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みんな待たせたね😭💦💫 平日おつあまだよ🍓🐈‍⬛💕 華金を楽しく中華に彩ろう🀄️ 4月ラストの『#AIフライデーチャイナタウン』# ⏳️今から〜4月25日㈯6時18分⌛️ イラスト、リアルフォト、性別は問いません🎶 ステキな華金✨創りましょ✌ 4月24日は「#日本ダービー記念日」🏇💨# ﾙｰﾙ等の詳細はALTへ👇️

華金を楽しく中華に彩りましょう🀄️ 4月最初の『#AIフライデーチャイナタウン』# ⏳️4月3日㈮０時〜4月4日㈯6時37分⌛️ 今回の衣装は「#水の日」に因んで美少女AIキャラクターのノアたん#(@_Noah_AI_)にデザインしてもらいました😆💕 水をイメージしてくれた造りが美しい💕 ルール等の、詳細はALTへ👇️

1/ 一家公司能把 AI 用到什么程度？ Greg Isenberg 分享了 49 条建议，从企业知识库、Skills、Agent 编排，到自动化生产、营销增长，几乎覆盖一家公司的全部运营环节。🧠 核心思路是：把公司的知识变成 AI 的记忆，把重复工作变成 Skills，再让 Agent 持续执行和改进。 一套完整的 AI 原生公司搭建指南。👇

近期在研究 DeepSeek Harness，也研究了一些能够让 Agent 在自主性和可调试性上获得更大提升的插件。挑了几个觉得还不错的，列出来，大家也可以试一试。 1）dsh-market：DSH 的插件市场，支持插件搜索、安装和更新。建议优先安装，后续探索插件会方便很多。 2）dsh-context：个人比较推荐。可以直观地看到 Context 的变化、Token 消耗和多 Agent 的运行状态。对于分析长任务中的决策偏差很有帮助，Agent Debug 正在从 Function Profiling 走向 Decision Profiling。 3）dsh-ops：优化 Shell、文件操作和工具调用，减少 Token 消耗与执行开销。Agent 的性能优化，很多时候还需要从工具接口和执行路径入手。 4）dsh-agent-teams：支持多 Agent 协作、任务依赖和状态持久化。比较值得研究的是任务调度与异常接管机制，多个 Agent 如何高效协作，仍然是个很有挑战的问题。 5）Hindsight：提供 Retain、Recall、Reflect 三类能力，让 Agent 能够积累和复用历史经验。长期记忆的价值在于让过去的经验影响未来的决策。另外，billion-context 也有相似的上下文延续能力，只不过它更侧重超长会话的分层压缩与历史信息找回，适合长程任务。 6）Ouroboros：通过 MCP 接入 DSH，围绕目标、执行和评测持续迭代。比较有意思的是，它开始尝试让 Agent 根据反馈调整自己的执行方式，向更深层次的 RSI 探索。 这几个项目从执行调试、效率优化、多 Agent 协作，到长程任务、长期记忆和自我改进，覆盖了 Agent 工程中几个比较重要的方向。 不过，我觉得目前还缺少一个比较成熟的任务管理插件，能够统一承接日常 TodoList、聊天和其他渠道产生的任务，管理优先级，并根据任务的复杂度、风险和 AI 的执行能力进行分级处理。简单任务自主完成，复杂任务持续推进，涉及关键决策和敏感操作时再交给人。 最近我也在写一个插件，尝试解决这块的问题。希望把任务管理、主动调度、分级自主执行和人工接管整合起来，让 Agent 能够真正承担更多日常工作。 有其他好用的插件，也欢迎推荐。👍

SpaceXSI Principal Engineer @poteto 在 AI Engineer Code Summit 2026 @aiDotEngineer 分享「All Code Is Slop (Except Mine)」 她真正想论证的是软件工程师的工作变化：在大幅提高产出的同时，维持甚至提高代码质量。 有人把这条路叫做软件工厂，她更愿意把它说成信任！

今天才知道 Tailscale 原来支持直连，以前总以为它像 Cloudflare Tunnel 一样要绕一大圈，压根没抱什么连接体验的指望。 - 换成 OpenBot，发现支持自建部署到服务器，服务端和APP 连接很方便。 - 看了下最低配置要求，4 GB 内存仅够支撑 2 个并发回合，手里的翻墙小鸡就别考虑了，只能部署到家里的服务器上，原计划用我熟悉的Frp打洞远程访问。 - 全权交给 AI：PVE 新建一台 Ubuntu 24.04 LTS 虚拟机，安装 OpenBot，顺便安装 Tailscale 试试速度。 - 没想到 Tailscale 成功实现了直连，手机流量到 PVE 服务器延迟只有 39 ms 左右，大大超出预期，实际使用几乎感受不到延迟。 - OpenBot 登录邮箱后，本地和手机都能顺畅迅速切换到 PVE-OpenBot，整体使用体验非常出色，分享出来供大家参考。

个人直觉上觉得这次恐慌下跌是一个短期行为而不是结构行为，不构成财务建议 因为很明显，现在过多利空因素聚集在一起，偶然性太大，中期选举、黄仁勋、anthropic 上市、BN 被盗等 最近研究字节、腾讯、阿里、dps 2027 的 AI 战略，感觉投入还是比较激进，没有看到明显收缩

AI 创业公司的估值已经卷到万亿美元了。🚀 Deedy 整理了一份最新榜单：截至 2026 年 11 月 14 日，共有 30 家 AI 创业公司估值超过 100 亿美元，且公开披露的年化收入至少达到 1 亿美元。 前三名相当夸张：

有人说 AI 时代对文科生有利 殊不知，替代初级理科生（程序员）还需要一个付费的 AI 替代初级文科生（合同、财务、文案、策划、设计、内容）只需要免费的 AI 就足够了