RW Research Skill 更新:科研投稿也可以自动化了
作者为其开发的RW Research Skill(一套基于Agent的科研工作流)引入了新的自动投稿模块。该工具能读取期刊要求,自动整理、检查并修改本地论文文件(如分离图表、修正编号),随后代替人工在投稿系统中填写信息与上传材料,且具备页面报错复核机制。该自动化流程大幅减轻了作者在格式调整和反复核对上的繁琐负担,而学术伦理、数据真实性及最终提交等责任仍由作者本人承担。
作者为其开发的RW Research Skill(一套基于Agent的科研工作流)引入了新的自动投稿模块。该工具能读取期刊要求,自动整理、检查并修改本地论文文件(如分离图表、修正编号),随后代替人工在投稿系统中填写信息与上传材料,且具备页面报错复核机制。该自动化流程大幅减轻了作者在格式调整和反复核对上的繁琐负担,而学术伦理、数据真实性及最终提交等责任仍由作者本人承担。
文章详实介绍了基于AI Agent的自动化投稿工作流,清晰划分了人、Skill和Agent的界限,痛点抓得准且极具实操价值与时效性。
本文深入介绍xAI(文中称SpaceXAI)的Grok Bot如何运作:每个Bot运行在持久化的云端Linux虚拟机上,拥有浏览器、文件系统和终端。核心亮点是'团队化'使用模式——以Chief of Staff为中心,配合各司其职的专家Bot,并由人工审批关键操作。文中以客服事件处理为例:三个Bot(IncidentWatch、Support Bot、IncidentSweep)协作,10分钟内清理204个工单。文章分7部分讲解Bot的组织架构、工程harness、技能与记忆、审批机制及可复制的搭建方案。
本文是一篇从零开始的飞书 CLI 接入教程,讲解如何让豆包工作(AI Agent)真正“动手”操作飞书,实现文档、表格、日历、消息的自动化处理。文章介绍两条接入路线:适合新手的飞书插件安装方式,以及需要 Node.js 环境的手动安装 CLI 方式,并详细说明登录授权、权限管理与验证步骤。作者强调运行环境需选“本地电脑”才能调用本机 CLI,并以“把本地 Markdown 转成飞书文档并归档”的完整案例演示全流程。飞书 CLI 覆盖 16+ 业务域、2500+ API,让 AI 助手从只会聊天进化为能直接办事的工具。
作者作为一家30多人AI公司的创始人,用5天时间打造了一个基于Agent的企业中台。他先让Claude生成了品牌VI、UI设计组件和PPT模板,并将其封装为Skill;随后解决了同事们Vibe Coding应用部署与分享的痛点,将中台包装成MCP,接入飞书登录与权限体系,实现应用一键部署、子域名分配、权限管控。同时搭建了应用广场、Skill分发、资料库、OKR可视化面板及千人千面的个性化首页,并让Agent自动维护多维表格数据。作者认为数据和协同关系是企业未来的核心资产,期待AI原生的组织变革。
作者提出,与其担忧AI夺走工作,不如关注它创造的新职业——自动化工程师。文章指出:工作需求无限,自动化需求也无限;构建自动化从未如此容易,但难点在于判断该自动化什么,并将其嵌入有真实人、流程与政治的企业环境中。以SeatGeek为例,部署AI后IT工单量暴增,通过自动化,三周内自动解决了40%的IT请求,六十天内超过50%,而原团队成员被重新部署到客服、合规和法务等部门构建新自动化,公司还因此增设了五个自动化工程师岗位。作者认为这是AI时代真正的新兴职业,并公开招聘首批百名自动化工程师。
作者展望了未来5-10年软件开发的变化:AI模型正以每半年约10倍的速度变强,未来将极其智能、快速且廉价。开发模式将从IDE自动补全,演进到终端中的AI编码代理,最终只需用自然语言或语音告诉计算机想要什么,AI代理即可自动完成构建、测试、修复和上线。文章还探讨了为AI代理设计的意图式操作系统(无需UI)、为每个用户动态生成的应用界面、面向AI代理的新协议(如MCP),以及未来5-10年最抢手的技能,强调经验与意图表达能力将比手写代码更重要。
本文介绍如何基于 Muse 搭建一套 X 平台自动化流量作战室。作者设计了六个独立飞书应用扮演的"员工"角色:数据观察员、账号体检员、复盘分析师、选题策划、内容质检和超级写手,形成自动化的热点监测与内容生产流水线。系统包含每日 8 点运行的主链路日报(扫描、选题、质检、写稿)、每 3 小时一次的突发热点巡逻、周月复盘以及风格档案养成等功能。数据源来自 xbangdan 榜单接口,无需登录和模型 token。文章提供完整脚本工程地址,适合非开发人员跟着教程搭建,实现 7×24 小时无人值守的内容运营团队。
Karri Saarinen 探讨了 AI 时代工具效率提升背后的隐忧:产品和工程工作产出两样东西——产品本身和制作过程中的学习。AI 和 Agent 能写更多代码、开更多 PR、做更多实验,但团队的理解力和判断力会因此变强还是退化?作者以 CEO 亲身经历指出,一旦疏离产品和客户,产品认知就会变得模糊。他主张不应抗拒 AI,而是利用效率红利让团队有更多时间贴近客户、探索问题和保持产品判断力——自动化已知工作,但让学习、发现与决策始终留在人的手中。
文章介绍了近期海外开发者圈爆火的 AI 工具 Jev。它不是生成型模型,而是专注于毫秒级、极低成本的大量小判断,核心能力包括 Choice(选择)、Score(评分)和 Noul(概率判断)。作者整理了 20 个适合国内用户的应用案例:内容创作领域包括小红书标题爆款体检、检测文章 AI 味、筛选海量新闻素材、个性化信息流过滤;企业场景包括客服工单自动分类、销售线索分级、表单自动填写;开发者场景包括代码审查、AI 代码质检、编码 Agent 监工、MCP 集成、Agent 执行前的安全检查、长期运行 Agent 的记忆清理,以及智能家居和浏览器 Agent 操作等。
由于 Codex 额度消耗加快、Pro 计划暂停新订阅且对中国区用户体验下降,作者推荐国产 AI 工具 Qoder 作为平替。文章从安装配置讲起,逐步演示编程模式与通用模式,通过实战开发一键去背景工具网站,展示 Qoder 的 Agent 执行、自主验证、页面批注修改等能力。此外还介绍了 AI 办公场景:整理文件、自动浏览网站截图生成产品文档、屏幕识别与电脑操控,以及多任务并行、Skills 技能包、MCP 连接器、Hooks、记忆系统和定时自动化等进阶功能,帮助零基础读者快速上手。
文章探讨了高级 AI Skill 的本质:不是把更多指令塞进一份文件,而是把多个单点能力按任务关系编排组合。作者通过分析 GitHub 上多个热门 Skill 仓库,总结出五种组合模式:路由(判断调用哪个 Skill)、顺序(强制工作流程)、选择(按需分诊组合)、流水线(专业能力交接)和分层(Skill 与系统能力分工)。文章提出组合 Skill 的五个核心零件:路由、输入输出契约、顺序与并行、上下文状态、验证反馈,并建议从真实返工中逐步长出组合关系。核心观点:Prompt 让 AI 听懂一次需求,Skill 固化一类做法,而组合 Skill 才能把复杂任务交付出来。
作者分享了其搭建的AI跨境电商指挥中心系统的完整架构与实践。系统涵盖客户发现、调研、SEO、客服、报价、订单分析等模块,通过统一的AI网关接入多个AI项目,实现成本、Token、延迟、错误率的统一监控,并提供预算预警、Prompt版本管理和API Key安全等能力。文章还讲解了电商财务模型(毛利、获客成本、复购)和业务流程拆解方法,强调把AI项目从黑盒变成可管理、可复盘的经营数据,最终形成一套每天自动运转的电商业务机器。