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行动起来，活在当下

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以下是 Administrator 的文章

2026-09-18
置顶基于“行为评估”准则评估智能体(二)：别只看结果，还要看它“怎么做” 六、最麻烦的一点：Agent 每次运行的结果可能不一样传统自动化测试比较简单。比如： assert result == expected 同样的代码跑 100 次，结果通常都一样。但 LLM Agent 不一样。即使下面这些条件完全相同： Mo
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- AI产品
2026-09-15
置顶我们必须控制前沿 AI 的发展节奏作者：Dario Amodei Anthropic 联合创始人兼 CEO
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- 智能体
2026-09-13
置顶从产品角度：拆解WorkBuddy 功能 WorkBuddy 里的“连接器、技能、专家、专家团、灵感”，第一次看确实很容易混在一起。其实不用把它们想得太复杂。用一句话概括：连接器负责“接工具”，技能负责“教方法”，专家负责“定角色”，专家团负责“多人协作”，灵感负责“抄成熟方案”。理解了这句话，WorkBuddy 整套产品结构基本就清
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2026-09-12
置顶 WorkBuddy 技术解析：核心并不神秘，真正壁垒在产品化、生态与规模工程腾讯 WorkBuddy 如果拆到技术层看，并不是一个需要重新发明 Agent 架构的产品。它更接近于把已经成熟的 Agent Harness、模型调用、工具执行、Skills、MCP、记忆与沙箱能力，重新组合成面向办公场景的通用工作台。一个很值得关注的背景是：公开信息中，WorkBuddy 最早
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- AI-Agent
- MCP
- 智能体
2026-08-22
置顶 AI让一个人像一家公司，但没让普通人突然变成老板月薪 10000 就想辞职搞“一人公司”？听我一句劝昨天，一个刚毕业的小伙子找我吐苦水。他现在月薪 10000。他说：“大佬，打工没啥意思，顶天了也就一个月拿 3 万。我想辞职干‘一人公司’，现在 AI 这么火，我自己一个人就能创业！” 类似的话，我最近听过太多次了。自从 AI 火了之后，大
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2026-08-20
置顶 AI 评测：别瞎猜，用评估模型说话构建一个 AI Agent 并不难。真正困难的是：如何证明它到了生产环境里依然可靠、有效，而且每次修改之后不会悄悄变差。如果你想把一个“几个小时搓出的Demo”变成真正能上线的 AI 系统，就不能再靠“我试了几个问题，感觉回答不错”。你需要建立一套系统化、可重复、可量化的 AI 评估体系。尤其要
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2026-08-08
置顶从“能上传”到“该不该给”：AI 工具的数据边界要严格把控前端时间，有个小伙伴问我：“公众号文章、标书这些东西，是不是都可以直接丢给 AI，让它帮忙处理？” 刚听到这个问题，我觉得挺常见。现在大家写文章、改材料、做总结，第一反应就是找 AI，确实能省不少时间。但继续聊了几句，我才发现，事情没那么简单。他已经把公司一整份标书上传给 AI 了。而这份标书
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- RAG
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2026-07-30
置顶 AI写代码，真的能做出“能用”的产品吗？以前，程序员开发功能，基本都是自己一行一行写代码。现在，很多时候不用这么干了，而是直接跟 AI 说需求。比如：“帮我做一个日历，要显示农历，还能左右滑动切换月份。”“把这份销售数据做成一个深色风格的数据看板。”“这个页面手机上看太挤了，帮我重新调整一下布局。” AI收到这些要求后，就会开始写代码、
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2026-07-18
置顶五个AI使用习惯让你的效率翻倍在 AI 这个行业已经十多年了。我的工作是用 AI 技术来开发各种 AI 产品。也就是说，我每天绝大部分时间都在和“AI 编程助手”（Code Agents）打交道。这个领域变化非常快，几乎每天都有新工具、新框架、新方法出现。很多人会告诉你：必须马上跟上、全部采用。但当我认真回头看，真正让我长期保
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2026-07-17
置顶 AI写的代码看着全对、逻辑也自洽，为什么就是“不是我们想要的”？ “沟通最大的敌人，就是我们‘自以为沟通好了’的幻觉。” —— 威廉·H·怀特（社会学家、城市规划家、《财富》杂志编辑，1950年）当 AI 写出烂代码时，大家往往先怪 AI 笨 —— 但绝大多数时候，问题出在需求（Spec）上，而不是 AI 身上。同样一个功能，如果只写一句“帮我做个好看的用户面
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