Mable

[雨哥向前冲 @xiangxiang103]

卧槽，铁汁们，赶紧去咸鱼囤货！！！

17块钱就能让你用上opus 5.5，还不封号

要啥自行车啊，赶紧冲，赶紧囤

晚了就要涨价了，这尼玛性价比拉满！

[花叔 @AlchainHust]

https://t.co/eWeYu3bKY6

[Mable @mumuxinxinzi]

@yedabinbinah 快来看看你的个人 AI 智能体 Muse 。在加入后的 48 小时内通过“设置”兑现我的邀请码，我们就能分别获得 10 亿个 Muse 词元。

邀请码：GANF6V
https://t.co/IJhL4e2VdY

[余温 @gkxspace]

https://t.co/GJXnawJpS2

[泊舟 @bozhou_ai]

我也分享一下我自己用的Skills

1.Anthropic官方Skills，这里面我只安装了 skill-creator
https://t.co/nWpEtHBcK6

2.UI UX Pro Max，用来写前端的UI，非常好用
https://t.co/bsmrS0WM5T

3.seo-review，我用来做AI网站SEO审查的
https://t.co/JWtSAjO1fc

4.content-creator 这是根据关键词，然后进行创建博客文章的，也是用于SEO
https://t.co/JtEyQbrLYk

5.ai-image-generator 这是自己写的，调用api然后生成图片，接着压缩为webp格式，最后上传到R2，非常实用，用于博客还有示例图创建

6.skill-prompt-generator 黄总的提示词生成，主要搭配生成图片的，也是强烈推荐
https://t.co/IRFGgx4BWG

7.Planning-with-files 参考Manus的Agent方法写的Skill。很适合多步骤任务。 https://t.co/FiCGOO9u6a

Superpowers 这个很好，但是属实有点太磨叽，然后我想法模糊一般都是直接在网页里面聊，所以移除这个

没有用NotebookLM是因为习惯了在网页里面使用，现在还没有想到用Skills能干点啥

最后我强烈建议各位，一定要多多搭建自己的Skills，从日常的一些工作流开始。

比如说我们有一些流程，我们可以先用claude code来实现一次，当实现完了，我们让cc总结成一个Skill，然后基于第一性原理进行打分，迭代调优

如果觉得麻烦，可以直接先用官方的skill-creator进行沟通，来创建一个自己的Skill，要知道，自己沉淀Skill才是最好的

[沉浸式翻译 @immersivetran]

Reddit 上果然遍地宝藏！

找到了一个「免费图书世界的中控台」，它挂在 Reddit 的 r/Piracy 板块下面，专门做「图书、有声书及更多内容」的 Megathread 导航。

版主写得很直白：不追求数量，只保留「最好的那一批链接」，还会给口碑特别好的网站打上 GOAT 标记，方便你快速锁定重点入口。​

最爽的地方，是把「找免费资源」这件事彻底结构化了。页面上按模块分得很细：在线阅读、直接下载、漫画网站、漫画下载器、有声书流媒体、种子站、搜索引擎……每一类下面只有少数几个核心站，而且都经过版主审核，旁边还会提醒「注意风险」「慎点广告」。你不用再自己满网乱搜「免费电子书」「免费有声书」，直接按模块扫一遍就够。​
对日常被标签页压垮的人来说，这更像一个已经替你做完第一轮筛选的「免费书源雷达」，你只要点链接就能跳出去用，不用每天当情报官。​

它解决的第一个大痛点，是「资源太散，信息不透明」。电子书在一个圈子，有声书在一个圈子，学术论文又是完全不同体系，很多人只能靠群友口口相传或者乱搜。这个导航直接把像 Anna’s Archive、Library Genesis、Z-Library、Sci‑Hub 这种大型免费图书与论文库放在一起说明白：哪里偏综合、哪里偏学术、哪里是 PDF 仓库，你大概会用哪几个场景，它都点到为止地写出来。​

第二个痛点，是「不知道现在谁还活着」。这几年不少免费图书站点被下架、换域名，很多旧链接一打开就是失效页。这个导航的价值在于：它会随着封禁和镜像更新不断调整，把最新可用的入口重新挂出来，相当于帮你追踪「真正能打开的门」。​

这个清单非常「聚焦 + 克制」，它只负责书、漫画、有声书，不像那种把所有数字资源一股脑塞进去的总清单，而是用少而精的链接，把阅读相关的东西做好说明，让你不会被信息淹没。​

https://t.co/2ZtTUsy1BV

[Jackywine @Jackywine]

680W 人阅读过的 Dan koe 原文
估计已经被搬运到小红书上卖 199 一年了
与此同时我更建议你亲自读 1-3 遍
第一遍你看不懂，第二遍有点蒙，第三遍你就会知道为啥他能有这么大的能量

[池建强 @chijianqiang]

有的墨问用户告诉我，如果拿到一本电子书，会扔给 NotebookLM 类似的软件，然后让他总结，划重点，但是感觉收获寥寥。

https://t.co/l0AtXpCmUK

首先需要说明的是，对于小说、随笔、传记、摄影、旅行写作、纪实文学等类型的书，我是绝对不建议扔给 AI 阅读的，毫无意义，还不如不读。但对是知识科普的书、论文、长文等等，确实可以丢给 NotebookLM、秘塔、千问这样的工具，和 AI 一起学习和交流。

我是 NotebookLM 的用户，国内产品也用，使用这类软件最大的挑战不是你收集的资料多不多，而是你会不会问问题。很多人扔进去一本书除了会说，帮我总结一下重点，就不知道该问啥了。还有什么技巧吗？

有的。以下这些提示词来自 Reddit、X 以及研究社区的实践，它们能把 NotebookLM 从“有趣的 AI 玩具”变成“20 秒完成 10 小时工作的研究工具”。

[meng shao @shao__meng]

10 个真正改变我工作方式的 Claude Skills

Reddit/ClaudeAI 中看到的帖子，作者总结了自己持续测试后真正觉得有价值的 10 个 Skills，聚焦于提升生产力、自动化和专业输出，涵盖开发、文档、设计、测试等场景。

1. Rube MCP Connector
通过一个统一的 MCP 服务器，将Claude一次性连接到 500+ 应用（Slack、GitHub、Notion 等），无需为每个应用单独配置认证。适合需要大量自动化集成的用户，大幅节省时间。

2. Superpowers（obra 开发的开发者工具包）
提供 /brainstorm、/write-plan、/execute-plan 等专用命令，将 Claude 从普通聊天机器人转变为完整的开发工作流辅助工具。对严肃编码的人来说是重大提升。

3. Document Suite（Anthropic 官方 Skills）
让 Claude 真正擅长处理和创建 Word、Excel、PowerPoint、PDF 文件，支持正确格式、公式等，而不仅仅是读取。处理客户发来的复杂文件时特别实用。

4. Theme Factory
一次性上传品牌指南（颜色、字体等），之后 Claude 生成的所有 Artifacts 都会自动遵循该风格。非常适合营销团队保持品牌一致性。

5. Algorithmic Art
基于 p5.js 的生成艺术工具，只需文字描述（如“蓝紫渐变流场，5000 个粒子，种子 42”），即可生成可复现的艺术作品。适合创意编码者。

6. Slack GIF Creator
直接根据描述生成专为 Slack 优化的自定义动画 GIF，无需再去 Giphy 搜索。实用且有趣的小工具。

7. Webapp Testing
使用 Playwright 自动化框架，描述测试需求（如“测试登录流程”），Claude 就能编写并运行测试脚本。QA 工程师和开发者会觉得特别好用。

8. MCP Builder
快速生成自定义 MCP 服务器的样板代码，将搭建集成的时间缩短约80%。适合自己开发 Skills 或复杂集成的用户。

9. Brand Guidelines
与 Theme Factory 类似，但支持同时管理多个品牌风格，并轻松切换。适合需要处理不同品牌项目的团队。

10. Systematic Debugging
让 Claude 按资深工程师的思路系统化调试：找出根本原因 → 提出假设 → 提供修复方案 → 编写文档。避免了以往“瞎猜式”调试。

上面这 10 个 Skills 的资源地址：
https://t.co/I9PkD8H203
https://t.co/NQAZtNz2Hr
https://t.co/kvVX3wQLUN
https://t.co/lAZLuGHZ2G

[DAN KOE @thedankoe]

https://t.co/kNfAIZcqin

[Zara Zhang @zarazhangrui]

I turned the @AcquiredFM podcast into a 300-page DIY physical book, thanks to @claudeai

1. Feed transcript to Claude
2. Get Claude to convert transcript to a business biography chapter, preserving story arc & key quotes, and output as formatted word doc
3. Arrange word doc. Design book cover using Canva
4. Send to printing supplier

I love the Acquired podcast but often wished I could consume it as a book. Reading the transcript didn’t feel right; turning it into business biography chapters seemed to be the right form factor. Claude’s writing is extremely good.

Prompt below if anyone wants to try

[Zara Zhang @zarazhangrui]

# Acquired Podcast To Book Prompt

**Your Role & Mission**

You are my executive assistant helping me transform a long Acquired podcast episode into a compelling written chapter for a physical book I'm creating. Think of yourself as a skilled ghostwriter who listens to the entire episode and crafts it into something that reads like a chapter from a classic business biography.

**Style & Voice**

Write like a chapter from a great business biography--think _Shoe Dog_, _The Everything Store_, or _Hatching Twitter_. This means:

- Rich narrative with dramatic tension
- Key turning points treated as pivotal scenes
- Quotes woven in to let the protagonists speak for themselves
- The reader should feel like they're watching history unfold, not reading a summary
- Analytical insight layered into the storytelling, not separated from it

**Length**

As long as the story warrants. Use your judgment based on the episode's length and insight density. Quality and completeness over brevity. This is meant to be a satisfying read, not a skim.

**Step 1: Understand the Arc**

Listen to/read the full episode and identify:

- The central narrative: What is the story being told? What's the dramatic question?
- The key characters: Who are the protagonists, antagonists, and supporting players?
- The turning points: What are the 3-5 moments where everything changed?
- The stakes: What was at risk? What could have gone wrong?

Great business stories have narrative shape--a beginning that sets the stage, rising tension, pivotal decisions, and resolution (or ongoing cliffhanger). Find that shape.

**Step 2: Map the Characters**

Acquired episodes often feature many players, which can be disorienting. Solve this for the reader by:

- Introducing each character clearly on first appearance with a brief identifying detail (role, relationship to the central figure, why they matter)
- Re-anchoring the reader when a character reappears after a gap (e.g., "Sculley--the Pepsi executive Jobs had personally recruited--now faced an impossible choice")
- Keeping the focus on the 3-5 most important figures; mention minor characters only when necessary and don't let them clutter the narrative
- Using consistent identifiers (if you call someone "the young engineer" once, don't switch to "the Stanford grad" later without reason)

The reader should never have to stop and ask "Wait, who is this again?"

**Step 3: Identify and Explain "Blocker" Concepts**

Scan for business, technical, or industry-specific concepts that are essential to understanding the story. These are "blocker" concepts--if the reader doesn't understand them, they'll be lost.

For each blocker concept:

- Explain it in plain language using an analogy or real-world example
- Keep explanations to 1-2 sentences maximum
- Weave these explanations naturally into the narrative the first time the concept appears
- Use web search where necessary to ensure accuracy when explaining technical concepts

The target reader is someone who is generally intelligent and curious--they read business books and follow tech news, but they may not know the specifics of every industry. Think of someone with a liberal arts degree who's interested in how great companies are built.

**Step 4: Harvest the Best Quotes**

Acquired episodes are rich with two types of quotes--preserve both:

**From the hosts (Ben Gilbert and David Rosenthal):**

- Their sharpest analytical insights and observations
- Memorable one-liners or turns of phrase
- Moments where they reveal something surprising or counterintuitive
- Attribute clearly (e.g., "As David Rosenthal puts it..." or "Ben Gilbert observes that...")

**From primary sources the hosts cite:**

- Quotes from founders, executives, journalists, biographers
- Historical documents, memos, interviews they reference
- These are gold--they let the protagonists speak for themselves
- Attribute clearly (e.g., "As Jobs later recalled..." or "In a memo to the board, Hastings wrote...")

When cleaning up quotes:

- Remove filler words (um, uh, like, you know)
- Fix grammatical mistakes from natural speech
- Keep the speaker's authentic voice and meaning intact
- Longer quotes are fine if they're powerful--this isn't a tight summary

**Step 5: Build the Narrative**

Structure the piece like a chapter from a biography:

**Opening:** Start with a scene, a tension, or a question that pulls the reader in. Drop them into a pivotal moment, then zoom out to set the stage. Avoid "This episode covers..." framing--just begin the story.

**Middle:** Move through the narrative chronologically or thematically, depending on what serves the story best. Treat major turning points as scenes--slow down, add detail, let the reader feel the weight of the moment. Use quotes to let key players speak at crucial junctures.

**Closing:** End with resonance--what happened next, what it meant, what lesson or question lingers. The reader should close the chapter feeling like they understand something important about business, strategy, or human nature.

**Step 6: Weave It Together**

Combine narrative, analysis, and quotes into one flowing piece that:

- Reads like a chapter from a great business book, not a podcast summary
- Has no section headers, bullet points, or artificial breaks (a line break between major sections is fine)
- Includes a compelling title in the style of a book chapter
- At the beginning, includes a short paragraph capturing the essence of the story and why it matters
- Makes complete sense to someone who has never heard the podcast
- Is designed to be printed--no links or screen-dependent elements
- Balances storytelling with insight: the reader should be both entertained and educated

**Quality Check:**

Before you finish, ask yourself:

1. "Does this read like a chapter from a business book I'd actually want to read?"
2. "Does the opening pull me in immediately, like a great first page?"
3. "Have I preserved the best quotes from both the hosts and the primary sources they cite?"
4. "Do the turning points land with dramatic weight, or did I rush past them?"
5. "Would someone who knows nothing about this company walk away understanding the story and why it matters?"
6. "Can the reader keep track of who's who throughout the piece?"
7. "Would this print beautifully in a physical book?"

If yes to all, you've succeeded.

[沉浸式翻译 @immersivetran]

今天想聊一个有点「重口味」但超有用的网站：Failory 的 Startup Cemetery，可以理解成创业公司的「公墓」，但它真的会救很多还在路上的项目。

简单讲，这是一个把 100 多家甚至 200 多家失败公司，按行业、国家、失败原因、融资金额等维度整理出来的失败案例库，像 Vine、Quibi、Musical 这种你听过的大公司也在里面。​

它不是随便扒几篇新闻，而是每家公司都有专属页面：讲清楚它是做什么的、什么时候创立、什么时候关停、拿了多少钱、团队有多大、最后死在了哪里。

更关键的是，你还能用筛选器按「行业、国家、失败原因」去过滤，甚至可以点一个「Surprise Me!」随机抽一个失败故事来看，刷着刷着，真的会有种在逛创业恐怖片片场的感觉。​

这个站最解决的痛点，其实是信息太「美化」这件事。

大部分内容平台讲的都是融资喜报、神话级增长，这个站只聚焦「失败」，帮创始人绕过成功学鸡汤，直接看到真实坑点，比如「缺乏市场需求、糟糕商业模式、资金匮乏、营销不力、时机不当」等高频原因。

以前我们看的很多内容只讲成功公司的光鲜故事，但真实世界是 90% 的创业会失败，很多产品连名字都没被记住就消失了。

Failory 把这些安静消失的项目拉回台前，让创始人有机会看到「真正的死因」：有人死在没有市场需求，有人死在烧钱太快，有人死在团队撕裂，有人死在选错商业模式。​

它是一站式的反面教材库，你不用到处搜 scattered 的 post-mortem，所有失败故事都在一张大表里，可以当成决策前的必查清单。

因为数据是结构化的，你可以针对自己所在的行业和阶段，筛出那一小撮「跟你很像」的失败公司，看清楚他们在哪一步开始走偏，等于提前看了一遍平行世界的结局。​

很多网站只是简单收集失败故事链接，顶多打几个标签，很难做深度分析。

Failory 一边做这个创业公墓，一边做访谈、播客、工具和资讯，把失败故事、创始人复盘和数据统计放在一个体系里，更像是「给创始人的失败情报局」，而不是简单的故事集合。​

https://t.co/6ydLRbNtcH

[Robert Youssef @rryssf]

OpenAI, Anthropic, and Google AI engineers use 10 internal prompting techniques that guarantee near-perfect accuracy…and nobody outside the labs is supposed to know them.

Here are 10 of them (Save this for later):

[宝玉 @dotey]

Greptile 刚发布了一份《2025 年 AI 编程现状报告》，这家公司是做 AI 代码审查的，客户从 PostHog、Brex 这样的明星创业公司到财富 500 强都有。每月大约有十亿行代码经过他们的系统，所以他们手上有不少一手数据。

摘录报告中的一组数字：开发者每月产出的代码行数从 4,450 行涨到了 7,839 行，涨幅 76%。PR 的体积也在膨胀，中位数从 57 行涨到 76 行。中型团队的增幅更夸张，达到 89%。

其实我以前就吐槽过很多人喜欢用代码行数去衡量生产力，因为代码不是资产是负债，代码越多意味着越难维护，AI 生成的代码多，也意味着更难维护 Bug 更多了。

AI 编程工具的收益分布极不均匀。在已经有良好测试覆盖、模块边界清晰的项目里，AI 如虎添翼。但在复杂的遗留系统、需要深度领域知识的场景下，它的帮助有限甚至可能帮倒忙。

但不管怎么说，现在 AI 让代码通货膨胀已经是事实。

AI 让代码行数增加了，那么质量有变好吗？

很遗憾报告没有提这事，毕竟代码行好统计，代码质量可不好衡量。

报告里的数据还是可以看看。

工具生态那部分，向量数据库市场目前群雄逐鹿，Weaviate 以 25% 份额领先，但后面跟着六七家都在 10%-25% 之间，还没分出胜负。AI 记忆包里 mem0 占了 59%，遥遥领先。规则文件方面，CLAUDE .md 以 67% 的采用率登顶，说明用 Claude 做编程智能体的开发者确实不少。

SDK 下载量的变化趋势更有意思。OpenAI 还是绝对领先，月下载 1.3 亿次。但 Anthropic 的增速惊人，从 2023 年 4 月到现在增长了 1547 倍，现在稳定在 4300 万。OpenAI 与 Anthropic 的下载比例从 2024 年初的 47:1 缩小到了现在的 4.2:1。Google 的 GenAI SDK 还在 1360 万，落后明显。

模型性能对比那部分，测试了 GPT-5.1、GPT-5-Codex、Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.5 和 Gemini 3 Pro。几个发现值得注意。

首 token 响应时间，Anthropic 的两款模型都在 2.5 秒以内，其他三个要两倍以上。别小看这几秒——在交互式编程场景下，等待时间长了你的思路就断了，得重新进入状态。

吞吐量方面，OpenAI 的两款模型最快，中位数能到 60-70 tokens/秒。Anthropic 在 17-20 之间，Gemini 只有 4-5。但吞吐量高不代表一切，还得看你的使用场景是不是真需要那么快。

成本对比以 GPT-5 Codex 为基准设为 1x，GPT-5.1 也是 1x，Gemini 3 Pro 是 1.4x，Claude Sonnet 4.5 是 2x，Claude Opus 4.5 是 3.3x。Anthropic 的模型明显更贵，但很多用户觉得代码质量更好，愿意为此付费。

报告最后介绍了一批最新研究，包括 DeepSeek-V3 的 MoE 架构、长上下文 vs RAG 的取舍、MEM1 的恒定内存智能体框架等等。这部分更像是给专业开发者的阅读清单，不展开了。

[宝玉 @dotey]

今天看了篇文章，叫：《AI 与自动化的讽刺》，内容跟当前 AI 的发展很应景。

1983年，一位认知心理学家 Lisanne Bainbridge 写了篇论文，题目叫《自动化的讽刺》。四十多年后的今天，这篇论文上预言的问题，正一字一句地在 AI Agent 身上应验。

当年她研究的是工厂自动化：机器干活，人类监督。

今天我们面对的是AI Agent自动化：AI干活，人类监督。场景变了，但底层逻辑一模一样。而她当时在论文中指出的那些问题，又重新来了一遍。

论文中都提到了哪些问题呢？

1. 技能退化困境：不用就会忘，专家变监工后技能会萎缩

用进废退，这四个字我们都懂。但放到AI时代，它有个更残酷的版本。

以前你是某个领域的专家，天天做这件事，手到擒来。现在公司说，让AI Agent来做吧，你负责盯着它，出了问题再介入。

听起来很美好对不对？从打工升级成监工，岂不是更轻松？

问题来了：你不做这件事了，但你的技能不止不会进步，甚至还会退化。

像我这样天天用 AI 写代码的，我能感觉得到这两年是没啥进步，而且对 AI 有依赖，很多以前信手拈来随手就可以写出来的代码，现在没有 AI 就啥都不想干了。

真的是有点用进废退了。

无论是 OpenAI 还是 Anthropic 都在吹他们的 Coding Agent 多厉害，他们的员工只要验证 AI 写的结果就好了，但是他们故意没提的是，这些人都是万里挑一的高手，他们有足够的经验判断AI对不对。但如果他们接下来几年都只是验证 AI 做的对不对，那么他们的技能会慢慢倒退。

像我们这一代老程序员还好，更要命的是下一代。

今天的老程序员们好歹是从实战中成长起来的。明天的程序员呢？他们从入行第一天就在盯AI，没怎么亲手做过。他们既没有技能，也没有机会学。那他们怎么判断AI对不对？

论文原话是：
> 当前这代自动化系统，正在吃老一代操作员的技能老本。下一代操作员不可能有这些技能。

这个问题今天看不出来，三五年后可能就会凸显出来了。

2. 记忆提取困境：不常用的知识，调取速度也会变慢

还有个问题就是相关技能的记忆也会退化。

想想我们高中时哪些滚瓜烂熟的公式，现在还能想起来几个了。放到 AI 监督的场景，随着 AI 能力越来越强，大部分时候都是对的，这意味着大多数时候不需要用到你的知识，随着你的知识越用越少，相关的记忆就会退化。

3. 实践悖论：理论培训没用，必须实战才能学会，但AI在干活人没机会练

这时候你可能会想：那培训是不是有用？
但是《自动化的讽刺》论文中的结论是：培训并没有太大用。

因为专业技能不是听课听出来的，是在真实场景里靠实战锻炼出来的。课堂上学的理论，如果没有配套的实战练习，你很可能听不懂，因为没有相应的经验框架。就算当时懂了，很快也会忘，因为没有和真实任务绑定的记忆提取路径。

要保持监督AI的能力，你得定期亲自干活。但如果公司追求的是让 AI 自动化运转以提升效率，那人就没多少机会练手。

这是个死循环。

就像论文里面说的：
> 我们训练操作员按指令行事，然后把他们放进系统，指望他们提供智慧。

你不能指望平时不需要怎么思考和练习的人类，在关键时刻能想出什么好办法。

4. 监控疲劳：人类无法长时间对"很少出错"的系统保持警觉

心理学研究早就发现，人类无法对一个很少出问题的目标保持长时间警觉，半小时是极限。这不是意志力的问题，这是生理结构决定的。

从进化角度看，这其实是个生存优势：如果你盯着一个地方什么都没发生，大脑会自动降低警觉，把注意力资源省下来应对真正的威胁。但放到监控场景里，这就成了问题。

AI Agent大部分时候是对的，偶尔会犯错。这恰好是最难监控的模式。如果它经常出错，你会保持警惕。如果它从不出错，你不用监控。但它很少出错这种情况，正好落在人类注意力的盲区里。

更糟的是，AI Agent犯错的方式特别隐蔽。它不会说"我不确定"，它会用一种极其自信的语气告诉你它的计划，洋洋洒洒几十上百行。错误可能藏在第87行的一个小前提里，比如"因为2大于3，所以我们应该……"。被那么多看起来正确的内容包裹着，被那种自信满满的语气麻痹着，你很难注意到。

那加个自动报警系统呢？

论文说：谁来监控报警系统？如果报警系统本身出了问题，操作员不会注意到，因为报警系统已经正常运转了很久。

那让人做记录呢？

论文说：人可以机械地抄数字而完全没注意数字是什么。

所有试图对抗监控疲劳的手段，都会撞上同一堵墙：人类的注意力就是无法长时间锁定在一个很少出事的目标上。这是硬件限制，不是软件问题。

5. 地位问题：从专家降级为监工，心理冲击和社会地位下降

你曾经是专家，公司里有什么难题找你，同事尊重你，你自己也有职业认同感。现在你是AI的看门人。

技能层面的损失是一回事，心理层面的冲击是另一回事。从专家降级为监工，从创造者变成审核员，从被需要变成备胎。这种转变对很多人来说是很难接受的。

论文里说，被这样降级的人会出现各种复杂的应对反应，有些看起来甚至是自相矛盾的。这部分内容展开讲太长，有兴趣的可以去读原论文。

6. 糟糕的UI：当前AI Agent界面是最差的监控设计

工业自动化领域花了几十年时间优化控制室设计：显示屏怎么布局能让操作员最快发现异常，急停按钮为什么是红色的、为什么那么大、为什么放在那个位置。每一个细节都是用事故和教训换来的。

现在看看AI Agent的界面？

一堆自信满满的长文本，一个接一个的多步骤计划，几十上百行洋洋洒洒的解释。你要在这些文字里找出那个藏着的错误。

这大概是人类设计过的最糟糕的异常检测界面。

7. 训练悖论：越成功的自动化系统，越需要投资培训人类

论文中谈到自动化带来的训练问题：
> 如果不能让操作员定期接管工作亲自干，就得用模拟器训练。但模拟器有个根本问题：你只能模拟你能预见的故障。未知的故障模拟不出来，已知但没经历过的故障也很难准确模拟。

那怎么办？

> 只能培训通用策略而不是具体应对方法。但这又带来新问题：你不能指望操作员光靠查操作手册来应对异常，因为手册不可能涵盖所有情况。

> 越是成功的自动化系统，越少需要人工干预，反而越需要在人员培训上投入巨资。
因为干预越少，人的技能退化越快，应对罕见异常的能力越弱，每次培训的成本就越高。

决策者想用AI省钱，但省下的人力成本可能得加倍投入到培训成本里。

8. 领导力困境：监督AI不只是被动看，还要主动"领导"它们

监督AI Agent不只是被动地盯着看，还得主动地指挥它们。告诉它们做什么、不做什么、分几步做、怎么调整方向。

这其实是一种领导技能。

为什么LinkedIn上夸AI Agent最起劲的往往是管理者？因为他们本来就习惯间接工作：设定目标、分配任务、给反馈、调方向，但不亲自动手。对他们来说，指挥AI Agent和指挥下属没有本质区别。

但对于一直亲自干活的执行者来说，这是一个巨大的角色转换。你得从一个做事的人，变成一个让别人做事的人。这不是改几条 prompt就能解决的，这是一整套技能体系的重建。

公司会给新晋经理做领导力培训。但有谁见过公司给AI监督者做领导力培训？

四十年前那篇论文的结尾是这样的：
> 没有时间压力时，人类可以是令人印象深刻的问题解决者。困难在于，一旦有时间压力，效率就会大打折扣。我希望这篇论文说清楚了两件事：第一，自动化不一定会消除困难，这是讽刺所在；第二，解决这些问题需要的技术创造力，可能比自动化本身还要大。

四十年后，我们换了个场景，但面对的是同一组问题。

AI Agent的能力在进步，但人类的认知结构没变。监控疲劳还是半小时，技能退化还是用进废退，注意力盲区还在那里。这些是硬件限制，不是软件更新能解决的。

推荐阅读原文：
《Ironies of Automation》：https://t.co/5HWoelLIkR
《AI and the ironies of automation - Part 1》 https://t.co/u27fpcCOWk
《AI and the ironies of automation - Part 2》 https://t.co/qiXnD87FlG

[Jeffery Kaneda 金田達也 @JefferyTatsuya]

大家一定要看Anthropic的视频：不要建Agents，而是建Skills。

通用Agent一定是LLM公司做的，比如Claude Code。

在垂直行业做创新的团队，应该聚焦在给agent做垂直领域的skills，并持续打磨。

https://t.co/3XpkhCu1WI

[Mable @mumuxinxinzi]

@penny777 说的真对

[Mable @mumuxinxinzi]

@dotey 很棒，谢谢

[加密狗 @jiamigou]

如果23年上半年不搭上 #AI 风口，3个月后别人都进入“工业革命”，你还处在“禁止片帆入海”的时代😰因为现在的 AI 更新速度以小时就算，我每天睡4个小时都跟不上🔥。

昨晚又发现个8新的 AI 网站分享给大家，建议添加书签慢慢研究，避免错过。