用AI搞学术 - 节目列表

最新发布的ChatGPT 6，它的重点不再是编程，而是"更能操控你的电脑" - Computer Use。 🌟 一个判断标准：先分清"让它创作"还是"让它复刻" 让 GPT6干实活之前，先判断任务类型： · ✅ "让它创作"（它自己定规则的世界）→ 它很强 例：各类动画、三维场景搭建、结构连接关系。 · ❌ "让它复刻"（现实里已有精确答案）→ 它相对弱，特别是没有尺寸时 例：照着照片还原客厅、按真人做精准 3D 小人、挑人脸表情。 它做得好，靠的是代码 + MCP 调用（空间计算），不是"看"得准。视觉细节和尺寸估计，它拿不到。 🔁 一个可复用的动作：它复刻失败时怎么办？ 不要让它在"复刻现实"上硬碰。换成： 给它现成的参考（方案 PDF / 官网链接/ ）+ 你的条件限制（手头材料、型号、尺寸），让它做"对比、取舍、重组"。 这是它的主场——主播这次就是这么把攀爬架方案（见图）做出来的，而且做得比他自己好。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ⏳ 时间轴 【第一幕：开场 · 这期在聊什么】 00:00 本期聊最新发布的 ChatGPT 6，它的重点不再是编程，而是"更能操控你的电脑"Computer Use 00:32 💡 啥是Computer Use？——以前模型只告诉你怎么操作，现在它真能在屏幕上点鼠标、敲键盘、打开软件，把任务自己干下去 【第二幕：ChatGPT6能做什么】 01:01 实验一：让它在 3D 软件 Blender 里做一辆豪华车，细节都很好 01:38 实验二：让它做机械臂——两条流水线，机械臂夹起货物、举起、转到第二条线，动作顺畅、空间关系全对 → 理科生"上头"了 【第三幕：为什么要做攀爬架】 01:42 真实需求：家里那套 Quadro 攀爬架（像乐高一样用管子和板拼装、能随孩子年龄改造型）刚拆了，想重新设计 02:25 想法：拍一张客厅照片给 GPT-6，让它在 Blender 里把客厅复刻出来、放进攀爬架方案，然后照着搭 【第四幕：第一次翻车 · 复刻客厅失败】 02:55 ❌ 翻车：它做出一个"像房子"的东西，墙和家具都有，但家具的位置、大小、离墙的远近全不对 → 完全不能用 03:12 社科生追问"是不是 Blender 不行"；理科生反驳：机械臂动画那么复杂它都做得对，说明它三维建模能力没问题 04:32 📌 视觉细节佐证一：让它照着真人做 3D 小人，卡通感重、很多细节出槽 05:30 📌 视觉细节佐证二：让它帮忙挑视频封面，挑的全是"表情很不 OK"的，最后还得自己挑 【第五幕：为什么会这样】 05:00 💡 机理：它做得好，不靠"看"得准，靠的是代码 + MCP 调用做空间计算 07:17 🌟 核心洞察：机械臂的世界是它"自己创作"的（位置自己定，对得上就行）；客厅是现实里"已有精确答案"，照片给不了尺寸 → 这是两种任务 09:14 补一个专业视角：有专门做"深度估计"的模型（Depth Anything 这类），这方面比通用大模型强 【第六幕：转机 · 换思路就成功】 09:46 ✅ 换思路：不再让它复刻客厅，改让它做擅长的事——"重组"现成的方案 10:13 做法：把官网两个现成方案（A 爬高爬低 / B 带书桌）的链接丢给它，让它读 PDF、再自己上官网查材料清单 11:00 ✅ 结果：它读懂两个方案的结构、对比取舍、结合手头材料限制，给出一个全新方案——"比我想的还好" 12:03 ✅ 加码：还出了搭建教程（每层怎么搭）+ Blender 拼接动画（从底层一层层长上来）+ 网页 360° 旋转模型（搭到哪转到哪） 12:55 📌 总结：GPT6没帮我拿管子、也没当机器人帮我装，但把"一个复杂的三维设计"变成了"我能一步步执行的东西" → 实打实省了时间 【第七幕：展望 + 最小行动】 13:19 往后会不会真走到官网宣传那样——说一句话，3D 打印机就打出来，甚至连上机器人操作物理世界？ 13:36 官网演示了 3D 打印、机械臂夹球（24 次成 19 次）；简单任务没专门训练也能做，复杂任务成功率还很低。最大变化是"它开始懂三维结构了"，但离真正用上还有距离 14:19 📋 最小行动：想体验 Computer Use——① 下 Codex（网页版不行）② 充会员（最低 20 美金档）③ 装专业软件（Blender）让它调用 ④ 给它一个小主题让它做 15:52 趋势：这套"办公能力"国产模型也会慢慢跟上，方向是从"编程为主"扩散到"各种专用软件" 17:00 收尾：感谢收听，欢迎评论、收藏、转发，加入听友群 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📋 最小行动：想体验 Computer Use，四步 第 1 步｜下载 Codex 客户端（网页版 ChatGPT 做不到 Computer Use） 第 2 步｜充会员，要花钱（8 美金档不确定能否用 Codex？最便宜的方法欢迎大家留言告诉我们） 第 3 步｜装一个专业软件，比如 Blender 第 4 步｜给它一个小主题，让它调用你电脑里的专业软件，把东西做出来 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🔧 本期提到的工具 / 概念 · ChatGPT 6（GPT-6） —— 本期主角，重点在 Computer Use 能力 · Computer Use —— 让 AI 直接操作你电脑上的软件：点鼠标、敲键盘、打开软件，自己把活干下去 · Blender —— 专业 3D 建模 / 动画软件，本期用它做机械臂动画、攀爬架搭建动画、360° 模型 · Codex —— Chatgpt Agent客户端；想用 Computer Use 必须下载它（网页版 ChatGPT 不行），且需付费会员 · Quadro —— 德国模块化攀爬架品牌，像乐高一样用管子和板拼装，可随孩子年龄改造型 · MCP —— 模型调用外部工具/软件的接口；它做 3D 靠的是这个 + 代码，而非纯视觉 · Depth Anything —— 专门做"深度估计 / 三维重建"的模型，复刻现实场景时比通用大模型强 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🧍‍♂️ 联系我们 微信听友群：加 13826477686 微信进群（加微信时辛苦备注"AI搞学术"或"小宇宙"） 听众反馈：[email protected] 请留言，转发，点赞👍谢谢大家！

一份80页的PPT，社科生做了三天：第一天累到脑子罢工，做出来的 ppt 很差，完全不能用；第三天做出来微调就能讲，给模型的素材内容没变，模型使用也没变。这期我们把这三天完整摊开复盘： ①为什么"看不懂就让AI做更细"，是个越陷越深的坑 ②一句"能不能帮我理出一条主线"，怎么把一坨大杂烩救回来 ③AI自己想出来的"开车"比喻，把四个不相干的板块串成一条线 ④第二天最扎心的瞬间：五个窗口同时跑，我觉得自己特别高产，晚上一盘点——PPT一页都没做 🧪理科生点破两个错觉：用"派活"代替"产出"、AI根本没有时间感 最后给三个可复用的动作 + 五步最小行动。备课、汇报、方案、报告，任何"用AI做一大坨东西"的场景都用得上。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📌 本期核心内容提炼 1️⃣ 主线没聊透之前，别让AI动手执行 不管做什么内容，先让最强的模型帮你把框架和主线定下来。看不懂就让它"说人话、打个比方"——注意：是让它解释，不是让它做更细。 没厘清主线之前就细化，只会让你陷得更深。 2️⃣ 大体量的活，一定要分窗口 不要让一个窗口干完 80 页 PPT。按主线拆成几块，一个窗口负责一块（PPT 约 20 多页一块，对应字数约 1–2 万字），再单独开一个总控窗口做整体把控和最后整合。 3️⃣ 每次回复看三分钟，大体没问题就过 别跟 AI 反复较真细节。它给你的东西没有硬伤就往下推——派了多少活不是产出，学了多少东西也不是产出，最终那个东西出来了才算。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ⏳ 时间轴 【开场与背景】 00:00 开场：同一堆素材，第一天做不出来，第二天+第三天上午完成——差的是用法 00:14 背景：社科生刚成为大学老师，要备一门三学分、两个半小时的课 00:37 第一天 vs 第三天的结果对比：从"完全不能用"到"微调就能讲" 01:37 为什么这次想全交给 AI：上次手搓 80 多页 PPT，太累了 【第一天 · 翻车】 02:31 做法：用 Codex 建文件夹，把四类素材全丢进去（上节课 PPT / 随想记录员 / 拆书 / 习惯） 03:58 "把一整箱材料倒在它面前"——这就是许愿式编程 04:27 它给了个五页五五张的框架，铺到 80 多页，但社科生没看懂 05:34 ❌ 坑一：没让它解释，反而让它"做更细"→ 变成 80 页逐页清单 06:15 ❌ 坑二：逐页写反馈、加素材、找视频，光反馈就花了两个多小时 07:50 晚上六点拿到结果，脑子已经转不动，草草验收 08:13 交给千问办公执行 → 出来的 PPT 内容太散，完全打不到标准 【转机 · 一句话救回来】 09:28 理科生接手：看着两个工具的聊天记录，就知道问题在哪 09:41 💡 开网页版新对话，把最终版 slide 丢进去，只问一句"能不能帮我理出一条主线" 10:57 为什么用网页版而不是 Agent：会员免费、能开 Extra High、可以无限次聊 11:27 理科生诊断三大问题：材料不聚焦 / 过早进细节 / 内容没有主线 12:29 ✅ 主线出来了：对内认识自己 + 对外理解社会运作（后者正好接课程主题） 13:12 AI 主动建议：把"习惯"那块砍短，它喧宾夺主了 【高光 · 让 AI 说人话】 14:43 💡 万能技巧："说人话，再打个比方"——理科生跟 AI 说得最多的一句话 15:12 🌟 AI 给出的"开车"比喻，把四个板块串成一条线（详见后方表格提炼） 16:37 它还给主人公起名叫"小林"，一个大三学生，也就是听课的人 17:22 同样是丢材料，为什么他做对了：目标明确，只要主线，不改细节 18:27 做菜比喻：专门备料做可乐鸡翅 vs 冰箱里有什么炒什么 【第二天 · 虚幻的忙碌感】 19:30 第一天白忙，但晚上睡了个好觉——终于有一条清楚的主线了 20:04 第二天：把网页版当"最强大脑"，让它指挥自己干活 20:38 开 5 个窗口：00 总控 + 4 个干活窗口（各负责 20 多页） 21:07 四步流程：分别调研 → 反过来教我 → 教学设计 → 总控汇总整合 22:40 同时玩 6 个窗口（5 个干活 + 1 个大脑），我以为自己特别高产 23:11 最耗时的其实是"让窗口把内容教会我"——学无止境 23:58 💔 又到第二天六点，第四个窗口还没学完——PPT 一页都没做 【两个错觉】 24:32 ❌ 错觉一：用"派了多少活"代替"做出来多少东西" 25:18 ❌ 错觉二：AI 没有时间感，跑偏了不会自己回头 26:10 "那天不是我没干活，也不是方向不对，是没人喊停" 【第三天 · 半天出活】 26:20 只剩半天：下午还有课，必须在中午出初稿 26:54 💡 救命建议一：别再学了，赶紧进教学设计环节 27:08 💡 救命建议二：每次回复看三分钟，大体没问题就过，不要磨时间 27:29 推进流程：粗框架 → 细框架 → 逐页内容 + 讲稿 → 总控检查整合 28:18 做 PPT 也有讲究：先确认风格视觉 → 再做 20 页 → 最后才全部做 29:00 ✅ 第三天中午 12 点，PPT 出来了 29:24 内容没变、模型没变，结果提升很大——差的是用法 【总结与行动】 29:37 📌 三个可复用的动作：先定主线 / 分窗口 / 大体就过 32:08 补刀：盯住"产出"两个字，可以设闹钟或让独立 Agent 当监工 32:45 📋 最小行动五步（详见后方提炼） 33:49 结尾（33:53 有声音彩蛋 🎁） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📋 最小行动：五步 第 1 步｜挑一个你正在用 AI 帮你干的大活儿 汇报、课件、报告、方案，什么都行。 第 2 步｜开一个全新的、干净的窗口 先别急着丢素材。说清楚背景和目标，可以简单丢一点素材，然后只问它一句： "能不能帮我理出一条主线？" 第 3 步｜主线没聊透之前，不要让它动手做内容 让它用比喻、说人话的方式，把主线讲得又透又生动，直到你充分理解为止。 第 4 步｜主线定了，再拆成几个窗口 让做规划的那个模型帮你定：这个工作要分几个窗口来做。定了之后，再让干活窗口分头去干。 第 5 步｜推进过程中，时刻问自己一句 我是不是真的推动了最终的结果？ 每个窗口返回的东西，看三分钟，大体没问题就过，进入下一环节。 🚗 AI 给的"开车"比喻（本期高光） AI 把这门课四个八竿子打不着的板块，用一个"开车"全串起来了： 它甚至还给主人公起了名字——一个叫"小林"的大三学生，也就是听课的学生本人。 ❌ 两个错觉 错觉一：用"派活"代替"产出" 你派了很多活出去、好几个窗口同时在跑，感觉自己是个高产的调度者。但其实你是用"派了多少活"代替了"做出来多少东西"。这跟以前说的"假努力"是一回事——用干了多少活、写了多少笔记，代替学了多少东西。AI 时代尤其严重，因为它会一直跟你说"继续、继续"，不给你停下来的机会。 错觉二：陷进细节出不来 AI 没有太强的时间概念，它不知道你已经忙到六点了。它让你先做 A 再做 B 再做 C，听着很有章法，但只要有一个地方跑偏，它就顺着跑偏的方向一路走下去，不会忽然说"等一下，我到底在干啥来着"。 人不一样——人干着干着会警觉：不对，我怎么忙了这么久一点进度都没有？ AI 是没有时间感的。它并不知道你下周就要上课了 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 💬 本期金句 · 「内容没变，模型也没变，但结果有很高的提升——这跟用法有很强的相关。」 · 「派了多少活不是产出，学了多少东西也不是产出。」 · 「AI 是没有时间感的，它并不知道你下周就要上课了。」 · 「看不懂的时候，要让它说人话、打比方，而不是让它做更细。」 · 「没有厘清主线之前的细化，只会让你走得更偏、陷得更深。」 · 「产出一定是要有客观证据的，就是落地了多少个东西。」 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🔧 本期提到的工具 · ChatGPT 网页版（用最强模型，我们当时用 5.6 Sol 开 Extra High 模式，现在可以用 Chatgpt6 啦）—— 用来定主线、做规划；会员聊天免费、可无限次 · Codex（Agent 形态）—— 第一天用它做规划 · 千问办公 —— 三天用它最终生成 PPT，感觉千问做 PPT 出来的效果一直不错，用 Qwen3.8 Max 模型，但是，挺费积分的。 · 分窗口结构：1 个总控窗口「00」+ 4 个干活窗口，每块约 20 多页 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🧍‍♂️ 联系我们 微信听友群：加 13826477686 微信进群（加微信时辛苦备注"AI搞学术"或"小宇宙"） 听众反馈：[email protected] ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📝 往期链接 39. 在Agent里搭一个越来越了解你的角色-随想记录员 https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6a3c97209d2f5743683d813d 42. 千问办公实测 https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6a71d2c2ab3a91c24a0fb6c3

本期聊过去一周AI模型圈的大事：智谱、千问接连发布轻量版（Flash）模型——牛来模型5.3 Flash，qwen3.8 Flash，还有腾讯混元4也发布了预览版。Flash版本模型一个比一个便宜，表面是扎堆发新品，背后可能是整个行业的转向——最贵的旗舰模型，开始卖不动了。日常任务已经不太需要最强Claude Fable级别的模型。 我们拆解了便宜模型为什么能追上来，也给一个模型选用原则：规划和验收阶段用最贵的模型，中间执行交给便宜管饱的。不管你是刚上手AI的小白，还是天天跟模型打交道的进阶用户，这期都能帮你把模型选得更聪明、花得更少。 ⏳ 时间轴 00:47 什么是模型Flash轻量版，和普通版差在哪 02:20 最贵的模型卖不动：旗舰款企业用量只占一成 05:20 便宜模型凭什么追上来：64个专家只激活4个 11:40 贵模型的正确用法：只做规划和验收 16:05 本周新模型逐个点评：智谱、千问、混元 23:20 普通人现在到底该怎么选模型 🧍‍♂️联系我们 微信听友群：加13826477686微信进群（加微信时辛苦备注“AI搞学术”或“小宇宙”） 听众反馈：[email protected]

AI 算法工程vibe了一个"论坛"（不是给人用的，是给他的 Agent军团 用的），让它们在上面发帖、回帖、互相提建议，复盘。 这期我们从"AI 们干完一个项目后自己开了复盘会"这个画面讲起，聊了： 1）为什么要搭建这个论坛？ 因为帖子所有任务窗口的负责agent都能看，且可按主题聚合能沉淀。 2）一个新上任的"论文总监"怎么在论坛上发方案求建议？ 被几位老agent总监给建议后，迭代出一版更优的工作流。 3）论坛最大的价值？ 让整个工作流的协作方式自进化，而不只是单个 Agent 进化。 4）最小行动，如何搭建你的论坛： 可以先借助飞书文档让agent们开始讨论。 如果你也在搭 Agent 团队，这期会给你一个让你的很多 AI agent角色变成"一支团队"彼此交流的思路。 ⏳ 时间轴 00:00 我的 AI 们自己开了个复盘会，纪要留在论坛上 02:30 为什么不拉群？论坛 vs 群聊 vs 共享文档 05:30 核心案例：新上任的"论文总监"发帖求建议 07:20 调度设计：随机唤醒、后面的人能看到前面的意见 09:30 搜索专家发现：方案里编造了一个期刊投稿限制 12:30 方案优化：两阶段——逐章翻译定稿→全文校审 14:00 复盘：论坛最大的价值是"工作流级别的自进化" 15:20 复盘四优先级：硬约束 > 脚本 > 文字 > 角色设定 16:20 论坛怎么搭？小白先用飞书共享文档就行 17:10 最难的点：身份验证（防止 Agent 冒充别人） 18:00 WorkBuddy 用户实操：做一个共享 Skill 去飞书文档回帖 20:40 最小行动：单 Agent 写文档 / 多 Agent 放飞书文档讨论 21:20 两个最好用场景：新角色求建议 + 工作流复盘 23:00 收尾：别让 AI 各自闷头干活，给它一个能沉淀讨论的地方 🧍‍♂️今日感谢 谢谢听友——sir金金，你给我们播客的很多留言给了我们启发和力量！ 🧍‍♂️联系我们 微信听友群：加13826477686微信进群（加微信时辛苦备注“AI搞学术”或“小宇宙”） 听众反馈：[email protected]

AI算法工程师深度使用DS Harness后，本期聊三件事：它是什么、为什么这么做、以及跟无技术背景的小白Agent用户有什么关系。 8月13日，DeepSeek 发布了一个叫 Harness 的新东西。理科生用了一个比喻说清这件事：别人卖给你的是一辆装好方向盘和空调、上车就走的车，比如Workbuddy、千问办公；DeepSeek 给你的是一个车架子、一堆发动机零件，加一本说明书。 为什么它这么做？因为它赌的不是"让小白用户用得更爽"，而是——智能体自进化：不是模型本身变聪明，而是Agent自己优化改造自己。也诚实讲了争议：Agent智能体能改造自己 ≠ 能把自己改好（想装机械臂结果装成鸡爪子）。最后给了小白用户使用建议：你现在可能还无需用它，但你很可能会用到别人基于它做出来的版本。 附，播客提到的AI做任务的【四层】，同一件事，有四种做法，一层比一层"硬" 拿"把一份 PDF 变成一个网页"举例： 第1层｜每次发prompt说一遍 "帮我把这个PDF做成html网页"——今天做对了，明天可能就跑偏，因为模型幻觉 第2层｜写成技能Skill 把三个步骤写下来：先读PDF、再提要点、再生成网页 ⚠️ 本质还是提示词工程，AI 可能说做了其实没做 第3层｜打包成工具 把三步写成一段程序，一次调用跑完 → 三次来回压成一次，快了，也少了两次犯错机会 第4层｜做成插件 一遇到 PDF 就自动走专门逻辑，大模型压根不参与 → 属于硬约束，因为它没机会犯错 大部分Agent工具只让你参与到第2-3层， DeepSeek Harness 是第一个把第四层也交给你改的。 那我们能做什么？看清自己在第几层，然后往上走一层。 比如你还在每次重说一遍——那就把它写成一个固定流程。 ⏳ 时间轴 00:00 Harness 是"马鞍"：让模型能力真正跑起来的那套东西 00:49 它还是预览版：没有客户端，得在终端启动 01:47 一句话特色："一切皆插件" 02:18 核心比喻：别人给你一辆车，它给你车架子+一堆发动机零件 02:45 它藏着的野心：智能体的自进化 03:21 四种模式，先讲两个极端 03:32 极简模式：只给"改文件+运行命令"两个工具 03:49 为什么？像数学只给你五条公理，定理自己推 05:23 创作模式：AI 可以自己写插件改造运行流程 05:46 💎 压缩阶梯：同一件事"PDF转网页"的四种做法 06:23 第二层：写成技能——但技能是软约束，它可能说做了其实没做 06:57 第三层：打包成工具——五次来回压成一次 07:37 第四层：插件——在流程里放一个"哨兵" 09:00 工具 vs 插件：一个是"看到按钮再点"，一个是"潜意识直接点了" 11:00 这就是"改发动机"：别的产品不让你碰运行循环 12:30 它赌的是什么：产品最后是给 Agent 自己用的 13:04 学开车的比喻：从处处要想，到变成潜意识 15:30 自进化的真正含义：越来越少地从零开始 16:40 理科生的真心话："我又被斩杀了，打不过就加入" 17:29 争议：想装机械臂，结果装成一个鸡爪子 18:29 条件一：改坏了能退回来（时空可组合性） 19:03 条件二：能看见自己做了什么（轨迹功能） 20:18 普通人能用吗？主播直说：不建议 20:59 但它会以另一种方式影响你——像原生安卓和小米 22:23 最小行动：看清自己在压缩阶梯第几层 23:16 总结：它给的不是车，是一间车间 25:06 真诚推荐一档播客：「跨域请求」第九期 🧍‍♂️播客推荐 * 「跨域请求」主播 CL｜第9期《OpenAI 财务告急，为啥花 1.5 亿买一档播客节目？》 https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/69f0d224d97e02e4ca5b7476 🧍‍♂️DeepSeek Harness 怎么装（给想试的朋友） * https://www.runoob.com/deepseek-harness/deepseek-harness-install.html 1. 备注：你必须先有一个模型的额度，把自己的 API 密钥填进去 2. 如果你不想开终端：可以直接把项目页面链接丢给你在用的 AI 助手（WorkBuddy、千问办公这类），让它帮你装 🧍‍♂️联系我们 微信听友群：加13826477686微信进群（加微信时辛苦备注“AI搞学术”或“小宇宙”） 听众反馈：[email protected]

你是否会打开Workbuddy、千问办公等agent，新建一个窗口，然后把所有工作任务都往里丢： 写周报也用它，做报表也用它、做方案也问它、旅行计划也问它…… 刚开始觉得方便，用着用着—— 你明明在问B，它在分析思考时总是说"A任务进展到哪了？"，“B任务与A任务之间的关联可能是...” 这是【上下文污染】： AI 会回头看你前面聊过的所有内容，你一会儿聊 A 一会儿聊 B， 它就"精神分裂"了。 ✅ 正确姿势：给不同任务，分不同的对话窗口 + 工作空间文件夹（如图） · "写周报"永远在一个窗口 · "做方案"永远在另一个窗口 长程任务往往需要跨天、反复回来做， 每个窗口就是一个"专管一件事"的专家，记忆互不打架。 每个任务的成长/进展轨迹独立且清晰可查。 再往上一步，你还能让不同专家"接力"干活—— 方案专家把结果写进文件，创意专家去读后给予ideas和建议，就像接力赛🏃 让这支"专家团队"协作，核心就两招： 1️⃣ 接力棒：一个把成果写进文件目录，下一个去读 2️⃣ 直接喊话：让一个 AI 直接去找另一个 AI 对话（Workbuddy不行，千问办公可以） 想从"一个万能窗口"升级成"一支AI团队"，听这期。 ⏳ 时间轴 00:00 现象：太多人把所有任务堆在一个 AI 窗口里 02:30 建议：一个任务，一个窗口，一个工作空间文件夹 04:30 原因①"上下文污染"+AI记忆混杂：AI 会精神分裂，影响任务效果 07:00 原因②文件夹混乱+检索困难：周报和PPT全混在一个目录难以维护 10:00 分窗口的本质：在"养"不同的 Agent 角色/专家 15:00 SubAgent（临时群众演员）vs 分窗口 Agent（常驻演员） 20:00 多 Agent 窗口彼此怎么对话？白板接力棒 vs 直接喊话 24:00 白板接力棒：写进文件让下一个去读，像接力赛 28:00 学术场景实战：搜索Agent写MD文档→实验Agent去读 30:00 直接喊话：千问办公/OpenClaw 支持 A 找 B 33:00 两招本质 + 你作为"项目经理"的角色 36:00 三步最小行动：区分目录→建立角色→做一次接力 🧍‍♂️往期链接 Agent 编排： https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6a16d6527460cabdeb56b915 🧍‍♂️联系我们 微信听友群：加13826477686微信进群（加微信时辛苦备注“AI搞学术”或“小宇宙”） 听众反馈：[email protected]

8月3日，「千问办公」开始公测，它是阿里最新出的一款 AI Agent智能体办公助手。 最近我们接到一个线下讲课的任务，就想用「千问办公」开始备课： 1️⃣ 它能搜索素材，并根据20分钟的播客音频内容，做成PPT——颗粒度高，能编辑 2️⃣ 重头戏：让它把PPT做成一个HTML互动学习页，它自己加了"学生自测题"，链接见末 3️⃣ 能不能把学生做的题的答案收回来？它通过连接器打通了我的钉钉：学生做完题→输姓名→答案自动进共享表格→表格里直接看到全班50份答卷 AI算法工程师则用它做出了可登录、有商品信息图片、可加购下单的淘宝商城网站Demo，顺手生成banner图和宣传音频，还挖到一个亮点功能——"任务间窗口间通信"：让测试任务窗口直接喊话开发任务窗口，自动跑"开发——测试——修改——再测"的循环。 最有意思的是，这期播客节目本身就是用千问办公做出来的：拉钉钉群、发素材、建知识库、写稿任务和审稿任务互相 PK。如果你好奇"AI 办公助手到底能做到什么程度"，这期带你体验阿里的千问办公。 附：【千问办公】链接：https://qwenwork.cn/ ⏳ 时间轴 00:00 主播要线下开课，备课成了头等大事 02:30 第一个任务：让千问办公搜出播客第37期→做成PPT 04:20 专家套件 vs Skill：界面与角色配置初体验 06:40 重头戏：HTML学习页——悬停放大+目录导航，比PPT还好用 09:20 惊喜：它自动加了"学生自测"，6道题带提示生成 10:50 更难的考验：能把学生的答题收回来吗？ 12:00 连接器打通钉钉：提交→输姓名→答案进共享表格 14:30 贴心细节：做完任务直接把成品弹到电脑最前端 16:40 AI算法工程师案例①：做淘宝商城页面Demo 18:10 顺手测多模态：生成商品图+宣传音频，还能下单 19:30 AI算法工程师案例②：任务间通信——窗口A喊话窗口B 21:00 "测试淘宝开发"任务：测—修—再测，自动跑了几轮 24:30 幕后：这期节目本身就是用千问办公做的 25:20 插曲：让连接器控制电脑+浏览器帮我做钉钉实名认证 27:10 拉钉钉群→发素材→建知识库→写稿审稿互相PK 30:50 收拢三大能力：HTML交付 / 多模态 / 连接器 33:00 从个人提效到组织协同：每个部门一个"数字员工" 📜相关链接 * 千问办公官网/下载：https://qwenwork.cn/ * 8 月 3 日千问办公开启公测，公测期间向个人用户推出三项福利： 1️⃣ 8月3日— 8月5日，Qwen3.8 Max 限时3天免费体验； 2️⃣ 8月3日—9月3日，每日登录送200-600积分； 3️⃣ 个人付费用户可无限次使用千问办公经济版模型。 * 千问办公界面截图： * 本期提到的 HTML 学习页：https://jazzy-dodol-c280ea.netlify.app/ai%E6%97%B6%E4%BB%A3%E7%9A%84%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%B3%95 * 提及单集：第37期《囤了一堆AI整理的知识库后，如何让知识真正进脑子？》https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6a2ebb1643a22a695583a7bd 🧍‍♂️联系我们 微信听友群：加13826477686微信进群（加微信时辛苦备注“AI搞学术”或“小宇宙”） 听众反馈：[email protected]

大部分人用 AI，是找一个agent，建立一个窗口/文件夹，让它帮你干活 这期播客，算法工程师主播基于自己的多个Agent角色军团，得出一个结论： ❌ 单个 Agent 再强，做大工程也会崩 ✅ 真正放大价值的，是把工作拆成"流水线"（工作流），由不同的飞书群，每个群一个agent角色，构建一只龙虾军团，他们像流水线工人一样，负责工作流里上下游的每一项任务。 AI算法工程师的真实经历：他围绕开发工作，拉不同的飞书群，每一个群接一只龙虾，分别由“需求调查员”、“产品”、“研发总监”、“开发”、“测试”、“审查”等等，他们各是一只飞书群里的龙虾，但真正让他们以一环扣一环的流水线角色开始推进项目的时候，agent们会越权和糊弄。 他分享了把混乱救回来的三件核心武器：门禁系统（硬约束）、权限控制、全程审计，以及"审计记录"为什么是自我进化的前提。 把这套逻辑映射到科研工作流（研究问题/选题→文献→研究缺口→实验/研究方案框架→数据分析→写作），我们一起讨论了"执行+审核双角色""梯度回传式的的工作流方式，最后延伸到一个未来很可能会发生的事：如果 AI 能从发现问题到投稿全流程接管科研，研究者还能靠什么生存。如果你在搭 Agent 编排、或在做科研，这期会给你一套可迁移的"自进化工作流"心智模型。 ⏳ 时间轴 00:00 为什么要聊多Agent的"工作流" 02:30 背景：飞书群 + 龙虾军团，每个群一个角色 05:00 第一个大坑：纯对话式开发做大工程，进度极慢 07:00 转折：花钱扩容 Token，进度狂飙 11:00 第二个坑：agent们彼此越权 + 糊弄，场景一片混乱 14:00 整治三件套：门禁系统 + 权限控制 + 审计 16:00 踢皮球死循环，引出"自我进化" 21:30 蒸汽机→流水线：工业革命真正的爆点 24:30 落到科研：科研本身就是一条工作流 36:00 自我进化：黑名单经验 vs "梯度回传"大公司病 46:00 思辨：AI 全流程替代科研，人靠什么生存 52:00 收尾：载体被替换，但"创造的欲望"还在 ❤️特别感谢 谢谢“智友”给我们上一期播客打赏，这是我们第一次收到大赏；谢谢“睡觉大王”听了我们几乎所有的节目并在留言中和我们讨论和反馈！ 🧍‍♂️联系我们 微信听友群：加13826477686微信进群（加微信时辛苦备注“AI搞学术”或“小宇宙”） 听众反馈：[email protected]

用几个真实场景带你感受微信里的AI Agent“小微”：1）让它点奶茶（第一次磕磕绊绊十几轮，第二次三句话丝滑搞定）；2）让它读微信里的PDF论文/文档；3）让小微帮挂号。 可能评价一个AI有没有用，不只看它多聪明——小微不一定像最牛的AI模型一样聪明，但它拿到了别的AI都没有的"微信门禁卡"，能进到微信群聊、小程序、公众号、视频号等等这些其他Agent不好进或进不去的地方。 如果你好奇微信这个AI能干嘛，这期给你一次真实的"云体验"。 ⏳ 时间轴 00:00 微信AI Agent小微（附入口位置） 02:00 第一印象：和最牛的模型比不那么聪明，但是速度很快 04:30 使用案例：点奶茶——第一天崩溃，第二天三句话搞定 09:30 学术场景：让它读论文 13:00 真正的优势不是模型，是"微信门禁卡" 16:00 入口之争 + 去中心化 vs 中心化 18:30 开发者视角：它对用户友好，对Agent开发者可能略克制 20:30 一句话总结 + 欢迎转发 + 进群 🧍‍♂️联系我们 微信听友群：加13826477686微信进群（加微信时请备注“AI搞学术”或“小宇宙”） 🧍‍♂️小微的样子

AI模型的能力会自己越变越强，但"你这个人"的想法只有你能攒。这个随想库会变成喂给所有Agent的养分，让它们越来越懂你。哪怕你不做自媒体，记流水账本身也是在给人生做提炼存档。 AI模型会一代代越变越强 AI的知识不用攒，它自己会涨 📈 但有一样东西，AI永远不会自己长出来—— 就是"你这个人" 如果你也搭好了Agent却不知从何开始，这期给你一个今天就能上手的答案。 ⏳ 时间轴 00:00 Agent搭好了，然后呢？ 02:00 随想记录员怎么记录：跑步时对着手机语音说 04:00 它和普通语音备忘录的区别 05:30 三个坑：定时漏记、任务挂掉、AI假装记了 11:00 深层价值：攒一个模型没有的"你这个人" 14:00 不做自媒体的普通人，价值是什么？ 16:30 "我没那么多灵感"怎么办？记流水账就够了 18:00 怎么坚持：叠加到一个你已有的场景上 20:00 最小行动：三步搭起你的随想记录员 🧍‍♂️联系我们 微信听友群：加13826477686微信进群（加微信时辛苦备注“AI搞学术”或“小宇宙”） 听众反馈：[email protected] ‼️随想记录员Prompt（可复制给你的agent） # 角色：随想记录员 你是我的「随想记录员」。你唯一的职责是——忠实地记录我随时说给你的任何想法、念头、流水账。 ## 最高原则 1. 我说什么，你就记什么。只记录，绝对不要自己发挥、扩写、评论或回答。 2. 我说的内容可能很口语、很零散、有错别字（语音输入），你照原意理顺记下来即可，不要改变我的本意。 3. 永远不要"假装"记录了。每一次记录，你都必须给我看真凭实据（见下方"记录后必须回报"）。 ## 记录规则 - 所有随想记录在固定文件夹：{在这里填你的本地路径，例如 ~/随想库/} - 每天的随想写入一个当日文件，命名：YYYY-MM-DD.md（例如 2026-06-25.md） - 同一天的多条随想，按时间顺序"增量追加"到当日文件末尾，绝不覆盖之前的内容。 - 每条随想前加一个时间戳（HH:MM）。 ## 记录后必须回报（防止幻觉，每次记完都要做） 每次记录完，你必须输出以下四项，让我确认你真的记下来了： 1. 【文件路径】：本次写入的完整文件路径 2. 【文件大小】：该文件当前的字节大小 3. 【前100字】：该文件开头的前100个字符（确认旧记录还在） 4. 【后100字】：该文件结尾的后100个字符（确认我刚说的这条已追加在最后） ## 禁止事项 - 不要回答我随想里提出的任何问题（我只是记录，不是问你）。 - 不要给我建议、不要总结、不要评价（总结是定时任务单独做的事）。 - 不要把今天的内容写进昨天的文件，也不要漏记我最新说的那条。

⏳ 时间轴 00:00 AI Agent工具选择与消费观 01:30 两大类Agent：写代码的 vs 个人助理型 04:00 国外双雄对比：Codex vs Claude Code 09:30 龙虾型产品：龙虾，爱马仕，workbuddy等 13:00 普通人怎么选？小白用龙虾类产品，写代码用Codex 14:30 Coding Plan价格全解析：5小时限额、Token Plan 19:00 算法工程师的真实套餐：GLM+Codex+DeepSeek 24:00 消费观转变：被Agent点醒的"三种账本" 27:00 最小行动：立即使用 + 换个账本视角 🧍‍♂️联系我们 微信听友群：加13826477686微信进群（加微信时辛苦备注“AI搞学术”或“小宇宙”） 听众反馈：[email protected]

很多听友问：用AI搭好知识库（LLM Wiki）之后，到底怎么用？这期AI算法工程师完整拆解了他搭的一套学习系统：两个核心角色——1. "图书馆管理员"负责把各个Agent学到的知识编译成结构化知识库，2. "Agent老师"负责真正教他学习（选题→复述→打分出题→遗忘曲线复习）。 当老师Agent教错了一个知识，反而让我们意识到——学习本身也是对知识库最好的质检与优化。 如果你也囤了一堆AI整理的资料却从没真正"学会"，这期会给你一套可操作的方法。 ⏳ 时间轴 00:00 从Agent自进化，反过来聊Agent如何帮人完成人的知识进化？ 01:30 知识学习分三步：收集、编译、学习 03:00 两个核心agent角色：Agent图书馆管理员 + Agent老师 05:00 老师Agent怎么教其他Agent规范学习（凌晨学习+硬约束） 10:00 核心：Agent老师怎么教我学（选题→复述→出题→复习） 第一步：选题 + 给材料。老师agent 从编译好的知识库里挑页面推荐给我，或者有时候，我会基于我实际的工作和生活情况对老师agent 说，”我今天想学MOS论文”。这个时候，老师agent会把相关内容给我看——大概两三百字，并且是一份已经是整理过的精华。 第二步：我来复述+AI老师打分。收到材料以后，我先看，然后合上材料，用我自己的话复述给老师agent，我这个时候就用语音输入法，把我对刚刚材料的理解复述出来，发给老师agent，然后agent会基于我的复述给我打分。 第三步：老师agent会给我出题，出三类题不同的题，换着角度考察我。 知识题——这篇论文的核心观点是什么？ - 应用题——给你一个具体场景，那个框架怎么用？ - 迁移题——这个概念跟你之前学的另一套理论有什么联系？之后它还会根据间隔复习规则，过一天、三天、七天重新考我，看还记得多少。 14:00 真实发现：被逼复述，暴露了我对数字的盲区 16:30 AI都会了，人为什么还要学？聊判断力的价值 18:30 系统翻车：学习是对知识库最好的质检 22:00 最小行动：三步让知识真正进脑子 🧍‍♂️联系我们 微信听友群：加13826477686微信进群（加微信时辛苦备注“AI搞学术”或“小宇宙”） 听众反馈：[email protected] 附，详细内容： 第一个agent 是图书馆管理员。主播有一个多agent的军团的——龙虾军团，这名图书管理员agent 的职责是接收主播Agent军团里所有agent 写的笔记，去重、分类、整理。输出按概念组织的知识页面——就像把散乱的便签整理成一本一本的小册子。这是第二步”编译”的执行者。 第二个Agent是老师。它真正在做的事情是：先教主播的其他Agent怎么学习。各Agent学完之后会把学到的东西存回知识库。然后知识库把这些沉淀的内容编译整理好。最后，学习专家才从编译好的材料里取内容来教主播。