#自动化

1个月前

🚀💻 AI 一人公司技术栈（2025 年 11 月）这一个月深刻体会到：独立开发太忙了，不要把时间花费在无谓的事情上要经常进行断舍离才行！我把能省时间、减少重复劳动的留下来了。 1. 核心生产力 - Cursor：写代码最稳的主力，日常开发基本离不开。（最近发布了 2.0，增加了代理模式，提升了并行能力） - Dify：做 AI 原型或内部工具超快，私有化部署后也不担心安全问题。 - 🎈n8n：帮我把干了大量重复活自动化：AI 早报，任务提醒，数据清洗等。 2. 前端开发 - Next.js + Tailwind CSS：依旧是最丝滑的开发组合。 - Shadcn UI + Lucide Icons：好看、省心，用现成组件不必自己抠 UI。 - 🎈Vercel AI SDK：几行代码接上 AI 聊天，和 Next 配合无敌。 3. 后端开发 - FastAPI：轻量、清晰、开发速度快。 - NestJS：结构化强，大项目稳住不抖。 - Alembic / Prisma：数据库迁移必备。 4. 数据库 - PostgreSQL：复杂业务的优选。 - MongoDB：节奏快、结构灵活的小项目特别合适。 - Supabase：认证 + 存储 + 实时能力全带，适合快速交付。 5. 部署 & 运维 - Docker + Compose：环境一致的基本功。 - GitLab CI / GitHub Actions：提交即部署，心态轻松很多。 - Cloudflare：安全、速度、缓存，一步到位。 - 🎈DigitalOcean：部署简单稳定，价格对独立开发者很友好。 6. 运营 & 工具：一人也是一个团队 - Figma：原型 + UI 全部自己搞定。 - Notion：文档、规划、素材统一管理。 - Stripe：海外支付接入最省心的方案。最近越做越觉得：一人公司不是在和别人拼速度，而是在和自己的时间赛跑。能自动化的自动化，能复用的复用！警惕沉默带来的成本～内容来自小红书账号：

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息

#AI一人公司 #效率工具 #自动化 #独立开发 #技术栈

1个月前

这种眼镜普通人用容易吃灰，需求不刚应该给程序员用，比如懒猫眼镜： 1. 自动用最牛逼的话回骂一下我眼前这个SB，哈哈哈哈 2.帮我检查一下CI，看看哪个SB下毒了，PR Review 自动 -1 3. 给我记录一下产品经理的话，等以后他说出相反话的时候，自动提醒我打脸 4. 帮我检查一下页面元素，是否都对齐了？没对齐自动改一下CSS 5. 截图一下现在这个界面，丢给AI山寨一下，AI写好了，延时一下交给产品经理，记得一定要延时，太快了他又要给我派活了 6. 启动哨兵模式，老板来了自动把游戏界面隐藏了，并弹出深奥的编译报错，这样我的专注才不露馅 7. 下班以后，如果老板来电话，自动根据我骑车的场景生成一张摔跤的图片发给老板，这样我晚上就不用回去加班了 8. 录制我旁边女神敲键盘的声音，并自动三角定位出每个密码的敲击坐标 9. 分析出产品经理大声说话的时候，自动启用降噪模式 10. 我在写bug的时候，随时分析一下bug的原因，在我按回车的之前尖叫一下，避免我浪费时间再去编译

懒猫家族新成员亮相，AI算力舱引发热议！· 143 条信息

#程序员 #懒猫眼镜 #自动化 #效率工具 #趣味

1个月前

手写代码，是为了创作本身的质感和审美，而 AI Vibe Coding 是用来自动化那些我早就希望已经写完的部分，好让我把时间留给真正想投入心力的事情。

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息

#手写代码 #AI vibe coding #自动化 #创作质感 #提升效率

1个月前

三个月后，终于来到了这一天，代码补全之编剧版。只需要设置好节拍、创作意图和故事大纲，然后不停地按Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab、Tab。

#代码补全 #编剧 #AI #自动化 #创作

1个月前

没想到 Claude 真的能自己干活。我第一次见 AI 主动执行任务，是这样的—— 我用 Claude Code 连了个 Webhook。结果它能在每天早上 9 点自己生成日报，网站一更新，它自动去抓数据、写报告。我什么都没敲。就像看着一个“懂我”的程序员在默默干活。过去的 AI 只是回答问题，现在它能主动动手。下一阶段的开发，可能真要改写了。

Claude Skills系统发布引发AI行业新变革· 66 条信息

#Claude #AI #自动化 #日报生成 #效率提升

1个月前

YTB2BILI 这是一个集下载、字幕生成、翻译、封面处理、元数据生成、定时上传于一体的究极缝合怪。全自动白嫖搬运流水线，让你躺着赚 B 站硬币的赛博神器。喂个 YouTube 或者 TikTok、X 啥的，反正底层是 yt-dlp 通吃，自动把视频扒下来，顺便把封面也偷...下载下来。

#YTB2BILI #B站 #视频搬运 #自动化 #白嫖

1个月前

今天看到个工具，直接震住了。 Manus Browser Operator，能把浏览器变成「AI 助理」。 AI 登录网站、查数据、导报告，全程自己动手。你能看到它一页页点、一条条填，像真人在操作。关键是—— 系统以为那是你本人。不会掉线，不触发验证码，所有权限照常。以前我们写脚本，现在 AI 直接“上手干活”。这东西出来后，我对“效率”这俩字，重新定义了。

#AI 助理 #manus browser operator #效率提升 #自动化 #模拟真人操作

1个月前

连 AI 都怕重复的工作

#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 140 条信息

#AI #重复工作 #自动化 #效率 #职场

1个月前

看推友今天刷了半墙 Gemini 3 的前端测试，说一句不好听的： Gemini 3 不是在帮前端写代码，它是在替前端写代码。注意帮和替的一字之差，前者是放大器，后者是吞掉。当然前端不会消失，但基本可预见只会写前端的人会被机器秒成一地灰。我过去的观点是： AICoding 一定是模型最先爆发的赛道，而前端是最先被爆的赛段。现在我还是这个观点。

#Gemini 3 #前端开发 #AI Coding #自动化 #行业变革

1个月前

Gemini 3 Pro 已经可以在 AIStudio 使用了，模型卡也泄漏了，各方面都很强，除了软件工程基准（SWE Bench）方面略低于 Sonnet 4.5 和 GPT-5.1 直接转译下下面 Deepy 的总结： --- 谷歌最新一代AI大模型Gemini 3的性能数据，居然在官方发布前数小时提前泄露！从泄露的数据看，这款模型简直强大到离谱，让人忍不住想深入挖掘一下，它的发布究竟意味着什么？ 1. 成本不再是障碍：普通人也能用得起的强大AI 谷歌这次从零开始，在自家的TPU芯片上训练了Gemini 3模型。它采用了专家混合网络（Mixture of Experts，简称MoE）架构，可以处理超长输入（高达100万token）和输出（64k token），而MoE设计的精妙之处就在于：即便性能爆炸提升，成本也并不会疯涨。也就是说，普通用户未来用上这么强大的AI，花费也不会太高！ 2. 电脑操作能力大跃升：真正实现自动化的知识工作 Gemini 3在一项鲜为人知却非常实用的测试ScreenSpot Pro中表现惊艳。这个测试考验AI理解各种软件截图的能力，包括AutoCAD、PhotoShop等专业工具界面。结果Gemini 3以73%的得分一举超过之前最好的模型足足两倍，遥遥领先！这意味着Gemini 3真正能够在复杂的工作场景下，帮助人们高效自动化完成专业的知识型工作。 3. 数学能力“一骑绝尘”：其他模型望尘莫及 Gemini 3这次特别经过大量数学定理证明的强化学习，数学能力超凡。在美国数学邀请赛（AIME）中几乎达到了“完美表现”，而在难度超高的**MathArena**数学基准测试中也达到了惊人的23%（其他主流模型几乎都只有1%左右）。此外，它在体现真正“通用推理能力”的ARC AGI 2测试中，也创造了30%的领先记录，这显示Gemini 3不仅在数学上是顶尖的，通用推理能力也同样拔群。 4. 编程能力惊人，但还有成长空间 Gemini 3在编程测试中展现了惊人的实力，比如在LiveCodeBench的国际象棋等级分（Elo）评分超过了2400，非常优秀。但也有一点小插曲：它在软件工程基准（SWE Bench）中并未拿下第一，反而输给了竞争对手。但在“工具调用”和“终端使用”等测试上，它依然稳居第一。这说明Gemini 3在互动编程、实时问题解决方面非常强悍，但在复杂、长期的代码维护方面，还有提升的空间。 --- 谷歌这次几乎动用了所有的“压箱底绝招”：完善的训练方法、大量私有数据、全新的模型架构，然后在几乎所有重要的基准测试中都实现了碾压式领先。这次升级，明确告诉我们：AI领域的发展速度不仅没有放缓，甚至还在加速向前。目前来看，谷歌在大模型领域已经形成了相当明显的领先优势。为什么这么说？ - 成本优势：谷歌拥有自家芯片TPU，训练成本明显更低； - 数据优势：谷歌掌握远超其他公司的海量专有数据； - 资金优势：拥有雄厚财力投入更多训练和数据资源； - 人才优势：谷歌的人才储备也丝毫不输其他顶级公司。这种全面碾压的格局，接下来6个月恐怕都难以撼动。谷歌已经用Gemini 3向全世界展示了自己在AI领域的绝对主导地位，而其他公司能否追上，现在还是一个未知数。无论如何，Gemini 3的发布注定将再次掀起一场AI界的大地震！

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OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 869 条信息

#Gemini 3 #AI大模型 #性能泄露 #数学能力 #自动化

1个月前

从 n8n 手里抢用户，迁移的成本会很高。n8n 用户在用着一整套东西： 1. 现成的流程模板 2. 社区里的答案 3. 已经建立的客户认知 4. 赚钱路径（卖课、卖流程）让用户换工具，等于是换了整个生态位。我们作为后来者，怎么获得用户呢？不是靠“更好”，靠“不同”，做增量的市场。 n8n强在什么？覆盖面广，什么都能做。弱在什么？什么都能做，就是什么都要自己搭。所以机会在： 1. 某类用户的某类任务，开箱即用 2. n8n 做不了或做得很痛苦的事谁是增量？ 1. 不会用 n8n 的人 2. 用 n8n 解决不了问题的人 3. 还不知道自己需要自动化的人 4. 只想解决问题，不想学习工具的人

#n8n #自动化 #低代码 #用户迁移 #增量市场

1个月前

一方面我不喜欢 Andrej Karpathy 总是发明新的概念，一方面又不得不承认他确实很多想法是很有价值的。比如这里对 Software 1.0/2.0 的定义就挺好的： 1). 软件1.0时代，容易自动化的是你能明确告诉计算机怎么做的事情。 2). 软件2.0时代，容易自动化的是你能自动验证结果好坏的事情。那这里的自动化都什么意思呢？ 1. 软件1.0：靠指定规则（Specify Rule）自动化过去的几十年，我们用的所有传统软件（比如Excel、Word、会计系统），都是“软件1.0”。它的核心逻辑是“指定”（Specify）。你必须像个事无巨细的监工，把每一个规则都用代码写得清清楚楚。比如做个会计软件，你必须告诉它： “如果A栏的数字大于B栏，那么C栏就显示红色。”“月末，把所有D栏的数字加起来，放到Z栏。” 软件1.0擅长什么？自动化那些规则固定、逻辑清晰的任务。软件1.0解决的是什么问题呢？是人类的“机械性重复劳动”。比如打字员、记账员、算账员。只要一个任务的全部流程能被清晰描述出来，软件1.0就能接管它。 2. 软件2.0：靠指定目标（Specify Objective）自动化现在，AI 来了，升级到了软件2.0。它的逻辑完全变了。我们不再是指定规则，而是设定目标。我们不再像监工一样告诉AI每一步怎么做，而是像个教练，只告诉它验收的标准是什么。比如训练AI下棋。我们不告诉它“当对方出这一招，你就必须走那一步”。我们只给它一个目标：“想办法赢棋”。然后，AI 就开始自己搜索那个能赢棋的步骤。它通过海量的自我对弈（也就是梯度下降）来寻找最佳策略。这就是 AK 的核心观点：软件1.0是我们手动写程序，软件2.0是AI自动搜索生成程序。 3. 软件 1.0 时代看“可指定性”（Specifiability），2.0 时代看“可验证性”（Verifiability）。如果说软件 1.0 自动化任务的标准是我们能不能指定清晰的规则，比如说你要写个自动抓取的爬虫，只要指定清晰饿抓取规则和解析规则就可以了。那么软件 2.0 自动化任务的标准则是结果是不是能自动被验证。 “可验证性”就是AI能不能在一个任务上进行高效的“刻意练习”。 AK 给出了“可验证”的三个关键条件： 1). 可重置 (Resettable) AI必须能够无限次地重新开始尝试。比如下棋，这局输了，没关系，棋盘一清，马上开下一局。 2). 高效率 (Efficient) AI的练习速度必须远超人类。它可以在一小时内“看”完人类一辈子都看不完的视频，一天内下几百万盘棋。 3). 可奖励 (Rewardable) 这是最关键的一点。必须有一个自动化的、即时的、没有争议的奖惩机制。自动化至关重要。如果AI每次做完一件事，都需要一个人类专家来看半天，然后给个模棱两可的评价（比如“嗯，这个创意还行”），那AI就没法高效学习。像在编程、数学领域就很容易符合上面的三个条件，但是像写作这种非标准化的就很难验证。但对于软件来说，稍微复杂一点的软件系统，其实很难达到可验证的标准。比如说我在实现 UI 时，会尝试把 UI 设计稿扔给 AI，然后给 AI 一个截图工具，让它反复截图对比设计稿，然后找出差异优化，但是以目前的 AI 能力，还不足以修复这些差异，所以无论你运行多久，也不会真的得到一个理想的结果。这可能就是我不太喜欢 AK 发明的这些新概念的原因，总是提出一个个概念，但是并没有解决多少问题。

#软件1.0/2.0 #自动化 #可验证性 #AI #Andrej Karpathy

1个月前

ChatGPT Atlas 自动化演示下：批量给帖子点赞当然也可以自动回复、转发什么的我得想想什么场景能实现每天自动化，来解放点什么工作

#ChatGPT #Atlas #自动化 #批量点赞 #解放工作

1个月前

微软给的一套AI呼叫中心解决方案，Azure+OpenAI，扔一个API请求或直接拨号，AI语音客服即可接/打电话、记录报修、面试预约等可以呼入、呼出实时语音对话，支持打断、静音检测、多语言TTS/ASR、定制AI语音通话结束后即生成一个网页报告写工单可自定义字段，比如时间、地点、其他信息等可以定制任务流、知识库管理、定制AI语气风格 #AI语音客服

OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 869 条信息

#AI语音客服 #微软Azure #OpenAI #呼叫中心解决方案 #自动化

1个月前

AI 的最大潜力，还是要用在产品开发上！最近特别兴奋，因为引入了 AI 后，各种工具、机器人遍布我们自媒体、网站和日常自动化的各个角落。之前，我使用 AI 主要是用来优化朋友圈文案和提高发布效率，但这只是皮毛。只有真正开发工具、产品，才能把 AI 的强大能力整合进来。用了 AI 之后每个小细节，都能感觉到AI 无处不在，极大提升了效率。

#AI产品开发 #效率提升 #自动化 #自媒体 #积极

YC (Yucheng Liu)

1个月前

没时间搞内容创作？我的秘诀：变懒。我用 #Limitless AI 自动记录每天的对话和会议，早上它会把昨天的亮点总结成N条推文点子。我只需要挑选、润色、发布。把内容当代码管，把生活当素材库。我的“懒人”工作流，你学废了吗？😜

懒猫家族新成员亮相，AI算力舱引发热议！· 143 条信息

#AI #内容创作 #自动化 #效率 #懒人工作流

1个月前

这几天用Claude Agent SDK搭建一个数据处理Agent，感觉像是打开了一个完全不一样的世界，全部流程大约8步，其中6步是完全AI处理，这6步中有一步用的MCP，其他5步用了Skills，没用AI的两步一个是数据库写入，一个是做前台页面配置参数以启动任务。一个感受就是，将AI的功能植入toC的产品里并没有多大的生产力提升，用AI Chat基本就能解决C端用户绝大部分的需求。但是如果在工作流环节里去耐心且高质量的完成一个Agent，真的可以既快又省的解决很多低效人力问题，甚至做的数据更漂亮，更合理。也许搭建的时候需要不断的调校打磨，但是一旦成功运行，需要一个部门的人力几天甚至几个月完成并需要长期维护的数据库，Agent只需要几分钟，并且24小时定时间隔更新、维护，这个价值是巨大的！

Claude Skills系统发布引发AI行业新变革· 66 条信息

#Claude Agent SDK #数据处理Agent #AI工作流 #生产力提升 #自动化

1个月前

#每日推荐 X (Twitter) 推文监控系统自动化监控 X (Twitter) 特定账号的推文，通过 AI 进行内容分析和分类，支持通过 MCP (Model Context Protocol) 协议将数据暴露给其他服务使用。

#X (Twitter) #推文监控 #AI内容分析 #MCP协议 #自动化

1个月前

ai写这个是真的野

#AI #写作 #效率 #自动化 #未来

1个月前

如果一个动作我连续手动做了三次，我现在的第一反应就是：能不能写个脚本？能不能用 RPA？能不能交给 AI 去产出初稿？短视频批量合成、文章多渠道发布、数据备份这些活，交给工具之后，我的注意力才真正腾出来，放在出海产品本身上。有时候不是赚了多少钱，而是每天多出来那几个小时，质量完全不一样。

#自动化 #脚本 #RPA #AI #效率提升

1个月前

🔥马斯克：五步工作法 = 提效核心！ 1️⃣ 质疑一切 2️⃣ 删掉90% 3️⃣ 再简化优化 4️⃣ 提高周转速度 5️⃣ 自动化

#马斯克 #效率提升 #五步工作法 #自动化 #商业策略

1个月前

如果去可视化ClaudeCode的工作轨迹可以看到 AI agent 在真实代码库中浏览、审查结构、做决策并提交修改的过程软件开发正进入新的阶段，并非传统意义上的自动化,而是Agent能理解上下文、应对复杂情况、并做出有意义贡献的系统。虽然目前仍处于vibe coding的早期阶段,但这个趋势毋庸置疑：人类和Agents正在进行人机协同的合作来构建未来

Claude Skills系统发布引发AI行业新变革· 66 条信息

#AI Agent #代码库 #人机协同 #软件开发 #自动化

1个月前

Vibe Coding可能慢慢会过渡到Agentic Coding。开发者只需设定目标，例如：“重构这个微服务以提高效率”） AI Agent自主地规划、执行和验证。

#Vibe Coding #Agentic Coding #AI Agent #自动化 #软件开发

1个月前

玩了好几天codex了，总结一下： codex 是用来一把梭的。 codex 的工作场景和cursor 这样的不一样，不是通过多轮对话去完成作务的。如果你想高效率的用好codex ，你应该先做大量的准备工作：以创建一个网站为例， 1. 先和 chatgpt 进行打磨一份超详细的网站开发指南。 2. 指南内容包括网站的业务模块、页面描述、技术规格。 - 业务模块就是你网站所有的功能 - 页面描述就是你的有多少页面，具体的描述 - 技术规格就是你用什么框架、什么orm、什么数据库之类的 - 以上这些都可以让chatgpt 教你 3. 反复打磨，直到你再也想不出来修改地方为止。 4. 基于上面的文档，让chatgpt 创建一份超级详细的 prompt 5. 拿着这个prompt 扔给codex 6. 你可以出去玩了 7. 回来就检查一下你的网站注意，记得给你的codex 足够的权限。

#Codex #ChatGPT #网站开发 #效率工具 #自动化

1个月前

Pokee AI 最近推出了一个挺有意思的东西 —— 号称"第一个用自然语言就能构建工作流的 AI Agent"。和 n8n、Zapier 这些传统自动化工具不一样，你不用拖节点、配 API。直接告诉它要干什么，它自己去执行。比如"把上周会议纪要总结成 PPT 发给团队"，它会自己找文档、生成内容、做幻灯片、发 Slack。整个流程自动跑完。感觉这个方向挺对的，把 AI 和自动化真正结合起来了。对经常做重复工作的人来说应该会有用。

#Pokee AI #AI Agent #自然语言工作流 #自动化 #效率提升