Starock

[Starock @Starocki]

@WiseInvest513 为啥排版会花这么久

[Starock @Starocki]

@miles_mazy 想知道怎么接到业务

[DataDan｜AI Consultant + Builder @ba_niu80557]

在京阪神跑项目，最怕客户一上来就说：“我们资料很多，能不能一个月做个中日双语的AI助手？”

听到这句话，我通常不聊模型，先问一句：“你们公司现在到底哪份图纸算最新版？”

有一次，会议室当场安静了。

营业负责人说，以客户最后一封邮件为准；品质部长说，以文件服务器里的为准；工厂的人说，现场盖过章的纸质版才算；负责中国供应商的同事掏出手机，说他们一直看微信群里最后发的那份。

我一听就知道，这坑不在模型。直接上RAG，早晚要出事。

这是一家京都南部的精密零部件企业，不到200人，给半导体设备厂供货。加工主要在东大阪，部分工序交给苏州和东莞的供应商，成品从神户出港。

事情起因很小：客户把一个关键尺寸的公差从±0.05毫米改成±0.02毫米，图纸从Rev.C升到Rev.D。

营业收到邮件后，��附件存进共享盘，文件名叫“最终版_新.pdf”；品质部门在系统里登记了Rev.D；工厂电脑桌面上还放着Rev.C；中国供应商收到的是人工翻译后的截图，偏偏截图里没有修订号。

等到一批零件做完，出货检验才发现标准对不上。东西没流到客户手里，但交期推迟了一周。营业、品质、工厂和供应商连开三次会，最后谁都说自己拿到的是“最新版”。

客户这才想做AI。他们希望员工以后直接问：“这个零件现在按什么公差？”系统马上把答案吐出来。

我跟他们说，先别急。你们现在不是资料找不到，而是谁都说不清哪份资料算数。把这些互相打架的文件全塞给模型，它不会替你把管理理顺，只会把错误说得更顺耳。

项目第一周，我们几乎没写代码。我穿着劳保鞋在工厂跟了两天，从客户邮件一路追到营业登记、品质���认、文件服务器、ERP、纸质作业指导书，再追到供应商通知。

一个规格变更，要经过六个环节、四次人工转发、三个系统。最要命的是，没有任何一个地方能完整回答：谁改的，谁确认的，什么时候生效，旧版通知到谁了，还有谁没回。

同一个零件还有三套名字：客户料号、公司内部料号、供应商料号。营业说简称，工厂叫图纸名，中国供应商又按用途起了中文别名。员工问一句“那个真空阀小件现在怎么检”，系统就算找到了相似文件，也未必找的是同一个东西。

后来我们把原来那个“大而全的AI助手”拆了。

先做版本台账，规定草稿、生效、失效和历史版本分别怎么处理。只有经过品质负责人批准的文件，才有资格回答“当前标准是什么”。

再把客户料号、内部料号、供应商料号和现场简称对起来。员工不需要学会写标准问题，还是照平时的叫法问，系统负责把“那个小件”翻成真正的零件编号、工序和适用工厂。

最后才轮到RAG和Agent。

检索不能只看哪份文件“意思最像”，还要先检查零件、工序、工厂、生效日期和文件状态。回答时必须带上修订号、生效日期、批准人和原文页码。资料不够，就老老实实说无法确认，别自己编。

Agent也没有权限直接改ERP，更不能自动给供应商发指令。它只负责比较Rev.C和Rev.D，把可能受影响的BOM、检验标准、作业指导书、在制订单和供应商列出来，做成一张待确认清单。最后按下“生效”的，还是品质负责人。

原因很简单：工厂里真正靠谱的自动化，不是凡事都替人做，而是知道什么时候必须停下来等人签字。

图纸不能出公司内网，验证阶段我们用Ollama跑本地模型。客户看到模型在自己的机器上跑起来，挺高��，以为这就叫本地化。

我说还早。Ollama只解决模型放在哪里跑，后面还有权限、日志、版本、监控、脱敏、失败回退。机器在厂里，不代表它就不会在厂里胡说八道。

第一次内测，很快就出了问题。员工问：“现在按哪个检验标准？”系统引用了一份旧文件，因为旧版内容更完整，写得也更详细。

品质部长一眼看出来，我当场把演示停了。

制造业不是答对九十九次，就能抵消那一次旧图纸。一次标准引用错了，后面可能就是返工、索赔，严重一点直接停线。

我们没有继续调提示词，而是把规则改了：问“当前标准”时，失效文件根本不能参加检索；只有明确询问历史变化，系统才允许调出旧版，而且页面上必须醒目标明“已失效”。

客户后来问我：“那你们能保证它永远不答错吗？”

我说不能。谁敢拍胸脯保证大模型永远不答错，谁多半还���真正上过生产。

但我们能保证三件事：它不会拿失效文件冒充当前依据；证据不够时会停下来；答错以后，能查到它用了哪份文件、哪个版本、哪一页内容。

八周试点结束后，常见资料查找从十几分钟压到了几分钟内。规格变更也不用再靠营业挨个打电话，大家能在同一个页面看到当前生效的是哪一版、上一版为什么失效、哪些部门已经确认，还有哪家供应商没回。

我没有在汇报里写“质量事故下降80%”。试点才八周，样本根本不够，这种数字写上去，除了哄老板高兴，没有别的用。

我们最后验收的东西很朴素：当前版本有没有找对，旧版能不能拦住，答案能不能追到原文，规格变更有没有漏掉下游对象，现场的人愿不愿意真的用。

项目后来从京都总部跑到东大阪工厂，又跟到神户出货端。三个地方关心的事情完全不同：总部问出了问题谁负责，工厂问会不会���加操作，物流问能不能追到具体批次。

最开始我们设计了十几个必填字段。工厂班长看完，直接来了一句：“每次填这么多，我还不如继续用纸。”

这句话比一百页需求文档都有用。

后来大部分字段改成自动读取，现场只保留两个必须由人判断的选项，系统才真正有人用。

做完这个项目，我更清楚FDE是干什么的了。

不是背着一个模型去客户那里表演，也不是开完会回去写代码。你得先把那笔几十年没人理清的烂账翻出来：哪份数据算数，谁有权批准，出了错找谁，系统挂了怎么退回人工。

京阪神的企业不缺AI方案，更不缺来讲概念的人。它们缺的是一个肯穿上劳保鞋、翻完旧表格、听完几个部门互相甩锅，最后还能把事情收拾干净的人。

模型只是其中一个零件。

客户真正愿意付钱的，是旧版别再混进当前答案，责任别再��在邮件和微信群里，出了问题以后，有人查得清，也有人接得住。

这就是我理解的FDE：不是向客户证明AI有多聪明，而是让客户敢把一件正经事交给它。

[Starock @Starocki]

@Innsaniti @v3wanu qqq暴跌，个股也好不到哪去

[Starock @Starocki]

@Aroong629 学习ai的第一课，应该是知道llm是有幻觉的

[Ace from Money or Life 美股频道 @Money_or_Life_X]

发件人：Elon Musk
收件人：全体 Tesla 员工
日期：2018 年 4 月 17 日

顺便说一下，这里有几条关于效率的建议：

过多的会议是大公司的祸害，而且几乎总会越来越糟。请取消所有大型会议，除非你确定它对在场每一个人都有价值；即便如此，也要开得很短。

也请取消频繁的会议，除非你在处理一件极其紧急的事。急事一解决，开会频率就该迅速降下来。

一旦明显感到自己没有在增加价值，就马上走出会议室，或退出电话。离开并不无礼；让别人留下来浪费时间，才无礼。

不要给 Tesla 的物件、软件或流程起缩写或瞎编的词。一般来说，任何需要解释才能懂的东西，都会妨碍沟通。我们不希望大家为了在 Tesla 干活，还得先背一本术语表。

沟通应该走把事情做成所需的最短路径，而不是走「指挥链」。哪个经理想强制按指挥链沟通，很快就会发现自己该去别处上班了。

出问题的一个主要来源，是部门之间沟通很差。解决办法是让信息在所有层级之间自��流动。如果要跨部门做成一件事，一个一线员工得先跟经理说，经理跟总监说，总监跟副总裁说，副总裁再跟另一个副总裁说，再传到总监、传到经理、最后才传到真正干活的人，那就会发生超级愚蠢的事。必须允许大家直接对话，把对的事情做成。

总的来说，永远用常识当指南。如果在某个具体情况下，遵守一条「公司规定」明显很荒唐，荒唐到能直接画成一幅 Dilbert 漫画，那这条规定就该改。

如果你觉得有什么该做的事，能让 Tesla 执行得更好，或者让你更期待来上班（长远看这是一回事），请写信给（原文此处已打码）。

谢谢你们是这么能打的一队人，每天都在创造奇迹。这很重要。我们在熬夜，为的是还能继续熬夜。

Elon

[Starock @Starocki]

AMAT 是本轮 AI WFE 周期中最均衡的设备商之一。但FY2026 EPS 达到 44 倍、市场究竟已经提前定价了什么？
https://t.co/sgPYRKmXhg

[Starock @Starocki]

@wangdefou 怎么填各大模型的API

[Starock @Starocki]

@Rustallintsla 请教下，为啥spcx不怕套啊

[Starock @Starocki]

@Money_or_Life_X 加仓是否过于频繁了😂

[Starock @Starocki]

@shiqi071717 @jinchenma_ai 模型量化后就便宜了

[Starock @Starocki]

@ally_foe 特点是啥呀

[Starock @Starocki]

@wangdefou 本地部署得几百万吧

[向阳乔木 @vista8]

目前用的最多的AI Coding工具���Codex。

但它的前端审美太差了，发现一个OpenCodex项目。

让你的Codex 随时切换非OpenAI模型。

比如用Kimi K3（OAuth）、Grok 4.5（OAuth） 、GLM 5.2 等。

K3做前端设计，弄好后切 GPT sol5.6 做后端，甚至还能随时切Grok 4.5 搜 X 信息。

这个项目太棒了！

地址见评论区

[Xudong Han @Xudong07452910]

考虑 AI 方向读博的朋友可以多看看博士栈的“PhD机会”版块。

最近这个版块更新了大量博士/RA/博后的申请岗位。

明年春季入学可能今年九十月份就要申请了，抓住最后的申请机会。

https://t.co/x9K7wH8Iji

[木马人 @cnyzgkc]

卧槽，那个Codex 换肤工具项目开源了

仓库地址：https://t.co/vgZkNaIzPg

用法：仓库地址发给codex，帮我运行即可

据说已经有人拿去闲鱼挂单，赚了不少了

[Starock @Starocki]

@xueqiu88 有啥用啊

[Starock @Starocki]

@MaxForAI 提示词里加东西了吧

[Sirius @rollingSirius]

让 IBKR 不那么“难用”指南。