AI 能否马上替代人工？ 可以看看真正干实体的老板是怎么用 AI 的。 帮大家提炼了这篇万字实操的 3 个核心反共识： 1️⃣ 克制比聪明重要：不懂现场变量的 AI 若盲目承诺（如乱给报价）只会惹祸，守得住业务边界才靠谱。 2️⃣ 对齐上下文：AI 最大价值不是替代项目经理，而是终结信息碎片。 3️⃣ 反向体检：利用 AI 反向找出公司知识库和业务流程里的盲区。 张总 @MainCaseZ 这篇实操说明了：AI 只有投喂了准确的业务上下文，才叫“数字员工”，否则就是个“添乱的客服”。 往深了想，未来企业的护城河根本不是用了什么顶尖大模型，而是你有没有把散落在微信、照片和员工脑子里的“隐性经验”，沉淀成 AI 能读懂的「组织记忆」。 非常棒的实操分享！

兄弟们，我用 Tanka + 禅道 实现了自动输出需求文档！ 先快速说一下 Tanka 是什么。它不是一个普通的聊天工具，而是一个AI-native 的下一代工作空间。最打动我的几个点： ✅️ Long-term Memory：它不是金鱼记忆，能把团队每天的对话、文件、决策、工具数据，持续沉淀成 AI 的长期记忆层。AI 终于开始记住你的团队了。 ✅️ Action Agent：不只是回答问题，而是能真正执行动作——自动创建审批、生成文档、操作 CRM、安排会议、跑 workflow。 ✅️ 100+ 应用双向打通：邮件、CRM、文档、Drive 都能接，而且不强迫你迁移数据，直接长在现有 workflow 上。 ✅️ 组织级 Skill/SOP 共享：不只是个人 prompt，而是团队可复用的资产，把 senior 员工的经验变成组织记忆。 传送门：🔗 然后说说我是怎么把它和禅道结合起来的。 五一前我想辞职 all in AI，被领导当场反杀："给你新开个 AI Agent 工程师岗，专职负责公司 AI 方向！" 我以为从此可以天天刷 B 站看论文没人管，结果上班第一天领导就丢过来："你先给公司提个效吧，PRD 能不能写快点？" 我：？？？ 写 PRD 有多折磨，懂的都懂。 禅道里需求零散挂着，会议纪要在飞书，历史决策在各种群聊，客户反馈散在邮件和 Notion……更崩溃的是，AI 问一句答一句，完全忘了我们团队上个月为什么定这个风格、哪个方案被否过。 每次都要我把背景重新喂一遍，我才是那个 AI 助手吧？ 现在完全不一样了。我把 Tanka 直接接进禅道 workflow： 1️⃣ Agent 自动拉取：从禅道拉最新需求 + 关联任务 + 历史 Bug 2️⃣ 结合长记忆：Tanka 的 Long-term Memory 把我们团队过去所有讨论、决策上下文、我的 AIGC SOP 都沉淀成了组织级记忆 3️⃣ 一键生成 PRD：触发 workflow，自动生成完整、规范、带我们自己团队风格的 PRD。不光格式漂亮，还真正懂业务——历史项目的隐性知识、关键决策背景自动带上 4️⃣ 自动同步落地：写完后 Agent 自动同步回禅道 + Google Docs + 飞书，需要审批直接创建审批流程 现在我不再是一个人追技术迭代了。Tanka 的 Action Agent 成了我真正的 AI Coworker——我负责 strategy，它负责 execution + 记忆 + 落地。 公司同事看到后都惊了："原来 AI 真能这么干活？" 辞职没辞成，反而让我把 AI 真正落地到了公司日常流程里。Tanka + 禅道这套组合，让我第一次感觉到：AI 不是聊天机器人，而是懂团队、记得住、能帮团队干活的下一代工作空间。 正在做公司 AI 选型、或者想把需求/PRD workflow 升级的朋友，欢迎来聊真实使用感受～

Andrej Karpathy：“Claude 的错误里，90% 来自上下文缺失，而不是模型能力弱。” 没有 `CLAUDE.md` 时，错误率是 41%。 有 4 条基础规则时，错误率降到 11%。 使用下面这套 12 条规则时，错误率降到 3%。 这是资深工程师最终沉淀出的 12 条规则： 1. 写代码前先思考 先说明假设，不要猜。模型不会读心，别指望它能自动知道你的意思。 2. 简单优先 最少代码，不做投机式抽象。一旦你让 Claude 为“未来灵活性”加东西，可能就多出 200 行下季度要删的代码。 3. 外科手术式修改 只改必须改的地方。别让它顺手优化旁边的代码，PR 就是这么膨胀的。 4. 目标驱动执行 先定义成功标准，然后循环直到验证通过。没有成功标准，Claude 要么无限循环，要么过早停止。 5. 只把模型用于判断型任务 比如分类、草稿、总结、抽取。不要让模型处理路由、重试、状态码处理、确定性转换。代码能回答的，就让代码回答。 6. Token 预算不是建议 单任务 4000，单会话 30000。长时间调试到第 40 条消息时，Claude 会重新建议你第 5 条消息已经否掉的修复方案。 7. 暴露冲突，不要折中平均 代码库里有两种模式？选一种。Claude 把两种混在一起，错误就会被吞两次。 8. 先读再写 先读 exports、调用方、共享工具。Claude 很可能在一个已有相同函数旁边，再加一个重复函数，只因为它没读到。 9. 测试要验证意图，而不只是行为 如果业务逻辑变了测试却不会失败，这个测试就是错的。Claude 写的 12 个测试都可能通过，即使函数实际只返回一个常量。 10. 每个重要步骤都要 checkpoint Claude 可能在第 4 步已经坏掉的状态上继续完成第 5、6 步，而没人发现，浪费一小时。 11. 匹配代码库约定 项目用 class components，就不要默默改成 hooks。测试模式可能依赖 `componentDidMount`，hooks 会破坏它，却不一定暴露问题。 12. 失败要大声暴露 “成功完成”，但 14% 的记录被静默跳过，这是最糟糕的一类 bug。要暴露不确定性，不要藏起来。 真正会复利增长的，不是下一个框架，而是： - 把 `CLAUDE.md` 当作跨会话的组织记忆 - 基于 eval 改进，而不是凭感觉改 - 重视 checkpoint，而不是一味追求速度 - 明确暴露冲突，而不是静默混合 - 纪律永远比框架重要 - 一个仓库，一个规则文件，没有例外 在这件事变成 AI Twitter 的大众共识之前，提前领先几条规则。 研究它👇

社区运营最让人破防的瞬间，不是没人说话，是同一个问题被不同的人翻来覆去问了一百遍，你他妈像个复读机一样原地打转。​ ​ 问价格问功能问Bug问活动规则，你回过一次回过两次回过十次，然后第十一个人冲进来又是从零开始。更让人血压飙升的是答案其实全都在​ ​ 可能在Discord某个频道的旮旯里，可能在Telegram三个月前的聊天记录里，可能在某个早就不维护的Notion文档里，也可能在一个已经离职的运营同事的私聊记录里。​ ​ 但用户不会翻，新人运营不知道去哪找，产品经理更不可能每天手动看完所有反馈。所以社区越大人越多，知识反而越散越碎，运营越努力越觉得自己像台没有感情的问答机，每天都在重复上一天的人生。​ ​ 这也是我觉得@LuciusHQ LuciusAI值得看一眼的地方。它不像那种老式FAQ bot，只能回答你提前写死的那几个问题，用户换种问法立刻就报废，跟个只会背台词不会即兴的演员似的。 Lucius更像是嵌在社区里的一个AI teammate，它能记住用户问过什么，能理解这个社区的规则和语气，能把重复问题先接住，遇到它不确定的再转给真人，顺手还能把聊天里的反馈沉淀成以后可以查询的知识，不是回完就丢了。​ ​ Dubbing那个案例特别典型，Discord五万八千人，本来文档FAQ mod团队全都有，但用户还是不停地问重复问题，spam也会钻规则的空子。Lucius接进去之后不光是回答问题，在用户报Bug的时候能提前把该收集的信息结构化收好再交给工程团队，这就不只是省时间了，是把流程直接拉上一个档次。​ ​ 这里真正发生的变化不是AI替代运营，是运营终于不用一直站在社区门口当人工分流器了，像个门童一样每天对着一万个人说往左走是文档往右走是FAQ，这活儿谁干久了不想死。​ ​ Momen那个案例更有意思，以前用户反馈解决完就散在聊天记录里，产品团队开会还是靠记忆和直觉判断最近什么需求最重要，全靠猜。Lucius把这些互动变成了可查询的组织记忆，你可以直接问它最近用户最常卡在哪，它会从真实对话里提取稳定性问题、平台扩展需求、onboarding摩擦，而不是让你一条条去翻聊天记录翻到眼瞎。​ ​ 这才是社区AI真正有价值的地方，不是多回了几句话，是让每一次用户互动不再用完即丢。那些散落在聊天记录里的碎片终于有机会变成结构化的知识，运营的脑子终于可以拿来想事情而不是当搜索引擎。

昨天下午参加了币安组织的一个小局，我们十个人每人向一姐 @heyibinance 提一个问题，一姐说了很多精彩观点，凭记忆简单整理下，分享给大家。 1. 币安 (通过 YZi Labs) 间接投资了中国的一些 AI 项目，只是没有对外批露。持股方式很灵活。 2. AI 会影响各行各业工作。对于交易，AI 可以实现量化民主。 3. 科技是为了服务于生活，当公链面临安全 🆚 去中心化的抉择时，安全是第一位的。 4. 一姐不直接参与 BNB Chain 的决策，但经常会把来自社区的问题，转发给 BNB Chain 团队，推动讨论。 5. 之前官方批露币安广场月活已经超过 1000 万，做广场的过程，核心在于坚持。内容社区需要时间沉淀，就跟大家做个人 IP 类似。目前对于很多 Crypto 原创内容，币安广场在 Google 的搜索权重已经很高。 6. 币安钱包已经接入了 Pre-IPO 资产 (如 SpaceX)，钱包近期迭代很多，还有预测市场等各类新资产。链上主要是接入第三方服务，所以产品开发的行动很快。 7. 没有放弃币安 Alpha。币安 Alpha 本质上是给用户发鸡蛋，拿项目方给的资产分配给用户，是一种「劫富济贫」的行为。不过近期市场情况不太好，所以很多项目方现在不想发币。一姐也感慨，评估了很多申请上 Alpha 的项目，垃圾项目太多了，下不去手。 8. 币安团队也在思考，怎么实现 Alpha 的良性循环，而不只是刷交易积分。其中一点就是，要持续找到优秀、有长期主义的创业者到 BNB Chain 和币安生态 build。 9. 对于很多人发盘子，然后去 @CZ_Binance 和一姐评论区蹭回复的问题，一姐的看法是，之前有意识规避过，后来发现不管怎样都会有人强行找角度，后来就释然了，还是做自己更重要。 10. 币圈这十几年，行业整体人才质量有了很大提高。但在区块链的牛熊交替期，其他行业会有不同风口分流，比如眼前的 AI 行业等。 11. 关于个人在行业的发展，最重要的是躬身入局，「出来混，最重要的是出来」。一姐还引用伍迪艾伦经常说的一句话，「百分之八十的成功来自于出席 Eighty percent of success is showing up.」。 以上是凭记忆做的整理，可能有遗漏或不准确，请见谅 🙏 另外，拿到了「商务印书馆」版本的《币安人生》实体书，这次最重要的周边，内有一姐签名 ✌️ 感谢 @moonkimbinance @pearbinance @yayabinance @sisibinance 组织

我们每天都在疯狂消费信息，但真正能沉淀为个人资产的，少之又少。 最近重读了 Billy Oppenheimer（畅销书作家 Ryan Holiday 的核心助理）关于“卡片笔记系统 (Notecard System)”的万字长文。这套不玩虚的硬核方法论，直接击碎了许多现代人“数字囤积”的幻觉。 今天拆解一下，这套系统到底怎么 Work，以及你该如何把它建起来。👇 基本原理：创作是“流水线”，不是灵光一现 绝大多数人没有过目不忘的天赋。如果你想持续产出高质量的内容（无论是写文章、做方案还是策划产品），你需要一个“外部记忆库”。 在这个系统里，你平时收集的各种引言、故事、数据和灵感，就像工厂仓库里的布料和线轴。当你需要产出时，不是痛苦地对着空白屏幕憋大招，而是去仓库里把这些素材提取出来、拼接、打磨。好作品是“流程的产物”，而卡片系统就是不断为你未来的创作“备料”。 原则一：拒绝“复制粘贴” 别用一键同步到 Evernote 或 Notion 这种偷懒的捷径。好主意值得你付出“机械阻力”——用手写下来，或认真敲击键盘重新组织。 如果你连花力气记录它的动力都没有，说明它根本不值得被记录。轻易复制粘贴的结果，就是造就一个极其臃肿且永远不会再看的数字垃圾场。 原则二：让“时间”做过滤器 读完一本书或一篇长文，别急着做笔记。把它搁置一两周。时间是极其残酷且高效的过滤器。 两周后回头看，你会发现当初画线的句子，大部分其实没那么惊艳。只把那些真正经得起时间考验、依然让你觉得有价值的洞察，转录到卡片上。 原则三：写给“陌生人”看 做笔记时，永远假设未来的你是个失去上下文的“陌生人”。 如果你只记下一句孤立的金句，几个月后你绝对想不起来当时为什么觉得它好。每一张卡片都应该是一个完整、独立、可被理解的思想单元。带上必要的背景，让未来的你不仅能看懂，还能被“再次惊艳”。 让笔记自己决定主题，别去框死它 别一开始就建一堆完美的分类文件夹。设立一个“候诊室 (Waiting Room)”。 先把所有触动你的卡片丢进去。过段时间当你发现有三四张卡片在底层逻辑上产生了奇妙的连接，再为它们单独建立一个新的主题分类。让体系自下而上、像有机体一样自然生长，而不是一开始就削足适履。 没有回顾，一切归零 收集只是前戏，如果你不定期回顾，这套系统毫无意义。“智慧只有在你能采取行动时才称之为智慧。” 每周设定一个固定的时间翻阅你的卡片。很多时候，让你拍案叫绝的灵感，恰恰来自于你在寻找 A 的时候，意外撞见了早就被你遗忘的 B。 我们每天都在用 AI 高频处理双语资讯、长篇 PDF 或 YouTube 视频。打破语言壁垒让你拥有了获取全球顶级信息的特权，但也极易让你落入“获取即拥有”的幻觉。 作为心智的掌控者，你需要刻意制造“阻力”。 用最先进的工具看最广阔的世界，用最“笨”的卡片系统沉淀最核心的资产。去建一个纸质卡片盒，或者在 Notion 里建个极简库。 从今天开始，为你未来的作品备料。 🔗：

你天天在用的那些 AI，多半还是金鱼记忆——能背下大半个互联网，记不住你们团队上周聊过什么、上个季度那个方案为什么砍了。 这也是通用 AI 一直进不了企业的原因：它知道互联网知识，不知道你们为什么这样做产品、客户过去提过哪些需求、团队讨论过哪几个方案、某个决策背后真实的考量。每次对话都从零开始认识你。 后面我看到了 @TankaChat ，Tanka 走的是另一条路：把团队每天产生的对话、文件、决策、工具数据，持续沉淀成一层 AI 长期记忆。这套架构三年多前就开始做，长期记忆这块由 EverMind 团队深度参与研发——EverMind 是盛大的兄弟公司，也是最近 AI 圈在传的那个稀疏注意力（MSA）论文背后的团队。技术线上不是临时拼的。 我这里是拿来管理我自己的X的推文分析和文案样本，测试了它多平台的能力，包含的能力：100+ 办公应用双向打通（邮件 / CRM / 文档 / Drive），Skill 和 SOP 能在组织级共享、当团队可复用的资产用，不只停在个人那点 prompt。 最主要里面还包含了是其他的任务编排，比如对话历史，任务编排，它都是可以有记忆的，我自己没有主动的补充记忆，但是自动加载进了上下文，这一点让我很惊艳。 我用得还不算深，长上下文 + 复杂 agent 任务没正经压过，但是在我的使用范围上面还是很不错的。 这让我有了个判断我越来越确定：下一轮 AI 的竞争维度，memory 会比 model 更关键——模型谁都能调，懂你公司的那层上下文是一天天攒出来的，攒不出来的人补不上。AI 终于开始记住团队这件事，比再发一版更大的模型有意思。 官方网站： 限时福利（赠送 1 个月 Plus Plan）：

强烈推荐这个访谈，从清华学生组织的建立，到六四早晨在坦克清场时最后离开，我和李恒青是出生入死的战友，但是我曾指责他是学贼，因为早期清华是否单独和政府对话的争论。外界并不了解的历史，也曾经是八九学运的关键时刻。 也许是决定历史的时刻：4月25日清华学生组织被政府邀请和教育部和北京市委单独对话，李恒青和大部分组委会成员是希望对话的。但是这个想法被我一个人改变，因为我要求这样的重大决策必须通过班代表大会决定。而下午举行的班代表大会群情激昂，否决了组委会对话的提议，理由是清华单独对话是背叛了刚刚成立的北高联，这次学生运动刚刚成立高校联合组织。 我清楚的记着，当时官方的代表一直在举行会议的西阶教室外等候，其中一个相对年轻的人听到清华拒绝对话之后，很失望的说“错过了历史性的机会”。此后我们就听到广播里播出的426社论。这么多年来，我也经常回想，如果没有我的否决，清华学生单独对话了，是否426社论还会如期发布，如果没有，后来会怎么样。 当然4月25日的关键是邓小平当天更早的讲话，才是426社论的宗旨。邓小平的讲话，杀气腾腾，明确提出杀人流血，而且这个讲话被口头传达到各级中共干部。所以当晚清华和平请愿组织委员会（组委会）就宣布解散。但是邓小平讲话和426社论引起民间公愤，才有427大游行，反对镇压到北京市民第一次广泛上街声援保护游行学生。 六四广场最后的撤离，李恒青记得我和邵江在撤离学生的最后，背后就是坦克。这也和我的记忆符合。但是李恒青没有讲的，是他充满英雄气概的扛旗人和指挥者角色。在纪念碑周围的高校撤离的时候，是有次序安排的，在最危险的时候清华大学学生殿后，而清华学生的大旗是跟随总指挥李恒青，在坦克硝烟的生死关头，他表现出超凡的沉着勇敢，尽力把所有人带出来。 绝食期间清华同学在天安门广场的最大贡献在上百万人的广场建立了自发中的秩序。维护救护车通行的“生命线”主要靠清华学生手牵手，风雨日晒中日夜站立在广场维护，最高峰的时候，每分钟都有多个救护车穿过繁忙的人群，但是连一个交通事故都没有。李恒青提到的细节，就是学生们站立到困的不行，还坚守岗位，尽职尽力的精神。我甚至在人最多的17日找警察帮忙，他们还真来了700人。

0G Labs：将治理声誉锚定于数据基建，开启“有记忆”的 DAO 进化新篇章 2026 年 1 月 25 日，0G Labs @0G_labs 宣布 daoai_network 已正式在 0G 主网上线。这标志着 DAO 治理声誉首次被直接锚定在去中心化DA层上，使治理过程变得不可篡改且可验证，通过这一举措，治理不再仅仅是上层的应用功能，而是演变为一种长效底层基建 ■终结“治理失忆症”，构建链上永久声誉层 目前大多数 DAO 面临的核心困境在于治理缺乏“持久记忆”，导致治理周期不断重置： ✅行为永久化：在 0G 主网上，参与者的贡献、委托行为和参与时间戳是作为永久的链上状态随时间累积 ✅存储即信任：0G Labs @0G_labs 改变了治理信任的来源——信任由存储层强制执行，而非依赖前端接口或离线计算 0G Labs 的这一突破，为 2026 年的 AI Layer 1 赛道夯实基础： 通过将信任直接内置于全球最大 AI L1 的数据层中，0G Labs 为未来的去中心化自治组织提供了一个有记忆、可进化且不可动摇的信用架构

2025年1月2日最高人民检察院出品了一个与德国群组迷奸高度类似的犯罪组织节目：《被侵害以后，她们为何全部失忆？｜《高质效办好每一个案件》特别节目独家首发》 主要内容：该期节目报道了河南鹤壁检察机关办理的一起特大“迷奸圈”案件。犯罪嫌疑人利用咪达唑仑、三唑仑、七氟烷等麻醉/精神药品（俗称“三件套”）致被害人昏迷、失忆，实施性侵犯罪。被害人多达20余名，分布在全国多地，且多数被害人事后完全失去相关记忆。 1、暗语：暗语都一样被害人叫“车”迷奸药叫“油，他们使用QQ群，案发时间是2021年。 2、作案：使用的麻醉剂与德国群组差不多，也是“三件套”。用药也采用直肠注射与在美国被抓的翁偲喆一样。不仅如此，其团伙组织化程度远高于德国群组迷奸，有人提供车，有人提供油，有发起人，而且参与者都去轮奸。 3、被害人：案件是被人举报售卖迷奸药引发的破案，之前受害人无一人报警，对被迷奸都不知情。警方找到各地20多被害人。很多被害人就是这些犯罪分子的前女友。仅主犯王某摄录的犯罪视频就有400G!，因为被害人被遮挡面部，凶手都蒙面，检察官说根本分不清多少个。 4、药品来源：药源来自一位医院工作人员，但是不是单一来源没有说。 5、定罪处罚：主犯王某被判无期徒刑，其余14名犯罪分子被判无期徒刑和有期徒刑三年不等。