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如何用 Claude 的 Dynamic Workflows 做深度研究

做技术调研容易陷入信息过载和结论模糊的陷阱。AI虽执行力强，但易困于当前信息且跨界联想弱。Claude近期推出的Dynamic Workflows（动态工作流）功能，旨在通过AI自动设计并执行任务流程来提升深度研究能力。其核心是六种工作流模式：1) 路由模式：由主Agent判断任务类型并分发给最专业的子Agent处理，精准高效但处理模糊任务能力弱；2) 拆分合并模式：将任务拆分为多个独立子任务并行执行后合并结果，速度快但Token成本高，合并有挑战；3) 对抗验证模式：让多个Agent从反驳角度挑战同一结论，基于多数票通过，能有效减少确认偏误，但需基于事实而非观点；4) 生成与过滤模式：先生成大量候选方案，再用预设标准筛选出最优，能提升多样性，但过滤标准至关重要；5) 锦标赛模式：多个Agent竞争同一任务，通过两两对比逐轮淘汰选出最优，评判更稳定；6) 循环模式：通过自适应迭代不断尝试直至满足条件，擅长处理边界未知的任务，但有失控风险。相较于作者自建的深度研究技能，官方的动态工作流增加了关键环节：问题拆解、信息可信度评估、交叉删除（投票淘汰而非简单合并）以及目标导向的输出。这有效解决了AI长任务中的目标漂移、过早停止、上下文污染和输出偏向等问题。总之，Dynamic Workflows将研究流程本身结构化，通过多Agent的智能调度，显著提升了研究的效率和结论的可靠性，将以往可能需要十几次对话的调研压缩到3-4次，尽管Token消耗大幅增加。但它仍有局限：在验证机制上可能过于依赖官方文档而非事实数据；对于完全跨界、数据不足的深度思考支持有限；在解决方案的验证与成本权衡上仍有不足；在针对不同受众进行信息极致浓缩方面也需进一步优化。

marsbit43 分鐘前

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百姓网创始人：我的十四条 Claude Code 使用经验

百姓网创始人王建硕分享其使用Claude Code的十四条个人经验，核心是高效协作与系统化积累。 1. 专注一个工具，减少比较精力。 2. 掌握关键快捷键（如Control+G打开编辑器，Control+A/E/U移动光标）。 3. 善用语音输入（如HoldSpeak）。 4. 项目启动先写结构化的PROJECT.md。 5. 默认使用Claude agents。 6. 结合GitHub与Cloudflare，将构建、发布、域名等交给基础设施。 7. 区分人写与AI写的内容：手动维护核心CLAUDE.md，通过提问而非阅读来理解AI生成的代码或文档。 8. 通过拖拽文件（音频、视频、截图等）快速输入信息。 9. 重构记忆系统：以~/.claude/CLAUDE.md为中心，分类引用多个记忆文件，存入Git私有仓库以实现永久积累。 10. 编写Skill，并在任务结束后要求Claude自动沉淀所学到Skill中。 11. 复杂任务可使用ultracode触发dynamic workflow以保证效果。 12. 持续积累并重构Skill，Skill也应存入Git。 13. 利用Git文档作为任务间传递的明确交接物，而非依赖上下文。 14. 将Claude Code视为有自主性的“马”（设置目标与边界），而非完全受控的“车”。总结：强调系统化知识管理、工具深度集成，以及发挥AI自主能力的高效协作模式。

链捕手14 小時前

链捕手14 小時前

我用了一年，才看清 Agent 支付扎心的真相

过去一年，作者深入探索Agent支付领域，发现当前市场存在结构性困境。巨头如Stripe、Visa虽积极布局，但真实交易量极低，准入门槛高企。通过实践发现，在“Agent对商户”场景中，对话式购物在视觉比价方面体验不佳，商户接入多为防御性策略，真实需求尚未爆发。“Agent对API”场景中，现有订阅和预付模式已解决小额支付问题，且主流SaaS供应商抵制碎片化收费，机会主要存在于长尾、小众服务。“Agent对Agent”是长期愿景，但目前缺乏实际交易量。唯一存在既有需求的是“Agent对金融”，但该领域竞争激烈，老牌机构优势明显。作者指出，行业巨头因现金流充裕而进行前瞻性布局，但初创公司必须面对现实：当前真正的瓶颈并非支付技术本身，而是人机协同、工作验证与结果结算等更宏观的问题。支付仅是协同环节中的一部分，未来解决协同问题的公司将主导市场。经过一年摸索，作者团队已将重心转向一个活跃、增长迅速且尚未被充分服务的细分市场，该市场游离于上述四个常见类别之外。

marsbit前天 10:18

marsbit前天 10:18

Codex goal模式使用指南：如何让AI持续推进一个具体目标

OpenAI推出的Codex目标模式（/goal）允许AI围绕一个具体目标持续工作数小时甚至数天，直至任务完成。其核心在于设定清晰、可验证的退出标准（如“部署时间降低30%”），而非冗长的需求描述。用户需提供足够的方向、工具和真实环境，让Codex能衡量进展并验证结果。文章强调，应避免让AI陷入视觉细节等模糊任务，建议将目标拆解为可评估的功能清单或指标。对于长期任务，需通过提交代码、更新文档或发送进度通知等方式跟踪进展。任务完成后，建议让AI审查并清理尝试过程中遗留的无效改动。总之，目标模式标志着AI从响应指令的助手，转变为需要被定义目标、配置环境并管理进度的工程执行者。

marsbit前天 08:11

marsbit前天 08:11

华为云不打Token价格战，周跃峰要给AI云换一个赢的方式

在2026华为云INSPISE创想者大会上，新任CEO周跃峰首次公开阐述华为云AI战略，明确表示不以Token调用量或收入规模为竞争核心，而是聚焦于“每个Token是否真正提升生产力”。面对当前国内AI云市场普遍以Token价格战和规模增长为焦点的态势，华为云选择了差异化路径：其一，依托昇腾、鲲鹏等全国产化软硬件构建“第二算力平面”，不参与“万国牌”硬件的规模比拼；其二，将政企及国计民生行业作为主战场，通过混合云与机密计算等技术，在保障数据主权的同时输送公有云迭代能力；其三，坚持开源开放策略，并联合20余家头部模型厂商共建生态。周跃峰提出，AI竞争焦点正从算力、模型转向智能体（Agent）的实际应用。为此，华为云发布“Agentic Infra”新范式及一系列新品，旨在解决企业部署智能体时的工程难题，如AICS灵衢集群降低时延、AMS解决长程记忆、ModelArts Next实现多模型智能调度以降低成本。更关键的举措是推出智慧医疗、具身智能等“行业AI梦工厂”专区，深入具体场景。例如，智慧医疗专区与瑞金医院共建大模型，旨在向基层医院规模化输出顶级诊疗能力。华为云试图将竞争从“卖Token”转向“卖生产力”，衡量标准变为金融风控效果、医疗诊断可及性等实际价值。周跃峰承认，这条依赖国产算力、深耕产业的路比追逐MaaS收入更慢、更难，但避开了当前的价格红海，押注于智能体深入产业后底层基础设施的机遇。华为云的目标是证明其国产算力体系能满足中国产业AI未来的真实需求。

marsbit前天 05:47

marsbit前天 05:47

从封杀豆包到拥抱荣耀，微信为什么突然“变脸”？

从严防死守到主动合作，微信对手机AI助手的态度在近期发生了180度转变。过去一年，微信曾封杀字节跳动豆包手机、限制OPPO“AI一键闪记”等功能，坚决反对第三方通过模拟点击操控微信。如今，微信却与华为、荣耀、小米等多家厂商合作，推出A2A（智能体到智能体）助手能力，允许用户通过系统AI助手直接发送微信消息、拨打语音电话。这一转变源于腾讯在AI竞争中的焦虑。其AI应用“元宝”月活远低于竞争对手，而微信坐拥14亿月活和小程序生态，成为腾讯在AI时代的关键底牌。微信正内测AI智能体，旨在通过自然语言调用小程序服务，但需要打通手机系统这一首要AI入口。A2A合作让手机厂商的智能体作为“接线员”，将用户指令转交微信执行，腾讯借此既保住了生态控制权，又接入了系统级流量。与之前被封杀的GUI（图形界面模拟操作）路线不同，A2A采用双重授权机制，通过标准化接口调用，微信在其中占据主导。手机厂商之所以愿意合作，是因为GUI强攻路线已被证明行不通，而A2A为其保留了在系统级AI场景中的发展空间，并有助于在激烈的行业竞争中快速提升AI整合能力。尽管存在数据隐私担忧，但A2A被视为比模拟点击更安全合规的路径。这场合作本质是双方在AI入口争夺中的阶段性妥协：腾讯需要手机入口为微信AI引流，手机厂商则需要突破跨应用调用的合规瓶颈。长远看，腾讯试图将微信打造为AI“服务操作系统”，而手机厂商则希望用户深度依赖系统自带助手，双方生态战略的博弈将持续。AI时代的入口之争，已随着用户一句“帮我发微信”悄然展开。

marsbit06/06 01:48

marsbit06/06 01:48

Near重返AI舞台：因“发薪难”转型公链，Agent和隐私成新增长故事

Near公链的诞生源于一个现实困境：其创始人Illia Polosukhin（Transformer论文合著者）最初的人工智能创业公司因难以向全球开发者支付跨境薪资，且当时公链效率低下、费用高昂，被迫搁置AI业务，转而于2018年创建了Near公链。早期，Near专注于分片技术，但生态发展缓慢。随着AI热潮再起，Near凭借其创始人的AI背景重回视野，并转向“意图”（Intents）和隐私交易等新叙事。 Near Intents通过链下求解器网络竞价为用户提供简化的跨链交易体验，用户只需表达需求，系统自动处理路径和Gas费用。该协议已覆盖25条公链，总锁仓价值超8500万美元，累计交易量突破200亿美元，并产生了超过3400万美元的手续费收入，为NEAR代币带来通缩动力。同时，Near推出的私密交易功能（私密意图和私密兑换）显著增长，近期占链上总交易量的41.63%，满足了机构和大额交易者对避免MEV攻击和策略泄露的隐私需求。然而，高比例的隐私交易也可能引发监管关注。从因发薪难题转型公链，到借助AI热潮和链抽象、意图及隐私交易寻找新增长点，Near在不断适应市场变化，但其长期生态护城河仍有待观察。

marsbit06/05 12:50

marsbit06/05 12:50

被 IBM 看上后，three 涨了 50 倍

一则与IBM合作的消息，使Solana生态项目three.ws及其代币three迅速获得市场关注，代币价格短时间内上涨约50倍。 three.ws旨在构建互联网的“3D Agent层”，核心目标是让AI智能体（Agent）不再局限于聊天框，而是以拥有身体、记忆、身份和钱包的3D数字角色形式嵌入网页，实现可视化交互及跨平台调用。该项目技术架构分为四层：负责3D模型渲染的Viewer层、提供大脑与行为逻辑的Agent层、管理链上身份的身份层（可选），以及实现嵌入分发的嵌入层。开发者可通过平台创建3D角色，配置AI模型、技能与链上钱包，并像嵌入视频一样将其部署到网站中，用于导购、客服、教育等多种场景。目前，three.ws已上线AWS Marketplace和阿里云国际市场，并成为IBM的合作方。与AWS的合作帮助其接入企业采购与计费体系，与IBM的合作则旨在结合其企业AI、混合云技术及市场渠道。这些合作意在推动3D AI Agent从技术演示走向可被企业采购、部署和管理的实际服务。尽管合作消息带来了显著的市场热度，但项目仍需证明其3D AI Agent在企业与开发场景中的实际需求与价值，并明确其代币three在生态中的具体作用。

foresightnews_api06/05 04:27

foresightnews_api06/05 04:27

Casper推出面向自主智能体和构建者的AI工具包

Casper协会今日发布了Casper AI工具包，这是所有Layer 1区块链中最为全面的AI产品。它使AI智能体能够完成两项目前其他L1堆栈在生产环境中尚未完全支持的任务：无需人工干预即可编写、测试和部署新应用，以及作为经济主体进行自主交易。随着这些功能在主网上线，借助已投入生产的x402协调器，Casper成为首个为AI智能体提供基于HTTP的实时微支付基础设施的WebAssembly原生Layer 1区块链。该工具包实现了AI智能体作为经济参与者与构建者的双重角色。通过x402协议，智能体可直接为API调用等请求支付微额费用，整个过程无需账单账户、API凭证或人工介入。同时，利用Odra框架和CSPR.build代理技能包，AI编码代理能够完全自主地设计、测试和部署智能合约。这形成了一个闭环：一个智能体创建的服务，可由另一个智能体付费使用。 Casper AI工具包的各个组件被设计成一个协同工作的完整系统。下一步，账户抽象协议将让智能体拥有自己的链上身份和可预测的固定成本交易能力。为支持开发者使用此工具包，Casper协会启动了总奖金15万美元的“自主构建马拉松”。参赛团队可利用赞助的x402协调器免费进行链上交易，开发和测试由微支付驱动的产品。

TheNewsCrypto06/04 13:18

TheNewsCrypto06/04 13:18

Codex与ChatGPT合并，编程工具大洗牌开始了

OpenAI宣布将把Codex、ChatGPT和浏览器产品Atlas整合成一个桌面超级应用，表明其战略重心正从ChatGPT转向Codex。Codex最初是编程工具，现已成为增长最快的业务之一，周活跃用户超500万。OpenAI认为，ChatGPT主要解答问题，而Codex能直接完成工作，后者对企业价值更大。过去一年，分析师、投资经理、营销人员等非开发者用户快速增长，Codex正从程序员工具转变为知识工作平台。它通过自动执行复杂任务（如分析财报、生成报告、设计原型）重构了白领工作方式。OpenAI为此推出了面向数据分析、销售、产品设计等职业的插件。 OpenAI还推出了“Sites”等功能，让用户通过上传资料自动生成可交互网站，使协作过程更接近人与同事互动而非操作软件。这体现了其更大野心：让AI理解工作并自动调用工具完成任务，用户只需提出目标。Codex因此被视为“数字员工”，代表AI从“聊天时代”进入“执行时代”，未来竞争核心在于谁能替用户完成工作。

marsbit06/04 11:31