我把几十条条乱七八糟的消费记录扔给AI。
里面有外卖截图，有银行账单导出，还有我手打的水5块。我没问它电费的事，它自己看出来异常，让我检查。
我去查了一下，热水器漏电了。
这事儿离谱在：我只是把一堆生活流水丢过去，它却像个老朋友一样，帮我揪出了家里的隐患。
它到底做了什么？
我丢给它的数据，真的非常脏。
比如，水5块这种记录，没有任何上下文，它自己就能理解这是日常开销。
它把我的每一笔消费都分得清清楚楚，哪些是吃饭，哪些是交通，哪些是购物。
这不像那些需要你提前设置好分类规则的工具，它自己就能看懂你的账单。
更重要的是，它不只是简单地分类。它会把所有数据串起来，然后告诉我，我的钱都花在哪了，哪些地方花得有点多，甚至还提醒我，电费这个月有点不对劲。
它就是蚂蚁百灵Ring。
和别的AI有什么不一样？
同样的数据，我也丢给了ChatGPT和豆包。
ChatGPT给了我一个分类表，告诉我餐饮花了35%。
豆包做了个柱状图，看起来挺漂亮。但它们都没提电费的事。
这就是区别。别的AI是工具，你问什么它答什么。Ring更像一个伙伴，它会主动帮你发现问题，给你一些你可能都没想到的提醒。
它不是只会按部就班地做题，它会主动思考，主动发现。
你也可以试试，把你的脏数据丢给它
如果你也有一堆乱七八糟的账单，或者想知道自己的钱到底花哪儿了，可以去 试试 。
目前，Ring-2.6-1T 已上线 OpenRouter。
不用整理，不用分类，直接把你的消费记录、截图、甚至口语化的信息丢给它。看看它能帮你发现什么。
它不会给你真香的结论，也不会让你惊呆了。它只会用最真实的数据，告诉你你的钱去了哪里，以及哪里可能出了问题。
显示更多
中专生的旷世AIGC神作
AI时代最大的杠杆是执行力和审美
最近，一个中国小伙Mx-Shell彻底火出了圈。
他的AI短片《丧尸清道夫》目前在国内抖音斩获140万点赞，在海外社交媒体也同样引发轰动。
连好莱坞顶尖电影制作人PJ Ace都发帖寻找这位神秘导演，想高薪聘请。
这背后，藏着一个足以颠覆认知的真实故事。
说来很巧，我们在一个群，都是小云雀的达人推广，找到都是几千粉丝的素人博主。
Mx-Shell并非科班出身的影视导演，他曾是一名婚纱摄影师。
他没有专业的团队，没有高昂的预算，甚至没有使用复杂的分镜图，仅仅依靠设定资产图和文案脚本，就用小云雀完成了这部作品。
同样品质的影片，在AI出现前可能需要50万美元的预算和半年以上的制作周期，而现在，一个人、3000块的Token成本、10天，就做到了。
技术已经越来越平权。
曾经高不可攀的影视制作工具，如今通过AI模型变得触手可及。但工具的普及，并不意味着人人都能创作出爆款。做过ai视频的都知道，这中间有很多雷点，比如无尽的抽卡和调整。
但这个时代不会埋没人才。
在AI浪潮汹涌而来的今天，学历、背景这些曾经的硬通货，或许不再重要。
真正的稀缺品，是对内容的深刻理解、对细节的极致追求，以及那份将脑海中画面变为现实的强大执行力。
显示更多
很多人还没意识到，
2026 年最核心的团队竞争力，
不再是招了多少牛人。
而是你的组织是否足够 AI-native。
传统的协作是人找人，低效且碎片。
真正的 AI-native Team，IM 只是底座，Agent 才是核心成员：
下一代 AI-native Team 的工作流应该是这样的：
1. 记忆沉淀：聊天不再是垃圾场，而是自动生成的团队长期记忆
2. 动作执行：Agent 不只陪聊，它能直接操作 Jira、Notion、Notion 跑 Workflow
3. 资产复用：个人的 Prompt 变成团队的 Skill/SOP，组织能力指数级进化
前段时间 Slack 大中华区风波，让大家意识到数据安全和上下文沉淀有多重要。
@TankaChat早在三年前就在布局这个架构。
以一个新员工入职为例：
传统团队（Slack 模式）：
新 PM 需要花 3 天时间翻看几千条聊天记录。私聊老员工：“那个文档在哪？”“去年 10 月为什么决定改这个 UI？”老员工被问烦了，工作效率直线下降。
AI-native 团队（Tanka 模式）：
● 秒速同步上下文：新 PM 直接在 Tanka 里问 AI Assistant：“去年 10 月我们为什么决定改这个 UI？”
● 记忆提取：Tanka 自动检索并回复：“根据 10 月 12 日与客户 A 的会议纪要，以及 Jira #402# 号工单里的讨论，是因为原方案会导致 30% 的支付流失率。这是当时的文档链接。”
● 自动执行任务：新 PM 说：“根据这个决策，帮我起草一份本周的迭代计划。”
● Agent 闭环：Tanka 的 Agent 自动读取 Notion 里的 PRD 模板，生成草稿，并同步到 Jira 创建任务，最后在群里 @ 所有人确认。
专属 1 个月 Plus 领取：
官网直达：
目前手机端支持TG, Whatsapp, Slack
显示更多
为什么中文 AI 圈讨论的，都是别人玩剩下的

去年底，Karpathy 在推特上发了篇长推，提到程序员的角色正在重构：不再是古法编程代码，而是指挥 AI。
当时国内几乎没什么人讨论。我有个做 AI 应用的朋友，他看完那篇推文后，立刻把团队的技术招聘重心，从“精通某个语言及框架”转到了“理解 Agent 编排和工作流设计”。
这事让我挺受触动的。
作为创业者，我太清楚这种时间差的价值了。
但现实是，真正硬核前沿的信息，绝大多数都在英文世界里：推特上的大佬争论、YouTube 上的深度访谈、arXiv 上的最新论文。
语言确实是个门槛。
为了能高效直接的看懂这些一手资料，而不是看别的二手版，我开始用沉浸式翻译。它不是那种复制粘贴的翻译框，更像是一个直接嵌在网页里的双语插件。

使用起来非常简单无缝，安装好谷歌插件之后，后点击网页右上角按钮即可将网页变为双语对照。

以下是三个具体的应用案例
显示更多
