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小米这一波送 token，是赢了的
至少我，在听罗福莉的播客和这次送 token 活动之前，是不会在顶着“小米”两个字的模型上充钱体验的
（罗福莉的采访播客里我收获最大的一句话也分享给大家，非原话：1M 上下文能力需要 1M 上下文的训练语料，这是一个能力分界线，也是下一轮竞争的门票）
（我的理解：1M 上下文的训练语料一定是超长链条任务，那意味着在使用这类模型时，短平快的问答任务很难有好的体验，因为模型已经被训练成适合做超长链条任务了，尤其是在 1M 上下文是个宣传噱头时，为了拿测评结果肯定用了近乎过拟合的调手段让模型优先胜任超长上下文。）
这次恰好是几个 token plan 到期了，而小米又可以拿个邮箱就能直接领 7 亿 token。
又恰恰好，卸载了 OpenClaw 换爱马仕需要重新配置模型，于是就这么用上了。
目前的体验：
1. 写文章能力上，国内模型体验最佳，水平与 Codex 相当，不需要任何“繁文缛节”的 Harness，给篇参考直接出稿（最近三篇公众号文章都是 MiMo 写的），写出来的稿子没有 Kimi 那种“惜字如金”和“优越感”
2. 长任务执行，不确定是爱马仕的优化还是模型问题，体感比过去用 K-2.6 好，不会匆匆搞完交差，而是一直兜兜转转想办法把事搞到能交付。
分享两个最佳实践：
1. 搞个 Zed 编辑器，把爱马仕接进去用来写文章的体验比对话框里舒服很多，把所有资料丢进项目路径，让它以读、拆、作图这种以“把任务链条搞长”为目的的去写稿。Zed 编辑器作业的好处是，最终产出的文章直接在 md 里，二次编辑很方便，并且自带项目空间约束，爱马仕不会到处划拉资料。
2. 如果用 1M 模型，要么只做长链条任务，要么把任务搞成长链条，把最终交付放在链条末端，产出质量会大幅提升。比如，一个写文章的任务，我会把资料尽可能归类的不同的子文件夹让它多步骤阅读、用 ppt Skill 做配图然后渲染成图片，最后才写稿，质量比丢一主题+资料直接写，要好很多。
至少我，在听罗福莉的播客和这次送 token 活动之前，是不会在顶着“小米”两个字的模型上充钱体验的
（罗福莉的采访播客里我收获最大的一句话也分享给大家，非原话：1M 上下文能力需要 1M 上下文的训练语料，这是一个能力分界线，也是下一轮竞争的门票）
（我的理解：1M 上下文的训练语料一定是超长链条任务，那意味着在使用这类模型时，短平快的问答任务很难有好的体验，因为模型已经被训练成适合做超长链条任务了，尤其是在 1M 上下文是个宣传噱头时，为了拿测评结果肯定用了近乎过拟合的调手段让模型优先胜任超长上下文。）
这次恰好是几个 token plan 到期了，而小米又可以拿个邮箱就能直接领 7 亿 token。
又恰恰好，卸载了 OpenClaw 换爱马仕需要重新配置模型，于是就这么用上了。
目前的体验：
1. 写文章能力上，国内模型体验最佳，水平与 Codex 相当，不需要任何“繁文缛节”的 Harness，给篇参考直接出稿（最近三篇公众号文章都是 MiMo 写的），写出来的稿子没有 Kimi 那种“惜字如金”和“优越感”
2. 长任务执行，不确定是爱马仕的优化还是模型问题，体感比过去用 K-2.6 好，不会匆匆搞完交差，而是一直兜兜转转想办法把事搞到能交付。
分享两个最佳实践：
1. 搞个 Zed 编辑器，把爱马仕接进去用来写文章的体验比对话框里舒服很多，把所有资料丢进项目路径，让它以读、拆、作图这种以“把任务链条搞长”为目的的去写稿。Zed 编辑器作业的好处是，最终产出的文章直接在 md 里，二次编辑很方便，并且自带项目空间约束，爱马仕不会到处划拉资料。
2. 如果用 1M 模型，要么只做长链条任务，要么把任务搞成长链条，把最终交付放在链条末端，产出质量会大幅提升。比如，一个写文章的任务，我会把资料尽可能归类的不同的子文件夹让它多步骤阅读、用 ppt Skill 做配图然后渲染成图片，最后才写稿，质量比丢一主题+资料直接写，要好很多。
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zed，强烈推荐！ //@weirp: 这个是啥软件的界面呀
张佳的流量常识: 开源一个自用贼好使的 CC 指令：howSkills，用来拆解学习优秀 Skills 的指令 运行后 CC 会自动完成针对 Skill 的 8 个阶段的深度分析，输出一份几千字的产品分析报告： 1. 结构扫描——这个 Skill 有哪些资源、属于什么类型 2. 痛点挖掘——不看文档自述，从实现细节反推真实痛点 3. 工作流可视化——自动生成时序图和流程图 4. 脚本设计拆解——原子化程度、场景覆盖、接口设计 5. 参考文档设计拆解——知识分层、渐进式披露策略 6. 资产设计拆解——模板复用、品牌一致性 7. 独特解法提炼——最有价值的部分，提炼可迁移的设计模式 8. 综合评估——5 个维度打分 + 最佳实践总结 详细见：https://mp.weixin.qq.com/s/qUqpiz2nzUi7c9VBuhUqMQ
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开源一个自用贼好使的 CC 指令：howSkills，用来拆解学习优秀 Skills 的指令
运行后 CC 会自动完成针对 Skill 的 8 个阶段的深度分析，输出一份几千字的产品分析报告：
1. 结构扫描——这个 Skill 有哪些资源、属于什么类型
2. 痛点挖掘——不看文档自述，从实现细节反推真实痛点
3. 工作流可视化——自动生成时序图和流程图
4. 脚本设计拆解——原子化程度、场景覆盖、接口设计
5. 参考文档设计拆解——知识分层、渐进式披露策略
6. 资产设计拆解——模板复用、品牌一致性
7. 独特解法提炼——最有价值的部分，提炼可迁移的设计模式
8. 综合评估——5 个维度打分 + 最佳实践总结
详细见：mp.weixin.qq.com
运行后 CC 会自动完成针对 Skill 的 8 个阶段的深度分析，输出一份几千字的产品分析报告：
1. 结构扫描——这个 Skill 有哪些资源、属于什么类型
2. 痛点挖掘——不看文档自述，从实现细节反推真实痛点
3. 工作流可视化——自动生成时序图和流程图
4. 脚本设计拆解——原子化程度、场景覆盖、接口设计
5. 参考文档设计拆解——知识分层、渐进式披露策略
6. 资产设计拆解——模板复用、品牌一致性
7. 独特解法提炼——最有价值的部分，提炼可迁移的设计模式
8. 综合评估——5 个维度打分 + 最佳实践总结
详细见：mp.weixin.qq.com
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就扣子这波表现，值得持续性吹爆它！
背景信息：
1. 我给扣子安排了一个每小时从我自己写的信源系统拉取资讯、整理到飞书知识库的工作
2. 前几天服务器问题系统坏了，扣子就一直在会话里提醒我去修一下（图一）
3. 昨天终于修好了，然后任务遇到了创建重复飞书文档的问题，我告诉它后就去干别的了
4. 它从17:00 捯饬了一轮问我选什么方案，我没看到，它就一直在那提醒我
【重点来了】
它自己提醒了几轮后，直接决定自己去修了，然后自己给修好了！！
虽然本质是持续的定时任务推送在给它构造上下文、让它有了采取行动的提示，但这种Agent 有了“主人翁精神”的感觉很好。
虽然没创造额外的价值，但是给它涨了“工资”：升级成了顶配套餐。
背景信息：
1. 我给扣子安排了一个每小时从我自己写的信源系统拉取资讯、整理到飞书知识库的工作
2. 前几天服务器问题系统坏了，扣子就一直在会话里提醒我去修一下（图一）
3. 昨天终于修好了，然后任务遇到了创建重复飞书文档的问题，我告诉它后就去干别的了
4. 它从17:00 捯饬了一轮问我选什么方案，我没看到，它就一直在那提醒我
【重点来了】
它自己提醒了几轮后，直接决定自己去修了，然后自己给修好了！！
虽然本质是持续的定时任务推送在给它构造上下文、让它有了采取行动的提示，但这种Agent 有了“主人翁精神”的感觉很好。
虽然没创造额外的价值，但是给它涨了“工资”：升级成了顶配套餐。
10 20
00:13
3 10
中银香港：巧了，我这边也是智能客服。
看谁的先疯(👀)
看谁的先疯(👀)
AGENT橘: 我的cola在帮我维权 如果能搞定 就能拿回一万美金 对面是中银香港 我知道很难 但交给 Agent 至少就不需要消耗我的心力了 非常期待打赢他们
3 00
