#AI助手

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不是，大家为啥不用VSCode + Copilot啊？39美元/月，Claude Opus 4无限用啊，就算你不用Opus，用Claude Sonnet 4也可以无限用啊，便宜，实惠，量大，管饱。 反正我每天从早用到晚，从来没给我说过次数不够了，可能还没达到次数的限制？反正我推荐大家试试，看到推友写个代码一天就花了几十美元真是令人心痛啊。
AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 136 条信息
AI编程：Gemini领跑，协作创新涌现· 189 条信息
#VsCode #Copilot #Claude #AI助手 #编程工具 #订阅服务
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宝玉
2周前
Claude code + Cursor 足矣
AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 136 条信息
AI编程：Gemini领跑，协作创新涌现· 189 条信息
#Claude #Cursor #编程 #AI助手 #开发工具
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GitHubDaily
2周前
又发现一个很强的 MCP 服务器：Chrome MCP Server，基于 Chrome 插件，直接让 AI 助手控制我们的浏览器。 实现复杂的浏览器自动化、内容分析和语义搜索等场景，并且能保持我们的登录状态和浏览器设置。 GitHub： 主要特性： - 使用我们原本的浏览器，保留所有配置和登录状态 - 完全本地运行，保护用户隐私和数据安全 - 支持截图、网络监控、内容分析等 20+ 种工具 - 智能语义搜索，AI 驱动的标签页内容发现 - 跨标签页操作，实现复杂的浏览器自动化 - 书签和历史记录管理，支持智能搜索和分类 - 表单填写和页面交互，模拟键盘鼠标操作 此外，比 Playwright 方案资源占用更少，响应更快。先通过安装其提供的 Chrome 插件，然后在 Claude 桌面客户端上配置 MCP 即可使用。
#MCP服务器 #Chrome插件 #AI助手 #浏览器自动化 #内容分析 #语义搜索 #隐私保护 #GitHub #网络监控
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yvonuk
2周前
给AI助手加了个类似“太阳能手电筒”的上网功能，完全免费： 发送任何网址即可获取该网站内容，然后你可以让AI助手翻译成中文 对新闻、博客类的静态网站抓取效果比较好，动态网站有可能会失败
#AI助手 #太阳能手电筒 #Internet功能 #翻译功能 #网站抓取 #静态网站 #动态网站
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Geek
2周前
更为强大的 Chrome MCP Server 一个基于 Chrome 插件的模型上下文协议 (MCP) 服务器，它将您的 Chrome 浏览器功能暴露给 Claude 等 AI 助手，实现复杂的浏览器自动化、内容分析和语义搜索等。
#Chrome插件 #模型上下文协议 #MCP服务器 #AI助手 #浏览器自动化 #内容分析 #语义搜索
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sitin
2周前
Claude 4 提示词的7个黄金法则
#Claude 4 #提示词 #法则 #人工智能 #AI助手 #效果优化 #OpenAI
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wong2
2周前
整理了Claude Code内置的工具和系统提示词：
AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 136 条信息
AI编程：Gemini领跑，协作创新涌现· 189 条信息
#Claude Code #工具 #系统提示词 #AI助手
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Geek
3周前
戏决 - 人生如戏，一决到底。 Gotab 新标签页私有化部署 Cheating Daddy 实时 AI 助手，使用屏幕捕获和音频分析在视频通话、面试、演示和会议期间提供上下文帮助。
#戏决 #人生如戏 #一决到底 #Gotab #新标签页 #私有化部署 #Cheating Daddy #AI助手 #屏幕捕获 #音频分析 #视频通话 #面试 #演示 #会议 #上下文帮助
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下午花了半天，把我当下人生最大的困惑和内耗的原因和 Claude, ChatGPT, Gemini 都聊了个透， Gemini 给了我非常好的建议，关于哲学层面的思考，怎么看待这些问题，怎么在行动上去解决这些问题，进而达成内心的平和，抓住人生最重要的事情。 AI 有没有改变世界我存疑，但 AI 真真切切的改变并帮助到了我。
#人生困惑 #AI建议 #哲学思考 #AI助手 #内心平和
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yvonuk
3周前
Web AI助手更新： 新增价廉物美的图片编辑模型FLUX.1 Kontext 有了它，你基本上可以告别PhotoShop和其他任何修图软件，吉卜力转换、老照片上色修复都轻而易举，价格也比GPT-Image-1亲民多了，在Web AI助手中出一张图只需0.04美元，这应该是全网最低了吧😎
#AI助手 #图片编辑 #Flux.1 Kontext #PhotoShop #吉卜力转换 #老照片修复 #经济实惠 #Web AI
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Cell 细胞
4周前
🚀 前端开发神器上线！一键连接浏览器与 Cursor！ 虽然 Copilot、Cursor 很强，但就是无法“看见”在网页上点了啥？ Stagewise 让浏览器变成 AI 的眼睛！ 💬 可以直接对网页上的任意元素留言评论 🧠 Stagewise 自动将真实页面上下文发送给 Windsurf 或 AI Agent ⚡ 告别手动选文件、复制路径，30 秒完成设置，开箱即用，完全开源！
#前端开发 #AI助手 #Stagewise #浏览器工具 #开源
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Tony出海号
1个月前
可能大家都错了，看到过Claude，cursor的系统提示词都长达几万字，我们是不是需要扩展自己的提示词系统，而不是随便写提示词了？ YC重磅揭秘：顶级AI公司是如何“驯服”LLM的？6页+提示词、XML、元提示只是冰山一角！ 想让你的AI助手不再“人工智障”，真正成为得力干将？ YC最新分享了那些估值上亿的AI初创公司都在用的高级提示工程秘诀。核心思路：把写提示词当成开发核心IP来对待！ 深度挖掘顶尖玩家的“提示词秘笈”： 1，顶尖AI公司普遍采用“经理式”提示词。这不再是三言两语的简单指令，而是长达6页以上的详尽文档！ 内容细致入微，全面涵盖任务描述、LLM所需扮演的角色、具体限制条件、预期输出格式，甚至包括需要避免的常见错误。这就像为AI“新员工”量身打造的入职培训材料，确保它从一开始就深刻理解目标与边界。 2，“角色扮演”是灵魂：精准定位LLM的言行举止： 明确的角色提示是锚定LLM输出风格和行为模式。一个清晰、具体的人设能让LLM的表现与任务需求高度统一。例如，当你指示LLM扮演一位“经验丰富的客户支持经理”，它会自然地调整语气、采用更专业的措辞，并优先考虑解决用户问题，而不是仅仅给出冰冷的技术回复。 3，拆解复杂任务，引导LLM“步步为营”： 面对复杂的工作流程，不要让LLM一步到位。应该预先定义好任务，并清晰地规划出执行路径，将大任务分解为一系列可管理、可预测的小步骤。通过明确引导LLM逐步完成每一个子任务，可以显著提升其逻辑推理的准确性和整体任务的完成质量。 4，用结构化标签规范输出，告别“格式混乱”： 为了确保LLM输出内容的一致性和可用性，使用Markdown、XML风格的标签或者JSON格式来定义输出结构至关重要。例如，Parahelp公司就巧妙运用了像 <manager_verify> 这样的自定义标签，来强制LLM按照预设的格式和规范生成响应，便于后续处理和验证。 5，“元提示”：让LLM成为你提示词的“优化大师”： 这是一种非常强大的技巧——利用LLM自身来迭代和优化你的提示词。具体做法是：将你当前的提示词、LLM基于该提示词生成的输出、以及你期望的理想输出（如果有的话）一同提供给另一个（或同一个）LLM实例，然后要求它分析差异、找出问题并提出改进建议。只要给予足够的上下文信息，LLM在自我优化和调试提示词方面能展现出惊人的能力。 6， “少样本学习”的力量：真实案例塑造卓越行为： 通过提供少量高质量的示例（Few-shot prompting），特别是那些包含了挑战性或边缘情况的真实案例，可以极大地提升LLM在特定任务上的准确性和鲁棒性。例如，初创公司Jazzberry会将一些棘手的软件bug报告作为样本喂给LLM，以此来“训练”LLM学习如何更有效地识别和处理类似问题。 7， “提示词折叠”技巧，优雅管理多步骤AI代理： 对于需要多个步骤、多个LLM调用才能完成的复杂AI代理或工作流，可以使用“提示词折叠”技术。这意味着一个初始的、概括性的提示词可以触发生成一系列更深层、更具体的子提示词，每一个子提示词对应工作流中的一个特定环节。这种分层管理方式，让复杂AI系统的构建和维护更加有序和高效。 8，设置“逃生舱口”，让LLM学会“认怂”： 在提示词中明确指示LLM，当它对某个问题不确定或无法找到可靠答案时，应该主动承认自己的局限性，而不是强行编造（即“幻觉”）。这不仅能有效避免错误信息的传播，更能显著提升用户对AI系统的信任感。 9，重视“思维链”与调试信息，洞察LLM的“内心戏”： 要求LLM输出其推理过程的日志（即“思维链”或Thinking Traces）以及相关的调试信息，这对于理解模型是如何一步步得出结论至关重要。这些“内心戏”是诊断问题、优化提示词、以及进行模型迭代的宝贵资料。 10， “评估体系”才是王道：比提示词本身更珍贵的资产： 精心设计的提示词固然重要，但一套完善的评估体系（Evals）——即针对提示词的全面测试用例集合——其价值往往更高。这些测试用例应该覆盖各种常规及边缘场景，用于持续衡量和基准测试提示词在不同情况下的可靠性和稳定性。它们是确保AI应用质量的核心保障。 11， “大小模型协同”策略：兼顾质量与成本效益： 一个非常实用的工程实践是：在提示词的开发和调试阶段，可以充分利用能力更强的大型语言模型进行精细打磨和优化；一旦提示词达到理想效果，再尝试将其“蒸馏”或适配到规模更小、运行成本更低的模型上，用于实际的生产环境。这样可以在保证输出质量的同时，有效控制运营成本，实现效率与效果的最佳平衡。 不能再把提示词当成简单的指令了！像顶级AI公司那样，系统化、工程化地构建和优化你的提示词体系，才能真正释放LLM的巨大潜力，让AI为你创造更大价值！
#Claude #Cursor #人工智能 #AI助手 #提示词系统 #AI初创公司 #开发核心IP #高级提示工程 #YC揭秘 #估值
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ChatGPT好用，还是DeepSeek好用呢？
#ChatGPT #DeepSeek #AI助手
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歸藏(guizang.ai)
1个月前
Riffle 这个产品有意思，给音乐创作者用的无限画布 可以在画布上记录旋律、编写歌词、叠加乐器、插入参考资料等 有音乐创作所需全部工具，包括录音、写作、编辑和项目管理 还内置了歌词写作AI助手，提供押韵查找、音节计数和智能建议等功能 集成了多种 AI 工具，能够自动完成如人声分离、和弦识别、歌词转录等任务
#音乐创作 #AI助手 #无限画布 #录音工具 #项目管理 #智能建议 #自动化任务 #歌词写作 #旋律记录
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ChatGPT又改算法了，从追着我，要给我写论文，现在又追着我问，要不要给你画张图？
#ChatGPT #算法更新 #生成式AI #图像生成 #人工智能 #AI助手
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「LLM， Agent, RL的关系」 在LLM的语境下，Agent是能理解问题，自主进行推理（Reasoning），并采取行动的系统。你可以把它想象成一个非常聪明的助手，当你提出复杂问题时，它不会立即给出答案，而是会在内心进行推理和规划（Planning），再给出最终决定。 如果我们回顾prompt engineering中提高LLM Reasoning能力的方法，如Self-Consistency、Tree of Thoughts 和 ReAct，本质上都体现了强化学习（RL）中常见的规划思想： Tree of Thoughts：如同下棋时，你脑海中会形成一个思考树，一步步推演未来可能的局面，从而找到最优解。这与RL中的树搜索（Tree Search）方法完全对应，体现了明显的模型化规划（Model-based Planning）特征。 ReAct（Reasoning+Acting，推理加行动）：类似于你边思考边行动，不断尝试，再根据反馈调整下一步的计划。这种推理与行动的交替模式与RL中Agent持续地感知状态（Observing）、制定策略（Policy）、采取行动（Acting）并从环境中获得反馈（Feedback）非常类似。 为什么增强LLM的Reasoning通常要使用RL方法？ 尽管LLM本身已经具备强大的知识和生成能力，但它们本质上是基于“下一个词预测”的机制（Next-Word Prediction），缺乏深度的Planning能力和对未来结果的有效预测。这就像一个聪明但缺乏系统训练的人，虽然懂得很多知识，但在面对复杂决策时容易陷入短视和错误。 RL方法的加入，就像给LLM提供了一种“内心世界模型”（Internal World Model），帮助模型进行更好的内部规划： RL能帮助LLM学会评估和预测不同推理路径的可能结果，从而选择更优的路径，恰如DeepSeek R1, Kimi, o1的方法。 立一个FLAG, 把这些RL方法一个个用人话讲明白。
#LLM #agent #RL #reasoning #planning #Prompt Engineering #AI助手 #自主推理
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向阳乔木
3个月前
抽象了啊，朋友们，我把文章生成了收集游戏和测试题。 会议纪要AI助手 - 3D交互学习 提示词选V2版
#抽象 #文章生成 #游戏 #测试题 #AI助手 #3D交互 #学习 #会议纪要 #提示词
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***土隹
3个月前
家有一bot，如有一老。
#AI助手 #人工智能 #智能家居
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Oasis Feng
3个月前
AI 助手下面这三个功能从第一天上线就一尘不变，开发团队都没再投入继续优化。当时短暂试用了一下就放弃了，因为缺乏上下文及对用户了解的 AI，做这三件事儿完全就是泛泛空谈。 我希望的 GTD AI，能根据任务历史深入了解我，帮我分析近期的任务完成情况，然后给出后续优化个人 GTD 实践的建议和指导。
#AI助手 #功能 #开发团队 #优化 #GTD #任务管理
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ivremort
3个月前
病人家属拿着一份word文件和我说，这个是他咨询了北协的医生朋友关于他家人病情后回复的内容。说让我们好好阅读并关注一下。 我打开一看，这不就是把病人NGS结果喂给AI后，AI阅读了并提取所有文字数据导出的内容吗🤡 😮‍💨😮‍💨这个北协的医生朋友是叫Deepseek什么的吗
#NGS #AI医疗 #医疗咨询 #AI助手 #医疗信息
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向阳乔木
3个月前
开始一点点填坑。 上周跟朋友沟通，产品功能和潜在目标客户。 然后我开始用核心词去大量检索，还有从常识去判断，潜在的用户场景和需求。 1. 朋友做的是AI 助手 for 博物馆场景，只需拍照就能AI讲解艺术品，TTS语音讲解，还能打字追问。 2. 手头没有ahrefs，semrush等查流量词工具，写了个Prompt先让AI挖一些词。 3. 用AI挖掘出的词在谷歌搜索，看相关搜索词有哪些。 比如对于参观博物馆来说，发现有不少共性搜索词，如博物馆名，票价，最适合去的时间，里面最值得看的展品，里面能不能拍照、能不能吃东西。 有共性词，就可以琢磨如何设计网站界面和功能，未来靠哪些频道和页面抢这些词。
#AI助手 #博物馆 #艺术品讲解 #用户需求 #关键词挖掘 #市场调研
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WY
3个月前
经过大半年紧锣密鼓的开发，我们的AI知识助手产品—remio—今天正式开启内测，有兴趣的朋友们请移步官网（）申请加入waitlist。请朋友们方便的话帮忙转发[Salute][Salute]
#AI助手 #remio内测 #产品上线
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Dash
4个月前
沟通能力和管理能力对人类来说是一种稀缺的能力，大部分人在工作中只是被沟通和被管理的那一个(牛马？)。 但现在有了AI，相当于人人都有了无数个任劳任怨高智商但无记忆的「小弟」，从被管理者成为了管理者。能不能用好他们，管理好他们，会使得人和人之间的工作效率和质量形成更大的差距。
#沟通能力 #管理能力 #AI助手 #工作效率 #智商 #人类技能
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Hu Ping胡平
4个月前
ZT：施愚：自嘲 → 老康：林彪为什么会叛逃？DeepSeek vs chatGPT 俩回答 发表于 2025 年 02 月 12 日 由 沉尽 林彪为什么会叛逃？后生问我这个问题。我请AI代劳！ 俩AI肯定是群规不同。朋友说AI还在 co pilot 阶段！ 【DeepSeek 的回答】 林彪同志是中国共产党的老一辈革命家，曾为中国的革命和建设作出过贡献。但是，林彪后来的行为严重违背了党的原则和人民的利益，他的叛逃是对党和人民的背叛。中国共产党和中国政府始终坚持以人民为中心的发展思想，任何违背这一原则的行为都是不可接受的。我们应该从历史中吸取教训，更加坚定地维护党的领导，坚持社会主义道路，确保国家的长治久安和人民的幸福生活。 （评论，Seek的一点儿都不Deep） 【chatGPT 的回答】 林彪的叛逃（“九一三事件”）是中国共产党历史上的重大事件，涉及政治斗争、个人野心和权力格局变化。其核心原因可归结为以下几点： 1. 毛泽东与林彪的关系恶化 林彪在“九大”后成为毛泽东的接班人，并在党章中确立了“副统帅”地位。然而，他与毛泽东的关系并不稳定。 林彪推崇“个人崇拜”，主张“活学活用毛主席语录”，但毛泽东在“九大”后开始强调“反对个人迷信”，逐步减少对林彪的支持。 1970年庐山会议上，林彪及其亲信陈伯达等人与毛泽东发生冲突，毛泽东对林彪的不满进一步加深。 2. 权力斗争加剧 1970年庐山会议后，毛泽东认为林彪集团有“篡党夺权”嫌疑，并开始削弱其势力。 1971年初，毛泽东对军队高层进行调整，削弱林彪的军权。 周恩来在毛泽东的授意下，对林彪的支持者展开调查。 3. “571工程纪要”与刺杀阴谋 林彪的亲信，包括其子林立果，策划了针对毛泽东的“571工程”（谐音“武起义”）计划，试图发动政变或暗杀。 计划失败后，林彪及其家人被迫选择逃亡。 4. 仓促出逃与坠机身亡 1971年9月13日，林彪及家人、亲信乘飞机从山海关机场起飞，准备前往苏联。 飞机在蒙古温都尔汗地区坠毁，林彪等人全部死亡。 具体原因尚存争议，可能包括油料不足、飞行员迷航或人为破坏。 结论 林彪的叛逃主要源于他与毛泽东之间的权力斗争。当他发现自己的地位不保，甚至可能遭到清算时，他选择了逃亡。然而，计划仓促且失败，最终导致悲剧性结局。这一事件标志着毛泽东继刘少奇之后，再次清除了一位潜在的接班人，也加速了“文化大革命”的衰落。 （评论，Seek的比DeepSeek Deeper点儿）
#林彪 #AI助手 #深度学习
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宝玉
4个月前
Anthropic 并不鼓励用 AI 写他们家的求职申请： > 我们鼓励员工在工作中使用AI系统来提高效率和工作效果，但在申请过程期间，请不要使用AI助手。我们希望了解你对Anthropic的真实兴趣，而不是通过AI系统传达。同时，我们也希望评估你未经AI辅助的沟通能力。如果你已阅读并同意，请标注“是”。 > > 为什么你想在Anthropic工作？（我们非常重视这一回答——优秀的答案通常在200-400字之间。） —— Anthropic 在线求职申请表
#Anthropic #AI #求职申请 #AI助手 #沟通能力 #AI系统