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群里看到一个挺震撼的小事,讲出来你可能也会有点恍惚。 网友半年前搞了个小项目,他当时手上有堆 MCP 工具的资料,干脆搭了个网站,把它们整理出来。 一开始手动维护,还挺认真。后来工具更新越来越快,他顶不住了,就写了个 Agent,专门去 GitHub 上扫。 新项目一出,就扒下来,分类整理,自动更新到网页。 然后他转身去忙别的事了。半年没管这个站。 反转来了,前几天他无聊随手 Google 一下,发现: 自己那个早就忘掉的网站,直接排在谷歌搜索第一。 重点是他这个站压根没干过 SEO,就靠一个很笨的 Agent,在那里不停地、规律地把事情做完。 故事讲完了,但是给我们留下了很大的思考空间,我突然有点明白了: 很多时候,我们以为 AI 要很聪明,但这个案例提醒我,其实光是持续这件事,AI 就已经做得比我们好了。 大部分人有个通病,很难长期坚持一件事情。但 AI 不一样,节奏稳定得吓人。 比如这个故事,你给它一个方向,它就能把一件很小的事做到不可忽视的程度。甚至你都忘了它,它还没忘记它的任务。 说多了还真有点小小的感动,那个被人遗忘的 Agent,还在执行最初的任务,没停过。 现比的 Claude Code、Trae Solo 这些新一代 AI coding 工具就在干这事儿,给它个任务,它能一直咕哒咕哒往前推。 这不就是我们最需要 AI 做的事吗? 我们来负责探索,它用来坚守初心、一点点推进,知道跑完了我们原本放弃的那条路。 这或许就是我理想中的人和 AI 共生的最美好的样子。
AI 浏览器,是继 Claude Code 后对软件行业的又一轮降维打击: AI 浏览器 ≠ 问答机器;= 雇了一个会动手的 Agent。 这两天我用 Comet 搭新社群站:陌生平台、权限、文案、导航、支付接入一大堆。 它一边找资料答疑,一边自己在页面里点、填、切、存—— 原本两三天的活,半天“人机协作”就做完了。 那一刻我突然明白: 我们不必等每个软件自己“加 AI”。 只要它活在浏览器里,Agent 就能直接托管旧工具。 我没官方统计,但我自己用的软件里,超过一半都在浏览器里。 这就是降维打击: 就像你不必把每台家电都变成“智能家电”, 当你有一个会按按钮、拧旋钮、倒洗衣液的人形机器人, 旧家电瞬间就“自带 AI”。 这样我就想到我最近一直在用的 QuickBooks。 现在,用 Comet 这个 AI 浏览器,我只能在它里面做一些相对初级的事情——点一点、改一改、查一查。 但是你明白吗?很快的未来,这个 Agent 就能端到端地帮我完成登录 / 分类 / 对账 / 出报表, = 一个 24/7 的簿记员,鼠标都不用我碰。 我甚至不需要等 QuickBooks 自己升级引入 AI 功能。 行业升级被绕过,旧工具当场被赋能; 岗位重组提前发生,个人杠杆成倍放大。 AI 浏览器不是新功能, 它是生产关系的入口。 谁先学会把流程交给 Agent,谁就先把时间从网页里赎回来。 而这也意味着—— 大规模的失业潮,可能会比我们想象的更快到来。
[开源推荐] N8N Workflow: 收集了 2053 个 n8n 工作流 的开源项目,堪称自动化爱好者的宝藏库!把从 n8n 官网、社区论坛、GitHub 以及其他公开来源收集的工作流整合在一起,提供了丰富的灵感、学习资源和可直接复用的自动化方案。 核心亮点 1. 海量工作流,覆盖广泛 项目收录了 2053 个工作流,涉及 365 种不同的服务和 API,比如 Telegram、Slack、Google Sheets、OpenAI、Airtable 等。这些工作流涵盖了从简单的数据同步到复杂的多触发器企业级自动化,适合各种场景,包括: · 通信:如自动发送消息到 Slack 或 WhatsApp · 数据处理:如 Google Sheets 数据整理或数据库操作 · AI/ML:如利用 OpenAI 进行内容生成 · 电商/社交媒体:如 Shopify 订单处理或 X 自动发帖 2. 高效的文档与搜索系统 这个项目不仅仅是堆积了一堆 JSON 文件,它还开发了一个 高性能文档系统,让用户可以快速浏览、搜索和分析工作流: · 超快搜索:基于 SQLite FTS5 的全文搜索,响应时间不到 100 毫秒 · 智能分类:工作流按触发类型(手动、Webhook、定时等)和复杂度(低、中、高)自动分类,还支持按服务类型(如通信、AI、数据库)过滤 · 可视化支持:可以通过 Mermaid 图表生成工作流的可视化结构 · 响应式设计:界面适配手机和桌面,支持深色/浅色主题,体验非常友好 3. 智能命名与组织 每个工作流的 JSON 文件名都被智能转换为易读的标题。如 2051_Telegram_Webhook_Automation_Webhook.json 会变成 Telegram Webhook Automation,既直观又方便搜索。工作流还被自动归类到 12 个服务类别(如通信、云存储、CRM 等),让你轻松找到适合自己需求的方案。 4. 统计与洞察 项目提供了详细的统计数据,比如: · 总计 29,445 个节点,平均每个工作流 14.3 个节点 · 触发类型分布:40.5% 是复杂多触发器工作流,25.3% 是 Webhook 触发,23.2% 是手动触发,11% 是定时触发 · 复杂度分析:35% 简单(≤5 节点),45% 中等(6-15 节点),20% 复杂(16+ 节点) 为什么重要? 这个项目之所以重要,是因为它极大地降低了自动化开发的门槛: · 节省时间:无需从零开始设计复杂的工作流,直接复用现成的方案 · 学习资源:通过研究这些工作流,你可以快速掌握 n8n 的用法和最佳实践 · 社区驱动:开源的本质让它成为一个不断扩展的资源库,适合个人开发者、自由职业者以及企业用户 · 商业潜力:作者允许商业使用,你可以基于这些工作流为客户开发解决方案,甚至创建附加价值(如教程或模板库) 不足与注意事项 · 安全性:工作流可能包含过时的节点或需要特定 n8n 版本支持,使用前需要仔细检查 · 技术门槛:虽然文档系统很友好,但运行服务器和导入工作流需要一定的技术基础(比如安装 Python 和依赖) · 无官方发布版本:目前仓库没有正式的 Release,可能需要用户自己处理更新和兼容性问题
sitin
2周前