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AI 正在学着操作电脑。由清华大学计算机系博士团队创立的非十科技，最近发布了一款桌面 Agent 产品 ———Agivar。与多数产品试图优化 Prompt 不同，它选择从另一个方向切入：让 AI 主动学习用户的工作流程。
最近，AI行业又出现了一个有趣的新词。
Workflow、Skill、SOP，可能真的要过时了。
刚刚，开发者Jamieson O'Reilly用泄露的系统级Prompt，硬核解锁了「轻量版」的Fable 5。仅仅一行代码的注入，就让Opus 4.8当场「开智」。在极限对照实验中，O'Reilly给到同一个指令——制作一个现代苹果风的网页。
近年来，文生图模型的能力快速提升。从 Stable Diffusion 到 FLUX、Qwen-Image，扩散模型已经能够生成高质量图像，也能处理越来越复杂的文本提示。
一年前，行业还在为“从自动补全到 Agent”的进化感到兴奋。然而一年过去，我们不难发现单纯靠“Vibe Coding”和“Prompt 调优”，面对非确定性模型带来的风险和成本问题，显然无法撑起企业级软件开发。
两个三十岁出头的年轻人，正在靠AI向华尔街收每节课2.5万美元的学费，合人民币17万。
其实大概半年前，我就有这个需求了。那阵子我也注意到，阿里、字节这些平台都各自出了提示词优化器。但它们都得专门跑到对应的网站上去用，对我来说不够顺手。所以这回干脆借着深度复盘了 Anthropic 的 Prompt 讲座，用 Codex vibe coding 了一个全局提示词优化器。
Paperboy 正在尝试找到一种更自然、更连续、更可协作的 Agent 界面与记忆结构——Agent 应该通过观察你用电脑来自己学习，用 IM 而不是 session 来组织对话，主动找你，而不是等你 prompt。
大家最近应该都被云南大神MX-Shell花3000制作的《丧尸清道夫》刷屏了吧。他做的这个抖音400多万点赞的AI视频，真的非常牛逼。