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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 Robot Phone！！ 听说今年下半年，会在国内首发！
很久很久，没有看到手机硬件上， 有如此让人耳目一新的创意了！！
1、实时感知，与现实世界互动，短片里看起来，实用性趋0，可玩性拉满，但前景辽阔！！ 2、手机自带云台相机，可玩性和实用性双双拉满！ 3、AI自动创意构图拍照，不新鲜！
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
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给新手的 18 条 Claude 使用建议总结：
1. 先建 Project
每次新开聊天，Claude 都会从零开始。Project 是长期工作区，里面的对话共享上下文
进 Claude 侧边栏点 Projects，建一个 Work 或 Personal。后面的配置都放在这个 Project 里。
2. 告诉 Claude 你是谁
把你的背景、工作、目标、沟通偏好写清楚，放进 Project 的 Knowledge base。写得越具体，后面的回答越贴近你。
3. 写好 Custom Instructions
Knowledge base 存你的背景，Custom Instructions 管 Claude 默认怎么做事
把背景丢给 Claude，让它生成一套 Custom Instructions，再贴进 Project Instructions。以后每个新 chat 都会按这套规则启动。
4. 把问题换成真实场景
别问「prompt caching 是什么？」
换成「我在做一个每个 session 调 Claude 20 次的工作流，prompt caching 能省多少成本？」
前者只会得到定义，后者会逼 Claude 进入你的具体问题。
5. 复杂任务先让 Claude 问你
开始前加一句「先问我几个问题，确保方向对」
Claude 少猜一点，你后面就少返工一点。
6. 克隆自己的写作风格
给 Claude 3-5 篇你自己的文章，让它分析你的表达习惯、段落节奏、常用判断句。
分析完再让它写，产出会少一点 corporate assistant 味。
7. 让 Claude attack 你的想法
定方案、写文章、做决策之前，让 Claude 直接 attack 你的想法
critique 往往只会提建议，attack 会更认真地找漏洞。
8. 难题打开 Extended Thinking
复杂决策、分析题、需要权衡的问题，发消息前点 brain 图标。也可以在 prompt 里写「请逐步思考再回答」
简单任务不用开，难题开了差别明显。
9. 让 Claude 帮你写 prompt
不知道怎么问的时候，直接问「帮我写一个 prompt，让另一个 AI 完成 X 任务」
Claude 很清楚什么样的指令更容易出好结果。
10. 直接指定长度
Claude 默认会写得偏多。你可以一开始就说「用 3 句话回答」或「控制在 200 字以内」
原文说这能省 40-60% token，很多时候也省阅读时间。
11. 关掉客套话
Claude 很容易开头来一句「Great question...」，或者复述一遍你的问题，结尾再总结一次
在 Custom Instructions 里写清楚「直接回答，不要 preamble，不要重复我的问题，不要 closing summary」。
12. 别反复介绍自己
Project + Custom Instructions 就是为了少做这件事。背景写一次，后面自动读。
13. 换话题就新开 chat
同一个 chat 里一直切话题，Claude 会带着旧上下文继续跑，token 变多，速度变慢，还容易串味
无关话题就在同一个 Project 里新开 chat。Project 记忆还在，上一段对话的噪音丢掉。
14. 用费曼法学概念
让 Claude 用简单语言和类比解释一个概念。解释还绕，就让它继续改到你能讲给别人听。
15. 行程要按你的旅行方式排
不要只给日期和地点。把你的节奏、预算、偏好、体力、想避开的东西都说清楚。
这样排出来的行程，才像你的旅行，少一点旅游博客清单味。
16. 用真实账单做支出分析
把银行账单或消费记录贴进去，让 Claude 帮你看钱花在哪、该改什么。这里估算用处不大，真实数据才有用。
17. 把 Claude 当临时思考伙伴
可以给它这种指令「不带评判地听我讲，问对的问题，帮我理清思路，不要推你自己的 agenda」。
这更像结构化自我反思，边说边把脑子里的东西摊开。
18. 商业想法先过一遍硬过滤
开做之前，让 Claude 当第一道硬过滤，帮你找需求、市场、分发、成本里的真实问题
很多想法死在太早爱上自己。先让 Claude 拆一遍，能少走很多弯路。
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2. 告诉 Claude 你是谁
把你的背景、工作、目标、沟通偏好写清楚，放进 Project 的 Knowledge base。写得越具体，后面的回答越贴近你。
3. 写好 Custom Instructions
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4. 把问题换成真实场景
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开始前加一句「先问我几个问题，确保方向对」
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定方案、写文章、做决策之前，让 Claude 直接 attack 你的想法
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不知道怎么问的时候，直接问「帮我写一个 prompt，让另一个 AI 完成 X 任务」
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18. 商业想法先过一遍硬过滤
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具身智能从去年的只跳舞一场单机器人就能收六七千，到现在群控和编排功能都不是什么新鲜事，普通人对机器人表演的阈值被越来越拉高。除了会跳舞，还要能走上台走下台，相互之间走位，还要能有语音模型接入豆包和企业知识库和游客做交互，市场也在随着注意力变化对机器人厂商提出更高难度的需求。就像gpt3.5刚推出那会儿一样，模型强但又不足够强，所以催生出来很多专门做模型agent的公司并迅速的融到资，具身智能目前也处于这样的一个阶段：本体能力和大脑小脑能力已经处于相对完备的阶段，但是面向具体的场景，本体厂商、模型公司还缺少相对应的垂类数据和场景认识，所以会催生出大量的如同2223年agent公司的中间集成商公司。但在模型能力完善之后，这类公司也会迅速被替代。
某租赁平台的技术能力在业界一直是出了名的不太行，但是资本运作能力和渠道运营能力出奇的好。现在又是几亿元到手，就算技术能力不行这钱砸下去也能变行。但是具身智能又和llm大模型有区别：具身智能需要线下交付，llm可以完全依赖线上，所以有线下的因素加入之后，渠道运营能力会否成为这个租赁平台区别于韭菜agent公司的关键因素会是个很有意思的问题。
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