 Cockpit 的仪表盘，专门用来同时监控多台机器上跑着的 AI Agent 状态，防止某个 Agent 卡住了自己还不知道。
然后他聊到怎么把 Agent 用好。他梳理了一条演进路线：从最早的 Prompt Engineering（写好提示词），到 Context Engineering（管好 Agent 能看到的所有信息），再到 Spec-driven Development（先写清楚需求契约再让 Agent 动手），最后到 Harness Engineering（给 Agent 搭一整套约束体系）。OpenAI 有个团队就是用 3 个工程师、5 个月、完全零手写代码，靠搭建这套"缰绳"体系做出了百万行代码的产品。核心比喻特别形象：Agent 是马，Harness 是缰绳，马跑得再快，没有缰绳就只会横冲直撞。
最让我觉得有价值的是他关于"让 Agent 替我学习"的思路。他发现现在技术迭代太快，传统的手动收集、整理笔记的方式已经跟不上了。所以他搭了一套 Agent 工作流：AI 每天自动从十几个信息源抓取新闻、转录播客、提炼最佳实践，然后把这些知识沉淀到 Agent 自己的技能库里。等到真正干活的时候，这个 Agent 已经是一个吸收了最新方案的"武装版"了。他甚至让 Agent 帮他打 Kaggle 比赛，春节旅游期间远程托管，4000 支队伍里最高冲到过第六名。
文章最后他也很坦诚地说，写这篇文章本身就是最"不 AI Native"的事情，因为这些内容完全可以让 AI 来整理。他还引用了 Karpathy 的"Jagged Intelligence"概念，提醒大家 AI 的能力分布跟人类很不一样，最好的办法就是持续使用、慢慢建立直觉，把 AI 当成一个无不谈的好朋友，越了解它，协作起来就越顺畅。
原文地址：http://www.bestblogs.dev/article/83fa2a78
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先说工具层面。他围绕 Mac 搭了一套高效的工作环境，核心是 AeroSpace 做窗口管理、Raycast 做快捷启动和剪贴板管理，再加上 Ghostty 终端和一堆命令行工具。最有意思的是他自己开发了一个叫 Cockpit 的仪表盘，专门用来同时监控多台机器上跑着的 AI Agent 状态，防止某个 Agent 卡住了自己还不知道。
然后他聊到怎么把 Agent 用好。他梳理了一条演进路线：从最早的 Prompt Engineering（写好提示词），到 Context Engineering（管好 Agent 能看到的所有信息），再到 Spec-driven Development（先写清楚需求契约再让 Agent 动手），最后到 Harness Engineering（给 Agent 搭一整套约束体系）。OpenAI 有个团队就是用 3 个工程师、5 个月、完全零手写代码，靠搭建这套"缰绳"体系做出了百万行代码的产品。核心比喻特别形象：Agent 是马，Harness 是缰绳，马跑得再快，没有缰绳就只会横冲直撞。
最让我觉得有价值的是他关于"让 Agent 替我学习"的思路。他发现现在技术迭代太快，传统的手动收集、整理笔记的方式已经跟不上了。所以他搭了一套 Agent 工作流：AI 每天自动从十几个信息源抓取新闻、转录播客、提炼最佳实践，然后把这些知识沉淀到 Agent 自己的技能库里。等到真正干活的时候，这个 Agent 已经是一个吸收了最新方案的"武装版"了。他甚至让 Agent 帮他打 Kaggle 比赛，春节旅游期间远程托管，4000 支队伍里最高冲到过第六名。
文章最后他也很坦诚地说，写这篇文章本身就是最"不 AI Native"的事情，因为这些内容完全可以让 AI 来整理。他还引用了 Karpathy 的"Jagged Intelligence"概念，提醒大家 AI 的能力分布跟人类很不一样，最好的办法就是持续使用、慢慢建立直觉，把 AI 当成一个无不谈的好朋友，越了解它，协作起来就越顺畅。
原文地址：http://www.bestblogs.dev/article/83fa2a78
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今天的aha moment，人类躯体或者动物运动是一个一直让自己快跌倒又拉回来的动态平衡状态，这种动态平衡的状态迈向下一步的时候需要消耗的能量是很少的，而机器人走一步要停住完全站稳再走下一步，这种模式叫做静态平衡。静态模式下每一步需要消耗的热量都是很多的。机器人从最早的查表模型到现在通过机器强化学习构建动态模型本质就是试图让机器人学会动态平衡的过程。
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想做这个测试，其实很久了
之前朋友都向我推荐买个麦克风，说有好几个好处：
1）更爽的 vibe coding
2）全天内录，回家归档自己的一天上下文
3）当然，还能顺便做视频内容
从直觉上来讲，人的一天上下文其实是脉冲式的，感觉提升不会太大
比如独处的时候没有干活，你可能一句也不会说，然后可能也会跟一些人进行很琐碎的对。也可能会一口气好几个小时跟 AI 进行 vibe coding。
但自己想买点东西，消费欲上头，找了一个好像跟自己职业有关的正当理由，排解自己“想买点东西”的心情
万一有用呢？（我得保留我购置新品的正当理由，再怎么说，我也有个博主身份，还能让视频声音录的清晰点（大概）
当然，在实验开始前也跟大家分享一下我对它的初始期待：
1）在 vibe coding 时，拾音转写更准，减少删删改改
2）关于记忆上下文（回到 Chat Memo 老本行）
- 激进的部分：测一下 agent 自动处理全天录音，能不能挖出更多有用的、人自己注意不到的规律信息
- 保守的部分：就算没全天录音，临时想记条备忘、闪念，也能有更快的启动速度。夹在领子上总比找手机方便。
就是这样，先去折腾录音转写 skill 了👋
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你可以叫它 "Social Push Skill 赛博传声筒"。实际用起来就一句：“帮我把这文章发到小红书”。剩下的点按钮、填正文、传图片，它全自己搞定，你只需要看着它跑就行。
这玩意儿主要是弄给经常要全平台分发文字的创作者和技术博主的。用它之前你得对 Claude Code 比较熟，至少终端操作得摸过。如果你平时一天要往三四个平台复制粘贴同一篇文章，且早就受够了这种机械劳动，它应该能帮你省不少事。
https://github.com/jihe520/social-push
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现在你可以自己蒸馏你自己了！！
你可以直接让它回看你的记忆、项目记录、历史操作，然后找出你每天反复在做的工作流，自动整理成skill。
我刚试了一下，它直接给我整理出了4个skill，其中一个我看完第一反应是：这他妈就是我最需要的skill。
以前我们是人去总结自己的工作流，然后写SOP，再做自动化。
现在是Agent反过来观察你，发现你重复干了什么，把你的隐性习惯压缩成可复用能力。
以后真正值钱的可能不是prompt库。
是你的个人工作流，被Agent不断蒸馏成skill库。
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