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智谱首个面向视觉编程的多模态模型实测! 智谱出了个新模型 GLM-5V-Turbo,首个面向视觉编程的多模态 Coding 基座模型。我平时喜欢用 Claude Code 写前端、用龙虾跑自动化,这个定位正好对口,直接接进去跑了三个场景。 场景一:Claude Code + 截图写 H5 用 Excalidraw 画了个很粗糙的健身 APP 原型图,手绘线框那种。以前用纯文本模型得把这图翻译成几百字需求描述,现在直接截图丢给 Claude Code,一句话提示词,H5 页面就出来了。不光做了原型上有的,还自己补全了交互和设计细节。 场景二:龙虾 + PPT Skill 自己看自己改 龙虾里有个 vibe-slides Skill,能把口播脚本自动生成交互式 PPT 网页。以前接的是纯文本模型,生成了网页但它自己不知道长什么样,配色好不好看排版有没有问题全靠运气。换了 GLM-5V-Turbo 之后,龙虾自己截图看自己的产出,"配色太暗了""标题字号太小"——自己发现问题自己改,改完确认没问题再自动部署到 Vercel。从需求到上线不用你打开浏览器。 场景三:视频多模态分析 以前视频分析是视频提取音频、音频转文字、再丢给大模型,三步流水线每步都可能出错,而且画面里的 PPT 字幕场景切换全丢了。现在有了多模态视觉能力,视频直接丢进去,音画同时理解。以前让 AI 听,现在让 AI 看,省掉的不只是步骤,是信息的损失。 如果你也在用 CC 或龙虾,可以试试切到这个模型感受一下差距。 #GLM5VTurbo #GLM5V #智谱GLM5V #智谱多模态 #ai新星计划
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说说,Claude(2)“龙虾”如何帮人自动化日常工作 主要通过两种方式帮你“干活”: 一、Claude Skills: 为重复性任务创建“自动化模块”。例如,你创建一个“会议总结Skill”,之后丢给它任何会议记录,它都能自动按你的习惯生成摘要和待办事项。 二、Claude Cowork插件系统: 像人一样操作软件,比如在用Excel分析数据后,自动把结果做成PPT。 三、不同岗位的自动化用例: 1.通用办公(会议记录与跟进) 创建会议总结Skill。上传文字稿,自动生成摘要、决策点和待办事项,并起草跟进邮件。确保行动项不遗漏。 2.市场营销(内容与品牌管理) 创建品牌管理Skill。将任何草稿转换成符合品牌风格的文案(如博客、推文),或批量生成SEO简报。保证输出内容一致性。 3.销售与客户(客户跟进与支持) •创建销售跟进Skill。将通话记录转为CRM摘要和个性化跟进邮件。 •或创建智能回复Skill,结合知识库生成有同理心的客服回复。 提升回复质量和响应速度。 4.数据分析(报告生成) 创建数据解读Skill。上传CSV或Excel文件,自动识别关键趋势、异常点,并生成包含图表演示文稿。将数据整理工作缩短至几分钟。 5.研发与工程(代码与测试自动化) 结合Claude Agent SDK或Claude Code,创建自动化测试Skill。如用自然语言指令“跑一下支付流程的测试”,AI自动执行并分析结果。让非技术人员也能运行复杂测试。 6.人力资源(入职与培训) 使用人力资源插件,将冗长的SOP文档自动拆解为带测验的微课程清单,或自动生成新员工onboarding计划。标准化培训流程。 7.财务与法务(合同与合规审查) 使用财务分析插件或定制Skill,自动比对合同版本、标出非标准条款(如自动续约陷阱),并生成风险摘要。降低人工审查风险。 三、如何开始使用? 1.从重复事情入手: 你每周都会做的、步骤固定的事,比如整理会议纪要、写周报、下载某个报告数据……。 2.用对话“教”会Claude: 在Claude聊天界面,像交代实习生一样告诉它你的需求。例如:“帮我创建一个技能,专门用来总结产品经理的PRD文档,输出格式要包含‘背景、目标、功能列表、风险点’。” Claude会引导你一步步完成创建。 3.试用官方预制插件: 部分内容由AI生成,仅供参考,请仔细甄别
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说说,Claude(4)“龙虾”Claude属于智能体吗? 三、典型智能体行为:Claude已经能“动手干活” 1.Computer Use:Claude能直接控制你的电脑桌面,像人一样“看”屏幕、移动鼠标、点击按钮、输入文字,与任何软件交互(不仅仅是浏览器)。 2.自主代码重构长达7小时:Claude4能自主进行连续代码重构,在持续理解代码意图的基础上进行逻辑优化。 3.Claude Code:能分析整个代码库、搜索API文档、发起拉取请求、回应代码审查评论,所有这些都能异步工作数小时。 四、Claude的智能体生态:从“单兵”到“组织” Claude不仅能自己干活,还能组织“子智能体”协同工作: 1.Subagents(子智能体):分工明确的“子角色”,拥有独立上下文和权限隔离,负责专门任务。 2.Skills:可复用的“操作手册+资源包”,让Claude稳定地按同一套方法做事。 3.Projects:面向工作主题的长期工作空间,持续积累知识与上下文。 4.MCP:连接层协议,让Claude接入外部工具与数据源。 五、实际案例(工作方式): 案例1: 当你让Claude“帮忙预订下周去北京的机票”时: •Claude会自主规划:打开浏览器→进入订票网站→搜索航班→比较选项→填写信息。 •每一步都自我检查:截图确认当前页面状态→决定下一步动作。 •遇到问题自动调整:如果弹窗遮挡,会先关闭弹窗再继续。 案例2:软件重构 当你让Claude“重构支付模块,提高性能”时: •Claude会自主使用grep、find等命令在代码库中探索。 •逐步构建对项目结构、模块依赖的完整认知。 •生成结构化的“行动计划”。 •如果指令模糊,会主动发起澄清性提问。 •持续工作数小时,完成重构。 六、结论:Claude是“有目标的行动者” Claude已经实现了从“对话机器人”到“数字同事”的跨越:你告诉Claude:“帮我安排下周去北京的出差行程”,它能自主完成订票、订酒店、安排会议、生成行程单等一系列任务。 未来智能体AI的形态很清晰:进化为可靠的数字员工,不仅“懂”,更能“干”。 部分内容由AI生成,仅供参考,请仔细甄别。#智能体#claude#AI#人工智能#科普 #教育
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