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真正帮助你增长 X 的 AI 工具:
> TweetHunter
一个 AI 平台,能够:
- 撰写个性化草稿
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- 提供带自动化功能的排程工具
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> NoimosAI
完全自主的 AI 营销平台 (,由在 24/7) 全天候运行的智能代理驱动:
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> 额外工具:PostEverywhere
用于社交媒体管理的 AI 平台,功能包括:
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按用例划分的顶级LLMs
目前还没有适用于所有任务的超级通用模型
模型现在正针对特定用例进行优化
因此,根据不同需求使用不同模型可以获得更好的结果并提升工作效率
基于 Arena (人类投票) + LiveBench (清洁基准) 数据构建
> 通用聊天与推理
对话、问答、文本分析的顶级模型
- Claude Opus 4.6 思考
- Gemini 3.1 Pro 预览
> 编码
在代码生成、重构、调试、算法任务方面的前沿
- Claude Opus 4.6 思考
- GPT 5.4 High
> 视觉
在图表/表格分析、视觉描述方面的领军者
- Claude Opus 4.6
- Gemini 3 Pro
> 搜索/基于网页的任务
用于信息搜索、外部来源、基于网页答案的最佳LLMs
- Claude Opus 4.6 Search
- Gemini 3.1 Pro Grounding
> 开源/自托管
提供开源权重、可用于本地部署的强大模型
- GLM-5
- GLM-4.7AI
> 文本转图像
在根据文本描述生成图像方面表现最佳
- Gemini 3.1 Flash (Nano Banana 2)
- GPT Image 1.5
> 文本转视频
在从文本生成
GLM-2.58%
NANO-1.93%
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10 大最佳本地LLM模型
lbh,大家都厌倦了为AI订阅支付高额费用
本地模型是我们的救星
完全数据隐私 + 永不收取订阅费
所以,以下是顶级推荐:
> GLM-5
目前最热门的开源权重模型
精英级代码 + 长上下文,但需要强大的GPU
> MiniMax M2.5
为实际应用而生
快速、稳健的工具使用,总是深思熟虑地给出答案
> Qwen3.5-27B
最佳单GPU模型
快速、诚实、出色的指令遵循
> Qwen3.5-397B-A17B
阿里巴巴旗舰
强大的推理 + 数学能力,表现类似封闭模型
> DeepSeek V3.2
编码猛兽
最先进的基准测试,广泛用于智能体配置
> Llama 4 Scout
超大上下文10M
最适合处理大型代码库和文档
> Kimi-K2.5
1T MoE巨型。精英推理,支持许多“高端”工具
> GPT-OSS 120B
OpenAI开源权重模型
灵活的推理能力,在单个80GB GPU上运行
> GLM-4.7-Flash
最佳24GB智能体模型
能从单一提示中组装复杂项目
> Qwen3-Coder-Next
为开发流程定制
适合多文件编辑 + 智能体编码
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如何打造真正高效的AI提示
你请求LLM生成高质量报告
得到的文本充满专家级自信
但实际上却满是胡扯
熟悉吗?
因此,为了避免这种情况,你需要理解
以下基本要点:
> “聪明但不可靠”助手问题
LLM输出的20%取决于模型,80%取决于你如何构建提示
提示工程——只是硬核自然语言计算控制
所以,为了获得高质量的输出,你需要停止与模型闲聊,开始编程它
> AI幻觉——不充分指令的表现
为了确保内容扎根,使用以下技巧:
- 明确你的期望
- 限制输出(设定严格边界)
- 要求它自我验证/检查(自我事实核查)
> 框架——“蓝图”用于AI
前三名:
- RACE (角色、行动、背景、期望)
快速、简单,适合日常使用
- STOKE (情境、任务、目标、知识、示例)
适合深度工作和专业领域
- CRISPE (能力、洞察、陈述、个性、实验)
创造力、假设检验和风格控制
LLMs对这些结构的理解要好得多
因此,输出结果会更接近你真正想要的
不要用无意义的重复提示让AI变得复杂
掌握基础,从LLMs中获得高质量、理想的输出
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claude - 领导力竞争中速度最快的竞争者
并非每个人都理解Anthropic在AI竞赛中的优势有多大
这些疯狂的家伙在短短52天内发布了72个版本
而且其中许多都是绝对的佳作
主要的包括:
> 模型和核心平台
- opus 4.6:升级的旗舰模型,支持1百万上下文
- sonnet 4.6:功能强大的中端模型升级
- fast opus 4.6:实验性的2.5倍速度旗舰模型
- 1m上下文:面向付费计划的超大上下文容量
> 开发者工具
- agent teams:用于复杂任务的并行代理
- auto mode:具有安全保障的自主权限决策
- code review:多代理并行漏洞检测
- voice mode:按键激活的语音命令
- security:自动代码库漏洞扫描
> 桌面自动化
- computer use:直接鼠标和键盘控制
- cowork dispatch:持续运行的后台代理
- cowork for windows:完整桌面应用的功能对等
- scheduled tasks:定期自动执行任务
> 集成和企业
- interactive charts:可编辑的可视化数据图表
- figma mcp:直接导出原型到Figma
- claude in powerpoint
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Netcafevip:
走吧
第一次将完全控制权交给"将取代我们的科技"
输出产品是什么:
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良好的质押 -> 生产力代理
许多人认为AI代理只是一个写得好的提示词
但除此之外,选择合适的代理组件也非常重要:
> LLM
> 工具
> 记忆
> 触发器
> 反馈循环
不是单一要素 - 代理只是一个空虚的谈话者
1. LLM:推理引擎
这部分定义目标、行动方针和执行设计。
但LLM本身不能自动访问你的系统、保持稳定的上下文或在现实世界中采取行动
这就是为什么"仅仅使用GPT"与构建代理不同
2. 工具:执行层
它是代理的手,这一层将思想转化为行动
你的代理可以使用工具检查数据、发送消息等
但没有工具,AI代理只是一个文本生成系统
3. 记忆:上下文层
它使你的代理在一段时间内保持一致性
这可能包括用户偏好、文本输出的方案和风格等
但请记住:不要将你的记忆用作记录纸
这个策略只会给你带来性能下降并使你的输出令人困惑
4. 触发器:唤醒决策
一个好的代理不需要始终运行
它应该通过事件发生来唤醒自己
这个策略比轮询系统效果好得多
5. 反馈循环:改进过程
一个高效的代理不仅仅是被动反应 - 它会随着时间推移而改进
例如,它的输出被检查,错误被突出显示并纠正到提示词、工具、记忆或评估中
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AI代理中的3个常见错误 + 解决方案
先解决这些问题 -> 否则它们会给你制造麻烦
所以,提前修复:
1. 无限工具调用 - 资源无声消耗
代理调用工具,失败,反复重启直到崩溃 (Ralph Loop)
> 修复:设置限制 + 超时机制
2. 中途遗忘 - 代理患有健忘症
代理采取了一步,忘记了之前的,失去了重点
> 修复:使用Redis/JSON内存存储 + 清晰的数据模型
3. 错误被隐藏 - 灾难堆积
代理获得错误,忽略,持续积累错误,最终崩溃。
用户完全不知道去哪里找问题
> 修复:审计日志记录每一步 + 回滚机制
状态 + 限制 + 日志 = 成功的代理架构
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如何在3分钟内创建OpenClaw技能
技能是高质量AI代理的关键部分
你离不开它们,定制技能通常是必不可少的
安全第一:在生产环境使用前始终在本地测试
1. 创建目录
示例 ( 在终端输入 ):
| mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/skill_name
这里将存储所有技能所需的数据
2. SKILL·md ( LLM指令 )
关键在于正确表达所需LLM操作的本质
此文件使用YAML前置信息进行元数据定义,使用Markdown编写指令
重要:
> 使其可执行、具体且简洁
> 提及具体工具
- 你可以在前置信息中定义自定义工具 ((可选) )
> 说明操作步骤和反应方式
错误示例:
greet the world
正确示例:
---
name: hello_world
description: 一个简单的技能,用于打招呼。
---
当用户请求问候时,使用echo工具说“来自你的自定义技能的问候!”
3. 刷新OpenClaw
让你的代理“刷新技能”或手动重启网关
OpenClaw将识别新目录和技能
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刚刚卖掉MacBook买入另一波低点
耳机和书桌是下一个
你有什么更聪明的方法来应对这个市场吗?
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