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claude skill 造成了 AI 分享的语境崩溃 只要对 AI 使用的分享涉及到了 claude code、skill、subagent，发在墙内，一律鸦雀无声 这是一个分水岭 ⛰️ 如果只是分享 AI 大模型，就还好，虽然很多人没用过 grok、gemini，但起码知道我在说啥 一旦涉及 agent，基本上大家已经不在一个世界了 如果还是照这个方向发展下去 …… 先不说 AI 会不会拉开人与人的差距，起码大家已经无法沟通了
AI 时代苹果人： 遇到问题愿意问 AI、想得起来问 AI、能执行到「把消息发给 AI」这一步 AI 时代安卓人： 遇到问题不愿意问 AI、想不起来问 AI、不能执行到「把消息发给 AI」这一步
感觉 Claude Code 取错了名字 或许应该叫 Claude Agent 能干的事情好多 远不止写代码
我在逐步把辅助写作的 system prompt 都迁移到 claude skills，有不少好处 比如我现在有个 skill 叫「定选题」可以让 claude 帮我确定我的文章选题 我在用的过程中，发现不应该让 claude 一次性完成输出，而是和我在讨论的过程中，确定结果 于是我一条命令就让它又生成了一个「讨论选题 」skill，在 iCloud 文件夹，我可以通过其他设备的 claude code 进行调用 但如果是用“智能体”的形式去做，我得复制老智能体的系统提示词，再开一个 AI 对话窗口让 AI 给我改提示词，再开一个做智能体的窗口去粘贴提示词，然后再试用…… 且后续的使用，也分散在不同的窗口 写文案的工作，应该被固定在一个工作目录 workspace，然后在 skills 里面一边囤积一边更新各种 skill 抛弃不断调用 N 个“智能体”的老旧范式 这应该也是最近推上说的，claude code 这个名字不好，让大家误以为是编程专用产品。我用写作流程先打个样 （PS：我知道这里说的智能体其实只是 chatbot，但是国内都这么叫，就这么误用吧）
为什么说 Dify 这样的 workflow 编排有市场： 1. 如 @hongming731 所说，确定性强，可观测可审计 2. 简单方便，拖拽就可以 3. 使用者不需要写代码或者少量代码 workflow 编排的缺点是： 1. 不如代码强大 2. 不如 Agent 灵活可以应对很多复杂场景 3. 同样的 flow 不方便移植，比如你有个牛逼的 flow 为什么说大部分场景会被 agent + skills 替代： 1. 有价值的workflow可以由有经验的程序员（甚至普通人借助 AI）把它变成skill（prompt + script + docs + etc） 2. 接入 Agent 后会让它更灵活更强大 3. 一旦 workflow 被变成 skills，可以方便的分享和移植 agent + skills 当然也有不足： 1. 更费 Tokens，对模型要求也高 2. Skills 是本地执行，或者说和 Agent 一起执行，特定场景还是需要外部服务支撑，比如说你本地就不方便做 RAG，可能还得放到服务端，这些服务得以 MCP 形式提供
Grok！！！ { "subject": { "description": "A photorealistic closeup selfie of a young Asian woman with a cool, edgy aesthetic, captured at night.", "mirror_rules": "Direct camera gaze, non-mirrored, sharp focus on eyes.", "age": "18-22 years old", "expression": { "eyes": { "look": "direct, slightly innocent but alluring", "energy": "calm, doe-eyed", "direction": "looking into the lens" }, "mouth": { "position": "slightly parted lips", "energy": "soft, relaxed" }, "overall": "effortless chic, pure desire style" }, "face": { "preserve_original": "true", "makeup": "porcelain pale skin foundation, slight under-eye blush, glossy reddish lips, defined eyeliner" }, "hair": { "color": "jet black", "style": "short bob with blunt bangs, straight and sleek", "effect": "shiny under flash" }, "body": { "frame": "slim, petite", "waist": "narrow", "chest": "fitted", "legs": "not visible", "skin": { "visible_areas": "face, neck, chest, stomach", "tone": "cold white, pale porcelain", "texture": "smooth but with realistic skin grain", "lighting_effect": "brightly illuminated by direct flash, high contrast" } }, "pose": { "position": "standing", "base": "angled slightly to the side", "overall": "one arm extended for selfie, other hand resting on hip/waist area" }, "clothing": { "top": { "type": "long-sleeved ribbed zip-up top with collar", "color": "deep red / burgundy", "details": "silver zipper halfway down, shoulder cutouts/sleeveless look with detached sleeves structure", "effect": "tight fit, highlighting curves" }, "bottom": { "type": "waist of black pants/skirt", "color": "black", "details": "minimal visibility" } } }, "accessories": { "jewelry": { "neck": "black choker with a silver cross pendant", "ears": "multiple silver stud earrings/ear cuffs", "hands": "silver rings on fingers" }, "device": "white smartwatch on left wrist", "prop": "black backpack straps visible over shoulders" }, "photography": { "camera_style": "Direct flash photography, CCD digital camera aesthetic, high ISO vibe", "angle": "eye-level selfie angle, close-up", "shot_type": "waist-up portrait", "aspect_ratio": "9:16 vertical", "texture": "flash-washed foreground, sharp details, slight grain/noise", "lighting": "harsh direct frontal flash, rapid fall-off to black background", "depth_of_field": "deep enough to keep face and torso sharp" }, "background": { "setting": "outdoor night environment", "wall_color": "pitch black darkness", "elements": [ "faint distant lights/stars in the dark void", "indistinguishable night surroundings" ], "atmosphere": "mysterious, nocturnal, solitary", "lighting": "minimal ambient light, dominated by camera flash" }, "the_vibe": { "energy": "cool girl energy, y2k influence", "mood": "intimate, candid, slightly melancholic yet confident", "aesthetic": "social media night selfie, flashcore", "authenticity": "raw flash look mixed with polished beauty", "intimacy": "high, direct eye contact", "story": "a moment captured during a night walk, documenting an outfit and a mood", "caption_energy": "night vibes, flash on, no filter needed" }, "constraints": { "must_keep": [ "direct flash lighting effect", "pale skin tone", "red zip-up top", "black short hair with bangs", "cross choker" ], "avoid": [ "daylight", "bright background", "warm lighting", "long hair", "smiling widely" ] }, "negative_prompt": [ "sunlight", "bright background", "blurry", "low resolution", "warm tone", "tan skin", "curly hair", "glasses", "cartoon", "3d render" ] }
把 Claude 的工作目录放到 iCloud 里面了 这样我的 Macbook 和 Mac Mini 之间可以互相同步 Skill 用这种诡异的方式实现了云端同步 agent 😂
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国内的人不用 VPN，是一个巨大的信息差，且随着模型的进步，差值会越来越大 直接卖梯子，是违法犯罪 间接卖梯子，就是优秀青年企业家😂 套壳不仅会长期存在，还会越来越赚钱
如果用 claude code 来类比 我可以用 Manus 做 PPT，这是 Skill 我有一个会用 Manus 做 PPT 的员工，这是 Subagent 前者需要我提供复杂 prompt，后者只需要简单 prompt 更重要的是，后者不需要我全程监控，减少了精力占用，我今天工作的上下文更干净 有人经常说：A 也能做这个，B 也能做这个，有啥区别？ 问题在于，能不能做不是核心，就算明天开始没有餐馆没有外卖，我自己做饭也饿不死 但餐馆和外卖给我提供的不仅仅是“能吃上饭” subagent 和一个好的员工一样，最大的价值不是执行力本身，而是守住认知带宽，这就是管理学里面说的“授权”
I modified the prompt words, and the effect is really great! Ultra-realistic cinematic beverage product photography of a vibrant red aluminum Coca-Cola can captured from a dramatic top-down three-quarter angle, the can lying diagonally on its side as if just knocked over, with the opening facing toward the camera and a burst of dark fizzy cola splashing outward in a sweeping arc across the frame; the can features the iconic white “Coca-Cola” script logo and minimal design elements, partially wet with heavy condensation droplets and splash residue; glossy cola liquid spreads across a reflective surface below, forming dynamic ripples, micro-bubbles, and elongated reflections that enhance depth and energy; fresh lemon slices—full slices, wedges, and halves—with glossy juice sheen and micro-pulp texture are scattered asymmetrically around the can, some resting in the cola pool, others frozen mid-air as if tossed, with ice cubes interspersed to create additional cinematic layering; background is a smooth coral-to-rose gradient studio backdrop viewed at an angle, adding warmth and depth to the scene; lighting is dramatic cinematic lighting with a strong side key light creating sharp highlights on the can rim, lemon flesh, and mid-air cola splash, rim lighting separating citrus and ice from the background, and deep soft shadows grounding the entire scene; color palette is bold and saturated with Coca-Cola red, rich dark cola brown, vibrant lemon yellow, translucent ice blue, and warm pink tones; composition is dynamic and off-center with diagonal motion, shallow depth of field isolating the can while foreground splashes and citrus pulp remain crisp and hyper-detailed, and background elements gracefully fall off; mood is energetic, refreshing, premium, and cinematic, evoking blockbuster-style beverage advertising with ultra-realistic fluid dynamics, crisp textures, dramatic contrast, and 8K ultra-high-definition realism.
AI 代替人写作可以分几个阶段 1、只用人输出，AI 可以和人交流，但不介入生产环节，人类先写个 10～100 万字 2、AI 代替人输出，人负责评判内容好坏，是否达到了输出标准 3、积累了大量的评价之后，做一个评价内容的 agent，代替人，用评价 agent 和写文 agent 协同工作 4、两个 agent 合并为一个，彻底代替人 绝大多数人是跳过第 1 阶段，直接进入第 2 阶段，最终因为评价不了内容好坏，一地鸡毛，所以也没有机会走到 第 3、4 阶段了
用 Claude Skills 创建一个简单的 Agent 真的太简单了 人人都能创建自己的 Agent 大军，我这里搞了一个 Nano Banana Pro PPT 生成 Skills 基于任何文档生成 PPT，支持风格选择、页数自定义 生成后会导出图片文件以及帮你生成一个全屏预览的网页 也可以作为整个图文混排 Agent 体系的一个部分 https://t.co/bZQIqQAbzL
重构屎山代码别指望 coding agent 一夜之间帮你做了，需要借助传统软件工程。 通常有两种做法： 1. 另起炉灶，从头搭建一套新系统，老系统先保障运行，最后一次性迁移 2. 局部替换，一个模块一个模块替换 各有优缺点 但有个共同点，就是你想做好，第一件事是完善好自动化测试，只有先保证你能自动化验证所有功能，才能保障重构后不会到处崩溃。 用好 Coding Agent 的关键也在于让它可以自动验证结果好坏。
昨天早上起来一看，发现 ChatGPT 发布了他们新的医疗健康功能，很多朋友说这不就是蚂蚁阿福吗？ 难得，终于有一次是 OpenAI 跟随国内AI了。 我试了一下蚂蚁阿福，从能力上来看，Open AI比蚂蚁阿福差了不少，Open AI 的健康功能支持将你的检测结果和一些健康应用的数据同步过去，然后它会基于专门打造的健康模型，对你的体检结果及健康数据进行分析。 这些功能蚂蚁阿福都是有的，而且不止支持健康应用的数据同步，还支持连接各种专业的血压仪等医疗器械。 蚂蚁阿福比较强大的是：它的智能问答能力支持多种提问方式，包括语音、文字和拍照，甚至可以通过拍皮肤去识别皮肤病，拍药盒以获得药物疗效和一些禁忌的指导，以及拍摄体检报告来提供医疗资料等。 这些功能都非常易用，在体验层面非常符合中国国情。毕竟我们有很多老人和偏远地区用户，对他们来说，打字是挺费劲的。 另外，他们还支持与一些国内非常有名的医生 AI 分身进行对话。还支持：在线问诊和医院就医指导以及挂号服务。通过这些功能，他们把整个健康链路都打通了。线下就医还能直接语音唤起医保码进行支付，体验好太多了。 12 月 15 号发布新版蚂蚁阿福之后月活翻倍达到了 3000 万，单日提问量超过了 1000 万，说明很多人确实非常需要一个一站式有优秀体验的的 AI 健康中心。
我觉得你是没发挥 claude code 的潜力，所有能用 dify 这类工作流完成的 AI 任务，几乎都可以用 skills + subagent 完成，除了一些特别要求在云端完成你又没有 API 的。 skill 你不能只当作单一技能，还要把它们组合起来用，先把工作流中需要的能力都拆分成单一的 skill 或者 subagent，然后由一到多个 skills 把这些 skill 用自然语言编排起来，换句话说就是用自然语言去描述你的工作流。 所有的中间结果都保存成本地文件，多用 subagent 去分摊上下文，subagent 只传入文件路径返回文件路径。 其他的都交给 Claude
我一直说 3类东西顺人性赚钱 - 帮人赚钱>帮人省钱>帮人省时间 - 治病>治未病 - 提供情绪价值 / 提高社交属性 其中关于健康，在推特也是容易赚钱的 我10万以上展示的推文里，21篇和健康有关，但带来了1948万展示量，看起来均篇百万展示 一条健康推文的长threads 配合一个affiliate卖个补剂啥的 妥妥推特赚钱密码
写一个生成图片的 Skill 比你想的简单，而且很实用，最重要的是你要有一个能生成图片的脚本（可以让 AI 写），以及一个能连通 nano banana pro 的 API Key，然后在 Skill 里面，说明清楚该如何调用脚本就可以。 最妙的是你可以在其他skill里面调用它 例子参考：https://t.co/hNk4mK2JJQ https://t.co/9ZwswrsBh2
至少是25年底有个想法，就是用目前的agent来完成一个对我来说挺有意思的事情 从史前文明到现在的所有艺术作品做一个线上画展。 然后调用模型去借鉴这些艺术风格，看看能否画一个艺术风格接近并且更有趣的图出来参考 所以就有了第一批内容出来。 在此 先感谢 @YouMind_AI ，我至少试过市面上所有的agent平台，它是相对来说靠谱的，manus忙着消耗积分（8000多没了，啥都没出来），GPT只想给你画图，Gemini pro版本只能做数据收集。 让我们看看这个系列能走多远，下一步是完成绘画的前100部。然后还有雕塑。 https://t.co/9fXvhB6vP0
Now MiniMax Go! Go! Go! @MiniMax_AI @UnitreeRobotics, When? https://t.co/ujWRTdX7Tl
Claude Code 刚发布了简化代码的 Agent code-simplifier，安装方法： 1. 打开 Claude Code 2. 输入 /plugin marketplace update claude-plugins-official 3. 输入 /plugin install code-simplifier 提示词地址：https://t.co/73DD92ILYG https://t.co/Dgk5MtzOny
一天排名升 2 万！ 铁子们，关注我了，记得多和我互动哦。 昨天 @sven_ai 毅总和我互动频繁了些，一天排名就拉上来了，之前还不知道 @xhunt_ai 是啥呢。 而且我自己的排名也有提升，所以玩 X，积极互动，尤其是和优秀的老师们互动，双方都受益，一起飞！ 嘻嘻，我看有的老师直接复制我的贴文去发布，一个字都不带改的，我并不反对，起号难我深有体会。 不过如果你引用的话，我来和你互动，带你飞不是更好吗？ 你品，你细品。🤣 再次推荐毅总的起爆文监控系统，验证的起号逻辑，坚持做，就一定会有收获，何况还免费！ 👇👇👇 https://t.co/oWmgCLMtD9
😱 Qwen 新出的多角度 3D 摄像头模型，这也太强了！不敢多想，大家自己去玩吧～ https://t.co/qaVCOuC5qt https://t.co/L4nZzIIhTc
我也是 Codex 长期用户，其实我对 Codex 的吐槽也有点来自一个忠实用户的“怒其不争”。 首先 Codex 模型能力我一直是很认可的，很多编程任务比 Claude 4.5 Opus 还要强。 然后 Codex cli 和 Claude Code 的一个主要理念上的差异在于 Codex 希望模型接管一切，可定制化的相对较少，所以像 skills、plugins 这样的都是 Claude Code 先提出来的，甚至于 subagent 也不支持，而这也局限于 codex 只能用于编程，其他方面并不是很好用。 因为模型接管一切反而不好定制，但是现实中的很多需求是需要自己定制工作流的。 Claude Code 可以在编程之外做很多事情，正在往“通用 Agent”的方向走，比如我现在写作很多辅助工作都是基于 Claude Code + Skill，连配图都是它帮我自动生成的，而 codex 模型的强项在编程，编程之外这些事 Codex 上就比较难做 。 你可以看到 Claude Code 在编程之外的很多应用，但是你看到 Codex 有么？！
如果你对 Claude Code 背后的实现原理感兴趣，特别是像了解一下什么是 Claude Code 核心理念 “Bash 就是一切”，或者想自己实现一个简易的 Claude Code 练练手。可以看下这篇来自 shareAI-lab 的课程： 课程非常简短，实际上是逆向了 Claude Code 泄漏的早期版本代码，再结合他们自己的实践，产出了 5个 Python 版本 的 Agent 代码作为课程，逐步从零开始展示了如何一步一步实现一个 Claude Code 的 Mini 版本。 我建议先看下对应的5个 Readme，有中文，看完基本上就懂原理了，再去看下代码，最好动手自己写一写。 课程其实也很清晰了，就是涵盖从：添加 Bash-tool 到实现 todo 追踪 到实现 subAgents 到实现 Skills。 唯一注意一点，我推荐你从 v1 看到 v4，然后回头再打开 v0，才能体会到什么是大道至简。
运营 X 账号 你是否感到困惑？ 写文章一顿操作猛如虎 却只有几十几百的流量 焦虑不？ 为啥大佬们篇篇10万+ 其实真相并非如此 @yangyixxxx 老师为大家祛魅 数据说话： Yangyi: 446/13690 = 3.26% 宝玉: 680/15526 = 4.38% 藏师傅: 380/16401 = 2.32% 向阳乔木: 191/6137 = 3.11% 看到没，大佬的真实爆率也不高 连宝玉老师都没过 5% 所以 文章没有爆是常态 但是大佬们都有一个共同点 就是多输出 说白了 就是概率学 用心输出 100 篇 2% 的爆率 你也能爆 2篇 10万+ 同样的 如何快速增粉 蓝v互关你加 1000 人 50%回关率 你也能收获 500 粉 都在找捷径 捷径就是 简单事情重复做 哈哈哈 老师们加油！ 另外 @Yangyixxxx 大佬也有一个起号大杀器工具哦，关注我，我下期分享。
谁说船大不好掉头？Google这两年打了所有人脸。 我们这波见证了一个大公司转向的全流程： 从我领先不用急 到卧槽形势反了 再到全员火线冲锋。 最疯狂的是不到两年打满一整套体系。 重点来了， 这一整个过程，已经是教科书级的大公司掉头样例。 组织惯性，产品包袱和市场份额压顶 Google全都有。 它都能转过去，别人就更没有借口。 CXO 不要再拿组织大当挡箭牌了。 Google都做到了，剩下的是不想做还是不敢做。 当然前提是深挖洞广积粮，长期储备足够厚。 AI 好戏，刚开头而已。
你要问为什么 OpenAI 用 Rust 重写，我只能说大厂有一群人热衷于用 Rust 重写凸显自身价值而不是产品需要。说到这就必须要推荐看一篇文章：《Why Engineers Can't Be Rational About Programming Languages》https://t.co/QGrVXaNeNH 核心主题是： “你以为程序员讨论编程语言是在比较技术？不是。他们其实在保护自己的身份。” 作者 Steve Francia 是 Go 语言的产品负责人，Hugo、Cobra 的作者，在 Google、MongoDB、Docker 都当过高管。 Steve Francia 在 Google 工作时，一位 VP 向高层展示为什么下一个系统必须用 Rust 开发。理由之一是 Rust 易于构建和部署。 这话没错。但 Steve 认为 Go 在这方面更强——几乎秒级的交叉编译，单个静态二进制文件，而 Rust 的编译时间长得出名。如果真的是在做技术对比，怎么会漏掉这个？ Steve 会后把这位 VP 拉到一边："你们是怎么评估其他语言候选的？" 对方愣了一下："我们……其实没怎么看其他的。大家都在聊 Rust。" 一个 5000 万美元的决策，靠的是大家都在聊。 二十年前，Steve 经历过一模一样的事。他在一家叫 Takkle 的创业公司，一位新来的 CTO 宣布要把整个系统从 PHP 换成 Perl。理由？PHP 是"错误的选择"。 结果：团队要重新学语言、从零开始重建系统，产品延迟了九个月。月烧钱率从 20 万美元飙升到 50 万美元，runway 直接砍半。等系统终于上线，Facebook 已经从校园扩展到了全世界。市场机会没了，钱也烧完了。 有意思的是，Facebook 用的就是 PHP。 两个案例，相隔二十年，模式惊人地相似：决策者从来没有认真评估过其他选项。 每场技术讨论，其实有两个对话在同时进行 第一个是你以为在进行的对话——可见对话。 “Rust 有内存安全还不用垃圾回收。” “Go 编译快、部署简单。” “Python 的机器学习生态最丰富。” 这些都是技术层面的讨论。可量化，可辩论，看起来很理性。 但还有第二个对话——隐形对话。 “我是 Rust 程序员。” “我想成为 Rust 程序员。” “我无法想象一个不选择 Rust 的自己。” 这个对话不会说出口。很多时候，当事人自己都没意识到它在运行。 Steve 那位 CTO 的 Perl 分析，每一条技术论点在字面上都是对的。但那份分析感觉像走过场，因为它只是在给一个早就做好的决定找理由。 那位 CTO 花了十年时间成为 Perl 社区的知名人物，他不是在评估语言，他是在保护一个定义了自己是谁的身份。 公司为这个身份付出的代价是每月多烧 30 万美元。 所以你回头看 Codex CLI 用 Rust 重写，真的是因为 Rust 更好吗？🤪
最近在看 MiniMax 在圣诞推出的 M2.1 Coding 能力在多个 SWE benchmark上 媲美或超越 Claude Sonnet 4.5，并且 API 价格是 Claude Sonnet 4.5 的十分之一不到。 并且， MiniMax-M2.1 可以直接在 Claude Code 中可以使用！ 被 Claude Code 各种 case 刷屏的我，只看 SWE benchmarking 的硬实力！ https://t.co/yWXVVrbI9A
华尔街日报最新发了一篇长文《How Google Got Its Groove Back and Edged Ahead of OpenAI》，讲的是 Google 在 AI 竞赛中如何从落后到反超的故事。 2025 年 8 月的一个凌晨两点半，Google 的一位 AI 项目经理 Naina Raisinghani 正在上传 DeepMind 实验室的最新成果，一个超快的图像生成器。她需要给它取个名字才能提交到 LM Arena 排名平台，但这个点没人在线。 于是她随手用朋友给她起的两个外号拼了一个：Nano Banana🍌。 几天后，Nano Banana 冲上排名榜首，在 X 上成为热门话题，用量远超 Google 预期。到 9 月，Gemini App 成了苹果应用商店下载量第一。11 月，Google 发布了迄今最强的 Gemini 模型，在多项指标上超越 ChatGPT，股价大涨。 OpenAI 内部随即发出 Code Red。 时间拨回 2015 年，Pichai 刚接任 Google CEO，那时候 AI 还只是学术圈的事。2016 年他发了一篇博客，说过去十年是智能手机的时代，未来十年将是 AI 优先的时代。 其实 Google 早就在布局。2011 年成立了 Google Brain，联合创始人 Jeff Dean 参与开发了神经网络技术，这是今天大语言模型的基础。后来又收购了伦敦的 DeepMind，创始人 Demis Hassabis 是个国际象棋神童，后来因为 AlphaFold 拿了诺贝尔奖。 还有一步棋当时不太引人注目：Google 开始自研 AI 芯片。他们认为语音识别这类应用会需要大量算力，于是设计了 TPU（张量处理单元），比传统 CPU 和 GPU 更省电。这步棋后来被证明是关键。 不过 Google 一开始对聊天机器人很谨慎。一些高管和研究员担心安全问题，早期模型很容易被诱导出种族歧视或性别歧视的回答。前 Google Brain 员工 Julia Winn 说，Google 对这类风险看得比她待过的任何公司都重。 这种谨慎让一些研究员很沮丧，有的选择了离开。 2022 年 8 月，Google 发布了一个叫 LaMDA 的聊天模型，只开放给少数人测试。测试 App 叫 AI Test Kitchen，有三个功能：想象它、列出它、聊狗。对，第三个功能只能聊狗。 三个月后，OpenAI 发布了 ChatGPT。五天内，一百万人注册。用户没有太多限制，想聊什么聊什么。 Google 内部一些在 AI 上耕耘多年的员工气坏了。分析师和投资者开始质疑：Google 是不是要错过科技史上的下一波大浪？ 2023 年 1 月，Jeff Dean、Demis Hassabis 和新加入的机器人专家 James Manyika 向董事会汇报了打造最强模型的计划。 但 Google 等不及了，需要先推一个产品出来。2 月，他们匆忙发布了基于 LaMDA 的 Bard。 发布会翻车了。宣传视频里，Bard 被问到韦伯望远镜的问题，回答说它拍了第一张系外行星照片。这是错的。Alphabet 股价当天跌了 8%。 差不多同一时间，已经退休的联合创始人 Sergey Brin 在一个派对上碰到了 OpenAI 的研究员 Daniel Selsam。Selsam 问他：ChatGPT 这么厉害，作为计算机科学家你不心动吗？怎么不回来全职搞 AI？ Brin 觉得他说得有道理，于是回归了。 2023 年大部分时间，Google 都在努力整合内部的 AI 力量。Google Brain 偏研究，DeepMind 偏产品，两边文化不同，合并后产生了不少摩擦。 不过 Google 有一个巨大优势：OpenAI 需要融资，Google 可以从自己几百亿的利润里拿钱做研发。 但 Google 还有一个难题：怎么在拥抱生成式 AI 的同时，不把自己的摇钱树给弄死？Google 占了网页搜索市场 90% 的份额，这是广告业务的根基。 为了弄清楚 AI 搜索应该长什么样，Google 启动了一个叫 Project Magi 的多团队项目，由后来成为搜索副总裁的 Liz Reid 牵头。 Reid 说，难点在于当答案不在单个网页上时，怎么让搜索快速给出清晰的回答。人们不只是在用搜索，而是在依赖搜索。搞砸了的话，你妈、你朋友、你孩子都会来找你算账。 2023 年底，Google 发布了第一版 Gemini。OpenAI 的 ChatGPT 主要用文本训练，Google 的 Gemini 从一开始就用文本、代码、音频、图像和视频一起训练。这是技术野心更大的方案，虽然开发时间更长，但后来证明是值得的。 2024 年 5 月，Google 推出了 AI Overviews，在搜索结果顶部显示 AI 生成的摘要。用户开始进行更复杂的搜索。随后 Google 开发了 AI Mode，一种聊天机器人式的搜索选项。 Reid 说，经过无数次迭代，团队开始发现自己不再只是为了测试而用它，而是真的想用它。 Brin 回来后做的很多工作是帮 Gemini 挑毛病。他还促成了一笔 27 亿美元的收购，把两位离开 Google 创业的 AI 研究员 Daniel De Freitas 和 Noam Shazeer 带了回来。这两人后来参与领导 Gemini 的开发。 2024 年 8 月，Nano Banana 爆火。负责 Gemini App 和 Google Labs 的 Josh Woodward 把这次发布称为成功的灾难：全球用户生成了数十亿张图片，Google 一度找不到足够的算力，只能紧急借用服务器。 到 10 月，Gemini 月活用户从 7 月的 4.5 亿涨到了 6.5 亿。 11 月 Gemini 3 发布又造成算力瓶颈。但 Google 十多年前就在准备这一天了。他们自研的 AI 芯片成了竞争优势，最新的 Ironwood 芯片大幅降低了 AI 模型的运行成本。 11 月底传出消息，Google 正在和 Meta 谈判，要卖给他们价值数十亿美元的芯片。这个消息让 Nvidia 股价当天跌了 7%。 Pichai 在 12 月的内部备忘录里写道：我们以很棒的姿态结束了 2025 年。想想一年前我们在什么位置，这个进步令人难以置信。 Google 用了十多年的积累，经历了 ChatGPT 的冲击和 Bard 的翻车，整合了内部资源，最终在 2025 年底完成逆袭。当然，OpenAI 后来也发布了更强的 ChatGPT，用户量仍然远超 Gemini。这场 AI 竞赛远没有结束。 https://t.co/W3yXCBmv8g
Gmail 正式进入 Gemini 时代 这次更新的核心亮点： AI Overviews（AI概览） 像Google搜索一样，直接给你答案。打开长邮件，自动生成摘要；用自然语言问收件箱问题，比如"去年给我浴室装修报价的水管工是谁？"，Gemini直接帮你找出来。 Help Me Write + Suggested Replies 写邮件更轻松。AI能根据对话上下文生成符合你风格的回复建议，一键搞定。 AI Inbox（AI收件箱） 自动过滤噪音，把真正重要的事项（账单到期、预约提醒）置顶，还能识别你的"VIP联系人"。 基础功能免费开放，高级功能需订阅Google AI Pro/Ultra。目前先在美国上线英文版，后续扩展更多语言和地区。 邮箱不再只是收发信息的工具，而是你的个人AI助理。 Google正在把Gemini的能力渗透到每一个日常应用场景。
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这个过程我用 claude code 实现了自动化 skill 1：用我的系统提示词写文案 我（人类）：评价文案的好坏，提供 feedback skill 2：判断我的 feedback 是否足以迭代提示词，如果不够，就通知我，如果足够，则触发 skill 3 skill 3：根据历史所有版本的提示词、提示词的产出、我对产出的 feedback，迭代出新的提示词，然后触发 skill 1 于是 claude code 可以做出一个能代替我写文案的 agent 这里，我发现，我唯一不能被 claude code 代替的工作就是：我能判断文字的好坏 我知道它好还是不好，为什么好，为什么不好 也许这就是我的业务基石
若干年后，AI 会发现：套壳的难度，远大于训练基础模型。套壳公司的市值，也将远超模型公司。 大部分人类不太信。这就是机会所在。