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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
有了 AI 和智能体之后，软件开发不是"效率提升 30%"这种量变，而是整个生产关系的重构。
开发环节：以前一个功能从需求到上线，开发写代码占了 60% 的时间。现在这部分被压缩到原来的
1/10。开发者的角色从"写代码的人"变成"验收代码的人"——你描述意图，AI 写实现，你做最终判断。
协作环节：当开发周期从两周变成两天，产品经理不能再按月排期了。需求确认、方案评审这些流程会被倒逼提速，否
则就成了瓶颈。"等排期"这个词会消失。
测试环节：AI 写的代码天然带测试。以前测试是开发之后的独立阶段，以后测试和开发是同一个动作。QA
的角色从"找 bug"变成"定义质量标准"。
运维环节：Agent 能 7x24
盯着线上系统，自己发现问、自己诊断、自己给方案。人类运维从"救火队员"变成"规则制定者"——你告诉 Agent
什么能做什么不能做，剩下的它自己搞定。
真正的变化是：软件从"人力密集型"变成"算力密集型"。以前拼的是招多少工程师，以后拼的是谁能更好地指挥 AI。
一个人 + AI，能做到以前一个小团队的产出。一个小团队 + AI，能做到以前一个部门的产出。
这不是未来，这是正在发生的事。我刚花一个下午，用 AI 从零写了一个能自主诊断 MySQL 的运维
Agent——它自己决定查什么、怎么查，最后给出完整诊断报告。以前这是一个资深 DBA
半小时的工作，现在一句就搞定了。
我很多 CRUD 的写程序的同事年后一脸亢奋喜滋滋地找到我，说他的效率提升了 15 倍(因为我年前安利的)
能驾驭 AI 的人不会被 AI 取代，但会取代不用 AI 的人。
AI探索指南 | Hermes爱马仕 & OpenClaw小龙虾🦞
开发环节：以前一个功能从需求到上线，开发写代码占了 60% 的时间。现在这部分被压缩到原来的
1/10。开发者的角色从"写代码的人"变成"验收代码的人"——你描述意图，AI 写实现，你做最终判断。
协作环节：当开发周期从两周变成两天，产品经理不能再按月排期了。需求确认、方案评审这些流程会被倒逼提速，否
则就成了瓶颈。"等排期"这个词会消失。
测试环节：AI 写的代码天然带测试。以前测试是开发之后的独立阶段，以后测试和开发是同一个动作。QA
的角色从"找 bug"变成"定义质量标准"。
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盯着线上系统，自己发现问、自己诊断、自己给方案。人类运维从"救火队员"变成"规则制定者"——你告诉 Agent
什么能做什么不能做，剩下的它自己搞定。
真正的变化是：软件从"人力密集型"变成"算力密集型"。以前拼的是招多少工程师，以后拼的是谁能更好地指挥 AI。
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这不是未来，这是正在发生的事。我刚花一个下午，用 AI 从零写了一个能自主诊断 MySQL 的运维
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让AI连续工作10小时不崩溃？揭秘Anthropic官方推崇的“Harness工程”！
很多人用Claude Code跑长任务，跑着跑着AI就变傻、甚至罢工。
原因很简单：上下文窗口爆了。
今天分享一套让AI“无限续航”的系统级方案（Harness Engineering），不仅能让AI干活，还能让它自我进化。
1⃣ 核心原理：重置上下文
AI的记性有限。官方Anthropic的思路是：把大任务拆碎，每次只让AI在一个全新的、干净的上下文里干一件小事。
❌ 错误做法：把所有需求一次性塞给AI。
✅ 正确做法：拆解任务 -> 独立会执行 -> 记录进度 -> 下一个循环。
2⃣ 方案对比：Ralph vs 多智能体
方案A（Ralph循环）： 用Bash脚本写个while循环，强制重启新会。简单粗暴，适合极客。
方案B（多智能体协同 - 推荐）： 我在用的方案。更灵活，更像真实团队。
主Agent（Coordinator）： 只负责调度，绝不写代码（保持上下文极其干净）。
子Agent（Workers）： 计划、开发、测试（布局/美观/动画）。各司其职，独立上下文。
3⃣ 工作流设计（关键！）
我的实战工作流：
主Agent 接收需求 -> 丢给 计划Agent 出排期。
主Agent 拿到计划 -> 派给 开发Agent 写代码（只传文件路径，不传大段代码！）。
开发完 -> 派给 测试Agent 找Bug。
Bug修复闭环： 测试挂了？用 resume 参数唤醒同一个开发Agent修Bug（保留现场上下文），而不是开新号！
4⃣ 让AI自我进化的Secret Sauce
Lessons Learned： 建一个经验库文件。每次踩坑，强制AI把错误写进去。下一次开发，先读这个文件，避免重复犯错。
文件通信： Agent之间只传文件路径（Path），不传具体内容。主Agent的上下文永远只有几行字，永不爆窗。
这套系统我跑了一个通宵，生成了20多页PPT，质量极高。
真正的Harness不是让AI更聪明，而是设计一套不依赖AI记性的流程。
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很多人用Claude Code跑长任务，跑着跑着AI就变傻、甚至罢工。
原因很简单：上下文窗口爆了。
今天分享一套让AI“无限续航”的系统级方案（Harness Engineering），不仅能让AI干活，还能让它自我进化。
1⃣ 核心原理：重置上下文
AI的记性有限。官方Anthropic的思路是：把大任务拆碎，每次只让AI在一个全新的、干净的上下文里干一件小事。
❌ 错误做法：把所有需求一次性塞给AI。
✅ 正确做法：拆解任务 -> 独立会执行 -> 记录进度 -> 下一个循环。
2⃣ 方案对比：Ralph vs 多智能体
方案A（Ralph循环）： 用Bash脚本写个while循环，强制重启新会。简单粗暴，适合极客。
方案B（多智能体协同 - 推荐）： 我在用的方案。更灵活，更像真实团队。
主Agent（Coordinator）： 只负责调度，绝不写代码（保持上下文极其干净）。
子Agent（Workers）： 计划、开发、测试（布局/美观/动画）。各司其职，独立上下文。
3⃣ 工作流设计（关键！）
我的实战工作流：
主Agent 接收需求 -> 丢给 计划Agent 出排期。
主Agent 拿到计划 -> 派给 开发Agent 写代码（只传文件路径，不传大段代码！）。
开发完 -> 派给 测试Agent 找Bug。
Bug修复闭环： 测试挂了？用 resume 参数唤醒同一个开发Agent修Bug（保留现场上下文），而不是开新号！
4⃣ 让AI自我进化的Secret Sauce
Lessons Learned： 建一个经验库文件。每次踩坑，强制AI把错误写进去。下一次开发，先读这个文件，避免重复犯错。
文件通信： Agent之间只传文件路径（Path），不传具体内容。主Agent的上下文永远只有几行字，永不爆窗。
这套系统我跑了一个通宵，生成了20多页PPT，质量极高。
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现在各种Agent有点太多了，想poll下大家最常用的组合是？
1. Claude Code
2. Codex
3. OpenClaw
4. Hermes
5. Cursor CLI
6. Manus
7. Genspark
8. AnyGen
9. 其他
我自己是1456，已经有点打架和用不完了，但还想试试2……
1. Claude Code
2. Codex
3. OpenClaw
4. Hermes
5. Cursor CLI
6. Manus
7. Genspark
8. AnyGen
9. 其他
我自己是1456，已经有点打架和用不完了，但还想试试2……
我给 OpenClaw 招聘了一位顶级 PPT 设计师，效果有点离谱。
终于调通了！装上 Felo CLI 之后，我的龙虾多了一个实用技能 —— 输入主，直接出专业级的幻灯片。
上班的路上也可以创建晨报了。
明天试试看各种风格和工作流，
AI简讯 -> 咨询PPT GitHub -> 晨会PPT
拜访客户 -> 提案PPT
安装方法👇
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最近抖音有一个爆款 AI 特效，叫客户问我干这行多久了...添加照片，让AI生成不同年代从事同一种工作，还挺好玩。视频做出来毫无违和感，我们这个面相在哪个朝代都一样。
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Jeff Yan 谈为什么还要留在加密行业
2 月 19 日 Hyperliquid 创始人 Jeff Yan 在接受 When Shift Happens
频道采访时表示，加密行业的价值在于应对 AI 取代人类智能这一 “定时炸弹”。他指出，在 AI 全面超越人类之前，人类必须建立一个 AI 可以接入的金融系统。因为现有传统金融体系无法让代码和价值处于同一维度，AI 绝无可能接入。
因此，建设一个由人类拥有所有权、且可编程和开放的系统至关重要。Hyperliquid 正是这一集体努力的一部分，旨在为未来的 AI 时代提供一个构建精良、具备自主性与无需许可特性的金融基础设施。
来源：When Shift Happens
AI探索指南 | Hermes爱马仕 & OpenClaw小龙虾🦞
2 月 19 日 Hyperliquid 创始人 Jeff Yan 在接受 When Shift Happens
频道采访时表示，加密行业的价值在于应对 AI 取代人类智能这一 “定时炸弹”。他指出，在 AI 全面超越人类之前，人类必须建立一个 AI 可以接入的金融系统。因为现有传统金融体系无法让代码和价值处于同一维度，AI 绝无可能接入。
因此，建设一个由人类拥有所有权、且可编程和开放的系统至关重要。Hyperliquid 正是这一集体努力的一部分，旨在为未来的 AI 时代提供一个构建精良、具备自主性与无需许可特性的金融基础设施。
来源：When Shift Happens
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国内搞AI产品的没什么赚钱的，但做AI生意的很快赚钱：
一波是做账号生意的：
1、薅羊毛卖账号的
2、搞API中转站的
3、刷黑卡洗钱代充值的
4、卖发卡站中转站搞模式出代理的
一波是做AI培训生意的：
1、做AI副业的，什么教你做AI动漫，搞AI公众号
2、各种解决AI焦虑的，vibecoding，大模型，agent
3、各类企业培训
一波是做李逵李鬼的：
海外叫Claude我就叫Cloude，蹭着品牌词直接投SEM，反正国外上架不了，进来就买一年会员，干不动就跑路
一波是闲鱼套利的：
出了新东西赶紧上闲鱼，套利传统行业
不论是vibecoding搞外包，还是nano banana代出图，就是用AI效率成本碾压传统
发现没有，大家都是做漏斗顶端的那部分
因为顶部是信息最不对称的，最焦虑的，人群最多，门槛最低的地方
也就是做这种东西，赚钱是最快的
有快钱不赚，跑去做产品的，大多都是有点儿什么自我执念，反正绝对不是理性经济人
一波是做账号生意的：
1、薅羊毛卖账号的
2、搞API中转站的
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1、做AI副业的，什么教你做AI动漫，搞AI公众号
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3、各类企业培训
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海外叫Claude我就叫Cloude，蹭着品牌词直接投SEM，反正国外上架不了，进来就买一年会员，干不动就跑路
一波是闲鱼套利的：
出了新东西赶紧上闲鱼，套利传统行业
不论是vibecoding搞外包，还是nano banana代出图，就是用AI效率成本碾压传统
发现没有，大家都是做漏斗顶端的那部分
因为顶部是信息最不对称的，最焦虑的，人群最多，门槛最低的地方
也就是做这种东西，赚钱是最快的
有快钱不赚，跑去做产品的，大多都是有点儿什么自我执念，反正绝对不是理性经济人
在红果刷漫剧的间隙，被葬爱咸鱼的公众号吸引。葬爱的文章没看完，跳到小晚采访俞浩的文章。一字不落全文看完。居然有种很理解俞浩的感觉。
小晚问假如创业失败可能会是什么原因。俞浩非常清晰指出了五个原因：需求搞错了、需求没错但产品做不出来、产品做出来了但卖不出去、产品卖出去了但没溢价、有溢价但成本太高导致不赚钱。
上面这段，俞浩讲的是硬件领域。然而 AI 软件领域，这五个原因也完全如此。绝大部分 AI 产品直接卡死在前三个原因上。少量产品穿越了火线，却卡在了第五个原因上。包括 LLM 大厂。
继续往下看，小晚的问题充满敌意。俞浩的回答却很纯真。学物理的懂学物理的。世界特别是物理世界是真的有规律的，一旦找到，不是狂妄，是真的可以按规律预测万物。俞浩的表达能力确实不行，绕来绕去，还是没有给小晚说明白。
期待俞浩能成。或者类似鱼浩的人，在中国能出来一两个。马斯克、奥特曼等人，是硅谷叙事下的美化。一切都在变。
继续看红果漫剧去。还有 60 集完结。
以前我的 Skill 文件散落在各种地方，每次更新一个 Skill，得手动同步。
skills-manage 用 ~/.agents/skills/ 做中央仓库，其他平台通过软链接指向这里。一处修改，全平台生效。
并且：
1. 可以从 GitHub 直接导入 Skill 仓库
2. 支持 20+ 个 AI 编程工具（Claude Code、Cursor、Windsurf、Codex...）
3. 有 Collection 功能，可以把常用 Skill 打包，一键安装到新平台
4. 本地优先，数据都在本地 SQLite，不上传
推荐给需要管理多个 AI 编程工具的朋友。
GitHub: https://github.com/iamzhihuix/skills-manage
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