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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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自此，Claude 的产品线完整，整条线都是用艺术作品在命名：
Haiku — 俳句，极简短小，一瞬即永恒
Sonnet — 十四行诗，结构严谨，意境深远
Opus — 拉丁语的作品，特指分量最重的那一部
Fable — 寓言，故事包裹深意，人人读得懂
Mythos — 神，宏大叙事，世界观的底座
@aigc1024
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二、整理电脑磁盘
如果你的电脑存储空间本来就不大，经常需要清理磁盘腾地方的，我觉得有了 Codex 之后，真的没必要再专门买那些磁盘清理软件了。
我家里的 Macbook 存储空间并不大。今年我往这台电脑上装了特别多 Agent 产品，其实很多都是体验，装完很快又卸载了。
但后来我发现，直接把它拖到废纸篓是没办法彻底删除的。因为很多 Agent 软件背后都有很多依赖软件。
后来我突然想到，为什么不让 Codex 帮我查查。
于是我直接让它扫描系统，看看过去装过的那些 Agent 软件有没有残留文件，哪些关联组件还能安全删除。
结果还真找出来不少没卸载干净的关联文件。而且动辄就占几个 G。
三、长文转 Slides
我给自己定了一个要求：每周至少精读一篇长文章。
这里说的长文章，指那些真正值得花时间读完的长博客、深度访谈或者研究文章，而非新闻和各种碎片化资讯。
因为我越来越觉得，在信息泛滥的时代，单纯刷新闻的价值其实并不高。
很多内容看完当下觉得自己知道了，但过两天就忘了。相比之下，那些经过充分思考和沉淀的长文，反而更容易给人带来新的认知。
现在我的做法简单很多。每次读完一篇文章，我会直接把文章交给 Codex，让它帮我生成一份 HTML 版 Slides。
内容不需要面面俱到，重点是把文章的核心观点、关键论据和整体脉络梳理出来。
生成之后，我会对着这份 Slides 再完整过一遍，相当于重新复盘一次文章。
这个过程其实很有意思。第一次阅读是在吸收信息，第二次借助 Slides 回顾的时候，更多是在整理自己的理解。
很多第一次阅读时忽略的细节，往往会在这个阶段重新浮现出来。
Skill 地址：
https://github.com/gainubi/note-slides
四、处理会议纪要
现在各种软件都有会议纪要功能，但我还是习惯把会议纪要导出成 Markdown 文件，再交给 Codex 处理。
尤其是当同一个主连续开了好几次会的时候，这种方法特别好用。
比如这周围绕某个项目开了三四次会，我会把所有会议纪要一次性丢给 Codex，让它从整体视角去分析，而不是只看某一次会议发生了什么。
最直接的用法当然是整理 Todo。
我会先让它把所有待办事项提取出来，然后继续追问一句：这些 Todo 里面，哪些事情是你可以直接帮我完成的？
有意思的是，很多事情它还真能做。比如整理资料、写初稿、做调研、分析数据、汇总信息、生成文档、整理方案之类的工作，很多时候都可以直接交给它继续往下执行。
如果是客户会议或者用户访谈，我会让它帮我梳理用户最关注的问、最频繁出现的抱怨，以及那些容易被忽略但值得关注的反馈。
有时候为了收集用户声音，我们会从很多渠道拿资料。有的是微信群聊天记录，有的是用户访谈纪要，有的是问卷反馈。
以前这些内容散落在各个地方，很难整体分析。
现在我会把这些资料统一整理出来，一股脑丢给 Codex，让它帮我做用户痛点分析、需求归类和观点提炼。
特别是当数据量比较大的时候，这种工作我越来越倾向于交给 Codex。因为它能同时阅读大量资料，还能快速发现不同信息之间的关联。
五、连接飞书
这个用法我上周刚专门写过一篇文章，估计很多人还不知道。
如果想在手机上使用 Codex，其实除了 ChatGPT App 之外，还可以直接接入飞书。
整个过程非常简单，和之前在飞书里接 OpenClaw 的方式差不多，几分钟就能搞定。
连接 Codex 和飞书，我的本意是通过手机操作 Codex。但真正用下来之后，我发现自己反而更喜欢在电脑端的飞书里使用 Codex。
因为飞书本身就是我的工作中心。聊天记录、会议纪要、文档、项目资料，很多内容本来就在飞书里。
比如看到一段群聊讨论，我可以直接转发给 Codex，让它帮我整理重点。开完会的纪要，也可以顺手丢给它分析。
更有意思的是飞书文档。以前如果想让 Codex 帮我修改一段内容，通常需要把内容复制出来，再扔给 Codex。
现在很多时候根本不用这么麻烦。比如我正在写这篇文章，写到某一段的时候，觉得表达还不够顺，或者想从另一个角度展开，直接在飞书文档里 @ Codex 就行。
六、接入微信读书
微信读书最近也发布了 Skill，可以直接一键安装，大家搜一下就能找到。
顺便说一下我自己的阅读习惯。
除了文学类作品，我其实很少把一本工具书从第一页一直读到最后一页。
因为很多工具书本身就不是按照小说的方式来阅读的，里面真正有价值的内容往往集中在少数几个章节。
所以我经常会先打开微信读书，看这本书的热门划线。把热门划线先看一遍之后，这本书最核心的观点、最有启发的内容，基本就已经了解个七七八八了。
然后再根据自己的兴趣，去挑一些章节精读。
这也是为什么我每年都会给微信读书续费。因为热门划线这个功能实在太好用了。
某种程度上，相当于成千上万名读者提前帮我们做了一轮筛选。哪些内容最值得停下来思考，哪些段落最容易引发共鸣，大家其实已经用划线投过票了。
而接入 Codex 之后，这件事又方便了一大截。
因为平时经常写文章，经常会遇到一种情况：明明记得某本书里看过一个特别好的观点，或者一句特别有启发的，但就是想不起来具体在哪。
以前只能自己回去翻书。现在我直接让 Codex 去微信读书里找。
比如让它围绕某个主，从热门划线里筛选相关内容；或者帮我找某位作者关于某个问的观点；再或者从几本书的热门划线里整理出共同出现的关键概念。
对于经常阅读、经常写作的人来说，这种体验还是挺爽的。因为书里的内容并没有变多，但调用这些内容的成本被大幅降低了。
七、部署网站
现在大家都在 Vibe Coding 自己的小产品，前后端都有。我自己也已经 Vibe Coding 了 11 个小工具。
这些小工具很多是有后端的，涉及到怎么部署到服务器上。
我现在用的是腾讯云的 CloudBase，它同样有 CLI，所以只要完成一次授权，后面所有的部署，都可以在 Codex 里搞定，不需要再去 CloudBase 后台做各种配置。
八、处理公司日常琐碎事务
我们是小公司，所以很多原本需要行政、HR、财务甚至法务处理的基础工作，现在基本都交给 Codex 了。
比如一份合同拿过来，我通常会直接丢给它。让它先检查风险、梳理重点条款，或者按照我们的需求修改。
很多标准化合同，它处理起来已经相当成熟了。
包括一些制度文件、招聘相关资料、流程文档之类的工作，也都可以交给它先完成第一版。
而我觉得更有价值的，是它和飞书数据打通之后带来的变化。
我们公司的很多经营数据、财务数据，其实都放在飞书多维表格里。给 Codex 装上飞书 CLI 之后，它就可以直接和这些数据连接。
这样一来，它就不只是一个聊天工具了，而是能够真正参与到日常运营当中。
比如新增数据、修改数据、批量检查数据，这些事情都可以直接交给它处理。
我自己现在还有一些固定的自动化流程。
比如每天上午，我都会让 Codex 去检查前一天的数据。看看有没有遗漏记录、异常数据，或者一些明显不合理的地方。
很多时候，人录数据难免会出错。但让它每天固定巡检一次，很多问当天就能发现。
到了月底，我直接跑一个命令，Codex 就会把这个月的经营情况梳理出来。
@aigc1024
二、整理电脑磁盘
如果你的电脑存储空间本来就不大，经常需要清理磁盘腾地方的，我觉得有了 Codex 之后，真的没必要再专门买那些磁盘清理软件了。
我家里的 Macbook 存储空间并不大。今年我往这台电脑上装了特别多 Agent 产品，其实很多都是体验，装完很快又卸载了。
但后来我发现，直接把它拖到废纸篓是没办法彻底删除的。因为很多 Agent 软件背后都有很多依赖软件。
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我给自己定了一个要求：每周至少精读一篇长文章。
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因为我越来越觉得，在信息泛滥的时代，单纯刷新闻的价值其实并不高。
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整台电脑变成一个AI协调层，叫AgentOS。
你不再打开软件。
你只需说：“分析这份报告，提炼要点，做成PPT，发给团队。”
剩下的，AI自己搞定。
电脑从”应用平台”变成”意图平台”。
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MiMo推出1000 Token/s超高速模型｜体验测评
MiMo 推出了 MiMo V2.5 Pro UltraSpeed 超高速的模型版本，能够实现每秒输出超过 1,000 Token 的速度。
同时，这应该也是全球第一个达到这个速度的万亿（1T）参数模型。
藏师傅提前试了一下，做了三个测试，确实爽。
第一个跑了一个比较复杂的 3D 采矿小游戏测试。在没有素材的情况下，我让它全部用 Three.js 前端代码来生成素材。整体要求比较完整，虽然第一次实践时出了一些小问，但在跟他沟通修改建议后，非常完美地实现了任务。
这次测试的各项指标如下：思考的 TPS：804 Token/s，峰值速度：810 Token/s，首次响应时间：4.71 秒。
第二个测试给了一个官网，其头部包含一个相对复杂的 3D 动画。
这次的输出速度快了非常多：峰值达到了 1426 Token/s，首次响应只用了 0.83 秒，在 32 秒内输出了 25624 个 Token，总计生成了 1000 行代码。
第三个测试给了一个更复杂的官网。我要求这个官网的 Header 头部包含以下 3D 效果：地球边缘、轨道上的飞船、星际尘埃、航线图、舷窗的 HUD 样式。
这个效果非常好，整体的视觉样式、状态、SVG 动画和驾驶卡片都非常精细，还有滚动的视差效果
这个输出的 TPS 达到了 1136 tokens/s，首次响应是 4.5 秒
官方测试平台下面有个数据展示，会显示相关信息
在流式输出的情况下，当你看着它只用 20 秒就产生一个非常复杂的 3D 游戏时，那种场景还是比较震撼的
之前的这些（比如说 Groq 之类的）超高速推理方案，在模型能力或者是整体水平上都会有所下降，但是 MiMo 这个在测试的时候，我没有看到这种迹象
最近很多公司都开始推出这种超高速的 API 服务，比如之前 OpenAI 和 Anthropic 都有 Fast 模式
在 Agent 场景下，模型输出效率的提升会直接带动每一步 Agent 操作的效率：
如果一个任务预估一分钟完成，你就会盯着它直到结束，然后立刻投入测试。如果需要五分钟才完成，你可能就会去干别的事，然后再回来看，难免会浪费一些时间
这种效率提升在 Sub-Agent 和并发场景下更加明显。因为它可以更快地产出大量结果，想象一下，如果同时启动一两百个 Sub-Agent，在模型能力没有衰减的前提下，速度提高
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希望后面大家卷起来，优化一下成本，让普通用户也能放开用这种 UltraSpeed 模型
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