去 AI 味正在变成一门工程
AI 写作最尴尬的地方,不是它写得差。 很多时候它写得太“像一篇文章”了。结构完整,语气积极,句子顺滑,段落之间还有恰到好处的转折。问题也在这里:你读了三秒,就知道这东西大概率是模型吐出来的。 ...
AI 写作最尴尬的地方,不是它写得差。 很多时候它写得太“像一篇文章”了。结构完整,语气积极,句子顺滑,段落之间还有恰到好处的转折。问题也在这里:你读了三秒,就知道这东西大概率是模型吐出来的。 ...
如果你问我,普通人该怎么理解 Claude Code 这类 coding agent,我不会先讲代码。 我会讲一个更土、更好懂的画面:你把一堆 PDF、截图、表格、会议纪要、录音转写稿丢进一个文件夹,然后对它说:帮我整理,写脚本处理数据,最后生成一份能打开看的 HTML 报告。 ...
Claude Code 这次最打动我的,不是它又加了一个命令,而是它终于开始认真对待“编排”这件事了。 /workflows 表面上像一个功能开关,实际上更像一条分界线。它把 agent 从“会回答问题的助手”,往“按规则干活的执行单元”推了一步。变化不吵,也不花哨,但我觉得它很实。 ...
我最近越来越相信一件事:AI Agent 的真正意义,不是“又多了一个会聊天的工具”,而是它正在悄悄改写组织的最小单位。 以前,一个人想把事情做大,第一步通常是招人。现在,越来越多人的第一步变成了:先把流程拆开,再把能自动化的部分交给 agent,最后自己负责判断、协调和验收。 ...
这两年我见过太多“我们要全面 AI 化”的场面。 老板很兴奋,团队很紧张,供应商很会讲故事。PPT 里全是 Agent、自动化、知识库、工作流、降本增效。听起来每个岗位都能立刻多出三个虚拟同事,第二天公司就能少开一半会。 ...
今天 GitHub 热榜有一个很扎眼的信号:Agent Skills 集体冒头。 日榜里,obra/superpowers 排到第 2,主打 agentic skills framework 和软件开发方法论;K-Dense-AI/scientific-agent-skills 排到第 3,给科研、工程、分析、金融、写作准备了一组可直接使用的 Agent Skills。月榜更夸张,mattpocock/skills、multica-ai/andrej-karpathy-skills、ComposioHQ/awesome-codex-skills、addyosmani/agent-skills、NousResearch/hermes-agent、zilliztech/claude-context、rohitg00/agentmemory 一起出现。 ...
如果你现在还把“AI 做自媒体”理解成一句话生成爆款文案,那就有点落后了。 2026 年的变化不是某个工具突然会写标题,而是内容生产的每个环节都开始长出 Agent:有人帮你找 SEO 机会,有人把屏幕和语音变成视频,有人自动排程发社媒,有人把素材剪成短视频,还有人把文档变成可编辑课件。 ...
过去一年,我们已经被 AI 训练出一种习惯: 问一个问题,等它吐一大段 Markdown。 标题、列表、表格、加粗、代码块。看起来很规整,也确实比纯文本舒服很多。但说实话,我现在越来越觉得,只让 AI 输出 Markdown,有点像买了台彩电却只拿它听广播。 ...
这两天看 Agent 相关的新东西,我有一个很强的感觉:个人 Agent 终于不再只是一个聪明聊天框,它开始长骨架了。 以前大家讨论 AI 助手,最容易问一句:模型多聪明? ...
过去一年,很多人对 AI 工具的默认印象还是:要么订阅一个闭源产品,要么打开网页聊天框,要么按月给某个 SaaS 交钱。 这个路径当然顺手。闭源产品体验好,模型强,省心,打开就能用。可问题也很明显:贵、受限、不透明,还经常把你的工作流锁在别人的产品里。 ...