别再把AI当搜索框:7个OpenClaw技能,正在重写你的工作流
大多数人用AI,只是在“问问题”。Riley Brown 在这条视频里做了一件更激进的事:把AI变成能接管真实工作的“数字员工”。OpenClaw 的7个技能,看似零散,却拼出了下一代工作流的完整形态。
大多数人用AI,只是在“问问题”。Riley Brown 在这条视频里做了一件更激进的事:把AI变成能接管真实工作的“数字员工”。OpenClaw 的7个技能,看似零散,却拼出了下一代工作流的完整形态。
一个写 AI Agent 的开发者,因为一个开源项目,被加密圈盯上,最终遭遇 SIM Swap、X 账号被黑。最讽刺的是:他什么都没做,只是“没拒绝得足够狠”。这是每个 AI 从业者都可能踩中的坑。
一个自称“完全不懂技术”的内容创作者,用 OpenClaw 搭了一个 10 人 AI 代理团队:有人 24 小时做研究,有人当项目经理,还有一个首席幕僚。但最反直觉的是——他最早、也最期待的“通宵写代码代理”,最后却成了使用频率最低的那一个。
这期视频抛出一个极反直觉的观点:想学会AI,最好的方法不是课程、教程或YouTube清单,而是直接把AI当成你的学习搭档。更狠的是,这不是理念,而是一套已经被验证能显著提速的实战方法论。
YC最新视频抛出一个近乎反直觉的判断:未来最强的创业公司,不是招人最快的,而是最会“用AI替人”的。Anthropic、Giga、Legion等公司的真实案例正在证明——10个人,也能干出过去200人的产出。
如果你还觉得 AI 只是“提高效率的工具”,这期 TBPN 已经在告诉你:那是上一个时代的想法。Anthropic 四年收入 10 倍增长、冲向 1000 亿美元年化的节奏,正在逼整个软件行业回答一个残酷问题——当智能几乎免费,你到底还剩下什么护城河?
如果我告诉你,越来越多的UX研究结论,正在来自“不存在的用户”,你会紧张吗?在这期播客里,Julian Della Mattia 提出了一个让研究员坐立不安的现实:AI没有取代研究,但正在悄悄改变研究“成立”的方式。
这不是一次普通的模型更新,而是一次让整个AI视频圈集体失语的发布。字节跳动悄然放出Seed Dance 2.0:原生音视频生成、2K、多镜头剪辑,甚至产品演示都像真人拍的。更重要的是,它让一个长期被回避的问题浮出水面——中国AI,是否第一次真正跑到了前面?
一篇爆文刷屏、工程师开始把工作“交给AI走开几小时”,而资本正在用数百亿美元投票。TBPN这期节目把几条看似零散的新闻拧成一条线:AI已经越过试验期,开始重塑你的工作、你的工具,甚至政治与舆论场。
当所有人还在迷信“更大参数=更强智能”时,Jeff Dean 在这期 Latent Space 里反复强调一个反直觉结论:AI 的胜负,早就从规模竞赛转向了“帕累托前沿”的争夺。更小、更快、更便宜,反而才是下一阶段的核心战场。