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如何用30天成为Claude高阶用户?

本文提供了一个为期30天的Claude进阶使用教程,旨在帮助用户将Claude从一个临时的问答工具,转变为能够理解用户、持续产出高效成果的智能工作助手。教程按周划分,逐步构建个人专属的工作系统。 **第一周:掌握基础能力** 核心是学习撰写结构清晰的Prompt,包含角色、背景、任务、格式和限制条件五个部分。理解上下文窗口的概念,将关键信息前置。最后,设置至少三个专项Projects(如主要工作、研究分析、写作沟通)并开启Memory功能,让Claude记住用户的背景与偏好,奠定个性化基础。 **第二周:搭建核心工作流** 创建可复用的流程模板,覆盖研究、写作和决策三大常见场景。例如,研究流程可快速分析资料并生成报告;写作采用先提纲后全文的两步法,确保方向正确;决策流程则能系统化地分析选项与利弊。这些工作流能将重复性工作自动化,显著提升效率。 **第三周:实现自主与自动化** 通过Claude Cowork功能,让Claude能在指定文件夹内自主读取、处理文件和执行多步骤任务。连接Google Drive、Slack等外部工具,扩展其能力。设置定时自动化任务(如每日计划生成、周报整理),使Claude从被动工具转变为能主动工作的系统。 **第四周:系统优化与积累** 回顾并优化所有工作流,根据输出反馈迭代Prompt,追求稳定高质量。建立个人知识库,保存历史优质产出供后续项目调用,实现知识复利。通过教会他人来巩固自身理解。最终,规划完整的个人Claude操作系统蓝图,明确所需工作流、工具连接和使用节奏,并定期迭代。 遵循此路径,用户能在30天内构建一个深度理解自身需求、能自主运行并持续优化的工作系统,从而将时间专注于更具创造性和战略性的任务上,真正成为Claude的高阶用户。

marsbit05/20 08:06

如何用30天成为Claude高阶用户?

marsbit05/20 08:06

YC合伙人:如何打造一家自我进化的AI原生公司

YC合伙人Tom Blomfield提出,AI正促使公司形态发生根本性变革。未来公司不应再效仿层级森严的“罗马军团”模式,而应构建为由递归、自我改进的AI闭环构成的智能系统。 这种AI原生公司的核心在于:将散落在邮件、聊天、文档和人脑中的业务知识提取并转化为AI可读、可调用的“组织上下文”。系统通过传感器层(如客户邮件、产品数据)感知外部变化,经过策略、工具和质量关卡自动决策与执行,并根据结果反馈持续学习和修正。例如,YC内部已有agent能自动监控查询失败、分析原因、提交代码并部署修复,实现“在公司睡觉时持续优化”。 这意味着公司瓶颈将从“员工数量”转向“token消耗量”与“组织知识质量”。中层管理的协调功能将被AI大幅替代,个人贡献者(IC)和直接负责人的角色则更为关键。 创始人需推动组织全面对AI可读:记录一切沟通与运营数据,并视其为核心资产。在此基础上生成的软件可以是临时、可丢弃的,真正重要的是持续积累和迭代的业务上下文与技能集。 人类的作用将转向位于“公司大脑”的边缘,处理高风险、高情绪或高度陌生的现实世界交互。最终,公司的目标不再是构建静态团队,而是打造一套能够自主学习和进化的智能系统。

marsbit05/20 06:36

YC合伙人:如何打造一家自我进化的AI原生公司

marsbit05/20 06:36

物理AI火了,我的一些新思考

物理AI(Physical AI)概念正从学术走向产业,核心是让AI理解并作用于物理世界,在重力、摩擦力等真实环境中执行任务。这一概念2020年于《自然-机器智能》首次系统定义,历经六年传感器成本降低、算力工程化等发展,在2026年迎来“部署态元年”,关键标志是从演示走向实际“干活”。 产业方面,国内外公司加速推进。智元机器人将其人形机器人投入真实3C产线直播作业,并宣布万台量产,其“全栈自研”路线旨在建立深度壁垒。美国Figure AI估值高涨,其Figure 03机器人展示了自主完成家务的能力,并转向自研的“本能-反射-思考”三层神经网络系统Helix。英伟达则与四大工业机器人巨头合作,意图通过仿真平台成为下一代工业自动化的“操作系统”。 汽车供应链企业正跨界进入物理AI赛道,因其智能驾驶系统的感知、决策、执行模块与机器人技术同源,积累了可迁移的制造能力和供应链经验。特斯拉也计划利用其汽车制造经验,为人形机器人建设百万台产能生产线。 技术底座的突破在于“世界模型”的工程化。此前它因算力需求大、不稳定而难以实用,如今英伟达Cosmos、蚂蚁灵波LingBot-World、阿里巴巴ABot-PhysWorld等模型或平台,能通过合成数据高效生成符合物理规律的训练场景,大幅降低了数据获取成本,使世界模型从离线渲染走向在线交互,成为物理AI发展的关键杠杆。 这推动了机器人架构的范式变革:从传统的“感知-规划-控制”(工程师预设规则)转向“感知-推理-执行”(AI自主理解物理世界)。国际机构预测未来三年新机型将主要采用新架构。 当前赛道方向已定但格局未成,演示与量产能力差异巨大,真实数据的高成本使得合成数据至关重要。同时,来自汽车、工业自动化等领域的技术与制造能力正加速涌入。基础设施提供商可能像上一波AI浪潮一样,捕获核心价值。2026年只是竞争的开始,未来格局仍存变数。

marsbit05/18 04:43

物理AI火了,我的一些新思考

marsbit05/18 04:43

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