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没有生产力的人,要么研究闲学,要么琢磨怎么样改变生产关系......所以未来需要UBI,针对AI agent 征税,电力税、token 税,然后社会张力在于跨国大AI 公司掌握热武器和大国不断倾斜小国利益。(科幻小说就是这么写的)
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有生产力,AI 才能提高生产力,原本就没有生产力,安装小龙虾 这些也没啥用。
有生产力,AI 才能提高生产力,原本就没有生产力,安装小龙虾 这些也没啥用。
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打工人 学生党 生产力玩家必备的AI?!✅ Misa发现了一款微软亲自开源的神器markitdown,直接把 Word PDF Excel PPT 变成了AI友好的干净 Markdown~ 以前复制粘贴报告 合同 演示文稿到 ChatGPT或者Claude 里,排版全乱,表格丢掉,图片看不懂 现在全解决了! markitdown 能把几乎所有办公文件转成结构清晰的 Markdown,让 AI 完美吃进去。 总结 提取数据 分析报告非常的快。 普通人 10 分钟上手,零基础也能用~ 而且GitHub 最近星标暴涨,Daily Work 系列都在推。 超详细新手教程!快来试试💚 第1步:准备环境(一次就好) 1确保电脑有 Python 3.10 或更高版本(没装的去 下载最新版,安装时勾选“Add to PATH”) 2打开终端/命令提示符: ◦Windows:按 Win + R 输入 cmd 回车 ◦Mac:Spotlight 搜 “Terminal” 3(推荐)创建虚拟环境(避免冲突):
python -m venv markitdown-env 4markitdown-env\Scripts\activate # Windows 5# source markitdown-env/bin/activate # Mac/Linux 第2步:安装神器(一行命令) pip install 'markitdown[all]' ([all] 会自动装 PDF、Office 文件所有依赖,懒人首选) 第3步:一键转换文件(最常用方式) 把文件拖到桌面或记下来路径,然后在终端输入: # 示例1:把 PDF 转成 Markdown(输出到文件) markitdown "我的报告.pdf" -o 报告总结.md # 示例2:Word 文档 markitdown "合同.docx" -o 合同.md # 示例3:Excel 表格(表格会自动转成超级干净的 Markdown 表格!) markitdown "数据.xlsx" -o 数据.md # 示例4:PPT 演示文稿 markitdown "演示.pptx" -o 幻灯片.md 转换完直接打开 .md 文件,用记事本、Typora、VS Code 都能看,内容干净到可以直接丢给 AI! 第4步:更懒的用法(不用输出文件) markitdown "报告.pdf" # 直接在终端显示内容,复制粘贴给 AI 就行 第5步:进阶玩法(想让 AI 帮你描述图片/幻灯片) 安装完后可以用 Python 简单脚本(复制下面代码保存为 运行): from markitdown import MarkItDown md = MarkItDown() # 想让 AI 看图就加 LLM 参数 result = md.convert("带图片的报告.pdf") print(result.text_content) # 复制这个结果给 AI 立即冲 GitHub: #AI工具# #效率神器# #打工人# #Office# #生产力# #Markdown# #微软开源# #AI教程#
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DeepSeek V4 出来了,生产力不好评估,但我必须得说,它绝对是当前版本角色扮演的第一名。 上下文提高到 1M,记性变好了。 而且文风,我实测也得到巨大提升, 不再是以前 D 指导那套 AI 八股文,颇有早期哈基米 3.1 或者 Sonnet 4.6 的小灵性。 我玩酒馆 AI 角色卡的朋友都喜迎过年了。
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deadline 真是第一生产力,为了和大爷大妈演示 wanman 我疯狂熬夜修 bug 中
“我们的生产力已经跨入了 AI 时代,但我们的分配制度还停留在工业革命时代(靠打卡上班发工资) 这是目前人类社会的主要矛盾”
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HR:这边有用过VibeCoding这个生产力工具吗 我:Claudecode、Cursor、Codex、Windsurf用这些 HR:VibeCoding是没有用过是吧?咱这边的话
核心还是历史上科技与生产力的指数级发展就是在不断打破人类想象力极限,不仅是AI、人类也会因天生线性思维与归纳偏好,在面对这种指数级增长时易“恐高”保守; 不说别的,就是全球GDP近百年的增速,就早已超过很多人的想象。 看向未来时,必须重视演绎,因为未来不是历史的简单外推:指数级增长、交叉技术和黑天鹅/白天鹅都会让“过去模式”快速失效。 投资上我们的进攻一定是演绎的,但可以把归纳作为防守。
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AI 的底层逻辑 往往是基于历史数据、研报和风险对冲模型, 这让它在面对短期飙升、逻辑反转的股票时, 天然带着一种恐高和保守的偏见。 $INTC & $LITE
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看来 opus 4.7 还是生产力🤖
最近各家都发布新模型了 现在谁才是AI界的顶流了🏆
OpenClaw之后,人变成了AI的生产力