前往日本伊豆的列车，男人，阅读，时光流逝。

对比下DeepSeek的，人至少知道什么是主次。

忍不住吐槽下小米MiMo开发平台的文档中心，默认把新闻tab放那么靠前，还默认展开，把API文档的tab顶到下面去……谁特么会进文档中心关心你家新闻啊，这也太特么中国互联网公司特色了。看着就糟心，恶心到了。

问：普通人如何选择合适的AI产品去学习使用？

答：
1. 首先，不要在一款AI产品刚推出或者爆火的时候就去跟风用它，等一两个月，它可能变得更好，也可能突然就没声量或者彻底死了。相信我，这并不会让你错过什么，你最多就是比前期科技尝鲜者慢了一两月，但并不会让你落后多少，这个世界，除了战争瘟疫灾荒，没有什么事是一两个月就彻底改变世界的。
2. 其次，善用已有的AI搜索软件，对你感兴趣的领域，让AI帮你列出3到5款最Top的产品，并列出各自产品的功能特性，适用场景，定价，以及总结社交网络/社交媒体内的用户真实评价，正面的，负面的。
3. 选择其中的2到3款产品，开通它们的试用账号，高强度用几天。从中挑选你用的最顺手的1款产品，免费或付费坚持用，并积累经验。
4. 如果是付费，请保持月费，不要年付——AI领域仍然在快速变化中，年付除了看起来省钱外，没有任何优势，甚至在有更好产品时让你付出额外的沉没成本。

以上，仅针对普通用户。对行业从业者或者科技媒体从业者不适用——因为你需要时刻关注行业变化，保持敏感度，这是你的本行。当然，如果你不差钱，当我没说，鳌拜就是你了。

说实话，如果AI时代的产品最终都长这样，那我会感到很失望……

#一个想法不一定对 有一个观察：经历过至少一个AI从高峰到低谷的从业者，在现阶段虽然大多对技术仍然保持敏感和兴奋，但日常的言论和行动会更加务实——当然，兜售概念炒作自己产品和自身IP的除外。

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最近在优化一个文档维护的skill。经过几轮的优化迭代，发现模型在创建/优化skill时，即使多次强调这个skill的调用方是Agent，但仍然在开发设计时容易陷入基于rule-based的模式去。
这背后折射出一个问题：LLM或者由LLM为基础的Agent，当前并不能认知到自我能力的边界，并通过工具构建来拓展边界，生长出可被内化的技能。而构建工具的任务，就容易fallback到一个rule-based的确定态解决方案上去。
所以至少目前，即使有了skill-creator，但做出好的skill仍然需要大量的人工介入，它并不容易。

邮件通讯是比较简单安全的解决办法。

稻盛和夫的阿米巴经营组织。所以，商业与经营管理逻辑总在变与不变中循环😂

每天看AI写文档代码时的我……