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智见AI-大鹏
@zjp1997720
🎓北交大硕士,前大厂产业研究员&数据分析师 🏢现带领家族企业转型AI,主要做教育和企业的AI培训和落地 🧐值得吹牛逼的一件事:凭一场汇报,斩获千万级G端订单 👨‍💻同时也是一个不定期更新的公众号博主「智见AI」 🤝交流合作,chat with me @zjp1997720
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真是利好小粉丝量的原创作者啊 我才区区2400 的关注,而且我正经发帖也就一个月,感觉比之前的 5M 曝光简单多了~
我也才区区 2400 粉
真好 看起来这次真的有点不一样了 低粉也能拿到创作者激励 而不是鼓励搬运
卧槽兄弟们,我的 workbuddy 教程还有幸上榜了~ 这个榜单还算是挺公允的,因为我发现里面很多文章我都读过并且收藏了
7月华语推特「硬核神贴榜」TOP 10 七月,华语推特的主角依旧是AI。从FDE职业转型、Multi-Agent协作,到数字人、自动化视频和企业知识库,新工具不断出现,另一边,出入金、交易系统等问题也有人继续深挖。我们整理了其中10篇值得收藏的硬核长文,一起回顾7月的硬核内容。 得分:数据分×70% + 内容分×30% 数据分参考点赞、收藏、转发、引用、回复等互动数据,并对发布时间做时间补偿;内容分则综合文章完整度、信息密度、实用性、稀缺性等维度。 Top 1:《最近大火的AI岗位,FDE到底是干嘛的?普通人怎么上车?》 创作者: @AdrianPunk115 | 得分98.80 FDE是七月最火的AI关键词之一,但很多人连它的中文名都还没想明白,招聘市场已经开始抢人了。作者没有停在概念介绍,而是把岗位职责、日常工作、能力要求和转型路径全部拆开。读完会发现,FDE真正解决的是AI落地的最后一公里:既听得懂业务,也能把技术做出来。238万+曝光和4393收藏,也说明大家确实在认真寻找下一张职业船票 原文链接: Top 2:《Codex进阶指南:作为Multi-Agent编排控制平面》 创作者: @riba2534 | 得分98.06 如果你已经不满足于让Codex改几个文件、写几段代码,可以继续往这里走。作者把Codex当作多个Agent协作时的控制中枢,细讲任务拆分、角色分工、上下文管理和执行检查。正文接近1.9万字,为本期最长,技术细节和执行框架都相当完整。 原文链接: Top 3:《99%的人没看出来的数字人口播实战攻略》 创作者: @Zesee | 得分95.93 数字人口播并不新鲜,但96万+曝光、3314收藏的背后,显然大家不只是想看一张会说话的脸。文章将选题、脚本、口播、剪辑和发布串成完整流程,重点落在持续产出与成本控制,而不只是数字人够不够逼真。 原文链接: Top 4:《Clash Verge从0到1零基础教程》 创作者: @gengdaJ | 得分93.74 有些内容不会让人热血沸腾,但真用到的时候,少了它就是寸步难行。Clash Verge就是这样的基础工具。作者从界面认识开始,把订阅配置、节点选择和常见问题一步步讲清楚。1266次收藏说明,这类“替大家踩完坑”的教程永远有需求。尤其对需要长期使用海外AI工具和信息服务的人来说,稳定的网络环境本来就是生产力的一部分。 原文链接: Top 5:《用Codex + Remotion实现无痛自媒体视频日更,涨粉过万》 创作者: @Zesee | 得分92.23 这是一篇“把内容生产工程化”的实战案例。Codex负责代码与自动化,Remotion负责模板和渲染,剪辑、修改与导出因此变成一条可以复用和维护的生产线。相比单个工具的功能演示,更值得借鉴的是它对创作流程的重新设计。 原文链接: Top 6:《一文讲清楚,普通人和中小企业如何搭建AI知识库》 创作者: @jinchenma_ai | 得分92.20 作者从资料整理、知识分类写到企业经验沉淀与工作流接入,把容易踩的坑和真正有效的方法都摆了出来。知识库不是一个更大的网盘,而是让个人经验和企业知识可以被找到、理解和重复使用。 原文链接: Top 7:《Codex史诗级更新的最全面解析》 创作者: @Saccc_c | 得分 91.32 OpenAI这次更新带来的变化,不只是多了几个按钮。作者从Work与Codex的区别、新增插件和实际使用场景切入,把这次更新中最值得关注的能力梳理成一份上手指南。20万+浏览和852次收藏,说明大家关心的已经不只是“更新了什么”,而是这些能力能不能真正接进日常工作中。 原文链接: Top 8:《WorkBuddy保姆级指南》 创作者: @zjp1997720 | 得分90.42 这篇指南的定位很明确:帮助第一次使用WorkBuddy的人把工具顺利跑起来。内容从安装配置进入具体场景,覆盖了新手最容易卡住的步骤,没有刻意放大工具的意义,而是把一份上手教程该做的事情做完整。原题标注“1/N”,本篇只是整个系列的一部分。 原文链接: Top 9:《我扒了Ansem 6月以来的所有推文:$ANSEM为什么能从18万冲到接近1.9亿,涨超1000倍?》 创作者: @Vegahao | 得分89.23 很多人看Meme币,只关注价格涨了多少;这篇文章沿着6月9日至7月2日的推文时间线,拆解$ANSEM如何从社区造币、KOL认领,发展到creator fees、空投、holder增长和Solana生态扩散。12.9万+浏览之下,它更像一份名人币注意力机制的案例复盘,适合用来理解社区、叙事和流动性如何共同推高一个Meme资产。 原文链接: Top 10:《2026年全网最全最详细出入金系列教程》 创作者: @WiseInvest513 | 得分88.35 出入金很少成为热门话题,却是跨市场投资中最容易阻断执行的一环。银行、券商、加密资产、打新和网络环境,每个环节都有自己的门槛。这份教程把它们集中梳理了一遍,适合有跨市场资产配置需求的用户留作工具书。 原文链接: 向这10位“长文建筑师”,以及所有仍在认真输出的创作者致敬。 评分只是基于数据和编辑视角做出的阶段性参考,并不代表内容价值的全部。 好的内容,往往不只存在于榜单里。如果你心中还有7月不可错过的“神贴”未能上榜,欢迎在评论区贴出来,好内容值得被更多人看到
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我算是国内第一波写WorkBuddy、用WorkBuddy做培训,也是慢慢吃到WorkBuddy红利 最近从公众号很多客户主动联系我,有出版社写书的、有培训机构合作课程的、有高校企业要培训的 而且还在明显的起量阶段
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一条暴论: WorkBuddy 会是最快在中国大中小企业里铺开的 Agent 办公系统,后面的内容流量大概率也会超过 Codex。 做 AI 视频、卖 AI 课程、给企业定制工作流的人,如果现在还轻视 WorkBuddy,基本等于眼看着下一轮红利从自己面前跑走。 现在全网都在做 Codex 教程,拍视频展示自己用 Codex 搭了什么。 但说得难听一点,很多只是科技圈自嗨。 真正能进入国内企业、被老板推动、让普通员工每天使用的,并且能够给大多数普通人提供工作流稳定性的,不会是一个有较高门槛、需要用户自己折腾环境的海外产品。
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Nowledge Mem有一个非常好用的功能叫做「随处访问」 最近我就把所有的记忆都迁移到了我的Mac mini上面,然后MacBook通过随处访问的功能远程连接 这样可以确保我的任何设备都是可以维护一套记忆的 还是那句话:Context is all we need~
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We’re almost at 2,000 Nowledge Mem Vault Users 🎉 1,998 and counting. A quick naming update: Lifetime Pro is now Vault, alongside Plus & Team. To celebrate, we’re giving away 5 Nowledge Mem Vault licenses ✨ To enter: → Be following @NowledgeMem → Repost this post → Reply: What’s one thing you wish your AI would never forget? 5 winners will be randomly selected. Entries close Aug 10 · 7 AM PT / 10 AM ET.
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有种隐隐的感觉,未来,分布式家庭算力会成为主流~
一个技术突破:2840亿参数的DeepSeek-V4,现在只需要5.3GB内存就能跑。 原理是Weight Streaming加MoE加2bit量化——模型权重不用全放内存,用到哪块加载哪块。以前这种规模要几百GB显存,现在8GB内存的MacBook都能跑。 这意味着什么?顶级开源模型不再是云端大厂的专利,本地设备就能跑。做AI应用的人,成本结构要重新算了——模型调用费可能变成你最小的开销。 技术演进的速度,永远比你计划的快。
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MiniMax code 基于 Pi Agent 重构了 好消息是,有可能也要开源~
Today we’re launching MiniMax Code 2.0. Rebuilt on the open-source @pidotdev Pi Agent framework, MiniMax Code 2.0 delivers a smoother, more reliable experience across everyday conversations, office work, and long-running complex tasks. Here’s what’s new
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虽然都是 flash 级别的模型,但是我用下来 DeepSeek v4 flash 是要比 Luna 「聪明」的,而且要更快! 有点想把 codex 200 刀订阅降到 100 刀了,剩下的预算给到 DeepSeek 真能蹬到冒烟
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Deepdive: DeepSeek-V4 Flash 0731 [max] vs. GPT 5.6 Luna [max] on software engineering/DeepSWE tasks. > DeepSeek flash is 1/6th the cost of Luna per task. > V4 flash 0731 is 80% the quality of Luna DSv4 flash is insane value for money 🤯 full deep-dive 👇(1/n)🧵
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昨天在 workbuddy 测试了一下正式版 DeepSeek v4 flash ,真的是又快又强,完全可以作为 workbuddy 的默认模型去用,这样最低的订阅就可以随便造了~
Guys, Just try deepseek v4 flash. You'll love it. I see no reason to use Opus 5 (apart from frontend design work). GPT 5.6 Sol as executor and Deepseek v4 flash as executors (swarms of agents running loops). Deepseek v4 flash is a perfect "looper" model.
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Grok work 要来了?
We’re working on making Grok Build super easy to use for non-technical people
X 这次的新创作者计划,对我这种不太追热点、但愿意花时间做高质量原创的人,确实算方向性利好。 旧计划要求过去 3 个月 500 万次自然曝光;新计划改成近 90 天 50 万次「来自认证用户的首页时间线曝光」,回复曝光不计。 注意,这不是同一个指标简单降了 10 倍,而是连统计口径和奖励重点都换了。 以后更值得做的是原创主帖、Article、视频和真正有增量的评论分析,不是靠回复刷量。 我自己的账号目前是 354/500 名已认证关注者、20.83 万/50 万首页时间线曝光。至少现在,目标已经从「500 万神话」变成一个可以拆解的进度条。 但仍要满足 Premium / Premium+ / Premium Business、支持地区并通过申请审核。中国大陆暂未列入当前官方名单。 原帖:
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不是。。。好诡异啊 为啥要变成🐷啊??? 啥寓意🤔
Nikita 走后,这个 @allegrajacchia 就是 X 的新产品经理了。 新官上任就大刀阔斧改革创作者计划,有点意思。 原来那位有点颠,动不动就公开封号搞偷袭,希望新来的这位美丽小姐姐能够情绪稳定。 但看她的主页照片,我感觉,额,为啥要学 Nikita 变成猪头呢?让人有点慌啊😂
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今天正式把 mattpocock skills 用起来了!搞个 60 万的小项目😉过两天给大家反馈~
最近 @mattpocockuk 的mattpocock/skills v1.2算是彻底火出圈了 但很多过去使用Superpowers或者Compound Engineering的朋友(包括我自己)肯定会很好奇: - mattpocock这套Skill和这两套老牌的skill到底有什么区别? - 迁移成本高不高? - 哪一套更适合现代的顶级模型? - 这套Skill里面分别包含哪些Skill? - 分别用在哪些场景? - 主工作流应该使用哪几个Skill组合? - 为什么mattpocock很多Skill极其短小,但能这么有效? - 数不尽的问题。。 我花了两天时间来深度拆解了这套Skill。基本上可以解答以上的所有的问题,姑且算是面向中文用户的mattpocock/skills入门手册吧~ 欢迎点赞👍转发~
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【让Codex更好用的系统提示词】 给Codex的系统提示词加上这句话,会让Codex非常主动地去使用Visualize这个skill将信息进行可视化呈现。 提示词:输出高密度、结构化、抽象信息时,主动使用`Visualize`skill将信息可视化呈现
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You should be using `@`visualize for prototyping
今天从 @mattpocockuk 的skill中学习到一个新的概念:disable-model-invocation SKILL.md主文件yaml中这个参数是可以控制Skill是否只允许用户手动触发,当然这个是Claude Code的独有参数 Codex则是在/agents/openai.yaml文件中用allow_implicit_invocation: false去控制 使用GPT 5.6 SOL这个模型你会发现Codex会非常主动地去调用各种各样的Skill。当然,很多时候的Skill调用是非常不合时宜的。 所以这个参数就非常重要了。对于一些使用场景非常清晰的Skill,你完全可以把这个参数打开来提供人的主动权
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【zcode @zcode_ai 绝对是被大家低估的Agent】 没想到把Deepseek V4 Flash 0731的缓存适配的最好的Agent竟然是智谱清言的zcode~ 在GPT 5.5降智的后期,我是有高强度使用过zcode+GLM 5.2的。这套使用下来,整体的体验是要超过后期的Codex加GPT 5.5的!
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🚨 想用 Responses API 把 DeepSeek V4 Flash 0731 的能力用满? 目前智谱的 ZCode @zcode_ai 是最稳的选择,强烈推荐,强烈推荐!! OpenCode、Pi、Omp 目前使用的还是 Completions 方式,完整支持还得再等等。
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【开源一个skill,让你的WorkBuddy一键用上GPT、Grok、Gemini】 我之前在 X 上推荐过很多次 WorkBuddy。 最近为了准备课程和企业培训,我开始高强度使用它,也碰到了一个之前不太明显的问题:高阶模型的积分消耗确实很快。 上次给绍兴规划院做培训,一场下来大概消耗了三四千积分,后面又额外充了 150 元。GLM、Kimi 这类高阶模型能力很强,但复杂任务一多,积分也掉得很快。 可我的电脑上原本就订阅并登录了 Codex、Grok,以及 Google AntiGravity / Gemini。既然这些能力已经付过费,能不能直接复用到 WorkBuddy 里? 所以我基于开源项目 CLIProxyAPI,做了一个 WorkBuddy CLI Model Bridge Skill。 它会自动检测本地已经登录的 CLI Agent,按需安装或修复 CLIProxyAPI,拉取真实模型列表,验证工具调用、图片、推理和 Fast 路由,再把通过验证的模型写入 WorkBuddy,同时保留原来的手工配置。 目前我已经跑通了 GPT-5.6 SOL / Fast、Grok 4.5 和 Gemini 3.6 Flash。 除必要的网页登录授权外,不需要自己找 Base URL、填 API Key,也不用手改 models.json。对小白来说,直接让 Agent 执行这个 Skill 就可以。 已经开源: 一键安装: npx skills add zjp1997720/zhijian-skills --skill workbuddy-cli-model-bridge
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