关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展,能力提升等。投稿/合作: @inside1024_bot
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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现在还是这个逻辑,甚至一个男生去买件衬衣,关注的是这件衬衣是多少支数这样很细节和理性的东西。
女生不太关心衬衣是多少支数,她们更关心衬衣是否好看。
这是很本质的区别。
没有魔法上网,没有原装 Codex、Claude、Gemini。 国内用户能用的就那么几样,他照样干成了。
而我那个 skill 也没什么玄学: 就是 跟用户对生成开发文档 + 强制 AI 每一步都写日志文档。
让 AI 不敢乱跑,也让小白能跟得上。
这事让我意识到一个残酷现实: AI 编程的门槛不是技术,而是“能不能用得上”。
当工具真正落地,连 40 岁零基础的人都能上线产品。 那我们这些搞技术的,还在纠结什么?
AI探索指南 OpenClaw小龙虾🦞
最近对于开源和模仿的讨论很多
暴露的问题是以前的开源模式已经无法跟上 Coding AGI 时代
以及更宏大的问题是
当 create 和 copy 都变得如此容易,那一个软件项目的壁垒在哪里?
其实在消费品方面,早已见怪不怪。
泡泡玛特、迪士尼、乐高,致敬很多,假货很多
但依然卖得很好
有什么东西在那里?
暴露的问题是以前的开源模式已经无法跟上 Coding AGI 时代
以及更宏大的问题是
当 create 和 copy 都变得如此容易,那一个软件项目的壁垒在哪里?
其实在消费品方面,早已见怪不怪。
泡泡玛特、迪士尼、乐高,致敬很多,假货很多
但依然卖得很好
有什么东西在那里?
OpenMAIC:AI一键生成交互式课程
清华开源的项目,效果非常好,体验非常完整。生成的内容包括:
课程介绍PPT(使用了Banana生成配图)
旁白语音讲解,讲解时会高亮展示讲解的内容
课后测评,生成几道目做考查
学习的过程中还可以随时提问,提后后老师这个Agent会讲解你的问,白板上同时展示讲解的内容。然后其他几个同学Agent开始杠精和BB,然后老师又是一顿讲解,好像真的煞有介事的在上课,BB了一顿还会要求你再发言(早知道我就不问了),非常拟人非常有趣。
在线体验:https://open.maic.chat/
Github:https://github.com/THU-MAIC/OpenMAIC
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学习的过程中还可以随时提问,提后后老师这个Agent会讲解你的问,白板上同时展示讲解的内容。然后其他几个同学Agent开始杠精和BB,然后老师又是一顿讲解,好像真的煞有介事的在上课,BB了一顿还会要求你再发言(早知道我就不问了),非常拟人非常有趣。
在线体验:https://open.maic.chat/
Github:https://github.com/THU-MAIC/OpenMAIC
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同事.skill这几天火了,把同事蒸馏成AI Skill。这个项目证明了一件事:蒸馏一个人的能力,是可行的。
但我想问一个问题:既然我们已经有了蒸馏人的能力,为什么要蒸馏身边的同事?
去蒸馏各领域最强的人。
而且幸运的是,这些人留下了大量可以被蒸馏的材料。芒格有《穷查理宝典》和几十年的股东会演讲。费曼有全套讲义和自传。Naval有几百条推文和长篇播客。塔勒布有五本书和无数公开辩论。这些都是高纯度的思维原矿,等着被提炼。
我之前就一直在干这件事。今天把方法论开源了,叫女娲。
使用极其简单:输入一个名字就行。女娲自动启动6个Agent去找书、找播客、找推文、找批评者,自己调研、自己提炼、自己验证。你不需要准备任何材料。
6个Agent并行采集著作、播客、社交媒体、批评者视角、决策记录、时间线。然后三重验证:一个观点要被收录为心智模型,必须跨2个以上领域出现过、能预测新问题立场、不是所有聪明人都会这么想。三条全过才留。
决策前问芒格,写教程问费曼,评估风险问塔勒布。你想蒸馏谁就蒸馏谁。
GitHub: https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill
安装:
npx skills add alchaincyf/nuwa-skillMIT协议,随便用,随便改,随便造。
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我是如何实现跨工具,跨电脑来管理 skill 的?
今天在家办公,发现现在离开了Skill,根本没有办法工作,为了让自己在家里电脑也能用工作电脑的 skill,我把 100 多个 skill 做了一个同步和分类。
可以实现跨工具、跨电脑、跨网络来使用和分享 skill。
主要用到的方法就是用.claude/skills 来做全局 skill,其他工具如 codex 的skill 根目录做软链接同步.claude/skill。
再对全局 skill 按类型拆分文件夹,并在 github 建仓同步,这就实现了跨网络/电脑/工具同步了,最后,再建立一个 skill-mannage 来定时自动推送 git。
对于 git 的处理,强烈建议 GitHub CLI,可以实现让 Agent 无碍障增删改查 git。
既然做了分类,就给大家分享一下我的四大类 skill,分类清晰更便于各位使用。
共 100 多个 Skill 分了写作类、画图类、信息获取类、产品经理类,建了四个仓库
1 写作类,write-skill,21 个 Skill,覆盖内容创作全流程:
地址:https://github.com/zephyrwang6/write-skill
2 画图类draw-skill,13 个 Skill,解决"AI 配图"全场景:
地址:https://github.com/zephyrwang6/draw-skill
3 信息获取类:info-skill,14 个 Skill,把散落各处的信息收回来。
地址:https://github.com/zephyrwang6/info-skill
4 产品经理类:protodesign,13 个 Skill,产品经理的工具箱:
地址:https://github.com/zephyrwang6/protodesign
所有 skill: https://github.com/zephyrwang6/myskill
对于skill工作 的创造和管理,我已经在社群里分享过很多,如果大家感兴趣,可以点赞支持一下,后面再发长文分享制作技巧和管理方法,让你的 Agent 更有用
今天在家办公,发现现在离开了Skill,根本没有办法工作,为了让自己在家里电脑也能用工作电脑的 skill,我把 100 多个 skill 做了一个同步和分类。
可以实现跨工具、跨电脑、跨网络来使用和分享 skill。
主要用到的方法就是用.claude/skills 来做全局 skill,其他工具如 codex 的skill 根目录做软链接同步.claude/skill。
再对全局 skill 按类型拆分文件夹,并在 github 建仓同步,这就实现了跨网络/电脑/工具同步了,最后,再建立一个 skill-mannage 来定时自动推送 git。
对于 git 的处理,强烈建议 GitHub CLI,可以实现让 Agent 无碍障增删改查 git。
既然做了分类,就给大家分享一下我的四大类 skill,分类清晰更便于各位使用。
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1 写作类,write-skill,21 个 Skill,覆盖内容创作全流程:
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3 信息获取类:info-skill,14 个 Skill,把散落各处的信息收回来。
地址:https://github.com/zephyrwang6/info-skill
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地址:https://github.com/zephyrwang6/protodesign
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行情不好,出来放松放松!听说现在很多公司都在用 AI 看图片、看视频,比如监控、安全系统、工厂检测这些场景。以前这些系统更多只是做分析,比如识别一下物体、统计一下数据。但现在情况不一样了,很多时候 AI 的判断会直接触发行动。
比如系统判断有异常,就会触发报警;判断设备有问,就会停机器;有些系统甚至会根据模型结果直接做交易或者发出指令。问也就来了:如果 AI 判断错了怎么办?更重要的是,我们怎么证明它当时到底是怎么判断的。
现在很多系统只会留下日志,比如时间、结果、模型版本这些信息。但日志只能说明系统记录了什么,并不能真正证明那次计算过程。
在做的是 AI 推理验证。简单说就是当 AI 每一次做出判断的时候,不只是给出结果,还能生成一个可以验证的证明,证明这次结果确实是按照那个模型、那个输入算出来的。
当 AI 开始影响资金、机器运行、甚至市场决策的时候,很多人关注的是模型准不准,但还有一件事也越来越重要:这个结果能不能被验证。
像 做的这种可验证 AI,其实就是在给 AI 系统增加一层可以检查的机制。以后如果有人质疑某个结果,不只是看系统记录,而是可以直接验证那次计算过程。
随着 AI 进入越来越多现实场景,很多系统可能都要面对同一个问:不仅要能算,还要能被证明。
AI探索指南 OpenClaw小龙虾🦞
比如系统判断有异常,就会触发报警;判断设备有问,就会停机器;有些系统甚至会根据模型结果直接做交易或者发出指令。问也就来了:如果 AI 判断错了怎么办?更重要的是,我们怎么证明它当时到底是怎么判断的。
现在很多系统只会留下日志,比如时间、结果、模型版本这些信息。但日志只能说明系统记录了什么,并不能真正证明那次计算过程。
在做的是 AI 推理验证。简单说就是当 AI 每一次做出判断的时候,不只是给出结果,还能生成一个可以验证的证明,证明这次结果确实是按照那个模型、那个输入算出来的。
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