STi克莱小汤
557 貼文
STi克莱小汤
7年公链早期投资&咨询顾问(Algo,Near, Securitize CHZ,SOL,BAT, Ampl)等，券商&媒体特邀作者 ；Tesla、GM韩国政府等国际项目与CFT管理经验/ 工硕 。喜欢周易，善为先，运相随，鸣谦吉—7年内数次提前数周/月提醒大趋势点，大趋势大道不可逆，让信任的人得到提醒吧。推特发比广场少
原创之星
低頻交易者
8.4 年
8 關注
7.1K+ 粉絲
9.2K+ 點讚數
1 徽章
貼文
全部
引用
影片
最開始這個產品我是打算自己用的，因爲確實合作渠道太多了，每次都要耗費我至少3-5個h，單純的排版與分發。後來幾個作者朋友用的也很爽，得虧有agent能節約不少基礎代碼的時間才能這麼快做出來。但是debug的量也非常大，視覺模型的錯誤感相當普遍。所以AGENT距離真正的智能還有一段路要走 $NVDAB $BTC $ETH
STi克莱小汤
·
--
連通幣安廣場等15個渠道：我用2個月Vibe Coding了一個能幫Web3、AI與財經創作者節約80%分發時間的產品
作者: SanTi Li，納西妲
過去七年在 Web3、AI與財經領域創作中，最耗時的往往不僅僅是構思之後寫完一篇深度稿，而是成稿之後多領域平臺搬運、修復格式、重傳圖片、逐個保存草稿、再修改和鏈接查詢。
於是，我們用兩個月時間，從0到1 Coding打造了 UniPublisher：一個面向 Web3、AI 與財經創作者、項目方和媒體編輯的多渠道內容分發 OS。
初期的目標非常樸素直接：在典型的多平臺工作流中，一篇文章只需在主編輯器編輯一次，就能適配格式並保存或發佈到 包含幣安在內的15 個專業垂直與主流渠道，將分發時間壓縮 80%以上。
過去七年在 Web3、AI與財經領域創作中，最耗時的往往不僅僅是構思之後寫完一篇深度稿，而是成稿之後多領域平臺搬運、修復格式、重傳圖片、逐個保存草稿、再修改和鏈接查詢。
於是，我們用兩個月時間，從0到1 Coding打造了 UniPublisher：一個面向 Web3、AI 與財經創作者、項目方和媒體編輯的多渠道內容分發 OS。
初期的目標非常樸素直接：在典型的多平臺工作流中，一篇文章只需在主編輯器編輯一次，就能適配格式並保存或發佈到 包含幣安在內的15 個專業垂直與主流渠道，將分發時間壓縮 80%以上。
$BTC 香港現場我最喜歡的就是這個牛了哈哈哈
憨比憨態可掬。但這現場怎麼還有賣卡包的
cooling倒是 $NVDAB $ETH 未來都能通用的技術
憨比憨態可掬。但這現場怎麼還有賣卡包的
cooling倒是 $NVDAB $ETH 未來都能通用的技術
《使用 AI 前的三點注意事項》
在人工智能日益普及的今天，我們在享受其便利的同時，更需要保持清醒的認知。基於對人機協作的深刻洞察，使用AI 前更適合給自己打個三點預防針：
1. AI 的幻覺與迷之自信，有時候反而會影響人本身的判斷靈感
AI 的底層邏輯是概率預測而非事實檢索，這導致它經常能以極其自信、語氣堅定的姿態說出錯誤的信息。這種虛假的權威感極具干擾性，容易讓人產生“自動化偏見”，從而侵蝕人類獨立的思考能力，甚至將原本寶貴的原創靈感帶入死衚衕。
2. 現在的 AI 大概率會出錯，所以絕不能盲目信任，哪怕最先進的模型，需要交叉驗證
無論模型的技術指標多麼頂尖，它依然只是在做高階的模式匹配，並不具備真正的邏輯理解與事實校驗能力。任何關鍵領域的輸出（如代碼、法律條款、專業數據等），都不能直接照單全收，人工的交叉驗證永遠不可或缺。
3. AI在真專家手裏可能事半功倍，但是在半吊子手裏，可能會事倍功半
AI是一個能力放大器，它放大的是使用者現有的專業底子。真正的專傢俱備鑑賞力和辨僞能力，能利用AI 快速提效，並且及時糾正AI的錯誤路徑把它帶到正確的路線上；而假專家盲目迷信AI，很容易出現貽笑大方的錯誤。但未來隨着AI不斷的迭代，這種錯誤性會越來越隱蔽，但致命性也許也會更強。 #AI #Agent #AIGC $NVDA $AMD $INTEL
在人工智能日益普及的今天，我們在享受其便利的同時，更需要保持清醒的認知。基於對人機協作的深刻洞察，使用AI 前更適合給自己打個三點預防針：
1. AI 的幻覺與迷之自信，有時候反而會影響人本身的判斷靈感
AI 的底層邏輯是概率預測而非事實檢索，這導致它經常能以極其自信、語氣堅定的姿態說出錯誤的信息。這種虛假的權威感極具干擾性，容易讓人產生“自動化偏見”，從而侵蝕人類獨立的思考能力，甚至將原本寶貴的原創靈感帶入死衚衕。
2. 現在的 AI 大概率會出錯，所以絕不能盲目信任，哪怕最先進的模型，需要交叉驗證
無論模型的技術指標多麼頂尖，它依然只是在做高階的模式匹配，並不具備真正的邏輯理解與事實校驗能力。任何關鍵領域的輸出（如代碼、法律條款、專業數據等），都不能直接照單全收，人工的交叉驗證永遠不可或缺。
3. AI在真專家手裏可能事半功倍，但是在半吊子手裏，可能會事倍功半
AI是一個能力放大器，它放大的是使用者現有的專業底子。真正的專傢俱備鑑賞力和辨僞能力，能利用AI 快速提效，並且及時糾正AI的錯誤路徑把它帶到正確的路線上；而假專家盲目迷信AI，很容易出現貽笑大方的錯誤。但未來隨着AI不斷的迭代，這種錯誤性會越來越隱蔽，但致命性也許也會更強。 #AI #Agent #AIGC $NVDA $AMD $INTEL
把AI視爲你的數字分身或頂級幕僚，絕不能讓AI佔據主導原則——特別是在當下，AI發生“幻覺”和“一本正經胡扯”的概率依然很高。不同模型之間同樣可能出現“自信但錯誤”的判斷，因此模型能力越強，人越不能放棄驗證與最終決策。
未來，拉開人與人差距的，不是誰掌握了多少臨時的 Prompt 技巧，而是誰能夠設計並固化一套穩定的人機協作系統（Human-AI Operating System）。
明確分工界面：
#AI代勞：資料蒐集、數據整理、初稿生成、框架搭建、代碼撰寫、格式化、重複性勞動與多方案推演。
人類專屬：及時反饋、戰略方向、價值判斷、風險承擔、最終決策、審美品味、倫理邊界與對現實世界的理解。
打造定製化系統指令（System Prompt）：將你的工作標準與核心原則總結成規範文檔，嵌入AI設定中。例如：“分析問題時先區分事實與推論；不確定的信息必須明確標記；不允許爲了形式完整而製造不存在的事實；重要結論必須提供驗證路徑。”
持續迭代協作 SOP：每次完成高難度任務後覆盤：哪裏溝通成本最高？AI爲什麼理解偏了？哪些規則需要提前告訴它？ 逐步建立屬於你自己的標準作業程序。（某種程度上，把AI當成一隻需要長期訓練的“數字小狗”也沒什麼不好：你給它的規則越清晰，它越容易形成穩定的工作習慣 ）
#AI #AIAGENT
未來，拉開人與人差距的，不是誰掌握了多少臨時的 Prompt 技巧，而是誰能夠設計並固化一套穩定的人機協作系統（Human-AI Operating System）。
明確分工界面：
#AI代勞：資料蒐集、數據整理、初稿生成、框架搭建、代碼撰寫、格式化、重複性勞動與多方案推演。
人類專屬：及時反饋、戰略方向、價值判斷、風險承擔、最終決策、審美品味、倫理邊界與對現實世界的理解。
打造定製化系統指令（System Prompt）：將你的工作標準與核心原則總結成規範文檔，嵌入AI設定中。例如：“分析問題時先區分事實與推論；不確定的信息必須明確標記；不允許爲了形式完整而製造不存在的事實；重要結論必須提供驗證路徑。”
持續迭代協作 SOP：每次完成高難度任務後覆盤：哪裏溝通成本最高？AI爲什麼理解偏了？哪些規則需要提前告訴它？ 逐步建立屬於你自己的標準作業程序。（某種程度上，把AI當成一隻需要長期訓練的“數字小狗”也沒什麼不好：你給它的規則越清晰，它越容易形成穩定的工作習慣 ）
#AI #AIAGENT
登入以探索更多內容