ai自动化人工智能研发，可以有三个层面 （超级人工智能成为未来社会的主导者，感觉不妙，但从逻辑、技术上推演，它是最有可能的）

AI 自动化最贵的地方，不是模型，是它每次都要重新“看一遍、想一遍、点一遍”。 Freu AI 这个思路挺狠：你先手动做一次流程，它把操作记下来，后面直接重复执行。 比如打开网页、点按钮、填表、提交、导出，这种重复动作，不用每次都让 AI 重新判断。 今天他们把 freu-cli 开源了，先从浏览器自动化开始做，后面还要往 Mac 桌面自动化走。 这个东西普通人怎么理解？ 就是你教电脑做一次杂活，它下次自己照着做。 对做运营、填后台、整理表单、批量网页操作的人来说，这类工具后面会很值钱。 现在还早，但方向很对，值得盯。 🔗

我靠，真正的 AI 自动化，根本不是再做一个“会聊天的机器人”。 而是把你每天复制、粘贴、整理、通知、同步的破事，全部串成一条自动流水线。 最近挖到一个挺实用的开源项目：Activepieces。 它不是单纯的拖拉拽工具。 你可以把表单、邮件、Webhook、Google Sheets、Discord，再接上 AI Agent，拼成一条完整流程： 有人提交表单 → AI 自动提取重点 → 判断属于哪一类 → 写入表格 → 通知团队 → 必要时自动回复 整个过程不需要你盯着电脑等结果。 更狠的是，Activepieces 还支持 MCP。也就是说，AI 不只是回答问题，而是可以调用你配置好的工具去执行动作。 直接看源码： 官方平台： 如果你想自己部署，Docker Compose 文档也已经准备好了： 我觉得它最适合三类人： 一是每天处理大量重复信息的人。 二是想做 AI Agent，但不想一上来就写一堆后端代码的人。 三是想把自动化部署在自己服务器上的团队。 最简单的玩法就是： Webhook → AI Agent → Google Sheets → Slack 先从一条小流程开始，跑通之后再不断叠加条件、工具和动作。 AI 的下一步，可能不是聊天更像人。 而是让你的工作流，真的开始自己干活。

现在玩 AI 自动化的玩家都有个共同痛点：用大白话写提示词，AI 出图的随机性太强了🥺 今天跑出来是这个风格，明天换个词就面目全非，根本没法接入自动发文脚本或批量处理的工作流中 其实是想解决一个问题：如何让 AI 出图更稳定，而不是每次都从头试提示词

我用两周跑通了一个项目的AI自动化工作流、交付模式和收费模式 第三周交付了第一单，第四周的第一天也就是今天交付了第二单 第二单的意义在于验证模式，这是我自己打造出来的一个可重复的小闭环。

我的跨境电商自动化运营日记（二） 最近两个月，我一直在尝试做一个开品分析 Agent。很多时候一个产品做不起来，不是广告没打好，而是产品从一开始就选错了。 而且，我发现大部分卖家的选品流程其实非常低效：打开 Amazon、看 Best Seller、 Helium10、 Jungle Scout、 TikTok，然后凭经验判断能不能做。虽然看起来专业，但本质上仍然是人工分析。 于是我开始想，能不能把整个开品流程拆解成一条数据流水线？让 AI 自动完成。 最近基于 Hermes 做出了第一版系统。 整体流程如下： Amazon Listing → Review Mining → Pain Point Analysis → Demand Validation → 1688 Supplier Scan → Profit Simulation → Go / No-Go 整个流程最重要的一步是评论挖掘。因为销量告诉你什么产品卖得好，而评论告诉你为什么卖得好以及为什么卖得不够好。这是机会所在。 第一层：评论挖掘 我抓取 Amazon 前50个 Listing，累计约 3 万条 Review，然后通过 Hermes 调用分析链路： 先进行 Embedding，再进行聚类，最后提取高频抱怨。 这里有个有意思的发现，很多卖家喜欢分析五星好评，实际上最有价值的是三星评论。 因为一星评论往往是情绪发泄，五星评论往往过于笼统，三星评论反而最容易暴露产品真实缺陷。 比如说我看到有个 Portable Blender 类目。Agent 最终发现：电池续航不足、清洗困难、无法处理冰块。这三个问题占全部负面反馈的 42%。 这时候其实就不用再去分析了，而是要去验证市场上是否已经有人解决这些问题。 第二层：需求验证 很多选品工具喜欢展示搜索量，但搜索量经常会骗人。 真正有价值的是：需求增长是否来自真实购买意图。 所以我让 Hermes 同时分析：Amazon Search Trend、TikTok 视频增长、Reddit 讨论量 如果只有 TikTok 数据上涨。 系统会判定：可能是短期流量驱动。 如果 Amazon 搜索量同步上涨，则说明真实需求正在增长。 这一步帮我过滤掉大量伪需求产品。 第三层：供应链匹配 这是很多 AI 选品项目做得最差的一步。 发现需求很容易，找到能赚钱的供应链很难。 我的做法是：直接抓取 1688 和 Alibaba。 分析工厂数量、MOQ、成本区间、发货周期，然后让 Hermes 自动生成 BOM 风险评估。 比如说：如果一个产品只有两三家工厂能生产。即使需求很好，系统也会降低评分，因为供应链风险太高。 第四层：利润模拟 这一步不是预测销量，而是预测失败。 我给 Hermes 建立了一个利润模型。 默认模拟三种场景： 1.广告成本上涨20% 2.客单价下降10% 3.物流成本上涨15% 如果产品在三种情况下仍然盈利，才会进入推荐列表。 这目前是整个系统最重要的规则，不知道能不能跑通，后面再随机应变 基本思路，先保住本金，再往外延伸利润 因为我发现往往毁了一个卖家的是低估了风险.... 暂时先写这么多

我把美股财报季彻底交给 AI 了，这套自动化流程比想象中能打📊还得是EasyClaw,强烈推荐大家来用： 提示词分享给大家⬇️ 【 帮我盯财报发布并做分析： 科技巨头财报周：人工盯不过来，AI自动跟踪 热点公司：Alphabet、特斯拉、IBM、英特尔、德州仪器。 我需要以下功能： • 自动建立财报日历； • 财报发布后抓取营收、利润、指引等关键数据； • 对比市场预期与上一季度； • 自动生成财报速评； • 将结果定时推送到微信。帮我盯财报发布并做分析】 财报季最累的从来不是「看懂数据」，而是那一堆碎活儿：记谁哪天发、发完手动查营收 EPS、翻英文原文、对比分析师预期、算环比同比、再判断对产业链的影响……一家票走完这套流程半小时起步，五家票一晚上就没了。 这两天我用easyclaw搭了个财报自动跟踪系统，跑通之后基本告别盯盘。分享下完整思路、实测效果，以及用下来感觉它跟普通 AI 助手不一样的几个地方。 一、我想要的五件事 需求很朴素，核心就是把重复劳动全部外包： • 📅 自动维护一份财报日历（核心持仓 + 相关产业链的票，比如内存/半导体链） • 📊 财报一出就抓营收、EPS、分部数据、下季指引 • ⚖️ 自动对比「分析师预期」和「上季度」，超预期还是不及一眼看清 • ✍️ 生成中文速评，别让我自己啃英文财报 • 📲 结果直接推微信，不用主动打开任何 App 或网站 二、搭出来是什么样 两个定时任务（北京时间），全程无人值守： • 🕕 06:30 周二到周六——盘后扫描：谁昨晚发了财报就抓数据、对比预期与上季、生成中文速评、推微信 • 🕘 09:00 周一到周五——财报日程汇总：今日待发 + 未来三天 + 近期已发 也就是说，早上睁眼，昨晚谁爆了谁崩了、今天该盯谁，全在微信里躺好了。 三、推送长这样（7/22 盘后四家实测） 公司 | 营收 | vs 预期 | 关键点 🟢 Alphabet | $119.8B（+24% YoY） | ✅ Beat | 云业务暴涨 +82%，AI 需求强劲，全线加速 🟡 Tesla | $28.24B（+26% YoY） | ❌ EPS 大幅 Miss（-38%） | 交付破纪录 489K，但营业利润 -57%、碳积分崩塌 🔴 IBM | $17.2B（+12% YoY） | ❌ Miss | 软件 +5% 但整体不及预期，客户支出转向硬件 🟢 德州仪器 | $5.46B（+23% YoY） | ✅ 大超预期 | 工业/汽车全面复苏，半导体周期回暖，Q3 指引乐观 结论：AI 云（GOOGL）和模拟芯片（TXN）是赢家；Tesla 增收不增利，IBM 软件转型承压。TXN 这种强劲信号，对整个半导体/内存链偏利好。 这不是干巴巴的数据搬运——它替我做完了「分析师那一步」：方向、力度、产业链外溢，都下好判断了。 四、为什么它跟普通 AI 助手不一样 🤔 我之前也试过让通用 AI 帮忙查财报，体验完全是两码事。差别主要在这几点： 1. 它会「主动跑」，不是等你问 普通 AI 是一问一答，你不开对话它就躺着。这套是真的挂了定时任务在后台跑，到点自己扫描、自己抓数据、自己推给你。从「工具」变成了「盯盘的人」。 2. 联网抓的是实时财报，不是训练记忆 财报是最讲时效的东西，昨晚发的数据靠模型「记忆」根本不可能有。它是当场 web search 抓最新营收 EPS，所以数字是活的、可核对的，不是编出来的。 3. 一整套工作流，不是单点问答 抓数据 → 比预期 → 算环比同比 → 写速评 → 推微信，这是一条完整链路。普通 AI 每一步都得你手动衔接，它一次配好之后自动串起来跑。 4. 推送直达微信，闭环了 分析做得再好，你不打开就等于没有。它直接把结果送到你每天都在看的微信里，这一步才是「自动化」和「半自动化」的分水岭。 五、顺手记一个小坑 ⚠️ 微信机器人默认不能主动给「从没跟它说过话」的人发消息——这是微信「用户先私聊、48 小时内才能回」的平台规则，不是工具的锅。所以第一次要先给机器人随便发条消息（发个「test」就行）激活会话，之后推送全自动，不用再管。 六、用下来的感受 最爽的点是我的角色变了：以前是「手动查一晚上财报的人」，现在是「早上看一眼结论的人」。省下的不只是时间，是那种「怕漏掉哪家、怕算错环比」的心理负担。 而且它足够灵活，改推送时间、增删跟踪的公司、速评要更细还是更精简，说一句就改，不用重搭。 财报季如果你也被这些重复操作烦到，值得试试把它整个自动化出去，把时间留给真正的决策。💡

玩 Claude Code 搞代码和自动化的兄弟们必须收了。 这是一个把 Claude Code 从入门基础到高阶工作流全部扒光的 GitHub 满级最佳实践仓库。 核心亮点给兄弟们拆一下： ● 全套工作流沉淀：里面整理了大量极其好用的提示技巧和实操案例，从基础操作到怎么构建极速的 AI 自动化工作流，直接喂到你嘴边。 ● 跨模型梦幻联动：不光是单兵作战，仓库里还把怎么跟 Gemini、GPT 等主流模型集成调用的打法盘得明明白白，格局直接打开。 说白了，以前你用 AI 敲代码是自己瞎摸索碰运气，现在有了这个，直接照着顶级玩家的 SOP 流程来，提效绝对不是一点半点。 GitHub 仓库链接放这了，想搞钱提效的赶紧自取，顺手记到你的知识库里跑起来，真别躺在收藏夹里囤灰！