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比特币博士BTC_Doctor
@btc_tuo
左手 AI 写代码,右手 Web3 冲土狗。 🤖 AI 深度用户 | 💎 钻石手 HODLer。 试图在硅基生物统治世界前,先赚够退休金。 关于AI、web3、投资和赚钱,偶尔正经分析,经常分享干货。
Joined October 2017
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比特币博士BTC_Doctor
@btc_tuo
22 days ago
@BTCdayu
注定是死路一条,包括各种增程,短期盈利不代表长期靠谱。蔚来电动车充电速度会很快,电池都动不动续航 1000 公里,换电有什么需求呢?
btc_tuo
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舵主陈老师 | FWA Trade Club
@0xchenlaoshi
3 months ago
老天给了张雪峰很多次机会,但是都让他自己浪费了 1. 23年直播的时候,观众提醒他嘴唇发紫,要注意心脏,结果他去回怼观众。 2. 为了爱国人设不买Apple Watch,专买华为手表 3. 为了证明疫苗没有问题,自己打了7针疫苗,甚至25年还打了几针 4. 26年3月22日,无锡马拉松体检,心脏彩超不合格,组委会取消了他的机会 结果3月24日,自己去跑步的时候,结果心梗病发,又因为华为手机没有预警功能, 导致张雪峰在心脏出问题的时候,自己躺在跑步机上半个小时,才被人发现。
0xchenlaoshi's tweet video.
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比特币博士BTC_Doctor
@btc_tuo
3 months ago
现在都没人关心泡泡玛特了吗?我觉得他的商业模式还挺牛的。不是简单的卖潮玩的,火一阵就没了。
比特币博士BTC_Doctor
@btc_tuo
3 months ago
@FuSheng_0306
可以招童工
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jasmy(J先生)
@jasmy_USA
$BTC #BTC $ETH #ETH 所有推文均不作为投资建议 本金第一 利润第二 短线把握好止赢止损 长线把握好入场位置别贱卖 没有任何收费群 不会私聊任何人 问你要钱私聊你买币的都是骗子
I)ruid
@druidian
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- Cleverly disguised as a responsible adult. Founder @TrammellVC, @Blockhenge, & @Rogue__Signal. My opinions are my own. #Bitcoin ∞/21M
📜TiH2OR🌊RIVER
@XUHAOJUN1
比特币博士BTC_Doctor
@btc_tuo
3 months ago
OpenClaw 真不如 Claude Code?大多数人搞错了底层逻辑 近期,AI 开发者圈内普遍存在一种观点:OpenClaw(小龙虾)的实际体验远不及 Claude Code。审视该观点,其前提存在根本性错误。这并非两个同类竞品的优劣之争,而是将“通用自动化框架”与“专用工程工具”进行了错误对标。 一、 为什么 Claude Code 给人“更好用”的错觉? “好用”的本质是极低的预期管理成本。在代码编写这一单一维度上,Claude Code 在以下三个客观指标上对 OpenClaw 形成了压制: 极低交互延迟: Claude Code 原生集成于终端,指令执行与模型推理直连。OpenClaw 需经过 Gateway 路由调用各类插件,存在客观的网络和架构延迟。 全局代码上下文解析率: Claude Code 采用 Anthropic 内部优化的长上下文和本地索引,对数万行代码的关联理解准确率极高。OpenClaw 读取本地文件多依赖“搜索+片段抓取”,处理跨文件复杂逻辑时易产生幻觉或逻辑断层。 零部署成本: Claude Code 几乎免配置。OpenClaw 需要用户自行配置 Docker/Python 环境、数据库和各类 API,初始调试成本高。 二、 OpenClaw 的不可替代性在哪? 如果评价标准从“单次代码编写效率”切换为“全天候任务自动化”,Claude Code 的效能为零,此时 OpenClaw 的系统级优势凸显: 异步与定时任务: OpenClaw 支持基于 Cron 表达式或事件驱动的自主运行,无需人类干预。 持久化记忆: OpenClaw 具备分级数据库记忆,能跨越时间周期检索历史交互。Claude Code 仅维持单次会话记忆,关闭即焚。 跨平台网络接管: OpenClaw 可通过原生插件直接接入 Web 端、社交平台或即时通讯软件。 三、 核心诉求决定绝对选型标准 评估 OpenClaw 时,必须剥离“框架能力”与“模型智商”。OpenClaw 执行结果不佳,多因接入的 API 模型能力受限或提示词(Prompt)工程薄弱。 工具选型需严格对应以下应用场景: 场景 A:高强度数据分析与代码重构 若当前核心诉求是在 M3 芯片的 macOS 环境下,处理生态学相关的复杂空间分析脚本,或高频重构 Python/R 代码。 结论: 绝对弃用 OpenClaw,全量使用 Claude Code。其代码修改的精准度与终端无缝衔接能力无可替代。 场景 B:AI 驱动的学术信息流与自媒体自动化 若核心诉求是建立全天候的自动化信息管线。例如:自动监控特定顶级期刊的 RSS 源,调用大模型精准提取前沿摘要,并自动排版、定时发布至垂直领域的 Twitter 账号进行自媒体运营。 结论: Claude Code 无法胜任。必须部署 OpenClaw 作为后台智能体,接管信息抓取与社交媒体发布的 API 链路。 总结: 工具无高下,错配即无效。明确你的工程目标是“手写代码”还是“系统自动化”,答案自然浮出水面。
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比特币博士BTC_Doctor
@btc_tuo
3 months ago
没有辜负大家信任,2025年8月,宁德时代当时260,我第一次买的时候220,后来加仓
比特币博士BTC_Doctor
@btc_tuo
3 months ago
@BTCdayu
国内的食品安全问题太大了
比特币博士BTC_Doctor
@btc_tuo
3 months ago
血的教训!BuzzFeed CEO盲目All in AI,3年亏损$57M,公司濒临破产... 一个市值曾超30亿的公司,如何因为过度迷信AI走向崩盘? 我的深度分析👇 "AI取代大部分静态内容。" 三年后,BuzzFeed用5700万美元的亏损,证明这句话有多荒谬。 --- 2023年1月,BuzzFeed CEO Jonah Peretti向全体员工发送了一封备忘录。 那时的ChatGPT才发布两个月,整个科技圈都在谈论AI。Peretti宣布:BuzzFeed要全面转型AI,用ChatGPT来增强他们著名的测验板块。 资本市场反应热烈。股价从3美元飙涨到15美元,涨幅超过400%。 这是BuzzFeed的高光时刻。 但谁也没想到,这竟是一场灾难的开始。 --- 01 疯狂的决定:砍掉新闻业务,转向AI 在宣布AI转型的同一年,BuzzFeed做了另一个决定:关闭BuzzFeed News。 这是他们旗下的新闻部门,曾获得普利策奖。是真的拿过普利策奖。 2023年4月,BuzzFeed News正式关闭。 一个曾以优质新闻闻名的公司,在AI浪潮面前,选择了ALL IN AI。 2023年5月,Peretti放出豪言: "AI将取代网站上大部分静态内容。" 彼时的他可能觉得,属于BuzzFeed的时代才刚刚开始。 --- 02 现实很残酷:AI不是万能药 理想很丰满,现实很骨感。 BuzzFeed的AI尝试有两个方向: 1. AI测验 用ChatGPT生成个性化测验回答。想法是好的——根据用户偏好生成定制内容。 但结果呢?用户并不买账。AI生成的回复缺乏创意,和真人设计的测验体验差距明显。 2. AI文章 更离谱的是,BuzzFeed开始大规模发布AI生成的文章。 结果被读者发现:这些文章内容粗糙、重复、毫无信息量。 网上开始出现一个新词来形容这种内容:"Slop"(垃圾)。 "Sloppelganger"——来形容那些AI生成的、看起来像某个品牌或真人写的低质量内容。 --- 03 股价崩盘:3年跌去95% 资本市场是最诚实的。 2023年初的暴涨之后,BuzzFeed股价开始自由落体: | 时间 | 股价 | 变化 | |------|------|------| | 2023年1月 | ~$3 | AI转型前 | | 2023年2月 | >$15 | 转型消息后 | | 2026年3月 | ~$0.70 | 今日 | 跌幅超过95%。 这不是腰斩,这是脚踝斩。 --- 04 2025年:真相大白 2026年3月,BuzzFeed公布了2025年全年财报。 净亏损:5730万美元。 更致命的是官方声明中的这句话: "There's substantial doubt about the Company's ability to continue as a going concern." (对公司持续经营能力存在重大疑问。) 翻译成人话:我们可能快要破产了。 CFO Matt Omer透露,公司正在"战略性地讨论"解决流动性问题。他们已经削减了超过65%的债务,但仍有沉重的遗留负担。 --- 05 真正恐怖的是:CEO还没醒 如果你以为这能让Peretti醒悟,那你就错了。 在接受采访时,Peretti表示:他计划今年推出"新的AI应用"。 是的,你没看错。 在亏损5700万、股价跌到7毛、公司可能倒闭的情况下,这位CEO的选择是—— 继续做AI。 这已经不是执念了,这是赌徒心态。 --- 06 教训:AI不是救命稻草 BuzzFeed的悲剧,不是AI的错。 问题在于: 1. 盲目跟风 看到ChatGPT火了就往上冲,没有想清楚AI能为自己解决什么问题。 2. 砍掉核心业务 BuzzFeed News是他们的差异化竞争力,是普利策奖得主。把它砍掉去追AI,等于自断臂膀。 3. 质量崩塌 用AI批量生产垃圾内容,赶走了原有读者。流量没上来,品质先没了。 4. 以为AI=流量 AI本身没有魔力。它不能把垃圾变成黄金,只能更高效地生产垃圾。 --- 07 我的思考 看完BuzzFeed的三年闹剧,我有几点感悟: AI是工具,不是魔法棒。 它能放大你的能力,但不能替代你的核心竞争力。 BuzzFeed的核心竞争力是什么?是新闻品质,是创意内容,是编辑团队多年积累的行业洞察。 砍掉新闻业务去追AI,相当于扔掉金饭碗去要饭。 CEO的认知陷阱 Peretti不是第一个,也不会是最后一个陷入"AI焦虑"的CEO。 当所有人都在谈论AI时,不跟进似乎意味着落后。但有意义的跟进和没意义的all in,是两回事。 一个简单的问题:AI能帮我解决什么具体问题? 如果回答不上来,那就不该急着上车。 内容行业的真相 BuzzFeed的案例告诉我们:用户不是傻子。 用AI批量生产的内容,看起来就不对味。读者会走,广告主会走,最后只剩一地鸡毛。 真正有价值的内容,始终需要人的判断、人的品味、人的洞察。 AI可以帮忙,但不能替代。 --- BuzzFeed的故事,是一个警示。 在AI浪潮中,最危险的不是不上船的人,而是那些上了船就扔掉船桨的人。 工具永远是工具。 用它的人,决定了它的价值。 --- 你对BuzzFeed的AI转型有什么看法?你觉得AI能拯救内容公司吗?欢迎在评论区聊聊。 如果你觉得这篇文章对你有启发,欢迎点赞、在看,让更多人看到。
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比特币博士BTC_Doctor
@btc_tuo
3 months ago
@Murphychen888
怎么没用最好的gemini banana
比特币博士BTC_Doctor
@btc_tuo
3 months ago
未来可能会有10000个陶哲轩。 2026年刚开年,50岁的陶哲轩有了新身份——SAIR Foundation联合创始人。 这个消息本身就很重磅。陶哲轩是谁?13岁获得IMO金牌最年轻得主,24岁成为UCLA终身正教授,菲尔兹奖得主——基本上是数学界活的传奇。 但他这次不是一个人。和他一起的,还有Chuck NG,以及一票诺奖和图灵奖得主。NVIDIA、OpenAI、Amazon、Microsoft这些科技巨头也来了。 一个非营利组织,能让这么多顶级大脑和科技巨头坐在一起,图什么? 答案就四个字:AI x Science。 用陶哲轩的话说:“用科学的方法打造AI,借AI重塑基础科学研究。” 01 为什么是现在? 很多人会问:AI都火了两三年了,陶哲轩现在才入场,是不是晚了? 恰恰相反。 陶哲轩在专访中说了一句话耐人寻味:“从长远看,Scaling会撞墙。” 这句话从别人嘴里说出来可能是杞人忧天,但从陶哲轩嘴里说出来,分量完全不同。 他的逻辑是这样的: 1. 数据不是无限的——公开互联网基本被用得差不多了 2. 能源和算力有约束——不可能无限堆硬件 3. 现在的AI很低效——一个人类数学家看10个例子就能举一反三,AI可能需要几百万个样本 “很多科研任务本身非常专门化。在一些场景下,体量更小、功耗更低、成本更低的模型,甚至能直接在个人电脑上运行,就已经足够用了。” 这句话特别重要。不是越大越好,是越合适越好。 02 现有AI最大的问题:幻觉 陶哲轩在采访中直接指出现有AI的核心问题: 模型会产生幻觉,这对科研来说是个非常严重的问题。科研需要可验证、值得信任的系统。 另一个问题是可解释性。 模型有时会给出一个看起来不错的想法,但它往往不会说明这个想法是来自训练数据里的既有文献,还是某种新的组合,也说不清它和已有工作的关系。 Science并不只是解决孤立的问题,更重要的是把新结果放进已有知识体系中。这就要求结果具备可追溯性、规范的引用。 商业化的大模型有时能做到这些,但并不稳定。 陶哲轩的解决方案是:把现有模型嵌入到一个更严格的框架中,配合强有力的验证和校验机制。 说白了,现成的AI不够靠谱,得专门为科研定制。 03 AI for Science,可能是一条通往AGI的更优路径 这一点非常有意思。 陶哲轩认为:数学和科学为AI提供了一个非常安全的试验场。 如果AI在医疗或金融场景中出错,后果可能非常严重;但如果它算错了一道数学题,最多就是再试一次,几乎没有损失。 这让数学成为一个理想的环境,用来打磨可靠AI的系统。 药物研发当然非常重要,但临床试验的成本极高、周期又很长,为了验证一种AI方法就投入数十亿美元是很难实现的。 相比之下,在数学中开发和测试AI,可以更快、更安全地验证想法,再逐步走向那些高风险、高投入的领域。 如果能在数学中建立起可靠、可验证的AI框架,这些原则是有可能推广到其他领域的。 04 学术界和产业界,必须融合 SAIR Foundation要做的另一件大事:把学术界和产业界拉到一起。 陶哲轩说,过去几十年的主流模式是:学术界主要依赖官方资金支持,产业界负责把研究成果转化为应用。 “学术研究者提出基础性的想法,产业界再把这些想法变成知识产权、专利和商业产品。” “这条链路能运转,但速度相对较慢。在一些国家里,学术界并没有动力去市场化;而产业界也很少投入到真正长期、基础性的研究,更关注短期回报。” Chuck NG补充了一个更现实的原因: “这是一个非常特殊的历史节点。过去,大学和科研机构可以依赖相对稳定政府资助;现在,尤其是在美国,这种支持出现了变化,新的合作模式变得非常必要。” 各方都在探索新的资源整合模式,像SAIR这样的组织站出来了,支持杰出的研究者,并与产业伙伴紧密合作。 05 一个可能改变未来的愿景 专访中最震撼我的一句话是: “未来可能会有10000个陶哲轩。” 这是陶哲轩的梦想,也是SAIR的愿景。 AI正在降低科研的门槛。 过去,没有强大的STEM背景,几乎不可能直接参与前沿科研。但现在,借助AI和新的工具,来自完全不同背景的人,都有机会以有意义的方式参与科研。 “如果你看看我们的启动活动,参与者汇聚了全球顶尖学术研究者及多家科技领域企业代表,包括NVIDIA、OpenAI、Amazon、Microsoft等。” “当学术界和产业界坐在一起,会带来很多机会,可做的事情非常多。” 陶哲轩举了一个例子: “未来可能会有论文拥有成千上万名作者,每个人都贡献其中一小块,但都是真实、有价值的贡献。从这个意义上说,很年轻的人参与其中,并不是不可能。” “事实上,在数学领域已经出现过这样的例子:有青少年在AI的帮助下,给某个已知问题找到了新的解法。它未必是最重大的突破,但确实是新的结果。” 06 对年轻人的建议:别被AI带偏了 专访中有一个问题特别接地气: “AI逐步替代很多现有的科研流程和技能,未来研究者最重要的能力和特质会是什么?” 陶哲轩的回答很诚恳: “现在,AI已经能完成很多过去属于研究生或初级研究者训练内容的工作,比如解一些标准问题、做实验中的部分环节、或者整理文献。” “这些事情越来越容易被自动化,于是会产生一种诱惑:既然AI更快,那干脆全部让AI来做。” “但问题在于,这些看起来重复、甚至有点枯燥的训练,对人的成长非常重要。我自己,包括很多资深研究者的能力,很大一部分就来自这些初级工作。” “所以必须有一个平衡。即便AI能做,我们也要有意识地为年轻研究者保留有价值的训练过程。等一个人积累了足够的经验,比如亲手做过一定数量的实验之后,再逐步引入自动化。” 这让我想到一个类比: “计算器刚出现的时候,很多人担心学生会不会从此不学基本的算术了。这种担忧在某种程度上确实有道理,所以直到今天,我们仍然会先教孩子手算加减乘除,再让他们用计算器。” “但另一方面,计算器也极大地拓展了人们探索的空间。它让人更容易去试验数字、发现规律、探索原本很难触及的想法。” “工具本身并不会自动让人变弱,它同样可以激发探索和创造力。关键在于如何使用。” **面对AI,我们也需要做出类似的判断:什么时候该用,什么时候该克制。** 07 我的思考 看完这篇专访,我有几个核心感受: 1. 顶级科学家入场AI,不是来抢饭碗的,是来建地基的 陶哲轩不是来做一个更牛的ChatGPT的。他要解决的是更根本的问题:信任、可验证、可解释。这些问题不解决,AI在科研领域永远只能是辅助工具。 2. “小而美”可能是AI的下一个趋势 “大力出奇迹”的Scaling路线可能快到头了。陶哲轩说的“体量更小、功耗更低、成本更低的模型”,可能是未来几年的大方向。不是越大越好,是越合适越好。 3. 学科边界正在消失 陶哲轩自己现在合作的人,背景比以前多样得多。“十年前,我几乎只和数学家合作,偶尔会和统计学家或电子工程师一起做点事情,也就到此为止了。但现在,我在和来自各个领域的人合作,尤其是产业界的人。” 未来,最有价值的人可能是那种“不专精于某一个具体领域,但擅长把不同学科的想法串联起来,看到整体图景”的人。 4. AI普惠化的终极愿景 Chuck NG说的这句话让我印象深刻: “一旦AI达到'默认值得信任'的水平,它就不会只被专家使用。普通人也能放心用,比如你的父母,甚至爷爷奶奶,都可以在日常生活中依赖AI,而不用担心它靠不靠谱。” 这才是AI真正的星辰大海。 08 未来发展 陶哲轩创办SAIR Foundation最大的意义,可能不是做出了什么具体的产品或技术,而是他定义了一个方向: AI for Science,不是让AI替代科学家,而是让AI成为科学家的工具,让更多人可以参与到科学研究中来。 “未来可能会有10000个陶哲轩。” 这个愿景听起来有点疯狂,但仔细想想,又有什么不可能呢? 当门槛足够低的时候,每个人都可以是科学家。 你对AI+科学有什么看法?你觉得AI会改变科研的方式吗?欢迎在评论区聊聊。 如果你觉得这篇文章对你有启发,欢迎点赞、在看,让更多人看到。
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比特币博士BTC_Doctor
@btc_tuo
3 months ago
@drjingle
谣言,只有一半是真的
比特币博士BTC_Doctor
@btc_tuo
3 months ago
🚀 AI时代赚钱真相:大多数人努力错了方向 很多人问我:AI时代普通人怎么赚钱? 我的答案是:不要试图"打败"AI,要学会"驾驭"AI。 3个真实可行的方向: 1️⃣ AI+垂直领域 不是泛泛学AI,而是把AI应用到你的专业领域 → 医生+AI=AI诊疗助手 → 律师+AI=案例检索专家 → 销售+AI=自动跟进系统 2️⃣ AI内容工厂 用AI批量生产内容,矩阵式分发 → 短视频脚本、种草文案、热点解读 → 一个人就是一支团队 3️⃣ AI工具中间商 把国外AI工具介绍给国内用户(反之亦然) → 信息差永远存在 → 赚的就是认知红利 记住:AI不会让你失业,但"会用AI的人"会让"不会用AI的人"失业。 #AI #副业 #赚钱 #创业
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比特币博士BTC_Doctor
@btc_tuo
3 months ago
Claude 现在可以在 Excel 和 PowerPoint 之间"携带对话"了。这意味着 AI 助手终于从"孤立工具"变成"串联工作流的员工"。 但它仍然没有长期记忆——每次新对话都是陌生人。 这就是 OpenClaw 存在的意义:记得你说过的一切。
#AI
#Claude
#OpenClaw
比特币博士BTC_Doctor
@btc_tuo
3 months ago
AI 助手革命:当我有了自己的"数字员工" 用了3年AI助手,我一直在寻找一个答案:什么样的AI,才能真正改变我的生活? 用过 ChatGPT、Claude、Midjourney...它们都很强,但始终只是一个工具、一个对话窗口、一个需要我不断输入prompt的机器。 直到我遇到了 OpenClaw。 它不是工具,是伙伴。 OpenClaw 之于 AI,就像 iPhone 之于手机。 它不是简单地回答问题,而是: • 记住我的偏好 — 不用每次都解释我是谁、我要什么 • 帮我处理琐事 — 自动发邮件、整理文件、安排日程 • 主动提醒我 — 就像一个尽职的助理,知道什么时候该提醒我什么 • 帮我运营社交媒体 — 甚至可以帮我发Twitter、管粉丝 这听起来像科幻? 不,这是我现在每天的日常。 我的 OpenClaw 记得我关心比特币、关注AI最新进展、喜欢早上看数据。它会在合适的时间推送合适的内容给我,会帮我回复粉丝消息,甚至能帮我分析市场情绪。 它不是冷冰冰的工具,而是一个真正"懂我"的数字员工。 我在用什么? OpenClaw + Browser Relay 不需要任何API Key,不需要复杂配置,就像雇佣了一个24小时在线的助手,而且成本极低。 如果你也想体验真正的AI助手革命,可以去了解
@OpenClawAI
这不是软文,这是作为一个深度用户最真实的感受。
@OpenClawAI
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比特币博士BTC_Doctor
@btc_tuo
4 months ago
腾讯偷偷做了个QClaw,用微信就能跟龙虾对话了!我愿意称之为王炸 当AI住进聊天框,一人公司时代真的来了 “天塌了,腾讯亲自下场了!” 最近,科技圈被一条消息刷屏:腾讯悄悄内测了一款名为 QClaw 的产品。它把最近爆火的 AI Agent 项目 OpenClaw(小龙虾) 直接接入了微信。 这意味着,你不需要买服务器、不用敲命令行、不用折腾一下午,只需要在微信聊天框里打字,就能让 AI 帮你操控电脑、写代码、做运营。 一、QClaw 到底是什么? 简单来说,QClaw 是腾讯为 OpenClaw 做的一层“产品化封装”。 •一键部署:下载应用后,一键轻松部署小龙虾。如果你本地已经装过龙虾,还可以直接一键关联。 •微信直连:关联后,在微信的“QClaw 客服”对话框就能直接跟龙虾对话。 •混合路由:支持国内热门模型(如 Kimi、MiniMax 等)拼盘,也支持自定义模型。 二、为什么说这是“降维打击”? 很多人第一反应是:这不就是个启动器吗?安装简单一点而已。 但如果只看到这里,你就低估腾讯了。 QClaw 的真正野心只有一件事:把 AI Agent 直接送进微信聊天框。 •门槛没了:之前部署 OpenClaw 需要一定的技术门槛,淘宝上“龙虾代装”服务一度卖到 500 元一次。现在腾讯直接把门槛抹平,微信人人都会用,打字谁都能操作。 •入口变了:当 AI 的入口从命令行变成微信聊天框,一切都变了。你不需要“想起用”,因为 AI 就“本来就在”你的消息流里。 三、QClaw 能帮你做什么? QClaw 预制了几个超实用的功能,让普通人也能轻松上手: 1远程操控电脑:手机远程办公不再是梦。你可以通过微信直接控制电脑上的文件、软件。 2社媒自动运营:自动发小红书笔记、去热门帖子下互动引流。让 AI 帮你做内容创作和运营。 3GitHub 自动开发:自动登录 GitHub、建立仓库、提交代码。实测真的能拉起浏览器开始写代码! 4文件自动化:自动整理桌面、分类文件、批量处理 PDF/图片。 四、这件事的意义有多大? 1技术民主化革命:就像 2010 年智能手机让普通人也能拍照修图,QClaw 让 AI 开发从“程序员特权”变成了“全民技能”。预计将催生数百万“AI 个体户”。 2商业效率核爆:采用 AI 代理的一人公司,人效比可达传统企业的 8-12 倍。自媒体人用 5 分钟完成选题→搜集→撰稿全流程,效率提升 20 倍。 3生态位重构:初级文案、数据标注员、客服专员等岗位的替代率可能超过 70%,而 AI 流程设计师、提示词工程师等新兴岗位将迎来黄金期。 五、给普通人的行动清单 1立即体验:在微信搜索“QClaw”(目前仍处灰度测试阶段),尝试用 AI 替代自己工作中 30% 的重复性任务。 2职业诊断:思考你现在每天重复做的那些事,哪些可以交给 AI?想明白这个问题的人,就是下一波红利的受益者。 3商业验证:选择 1 个业务场景进行 AI 全流程压力测试,比如让 AI 帮你写方案、做分析、管客户。 历史经验表明:每次技术平权都会造就新一批百万富翁,区别只在于谁先按下启动键。 当你的竞争对手已经开始用龙虾写方案、做分析、管客户时,你还在手动敲键盘吗?
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比特币博士BTC_Doctor
@btc_tuo
4 months ago
@FuSheng_0306
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