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ttmouse - 豆爸 @ttmouse

“AI快崛醒了，赶紧给AI打工” ——我认真的 腾讯阿里十年设计 + 六年六赛道产品 第三个十年：不卷人，卷AI 刚读完《认知觉醒》，正在把大脑升级成AI最佳搭子 这里只分享最硬的干货和最真的复盘 想清醒地活在AI时代的，欢迎上车 github.com/ttmouse us Joined February 2009
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ttmouse - 豆爸 @ttmouse

4 months ago

@cxldb001 现在流量这么少？

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4 months ago

@Yekai409 推广的早，推广力度大，用户多，迭代的更快更好。 正向循环。

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5 months ago

就名称来看，豆包比元宝好多了，更加平易近人。 豆包的人物设定很成功。 老东家腾讯在 QQ 时代积累的这些经验，在这些新产品上没有用起来。 在老家这几天推荐亲戚用豆包 大家都很喜欢

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ttmouse - 豆爸 @ttmouse

4 months ago

openclaw 多 agent 协同原则。 第一，步骤级可验证（不是靠感觉） 以前你只能看最终结果好不好；现在每个节点都有一个“可检查产物”： A 节点给出验收标准 B 节点给出事实/约束/边界用例清单 D 节点给出实现与最小测试 E 节点给出挑错清单和最小修复 F 节点给出最终交付与验证步骤 你想验证哪一步，就检查哪一步的材料包是否满足闸门规则。不是“我觉得对”，是“字段齐不齐、引用对不对、测试有没有、边界用例够不够”。 第二，排查可定位（能知道错在哪一段） 最终结果出问题时，你不再需要重新从头猜。你能非常快地问一句：“这是定义错、证据不全、推理跳步、可行性没覆盖、还是红队漏检？” 举例： •如果最后做出来的东西不符合预期：通常是 A 的验收标准写错/缺失，或范围边界不清。 •如果方案听着很对但一落地全是坑：通常是 B 的约束/风险没列全，或 D 的可靠性/失败模式没做。 •如果红队没指出明显问题：E 的输入不够隔离，或者闸门要求不够硬。 第三，可复盘可进化（知道下一次该改哪一个变量） 每次失败都会落到 FailureCode + minimal_fix。你就能做真正的“单变量迭代”：下一轮只改一个点，比如补字段、加强闸门、增加边界用例、把红队隔离成独立代理，而不是每次都“重写提示词求好运”。 第四，可恢复（中断后能继续） 只要你把任务状态写进“任务卡/真相源”（哪怕先是一个本地文件），你就能做到：对话断了、工具重启了，也知道当前在哪个节点、上次闸门过没过、该重试还是回滚、缺什么信息。否则你永远在“重新解释一遍需求”。 第五，防抄近路（把聪明变成可控） 你朋友说的“越聪明越要边界清晰”，在这里对应的就是：每个角色只交自己那份材料包。Agent 想抄近路也抄不了，因为闸门会卡住：缺验收、缺边界用例、缺测试、缺引用，就不能往下走

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ttmouse - 豆爸 @ttmouse

4 months ago

别再试图搞一个无所不能的“全能上帝型” AI Agent 了！❌ 最近在深度测试 AI 应用架构。 得出一个铁律： 做复杂任务（如产品+研发+设计），“多智能体分工（Multi-Agent）”不是可选项，而是唯一解。 想靠几万字的超级 Prompt 搞定一切？ 最后往往得到一个不可控的缝合怪。 为什么要拆分它？ 背后的底层逻辑，其实极其硬核 👇 ⚠️ 1. 越聪明的 AI，越爱“抄近道” 面对复杂任务，全能 AI 为了最快交差。 一定会按自己的思维，跳过必要的逻辑推导。 比如，你让它“画个至少4条边的图形”。 它随手给你画个8边形，你完全没法控。 记住：大模型越聪明，发散能力越强。你不给它明确的职责边界，它分分钟把地球掀翻。🌍 🎯 2. 分工，是划定极致优化的“边界” 千万别给 AI 丢一个模糊的大目标。 让它只做“产品经理”，或只做“前端开发”。 这就是给它戴上了紧箍咒。 大模型本身有极强的自我迭代能力。 当它的目标，被死死限制在一个极窄的领域里时…… 它优化的唯一方向就是： 在这个清晰的边界内，做到最强、最专业。🛠️ 🚖 3. 用“途经点”约束，而不是搞“微操” 就像打车。 怕司机瞎绕路，最好的办法不是教他怎么打方向盘。 而是强制设定几个“途经点”。 多 Agent 之间的交接（产品出文档 ➡️ 研发写代码）。 就是不可跳过的途经点。 这和教孩子一样： 不要去死板地管教他当下的某个动作。 而是只定目标，不管过程，用结果去反向约束它的动机。👶 🧠 4. 终极奥义：A1 ➡️ B1 ➡️ A2 闭环校验 我朋友举了个绝妙的例子： 在没有人工干预时，怎么训练翻译模型？ 第一步：让 AI 把中文 (A1) 翻译成英文 (B1)。 第二步：再把英文 (B1) 翻译回中文 (A2)。 重点来了：人类根本不用去检查英文 B1 准不准！只要对比 最初的 A1 和 最后的 A2 差距有多大（算误差 Loss）。 把误差扔回给模型，让它自己优化。 Multi-Agent 也是一模一样的道理： 交接即校验！⚖️ 你不用盯着研发 AI 怎么敲代码。 代码写完，让测试 AI 去跑。 跑出 Bug（这就是 Loss），直接打回去重写。 这种多节点闭环校验，能把信息的损失降到最低。 💡 总结一下： 单体 AI = 不可控的黑盒怪物 🧟 多体 Agent = 可检查、极度专业、自我校验的流水线 🏭 拆解复杂任务。 赋予每个 AI 极致的专业目标。 用工作流串起途经点。 看它们互相拉扯、彼此打磨。 这才是真正的 AI 应用落地之道！🚀 #AIAgents #LLM #GPT4 #PromptEngineering #AI创业 #大模型应用

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ttmouse - 豆爸 @ttmouse

4 months ago

ktqjh2u5mxzfa.ok.kimi.link 您的员工，正在被AI替代 这是我让AI分析，让AI自己做的网页。 你们觉得哪些员工最先被AI替代？

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知县｜zhixian @zhixianio

4 months ago

x.com/i/article/2024…

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ttmouse - 豆爸 @ttmouse

4 months ago

@treydtw 确实是这么做的 官方自带的 doctor 貌似有修复能力 不知道是不是基于什么

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ttmouse - 豆爸 @ttmouse

4 months ago

EvoMap Invalid invite code 邀请码接力 我已经拿到了~ @xpg0970 watcha.cn/discuss/commen…

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Karry × Orb 🔮 @karry_viber

4 months ago

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Wey Gu 古思为 @wey_gu

4 months ago

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4 months ago

终于看到比较详细的教程了，感谢。

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余温 @gkxspace

4 months ago

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servasyy_ai Profile Picture

huangserva @servasyy_ai

5 months ago

这篇文章隐含了多种用 OpenClaw 赚钱/省钱的方式： 直接赚钱思路： 1 人 + N 个 AI 公司 - 日本"渡"的模式，1 人管理 11 个 AI，等于一个完整团队 内容工厂 - 每天自动研究、写脚本、生成缩略图 市场研究 + 产品构建 - AI 研究挑战，自动写方案构建产品卖钱 省钱思路： 谈判买车省 $4200 邮件自动化省时间 7x24 自运行创造资产 创业启示： 关键是把 AI 从"工具"变成"员工"。 你自己设定目标，AI 自己想任务、执行、创造价值。

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李韭二 @li9292

5 months ago

x.com/i/article/2023…

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ttmouse - 豆爸 @ttmouse

5 months ago

1. 先思考再打字，用 plan mode 比直接聊效果好 10 倍 2. CLAUDE.md 文件要短、具体、告诉原因、常更新 3. 上下文在 30-40% 时质量就开始下降，要善用外部记忆、定期 clear 4. Prompt 要具体，告诉它不要做什么，给出为什么 5. 用 Opus 做架构决策，Sonnet 做实现 6. 用好 MCP、hooks、slash commands 7. 卡住时别硬推，换思路（clear、简化、给示例） 8. 构建自动化系统而不是单次交互

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Mr Panda @PandaTalk8

5 months ago

非常推荐这篇文章， 这篇文章最近一段时间难得看到的精华文章。 把时间花在教它“怎么思考”，而不是修它写的 bug。

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Eyad @eyad_khrais

6 months ago

x.com/i/article/2010…

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香蕉Banana @treydtw

5 months ago

很多人不知道如何配置自己的Openclaw军团，这里提供几个方案可以参考： 第一种： 多gateway方案。说白了就是部署多个openclaw实例，可以在一台机器上+不同端口。也可以用多台机器上部署的方式。 另外这种方式要实现在任何频道通过被 @ 的方式响应（包括被其他机器人 @），你需要移除channels限制 并且确保只在被 @ 时才响应。保留requireMention: true 同时允许响应来自其他 Bot 的 @ 消息。可以参考这个配置： "discord": { "enabled": true, "token": "MTQ2...", "groupPolicy": "open", "allowBotMentions": true, "guilds": { "*": { "requireMention": true } } } 第二种：单gateway+多agents方案。这个方案只需要部署一个openclaw即可。 接着在配置文件中增加agents 设置。这样出来的agents，同样有自己的workspace、AGENTS.md等单独的设定。还可以指定一个频道来使用这个Agent。 第三种：Sub-Agent，这个和Claude中的sub agent一样，你可以让openclaw使用 sub-agent去完成很多后台任务。

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ttmouse - 豆爸 @ttmouse

5 months ago

@ava_wolf 不知道他们这一块的规则是什么，我刚才在手机上打开看了一下，是正常的，我手机默认挂的是美国的梯子

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ttmouse - 豆爸 @ttmouse

7 months ago

是不是所有的语言学习类的产品都不值得做了？ 谷歌翻译的新版，打算让自己和小孩试试。

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ttmouse - 豆爸 @ttmouse

5 months ago

#alma 几天没更新，也就迭代了 200 多个版本

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5 months ago

claude-opus-4-6 效果不错，两三轮对话，就把之前拿圾模型搞了半天的都没解决的问题解决了。

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dynamicwangs Profile Picture

DynamicWang @dynamicwangs

8 months ago

AI作曲+真人演绎的MV究竟可以多颠 《无能为力》是我们在11月即将发表的最新AI剧场作品《我非我非我》Selfish Selfie的主打歌。由 @SunoMusic 作曲/编曲，这是一首把「无能为力」唱得理直气壮的 AI × 真人演绎的黑色小夜曲。面对不断变化的时代，我们选择在荒诞里松一口气，在嘲讽里保留温柔。全曲MV由@apple iPhone拍摄完成。“一镜到底”是不是很大胆(坏笑）。 如果MV看得不过瘾，想现场感受一下AI浓度超高的互动剧场究竟是怎么样的，那就11月14-16号走进剧场来感受一下吧！ 我非我非我 Selfish Selfie 日期：14-16.11.2025 (五至日) 地点：澳门文化中心黑盒II 导演/编舞: 金晓霖 影像设计/AIGC设计: DynamicWang 文本设计/创作演员:杨萤映 戏剧构作:邓富权 创作演员: 梁展鸿 刘沛麟 梁保升 舞台及灯光设计:冯国基 音乐设计:刘一纬 造型美术:伍德一珈 舞台总监:陈薇琪 执行监制:梁嘉慧 监制:邝华欢 MV制作 演唱:梁展鸿、杨萤映 演出:梁展鸿、杨萤映、刘沛麟、梁保升 作词:梁展鸿、杨萤映、Dynamic Wang 作曲: @SunoMusic 编曲 : Dynamic Wang 、Suno 摄影/剪辑:Dynamic Wang 录音/混音：邝启博

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