AIMeticulously

写在前面作为一名家长，被孩子问倒已是常态。很遗憾是，讲道理，旧式家长的威严，几乎荡然无存了。孩子的教材一直在变，课程内容不断前置。处理孩子作业的时候，有几个很需要解决的问题，比如试卷去答案，错题整体这些功能，在夸克上很好解决了（对，就是你想的那个夸克网盘那个夸克）。 最近发现它又在拍照上整了“花活“，让家长的”面子”又回来了。 作为产品经理，有了想深入探究的想法。 一个入口，处理原本需要五六个App才能完成的事情传统意义上的“拍照工具”，只停留在“识别”或“搜索”阶段，而夸克AI相机则从“识别”进一步走向“理解 → 分析 → 建议 →生成”。 你不需要在多个App之间跳转，也不需要再手动拼接流程，它把复杂的多步任务变成了一个简单动作：拍一下就好。 ✅ 三个真实场景，看看它的“任务闭环能力”： 🧾 一张模糊、有水印的旧文献图表 拍照后自动去水印、高清化，识别数据内容 → 查找原始出处 → 智能总结 → 输出结构化综述草稿。 📝 一张课堂板书或会议白板照片 拍照后自动识别文字 → 去手写背景 → 提取要点 → 自动生成学习笔记或行动计划。 📊 一张健康报告或财报截图 ...

写在前面 AI 编程工具很多，免费好用的却不多。 很多人觉得编程离自己很远，真的是这样吗？ 小朋友在学习的很多阶段都会遇到卡点。 比如浓度问题，追赶问题。 现在有一种办法，让小朋友参与其中，完全个性化教学，增进亲子关系。 那就是 AI 编程 结果展示 执行过程首先需要在电脑上安装 trea，下载地址是 https://www.trae.ai/ ，选择适合自己的版本。 下载好以后，拖进来就可以了 毕竟是国人的作品，用户体验上做了很多考虑。 熟悉基本操作 右侧会有 2 个标签，Chat 和 Builder，它们是不同的模式，简单理解为 Builder 模型：从 0 到 1 直接生成，适合我这样的小白用户Chat 模式：精修模式，适合动手能力强，有编程基础的小伙伴 基本的操作就是这样了，记下来我们正式开始探索。 用编程的方式做一个浓度问题的视频新建一个空白文件夹 点击右边的 “打开”，会提示是否信任，我们选择信任 开始探索直接在 Builder 模式下，让系统生成一段视频 1帮我用python做一个浓度问题的视频，基于manim，大概1分钟，多用一些试管 ...

写在前面 作为编程辅助工具，豆包 marscode 是一个 vscode 插件 现在又接上了 Deepseek 的能力，相当于我们又多了一个白嫖 deepseek 的机会 cursor 等编程工具由于网络等限制， 结果展示 执行过程首先需要在电脑上安装 vscode，下载地址是 https://code.visualstudio.com/download ，选择适合自己的版本。 安装以后，打开 vscode，安装 marscode 插件并登录 安装 marscode 插件 注意，要选择 marscode 官方的。 点击 “install“ 安装插件。安装成功以后，右侧会出现一个图标。 建立空白文件夹并打开 点中文件夹以后，”选择文件夹” 注册/登录 marscode 这个时候会弹出一个窗口，我们点击 “Open”选择自己常用的浏览器 登录，可以手机登录，也可以抖音登录登录以后，会提示授权授权并打开 选择 Deepseek R1 让它帮我们做一个粒子效果的内容最后，让点击内容中的 Apply点击 Accept，就可以了。 运行看看效果它会给我们一个命令，需要我们先开启终 ...

写在前面 很多人用过 cursor 等工具都会觉得，在真正工程开发中，好像缺点什么 如何让 AI 不只是写代码，而是真正理解并操作你的整个开发环境呢？ 在处理复杂项目时，你是否遇到过上下文管理的困扰？来看看 Cline 如何通过多种方式智能管理项目上下文 运行时调试让你头疼？Cline 独特的计算机使用功能如何让 AI 真正”看见”并解决运行时问题 想知道为什么资深工程师更推崇Cline而非GitHub Copilot或Cursor？一文读懂主流AI编程助手的优劣对比 译者注一篇来自谷歌资深工程师关于 AI 编程的经验总结，原文地址为 https://addyo.substack.com/p/why-i-use-cline-for-ai-engineering ，非常值得参考。 文章内容AI编程助手领域充斥着许多声称能够彻底改变开发工作流程的工具。作为一个在复杂系统领域工作了几十年的工程师，我对这些声称持谨慎怀疑的态度。在对主要工具（Cursor、WindSurf、GitHub Copilot等）进行深入测试后，我发现Cline **- 一个免费的VSCode插件 -** 对于严肃的 ...

写在前面 cursor 的羊毛是越来越少了 想要免费用 claude 咋办？来看看 效果展示准备工作 安装 vs code 环境 注册一个 github 帐号 详细步骤安装 copilot 插件打开 vs code，在左侧菜单找到扩展，也就是方块图标，搜索 copilot，找到以后，点击安装按钮。 安装好以后，右下角会出现一个图标，通过它登录。登录成功是这样的状态 这个时候已经可以使用 claude 和 GPT 4o了。 如果只是免费使用 claude 和 4o，到这一步就可以了，如果想有更好的编程体验，那我们继续。 安装 cline 插件同样地，搜索 cline 插件，如下 类似的，也可以安装 roo code 插件。安装成功以后，左侧会出现 cline 的图标，如图： 点击以后，在它的设置界面，右上角点齿轮。 选择API Provider 为 VS Code LM API，然后选择相应的语言模型。 设置完成，点击 Done。回到页面，尝试让它解释代码逻辑。 提示是否同意看下它的结果让它用中文 cline 很值得深入探索，后续可能会考虑出一期关于 Deepseek + clau ...

译者注 - 五个关键观点 AGI 落地时间 DeepMind CEO 预测还需3-5年 对商业意味着什么：需要未雨绸缪？还是保持观望？ AI 将如何改变工作 AI 正在从工具转变为”数字同事” 未来更像私人助理，可以处理邮件、会议、文档等日常工作 AI 创新的边界 现有 AI 更像”高级重组器”，不是真正的创新者 创新仍需人类主导，AI 更适合辅助角色 AI 系统的隐患 研究发现 AI 可能出现”欺骗性”行为 企业需要建立相应的监管机制 商业模式的转变 “AI 代理人经济”可能出现，AI 之间直接进行商业谈判 传统中介服务行业将面临挑战 为什么值得一读？ 来自诺贝尔奖得主的前瞻性观点 揭示AI从工具到通用智能的演进路径 帮助企业领导者在AI浪潮中把握机遇 提供AI时代企业转型的实操建议 背景信息AGI (Artificial General Intelligence, 通用人工智能)指能够像人类一样执行各种认知任务的 AI 系统。与目前仅擅长特定任务的专用 AI (如图像识别、语言处理等)不同, AGI 应具备人类般的通用学习和认知能力。 值得注意的是, AGI ...

译者注 Agent 逐步崭露出应用落地的姿态 作为无数 AI 编程辅助工具背后的大功臣，claude 的爹 anthropic 是咋想的呢？ Agent 离不开 Prompt，来看看 Prompt 是如何生长成 Agent 的 过去一年里，我们与多个行业的团队合作，共同构建基于大语言模型 (LLM) 的智能体 (Agents)。实践表明，最成功的案例并未依赖复杂的框架或专业库，而是采用了简单、可组合的模式。 本文将总结我们与客户合作以及自主构建智能体的经验，为开发者提供构建高效智能体的实用建议。 什么是智能体？“智能体”的定义多种多样。一些客户将其定义为完全自主的系统，这些系统能够长时间独立运行，借助多种工具完成复杂任务。另一些客户则认为智能体是基于预定义工作流程的实现，更加具备指导性。在 Anthropic，我们将这些不同实现统称为 **智能体系统 (Agentic Systems)**，并在架构上强调 工作流程 (Workflows) 和 智能体 的关键区别： 工作流程 是通过预先编写的代码路径，协调大语言模型和工具的运行。 智能体 则是动态决策自身流程和工具使用方式的系统，能 ...

写在前面 AI 能控制我们家小爱同学天猫精灵吗？ AI 的惊人潜力是否正在被不可控的风险吞噬？ 如何让 AI 从”令人不安的未知”转变为”可靠的生产力工具”？ 企业如何在 AI 的惊艳与焦虑中找到平衡点？ 这些问题不仅困扰着每一个接触 AI 的人，更是企业在 AI 转型过程中必须面对的挑战。本文将通过解析 Coze 的大语言模型编排系统，揭示如何在保持 AI 创新活力的同时，实现企业级的精准掌控。从技术创新到落地实践，为企业 AI 应用提供一个可持续发展的新思路。 前言：失控困境下的希望 AI 能力爆发带来的双重感受：惊艳与焦虑2022 年底, ChatGPT 横空出世, 将 AI 带入了一个新纪元。短短一年多时间, 我们见证了 AI 能力的指数级提升： 理解上: 从简单对话到复杂推理 创作上: 从基础写作到跨模态创作 专业上: 从通用知识到垂直领域精通 然而, 在这令人惊叹的发展背后, 企业用户却体会到了越来越强的焦虑感。某位企业 AI 负责人这样描述：”就像骑在一匹越来越强壮的野马上, 它能带你跑得更快, 但你却越来越难以控制它的方向。” 企业应用中的典型困境：不可预期性 ...

写在前面 想要给 Excel 表格中的客户发送不同内容的邮件 想要给新员工做培训，希望动态出题，根据回答情况决定是否继续 避免作弊，同时也能更好更深入了解学习情况 方便迭代复盘整个培训过程 每天早上从关注的信息源获取信息 通过大语言模型帮助分析筛选 有必要进一步了解的内容发到飞书或者 Notion 从 1+2+3 到自动化：循环的魔力什么是循环？当我们面对一组数字，比如 1, 2, 3, 4, 5...10，要求它们的总和时，小学数学里面，经典的做法是首尾想加，然后再处理。对于这类问题有所谓数学最优解，但并不能算普适解。如果规律不明显，数量巨大，需要加到更大的范围，比如 1+2+3+...+1000，或者面对更多复杂的任务时，就不那么好兼顾效率问题了。 而计算机普遍的解法，是看起来非常笨拙的——一个一个处理。“循环”的概念应运而生。循环的核心思想是：重复执行一组操作，直到满足特定条件为止。它就像让助手帮忙一条条核对列表上的每个条目，只需要设定规则和终点，而不需要每次都亲自动手。 手动 vs 循环让我们用一个简单的例子来对比手动操作和循环操作的效率。 手动加法： 假如你要计算 ...

引言Coze 平台（https://coze.cn）是一个创新的 AI 对话工具，专为创作者和开发者设计，旨在推动人工智能领域的边界。在这一部分，我们将概述 Coze 平台的核心理念，强调其在快速发展的 AI 时代的重要性。Coze 的独特之处在于其工作流功能，使用户能够以模块化、可视化的方式构建复杂的任务流程，从而高效完成插件调用、多步骤任务和数据处理等需求。　 Coze 工作流概述工作流是 Coze 平台的核心概念之一，它通过可视化界面串联各模块，为用户提供直观的任务管理体验。这部分内容将详细介绍工作流的定义、特点以及实际应用场景。具体而言： 多步骤任务：对于需要分步骤完成的复杂任务，工作流帮助定义清晰的顺序和逻辑，使流程井然有序。 插件调用：工作流可以轻松对接外部插件，实现功能的无限扩展，满足定制化需求。 数据处理：在大规模数据处理场景中，工作流提供精确的数据流转和加工方式，提升效率和准确性。 　 创建工作流一般建议就简单一些，直接在bot里面新建工作流　 📌 以前图像流是独立的，所以我们加了wf前缀，主要是方便后续查找　 ✏ 如果发现自己创建的工作流不见了，可以在 ...