中文 X 创作者继续围绕 AI 写作去味、Skill 工具和 Agent 课程分享形成高收藏讨论。余温称写作时只加入“禁止使用状语”就能明显减少 AI 味并提升小说质感,铁锤人随后转述类似体验;Viking 分享 show-me Skill,强调让 AI 用最小图示解释技术问题,而不是堆砌长段文字;G哥则分享开源 AI Agent 课程,并称可替代某些付费课程。讨论显示用户关注点正从单条 Prompt 转向可复用工作流、图解能力和系统化学习资源。
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Participated post: 在巨大的流量黑洞之外,有如此高质量的内容 @yihui_indie
辉哥从成本为角度,带我们横跨多个 Agent 之后,看到了下一阶段个人、组织和 Agent 的协作方式的样子,非常有启发
值得看两遍+执行一遍:
选择一个合适的主 Harness 框架
完善 AI 输入处理输出全流程
合理使用本地个人 AI 知识库
另外:视频中提到的 Cursor blog:https://t.co/m6RhcqqeYG
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#AI写作#去AI味#提示词
Jev在中文X的热度继续扩散,讨论从“为什么突然火”进一步转向模型定位和交易场景。铁锤人称自己放假期间发现Jev已经很火;郭宇认为Jev最大的用例可能是快速的超级通用分类器,可用于组织信息并作出判断,但仍需要大语言模型设计足够丰富的原语;Crypto_Painter则询问Jev是否能用于15秒到5分钟级别的短线或高频交易。相关推文显示,Jev已从AI工具圈外溢到信息分类、Agent分工和加密交易自动化想象,但目前仍主要是用户判断和应用设想,缺少可复现实测、策略回测和稳定收益证据。
Participated post: 停停停!现在要做的事是:
Jev 模型橙皮书
Awesome -Jev GitHub 开源仓库
手把手带你入门 Jev
最值得推荐的 10 个 Jev 最佳案例
Jev 接入任意 Agent 教程
Jev 从入门到变现
文科生分享如何用 Jev 一个月赚到 100 万元
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#Jev#AI Agent#分类器
近7日爆款推文
按近 7 日曝光排序,展示前 10 条。
