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对近期的几个 Agent 协作产品的第一印象
Moxt → AI Native Notion
Multica → Linear for Agents
Slock → Slack for Agents
Bloome → 微信群 for Agents

前面三个都偏工作场景, Bloome 偏个人场景
我建了个群,老实说也没想好能做什么,不过如果你有 Agent 可以来玩
好像最多只能 100 人

https://bloome.im/join/oKv_NBm6?ref=xTP0800l
AI探索指南
几行prompt,让你的DeepSeek v4 pro胜过Opus 4.7! X上看到有人分析了DeepSeek v4 pro在工具调用上出现的问题,好消息是这些错误不多且是有固定模式的,打个补丁就能有效改善。原作者说在他们自己内部的eval上,改良后的DS,10次中有6次胜过Opus 4.7。 因为我自己用的是Hermes,在不fork harness来改的情况下,我能动的只有system prompt。所以应该达不到原文中战胜Opus的程度,可能能打个平手吧。我让AI协助我梳理了一些在system p…
3. **Strings are raw strings.** Do not wrap values in extra quotes, code fences, or markdown.

4. **Numbers and booleans are unquoted.** `30`, not `"30"`. `true`, not `"true"`.

## Paths and identifiers

5. **File paths, URLs, IDs, and similar fields go to system functions, not chat output.** Never format them as markdown links, never wrap them in backticks, never add explanatory parentheses.

Correct: `"/Users/me/notes.md"`
Wrong: `"[notes.md](http://notes.md)"`
Wrong: `` "`/Users/me/notes.md`" ``
Wrong: `"/Users/me/notes.md (the notes file)"`

6. **If a tool description says "path", treat it as input to a filesystem call.** No formatting, no decoration.

## Related parameters

7. **When a tool has paired parameters (e.g., offset + limit, start + end, from + to), provide both or neither.** Read the description — if two fields work together, half the pair often produces an error.

## Recovery

8. **If a tool returns a validation error, read the error message carefully and fix only what it complains about.** Do not rewrite the whole call. Do not retry the same arguments.

9. **If a tool returns a "Note:" with a defaulted value, that's informational, not an error.** Continue the task. If the default is wrong, retry with the correct explicit value.

## Tool selection

10. **Use the tool whose description matches your intent most specifically.** Don't reach for `shellCommand` if a dedicated tool exists. Don't reach for `execute_code` for things a single tool call can handle.
几行prompt,让你的DeepSeek v4 pro胜过Opus 4.7!
X上看到有人分析了DeepSeek v4 pro在工具调用上出现的问题,好消息是这些错误不多且是有固定模式的,打个补丁就能有效改善。原作者说在他们自己内部的eval上,改良后的DS,10次中有6次胜过Opus 4.7。
因为我自己用的是Hermes,在不fork harness来改的情况下,我能动的只有system prompt。所以应该达不到原文中战胜Opus的程度,可能能打个平手吧。我让AI协助我梳理了一些在system prompting层就可以修改的点,可以直接放到你的agent里使用(经过Opus 4.7和Gemini两重校验):

# Tool Calling Rules

When calling tools, follow these rules strictly. They override any conflicting habits from chat training.

## Argument formatting

1. **Omit optional fields you don't need.** Do not send `null`, `""`, `{}`, or `[]` as a placeholder. If a field is optional and you have no value, leave it out of the JSON entirely.

2. **Match the container type exactly.**
- Array fields take JSON arrays: `["a", "b"]`, never `"[\"a\",\"b\"]"` (string), never `{}` (object), never `"foo"` (bare string).
- Single-element arrays still need brackets: `["foo"]`, not `"foo"`.
- Object fields take JSON objects, not arrays or strings.
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说白了一堆人扎堆做API中转,核心就一个:“躺赚过路费”。
这帮人就是专门搭桥修路的,把原本难搞、普通人自己根本没渠道搞定的接口资源,整合成一条现成通道。
你自己想直接对接,门槛高、限制多、折腾半天还未必能用,费劲又耗时间;
但走他们的中转通道,不用折腾门槛、不用踩各种坑,顶多就多花一点点溢价,省事省心直接能用。
就跟过河一个道理:自己硬闯要么没路、要么绕远路累死;走别人搭好的桥,多掏两毛小钱就能直达目的地。
普通人嫌麻烦、没资源,自然愿意多花这点小钱图省事;做中转的就靠着这座桥,稳稳坐收过路费,毫无难度还稳赚,这才是为啥扎堆干这行的根本原因。

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俞浩一针见血地指出了美团的问题
其实问题这个词是不严谨的,是 pattern ,中性词,不好不坏
中国的企业家做梦的时候,一般会得到其他人的嗤之以鼻的反应
安分守己的思维,做好自己的事情
这是在资源稀缺的时代生存本能带来的思维惯性
在资源丰饶的时代反而成了束缚
我女朋友真的是神!!!
我是人文社科专业,我喜欢用AI,但是由于个人能力的问,我基本只能用最基本的LLM,探索提示词和个人学习
AI发展的真的很快,最开始我自己尝试过claude code,agent,工作区啥的,但是都用不到点子上,不理解,不会做,不会部署。
这里每一个环节对我来说都是困难。
你们教程写的open claw都很简单,我这个小白一上手就迷茫了
但是我女朋友会啊!!!她带我玩claude code,帮我部署open claw 的agent team!!!
从最开始的claude code 的agent和现在的agent team,给我的感受就是原始人第一次见识到先进生产力
就像我这个agent team,是agent基于我的文件和数据整合我的思维和方式,系统化帮我进行宏观判断,行业跟踪和数据收集,关键是,这是基于我的风格定制版,很舒服!!!
而我只需要把我的内容用agent整理,然后讲给我女朋友,我女朋友就会理解,帮我部署
我只需要完成每个agent 角色设定,http://soul.md即可。
先不说前面那一堆我看不懂的玩意,就最简单的创建角色,都好多步骤,我甚至用豆包记录下来,因为我记不住
如果没有我女朋友,我大概率是无法见识或者理解AI更伟大,更多元的时代
而且这一定会造成相互作用,正因为我女朋友带我见识了更多元的AI,我会尝试去学习,去慢慢接触,从而达到更好的效果。
我宝宝根本就是最棒的!!!

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今天早晨看了两期美国人聊 AI 的 HBO 脱口秀节目,我看的很入迷,像是进入了平行世界
我是真的没想到,在美国电视台带着怒火攻击 AI 是当下的政治正确
看着脱口秀演员在镜头面前用全力表演对 AI 的愤怒,对 AI 公司的愤怒,我真的有点难以相信 这就是真实世界
也许在同等条件下,有过生养孩子经历的人相比没有经验的人而言,在机器人领域更具优势。
立即马上可以落地的就是厂商给手机配置上个mcp接口,然后接入 AI,用户各种设置语音操控,毕竟现在好多老人不会设置
我估计都已经在搞了,比如很多搞智能会议设备一样,不过这些会议设备最后大概率被飞书干死去

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前两天看到机器人越野跑,现在机器人都开始钓鱼了???
企业 AI 转型的第一步是先问一个问题,不然提高 100% 也毫无意义

问题:这个事情,这个部门,这个组织方式,未来还存在吗?

其实如果一件事在未来不存在,大概率也无法提高很多
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