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其实在AI agents到达一定可用性之后，尤其是像Claude Code这种模式出现之后，我们对于AI的设计范式正在巧妙发生变化 慢慢需要将自己定位为一名AI 团队的架构师或管理者，而不是一个仅仅向 AI 下达指令的用户。它包含以下几个关键的思维转变和实践步骤： 1、从“单一指令”到“角色定义”： - 旧思维：我该如何写一个完美的提示，让 AI 一次性完成所有事情？ - 新模式：为了完成这个项目，我的“AI 团队”需要哪些角色？ 你需要像组建一个敏捷开发团队一样思考。我需要一个 前端开发？一个后端开发 ？一个管理数据库？一个 QA测试？甚至是一个 文案撰写员或 市场营销人员？ 每一个角色都对应一个subagent。这种基于角色的分解，是构建复杂 AI 协作系统的第一步，它强迫你将模糊的需求清晰化、模块化。 2、从“通用授权”到“能力边界划定”： - 旧思维：让 AI 访问所有文件和工具，方便它自由发挥。 - 新模式：每个角色应该拥有什么样的最小必要权限和工具集？ 这是在实践信息安全中的“最小权限原则”。 前端subagent绝对不应该有权限去执行 drop_table 的 SQL 命令。 市场营销subagent只需要网络访问工具，而不需要文件写入权限。 通过在代理的 Markdown 配置中精确定义 tools 列表，你为每个 AI 角色建立了坚实的能力边界。这不仅提升了安全性，也让 AI 的行为更加可预测和稳定，因为它被限制在一个更小的、更专业的行动空间内。 3、从“隐式期望”到“显式通信协议 ”： - 旧思维：我希望 AI 能“智能地”理解我什么时候需要它做什么。 - 新模式：我如何定义清晰的路由规则，让主协调者知道何时将任务分发给哪个专家？ subagent配置中的 description 字段正是这个“通信协议”的实现。它不是一句普通的描述，而是一个触发规则。你需要精心设计这些描述，使其足够独特和精确，以便主协调者在解析用户的复杂指令时，能够像一个高效的路由器一样，将数据包（子任务）准确地发送到正确的端口（subagent）。 4、从“静态知识”到“动态知识库与可扩展工具集 ”： - 旧思维：AI 的能力受限于其训练数据的截止日期。 - 新模式：我如何为每个角色配置专属的、可更新的知识库和外部工具？ system prompt 就是每个代理的私有知识库，你可以随时更新团队的最新编码规范或项目背景。 而对 MCP工具 的支持，则彻底打破了知识边界。 你可以为一个subagent接入公司的内部文档 API，让它成为回答内部技术问题的专家；也可以为另一个subagent接入 Gmail API，让它成为邮件处理助手。 你的 AI 团队不再是一个封闭的系统，而是一个可以与外部世界持续交互、能力不断扩展的开放平台。 5、从“一次性对话”到“可持续演化的工程资产 ”： - 旧思维：聊天记录就是我的工作成果，下次需要时再重新描述一遍。 - 新模式：我的 AI 团队配置是一套需要被管理和迭代的代码。 由于所有subagent的定义都存储在便携的 Markdown 文件中，它们可以、也应该被当作项目源码的一部分。 你可以将 .cloud 文件夹提交到 Git 仓库中进行版本控制，团队成员可以协作修改和完善这些subagent的定义。 一个经过精心调校的 https://t.co/spiMSOAPDP 文件，其价值不亚于一个高效的开发脚本。 这种转变让 AI 的配置从一种“傻瓜化要结果”变成了一门“管理工程学”，使其成为团队中可积累、可共享、可持续演化的宝贵资产。 所以如果你想构建AI团队，其实第一步应该是像构建人类团队一样去思考你该如何划分每个subagent的目标与权限，也就是先维护出你需要的JD 然后再开始招聘和培训任务，也就是构建这些subagent，最后通过构建一个反馈链路自动迭代这个过程中所需要的上下文工程，知识库，与工具集合，以便他们能达到更好的结果
问：如何评估一个人是不是非常善于使用AI？ 答：看他在AI上花的钱，每个月是不是能突破个300美金 - 突破300美金，说明订阅了不少AI产品，那他至少都体验过，认为这些产品有效 - 能持续花钱用AI的，说明它从AI身上收获了更高的价值 - AI宕机会感觉自己正常工作受到影响，他的工作模式已经发生转变了，更别说对于有用的AI取消订阅了 - 300美金说明他可能开通了一些高级订阅，这是需求高的极客信号 我不相信自己用着20美金甚至白嫖的API套餐，却口口声声说自己用AI用的好，实践的多 这种有可能他是在某一个方面了解，但绝对不可能是多方面了解 讲真，随便搞个agent跑个账单一个月也得几百刀了
Caldera 的确改变了区块链！👍 而且似乎 @Calderaxyz 又要有新东西出来了！ 可以关注一下它的代币 $ERA，一天就速通 Coinbase、Binance、Upbit 三大交易所；持有和质押都有机会 Caldera 上合作伙伴的空投，还能获得额外 $ERA 奖励。 Caldera 专注于构建高性能、可定制的应用专用二层区块链，两轮融资了 2400 万美元，红杉、Founders Fund、Dragonfly、SevenX、Alliance DAO、1kx 等一线资本参与。 所有投资人都已完全锁仓约 1 年，也不用担心代币抛压。 非常期待预告片中 ERA Force 的到来！ https://t.co/qbiwPf3YoA
这位交易员有个特别的习惯： 每晚花 4 个小时刷 TikTok 的评论区。 在华尔街的人看来，这简直疯了。 但他的账户从 8.4 万美元起步，做到 4,200 万美元。 他是怎么靠刷社交媒体打败对冲基金的？🧵 https://t.co/SIVX2DMyEd
I have a dream 希望有一个做智能体的平台，可以在我输入 system prompt 之后，帮我智能评估哪个模型最合适，自动帮我选择最合适的模型 我提供一个 openrouter api 就好了
700 块，买了一个能连 WiFi，能显示功率，能设置功率输出模式的充电器 年度最佳购物 https://t.co/gG0GqYJERg
沃伦·巴菲特经营伯克希尔·哈撒韦的方式简直让人瞠目结舌。 在美国中部奥马哈这个不起眼的城市，只有 26 个人，却管理着接近 40 万名员工。 要做到这一步，巴菲特必须亲手打造并扩张出一种非常特别、几乎反常规的商业模式。 故事要从这里说起： 🧵 https://t.co/ME9itdjRwn
京东的 apple 旗舰店不支持我这边的国补 有什么野路子可以拿到补贴吗
小红书和 B 站的用户规模差不多，但是在讨论变现这个事情上，你几乎看不到有人讨论 B 站 因为二者的创作者生态差异极大 B 站大约只有 1% 的用户是创作者，但小红书有 6%~7% 的用户是创作者 并且在那可怜巴巴的 1% 的创作者里面，起号了、有粉丝、但不赚钱，还是常态
有一个美国家族，竟然有 14 位亿万富翁。 比地球上任何家族都多。 他们掌控着整个全球的粮食供应。 不是沃尔顿家族，也不是科赫家族。 99% 的人甚至没听过他们的名字。 他们是如何建立起这个最富有的隐形王朝：🧵 https://t.co/xCkonwhLfZ
我之前的首饰工厂也是这么找到的 把大众点评和高德地图定位在广州番禺，然后给那些工厂一个一个打电话
你在使用claude code hooks吗？ - 可以增加代码格式化工具，方便后续ai理解 - 可以增加代码审查 进行review - 可以自动增加build 这样有错误会自己修复 就不用你每次手动去build再粘贴报错信息了 那怎么写hook呢？ 其实我们应该先做一个帮助生成钩子的AI工具 github上有类似的一个项目，大家可以试试：claudecode-rule2hook 用这个就可以自然语言写hook了！ https://t.co/ukwBKm9Gec
23年教chatGPT midjourney stable diffusion 24年教comfyui dify coze 25年教deepseek办公 vibe coding 我看了看 这教课的60%都是同样的人😂 内容在换 人物标签称谓在换 但配方都一样 平台投流199做小转大 或者就是自己出个书做书带课 反正教别人入门最大的门槛可能就是拉下脸 40分的老师遍地是 几千块的课程卖的也不赖 要说人们对AI不FOMO 我觉得也说不过去 但真正能用起来的人 好像也不是很多😂
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产品的确要长时间打磨 但是应该在赚钱的情况下去长时间打磨 一边赚钱，一边收集反馈，一边让这个产品可以更高效地赚钱 在家里独自打磨，通常只是精神内耗
XBC 群成立也快 4 周啦！自从组建本群以来我就好奇是不是真的有用，所以我跑了个数据分析。事实上效果立竿见影！ 图 1：多少群友有互相支持的动作（XBC 成立以后立即上涨很多，当然原先基数也不差！） 图 2：群友 Views 数据也有明显增长。（7 月 21 日那个星期数据是个 outlier，未来还需要几周数据形成稳定 pattern）
前不久听到一个小故事，说是前些年，有个某大厂的人，在外面私自接培训，专门为一些人培训大厂“文化” 。 这份私活他赚到了数百万元。 后来因为个别学员不满意，被举报了。 我想说的是，大厂创造的平台、创造的文化，被很多人向往，被很多人去学习和模仿。 甚至产生这样的商业价值。 在我看来任何形式的打工只有一个目的，那就是学习（偷师）。 尽可能把所在工作的平台中你认为有价值的东西全部变成自己的。 作为老板，目标虽然是赚钱，但是也要让自己的员工能学到东西，否责你这个平台价值是有限的，自然能赚到的钱有非常限。 员工永远不要指望一份工作到永远。 老板永远不要指望员工永远对于忠诚。
「AI 能不能赚钱」、「AI 如何赚钱」 这样的表述，放到今天，我认为已经不合时宜了 AI 大模型是一个可以渗透到生活与工作的各个环节的，一个基础设施 就像手机、电灯泡、插座一样 我在工作过程中用到了AI，我能说是 AI 帮我赚钱了吗？ 你在上班的时候，办公室的灯泡也是亮的，这可以表述为「灯泡帮你赚钱」吗？
又是向推友学习的一天。 刚才在看 @oran_ge 的推，这句「用户是否带着满足感离开”而非停留时长」，突然把我拉回大概 8 年前，那段时间我认识一个做教培机构的老板，他跟我说：别的教育机构都是希望一个三年级的孩子来补课，可以绑定他到小学毕业甚至初中毕业，我是希望孩子来我这里，快速看见进步，然后不要再来了，把位置空出来给别的孩子。 对这个老板印象深刻，是因为他的生意真的比别家要好很多，不缺来报名的学生。