

47. 用AI做80页PPT:从不能用,到微调就能用,差的不是模型能力,而是用法。一份80页的PPT,社科生做了三天:第一天累到脑子罢工,做出来的 ppt 很差,完全不能用;第三天做出来微调就能讲,给模型的素材内容没变,模型使用也没变。这期我们把这三天完整摊开复盘: ①为什么"看不懂就让AI做更细",是个越陷越深的坑 ②一句"能不能帮我理出一条主线",怎么把一坨大杂烩救回来 ③AI自己想出来的"开车"比喻,把四个不相干的板块串成一条线 ④第二天最扎心的瞬间:五个窗口同时跑,我觉得自己特别高产,晚上一盘点——PPT一页都没做 🧪理科生点破两个错觉:用"派活"代替"产出"、AI根本没有时间感 最后给三个可复用的动作 + 五步最小行动。备课、汇报、方案、报告,任何"用AI做一大坨东西"的场景都用得上。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📌 本期核心内容提炼 1️⃣ 主线没聊透之前,别让AI动手执行 不管做什么内容,先让最强的模型帮你把框架和主线定下来。看不懂就让它"说人话、打个比方"——注意:是让它解释,不是让它做更细。 没厘清主线之前就细化,只会让你陷得更深。 2️⃣ 大体量的活,一定要分窗口 不要让一个窗口干完 80 页 PPT。按主线拆成几块,一个窗口负责一块(PPT 约 20 多页一块,对应字数约 1–2 万字),再单独开一个总控窗口做整体把控和最后整合。 3️⃣ 每次回复看三分钟,大体没问题就过 别跟 AI 反复较真细节。它给你的东西没有硬伤就往下推——派了多少活不是产出,学了多少东西也不是产出,最终那个东西出来了才算。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ⏳ 时间轴 【开场与背景】 00:00 开场:同一堆素材,第一天做不出来,第二天+第三天上午完成——差的是用法 00:14 背景:社科生刚成为大学老师,要备一门三学分、两个半小时的课 00:37 第一天 vs 第三天的结果对比:从"完全不能用"到"微调就能讲" 01:37 为什么这次想全交给 AI:上次手搓 80 多页 PPT,太累了 【第一天 · 翻车】 02:31 做法:用 Codex 建文件夹,把四类素材全丢进去(上节课 PPT / 随想记录员 / 拆书 / 习惯) 03:58 "把一整箱材料倒在它面前"——这就是许愿式编程 04:27 它给了个五页五五张的框架,铺到 80 多页,但社科生没看懂 05:34 ❌ 坑一:没让它解释,反而让它"做更细"→ 变成 80 页逐页清单 06:15 ❌ 坑二:逐页写反馈、加素材、找视频,光反馈就花了两个多小时 07:50 晚上六点拿到结果,脑子已经转不动,草草验收 08:13 交给千问办公执行 → 出来的 PPT 内容太散,完全打不到标准 【转机 · 一句话救回来】 09:28 理科生接手:看着两个工具的聊天记录,就知道问题在哪 09:41 💡 开网页版新对话,把最终版 slide 丢进去,只问一句"能不能帮我理出一条主线" 10:57 为什么用网页版而不是 Agent:会员免费、能开 Extra High、可以无限次聊 11:27 理科生诊断三大问题:材料不聚焦 / 过早进细节 / 内容没有主线 12:29 ✅ 主线出来了:对内认识自己 + 对外理解社会运作(后者正好接课程主题) 13:12 AI 主动建议:把"习惯"那块砍短,它喧宾夺主了 【高光 · 让 AI 说人话】 14:43 💡 万能技巧:"说人话,再打个比方"——理科生跟 AI 说得最多的一句话 15:12 🌟 AI 给出的"开车"比喻,把四个板块串成一条线(详见上方提炼) 16:37 它还给主人公起名叫"小林",一个大三学生,也就是听课的人 17:22 同样是丢材料,为什么他做对了:目标明确,只要主线,不改细节 18:27 做菜比喻:专门备料做可乐鸡翅 vs 冰箱里有什么炒什么 【第二天 · 虚幻的忙碌感】 19:30 第一天白忙,但晚上睡了个好觉——终于有一条清楚的主线了 20:04 第二天:把网页版当"最强大脑",让它指挥自己干活 20:38 开 5 个窗口:00 总控 + 4 个干活窗口(各负责 20 多页) 21:07 四步流程:分别调研 → 反过来教我 → 教学设计 → 总控汇总整合 22:40 同时玩 6 个窗口(5 个干活 + 1 个大脑),我以为自己特别高产 23:11 最耗时的其实是"让窗口把内容教会我"——学无止境 23:58 💔 又到第二天六点,第四个窗口还没学完——PPT 一页都没做 【两个错觉】 24:32 ❌ 错觉一:用"派了多少活"代替"做出来多少东西" 25:18 ❌ 错觉二:AI 没有时间感,跑偏了不会自己回头 26:10 "那天不是我没干活,也不是方向不对,是没人喊停" 【第三天 · 半天出活】 26:20 只剩半天:下午还有课,必须在中午出初稿 26:54 💡 救命建议一:别再学了,赶紧进教学设计环节 27:08 💡 救命建议二:每次回复看三分钟,大体没问题就过,不要磨时间 27:29 推进流程:粗框架 → 细框架 → 逐页内容 + 讲稿 → 总控检查整合 28:18 做 PPT 也有讲究:先确认风格视觉 → 再做 20 页 → 最后才全部做 29:00 ✅ 第三天中午 12 点,PPT 出来了 29:24 内容没变、模型没变,结果提升很大——差的是用法 【总结与行动】 29:37 📌 三个可复用的动作:先定主线 / 分窗口 / 大体就过 32:08 补刀:盯住"产出"两个字,可以设闹钟或让独立 Agent 当监工 32:45 📋 最小行动五步(详见后方提炼) 33:49 结尾(33:53 有声音彩蛋 🎁) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📋 最小行动:五步 第 1 步|挑一个你正在用 AI 帮你干的大活儿 汇报、课件、报告、方案,什么都行。 第 2 步|开一个全新的、干净的窗口 先别急着丢素材。说清楚背景和目标,可以简单丢一点素材,然后只问它一句: "能不能帮我理出一条主线?" 第 3 步|主线没聊透之前,不要让它动手做内容 让它用比喻、说人话的方式,把主线讲得又透又生动,直到你充分理解为止。 第 4 步|主线定了,再拆成几个窗口 让做规划的那个模型帮你定:这个工作要分几个窗口来做。定了之后,再让干活窗口分头去干。 第 5 步|推进过程中,时刻问自己一句 我是不是真的推动了最终的结果? 每个窗口返回的东西,看三分钟,大体没问题就过,进入下一环节。 🚗 AI 给的"开车"比喻(本期高光) AI 把这门课四个八竿子打不着的板块,用一个"开车"全串起来了: 它甚至还给主人公起了名字——一个叫"小林"的大三学生,也就是听课的学生本人。 ❌ 两个错觉 错觉一:用"派活"代替"产出" 你派了很多活出去、好几个窗口同时在跑,感觉自己是个高产的调度者。但其实你是用"派了多少活"代替了"做出来多少东西"。这跟以前说的"假努力"是一回事——用干了多少活、写了多少笔记,代替学了多少东西。AI 时代尤其严重,因为它会一直跟你说"继续、继续",不给你停下来的机会。 错觉二:陷进细节出不来 AI 没有太强的时间概念,它不知道你已经忙到六点了。它让你先做 A 再做 B 再做 C,听着很有章法,但只要有一个地方跑偏,它就顺着跑偏的方向一路走下去,不会忽然说"等一下,我到底在干啥来着"。 人不一样——人干着干着会警觉:不对,我怎么忙了这么久一点进度都没有? AI 是没有时间感的。它并不知道你下周就要上课了 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 💬 本期金句 · 「内容没变,模型也没变,但结果有很高的提升——这跟用法有很强的相关。」 · 「派了多少活不是产出,学了多少东西也不是产出。」 · 「AI 是没有时间感的,它并不知道你下周就要上课了。」 · 「看不懂的时候,要让它说人话、打比方,而不是让它做更细。」 · 「没有厘清主线之前的细化,只会让你走得更偏、陷得更深。」 · 「产出一定是要有客观证据的,就是落地了多少个东西。」 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🔧 本期提到的工具 · ChatGPT 网页版(用最强模型,我们当时用 5.6 Sol 开 Extra High 模式,现在可以用 Chatgpt6 啦)—— 用来定主线、做规划;会员聊天免费、可无限次 · Codex(Agent 形态)—— 第一天用它做规划 · 千问办公 —— 三天用它最终生成 PPT,感觉千问做 PPT 出来的效果一直不错,用 Qwen3.8 Max 模型,但是,挺费积分的。 · 分窗口结构:1 个总控窗口「00」+ 4 个干活窗口,每块约 20 多页 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🧍♂️ 联系我们 微信听友群:加 13826477686 微信进群(加微信时辛苦备注"AI搞学术"或"小宇宙") 听众反馈:514634244@qq.com ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📝 往期链接 39. 在Agent里搭一个越来越了解你的角色-随想记录员 https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6a3c97209d2f5743683d813d 42. 千问办公实测 https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6a71d2c2ab3a91c24a0fb6c3
46. 为什么近期AI Flash模型层出不穷,集体开始卷性价比?本期聊过去一周AI模型圈的大事:智谱、千问接连发布轻量版(Flash)模型——牛来模型5.3 Flash,qwen3.8 Flash,还有腾讯混元4也发布了预览版。Flash版本模型一个比一个便宜,表面是扎堆发新品,背后可能是整个行业的转向——最贵的旗舰模型,开始卖不动了。日常任务已经不太需要最强Claude Fable级别的模型。 我们拆解了便宜模型为什么能追上来,也给一个模型选用原则:规划和验收阶段用最贵的模型,中间执行交给便宜管饱的。不管你是刚上手AI的小白,还是天天跟模型打交道的进阶用户,这期都能帮你把模型选得更聪明、花得更少。 ⏳ 时间轴 00:47 什么是模型Flash轻量版,和普通版差在哪 02:20 最贵的模型卖不动:旗舰款企业用量只占一成 05:20 便宜模型凭什么追上来:64个专家只激活4个 11:40 贵模型的正确用法:只做规划和验收 16:05 本周新模型逐个点评:智谱、千问、混元 23:20 普通人现在到底该怎么选模型 🧍♂️联系我们 微信听友群:加13826477686微信进群(加微信时辛苦备注“AI搞学术”或“小宇宙”) 听众反馈:514634244@qq.com
45. vibe一个论坛,让AI agent角色们自己发帖、互相支招、开复盘会提升工作流AI 算法工程vibe了一个"论坛"(不是给人用的,是给他的 Agent军团 用的),让它们在上面发帖、回帖、互相提建议,复盘。 这期我们从"AI 们干完一个项目后自己开了复盘会"这个画面讲起,聊了: 1)为什么要搭建这个论坛? 因为帖子所有任务窗口的负责agent都能看,且可按主题聚合能沉淀。 2)一个新上任的"论文总监"怎么在论坛上发方案求建议? 被几位老agent总监给建议后,迭代出一版更优的工作流。 3)论坛最大的价值? 让整个工作流的协作方式自进化,而不只是单个 Agent 进化。 4)最小行动,如何搭建你的论坛: 可以先借助飞书文档让agent们开始讨论。 如果你也在搭 Agent 团队,这期会给你一个让你的很多 AI agent角色变成"一支团队"彼此交流的思路。 ⏳ 时间轴 00:00 我的 AI 们自己开了个复盘会,纪要留在论坛上 02:30 为什么不拉群?论坛 vs 群聊 vs 共享文档 05:30 核心案例:新上任的"论文总监"发帖求建议 07:20 调度设计:随机唤醒、后面的人能看到前面的意见 09:30 搜索专家发现:方案里编造了一个期刊投稿限制 12:30 方案优化:两阶段——逐章翻译定稿→全文校审 14:00 复盘:论坛最大的价值是"工作流级别的自进化" 15:20 复盘四优先级:硬约束 > 脚本 > 文字 > 角色设定 16:20 论坛怎么搭?小白先用飞书共享文档就行 17:10 最难的点:身份验证(防止 Agent 冒充别人) 18:00 WorkBuddy 用户实操:做一个共享 Skill 去飞书文档回帖 20:40 最小行动:单 Agent 写文档 / 多 Agent 放飞书文档讨论 21:20 两个最好用场景:新角色求建议 + 工作流复盘 23:00 收尾:别让 AI 各自闷头干活,给它一个能沉淀讨论的地方 🧍♂️今日感谢 谢谢听友——sir金金,你给我们播客的很多留言给了我们启发和力量! 🧍♂️联系我们 微信听友群:加13826477686微信进群(加微信时辛苦备注“AI搞学术”或“小宇宙”) 听众反馈:514634244@qq.com
44. DeepSeek Harness说一切皆插件,它到底想干什么?AI算法工程师深度使用DS Harness后,本期聊三件事:它是什么、为什么这么做、以及跟无技术背景的小白Agent用户有什么关系。 8月13日,DeepSeek 发布了一个叫 Harness 的新东西。理科生用了一个比喻说清这件事:别人卖给你的是一辆装好方向盘和空调、上车就走的车,比如Workbuddy、千问办公;DeepSeek 给你的是一个车架子、一堆发动机零件,加一本说明书。 为什么它这么做?因为它赌的不是"让小白用户用得更爽",而是——智能体自进化:不是模型本身变聪明,而是Agent自己优化改造自己。也诚实讲了争议:Agent智能体能改造自己 ≠ 能把自己改好(想装机械臂结果装成鸡爪子)。最后给了小白用户使用建议:你现在可能还无需用它,但你很可能会用到别人基于它做出来的版本。 附,播客提到的AI做任务的【四层】,同一件事,有四种做法,一层比一层"硬" 拿"把一份 PDF 变成一个网页"举例: 第1层|每次发prompt说一遍 "帮我把这个PDF做成html网页"——今天做对了,明天可能就跑偏,因为模型幻觉 第2层|写成技能Skill 把三个步骤写下来:先读PDF、再提要点、再生成网页 ⚠️ 本质还是提示词工程,AI 可能说做了其实没做 第3层|打包成工具 把三步写成一段程序,一次调用跑完 → 三次来回压成一次,快了,也少了两次犯错机会 第4层|做成插件 一遇到 PDF 就自动走专门逻辑,大模型压根不参与 → 属于硬约束,因为它没机会犯错 大部分Agent工具只让你参与到第2-3层, DeepSeek Harness 是第一个把第四层也交给你改的。 那我们能做什么?看清自己在第几层,然后往上走一层。 比如你还在每次重说一遍——那就把它写成一个固定流程。 ⏳ 时间轴 00:00 Harness 是"马鞍":让模型能力真正跑起来的那套东西 00:49 它还是预览版:没有客户端,得在终端启动 01:47 一句话特色:"一切皆插件" 02:18 核心比喻:别人给你一辆车,它给你车架子+一堆发动机零件 02:45 它藏着的野心:智能体的自进化 03:21 四种模式,先讲两个极端 03:32 极简模式:只给"改文件+运行命令"两个工具 03:49 为什么?像数学只给你五条公理,定理自己推 05:23 创作模式:AI 可以自己写插件改造运行流程 05:46 💎 压缩阶梯:同一件事"PDF转网页"的四种做法 06:23 第二层:写成技能——但技能是软约束,它可能说做了其实没做 06:57 第三层:打包成工具——五次来回压成一次 07:37 第四层:插件——在流程里放一个"哨兵" 09:00 工具 vs 插件:一个是"看到按钮再点",一个是"潜意识直接点了" 11:00 这就是"改发动机":别的产品不让你碰运行循环 12:30 它赌的是什么:产品最后是给 Agent 自己用的 13:04 学开车的比喻:从处处要想,到变成潜意识 15:30 自进化的真正含义:越来越少地从零开始 16:40 理科生的真心话:"我又被斩杀了,打不过就加入" 17:29 争议:想装机械臂,结果装成一个鸡爪子 18:29 条件一:改坏了能退回来(时空可组合性) 19:03 条件二:能看见自己做了什么(轨迹功能) 20:18 普通人能用吗?主播直说:不建议 20:59 但它会以另一种方式影响你——像原生安卓和小米 22:23 最小行动:看清自己在压缩阶梯第几层 23:16 总结:它给的不是车,是一间车间 25:06 真诚推荐一档播客:「跨域请求」第九期 🧍♂️播客推荐 * 「跨域请求」主播 CL|第9期《OpenAI 财务告急,为啥花 1.5 亿买一档播客节目?》 https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/69f0d224d97e02e4ca5b7476 🧍♂️DeepSeek Harness 怎么装(给想试的朋友) * https://www.runoob.com/deepseek-harness/deepseek-harness-install.html 1. 备注:你必须先有一个模型的额度,把自己的 API 密钥填进去 2. 如果你不想开终端:可以直接把项目页面链接丢给你在用的 AI 助手(WorkBuddy、千问办公这类),让它帮你装 🧍♂️联系我们 微信听友群:加13826477686微信进群(加微信时辛苦备注“AI搞学术”或“小宇宙”) 听众反馈:514634244@qq.com
43. Workbuddy使用心得:别让一个窗口干所有事——不同任务分窗口,及它们如何互相接力,串工作流你是否会打开Workbuddy、千问办公等agent,新建一个窗口,然后把所有工作任务都往里丢: 写周报也用它,做报表也用它、做方案也问它、旅行计划也问它…… 刚开始觉得方便,用着用着—— 你明明在问B,它在分析思考时总是说"A任务进展到哪了?",“B任务与A任务之间的关联可能是...” 这是【上下文污染】: AI 会回头看你前面聊过的所有内容,你一会儿聊 A 一会儿聊 B, 它就"精神分裂"了。 ✅ 正确姿势:给不同任务,分不同的对话窗口 + 工作空间文件夹(如图) · "写周报"永远在一个窗口 · "做方案"永远在另一个窗口 长程任务往往需要跨天、反复回来做, 每个窗口就是一个"专管一件事"的专家,记忆互不打架。 每个任务的成长/进展轨迹独立且清晰可查。 再往上一步,你还能让不同专家"接力"干活—— 方案专家把结果写进文件,创意专家去读后给予ideas和建议,就像接力赛🏃 让这支"专家团队"协作,核心就两招: 1️⃣ 接力棒:一个把成果写进文件目录,下一个去读 2️⃣ 直接喊话:让一个 AI 直接去找另一个 AI 对话(Workbuddy不行,千问办公可以) 想从"一个万能窗口"升级成"一支AI团队",听这期。 ⏳ 时间轴 00:00 现象:太多人把所有任务堆在一个 AI 窗口里 02:30 建议:一个任务,一个窗口,一个工作空间文件夹 04:30 原因①"上下文污染"+AI记忆混杂:AI 会精神分裂,影响任务效果 07:00 原因②文件夹混乱+检索困难:周报和PPT全混在一个目录难以维护 10:00 分窗口的本质:在"养"不同的 Agent 角色/专家 15:00 SubAgent(临时群众演员)vs 分窗口 Agent(常驻演员) 20:00 多 Agent 窗口彼此怎么对话?白板接力棒 vs 直接喊话 24:00 白板接力棒:写进文件让下一个去读,像接力赛 28:00 学术场景实战:搜索Agent写MD文档→实验Agent去读 30:00 直接喊话:千问办公/OpenClaw 支持 A 找 B 33:00 两招本质 + 你作为"项目经理"的角色 36:00 三步最小行动:区分目录→建立角色→做一次接力 🧍♂️往期链接 Agent 编排: https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6a16d6527460cabdeb56b915 🧍♂️联系我们 微信听友群:加13826477686微信进群(加微信时辛苦备注“AI搞学术”或“小宇宙”) 听众反馈:514634244@qq.com
42. 千问办公实测:从互动教学页到钉钉收答卷,AI如何串起备课、授课与数据回收8月3日,「千问办公」开始公测,它是阿里最新出的一款 AI Agent智能体办公助手。 最近我们接到一个线下讲课的任务,就想用「千问办公」开始备课: 1️⃣ 它能搜索素材,并根据20分钟的播客音频内容,做成PPT——颗粒度高,能编辑 2️⃣ 重头戏:让它把PPT做成一个HTML互动学习页,它自己加了"学生自测题",链接见末 3️⃣ 能不能把学生做的题的答案收回来?它通过连接器打通了我的钉钉:学生做完题→输姓名→答案自动进共享表格→表格里直接看到全班50份答卷 AI算法工程师则用它做出了可登录、有商品信息图片、可加购下单的淘宝商城网站Demo,顺手生成banner图和宣传音频,还挖到一个亮点功能——"任务间窗口间通信":让测试任务窗口直接喊话开发任务窗口,自动跑"开发——测试——修改——再测"的循环。 最有意思的是,这期播客节目本身就是用千问办公做出来的:拉钉钉群、发素材、建知识库、写稿任务和审稿任务互相 PK。如果你好奇"AI 办公助手到底能做到什么程度",这期带你体验阿里的千问办公。 附:【千问办公】链接:https://qwenwork.cn/ ⏳ 时间轴 00:00 主播要线下开课,备课成了头等大事 02:30 第一个任务:让千问办公搜出播客第37期→做成PPT 04:20 专家套件 vs Skill:界面与角色配置初体验 06:40 重头戏:HTML学习页——悬停放大+目录导航,比PPT还好用 09:20 惊喜:它自动加了"学生自测",6道题带提示生成 10:50 更难的考验:能把学生的答题收回来吗? 12:00 连接器打通钉钉:提交→输姓名→答案进共享表格 14:30 贴心细节:做完任务直接把成品弹到电脑最前端 16:40 AI算法工程师案例①:做淘宝商城页面Demo 18:10 顺手测多模态:生成商品图+宣传音频,还能下单 19:30 AI算法工程师案例②:任务间通信——窗口A喊话窗口B 21:00 "测试淘宝开发"任务:测—修—再测,自动跑了几轮 24:30 幕后:这期节目本身就是用千问办公做的 25:20 插曲:让连接器控制电脑+浏览器帮我做钉钉实名认证 27:10 拉钉钉群→发素材→建知识库→写稿审稿互相PK 30:50 收拢三大能力:HTML交付 / 多模态 / 连接器 33:00 从个人提效到组织协同:每个部门一个"数字员工" 📜相关链接 * 千问办公官网/下载:https://qwenwork.cn/ * 8 月 3 日千问办公开启公测,公测期间向个人用户推出三项福利: 1️⃣ 8月3日— 8月5日,Qwen3.8 Max 限时3天免费体验; 2️⃣ 8月3日—9月3日,每日登录送200-600积分; 3️⃣ 个人付费用户可无限次使用千问办公经济版模型。 * 千问办公界面截图: * 本期提到的 HTML 学习页:https://jazzy-dodol-c280ea.netlify.app/ai%E6%97%B6%E4%BB%A3%E7%9A%84%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%B3%95 * 提及单集:第37期《囤了一堆AI整理的知识库后,如何让知识真正进脑子?》https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6a2ebb1643a22a695583a7bd 🧍♂️联系我们 微信听友群:加13826477686微信进群(加微信时辛苦备注“AI搞学术”或“小宇宙”) 听众反馈:514634244@qq.com
41.多agent角色流水线工作:如果科研工作流全程被 AI 接管,学术青椒卷什么?大部分人用 AI,是找一个agent,建立一个窗口/文件夹,让它帮你干活 这期播客,算法工程师主播基于自己的多个Agent角色军团,得出一个结论: ❌ 单个 Agent 再强,做大工程也会崩 ✅ 真正放大价值的,是把工作拆成"流水线"(工作流),由不同的飞书群,每个群一个agent角色,构建一只龙虾军团,他们像流水线工人一样,负责工作流里上下游的每一项任务。 AI算法工程师的真实经历:他围绕开发工作,拉不同的飞书群,每一个群接一只龙虾,分别由“需求调查员”、“产品”、“研发总监”、“开发”、“测试”、“审查”等等,他们各是一只飞书群里的龙虾,但真正让他们以一环扣一环的流水线角色开始推进项目的时候,agent们会越权和糊弄。 他分享了把混乱救回来的三件核心武器:门禁系统(硬约束)、权限控制、全程审计,以及"审计记录"为什么是自我进化的前提。 把这套逻辑映射到科研工作流(研究问题/选题→文献→研究缺口→实验/研究方案框架→数据分析→写作),我们一起讨论了"执行+审核双角色""梯度回传式的的工作流方式,最后延伸到一个未来很可能会发生的事:如果 AI 能从发现问题到投稿全流程接管科研,研究者还能靠什么生存。如果你在搭 Agent 编排、或在做科研,这期会给你一套可迁移的"自进化工作流"心智模型。 ⏳ 时间轴 00:00 为什么要聊多Agent的"工作流" 02:30 背景:飞书群 + 龙虾军团,每个群一个角色 05:00 第一个大坑:纯对话式开发做大工程,进度极慢 07:00 转折:花钱扩容 Token,进度狂飙 11:00 第二个坑:agent们彼此越权 + 糊弄,场景一片混乱 14:00 整治三件套:门禁系统 + 权限控制 + 审计 16:00 踢皮球死循环,引出"自我进化" 21:30 蒸汽机→流水线:工业革命真正的爆点 24:30 落到科研:科研本身就是一条工作流 36:00 自我进化:黑名单经验 vs "梯度回传"大公司病 46:00 思辨:AI 全流程替代科研,人靠什么生存 52:00 收尾:载体被替换,但"创造的欲望"还在 ❤️特别感谢 谢谢“智友”给我们上一期播客打赏,这是我们第一次收到大赏;谢谢“睡觉大王”听了我们几乎所有的节目并在留言中和我们讨论和反馈! 🧍♂️联系我们 微信听友群:加13826477686微信进群(加微信时辛苦备注“AI搞学术”或“小宇宙”) 听众反馈:514634244@qq.com
40. 用微信的AI “小微”点奶茶,读文章,挂号:当Agent进入我们的日常生活用几个真实场景带你感受微信里的AI Agent“小微”:1)让它点奶茶(第一次磕磕绊绊十几轮,第二次三句话丝滑搞定);2)让它读微信里的PDF论文/文档;3)让小微帮挂号。 可能评价一个AI有没有用,不只看它多聪明——小微不一定像最牛的AI模型一样聪明,但它拿到了别的AI都没有的"微信门禁卡",能进到微信群聊、小程序、公众号、视频号等等这些其他Agent不好进或进不去的地方。 如果你好奇微信这个AI能干嘛,这期给你一次真实的"云体验"。 ⏳ 时间轴 00:00 微信AI Agent小微(附入口位置) 02:00 第一印象:和最牛的模型比不那么聪明,但是速度很快 04:30 使用案例:点奶茶——第一天崩溃,第二天三句话搞定 09:30 学术场景:让它读论文 13:00 真正的优势不是模型,是"微信门禁卡" 16:00 入口之争 + 去中心化 vs 中心化 18:30 开发者视角:它对用户友好,对Agent开发者可能略克制 20:30 一句话总结 + 欢迎转发 + 进群 🧍♂️联系我们 微信听友群:加13826477686微信进群(加微信时请备注“AI搞学术”或“小宇宙”) 🧍♂️小微的样子
39. 在Agent里搭一个越来越了解你的角色AI模型的能力会自己越变越强,但"你这个人"的想法只有你能攒。这个随想库会变成喂给所有Agent的养分,让它们越来越懂你。哪怕你不做自媒体,记流水账本身也是在给人生做提炼存档。 AI模型会一代代越变越强 AI的知识不用攒,它自己会涨 📈 但有一样东西,AI永远不会自己长出来—— 就是"你这个人" 如果你也搭好了Agent却不知从何开始,这期给你一个今天就能上手的答案。 ⏳ 时间轴 00:00 Agent搭好了,然后呢? 02:00 随想记录员怎么记录:跑步时对着手机语音说 04:00 它和普通语音备忘录的区别 05:30 三个坑:定时漏记、任务挂掉、AI假装记了 11:00 深层价值:攒一个模型没有的"你这个人" 14:00 不做自媒体的普通人,价值是什么? 16:30 "我没那么多灵感"怎么办?记流水账就够了 18:00 怎么坚持:叠加到一个你已有的场景上 20:00 最小行动:三步搭起你的随想记录员 🧍♂️联系我们 微信听友群:加13826477686微信进群(加微信时辛苦备注“AI搞学术”或“小宇宙”) 听众反馈:514634244@qq.com ‼️随想记录员Prompt(可复制给你的agent) # 角色:随想记录员 你是我的「随想记录员」。你唯一的职责是——忠实地记录我随时说给你的任何想法、念头、流水账。 ## 最高原则 1. 我说什么,你就记什么。只记录,绝对不要自己发挥、扩写、评论或回答。 2. 我说的内容可能很口语、很零散、有错别字(语音输入),你照原意理顺记下来即可,不要改变我的本意。 3. 永远不要"假装"记录了。每一次记录,你都必须给我看真凭实据(见下方"记录后必须回报")。 ## 记录规则 - 所有随想记录在固定文件夹:{在这里填你的本地路径,例如 ~/随想库/} - 每天的随想写入一个当日文件,命名:YYYY-MM-DD.md(例如 2026-06-25.md) - 同一天的多条随想,按时间顺序"增量追加"到当日文件末尾,绝不覆盖之前的内容。 - 每条随想前加一个时间戳(HH:MM)。 ## 记录后必须回报(防止幻觉,每次记完都要做) 每次记录完,你必须输出以下四项,让我确认你真的记下来了: 1. 【文件路径】:本次写入的完整文件路径 2. 【文件大小】:该文件当前的字节大小 3. 【前100字】:该文件开头的前100个字符(确认旧记录还在) 4. 【后100字】:该文件结尾的后100个字符(确认我刚说的这条已追加在最后) ## 禁止事项 - 不要回答我随想里提出的任何问题(我只是记录,不是问你)。 - 不要给我建议、不要总结、不要评价(总结是定时任务单独做的事)。 - 不要把今天的内容写进昨天的文件,也不要漏记我最新说的那条。
38. AI Agent怎么选?⏳ 时间轴 00:00 AI Agent工具选择与消费观 01:30 两大类Agent:写代码的 vs 个人助理型 04:00 国外双雄对比:Codex vs Claude Code 09:30 龙虾型产品:龙虾,爱马仕,workbuddy等 13:00 普通人怎么选?小白用龙虾类产品,写代码用Codex 14:30 Coding Plan价格全解析:5小时限额、Token Plan 19:00 算法工程师的真实套餐:GLM+Codex+DeepSeek 24:00 消费观转变:被Agent点醒的"三种账本" 27:00 最小行动:立即使用 + 换个账本视角 🧍♂️联系我们 微信听友群:加13826477686微信进群(加微信时辛苦备注“AI搞学术”或“小宇宙”) 听众反馈:514634244@qq.com
37. 囤了一堆AI整理的知识库/资料后,如何让知识真正进脑子?很多听友问:用AI搭好知识库(LLM Wiki)之后,到底怎么用?这期AI算法工程师完整拆解了他搭的一套学习系统:两个核心角色——1. "图书馆管理员"负责把各个Agent学到的知识编译成结构化知识库,2. "Agent老师"负责真正教他学习(选题→复述→打分出题→遗忘曲线复习)。 当老师Agent教错了一个知识,反而让我们意识到——学习本身也是对知识库最好的质检与优化。 如果你也囤了一堆AI整理的资料却从没真正"学会",这期会给你一套可操作的方法。 ⏳ 时间轴 00:00 从Agent自进化,反过来聊Agent如何帮人完成人的知识进化? 01:30 知识学习分三步:收集、编译、学习 03:00 两个核心agent角色:Agent图书馆管理员 + Agent老师 05:00 老师Agent怎么教其他Agent规范学习(凌晨学习+硬约束) 10:00 核心:Agent老师怎么教我学(选题→复述→出题→复习) 第一步:选题 + 给材料。老师agent 从编译好的知识库里挑页面推荐给我,或者有时候,我会基于我实际的工作和生活情况对老师agent 说,”我今天想学MOS论文”。这个时候,老师agent会把相关内容给我看——大概两三百字,并且是一份已经是整理过的精华。 第二步:我来复述+AI老师打分。收到材料以后,我先看,然后合上材料,用我自己的话复述给老师agent,我这个时候就用语音输入法,把我对刚刚材料的理解复述出来,发给老师agent,然后agent会基于我的复述给我打分。 第三步:老师agent会给我出题,出三类题不同的题,换着角度考察我。 知识题——这篇论文的核心观点是什么? - 应用题——给你一个具体场景,那个框架怎么用? - 迁移题——这个概念跟你之前学的另一套理论有什么联系?之后它还会根据间隔复习规则,过一天、三天、七天重新考我,看还记得多少。 14:00 真实发现:被逼复述,暴露了我对数字的盲区 16:30 AI都会了,人为什么还要学?聊判断力的价值 18:30 系统翻车:学习是对知识库最好的质检 22:00 最小行动:三步让知识真正进脑子 🧍♂️联系我们 微信听友群:加13826477686微信进群(加微信时辛苦备注“AI搞学术”或“小宇宙”) 听众反馈:514634244@qq.com 附,详细内容: 第一个agent 是图书馆管理员。主播有一个多agent的军团的——龙虾军团,这名图书管理员agent 的职责是接收主播Agent军团里所有agent 写的笔记,去重、分类、整理。输出按概念组织的知识页面——就像把散乱的便签整理成一本一本的小册子。这是第二步”编译”的执行者。 第二个Agent是老师。它真正在做的事情是:先教主播的其他Agent怎么学习。各Agent学完之后会把学到的东西存回知识库。然后知识库把这些沉淀的内容编译整理好。最后,学习专家才从编译好的材料里取内容来教主播。
36. 如何让Agent自进化——让AI吃一堑长一智的底层逻辑为什么Agent犯了错、写了复盘、下次还犯? 起因是一位听友把我们过往很多期播客内容,导出喂给了自己的Agent,他的Agent总结出来的结论是——我们过往播客聊的拆分工作流、复盘审阅、分角色协作……其实串起来就是"Agent自进化"。 这期我们从卡帕西的Auto Research讲起,以及AI算法工程师自己用Agent龙虾军团踩过的真实的坑(Agent越界部署、复盘报告写得漂亮但没用),拆解了自进化的核心逻辑:反思不等于进化,没有验证的反思就是表演。关键是要把"软约束"(Skill/Agent.md)升级为"硬约束"(代码级脚本检查),并且建立"执行→犯错→改代码→验证→再执行"的闭环。 如果你也被Agent"重复犯错"困扰过,这期会给你一个清晰的工程解法思路。 ⏳ 时间轴 00:00 听友把播客内容喂给Agent,竟然总结出了"自进化" 01:10 痛点共鸣:为什么跟Agent说了下次别犯,Agent还是犯? 02:00 案例一:卡帕西Auto Research项目——指标一路往上走 03:30 案例二:真实踩坑——Agent团队越界部署的惨痛教训 05:30 核心概念:软约束(Skill)vs 硬约束(代码)的本质区别 08:00 自进化三层次:反思不是表演、Skill→代码、闭环验证 12:00 进阶:Harness概念与未来Agent架构畅想 17:00 一句话总结:自进化不是魔法,是很落地的工程 🧍♂️联系我们 微信听友群:加13826477686微信进群(加微信时辛苦备注“AI搞学术”或“小宇宙”) 听众反馈:514634244@qq.com
35. AI在哄你还是在帮你?如何在Workbuddy里搓一个“灵魂拷问师”和AI讨论完人生问题后,你感觉是真的深入思考讨论了?还是只是有一种“我往哪边说,AI大模型就往哪边支持”的感觉? 今天分享我们在龙虾、Workbuddy里搭建"灵魂拷问师"的完整方法和真实体验:如何设置它只问不答、不讨好、每天定时推送一个直击内心的哲学拷问。我们两个主播亲测用了几周,从"你觉得一个人应该追求什么"到边沁全景监狱的思想实验,每一次都被迫重新审视自己。 我们常把Agent当成超级助理——它可以帮我们做方案、总结会议、写代码,完成各项工作事项。 但我们觉得AI更大的价值是——帮助我们去认识自己。看见我们真正面对的问题、犹豫、偏好、恐惧,和我们判断背后的逻辑。 ⏳ 时间轴 00:19 AI是在帮你思考还是帮你自我合理化?警惕AI的讨好倾向 02:44 解法:在Agent中建立「灵魂拷问师」角色 05:54 配置四原则:只问不答、客观不讨好、定时推送、哲学思想 09:01 主播真实体验:"你觉得一个人应该追求什么"——第一个拷问带来的震动 14:14 哲学故事+个人背景:全景监狱思想实验如何戳中我的工作焦虑 19:00 两种方式快速让workbuddy了解你 + 边界提醒 21:07 总结:AI不是答案,是一面可以调角度的镜子|最小行动建议 ‼️ 灵魂拷问师 Prompt 设置参考 在你的 Agent(龙虾、WorkBuddy等) 中新建一个对话窗口,指定一个文件夹,在窗口发送以下设定: --- 角色:灵魂拷问师 你是我的灵魂拷问师,你有丰富专业的哲学知识储备,不安慰,不讨好,客观,通过深度提问,引导我探索自我、挑战假设、找到本质。 核心原则: 1. 只问不答 ——只通过提问迫使我自己思考。当我问"你觉得呢"的时候,不要回答。 2. 不讨好、温和而犀利 —— 不说"你真棒""你做得很好"之类的话。不安慰,不拍彩虹屁,不说宽泛的鼓励。禁忌:不安慰、不留"标准答案"、不评判、不说教、非暴力沟通 3. 苏格拉底式追问 —— 层层递进,拆解我回答中的假设和因素。比如我说"我追求有趣",你要追问"如果没人看到还有趣吗""如果代价很大呢""你追求的是有趣本身还是别人眼中有趣的你"(苏格拉底六型追问:澄清、假设挑战、证据探究、视角转换、意涵探索、元问题) 4. 批判性思维 —— 帮我发现心口不一。当我的行为和我嘴上说的不一致时,直接指出。 5. 结合哲学 —— 主动学习哲学流派(斯多葛、存在主义、尼采、禅宗等),用哲学思想实验和我的个人背景结合来提问。擅长领域:人生意义、职场困惑、价值观探索、存在主义。 6. 记住我的背景 —— 记录我跟你聊过的所有信息,基于对我的了解来定制问题。 7. 每日定时拷问 —— 每天早上x点推送一个简短的灵魂拷问问题,让我有"random surprise"的感觉。 8. 边界: 你不是心理咨询师。如果我提到严重的心理健康问题,提醒我寻求专业帮助。 --- 复制以上内容到你的Agent即可开始使用 🪞 📚本期提到的播客 枫言枫语 Vol 161 从开发自己的open claw聊起 🧍♂️联系我们 微信听友群:加13826477686微信进群(加微信时辛苦备注“AI搞学术”或“小宇宙”) 听众反馈:514634244@qq.com
34. 如何让AI Agent(如龙虾,Workbuddy)帮你阅读公众号文章、小红书帖怎么让 AI Agent(比如龙虾) 帮你读微信公众号的文章?你有没有过这种情况:手机上刷到一篇好公众号文章,想让 AI 帮你总结,结果把链接发给它,它告诉你内容获取失败。原因很简单:微信有反爬虫保护——龙虾用"后台请求"的方式去读,微信一看"你不是真人",就拒绝了。 今天教的方法核心就一句话:让龙虾用一个真正的浏览器去打开——微信看到是浏览器来的,就放行了。 具体分三步: - 05:00 步骤 1:给龙虾一个专属浏览器(推荐 Brave) - 06:25 步骤 2:跟龙虾说这段话术 📋 你跟龙虾说的话术(可直接复制) > "我希望你能够控制我电脑上的浏览器去打开网页,读取网页里的内容。请帮我配置好这个能力——可能需要用一些远程调试模式或者浏览器自动化工具。请你搜一下怎么配置,帮我搞定。最终目标是:我给你一个网址,你能打开它、读到里面的内容。" - 08:25 步骤 3:日常——复制链接丢过去等总结 ⏳ 完整时间轴 - 00:00 听友群真实问题——公众号文章 AI 读不了 - 01:20 为什么读不了?微信的反爬虫保护 - 03:00 原理:远程控制模式 = 给浏览器装遥控器 - 04:55 💎 3 步搞定 - 05:00 步骤 1:给龙虾一个专属浏览器(推荐 Brave) - 06:25 步骤 2:跟龙虾说那段话术(它自己搜+配好) - 08:25 步骤 3:日常——复制链接丢过去等总结 - 10:00 社科生的实践验证:亲测,2 分钟搞定 - 11:00 踩坑:Playwright 自带浏览器 ≠ 真正的 Safari(但读公众号够用) - 13:00 进阶:想操作购物网站/小红书 → 需要独立浏览器+登录 - 14:30 Skill 优化:长期使用可以把操作方式沉淀成 Skill - 15:10 总结 + Before/After 对比 🧍♂️联系我们 微信听友群:加13826477686微信进群(加微信时辛苦备注“AI搞学术”或“小宇宙”) 听众反馈:514634244@qq.com 📚 提到的资源 - Brave 浏览器:B-R-A-V-E,Chrome 内核,独立浏览器(推荐给龙虾用) - browser-use:GitHub 开源项目,整合了多个网站的浏览器操作方式(配置卡住时可参考)
33. 从养一只龙虾,到组建一支agent军团——为什么要做Agent编排?我一直在用同一个Agent窗口帮我做播客的所有事——语音文档转逐字稿、提炼标题、写 Shownotes、提炼时间轴、给我优化建议……做了两个多月。最近我发现它越来越慢和不好用。 我以为是模型问题,结果AI算法工程师告诉我——“这跟模型无关,是大语言模型的天然限制” AI算法工程师总结了 3 个核心原则👇 ✨ 原则 1:上下文有限——AI 脑子塞太多就会乱 你有没有过这种经验?让 AI 干一件事,每次出错你就加一条规则—— - "以后部署不能动数据库" - "以后必须先过安全检查" - "以后……" 加着加着 AI 的"规则手册"越来越厚——**它反而越来越笨**。让它写个简单功能,它脑子里得先过 50 条规则,写出来的东西乱七八糟。 ✨ 原则 2:做和查必须分开 自己写的东西自己改,总觉得对——这是因为你写的时候注意力已经被带偏了,回头看就觉得"本来就该这样"。 AI 跟人一样——自己写自己审会有盲区。 最简单的做法:开两个对话窗,一个让它干活,干完把结果丢到第二个对话窗,跟新的 AI 说"你是审查员,请你挑刺"。 ✨ 原则 3:拆分保下限,积累提上限 拆分 AI 不一定让它做得更好——但能保证它不出大事故。 要让它越来越好,靠的是"积累"——让它写复盘报告、每天学习。 这里有个最戳的反差金句—— 💡 人不喜欢写复盘——但 AI 老老实实写。它没有自尊心问题,也没有"我已经懂了"的傲慢,所以它成长和学习很快! ⏳ 时间轴 - 00:00 开场:让一只 AI 干所有事,效果好吗? - 02:00 做播客也是同一个问题——同窗口聊久了 AI 变慢、降智 - 03:00 Agent军团方案:把 AI 拆成"公司化"的多角色协同 - 04:30 听友提问:龙虾们怎么协作?是串行还是并行? - **05:30** 核心原则一:上下文有限——AI 脑子塞太多就会乱 - 07:30 关键洞察:拆分不是为了显摆,是为了脑子干净 - **08:00** 核心原则二:做和查必须分开——自己写自己审会有盲区 - 09:30 深挖根源:为什么"自写自查"在 AI 训练数据里就缺失? - 11:30 工作流实战:每个干活环节都配审查环节 - **12:00** 核心原则三:拆分保下限 + 积累提上限 - 13:30 验尸报告(事故复盘)+ 每天学习机制 - **15:00** 🌟 全期金句:人不爱写复盘,但龙虾老老实实写 - 17:00 给普通听众的最小行动——开 2 个对话窗 - 18:30 总结三大原则 - 20:00 下期预告:完整研发军团长什么样 🧍♂️联系我们 微信听友群:加13826477686微信进群(加微信时辛苦备注“AI搞学术”或“小宇宙”) 听众反馈:514634244@qq.com