疯狂水世界的广告为什么能让我们玩梗和传播？
文章以《疯狂水世界》的AI广告为案例，分析其营销为何能引发玩梗与自发传播。作者指出这类广告先具备独立娱乐价值，通过固定人物与可变冲突的设计让观众愿意追更，可复述的符号（如海水过滤器）降低了分享门槛，使不玩游戏的人也成为传播者。AI的作用不只是降低制作成本，更在于缩短创意迭代循环，让同一故事框架能持续生成变体。最后强调营销价值需落到产品端，分为内容观看、转化、留存三个环节衡量，品牌须保持一致性才能积累用户记忆。
全部文档 / 作者: 阿川
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Ling-3.0-flash-Fin金融增强模型实测：从年报取数到可编辑底稿
作者实测蚂蚁百灵金融增强模型Ling-3.0-flash-Fin，用宁德时代2025年报和FinFIRST评测题检验其金融研究能力。模型能区分销量与装车量口径，精准提取11项核心指标并复算比率，生成三档情景和20行CSV底稿，但Web Search等外部工具未实际执行。作者认为该模型适合作为金融研究第一道工序，能分清披露、外部统计和计算值，但尚非无人值守的金融Agent。
本地部署的Ling-3.0-tiny实测：7.9B小模型能把活干好吗
作者在128GB统一内存小主机上本地部署开源MoE模型Ling-3.0-tiny（7.9B参数，激活1.3B），用llama.cpp Vulkan加载Q8_0量化版本。实测任务是将2360行、2小时17分的客户会议飞书妙记转写交给模型，进行需求提取、实施方案搭建和报价结构整理。结果显示：模型能在235秒内完成需求提取，方案模块划分与人工方案接近，但时间戳偶有不准需人工复核。经提示词调优后，碰撞长度上限次数从16次降至3次。作者认为它适合承担会议整理、需求归类等“脏活”，但范围、价格、承诺等决策仍需人负责，并推荐在真实业务场景中使用。
最适合国内投研的 Workbuddy：AI 助力个人投资研究升级
文章探讨了如何利用 Workbuddy 这类 AI 工具将个人投资研究从依赖信息的“刷观点”转变为构建系统的“跑流程”。作者指出，AI 的真正价值在于帮投资者建立研究框架、拆解模糊感觉、量化观察指标以及进行复盘迭代，从而建立一套可重复的个人投资体系。文中强调不能盲从 AI 结论，而应将其作为研究助理。
我用Kollab替代了小龙虾：非技术人员的Agent新选择
文章对比了 Agent 工具 Kollab 与 OpenClaw（小龙虾）的差异。作者指出，尽管 OpenClaw 功能强大，但配置复杂对非技术人员不友好。Kollab 保留了核心功能，但在用户体验上更简洁，支持 IM 集成和团队共享空间，能有效降低“上下文税”，使 Agent 像同事一样协作。
为什么别人用AI省20小时，你只快了几分钟？
本文探讨了为何大多数人使用AI效率提升不高的原因，指出关键在于使用方式——仅仅将其视为搜索引擎而非工具。文章介绍了 Claude 的 Skill 功能，将其比作预装的行为规范手册，并详细拆解了搭建高质量 Skill 的六个步骤：明确需求、建文件夹、写 SKILL.md、加资源、用评估器打分迭代及打包。通过科学的评估和触发词优化，AI 效率可实现从 40% 到 100% 的质变。
两个人狂赚120亿：一人公司正在杀死传统创业
本文介绍了创业公司 Medvi 如何利用 AI 工具，以 2 人团队、0 融资、2 万美元的启动成本，在 18 个月内创造了 120 亿人民币的预期营收。文章对比了传统 Hims & Hers 公司的人效比，论证了“一人公司”时代的到来，并指出了 AI 时代创业的新门槛：认知和盈利模型取代了资金和团队。
半个月试了200多个skills，最刚需的就这8个
作者经过半个月测试200多个技能，筛选出8个解决实际痛点的刚需工具。这些工具涵盖了自动化网页操作、免登录、CLI命令行接口、安全审计、自我复盘、长记忆管理、监控面板及数据备份，旨在提升AI Agent的实用性与稳定性。