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潦草学者
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AI 探索者 创作者 产品经理
公众号:潦草学者
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项目:@Tabbit @Analogy
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潦草学者
3年前
Readwise Reader 是最好用的阅读软件之一。
但作为一款海外产品,Readwise Reader 在中国有些许水土不服。

为了让你更好地使用 Readwise Reader ,我们做了一款小工具—— wechat 2 reader

这款小工具解决了两个问题:
1. 让收藏文章更加便捷,在微信内转发文章或链接,即可以收藏文章。
2. 解决了Readwise Reader 在收藏中文文章时,图片丢失的问题。
3020
潦草学者
18:25
百度说我是个《斗罗大陆》同人文作者
00
潦草学者
4天前
@Tabbit浏览器 的内部版本中,
我们尝试使用了Codex + WebMCP 控制 Tabit 浏览器
在飞书文档中填入数据。

2 分钟就可以将大量的表格数据同步到飞书多维表格中。
(如视频,2x 速度播放)

使用了 WebMCP 以后,
操控多维表格的速度是原来的 10 倍。

我想这就是为什么 Google 和 OpenAI 推进 WebMCP 生态的原因。
01:18
21
潦草学者
5天前
Agent 的下一个范式是什么?
这是我最近长期在关注的问题。

@thsottiaux
在这篇访谈里表达的对 Agent 未来趋势的判断
1. 个人 Agent 会高度个性化。每个人都有自己的品味。我有一样的观点:高度个性化意味着,Skills 依旧很重要,且创建 skills 最好的方式就是基于自己的认知和 taste 创建自己的 skills;

2. Agent 会减少配置和管理负担:现阶段的 Agent 对配置的要求还是太高了,未来会进一步降低使用门槛;

3. Agent 会突破个人电脑的限制:Tibo 认为,笔记本电脑本质上是按照人的工作速度设计的,但未来的模型可以同时处理大量应用、工具和任务。Agent 将更多依赖云端计算和外部资源,而不是局限在本地电脑的能力之内。

4. Agent 会从并行调度转向注意力友好:现在很多用户自己编排,并行地开启很多任务,Tibo 认为这些会被 Agent 降低门槛,例如现在 Agent 已经可以很好地编排多个 subagents 来完成工作。
但我依旧持不同的意见:虽然人物可以变得越来越长程,但人的意图和欲望也会随之遍地,陷入更多的注意力陷阱中。

5. Agent 会分化为两种形态:个人智能体和全自动化系统。
- 个人智能体:服务于具体个人,参与研究、编码、建议和日常事务,重点是个性化与持续协作。
- 全自动化系统:处理复杂流程,例如分析生产日志、进行性能优化、发现回归并自动修复,或自动修补安全漏洞。人类只在高风险环节进行审批

6. ChatGPT 和 Codex 最终会统一为一个超级应用
7. Agent 会变得更自然、更环境化:意味着在语言控制,视觉理解等人物中,Agent 的效果都会变得更好。而不是局限于文字。

8. 速度提升会带来 Agent 使用方式的改变:Ultra Fast 一类的高速推理能力,会让 Agent 更适合实时原型、快速探索、紧急故障响应和即时创作。Tibo 认为,未来一两年内,今天的高速体验可能会逐渐接近默认配置

www.youtube.com
01
潦草学者
6天前
Kimi-K3 是个好模型。
Kimi-code 是个彻头彻尾垃圾的 Harness.

早上发起了个任务,然后一直挂着没看,结果工具调用一直在出错,Write,bash 都没办法写入文件。一直在重试,直接把 5 小时用量烧完了!!

相当垃圾。。。
41
潦草学者
15天前
DeepSeek Harness 必装插件:Tabbit Browser

让你的 Deepseek Harness 可以控制
@Tabbit浏览器

在团队在测试的过程中发现,Deepseek Harness + Tabbit plugins 可以完美完成以下任务:
- 填写简历:秋招学生和求职人的福音;
- 填写在线表格和文档:工作党必备;
- 获取和分析小红书爆款笔记:自媒体人的福音;
- 电商后台及数据分析:美团商家的利器;

并且速度非常快,欢迎大家尝试,顺便帮忙点个⭐️

GitHub - Tabbit-Browser/dsh-plugin: Tabbit Broser plugins for Deepseek Harness

33
潦草学者
18天前
没配置 API KEY 也能直接使用 Deepseek Harness !?

我安装了 deepseek harness 之后,
没有配置 API key 就直接可以使用了。

搞了半天是因为 Deepseek Harness 默认读取项目中的 DEEPSEEK_API_KEY ,把之前在
@opencode
里的配置读取出来直接用了。
00
潦草学者
19天前
知识管理的终极目标,
是能够被人看见,能被 Agent 调用。

记了 2 万条笔记后,我把知识库交给了 AI | Obsidian插件推荐

20
潦草学者
25天前
挺有意思的 benchmark

阑夕ོ: @葬愛咸鱼 今天给视频模型整了一个meme bench我觉得也很有意思,至少角度非常刁钻。 他精选了50个短视频热梗,比如华强买瓜之类,提取出提示词让视频模型做题,然后给网吧老哥和大学生发红包,让他们盲测对比,也就是Arena AI的那套2选1PK机制,最后统计出动态的ELO积分和排名。 在这套测试集里,H3目前的评分是最高的,甚至Seedance 2.0都比2.5还高,是不是有点反直觉? 他也解释了,meme bench的目的在于众测视频成片是否在走群众路线,也就是所谓的「接地气」,传统意义上视频能力表现,在下沉市场的用户看来未必算是加分项。 而你觉得六根手指、局部变形是硬伤,但可能刷短剧、看直播的大多数人根本不在乎,他们只看视频内容是不是整活到位了。 包括Seedance 2.0的评分高于2.5,这个我在前几天的测试里也有隐约察觉到,在一些高识别度的段子复刻层面,Seedance 2.0的工业化已经相当成熟了,反而是Seedance 2.5会自作主张的跳出模板,想做更多的事。 有更强的自主创作意识,理论上是好事,但同时也意味着失败率的提升,会拖累meme bench那套标准的评分。 再就是,和语言模型的迭代一样,不能简单的把新一代模型理解为旧模型的升级,它们的训练路径,差异性远远高于重叠性,所以Seedance 2.5也绝对不是一个画质更好、更惊喜的Seedance 2.0,在实操上你得完全把它当成一个全新的模型。 总之,前沿级视频模型的价格还是太不友好了,经不起沉迷,我甚至看到有人用最便宜的480P出片,然后再搬到第三方平台超分放大,就为省点费用⋯⋯ 只能说这个世界还是太缺梁圣了啊!

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