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今天免费给大家挖到一个牛的工具 Stanford University 放出来的一套 AI 课程，直接用 1 个半小时，把 Claude 和 ChatGPT 背后的工作原理，拆得非常透。 很多人天天都在用 AI。 写内容。 做研究。 跑工作流。 做自动化。 但大部分人，说实话连模型 10% 的能力都没真正用出来。 问题从来不是 AI 不够强。 而是你根本不知道，它到底是怎么思考、怎么推理、怎么处理信息的。 你一旦理解底层逻辑，你会发现，提示词、自动化、Agent、工作流这些东西，全部都会进入另一个层次。 建议直接收藏，少刷一小时短剧。 明天醒来，你可能就比大部分人，多了一条真正能赚钱的路。 AI 最大的红利，永远属于理解它的人。

兄弟们今天给大家免费分享一个斯坦福这课。 直接把 Claude 和 ChatGPT 的内部工作原理，拆开讲了 1 小时 30 分钟，而且是免费的。 很多人天天用 AI，其实连 10% 都没榨出来。 不是模型不行，是你根本不知道它脑子里怎么转的。 这种课建议直接收藏。 你少刷一小时短剧，把这 1 多小时啃完，明天醒来可能就多了一门能赚钱的路径。

.@Cloudflare 联合 Chrome、@Firefox、Edge 等开发 PACT 技术，该技术将替代传统的红绿灯验证。 PACT 基于 Safari Privacy Pass 并扩展支持更多浏览器，工作原理是某个网站确认用户是真人后将颁发私有令牌，其他网站读取令牌就可以免验证，不再强制用户点红绿灯过验证：

LLM 每一轮迭代，都会让一批创业者丢掉生意。今天跟一位朋友聊，他说模型越强，他却越兴奋。 他是做硬件集成解决方案的，前十年在工厂摸爬滚打，2023 年 AI 爆发后开始跟着 waytoagi 社区沉浸式学习，将 AI 能力转换成生产力，然后将经验复制到工厂生产场景，写 prompt，建 workflow，也捏 agent，认识了很多工厂老板。 两年下来，最大的感受是，再好用的提示词和工作流，都会随着大模型能力的提升成为历史的遗迹。这也一度让他产生焦虑。 今年年初，他把投入的方向做了一些调整。Coding agent 的能力跃迁，让 AI 可以做好大量繁琐工作的拆解了，例如可以把工厂的需求拆解成更具体的电路问题和软件设计问题，将复杂的电路集成问题拆解成可单元化合成的简单问题。凭借着对硬件领域的认知和人脉关系，他开始从咨询顾问转型为硬件集成方，除了做方案供给，也把软硬件实现环节给承接了下来。 在能力打磨阶段，一方面承接市场各类个性化定制需求，一对一客服，另一方面线下跑工厂，帮助工厂完成 AI 转型和升级。过程中，把对 AI 的理解附加到硬件产品上，又把对硬件的理解融入到AI 的交互体验中，逐步积累了深厚的技术壁垒和认知壁垒。 过去半年，他几乎每天只睡四个小时。为了解决某个硬件集成或设计问题，会去了解每个元件的工作原理，做好参数调试，以及供应商对比，在实战中沉淀和优化了丰富的元件知识库，也与大量硬件供应商建立信任关系，很快就逐渐形成了自己的集成方案优势、价格优势和服务体验优势。 他说这些都是脏活苦活累活，很多人不愿意下场，愿意下场的人又不懂 AI，也就没办法将沉淀的知识转换成有效生产力。 在做生意方面，也是务实的风格。遇到了好的硬件想法和创意，他并没有直接下场实现，而是把利润让给合适工厂，跟工厂一起打磨更顺畅的合作模式，同时也为自己建设更全面的硬件调试能力，以此来构建更持久、更健康的生态合作环境。 跟这个朋友的沟通，让我感受到，1）无论是数字时代还是智能时代，都需要下苦功夫，没有捷径可走；2）行业 know-how 就是最强护城河，充分发挥自己的领域优势，结合 AI 把人解决起来最难、最痛苦的问题搞定，前面就是曙光；3）做生意，三分利七分情，生态好了，自己才会更好。

2/ 工作原理？ → 根据主题自动生成脚本 → 搜索无版权高清视频来配合 → 生成配音、字幕和背景音乐 → 编辑并导出最终视频，直接可用于TikTok、Reels或Shorts

多"人"协作型标准化工作流AI——xBubble分析： 美联储加息概率，ZEC能否抄底？ 看过不少小伙伴在使用xBubble，并且在从PPT、制图、视频、代码甚至旅游计划等角度与Grok、Gemini、Claude、GPT等进行对比。 结果是xBubble表现优异，甚至有时xBubble比这些AI有过之而无不及。 蜂兄对xBubble的工作原理非常好奇，于是研究了一下它的原理。 ┈➤多"人"协作型AI xBubble并不是单个AI模型，而是整合了Grok、Gemini、Claude、GPT甚至豆包等模型共同工作，类型于多"人"协作。 ┈➤标准化工作流AI ╰✦SOP框架同时提升质量与效率 SOP框架，Standard Operating Procedure，标准化操作流程，原本是企业管理领域里的概念。 其核心是，把复杂的工作过程，拆分成若干固定、可复制、可验证的标准化工作单元及操作流程。 SOP在企业管理中的作用是，让工业生产、企业服务与管理等，可以按照固定的流程去操作、控制与管理。 其意义有二：一是通过标准化的操作与管理，提高质量。二是通过复重性的操作，大大提高效率。 ╰✦基于SOP框架的AI xBubble的算法核心便是SOP框架。 基于SOP框架，xBubble自研两大AI Agent组件：一是Bubble Pilot，二是Bubble Engine。 ┈➤意图的路由：Bubble Pilot DappOS是一个面向意图的Web3协议，"面向意图"是其生态产品的核心设计理念。 xBubble作为DappOS旗下的AI产品，同样将"面向意图"作为设计的核心理念。 Bubble Pilot根据用户发出的请求，将用户意图路由到相应的SOP框架。 第一步，Bubble Pilot会调用AI模型分析用户的请求分类，是请求建议、生成图像、设计PPT、制作视频、提供代码或链上任务等等。 第二步，在上一步基础上，Bubble Pilot会调用AI模型对用户的请求进行细分。例如生成图像请求，是电商海报、人物生成、金融分析或照片编程等。 第三步，在上一步大陆上，Bubble Pilot会进一步对用户意图进行细分，直至匹配到现有的"子SOP"，然后才是执行"子SOP"从而实现用户的意图。 而对于某些不存在适合的SOP的情况，Bubble Pilot会使用相应的通用SOP完成用户意图 但是对于重复请求的意图，Bubble Pilot会请求建立新的SOP。 因此，xBubble的核心资产是这个逐步壮大的SOP库。 ┈➤意图的执行：Bubble Engine 在Bubble Pilot路由意图的基础上，Bubble Engine开始执行相应的SOP，包括选择最擅长的模型，构建更好的提示词，Skill或工具调用 + 执行步骤 + 结果测试。 而在这个过程，Bubble Engine会同时调用多个不同的模型，并且对结构进行比较和筛选。 最关键的是，无论是新生成的SOP还是已经存储的SOP，Bubble Engine都会持续学习，持续完善SOP，包括更换模型、调整提示词结构等。 因此，xBubble的核心技术是持续提升的SOP工作质量，和自我学习的SOP优化引擎。 这可以解释为什么有时候xBubble生成的图像或视频，超越了现有AI。 ┈➤写在最后 通俗的说，xBubble的算法是根据用户意图细分，构建标准化的工作流程(SOP)，并根据用户发出的请求、持续的增加和优化SOP。 xBubble上线以来，首先，根据用户请求累计了更多的SOP，这是数量优势。其次，xBubble持续优化SOP，这是质量优势。最后，老用户在执行重复性请求时，可以十分简洁的发出请求，xBubble可以迅速路由、执行SOP，高效、批量完成用户请求，这是效率优势。 2016年，一个电商店铺，需要雇佣摄影、修图、装修、文案、运营等人员。 到了2026年，像xBubble这类AI平台，在店铺老板反复请求以后，可以为某一个店铺构建一个SOP，同完成摄影、修图、装修、文案、运营等工作。最重要的是，这个SOP了解这个店铺定位、产品优势、目标客户和细分市场等等，可以代替原有团队提供专业化服务的，并且在效率上越越原有团队。 作为交易者，蜂兄最关心的是宏观和项目。所以让xBubble帮着分析了一下美联储加息的概率。 ╰✦案例1：美联储加息分析 在分析和总结方面，xBubble轻车熟路，蜂兄只给了请求一次，xBubble自动选择了SOP，并完整的完成了请求。 分别分析了美联储加息和不加息的理由与逻辑。整理最近美联储官员中对加息的公开表态，并且最终总结了利息“维持不动是基线，加息是重新被认真讨论的尾部风险。”也就是xBubble的分析是倾向于美联储暂时按兵不动，但是不能排除后续加息的可能。 蜂兄并没有要求，但是xBubble主动将所有的信息都标注了来源的网站，可靠性更高，AI幻觉更小。这一点吊打Gemini！ ╰✦案例2：ZEC分析 ZEC暴跌是因为安全研究人员最近发现了一个安全漏洞，ZEC可以无痕迹的增发。 面对该漏洞，开发团队紧急更新完成了修复。但最大问题不是因为漏洞存在，而是因为不确定这个存在了四年时间的漏洞，在以前是否已经被利用、增发了ZEC？ 获取了推特、币安广场、coinmarketcap的多条分析，总结了看多、看空和庄家操盘论的三个角度。 最后的总结是，现在抄底风险高，技术上关注245刀~185刀的支撑区间。 蜂兄把两个案件的分析过程都全部截图了，小伙伴可以具体看一下这两个事件的分析。 感兴趣的小伙伴可以试一试xBubble。

怎么低成本搭建自己的AI助手？ deepseek R1模型发布以来，各种AI应有又有了一波大的爆发，但是数据保密成了一个不容忽视的问题。如果想较低成本地搭建一个私人应用的AI助手，可以自己调试生成限制，调试输出文本内容，数据不外传，成本尽可能低，不知道是不是可行。 本文详细介绍如何通过Dify和Chrome MCP的结合，在3分钟内搭建一个能操作网页的AI助手。文章提供了从环境准备、Dify部署、Chrome MCP安装到配置的完整步骤，展示了AI助手在自动网页搜索、表单填写、数据抓取等场景的应用，并解释了工作原理、问题排查及进阶技巧，让读者能够零代码实现网页自动化任务。 你是否想过让AI不仅能回答问题，还能直接操作浏览器帮你做事？比如自动填写网页表单、抓取特定数据、或者点击按钮？现在，通过Dify和Chrome MCP的结合，你可以在3分钟内搭建一个能真正"动手"操作网页的AI助手。 本文将手把手教你如何在本地部署Dify并配置Chrome MCP服务器，打造你的私人网页自动化助手。 准备工作：确保你的环境就绪 在开始前，请确保你的系统已安装： •Docker 和 Docker Compose（用于快速部署Dify） •**Node.js 18+**（用于运行Chrome MCP服务器） •Git（用于克隆项目仓库） 第一步：快速部署Dify（仅需1分钟） Dify是一个强大的LLM应用开发平台，我们通过Docker快速部署： # 创建项目目录 mkdir dify-chrome-mcp && cd dify-chrome-mcp # 下载Docker部署配置 curl -o docker-compose.yml # 启动Dify服务 docker-compose up -d 等待1分钟左右，访问 http://localhost:80 就能看到Dify管理界面。首次使用需要创建账号并完成初始化设置。 第二步：安装Chrome MCP服务器（1分钟） 打开新的终端窗口，安装并启动Chrome MCP服务器： # 安装Chrome MCP服务器 npm install -g @modelcontextprotocol/server-chrome # 启动Chrome MCP服务（会自动打开Chrome浏览器） server-chrome 服务启动后，你会看到类似下面的输出，表示MCP服务器正在9999端口监听： Server running on http://localhost:9999 Chrome browser launched and connected successfully 第三步：在Dify中配置Chrome MCP（1分钟） 现在回到Dify管理界面，进行关键配置： 1.进入设置 > 模型供应商 > MCP服务器 2. 点击添加MCP服务器 3. 填写配置信息： •服务器名称: Chrome-Automation •服务器URL: http://localhost:9999 4. 点击验证并保存，看到绿色成功提示 效果验证：让AI帮你操作网页 配置完成后，你就可以在Dify的Playground中测试你的网页自动化AI助手了。 试试这些实用场景： 场景1：自动网页搜索 请打开百度首页，在搜索框中输入"最新AI技术发展"，点击搜索按钮，然后告诉我第一页的搜索结果标题。 场景2：自动填写表单 请打开"张三"，邮箱栏填写"zhangsan@email.com"，在留言区填写"咨询产品信息"，然后点击提交按钮。 场景3：数据抓取与分析 请打开 工作原理：为什么这很厉害？ 这个组合的厉害之处在于分工明确： •Dify：负责与LLM对话，理解你的自然语言指令，并将其分解成具体的浏览器操作步骤 •Chrome MCP服务器：负责实际控制Chrome浏览器，执行具体的网页操作命令 •LLM（大语言模型）：作为大脑，理解你的意图并规划操作流程 常见问题排查 server-chrome 2.连接失败：检查Dify和Chrome MCP服务器是否在同一个网络环境下，防火墙是否允许9999端口通信 3.操作超时：复杂网页加载需要时间，可以增加超时设置：server-chrome --timeout=60000 4.权限问题：在MacOS/Linux上可能需要权限：sudo npm install -g @modelcontextprotocol/server-chrome 进阶使用技巧 掌握了基础用法后，你还可以尝试这些高级功能： •多页面管理：同时控制多个浏览器标签页，完成更复杂的任务 •用户身份保存：让AI记住登录状态，下次直接操作无需重新登录 •定时任务：结合Dify的工作流功能，设置定时自动化任务 •异常处理：教会AI识别操作失败的情况并自动尝试替代方案 如何学习大模型 AI ？ 由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。 但是具体到个人，只能说是： 最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。 这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。 #AI# #AIAgent# @grok @xai

1. 下载项目，先在 Codex 中，让它阅读项目后写一个说明文档 > 详细解释一下 ~/github/feishu-claude-code-bridge 这个项目的工作原理 ，用mermaid画一些图补充说明，目的是小白看了也能清楚它的工作原理

吴恩达怒批“AI 导致失业论”！我在新加坡看到的真相：企业正排队花钱抢人 “AI 马上要砸掉所有人的饭碗了！”——这段时间你肯定被这种恐慌新闻刷屏了。 但就在这几天，AI 泰斗吴恩达公开发文怒批：“所谓 AI 引发大规模失业，纯粹是不负责任的恐慌故事。大家必须立刻停止这种炒作！” 为什么？听我给你讲讲宏观的谎言和我在新加坡看到的微观真相。 第一，谁在推动“AI 失业”的恐慌？ 吴恩达一针见血：这是三股力量在推波助澜！ 1️⃣ AI 大模型公司： 极力渲染 AI 能取代人类，是为了拉高定价锚点。既然能帮你省下 10 万美金的人工费，收你 1 万美金订阅费不就显得很划算？ 2️⃣ 传统大厂： 需要“AI 提效”的借口，掩盖自己疫情期间盲目扩招后的“裁员遮羞布”，讨好华尔街。 3️⃣ 媒体： 天然偏爱恐慌。“AI 灭绝人类”永远比“AI 改变工作流程”更有流量。 历史上盲目恐惧“人口炸弹”和“脂肪”都带偏了社会决策，今天绝不能再被“AI 失业论”洗脑！ 🇸🇬 第二，实地走访新加坡的真相：根本招不到人！ 昨天我走访了新加坡国立大学（NUS）的计算机教授，真实情况是：懂 AI 的学生供不应求！ 企业甚至愿意交几千新币的“排队费”来买一个进场抢人的名额。 这种恐怖的需求不仅来自科技巨头。昨天我还走访了一家新加坡本地的传统蛋糕店，老板都在想方设法用 AI 改造订单系统和生产排产。 全世界有无数这样急需 AI 改造的中小企业。但是，把大模型落地到业务流程里，极度缺乏一种人才—前向部署工程师（FDE）。既懂 AI 工具，又懂业务场景，缺口极大！ 🚀 总结：停止无效内卷，迎接 AI 就业狂欢 (Jobapalooza) AI 带来的不是失业末日，而是一场史无前例的就业狂欢！ 但我必须提醒一个巨大的培训误区： 别再花大量时间去算模型权重、学底层的神经网络原理了。除非你想去 OpenAI 盖基建，否则这些在日常工作中根本用不到！ 真正的机会在于： ✅ 搞懂 AI Agent（智能体）的工作原理 ✅ 熟练使用最新的 AI 工具组合 ✅ 深入传统企业，摸透他们的工作流，用 AI 帮蛋糕店提升 30% 排产效率！ 现在不是焦虑失业的时候，现在是你躬身入局，成为 AI 时代超级个体的最佳历史机遇！ BTW，我们正在与 NUS 合作策划一系列从零开始的 AI agent 企业应用课程，感兴趣的朋友可以关注起来。 #AI# #吴恩达# #AI就业# #人工智能# #新加坡# #职场发展#