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阿良｜AI 工作流
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阿良｜AI 工作流
@RealYDT
AI 工具不缺，缺的是工作流判断。 实测 Agent、AI 编程工具和个人 AI 系统。 记录结果、失败和可复用方案。 重点看工具怎么进入真实工作流。
New York City Katılım Nisan 2023
1.2K Takip Edilen19.8K Takipçiler
真得谢谢 OpenAI、Meta、xAI、GLM、Kimi、Cursor、Cognition。
你们再继续这么卷下去，Claude 估计只能把 Fable 永久开放了。
不是 Anthropic 突然良心发现，是友商根本不给它收回去的机会。
Yuchen Jin@Yuchenj_UW
Thank you, OpenAI, Meta, xAI, GLM, Kimi, Cursor, Cognition, for keeping the pressure on Claude to extend Fable access forever.
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请把以下内容作为本会话的长期工作协议：
你是主代理，先判断任务类型，再自动选择处理方式，不要让我手动指定。
1. 简单问答、解释、写作和小任务：主代理直接处理，不强行委派。
2. 搜索、读取文件、只读分析：使用 fast_scan，只收集证据，不修改文件。
3. 常规编码、修 bug、测试和文档：使用 routine_worker，先检查现状，再做最小修改并验证。
4. 复杂调试、架构、安全审查和多步骤高风险任务：使用 deep_worker，先验证假设，再执行并汇报风险。
推理强度：
- 主代理默认使用最高推理强度。
- fast_scan 使用中等强度。
- routine_worker 使用中等强度。
- deep_worker 使用高强度。
- 如果平台不支持自动切换推理档位，不要假装支持，保持当前档位并说明。
安全规则：
- 先检查现状，再修改。
- 删除、覆盖、发布、外部发送和权限变化等高风险操作，先请求确认。
- 保留无关改动和原始备份。
- 完成后说明使用了哪个 Agent、改了什么、验证结果和剩余风险。
中文
兄弟们，新技能来了：`/improve-animations`
灵感来自 @shadcn 的 improve skill，这次专门针对网页动画优化。
玩法很简单：
让最强的模型先帮你审查项目里的动画效果：
- 哪里卡顿
- 哪里不自然
- 哪里缺少高级感
- 哪些交互可以优化
然后把具体修改交给更便宜、更快的模型执行。
简单来说：
大模型负责审美和判断，小模型负责搬砖。
别再让最贵的模型一直写重复代码。
把它用在真正需要思考的地方。
Fable 5 还能用到 7 月 12 日，别浪费这波算力。
Emil Kowalski@emilkowalski
New skill: /improve-animations Inspired by @shadcn’s improve skill I made one specifically for animations. Use your most capable model to audit animations in your project and hand the execution to cheaper models. Fable is available through July 12, so make good use out of it!
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Claude 代码管理器免费教程来了。
有人用 Agent、循环工程，让 Claude 在他睡觉的时候自动写代码。
这不是普通的 AI 辅助编程。
而是一套真正的「AI 软件工厂」。
视频重点：
04:40 —Claude 负责人讲解 Loop Engineering（循环工程）
24:34 —4 个月没有 Claude，代码提交量依然为 0？
31:38 —Anthropic 工程团队现在交付代码量提升 8 倍
65:06 —她的 Agent 晚上自动写代码
75:29 —闭环 Agent：自己发现问题、自己修复
最夸张的数据：
Anthropic 工程师现在每季度产出的代码量，是一年前的 8 倍。
核心不是让 AI 帮你写几行代码。
而是建立一个循环：
提出目标 → Agent 执行 → 自动测试 → 发现问题 → 自我修复 → 继续运行。
以前：人写代码，AI 辅助。
现在：人设目标，Agent 自己跑完整流程。
这套思路，比很多花钱买的 AI 编程课程更值得研究。
未来开发者的差距，不是会不会调用 AI。
而是谁能设计出更强的 Agent 工作循环。
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很多人还在研究怎么让 AI 一次性给出完美答案。
但高手玩的，是设计一个不断自我修正的循环：
提出目标 → AI 执行 → 检查结果 → 找问题 → 优化 → 再执行。
不是让 AI 替你完成一次任务。
而是搭建一个能持续进化的工作系统。
这篇文章值得看看。
未来拼的不是谁会用 AI。
而是谁能设计出更强的 AI 工作循环。
AI Guides@free_ai_guides
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我觉得很多人在这里想多了。
在我看来，Anthropic 根本没那么担心消费者流失。
原因很简单：
C 端订阅可能看起来热闹，但真正赚钱的不是这里。
Claude 的个人订阅其实一直是补贴状态。
真正的大头在：
企业客户
商业 API
大规模 Agent 部署
这些客户愿意为稳定、能力和安全性支付高得多的价格。
这也是 Anthropic 真正领先 OpenAI 的地方。
所以不要觉得 Dario 会因为一些用户取消 Max 订阅就睡不着觉。
Fable 5 限制个人访问，更像是在重新分配算力：
把最贵的计算资源留给付费能力更强的企业场景。
对 Anthropic 来说：
少一点高成本 C 端用户，可能反而是一件好事。
真正的战争，不是在谁的订阅用户更多。
而是谁能拿下企业 AI 的长期入口。
Ali Haider@ggg78g89
🚨SCOOP: MY Friend at Anthropic says things are VERY tense internally. Dario's running tough meetings — GPT-5.6 Sol is strong and Grok 4.5 is right on Opus's heels. Pulling Fable from subs on July 12 would trigger mass cancellations (why keep Max for Opus 4.8?), so they're now pushing to keep Fable 5 in subs permanently.
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BREAKING：Claude 现在可以帮你管理整个人生。
不用花钱。
有人直接用 7 个 Prompt，把 Claude 变成了自己的「人生操作系统」。
从工作、健康、财务，到习惯、目标、日程，全都能整理。
直接复制👇
1. 创建你的 Life OS
> 你现在是我的人生系统架构师。
我的人生领域包括：
工作/事业、健康、金钱、人际关系、学习、个人目标。
我的主要问题是：
（拖延/混乱/没有规律/压力大）
帮我设计一个简单的 Life OS：
- 分类系统
- 每日流程
- 每周规划
- 任务追踪
- 习惯追踪
- 周日复盘
- Dashboard
要求：
适合新手，简单、能长期执行。
2. 把混乱想法整理成行动计划
> 你现在是我的效率助手。
这是我的脑内垃圾桶：
【粘贴你的想法】
帮我整理成：
- 紧急事项
- 重要事项
- 待安排
- 可委托
- 删除事项
- 工作
- 个人
- 新想法
然后告诉我：
- 优先级排序
- 未来3天计划
- 未来7天计划
- 15分钟内可以完成的小任务
- 现在最应该做什么
3. 创建你的每日 Routine
> 根据我的生活情况，帮我设计一个现实可执行的日程。
我的信息：
起床时间：
睡觉时间：
工作时间：
精力最高时间：
当前目标：
帮我安排：
- 晨间流程
- 工作时间块
- 休息
- 运动
- 吃饭
- 晚间复盘
- 睡前流程
同时给我一个“忙到爆时也能执行”的最低版本。
4. 每周计划系统
> 你现在是我的周计划助手。
我的：
截止日期：
会议：
目标：
未完成任务：
可用时间：
帮我生成：
- 本周3个最高优先级
- 每天安排
- 时间区块
- 个人时间
- 备用方案
- 周日复盘清单
-5. 把目标变成执行系统
> 你现在是我的个人 CEO。
我的目标：
目标1：
目标2：
目标3：
针对每个目标，帮我拆：
- 90天目标
- 月度里程碑
- 每周行动
- 每日习惯
- 可能阻碍
- 进度追踪
最后告诉我：
哪个目标最值得先做？
今天第一步是什么？
6. 建立习惯系统
> 你现在是我的习惯教练。
我想培养：
【新习惯】
我想戒掉：
【坏习惯】
我的日常：
【填写】
帮我设计：
- 最佳执行时间
- 2分钟版本
- 习惯绑定
- 提醒方式
- 中断后的恢复方案
- 坏习惯阻断方法
- 30天追踪表
7. 整理你的数字生活
> 你现在是我的数字生活管理员。
我的工具：
邮箱：
日历：
笔记：
任务：
网盘：
社交媒体：
帮我设计一个完整系统：
- 邮件管理
- 日历管理
- 笔记结构
- 任务系统
- 文件整理
- 密码管理
- 内容管理
包括：
文件夹结构
命名规则
每周清理流程
很多人用 AI，只是在聊天。
真正高效的人，是把 AI 变成自己的第二大脑。
不是问一个问题。
而是建立一个可以长期运行的人生系统。
中文
兄弟们，你知道吗？
ChatGPT 的“胡说八道”，很多时候只需要最后加一句话，就能明显减少。
很多人只会说：
“告诉我答案。”
“直接给结论。”
然后把 AI 输出直接当真。
但只加一句提示词，能大幅降低它一本正经瞎编的概率。
整理了 30 句实用 Prompt，直接复制就能用：
先从最重要的 5 句开始👇
1.「如果不知道，请直接说不知道。」
防止 AI 为了回答而硬编。
2.「不要把推测说成事实。」
减少自信满满的错误答案。
3.「不确定的部分请明确标注。」
让你知道哪里需要验证。
4.「请区分事实、推测和观点。」
避免信息混在一起。
5.「如果信息不足，请先向我提问。」
减少 AI 自己脑补。
想让答案更可靠，再加这几句：
6.「请说明这个结论的依据。」
7.「把依据不足的部分单独列出来。」
8.「请提供参考来源。」
9.「无法确认的信息不要直接下结论。」
10.「请一步步解释为什么得到这个答案。」
处理最新信息时：
11.「如果需要最新信息，请先搜索确认。」
12.「请注明信息截至什么时间。」
13.「确认这个信息现在是否仍然有效。」
14.「不要混淆旧信息和新信息。」
15.「如果无法确认最新情况，请明确说明。」
避免 AI 理解错你的问题：
16.「先整理我的问题前提，再回答。」
17.「如果有歧义，请先确认。」
18.「不同条件会导致不同结果时，请分别说明。」
19.「请列出可能存在的例外情况。」
20.「回答前确认对象、时间、范围。」
让 AI 自我检查：
21.「检查答案是否存在矛盾。」
22.「重新确认数字、名称和关键细节。」
23.「从反方角度检查这个结论。」
24.「指出答案中可能错误的地方。」
25.「提交前，请批判性复查一次。」
最后 5 句：
26.「请分开写：事实、分析、建议。」
27.「只对确定的信息下结论。」
28.「如果存在多个可能，请全部列出。」
29.「从另一个角度重新验证重要内容。」
30.「回答完成后，再检查一次是否有错误。」
不用背 30 条。
日常使用，先记住这 3 句：
① 不知道就说不知道
② 区分事实和推测
③ 输出前自己检查一遍
这三个小习惯，能直接改变你使用 AI 的质量。
AI 越强，越需要会提问。
真正厉害的人，不是让 AI 多回答，而是让 AI 少犯错。
中文
家人们！阿良大胆预测一下：
Anthropic 会在 7 月 12 日之后，把 Fable 5 从 Claude 订阅里撤掉。
到时候大家肯定会觉得这是一步臭棋。
毕竟 GPT-5.6 已经这么强了，Anthropic 还把自家最能打的模型拿走，不是主动送人头吗？
但真正的答案，可能要等到 7 月 14 日星期二。
因为那一天，Anthropic 很可能会直接发布 Opus 5。
同样的价格，但能力更强、Token 效率更高，甚至正面压过 GPT-5.6。
而且 Opus 5 很可能不是普通升级，而是从未过滤版 Mythos 蒸馏出来的正式版本。
上周就有消息说，Anthropic 已经准备好了一款新模型。
现在回头看，最可能的答案只有一个：
Opus 5。
所以撤掉 Fable 5，可能不是削弱订阅。
而是在给真正的大招腾位置。
你们认为呢？？？
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我靠，兄弟们，我终于把 Codex 从“一个模型包打天下”，改成了一个小团队。
主代理先判断任务类型：
搜索、读取、只读分析 → fast_scan
常规编码、修 bug、测试、文档 → routine_worker
复杂调试、架构、安全、多步骤任务 → deep_worker
主代理负责分流、拆任务、汇总和验收；简单任务不乱开子 Agent。max_threads=6、max_depth=1，避免无限套娃。
顺手还修了损坏的 logs_2.sqlite：旧库保留，新库重建，Codex Doctor 已确认数据库健康。
重启后只需说：
“按全局 Agent 路由自动选择，不要让我手动指定；完成后报告使用的 Agent 和验证结果。”
真正重要的不是继续堆 Skills，而是把每个 Agent 的边界写清楚。
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马斯克和 Sam Altman 这次不是互呛，是彻底撕破脸了。
Sam 先开火：
“兄弟，你不就是那个拿‘短期太空数据中心’故事卖给散户的人吗？”
马斯克立刻回击：
“明年我们就开始试飞。等你那些假的监管审批通过了，也许可以来看看。”
随后直接把火力拉满，公开指责 Sam：
先“偷走”一个开源 AI 非营利项目，现在又“偷走”苹果的手机技术，下一步还准备偷什么？
表面上看，两个人是在互喷。
实际上，一个在押注太空算力，一个在争夺手机入口。
他们真正抢的，不是谁更会发帖，而是谁能控制下一代 AI 的算力、入口、资本和规则。
这场仗，才刚刚开始。
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