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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https://mp.weixin.qq.com/s/J7Cj0k8MMO4Lq955Nqwr3g
做了 3 个 skill 帮你搭建更懂你的 Harness
项目地址:https://github.com/SpaceZephyr/build-your-harness
DeepSeek 把 Harness 带火了。
模型只是发动机,Harness 才是让 Agent 真干活的结构。
它的一半由系统定死,比如 Codex、Claude Code、WorkBuddy 提供的工程环境、上下文加载、工具调用和权限边界。
另一半由人来定:Agent 能读哪些文件,了解哪些背景,记住什么,遵守哪些工作流,能调用哪些 Skill。这部分,任何开源项目都没法直接送你。
搭建一个懂自己的 Harness,就像给模型定制大脑和双手。模型可以换,但上下文、记忆、做事方法和工具都能留下。
所以我做了 3 个 Skill:
1 star-your-harness
从零创建。问清职业、目标和资料位置,生成目录、个人上下文、记忆、协议与工具层。
2 better-your-harness
给现有 Harness 体检,从安全、上下文、工具、记忆和学习 5 层扫描 34 项,再给出可直接复制的修复提示词。
3 view-your-harness
把文件和 Skill 变成可视化工作台,可以预览、编辑、整理文件,也能查看 Skill 的调用情况。
三个 Skill,刚好对应创建、完善和使用。
以后换 Codex、Claude Code 或其他 Agent,也不用重新磨合。
真正懂你的是这套会跟着我一起生长的 Harness。
@aigc1024
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小红书的点点ai可能是最被低估的ai 功能,用小红书提供的免费token,从小红书的风控机制里合规绕过,随手就可以挖掘可能付费的需求
@aigc1024
@aigc1024
⏰ 直播时间:1.5 - 2 小时深度学习
分享提纲:
1️⃣ DeepSeek Harness 是什么?新手如何快速部署和使用(新人友好)
2️⃣ 保姆级教学:DeepSeek Harness 五大实战案例演示
3️⃣ 把 DeepSeek Harness 装到你的手机、让 AI 在手机上也能帮你工作
4️⃣ Token 越来越贵,如何节约 token 获取最大智能?
5️⃣ Q & A 答疑
@aigc1024
https://fcnd817jknap.feishu.cn/wiki/Z9oTwALdJiKQIKkCACQcaEi6nQb
@aigc1024
昨天晚上一整宿没睡,都在研究Deepseek Harness,越研究越兴奋,于是乎写了这篇文章和大家共同讨论,希望对大家有帮助!
https://fcnd817jknap.feishu.cn/wiki/Z9oTwALdJiKQIKkCACQcaEi6nQb
@aigc1024
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@aigc1024
我发现这很适合用到教育领域啊!!
幼小初那些学校成天吵着要融入AI,这不就是最好的的方式,寓教于乐,将知识融进游戏。
每一堂课针对性做个小游戏,课堂效果直接拉满!!
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开源神器Toonflow让小说秒变AI短剧,2小时出片!
把小说或剧本丢进去,AI自动完成编剧、分镜、角色设计和视频生成。无限画布自由调,三层Agent协作+本地记忆,全流程不卡壳。
跨平台桌面端,本地部署,低成本批量生产。2小时出2分钟短剧,总成本才130左右。目前11.9k+ star,创作者效率大大提升。
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在企业里面能跑起来的 AI 场景,可以类比之前能够被大规模外包出去的场景。比如说客服中心、非核心系统开发、数据收集和处理这几个场景,之前在美国外包给印度公司都已经很成熟了,现在也是 AI 企业服务公司落地发展得比较好的领域。
相反,如果一个领域之前没有被大规模的外包化,尤其是企业的核心业务流程,那可能用 AI 来替代也是有很多挑战的。这并不是说模型不够聪明,恰恰相反,很多可被外包的职能并不需要顶级智能。瓶颈往往在于业务系统整合、上下文获取、数据清洗和标注、权限控制、利益范围划分等。而过去几十年的外包产业,其实已经替企业完成过一次这样的组织工程:把原本嵌在企业内部的人类工作,变成可以由外部组织调用的服务接口;明确什么数据可以开放、什么权限可以授予、结果如何验收、异常如何升级、责任如何划分。
外包本质上是把外部的人类智能 API 化接入企业。一个职能能够被大规模外包,意味着它在企业里的组织接口已经相当成熟。到了 AI 时代,只要把这个接口后面的人类执行者逐步替换成 AI,改造成本自然比那些从未被接口化的核心业务低得多。
@aigc1024
相反,如果一个领域之前没有被大规模的外包化,尤其是企业的核心业务流程,那可能用 AI 来替代也是有很多挑战的。这并不是说模型不够聪明,恰恰相反,很多可被外包的职能并不需要顶级智能。瓶颈往往在于业务系统整合、上下文获取、数据清洗和标注、权限控制、利益范围划分等。而过去几十年的外包产业,其实已经替企业完成过一次这样的组织工程:把原本嵌在企业内部的人类工作,变成可以由外部组织调用的服务接口;明确什么数据可以开放、什么权限可以授予、结果如何验收、异常如何升级、责任如何划分。
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@aigc1024
ai为什么需要和物理世界交互,在ai4s领域好像有了答案。ai去做科学研究,比如新材料配比等,需要长出手来操作,需要有眼睛来验证,需要有传感器来感知。
@aigc1024
@aigc1024