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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化清晰：困扰 → 淡定 → 得意 → 呆滞无语。
最后不能大喊大叫，不要夸张表演，用“沉默的无语”增强喜剧效果。
【避免】
不要变成魔法特效大片风格过重。
不要动漫感、塑料皮肤、明显AI假脸。
不要出现楼上人物提前入镜。
不要出现灾难化、危险化效果。
不要加入多余剧情。
整体保持真实、轻松、荒诞、生活化的反转喜剧氛围。，16:9，10s
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
最后不能大喊大叫，不要夸张表演，用“沉默的无语”增强喜剧效果。
【避免】
不要变成魔法特效大片风格过重。
不要动漫感、塑料皮肤、明显AI假脸。
不要出现楼上人物提前入镜。
不要出现灾难化、危险化效果。
不要加入多余剧情。
整体保持真实、轻松、荒诞、生活化的反转喜剧氛围。，16:9，10s
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我不认为靠提示词或 Skill，就能让 AI 真正写出自己的风格。
AI 味是去不掉的，但让 AI 来解决写作的灵感、调研、优化、举例子、解释等最花时间的点，就够了。
为了保持个人风格，我现在写文章，就是在给 AI 出“完型填空”。整体流程是：
1. 有一个选，先录音或者随手把想法倒出来。
2. 不知道的、不确定的、懒得展开的地方全部写 xxx或者省略。
3. 让AI 根据这些坑去查资料、补案例、解释概念。
4. 你根据新增的信息重新判断文章结构，整理大纲。
5. 让 AI 调 skill 按段落扩写、润色、补充
6. 你再删、改、补自己的。
7. 配图、发布。
我把它称作“完型填空”式写作
@aigc1024
AI 味是去不掉的，但让 AI 来解决写作的灵感、调研、优化、举例子、解释等最花时间的点，就够了。
为了保持个人风格，我现在写文章，就是在给 AI 出“完型填空”。整体流程是：
1. 有一个选，先录音或者随手把想法倒出来。
2. 不知道的、不确定的、懒得展开的地方全部写 xxx或者省略。
3. 让AI 根据这些坑去查资料、补案例、解释概念。
4. 你根据新增的信息重新判断文章结构，整理大纲。
5. 让 AI 调 skill 按段落扩写、润色、补充
6. 你再删、改、补自己的。
7. 配图、发布。
我把它称作“完型填空”式写作
@aigc1024
关于gptX会不会把具身智能的模型颠覆掉
Robocurve的puzzle task里面GPT6的success rate只有10%，我觉得这个实验其实非常“诚实”。
它说明：
GPT 很强的部分：“我要抓住这个圆片中心的 knob，然后放进那个槽。”
GPT 不够强的部分：“现在距离槽 1.5mm，夹爪需要往右 0.6mm，同时降低 z 0.3mm，并根据接触力判断是否已经插入。”
这就是典型的 embodied control problem。
它需要：
precise geometry
force sensing
contact dynamics
friction
proprioception
tactile feedback
high-frequency control
而这些东西不是从大量互联网文本中自然出现的。
所以：
physical intelligence 的最后 10% 很可能比 cognitive intelligence 的最后 10% 难得多。
@aigc1024
Robocurve的puzzle task里面GPT6的success rate只有10%，我觉得这个实验其实非常“诚实”。
它说明：
GPT 很强的部分：“我要抓住这个圆片中心的 knob，然后放进那个槽。”
GPT 不够强的部分：“现在距离槽 1.5mm，夹爪需要往右 0.6mm，同时降低 z 0.3mm，并根据接触力判断是否已经插入。”
这就是典型的 embodied control problem。
它需要：
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而这些东西不是从大量互联网文本中自然出现的。
所以：
physical intelligence 的最后 10% 很可能比 cognitive intelligence 的最后 10% 难得多。
@aigc1024
今晚预聊了一下，感觉实在太棒啦！内容会非常有趣好玩，明天来听一定不亏～！
@aigc1024
Tired of configuring MCP and Skills again and again? OpenWork lets you set up once and reuse AI workflows across Cursor, Claude Code, Codex, and more.
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软件行业有一条康威定律：“你有什么样的团队沟通结构，就会造出什么样的系统架构”，反过来，系统架构也会决定组织架构。
传统软件开发的组织架构是围绕传统软件工程打造的，所以有需求分析 → 产品设计 → 架构 → 编码 → 测试 → 发布这样的开发流程，也产生了产品经理、架构师、软件工程师、QA 工程师、运维这样的角色。
这样分工不仅是因为软件开发的流程，还因为随着软件系统越来越复杂，个人很难完整的掌握所有能力，也几乎没有精力去做所有的事情，所以必须依赖团队分工协作。
这个问在软件工程神作《人月神》里面有专门讨论：n 个人有 n(n-1)/2 条沟通路径，沟通成本随人数平方增长。
作者 Brooks 也试图给出解决方案，他从外科手术室找到了灵感：把整个系统的设计决策集中在一个人（外科医生）的大脑中，其他人全是支持角色。沟通路径从网状变星型，层级减少平方值也大幅降低。
这个架构的好处在于：一个 10 人左右小团队，真正做设计决策的只有 1 人，但整个团队的产出却远超 1 人所能达到的上限。因为外科医生的所有认知带宽都被释放出来专注于最核心的事情——思考和决策。
但当年为什么这个模式没流行？我估计很多人都第一次听说这个模式。
1. 外科医生级别的人才极其稀缺，而且这种模式高度依赖个人，如果这个人离开或判断失误，整个团队就会瘫痪。
2. 随着软件规模和领域复杂度的爆炸，要求一个人掌握整个系统的所有设计细节变得越来越不现实。
3. 工具的进步（版本控制、IDE、CI/CD）让一部分辅助角色自然消亡了，团队结构也随之进化成了我们今天更熟悉的敏捷模式。
但 AI Agent 时代来了，Coding 能力越来越强，这个模式倒是可以拿出来讨论，也许变得可行。
Agent 可以是那个支持团队。 一个能定义问、有判断力的人，带一群 Agent，就是一个完整的交付单元。
“1 个人 + AI” 正在逼近 Brooks 想象中的外科手术团队的产出。
一个技术判断力强的工程师或者产品经理或者任何其他角色，配合 Claude Code、Codex 这类 Agent，可以去思考架构和核心逻辑（外科医生的角色），让 AI 生成实现代码、编写测试、处理样板文件、重构、写文档。
这样决策权高度集中在一个人脑中，执行力被极大放大，沟通成本极低，因为 AI 不需要对齐上下文的会议，它直接读代码。
但这不意味着执行力可以无限扩大。
外科医生需要在脑中维持整个系统的一致模型。AI 加速了执行，但并没有扩大人类工作记忆的容量。一个人能用 AI 更快地写出代码，但他能同时驾驭的系统复杂度并没有同比例增长。
这意味着，AI 时代的外科医生模式可能在中小规模系统上极其高效，甚至于一个人顶一个传统团队，但在超大规模系统上，仍然需要某种形式的分工，只不过分工的粒度和方式会发生变化。
比如让几个“外科医生”各自带着自己的 AI 团队，分头推进不同的模块，模块之间靠设计好的接口契约来保持松耦合。
无论当前的 AI Agent 多强大，最终的瓶颈始终是那个做判断、做取舍、在脑中维持系统一致性的人类大脑。 也许只有等到 AGI 真正到来、AI 能完全替代人类做系统级决策的那一天，这个瓶颈才会被真正突破。
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传统软件开发的组织架构是围绕传统软件工程打造的，所以有需求分析 → 产品设计 → 架构 → 编码 → 测试 → 发布这样的开发流程，也产生了产品经理、架构师、软件工程师、QA 工程师、运维这样的角色。
这样分工不仅是因为软件开发的流程，还因为随着软件系统越来越复杂，个人很难完整的掌握所有能力，也几乎没有精力去做所有的事情，所以必须依赖团队分工协作。
这个问在软件工程神作《人月神》里面有专门讨论：n 个人有 n(n-1)/2 条沟通路径，沟通成本随人数平方增长。
作者 Brooks 也试图给出解决方案，他从外科手术室找到了灵感：把整个系统的设计决策集中在一个人（外科医生）的大脑中，其他人全是支持角色。沟通路径从网状变星型，层级减少平方值也大幅降低。
这个架构的好处在于：一个 10 人左右小团队，真正做设计决策的只有 1 人，但整个团队的产出却远超 1 人所能达到的上限。因为外科医生的所有认知带宽都被释放出来专注于最核心的事情——思考和决策。
但当年为什么这个模式没流行？我估计很多人都第一次听说这个模式。
1. 外科医生级别的人才极其稀缺，而且这种模式高度依赖个人，如果这个人离开或判断失误，整个团队就会瘫痪。
2. 随着软件规模和领域复杂度的爆炸，要求一个人掌握整个系统的所有设计细节变得越来越不现实。
3. 工具的进步（版本控制、IDE、CI/CD）让一部分辅助角色自然消亡了，团队结构也随之进化成了我们今天更熟悉的敏捷模式。
但 AI Agent 时代来了，Coding 能力越来越强，这个模式倒是可以拿出来讨论，也许变得可行。
Agent 可以是那个支持团队。 一个能定义问、有判断力的人，带一群 Agent，就是一个完整的交付单元。
“1 个人 + AI” 正在逼近 Brooks 想象中的外科手术团队的产出。
一个技术判断力强的工程师或者产品经理或者任何其他角色，配合 Claude Code、Codex 这类 Agent，可以去思考架构和核心逻辑（外科医生的角色），让 AI 生成实现代码、编写测试、处理样板文件、重构、写文档。
这样决策权高度集中在一个人脑中，执行力被极大放大，沟通成本极低，因为 AI 不需要对齐上下文的会议，它直接读代码。
但这不意味着执行力可以无限扩大。
外科医生需要在脑中维持整个系统的一致模型。AI 加速了执行，但并没有扩大人类工作记忆的容量。一个人能用 AI 更快地写出代码，但他能同时驾驭的系统复杂度并没有同比例增长。
这意味着，AI 时代的外科医生模式可能在中小规模系统上极其高效，甚至于一个人顶一个传统团队，但在超大规模系统上，仍然需要某种形式的分工，只不过分工的粒度和方式会发生变化。
比如让几个“外科医生”各自带着自己的 AI 团队，分头推进不同的模块，模块之间靠设计好的接口契约来保持松耦合。
无论当前的 AI Agent 多强大，最终的瓶颈始终是那个做判断、做取舍、在脑中维持系统一致性的人类大脑。 也许只有等到 AGI 真正到来、AI 能完全替代人类做系统级决策的那一天，这个瓶颈才会被真正突破。
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Future AGI 把 Tracing、Evals、Simulations、Datasets、Gateway、Guardrails 全揉到了一块儿——模拟、评估、防护、监控、优化，数据自动回传，形成一个真正会自我改进的循环。
Apache 2.0 协议，可自托管，支持 50+ 框架追踪。
从原型到上线，不用再东拼西凑一堆工具了。
🔗 https://github.com/future-agi/future-agi
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电气、石油化工、铁路这些现在都比计算机强，有央国企托底，计算机都是靠私企托底的，现在。。
现在双非的，机械就明显比计算机好AI这发展速度，未来只需要几个有经验的高级工程师就足够代替现在成百上千的计算机从业人员，绝大部分双非计算机学生水平远不如现在的AI
立当就是大傻逼
前有张雪峰吹土木
现有立党吹计算机
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现在双非的，机械就明显比计算机好AI这发展速度，未来只需要几个有经验的高级工程师就足够代替现在成百上千的计算机从业人员，绝大部分双非计算机学生水平远不如现在的AI
立当就是大傻逼
前有张雪峰吹土木
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Cangjie Skill 就是冲着这个来的。
目前已经产出了多个 Skill Pack，覆盖《穷查理宝典》《认知红利》《影响力》《疯传》这些经典，还有巴菲特致股东信、段永平投资问答录、吴恩达 AI 课程视频等来源。
靠一套叫 RIA-TV++ 的方法论，把高价值内容里的方法论拆成原子化、可执行、可组合的 Agent Skills。
不是简单摘要，也不是笔记压缩，而是真能在实际场景里被 AI 调用的工具包。
流程走七步：整体内容理解、并行提取候选方法论、三重验证筛选（通过率通常只有 25-50%）、RIA++ 结构化、Zettelkasten 建立 skill 间关联、压力测试、最终交付成可直接装进 Claude Code 的技能包。
🔗 https://github.com/kangarooking/cangjie-skill
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