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第二十九集🎨🐦‍⬛🐈‍⬛：Mercedes 还没喷…我的饭先出事了 第二次了🐦‍⬛💀 今天本来只是想介绍 Mercedes✨ 结果一开工🙂 黑猫🐈‍⬛已经先爬上车留下 #喷漆日常# #第二十九集# #Mercedes# #白珍珠# #乌鸦# #黑猫# #猫脚印# #车房日常# #搞笑日常# #reelsviral# #viralreels# #fyp# #jb# #johorbahru# #singapore#

乱世佳人，南北战争，白瑞德的幻影，回不去的12橡树庄园 既然有推友说直接快进到《飘》算了，有道理，那今天写一篇关于乱世佳人的（名字比飘更加有戏剧感）好了。因为今天做手术被医生麻醉了，脑力达不到写技术长文的阈值。 南方与北方？谁是左派？谁是右派？ 南方邦联（Confederacy，奴隶主集团）的核心立场，是竭力维护奴隶制度，强调“州权至上”，并反对联邦政府过度干预。它的社会形态以种植园经济为支柱，建立在等级制之上，与欧洲旧贵族社会有相似之处。在意识形态上，南方强调传统主义，重视血统、秩序和身份等级，强烈反对社会结构的剧烈变动。他们所崇尚的“自由”，其实只是白人地主阶层的自由，而非普遍的公民自由。按照现代政治坐标，南方更接近于右派 / 保守派：强调传统、地方自治与社会等级秩序。 与此相对，北方联邦（Union，联邦派）的核心立场，是维护联邦统一，并逐步走向废除奴隶制。它的社会形态是工业化、资本主义市场，依赖自由劳工与大量移民工人。在意识形态上，北方相对更具进步性，推动制度改革，包括废奴与保护劳工权益；同时强调联邦中央的权威高于地方权力，并倡导普遍化的公民权利（最初仍局限于白人男性，后来才逐步扩展到黑人和女性）。按照现代坐标，北方更接近于左派 / 进步派：强调中央政府、制度改革与社会平等。 然而，需要注意的是，南方也自称在捍卫“自由”与“抵抗强权”，这种话语与今天的美国右派、自由意志主义者颇为相似——“政府别来管我”。而北方虽然走在相对进步的一边，但林肯最初的战争目标并不是“解放黑奴”，而是单纯的“维护联邦统一”，废奴是在战争中期才被明确推上历史舞台。 换句话说，南方代表了保守的身份秩序社会，北方代表了工业资本主义的进步派。但从当时利己的角度来看，双方都在维护自己的生存模式与既得利益，谁也不必谁更“高尚”，也谈不上谁天然更“进步”。历史是后人评说的，所谓“解放”，更多是后世从结果倒推的评价，也离不开人性本能中对生存与利益的驱使。 贱贱的白瑞德 你看白瑞德在楼梯口第一次看向斯嘉丽的那个神情，眯着一双桃花眼，嘴角挂着似笑非笑的弧度，那撮不知道上了多少油的小胡子微微翘起，整个人仿佛在一瞬间把色、欲、调侃、轻佻与欣赏融为一体。我实在忍不住想为这一幕给你截一张图。然而，这个看似放浪不羁的男人，却是全书中最矛盾的人物。 他对南方口口声声的“骑士精神”和“贵族荣耀”其实嗤之以鼻，早就看穿了南方不可能战胜北方，那是一场注定失败的梦。他偏偏又爱上了旧南方最后的“烈火玫瑰”——斯嘉丽。理性上，他是冷静的投机商人，善于在混乱中牟利；情感上，他却又是彻头彻尾的浪漫主义者，甘愿为幻象燃烧。 犬儒的嘴，真情的心。白瑞德永远把自己伪装在嘲讽和轻佻之下，似乎什么都不当真，什么都能拿来调笑。但事实上，他是全书里看得最清楚的人。他鄙视旧南方的虚伪，却又深深被旧南方最后的幻影——斯嘉丽的美貌与野性——所吸引。他既是南方的掘墓人，也是南方的最后一位骑士，所以才会在大局已定时仍毅然加入战局。 斯嘉丽对他而言，是他心里明明知道的幻象，是一个即将坍塌的南方文明所迸发出的最后光辉。 斯嘉丽是当时Sydney Sweeney, 你们都是白瑞德 旧秩序的幻影，总是被具象化为某种符号：十九寸的纤腰、精致的裙摆、被资本、流量与审美变化共同塑造的凝视对象。然而那句话怎么说来着？右派想要回归“常识”。可常识究竟是什么？ 在十九世纪的南方，斯嘉丽之所以能成为幻影，是因为存在一个现实的土壤：种植园经济与黑奴劳动力支撑起上层白人男性的闲余，使他们有能力供养“标准美女”；家庭结构则以男主外、女主内为核心的封闭模式来运转。到了二十世纪中期的西方，类似的“郊区家庭模式”依旧有效——中产男性的一份工资足以养活妻子和两三个孩子，女性的“美丽 + 生育 + 贤妻良母”能够获得物质支撑。换言之，这就是右派所谓的“常识”：标准美女、相夫教子、大家庭，曾经是一个可实际操作的社会模型。 但这种土壤已经消失。经济层面上，后工业化与全球化导致中位数男性的实际收入停滞甚至下降，单靠一份工资已无法支撑传统家庭。文化层面上，女性受教育水平大幅提升，不再愿意完全绑定于家庭角色；“标准美女”也早已不再只是婚姻价值，而被资本转化为流量与符号。社会层面上，生育率下降、家庭模式碎片化，大规模的人口流动和都市化又让“小镇常识”彻底失效。于是，右派所幻想的“常识”在当代已成不可回到的幻境。 这也正是斯嘉丽与 Sydney Sweeney 的象征意义。她们并不代表真实的女性生存状态，而是男性欲望与文明幻象交织出的投影：斯嘉丽是旧南方贵族男性凝视中的“美丽、任性、能生养”，Sydney Sweeney则是现代资本凝视下的“性感、符号化、流量化”。 失落的白人男性正如一支看不见的南方败军： 外表还维持着自尊与倔强（像旧南方骑士）， 内心却知道自己再也回不到那个“靠一份工资养家的幻境”。 他们在幻影（斯嘉丽 / Sydney）前心动，在现实中却只能自嘲、愤怒，甚至转向极端主义。 为了帮助男同胞们深刻的共鸣以及理解，特意奉上一张弗洛依峰。深刻的同情，理解，谁又不是个”中位数“呢。 左右各打40大板，左派是如何在“疯癫”这条路上一路狂奔的：逻辑无限延伸，没有边界 最初，左派的正当性在于“解放力量”。在 18、19 世纪，左派的核心使命是推翻封建特权、解放农奴与奴隶。无论是美国北方的废奴派，还是法国大革命的平等诉求，都代表着历史意义上的“进步”。进入 20 世纪前半，左派继续推动工人权利、女性选举权和福利制度的建立，这些都是社会现代化进程中的关键一步。在这一阶段，左派始终站在“弱者”的一边，推动了普遍权利的不断扩展。 然而，解放的逻辑并未止步。二战结束到 20 世纪 70 年代，民权运动、女权运动与反殖民运动此起彼伏，左派依旧沿着“解放被压迫群体”的轨迹前进。到了 80–90 年代，这一逻辑被进一步外推：既然黑人、女性和工人都应解放，那么性少数、残障群体乃至各种身份认同群体，也都要获得解放。左派逐渐进入身份政治化（identity politics）阶段，权利的焦点从“普遍人”转向了一个个“特殊群体”。从此，左派从“为普遍人争取权利”，演变为“为特殊群体不断制造新权利”。 问题在于，当“解放”的逻辑走到极端，就开始失控。现代左派的困境主要体现在三个方面：第一，道德洁癖化，把政治正确奉为绝对化的信仰，无法容忍讨论或异议，典型表现便是“取消文化”；第二，无限外推，原本的平等诉求转变为对语言、性别和文化符号的过度敏感，甚至出现“动词要解放”“代词无限发明”的荒诞现象；第三，与现实生产力脱节，当左派把主要战场转移到文化与身份，而非经济与制度时，就容易失去群众基础，沦为少数精英的游戏。结果，左派从曾经的“社会进步先锋”，一路向疯癫狂奔。 左派的疯癫，右派的虚伪；我隐约听到硅基大人叹了一口气，人类的智商也就这样了。

《木氏宦谱》（木氏归命永世之图）是记载丽江土司木氏的家谱，是研究丽江历史的重要史料。此图谱本记载从第一代爷爷至第二十五世木德的简略事迹，并附有第一代爷爷至第二十九代的画像。此本应为民国二十年由约瑟夫·洛克委托一位木氏画家临摹的一份忠于原作的摹本。介绍下载：

国内各大企业家蹭马斯克合影， 让马斯克似乎感觉中国变了。 他一直在找一个人，杰克马。 他很奇怪这位会英语、从容自信的中国首富怎么突然不见了。 我们何尝不是？ 川普再度访华，2017年到现在，也就9年。 那年，腾讯和阿里跻身全球市值前十的行列。 华为手机出货量达到1.53亿台，全球第二，超过苹果，逼近三星。 那一年，也是马云最意气风发的一年。 他像武侠小说里的风清扬——自由、张扬、无所不能。 砸900亿搞新零售。 到处演讲，会见各国元首，从容不迫。 主演《功守道》，跟李连杰、甄子丹、吴京对打。 还和王菲合唱《风清扬》。 那时的企业家，身上真有一种"时代主角"的感觉。 许家印财富一年翻四倍，首次成为中国首富。 李彦宏All in AI。 董明珠说华为手机第一格力第二。 就连跑路的贾跃亭，都自信地说"下周就回"。 后来很多人会说，2017年其实是中国互联网黄金时代最后的高潮。 那时的人们，真的相信技术、资本与全球化会永远向前。 2017年底，乌镇世界互联网大会召开。 丁磊组织"东半球最强饭局"。 之后又有刘强东、王兴组织"东兴局"。 饭桌上坐着中国互联网最有权势的一群人。 他们讨论的不只是赚钱，而是未来。 他们那时真觉得，未来在自己手里。 ------- 今天很多年轻人已经忘了， 当时这种"大国叙事"有多强。 你打开电视，是港珠澳大桥。 打开手机，是国产航母下水。 刷微博，是C919首飞。 连综艺和广告，都在讲"中国速度"、"中国奇迹"。 那年，中国首艘国产航母下水。 "一带一路"首届高峰论坛召开。雄安新区设立。 "人类命运共同体"被反复提及。 建军90周年阅兵。 香港回归20周年。 十九大召开。 所有新闻都带着一种历史车轮滚滚向前的气息。 经济学家林毅夫当时预测：到2030年，中国将超过美国成为世界第一大经济体。 今天看，你会觉得这个预测有点乐观。 但在2017年，很多人真信。 自信的人们 但回头看，会有一种奇怪的感觉：那仿佛已经不是同一个时代了。 ------------ 这9年里发生了太多事。 贸易战、疫情、俄乌战争、AI革命、房地产下行、互联网退潮、全球化收缩……世界像被人拧过一遍。 很多当年坚信不疑的东西，现在都变得模糊；很多当年热气腾腾的人和行业，现在已经沉默。 所以，当人们重新翻出2017年特朗普访华的视频时，会有一种强烈的时代感。 那真的是一个"烈火烹油、鲜花着锦"的年份。 那年11月8日，特朗普抵达北京。 很多年后，他仍在不断回味那次访问。 中国的"上升感" 他说，中国仪仗队是他见过最整齐的，"他们身高几乎完全一样，差距不到四分之一英寸"。 特朗普是一个极度重视排场、礼仪与个人感受的人。 你很少见他认真赞美什么，但他后来多次提到那次中国之行。 因为他确实被震撼了。 飞机刚落地，他就被直接带去了故宫。 不是普通参观，是包场。 整个故宫，在夜色里只为特朗普夫妇开放。 红墙、金瓦、宫灯、京剧、文物、长长的御道，像一个文明古国把自己的藏宝阁掀开了一角。 ------- 特朗普后来反复提到一句话："从没人得到过这样的待遇。"他是真的信。 因为美国总统访问别国，一般是进会议室、住酒店、签文件。 很少有人会直接把五百年帝国的中轴线打开给他看。 而2017年的中国，也确实有一种"终于轮到我出场"的心态。那种感觉，就像是一个练了二十年武功、终于下山的少年。 今天再回头看2017年的新闻，会发现一种扑面而来的自信。 那一年春节，央视《新闻联播》推出特别节目——《厉害了，我的国》。 这个词后来直接变成了年度热词。 紧接着，央视财经开始做纪录片《厉害了，我的国》，向全国征集"百姓眼中的中国成就"； 之后又连续播放《辉煌中国》、《大国外交》、《超级工程》。 2017年的中国人，是真的相信"东升西降"已经开始了。 《战狼2》与那个时代 2017年，还有一件特别重要的事：《战狼2》。 今天很多人已经习惯了"战狼"这个词，甚至带点调侃意味。 但在2017年，《战狼2》不是调侃，它是情绪。 它最后拿了56.95亿票房，长期位居中国影史第一。 真正让它成为现象级的，其实不是动作戏，而是片尾那行字幕："当你在海外遭遇危险，不要放弃！请记住，在你身后，有一个强大的祖国！" 那一刻，很多中国观众是真的热血沸腾。 因为过去几十年，中国人太习惯"落后挨打"的叙事了。 突然之间，电影里中国护照能救命了。 这种心理变化，非常巨大。 《战狼1》里的"犯我中华者虽远必诛"，再到《湄公河行动》，再到海外撤侨、亚丁湾护航，这些真实事件和影视作品混合在一起，共同构成了2017年的强国想象。 那年电视剧《人民的名义》火得离谱。 年轻人一边吐槽"达康书记GDP第一"，一边追反腐剧。 今天已经很难想象，一部主旋律电视剧能变成全民流行文化。 但2017年就是这样。 整个社会都处于一种"国家正在变强，而我也参与其中"的兴奋感里。 周杰伦演唱会叫"地表最强"。 范冰冰和李晨对未来也是信心满满，所以宣布"求婚成功"。 大家真觉得，好日子还在后头。 当然，中国男足还是没进2018年俄罗斯世界杯。 有些东西，确实稳定。 世界转向 关于那一年特朗普访华，美方很多高官、幕僚，都写了回忆录。 里面有很多有意思的细节。 比如，有人提到，中方在会谈中不断讲自己的长期规划：产业升级、科技发展、未来目标、合作愿景。 但特朗普其实不太感兴趣。 -------- 他最感兴趣的有两件事： 第一，3000多亿美元的大单； 第二，对他个人的超规格接待。 特朗普是一个非常"具体"的人。他对宏大叙事兴趣有限。 但他对排场、数字、交易、赢，非常敏感。 后来随行人员透露，特朗普对中国国宴印象极深，尤其是中式摆盘与大型宴会组织效率。 他无法理解，为什么几百人的国宴能像机器一样精准运转。 特朗普外孙女唱中文歌的视频，当时被反复传播。特朗普本人特别喜欢这个桥段，经常提起。 因为这让他感觉自己"跟中国关系很好"。 特朗普甚至说，与中国的问题，不怪中国，怪以前的总统。 而2017年的中国，也愿意展示这种友好。因为那时候，中美关系虽然已经有竞争苗头，但整体仍处于"斗而不破"的阶段。 甚至很多中国人当时觉得，特朗普虽然不靠谱，但未必比传统美国政客更坏。 因为他至少"讲交易"。 不像后来那样彻底撕裂。 ------------- 但历史很快转向。 特朗普访华没几个月，中美贸易战开始。 美国开始针对"中国制造2025"。 开始限制高科技出口。开始强调产业链安全。 后来很多分析认为，美国之所以反应如此激烈，一个重要原因，就是中国在2017年前后表现出的那种"高技术崛起"趋势，以及"厉害了我的国"的宣传。 那时候的美国，已经意识到，中国不只是"世界工厂"了，而是在向产业链上游走。 芯片、5G、AI、高端制造、新能源、航天……中国开始全面进入美国最敏感的领域。 而与此同时，特朗普上任后的美国，则不断"退群"。 退出TPP。 退出巴黎协定。 退出联合国教科文组织。 整个美国社会都弥漫着一种疲惫与撕裂。 如果用武侠来比喻。 2017年的中国，像一个刚闯入江湖、准备重塑武林规则的少年。 而美国，则像一个已经称霸江湖几十年、开始对世界失去耐心的老盟主。 于是，冲突几乎不可避免。 因为真正的大国竞争，从来不是意识形态，而是产业、科技、资本与未来。 ---------- 凡是过往 2017年的人们，并不知道后面会发生什么。 没人知道新冠。 没人知道房地产会调整。 没人知道互联网会降温。 没人知道AI会重新洗牌。 没人知道全球化会开始倒车。 所以今天回头看2017，会有一种特殊的感伤。 那是一种"后来的人，重新看旧照片"的感伤。 照片里的人在笑，但你知道后面会发生什么。 现在特朗普"前度特郎今又来"。 中国也已经不是那个青春少年。 这些年经历了太多事，双方都成熟了很多，也都疲惫了很多。 今天再谈中美，以及我们个人， 已经少了2017年的激情， 不再那么意气风发， 也不再那么轻信未来一定线性向上的投资， 兄弟们都多了一份沉稳。。。

这场几十年来最严重的楼市低迷正迈入第四个年头，即使是撑到现在的房地产中介也已快到崩溃的边缘。眼看着房屋销售量锐减，出售周期拉长，越来越多的中介开始离开这个行业，或是寻找第二份工作。

发现一个宝藏应用，@dappOS_com 旗下的新产品 @xBubble_ai 简直惊喜。 记着明天得前几天晚上，为了制作一份详细的新项目投研简报，我全神贯注地在屏幕前与 AI 工具深度互动到了凌晨。 我尝试了多个不同的大模型，不断精进和打磨提示词，希望得到最完美的输出。 这个过程让我深刻意识到，熟练驾驭 AI 需要极高的耐心与时间投入。 我们都满怀期待地想让 AI 成为得力助手，但在实际操作中，为了让结果更精准，我们往往要投入大量精力去引导。 这让我开始思考：一定存在一种更流畅、更懂人心意的方式，让工具真正服务于我们的直觉。 于是，我发现了xBubble，它更加高效几乎能够一键解决我的烦恼，一图看清！ 2.如今大模型的迭代日新月异，获取强大现在各大平台的新模型层出不穷，算力早已不是瓶颈， 但真正拉开体验差距的是什么？是“会写神级提示词”与“不会写”的差距，是“懂代码和编写技能（Skill）”与“完全不懂”的差距。 为了让大家直观感受到这种体验上的天壤之别，我们可以从几个真实的投研和工作场景，来看看传统 AI 工具和采用“低提示词”理念的 xBubble 到底有何不同：  3.对于很多追求高效的专业人士和中小团队来说，这背后隐藏着巨大的隐性时间投入。 为了让 AI 的输出稳定可靠，我们需要持续评估不同模型在各类任务中的表现，精心挑选适配的工具组合。 很多创业团队也面临着权衡：增设专职岗位预算较高，而让现有团队从头学习 AI 调优，沟通和学习成本同样可观。 更重要的是，每当大模型迎来更新，我们积累的经验往往需要重新建立。 我们真正渴望的，是一个能精准理解模糊指令、即开即用的智能系统，让大家把宝贵的时间集中在核心业务上。 4.好消息是，技术创新的脚步总能为我们带来极佳的解决方案。 近期 dappOS 推出的 xBubble 就是那个让人充满期待的行业破局者！它创新性地提出了 Low-prompt AI0理念，简单来说，就是“AI 替用户使用 AI”。 其核心枢纽 Bubble Pilot 就像一位超级懂你的智能管家，你只需要像和朋友聊天一样输入一句简短的需求，Pilot 就会自动接管后续的所有统筹工作。 它能迅速识别任务类型，自动匹配最优的处理路径，将繁杂的模型挑选、提示词构建、工具调用全部包揽，让你轻松畅享一键直达结果的愉悦体验。 你可能会好奇，Pilot 为什么能如此精准地理解我们的意图？ 这要归功于其背后时刻都在成长进化的强大引擎——Bubble Engine。这是真正的“AI 学习 AI”。 当你提出一个新颖的需求时，Engine 会在后台自动生成海量的解决方案组合，  通过严格的测试框架与质量标准进行比对，最终将最高效、最完美的路径固化为通用的 SOP。 这意味着，在 xBubble 的生态里，随着大家的使用，高难度的技能会被自动沉淀，哪怕是零基础的小白 也能毫不费力地直接调用这些千锤百炼的最优解，获得大师级的交付品质。 为了满足极其多元的使用场景，xBubble 精心打造了两种极具安全感与实用性的运行环境。  第一种是云端的“Bubble Computer”，这是一个端到端的专属工作区。 面对需要搜集资料、撰写、排版等多步协同的复杂项目，它会自动开启安全的沙盒环境，按需加载所有技能，一气呵成地完成并交付最终成果。 第二种是主打本地陪伴的“Bubble Personal”模式，它能在你的设备上安全运行，协助管理本地文件与日程， 回想当初那个专注打磨提示词的夜晚，如果当时有 xBubble 的协助，我只需轻松输入一句“请帮我汇总今日链上热点并生成一份深度简报”， 便可去享受一杯香醇的咖啡，回来就能收获排版精美的专业成果。 科技演进的终极方向，永远是让人的创造力得到最大程度的释放。 正如 xBubble 所倡导的核心愿景：AI 应该学习 AI，AI 应该使用 AI，而用户，只需陈述目标。 兄弟们冲一波官网： dappOS 官网（

每天打飞机十次的最佳时间： 第一次打飞机：6:30(排毒又养颜) 第二次打飞机：8:30(体贴又健康) 第三次打飞机：11:00(解乏又放松) 第四次打飞机：12:50(减负又减肥) 第五次打飞机：15:00(提神又醒脑) 第六次打飞机：17:30(消化又吸收) 第七次打飞机：19:00(解毒，排泄) 第八次打飞机：21:00(预防血稠) 第九次打飞机：22.30(拜佛成仙睡好觉) 第十次打飞机 : 00: 00(挖坑台棺敬仙人) 你学会了吗，记得每天打飞机十次哟～～

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

AI时代，真的「只要你学得够慢，你就不用学了」吗？ 最近网络上有个说法还挺火的 「AI时代，只要你学得够慢，你就不用学了。」 我第一反应是，这话听起来很有道理。 我想起自己两年前熬夜学LoRA微调，想着可以用来模仿我的写作风格，然而skills出来了，发现效果可能还比我训的LoRA更好。 所以「等」赢了？「学得慢」赢了？ 如果你只是一个普通的AI用户，那这句话可能没错。但如果你不甘于只当个「时代喂你啥你就吃啥」的被动者，你想主动把握AI行业发展的脉络，你就不能等。 我仔细想了想，我感觉不是这样的，我想分享下自己的看法。 「等」赢了，但不是因为等 LoRA的故事是真的，类似的情况我遇到过不止一次。两年追热点下来，确实有不少「当年要做没做，后来发现不用做了」的案例。 但有个问题值得反问自己：你知道LoRA是什么、你知道skills出现了、你知道两者可以做横向对比，这个判断力是哪来的？ 不是从「等」里来的。 是从两年每天追热点的积累里来的。 因为很多人把「某件具体的事没做」等同于「不用学习」，这两件事完全不在同一个维度上。你「等」到了更好的方案，是因为你有足够的背景知识认出了它。一个完全不了解这个领域的人，他的「没做」只是「不知道」，不是「有判断力的等待」。 工具层可以等，认知层不能等 我2016年开始做机器学习和深度学习，做了好几年数据科学家。到了大模型时代，周围的人都在聊LLM，我一度觉得当年学的那套东西废了。 sklearn怎么调、XGBoost怎么训，这部分确实边缘化了，我不否认。 但我后来发现，真正值钱的东西没废：怎么设计评估体系、怎么防止数据泄露、怎么把一个业务问题转化成模型问题。这些判断力，大模型时代反而更稀缺（因为99%的「AI应用开发者」根本没有这个训练，看到模型输出「看起来对」就交付了）。 工具层的东西，半衰期确实很短，可能18个月就轮换一批。这部分确实可以「等等看」，等生态稳定了再下场，往往比头一批踩坑的人省力。 认知层的东西，没有捷径，也没有办法「等别人替你建立」。你在等的时候，别人在建立判断力的坐标系，你进来以后只能接受别人嚼过的知识，创造空间已经被占了。 比AI工具本身更有价值的 追了两年热点，我发现有一件事比「学到了什么具体技能」更值钱，那就是，我比周围大多数人更能「春江水暖鸭先知」。 某个技术出来，我大概知道它处在哪个演化节点，是真风口还是炒作，值得深入还是等等就过了。 但我一度很困惑，这种「看清楚行业方向」的能力，对我一个打工人有啥用？又不是创业者也不是投资人，判断对了趋势，我也只是回去开早会。 这个落差是真实存在的，不想粉饰。 但仔细想，这个能力其实在影响三件事： 第一，在组织里的位置。大多数团队里，「知道该做什么」比「把事做完」稀缺得多。能帮团队过滤噪音、判断方向的人，话语权不一样。 第二，选雇主的质量。能判断一家公司的技术方向是不是真的对，让你在上升期公司和下沉期公司之间选对的概率高很多。这个差距，可能比一次跳槽涨薪重要得多。 第三，这个认知要是有地方输出，是可以变现的。其实就是把「春江水暖」的判断力转成内容，内容建立影响力，影响力长期会带来预料不到的机会。 所以「只要你学得够慢，你就不用学了」，这话对不对？ 我的观点是：对了一半，但被大多数人用来当借口的那一半，恰好是错的那半。 工具层，确实可以等，工具肯定越来越先进，越来越好用，「等等党」在执行层有合理性。 而且在AI时代，这句话本意其实是在说，不要因为错过一个热点而着急，不用FOMO，在AI时代，应该少点焦虑。 但是认知层面，并不会因为你用过的某个AI工具过期了而没学到东西。你追热点的过程看起来很多东西「白学了」，但那个过程本身在建立一张地图，这张地图才是真正的资产。 把「某些工具不用学」误读成「可以少学、慢学、躺着等」，两年后你会发现，你确实等到了更好的工具，但差距在于，人家积极学习的，拿到新工具是真的能做出新东西，等等党拿到新工具，也就是跑个demo自嗨一下，感觉自己站在了时代前沿，实际上还在原地。 而且还有一个时间差的问题值得说。 新工具出来之前，积极的人早就在用当时条件下能用的东西硬拼出来了。RAG还很粗糙的时候，他们已经在生产环境里跑起来了，踩完了坑，知道哪里会出问题。Agent框架还不稳定的时候，他们已经用LangChain拼出了第一版，虽然屎山，但用户在用、反馈在收、迭代在跑。 等等党在等什么？等一个「更成熟的方案」。方案成熟了，他们入场，发现已经是红海。不是因为他们来晚了几个月，是因为那几个月里，积极的人已经建立了用户认知、跑通了商业模式、或者单纯地把某个领域的坑全踩完了，护城河就这么起来的。 更关键的是，这种「拥抱新技术」的习惯本身会复利。积极的人用惯了在局限条件下想办法，新工具一出来，他们比任何人都先知道怎么用好它。等等党等到了新工具，还是原来那个姿势，demo跑一跑，然后继续等下一个。 #AI# #AIAgent# @grok @xai

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