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@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

us Joined Şubat 2009
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🍌 nano banana pro 做了一个简单的网站,把每天收集到的热点更新到里面。 这样你可以知道每一天的热点有哪一些。 twitterhot.vercel.app
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陈翔六点半
陈翔六点半@cxldb001·
陈翔六点半:枕边的陌生人Stranger by the Pillow
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@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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Yekai
Yekai@Yekai409·
@ttmouse 为啥很多人普遍喜欢用豆包 除了推广的早以外有啥其他的点吗
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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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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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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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@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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香蕉Banana
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如何让自己的openclaw永远不会崩? 见过太多人说openclaw自己改坏自己配置,导致崩溃退出的情况了。 原因有很多,模型能力理解能力不行改错了或者是压根不知道哪些是正确的配置。 最有效的解决办法是给openclaw的根目录建一个git仓库,每次修改配置文件就commit一次,有问题随时回滚。
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huangserva
huangserva@servasyy_ai·
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。
李韭二@li9292

x.com/i/article/2023…

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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
Mr Panda@PandaTalk8

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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香蕉Banana
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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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@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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哲哥
哲哥@ava_wolf·
@ttmouse 二月了,美区账号还是没有。但是我稳定有Gemini翻译跟耳机实时翻译
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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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#alma 几天没更新,也就迭代了 200 多个版本
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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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DynamicWang
DynamicWang@dynamicwangs·
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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