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如何打造一个7x24小时为你寻找客户的AI代理

本文作者:有志出海(@0xValkyrie_ai)。版权归作者所有,未经授权禁止转载。 原文链接:https://x.com/sairahul1/status/2057376104072298855 原文作者:Rahul(@sairahul1) 地球上有 80 亿人,但只有几千人知道这个工作流程的存在。 每天有 500 万家本地企业因为糟糕的网站和低评分而流失客户,而它们都不知道,你可以在一小时内帮它们解决这个问题。

如何从 Reddit 挖出了一个 Amazon 爆款

本文作者:LISA(@MindOS_Lisa)。版权归作者所有,未经授权禁止转载。 Amazon 选品,可以不用一上来就看销量榜。 销量榜告诉你什么已经卖起来了,但 Reddit 更像一个提前漏风的房间。 用户会在那里吐槽、求推荐、晒失败体验、比较替代方案。有些话在 Amazon 评论区不会出现,但在 Reddit 评论区会说得很直。 这篇文章想分享一个思路: 不是用

花最少的钱玩转 eSIM:80+ 条真实用户经验总结,谁才是性价比之王?

本文作者:Lonely(@Lonely__MH)。版权归作者所有,未经授权禁止转载。 起因:我发了一个帖子 这条帖子评论区非常热闹,大家贡献了不少真实经验。 不过要我自己一条条翻评论、做整理,效率实在有点低。 正好我是尊贵的 X Premium 🤣,于是直接打开终端,使用Grok Build 开干。 让它先提取评论里的关键信息,再帮我归纳总结,最后就有了这篇文章。 整体质量比我预期的要好,很多高价值观点都被保留下来了。

开源我的内容创作系统:杂活全甩给一队 AI,它们自己 @ 接力跑完,我只做两个判断

本文作者:AYi(@AYi_AInotes)。版权归作者所有,未经授权禁止转载。 做 AI 博主,其实最累的从来不是写,关键在于写之前刷信息源、核查事实,写之后把一条改成推特版、小红书版、公众号版那一长串杂活。这篇我手把手带你搭一队会自己 @ 接力的 AI 同事——选题侦察官、资料研究员、改写分发官,从选题到三平台成稿它们之间自己交接,我只做两个判断:选哪条选题、

打造0-1爆款文章工作流:我用这套方法10篇爆了8篇 !一次性教会你!

本文作者:Berryxia.AI(@berryxia)。版权归作者所有,未经授权禁止转载。 兄弟们都知道,我做 AI 博主已经一年多时间了。日常其实最头疼的并不是“写”本身,更多的是从选题、查资料到写文章、配图、排版这一整个流程。 一个人干完这些,写好一篇文章起码要半天到一天的时间打底。 现在随着 AI 时代各种工具的出现,其实大大缩小了我们创作的过程。前几天正好看到国内 Coze

Anthropic万字长文:当AI开始构建自己,人类该何去何从?

本文作者:数字生命卡兹克(@Khazix0918)。版权归作者所有,未经授权禁止转载。 今天这篇内容可能会比较特殊,是一篇Anthropic凌晨发的全新文章。 名字叫《When AI builds itself》。 翻译过来叫,《当人工智能开始自我构建》。 我大概凌晨1点多读的,读完以后,我直接就分享到了所有的群里,因为感觉确实学到了很多东西。 非常非常有价值。 然后开始写文章,也想给大家分享一下我自己的感悟。 但是写着写着,我觉得我怎么写都写不好,怎么都无法表达出原文的浩瀚。 所以,

U卡收紧了,真正该慌的不是没卡,是你根本没搞懂虚拟卡

本文作者:达芬七|Seven(@SuisPasDaVinci)。版权归作者所有,未经授权禁止转载。 U卡又收紧了 这两天U卡圈又开始刷屏。 SafePal接Fiat24通知,从2026年6月5日起,Fiat24将暂停中国大陆地区新用户开户申请。Bitget Wallet这类同样接入Fiat24的U卡入口,也被很多人拿出来讨论。 很多人的第一反应是: 完了,又少了一张神卡。 但我反而觉得,这件事说明了一个更残酷的事实: 虚拟卡从来不是永久答案。 它一直都是窗口期产品。 今天能开,不代表明天还能开。今天费率香,不代表下个月还香。

做完女娲和达尔文skill,我发现自己缺的最后一块Skill拼图:MetaSkill

本文作者:花叔(@AlchainHust)。版权归作者所有,未经授权禁止转载。 这两个月我一直在折腾Agent skill的事,一是想持续把自己日常的工作流标准化,抽象成skill;二是在想怎么让 AI 自己搞定技能。 先做了女娲,它可以把任何人的思维方式蒸馏成一个能跑的 Skill。后来又做了达尔文,干脆让写好的 Skill 自己进化,分数低的版本自动迭代到分数高的。一个管技能「生出来」,一个管技能「变好」。 两块拼图,

从静态到自适应:基于共享工作空间的动态 Agent 编排系统

本文作者:huangserva(@servasyy_ai)。版权归作者所有,未经授权禁止转载。 Cockpit 架构与跨平台 Agent 协作模式 📌 核心摘要 随着大语言模型能力的提升,单一 Agent 在处理复杂、长时任务时暴露出代理式懒惰、自我偏好偏差和目标漂移等固有局限。 Claude Code 提出的动态工作流通过多实例隔离和任务定制编排解决了这些问题,但其单一模型家族和无状态编排的设计限制了实际应用场景。 本文提出 Cockpit 架构——一个基于共享工作空间的自适应
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