Ethereal.Remix

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@Atlantis_Lord

31.186501,121.43855 Katılım Aralık 2009
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Ethereal.Remix
Ethereal.Remix@Atlantis_Lord·
Regarding current AI products, it's hard to grasp the Claude phenomenon from the traditional technical perspective of "building" a product. But once you view it as "generating" a product, the gap becomes obvious. To put it bluntly, both companies are playing the investment game: the former operates with a retail investor mindset, while the latter moves like an institutional investor.
Paweł Huryn@PawelHuryn

73 product releases in 52 days. That's not a launch cadence — that's a different kind of company. I tracked every Anthropic release from Feb 1 to Mar 23 by going through @bcherny, @trq212, @noahzweben, @felixrieseberg, @lydiahallie, @amorriscode, @feldman, @dickson_tsai, and @claudeai. Built a calendar with first-announcement attribution. Look at the acceleration. February had bursts with gaps between them. March 9 onward is almost every single day — Code Review, Channels, Dispatch, Computer Use, back to back. The individual features get coverage. The shipping velocity doesn't. It should.

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Ethereal.Remix
Ethereal.Remix@Atlantis_Lord·
角色不是设定出来的,而是推理出来的. 很棒,受益了. 不过有个想法:我们很多时候是如何推理出来的? 类比人,相同的上下文,不同特质的人听到,选择吸收的点不同.这可能和个体特质有关. 然后再谈谈多角色普通人使用的初衷: 大部分人的想法是让持不同立场人,做他擅长事情. 视角这个一般和立场和情感有关.我觉得 AI 是做的到了, 但是严苛点来看, 视角不代表能力. 是不是能达到预期效果,可能还要看下效果. 不过你说的现在很多人滥用模拟团队协作的方式,确实摆拍~~😀
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Nagi Yan
Nagi Yan@naki2012·
《角色不是提示词创造的,而是从上下文中推理出来的》 ——为什么很多多Agent系统看起来很高级,却不像真实工作 听到一个AI 分享,主题是如何用多 Agent 模拟团队协作。 典型的结构是: •PM Agent •Dev Agent •QA Agent •Reviewer Agent •Manager Agent 每个 Agent 用不同提示词,互相对话,模拟真实工作流程。 看起来很合理,也很高级。 但我的第一反应是: 现实已经够碎片了,为什么还要再人为制造碎片? 更深一层的不适感来自一个更根本的问题: 角色并不是提示词创造的,角色是从上下文中推理出来的。 这句话如果成立,那么现在大量的多 Agent 方案,在结构上就是反的。 ⸻ 一、现实世界里的角色,从来不是设定出来的 在真实团队中,没有人是因为写了一句提示词才成为某个角色的。 一个人之所以成为: •架构师 •负责人 •reviewer •执行者 •决策者 不是因为他说: 我现在扮演架构师 而是因为: •他掌握的信息更多 •他参与的历史更长 •他承担的责任更大 •他能看到的上下文更完整 •他需要做出的判断更复杂 换句话说: 角色 = 上下文位置 + 信息量 + 责任 + 推理能力 而不是: 角色 = 提示词 现实世界是先有上下文,再有角色。 而现在很多多 Agent 方案,是先分角色,再补上下文。 顺序反了。 这就是违和感的来源。 ⸻ 二、提示词角色,本质只是“同一个模型换了个帽子” 现在常见的多 Agent demo是这样的: Agent1: You are a Product Manager Agent2: You are a Developer Agent3: You are a Tester Agent4: You are a Reviewer 看起来像四个人。 实际上是: 同一个模型 + 不同prompt 这些 Agent: •没有真实历史 •没有真实责任 •没有真实信息差 •没有真实上下文积累 所以会出现一个很典型的现象: 角色不同,思维却非常相似。 因为底层推理能力是同一个模型。 现实世界中角色之所以不同,是因为上下文不同。 而不是因为标签不同。 ⸻ 三、真实的角色,是上下文分布不均的结果 在真实团队里,角色是自然形成的。 例如: •有人参与了所有需求讨论 •有人只看最终文档 •有人只写代码 •有人负责风险 •有人负责拍板 久而久之就会出现: 上下文不同 → 推理不同 → 决策不同 → 角色形成 也就是说: 角色 = 上下文分布不均 而不是: 角色 = 指令分配 这也是为什么现实团队很难复制。 因为你复制不了历史上下文。 但现在很多多 Agent 系统,恰恰是在做一件非常奇怪的事: 在没有上下文的情况下,强行分配角色。 这看起来像团队协作,实际上更像角色扮演。 用一个词形容很贴切: cosplay 协作 ⸻ 四、现实已经很碎,多Agent如果没有统一上下文,只会更碎 现实工作环境本身就是碎片化的: •文档在Confluence •任务在Jira •聊天在Slack / 飞书 •代码在Git •需求在脑子里 •决策在会议里 每个人只掌握一部分。 这时候如果再搞: Agent A 一段上下文 Agent B 一段上下文 Agent C 一段上下文 Agent D 再总结 结果通常不是更智能,而是: 碎片 × 碎片 × 碎片 多 Agent 只有在一个前提下才真正有效: 有统一的、稳定的、可共享的全局上下文 否则,多 Agent 只是把混乱放大。 ⸻ 五、更合理的结构,可能不是多Agent,而是一个强Agent 如果从结构上看,更自然的架构是: 一个核心Agent + 大上下文 + 长期记忆 + 工具调用 + 能根据上下文切换视角 而不是: 很多Agent + 各自一点上下文 + 互相传话 + 靠prompt分角色 现实世界里,一个真正的负责人,往往就是: •看过最多历史 •知道最多上下文 •能切换不同视角 •能同时当PM / Dev / Reviewer / Manager 也就是说: 高级系统更像一个大脑,而不是一个会议室。 未来的 AI 很可能也是这样: •一个核心模型 •内部切换视角 •根据上下文推理角色 •而不是外部硬拆角色 ⸻ 六、角色不是设定出来的,而是推理出来的 这句话可以作为整个问题的总结: 当上下文足够丰富,角色会自然出现。 当上下文不足,只能靠提示词演角色。 多 Agent 并不是错的。 但如果顺序是: 先分角色 → 再补上下文 那大概率是在做演示,而不是在做系统。 真正自然的顺序应该是: 先有上下文 → 再出现角色 → 再产生协作 角色不是提示词创造的。 角色是上下文压缩之后的结果。
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Ethereal.Remix
Ethereal.Remix@Atlantis_Lord·
@berryxia 最近在玩 Discord, 问下.请教下: 三种多角色的玩法,N 个 gateway; 多个 bot+多个 Agent; 一个 bot 切多个 Agent.哪种方法更合理啊?
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Raycast
Raycast@raycast·
Today we're launching Glaze 💠 Create any desktop app in minutes by chatting with AI. Beautiful, powerful, and truly personal. Learn more on glazeapp.com Follow @glazeapp for updates.
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Ethereal.Remix@Atlantis_Lord·
朋友说,现在企业越来越卷了,不过也算不错,多学点,与时俱进. 很多企业开始陆续开始内部孵化OPC了. 不过也有朋友和我说,学到东西确实不假,但总觉得哪里有点不对? 没有看出哪里不对吗?企业搞OPC,最大的阻碍不在个人,而是你的公司体系和机制是否也做了相位调整. 其实OPC这个想法老板一直有,苦于以前想象力受困于现实,现在终于找到合理出口了. 我至今没看到哪个公司激励机制和赏罚机制做了匹配于OPC的调整. 又或者说,OPC本质就是和公司制是对立的!类似于让你选择单身还是结婚,都是个选择,都没有错. 问题可能出在如果选择结婚但天天不回家,or 选择了单身天天抱怨没老婆关心.
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Ethereal.Remix
Ethereal.Remix@Atlantis_Lord·
AI "择偶"框架 还在为下一个“AI新欢”纠结?每天刷博主推文:今天这个“炸裂”速度如闪电,明天那个“颠覆”创意爆棚……结果,信息过载,啥也没建起。真相是:AI大模型不是速食恋爱,类似选择伴侣。选它,别追“零瑕疵”梦中情人,而是匹配度高的可靠搭档——对话流畅自然(性能优化,确保每句都像老友闲聊,顺耳不冷场)、架构稳健科学(基础模型可靠性,避免后期“隐疾”发作,身体健康基因无大坑)、无重大缺陷(服务稳定、低幻觉率,<5%错误率筑牢信任,没硬伤如无暴力史或隐瞒大债)、交互简便(用户友好度,低门槛上手不费力,互看对眼零负担)、智能且具个性(认知深度与人格一致性,聪明不乏灵魂,脑子灵光有独立人格不盲从)、生态丰盈(工具集成与企业战略布局,教育背景+家庭环境)。这些维度齐备,已可选——完美主义?纯属镜花水月。AI的真谛,在持续迭代与协同演化:您喂数据,它调响应,合力锻造专属生产力闭环。 博主天天嚷“今日炸裂、明日颠覆”,实则信息贩子,只放大孤亮点(如“腿长白皙火辣”或“持家倒贴”),忽略全景匹配。目标客群?瞄准那些决策摇摆、猎“最佳货”的游牧者——结局:信息过载,行动冻结。 实战指南:锁定一模型,深耕实践。换?仅整体审视——成长曲线平坦、个性偏移、怪癖堆积。想想,您会为伴侣一顿咸饭就散伙?同理心逻辑。 AI时代,跳出选择陷阱,拥抱构建循环。
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Ahtasham
Ahtasham@Ahtasham_Design·
Look at this dk mode. Clean enough?
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AI奶爸
AI奶爸@zstmfhy·
兄弟们,OpenAI 今天刚把那堆 Prompt Packs 正式公开!300+ 个官方级别的现成提示词包,奶爸把他们做成了一个超级好用的 Skills! 现在一键就能调用: 1⃣工程师 Debug + 架构 + 代码优化(去年我要是早有这个,头发还能多留点) 2⃣产品写 PRD + 竞品 + 用户故事(老板再追改需求我直接甩链接) 3⃣销售提案 + 话术 + 处理异议 - HR JD + 面试题 + 绩效复盘 4⃣高管报告、运营周报、IT 运维……基本全覆盖了! 我自己下午试了试,用下来效率起飞 有需要的朋友在下面回个「想要」或者「+1」,反馈多的话,奶爸加班加点尽快赶出来最终的版本🚀
AI奶爸@zstmfhy

OpenAI 终于把官方 Prompt 公开了! 直接给销售、产品、工程师、HR、经理、IT、客服、高管……每个岗位都塞了 20-30 个现成能打的高质量提示词包,总量 300+ 个,全部免费拿走用。 以前我们自己调 prompt 像炼丹,现在 OpenAI 直接把丹炉和配方都端出来了😂 尤其是工程师和产品那两包,看完第一感觉是:这要是早点出,我去年少加多少班啊…… 地址 academy.openai.com/public/tags/pr…

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Ethereal.Remix
Ethereal.Remix@Atlantis_Lord·
The synergy between Claude Code and Remotion is absolutely mind-blowing.
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Felix Haas
Felix Haas@felixhhaas·
Ultimate Prompt Library for UI 🔥 I’ve been quietly building something I wish existed when I started designing with AI. A complete UI design prompt library that helps you master different visual styles: expressive, cinematic, minimal, premium, nostalgic, warm, technical (20+ design styles in total). Each style includes: 👉 When to use it 👉 Key vocabulary that trigger the style 👉 Copy-paste prompts for real UI work 👉 Pro tips for next-level results Comment "UI Library" + repost and I'll share the link with you
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Thariq
Thariq@trq212·
my favorite way to use Claude Code to build large features is spec based start with a minimal spec or prompt and ask Claude to interview you using the AskUserQuestionTool then make a new session to execute the spec
Thariq tweet media
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