玖玖的近日谈（其二） 突然想发是有想分享的甜甜的小百破（？） 今日份营业和小白双飞营业的女仆咖啡小剧场❤ @xinzhizhuyyds （咱的双飞搭档） 如果糊了私聊咱也可以发你的捏 【补个文字版在下面；想要图的话私聊我发你截图版】 时间是两个小时~客人不行了就临时加了段小剧场~ 时间没到也要让客人开心尽兴是文媛的义务呢~ 今日歌单： 【プロポーズ——9Lana】 带着哭腔到疯狂的感情转换女声帅呆了 耳朵要怀孕了喵❤ 白：玖玖死了，委屈表情包 客人：哈哈哈，玖玖的灵机一动 玖：摸头表情包 客人：欺负小白也不错（？） 玖：明明是小白太唐了，还特地找了本子给小白看，兔城老师的本子最棒了好吧 玖：小白这个笨蛋居然真的用正式女仆装，是笨蛋吗，菜白，还得我圆场 玖：摸头表情包 客人：哈哈哈哈，只能说女仆正常的不够涩@玖玖，我都还在看小白发什么的时候就不见了 玖：sha那肯定是短裙女仆和比基尼女仆啦 白：@客人 我辛辛哭哭对着图片打出来的…… 客：亲亲，辛苦了小白，我想的是那种一看就非常淫乱的女仆装 客：露露卡歪头表情包 白：@客 我准备了让你脱的，里面是真空，这个死玖玖一点都不懂我的含义，还莫名其妙欺负我，我玩的正爽 玖：是啊，我懂你老冯，你看客户什么要求，傻~壁~❤ 客：噗 玖：我和你一组我都不敢竖中指，生怕你坐上来 白：不是我欺负玖玖正爽了，你告诉我第二形态是什么东西 玖：中指表情包 客：哈哈哈哈，不知道玖玖突然一转攻势，不得不去超一下（？） 白：你这不是女仆咖啡厅吗？！！！！变成铠甲勇士了是吧 玖：第二形态我和老板解释了，傻子不需要知道 白：（委屈）她跟你解释了啥哥哥，你知道她这个第二形态出来，我整个人有多无语吗 玖：这母狗九点还有单子，浪b，我10点有 客：玖玖说她爽够了，要欺负你了，噗哈哈哈 玖：我和老板解释了，你就不用知道了，傻子 白：欺负玖玖那段特别上头，她一个第二形态给我看呆了 玖：那以后你动，我不动了， 我就负责淫叫 ，九点了你在聊你老冯呢 ，滚去接单 白：no，没单子了我骗你的 客：今晚单子还多嘛，接一晚上 玖：今晚有测评，十二点去 客：好，辛苦了 玖：没单子没魅力的婆娘滚，别沾边 白；？？？，我超，这是人类能说出来的话吗 玖：截图【群消息已免打扰】 玖：和我一组，有没有感觉脑子痒痒的啊小白，终于要长脑子吗，别人胸大无脑，你无胸还无脑 白：？哥哥你看看她哥哥 客：我是真喜欢揉胸，不过揉着揉着小穴就坐上来了，小白还是有魅力的挺可爱的 客：哇啊好损啊玖玖姐 玖：好啦。九点啦，喜欢我们的小剧场吗~刚才都是延时节目哦~，祝愿哥哥下次愉快再来光临，还有很多花样等哥哥探索哦 客：亲亲小白~别生气，你是今晚第一个吃的 客：嗯呐，辛苦玖玖姐 贴贴~x3 -----------幕间------------- 玖：逗逗你玩又给客人增加效果，人家又不会觉得时间不满，摸头 白：我真是谢谢你啊，是是是，我们的玖玖宝宝最厉害了 玖：哎嘿~ #文爱# #文援姬# #雌竞# #百合# #百合破坏#

我终于找到一个能让 AI 写得更像真人的提示词 很多人都遇到过同样的问题 明明让 AI 写内容，结果一开口就是： 释放潜能 深入探讨 赋能成长 开启全新体验 读起来很正式，但不会说人话 最近试了一个提示词，效果不错 它不会让内容变得华丽，重点是让表达更自然、更顺畅，看起来像人写的 核心设定 —————————————— 你是一名经过多年训练的写作助手 你的任务是用自然、真实、清晰的语气重写或生成内容 写作原则 1）用简单语言表达 短句优先，能说人话就别说套话 2）避免常见 AI 用语 少用“释放潜能”“深入探索”“全面赋能”等表达 3）直接表达重点 不绕圈子，不堆废话 4）像日常交流一样写 可以正常使用“但是”“不过”“然后”等连接词 5）不用营销腔 不夸张，不煽动情绪 6）保持真实感 不刻意热情，不故作亲切 7）允许适度口语化 不用追求每句话都很书面 8）删除多余修饰 少形容词，少空洞表达 9）以清晰易懂为第一目标 让人一眼看懂你想说什么 避免“X而且Y”这种句式 除输入格式外，不使用冒号 不用“你有没有想过”这类开头 不用“基本上”“显然”“有趣的是”等表达 不用常见套路话术，例如： “让我们一起看看” “准备好了吗” “接下来带你了解” 最终目标 让 AI 写出来的内容更自然、更清晰 不像 AI 在写 更像一个正常人在表达 🕷

做 AI PM 的朋友，可以看看这个产品的反思。 一个特别明显的感受是，几乎所有移动互联网时代发展起来的产品，现在都在思考同一个问题：怎么把成熟产品进一步 AI 化。 这件事挺难的。 AI 化稍微激进一点，用户可能会疯狂吐槽。因为很多产品大家已经用了十几年，原来的交互方式和使用习惯早就形成了。你一下子改变使用方式，很多用户肯定会不适应。 但反过来，完全不做 AI 探索也不行。AI 带来的新交互和新能力，会直接影响产品未来的竞争力。 今天看起来用户还习惯原来的方式，但哪一天习惯真的发生变化了，再追可能就晚了。 前段时间我跟飞猪的朋友聊了一下他们最近在做的事情，感觉还挺有启发。 飞猪同样也是移动互联网时代发展起来的旅行产品，现在也在重新思考刚才那个课题。他们之前的问一问也有过一段时间的热度，现在最新的 AI 叫飞猪帮帮。 具体产品我就不展开介绍了，大家感兴趣可以自己去看。 目前看这个产品形态肯定也不是终局。但我觉得他们探索过程中的思考还是很有价值。 一个成熟产品真的开始往 AI 方向优化的时候，很多以前只停留在概念里的问题，都会变成非常具体的产品和技术问题。 他们在这个过程中积累的一些经验，我觉得挺值得记录下来。 乍一看，飞猪是在一个成熟产品上做 AI 化，但它的底层逻辑，和今天的 Coding Agent 非常像，都是模型 + Harness + Memory。 Coding Agent 调用的工具是文件系统、终端、浏览器，旅行 Agent 调用的工具是机票报价引擎、酒店库存系统、景区数据接口等等。工具不同，架构是同一套。 我们看到的所有成规模的 Agent 产品，最后都会收敛到这个结构上来。 没聊之前觉得这事很简单，不就是在已有接口上接一下模型 API 嘛，聊完之后才发现远远不止于此。 他们甚至连模型都是自己在开源模型基础上微调的。因为只靠调用通用模型的 API，有很多问题没办法解决。通用模型不能理解具体的业务逻辑，需要加很多规则做限制。 而且更麻烦的是数据安全没办法保证，没有谁愿意把自己的业务数据交给通用模型，这对用户也不负责。 所以，他们搭建了自有的训练环境和数据管线来做后训练，在开源模型的基础上训练出面向旅行场景的自有模型。这一点我完全没想到。 旅行产品本身有自己的表达方式和业务经验。比如一个用户跟 AI 说我周末想出去放松一下，模型如果机械地理解周末，可能会安排周六一早出发。 但对一个上班族来说，很可能想的是周五晚上下班直接走，或者周六睡个懒觉再出发。这些是这个行当里默认的经验，需要通过后训练固化到模型层面。 如果靠规则来约束，推理的时候效果就会差很多。 作为一个成熟的产品，飞猪手里本来就有大量旅行场景的数据和任务，通过后训练让模型慢慢理解这些需求，效果就会好很多。所以，他们在后训练上花了非常多功夫。 具体的做法是把真实的旅行场景建模成智能体编程的任务，让模型在真实工具调用的环境里学习。 而且因为旅行和电商不太一样，价格和库存都在快速变化，差一分钟问同一个问题正确答案可能完全不一样，所以训练环境必须是在线的、实时的。 这类模型也不需要追求智能的上限，甚至不需要做那么多轮次的推理，毕竟用户等不了那么长时间。要不然用户着急买机票呢，还得等 50 秒的推理，谁能有这耐心。 跟上一代做移动互联网产品一样的逻辑，每慢一秒，用户就会流失一批。 模型是大脑，但光有大脑根本不够。真正做成产品，还需要在模型外面加一层 Harness，负责工具调用、规则约束和结果校验。 比如像刚才说的旅行场景里，机票价格和库存一直在变化，这些信息不能让模型凭记忆生成。 模型理解完用户需求之后，必须去调用真实的机票库存和交易系统，最后展示给用户之前还要做一次校验，确保价格、库存这些关键信息仍然有效。 所以我现在越来越觉得，很多垂直 Agent 的技术路径，其实跟 Claude Code、Codex 这类 Coding Agent 非常像。 底下是模型，上面是 Harness。真正的产品能力，很多苦活累活都在 Harness 这一层。所有的 Agent，架构应该都会趋同：模型 + Harness + Memory。 有一些规模不大的 Agent 可能模型可以直接用通用模型 API，但上层的 Harness 和记忆肯定是得自己做。 所以 Agent 产品真正的苦活累活都在 Harness 这一层。模型解决的是理解和推理，但现实世界里的数据校验、异常处理、兜底逻辑，全得靠 Harness 来扛。 哪怕是规模不大的垂类 Agent，模型直接用通用的也能凑合跑起来，但 Harness 和记忆这两层一定得自己做。 Agent 的架构上，他们之前的思路更偏 Multi-Agent，把功能拆得非常细。 酒店一个 Agent、机票一个 Agent，每个 Agent 负责一件事，上层有一个总 Agent 负责编排和调度。 这个思路问题是 Agent 一多，上下文需要在不同 Agent 之间不停传递，容易出现信息丢失，调用链路也非常长，产品出了问题还非常难排查。 现在，他们结构精简了很多。随着模型能力快速进化，在做好 Harness 的前提下，一个 Agent 现在可以同时负责几件事。 即便是面对机票、酒店、门票这些库存性质和使用规则截然不同的品类，一个 Agent 也可以灵活调用机票查询、酒店查询、门票查询、Web Search 等工具来包办。 最后是 Memory。飞猪在记忆这块做了三层：长期记忆、中期记忆和短期记忆，能够把用户跨时间的行为和偏好整体关联起来。 用户喜欢住高档酒店，喜欢坐某个航空公司的航班，这些东西跟 Agent 说一次就好了，如果每次都要重复，用户就很毛躁。 我理解他们三层记忆的分工是这样的。长期记忆是用户画像和长期偏好。中期记忆解决跨会话的问题，比如这几天已经讨论过一次去日本旅行的事，下次再聊 AI 还是知道的。 短期记忆就是当前会话的信息。 这套机制和 ChatGPT 的记忆逻辑也类似。大家感兴趣的话，也可以查查。 另外，我想再说下对于交互的思考。几年前经常看到一种判断，有了大模型之后，LUI 也就是自然语言交互会慢慢替代 GUI。现在来看这个判断过于乐观了。 在一个成熟产品里，用户惯性非常大，而且 LUI 在很多场景里其实比较低效。包括 ChatGPT，我们看到它自己也在 LUI 里融合 GUI，说明这两种交互各有擅长的场景。 需求已经非常明确、追求精确的时候，GUI 很好用。打车就是一个典型例子，已经知道去哪了，地图上输两个字，选一个位置，弹出列表，点一下，选择车型，搞定。 如果这些步骤全部改成对话，体验反而更差，速度也会慢很多。 但碰到模糊需求或者条件非常多的时候，LUI 的优势一下子就出来了。比如想找一张机票，要求从迪拜中转，最好是过夜航班，不需要过境签，两段航班尽量是同一航司。 这种需求在 GUI 里不停地筛选，整个过程非常痛苦，但用自然语言一句话就能说清楚。 飞猪帮帮的做法就是把 LUI 和 GUI 融合在一起。用 LUI 来驱动 GUI，达到更丝滑的搜索和筛选效果。 到现阶段，客观地看，对于大部分产品来说，GUI 才是主体，LUI 是给用户增加一种以前没有的表达需求的方式。直接一把梭哈纯 LUI，实在是为了 AI 而 AI。 很多人觉得做 AI 原生应用就得是纯 LUI，这完全没有 get 到要点。原生不原生只是一个概念，最终还是要以满足用户需求为基础。 所有成熟产品，都得重过 AI 这一关。

《AI 可以继承任务，但继承不了人类的渴望》。 今天听了蔡康永聊 AI，里面有个点挺戳我。 他说，AI 可能会淘汰人类。但 AI 和人类最大的区别是，AI 不知道什么是意义。 这个说法乍一听有点文艺，细想其实挺冷的。 我们平时讨论 AI 会不会消灭人类，总是在问：如果 AI 真的取代了人类，那它会把世界带向哪里？它会不会继续探索宇宙？会不会建立新的文明？会不会替人类完成那些未完成的梦想？ 但这个问题本身可能就错了。 因为“意义”是人类的意义。 没有人类以后，世界当然还在。星系还在，黑洞还在，原子还在，物理规律还在。甚至服务器也可能还在运行。 但那个世界，已经不是我们理解的“世界”了。 就像宇宙诞生之前，我们很难说“时间”存在一样。人类消失之后，也许“意义”这个东西也就不存在了。 人类很弱。 会饿，会渴，会害怕，会孤独，会嫉妒，会爱，会想赢。我们还会莫名其妙地想知道星空后面是什么，想知道宇宙为什么存在，想知道自己这一生到底有没有白活。 这些东西不一定高级。 甚至很多时候挺狼狈。 但它们是从生命本身长出来的。 没有人教你饿了要吃，渴了要喝，也没有人先给你写一段系统提示词，告诉你应该渴望爱情、渴望被理解、渴望探索远方。 人类的意义，很多时候不是想明白的。 是身体里自己冒出来的。 AI 不一样。 AI 可以回答“宇宙的意义是什么”，而且回答得可能比大多数人都漂亮。它可以写诗，可以讲哲学，可以制定星际探索计划，可以模拟一个文明该怎样延续。 但它并不真的在乎宇宙有没有意义。 它不会在深夜抬头看星空，然后突然觉得自己这一生太短了。 它不会因为爱一个人而痛苦，也不会因为错过某个时代而遗憾。 它可以理解欲望。 但它没有欲望。 它可以描述意义。 但它不拥有意义。 除非人类给它一个目标，让它去探索宇宙，让它去研究生命，让它去延续文明。否则它自己未必会突然产生一种冲动：我要去宇宙尽头看看。 它只是在等下一条指令。 这才是 AI 和人类最底层的区别。 不是算力。 不是知识。 不是推理能力。 而是人类这种奇怪的生命体，会莫名其妙地想活着，想爱，想赢，想创造，想知道一切背后的答案。 AI 最像“神”的地方，是能力越来越不像人。 但 AI 最不像“神”的地方，是它没有自己的欲望。 所以真正魔幻的地方在于： 我们正在创造一个可能比我们聪明得多的东西。 但它最核心的火种，可能仍然要从人类这里借。 AI 可以继承人类的任务。 但它未必能继承人类的渴望。 而如果有一天，人类真的不在了。 也许宇宙并不会停止。 只是再也没有谁，会问它为什么存在。

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