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钟镇杰
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AI Builder
在做互动平台,写故事、做电影
在做NowBuild.ai
jianying 图&成片&剪辑Agent
钟镇杰
2天前
gpt image 2 也不行啊这么多 AI 斑点
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钟镇杰
4天前
deepseek 的 super agent 架构我早在 nowbuild.ai 和 todoagent 实现了,难道我是天才?我是真用户。
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钟镇杰
4天前
把 GitHub 变成 appshore 已然成真
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钟镇杰
4天前
以下三条思考牺牲了一个小时的睡眠
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钟镇杰
4天前
实现RSI 的标志是 personal memory 权重化
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钟镇杰
4天前
打造言出法随的体验是下一个 AI 应用里程碑
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钟镇杰
4天前
生成式 AI 将为每个人制造出黄粱一梦的体验
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钟镇杰
6天前
声音和人设是个人与AI的接触面,是未来的入口
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钟镇杰
6天前
喊累了
人要管神,最重要的是帮人管理人的注意力,以人 GUI 友好的方式。而 harness 要做的是,context继承、传递和管理。我称之为 attention 工作法,适合人与 LLM 大规模协作场景。

李惠子Huizi: DeepSeek Harness团队提出了一个Super-agent,用户感知层只跟同一个助手说话,一个统一的Super-agent,底层由多个独立的Worker并行执行任务 核心设计包括: 1、Router+Worker双层架构:Router负责全局上下文、任务分派和对外交互,多个Worker在隔离的Session中并行执行任务 2、事件驱动+主动执行:持续接收群聊、GitHub PR、CI 等环境事件,通过规则和模型判断是否需要行动,而不是等待用户逐条下指令 3、异步执行+上下文管理:后台任务运行时仍能接收新指令,通过Inline&Spill、链式召回等机制按需管理上下文,减少不必要的信息注入与工具调用 4、持久运行+Watchdog:将Agent计算、会话状态和执行环境解耦,支持跨设备持续运行,并通过独立Watchdog监控任务进展、检测异常和尝试恢复 研究团队展示了一个内部实践案例: 有人在群聊中反馈 Bug,即使没有@ Agent,Super-agent 也能主动识别问题、尝试复现和修复,并提交GitHub Pull Request 不过,实验使用合成负载和模拟编码任务,验证的主要是多任务调度与协作效率,并不是证明模型写代码的能力提升了 该团队也指出了未解决的问题,包括跨月长程记忆、大规模 Worker协同、权限隔离、提示词注入,以及云端Agent控制本地设备带来的安全风险等 这个架构的部分设计已在dsh-superagent-prototype中实现,这个插件也只是一种为了验证技术路线,并非DeepSeek的正式产品。(AIGCLINK)

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钟镇杰
6天前
谢谢你的反馈!我想了很多。
确实有一些产品没有持续使用,为什么呢?因为我本职工作几乎占据所有时间…这是主要原因。其次,应该是产品并未让自己满意。
我怎么想这三件事。
- 我不敢轻易认定痛点,除非是我的痛苦。而很多产品是痒点和爽点。如果产品是在解决痛点,那一定能定义出问题。如果是痒点和爽点,那一定能说出体验差异。问题通常是具体的,体验是感受层面的。
- 持续需求首先是频次的问题,其次是产品完善度的问题。频次在定义出产品的时候已经确定了,后者是创始人投入产出的问题。
- 享受过程是指我在 design ,而后收获成果,一个有些名字的所有物,并且能够期待它成为资产。 //@观隅: 你做过这么多产品,有没有哪一个需求,是你自己最初以为很重要,但产品做出来后发现,连你自己都不再持续使用的?
你后来是怎样区分「真实痛点」「持续需求」和「自己享受做产品」这三件事的?

钟镇杰: 想请教一下即刻的大人们,我适合去哪家公司,我适合做什么工作,我是不是应该离开 jianying 去当一个独立开发者,做一个小生意。 我 vibe coding 能做出很完善很完整的产品,几乎具备所有 0-1 的研发能力。 我学习了好多增长的知识,但是这件事比研发投入还要大,于我而言兼职做不了。 但是我有好多兴趣爱好,也有好多需求痛点,所以我做了好多个产品,但是都不赚钱。我享受做产品的过程。我期待为一部分人群做有价值的东西。 我觉得,我想去为真正的 personal agent 做大场景设计,比如 todayai 里面学英语的场景,是需要设计一个开放的可定制的学习系统,把学习目标、动力、机制、材料整合在一起。 那我就可以做很多个人的需求。 来自ENPF 的乐观疑虑。

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