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10万星开源AI助手Moltbot爆火作者揭秘AI编程新范式 爆火的开源个人AI助手Moltbot(原名Clawdbot)GitHub星标数突破10万,其开发者Peter Steinberger在深度访谈中分享了AI时代软件开发的革命性变革。这位奥地利技术创业者曾以超1亿欧元出售PSPDFKit股份,经历多年“减压期”后,因AI编程工具重归技术战场。 从自学少年到AI编程先锋 Steinberger的编程生涯始于14岁偶然接触电脑后的自学之路。他在早期工作中形成“使用感觉胜过行业标准”的理念,曾未告知管理层就将公司系统迁移到.NET技术栈。2010年左右,他重写崩溃的杂志阅读器应用,并将PDF模块独立为创业项目PSPDFKit,认为“无趣但极难”的领域更具长期价值。 作为非典型CEO,他长期亲自参与技术支持,优先回复最新工单,通过“5分钟内得到CEO回复”建立用户信任。但公司规模扩大后,他发现自己沦为“垃圾桶”式角色,最终出售股份离开技术圈。 AI编程:从写代码到系统构建 重新接触Claude Code等AI工具后,Steinberger发现软件构建逻辑已发生代际跃迁。他判断AI编程是“能力的放大器”,真正重点从逐行编码转向系统架构判断力。在开发Clawdbot时,他并行运行5-10个AI Agent协作,坦言:“我交付的代码我自己都不读的。” 他偏好OpenAI的Codex而非Claude Code,因前者会“安静地读代码10分钟”再动手,一次成功率更高。对于流行的MCP协议,他直言是“拐杖”,反而选择CLI方案利用模型天生擅长Bash命令的优势。 智能体工程的新范式 Steinberger将自身工作定义为智能体工程,强调建立反馈循环让Agent自动编译、测试并修正错误。这种模式下,开发者更像系统建造者,负责架构设计,AI负责实现。有趣的是,AI反而逼出更优质代码——为让模型自证正确,系统必须更模块化、可测试。 对于资深工程师的AI抵触,他指出三个常见错误:期待AI一次性写对、缺乏持续对话、不了解模型知识分布。他类比道,拒绝AI编程如同“仍用弹吉他的方式尝试钢琴”。 Steinberger的经历表明,AI时代代码正在贬值,而对系统的判断力和产品品味变得更具价值。这场变革本质是思维洗礼,唯有放下旧工具才能探索新构建方式。
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怎样安装部署 Clawdbot 最简单、经济实惠? 这两天,大家对 Clawdbot 的讨论依然很热。那么,这个 “超级智能助手” 到底该怎么安装、怎么用?知名 AI 技术博主 Alex Finn 最近分享了一套最简单、也最省钱的安装和配置方法。 先给第一次听说 Clawdbot 的朋友简单介绍一下。它和 DeepSeek、ChatGPT 不太一样。它并不是一个更会聊天的机器人,真正的价值也不在聊天本身,而在于 “长期、持续地帮你把事情做好”。你可以把它理解成一个 7×24 小时在线的数字员工。它会记住你的习惯、目标和背景,并在此基础上不断调整自己的工作方式。总的来说,有点像《钢铁侠》里的贾维斯。 很多人以为要用 Clawdbot,必须买一台 Mac Mini,其实完全没这个必要。最省钱、也最适合新手的方式,是把 Clawdbot 部署在云端,比如 Amazon EC2(理论上阿里云、火山云也都可以,只是设置细节略有不同)。这样做的好处很明显,不用买新电脑,不占本地性能,随时随地都能用,一个月服务器成本大概几十块钱,非常适合先试试水。 整个部署流程也不复杂。简单来说,就是在 AWS 上创建一台 Ubuntu 云服务器,开放必要的端口,然后按照 Clawdbot 官方文档,复制一条命令到服务器里运行即可。几分钟后,你的 Clawdbot 就能在云端跑起来。 接下来是模型的选择。如果你已经订阅了 ChatGPT 或 Claude,可以直接用现成账号,通过 OAuth 接入,几乎没有额外门槛。如果还没有订阅,性价比最高的方案通常是走模型 API,成本可控,稳定性也不错。Clawdbot 的开发者 Peter Steinberger 特别推荐了咱们的国产模型 Minimax,认为它的性价比非常高。 Clawdbot 真正开始“好用”,是在你完成初始设置之后。有一个很重要、但常常被忽略的步骤,就是尽可能多地告诉它关于你自己的信息。比如你的工作内容、目标、兴趣、日常习惯,都可以直接写给它。因为 Clawdbot 有长期记忆,这些信息会成为它之后判断问题、给建议的基础。 一个非常实用的用法,是让它每天给你发一份早报。内容可以包括与你相关的新闻、当天的天气,以及它认为你今天值得优先做的几件事…… #AI教程 #AI智能助手 #Clawdbot #AI生活指南
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正确认识和处理FACEBOOK广告的受众重叠问题 Ads Manager提示受众重叠,该怎么处理? 很多人一看到广告后台提示受众重叠,第一反应就是:“完了,我在自己跟自己竞价,得赶紧拆受众、避重叠。” 但其实受众重叠不代表一定有问题,受众重叠本身并不会自动导致成本上升。 真正有问题的情况是:同一时间,同一转化目标,同一学习阶段,多个广告组在争夺同一类信号 下面这3种情况,才是高危场景: 第一种:多个 ABO / CBO:转化目标完全一样(Purchase / Value),受众几乎一致(广泛 or 同一兴趣),预算规模接近,同时在跑学习期。这种是典型横向平铺式结构导致的广告内卷 第二种:用大量兴趣拆分制造出来的假分层:广告组 A:女性 25–45 + Yoga;广告组 B:女性 25–45 + Pilates;广告组 C:女性 25–45 + Fitness。这三类人高度交叉,Meta 在后台早已把她们视为同一购买池,长期大量这样做实际是在用多个广告组,抢同一批信号 第三种:ASC 用错阶段 如果你同时ASC 在跑 Purchase,非 ASC CBO 也在跑 Purchase,两者都瞄准全量广泛人群,那确实是在自己打自己 怎么构建能更好解决这个问题? 核心在于设计竞争秩序 根据不同阶段来决定是否允许重叠 冷启动测试期--可以允许重叠--要的是信号探索 放量期--有控制地允许重叠--让系统自己选赢家 稳定收割期--尽量避免重叠--避免拉高边际成本 用角色分工来拆结构,而不是拆受众 这个逻辑的关键是你在对这批人做什么,而不是纠结是不是同一批人 素材测试广告--扮演探索角色--可允许重叠 主力放量广告--扮演收割角色--有控制地允许重叠 再营销广告--扮演回收角色--尽量避免重叠 ASC + 非 ASC 并行的正确姿势 推荐结构: 1. ASC用来:放量,跑最强素材,聚合全量信号,广泛 or 轻限制 2. 非 ASC(CBO / ABO)用来:新素材测试,新角度验证,特定价格段 / 产品线 两者可以受众重叠,但任务绝不能重叠。 #facebook广告 #facebook广告投放 #FB广告 #跨境电商独立站 #shopify
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