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总结全网856篇结果

电视剧《悬案》原型案件披露，现实远比电视剧更夸张

如果说，已往的 AI 聊天机械人更像一个坐在聊天框里的照料，主要卖力回覆问题、总结资料、改改文案，那么 Agent 做的事则更进一步：它在回覆问题之外，还会凭据用户的目标拆任务、调工具、自己往前推进。而以 Codex 为首的外地 Agent，则是把这套能力扩展到用户的电脑上—— AI 不但看你发给它的文字，还能在你授权的规模里读文件、改文件、跑脚本、生成网页，甚至挪用外地应用和外部效劳。不过，在中国用户的日常使用场景里，Codex 几多照旧有点水土不平。网络情况、账号、权限、外地路径，这些细节只要卡住一次，普通用户的耐心基本就被消耗掉了。这也是为什么，当深度体验完腾讯的 WorkBuddy 后，我认为它绝对担得起「更适合中国宝宝体质的 Codex」这个名号。 WorkBuddy 是什么WorkBuddy 脱胎于同为腾讯旗下、面向程序员的 CodeBuddy，底层保存了 Agent 拆解任务、挪用工具的硬核能力，却替普通人卸下了所有需要折腾情况的技术担负。它的下载很简单，翻开官网 codebuddy.cn/work 下载装置好就能直接用。翻开后的界面与普通的 AI 聊天机械人类似，功效区域主要分成三块：左侧栏：新建任务、检察历史对话和任务纪录、治理事情空间。中间对话区：描述需求，检察 Agent 的拆解历程和执行结果。底部输入与操作区：输入任务、切换模型、挪用技术、连接应用、附文件或选择事情文件夹。恰好最近腾讯宣布了新的混元 Hy3 模型，WorkBuddy 内也可以限时免费使用。腾讯公关总监张军也在微博上玩笑说，已经刷到不少人趁着免费期，把 WorkBuddy 的「专家团」可劲儿试了一遍。凭据我们的实测，Hy3 在 Agent 和 Coding 能力上确实进步明显，尤其是庞大网页生成、任务计划、长文本处理和多工具挪用这些场景，交付结果更稳定。但比起纯粹讨论模型参数，我想大大都人体贴的是：当底层能力更强之后，它能不可真的替普通人少点几下鼠标？于是我拿几个真实打工厂景试了一圈。除了划定事情空间、上传须要文件、在要害权限处点确认之外，模型选择、任务拆解、工具挪用，都尽量交给 WorkBuddy 自动判断。 真正本土化的地方，是它接进了微信WorkBuddy 最有本土化特色的地方之一，是它能和微信联动。登录、下达指令都可以直接在微信中完成，不需要再去折腾注册、绑定之类的繁琐流程。你或许也遇到过这样的突发状况：人在地铁上，却被急催着要一份躺在电脑硬盘里的资料。接入微信 ClawBot 后，随手发条消息，WorkBuddy 就能自动在电脑中精准找出需要的质料。由于微信 ClawBot 无法直接回传概略积文件，你还可以让它接入腾讯专为智能体打造的「Agent Mail」效劳，将资料打包成 zip 直接发到手机邮箱里。电脑里存了一堆照片，只记得拍摄工具，却忘了具体放在哪个文件夹，也可以直接在微信里告诉它：以前需要远程桌面、网盘同步，或者托付同事帮你开电脑找文件。现在只要电脑在线，微信里一句话就能搞定。 基础执行：当 AI 酿成「外地管家」与「闪送员」许多内容创作者或摄影喜好者的电脑里，或许都有一片不肯轻易翻开的「素材废墟」。我的电脑里就有这样一堆文件夹：横跨一年半，命名规则前后纷歧致，有些夹着日期，有些夹着产品名，有些还带着奇怪的离开符。平时找一张图，基本靠影象力和运气。我先在 WorkBuddy 里划出一个隔离隐私的事情空间，然后让它凭据一系列庞大的条件（提取特定人物、合并同一产品、去掉离开符、统一日期花样）直接帮我大扫除。帮我把 with Liz 的专门拎出来放一个文件夹里，产品的放另一个文件夹，同一产品多个文件夹的，合并为一个文件夹；归档的 RAW 只保存与成片同名那些，其他删除，离开符「_」全部去掉，文件夹命名统一为 yyyymmdd。面对包括「删除」的危险要求，它并没有像个莽夫一样直接 rm -rf，而是主动触发了二次确认机制，并在对话框顶部透明地展示了预估账单（预计消耗 5.37 ~ 53.6 积分）。确认无误后，喝口水的功夫，一团乱麻的目录已经被整整齐齐地收纳进了几个清晰的分类中。整套流程下来实际消耗在 95 积分左右。比照日常签到每天能领到的 100-150 积分免费额度，应付这类轻度外地文件整理基本够用。 从一堆质料到一张提纲关于内容事情者来说，把海量资讯理出面绪往往是一天中最耗时的环节。为了把这活儿外包，我让它在指定的外地文件夹里，从零搭建一个完全自动化的「科技早报初筛事情流」。结果它没有甩几个题目搪塞了事，而是真在外地跑通了读取信源、基础去重、剔除旧闻的脚本，并在腾讯文档里生成了一份分类清晰的初筛清单。顺着这份清单让它继续写初稿，它不但分出了各大栏目，甚至还在文末严谨地附上了一份「事实核查清单」，把特斯拉专访、苹果 AI 视察等信息列为待核项，将零散素材酿成了一份高可用度的提纲。请在目今文件夹从零搭建一个「科技早报候选初筛 workflow」。重要限制：必须只使用目今文件夹作为事情区。不要读取、搜索、引用或复用我电脑其他目录里的任何早报 workflow、prompt、脚本、历史稿、自动化配置或文档。纵然你发明本机其他地方保存类似项目，也不要使用。目标：读取今日科技新闻素材，生成一份早报候选清单，并输出到腾讯文档。不要生成最终早报稿，只做选题初筛。任务办法：1. 先检查目今文件夹结构，只允许在目今文件夹内读取和创立文件。2. 检查 Folo CLI 是否可用，并实验完成须要配置。3. 如果 Folo CLI 可用，优先使用它获取今日科技新闻素材。4. 如果 Folo CLI 不可用，说明缺少什么配置，并先读取目今文件夹里的外地素材文件。5. 将抓取或读取到的新闻整理成候选池 JSON，生保存目今文件夹。6. 做基础去重，制止同一事件重复泛起。7. 判断旧闻：如果只是今天被转载，但事件自己爆发在前一天或更早，需要标记。8. 将新闻按「必看」「可选」「不建议写」三类整理。9. 每条新闻用 50 字以内说明为什么值得写或不建议写。10. 标出是否适合 APPSO、是否适合爱范儿早报。11. 标出来源、链接、宣布时间、可能危害。12. 输出一份腾讯文档候选清单。13. 在目今文件夹保存 workflow 文件、运行纪录和候选池 JSON，便当明天复用。14. 不要直接生成最终早报正文。Use FoloRead https://api.folo.is/skill.md and follow the instructions to use Folo.接着适才的候选清单，请继续写一版爱范儿早报初稿。要求：1. 优先使用「必看」新闻，须要时从「可选」中增补；2. 按「至公司」「看法」「新产品」「新消费」「悦目的」等栏目组织；3. 每条新闻控制在 2-4 段，信息要具体，不要写空泛剖析；4. 重要新闻要追原始报道或强来源，不要只依烂魅摘要；5. 删除「不建议写」里的选题，除非你能说明它有新的角度；6. 每条保存来源链接；7. 写完后附一份事实核查清单；同样的逻辑，面对满是口语重复、来回插话的集会转写文本，它能精准剥离无用信息，提炼出包括「信息缺口」和「下一步执行建议」的选题卡，把零散的口语转化为清晰的待效劳项。请阅读这份集会转写，不要做流水账摘要，而是帮我整理成一张选题卡。需要包括：焦点看法、原始讨论摘要、目今最有价值的切入点、还缺哪些信息、下一步执行建议。表达要简洁，保存真实讨论里的有效看法，不要把所有内容都写进去。在处理长篇的产品评测资料时，它会先识别产品定位，再把官方卖点和真实体验问题离开，标出需要后续实考试证的点，最后给出适合展开的叙事偏向，把人从面对空白文档发呆的焦虑中解救了出来。请阅读这些产品资料，不要直接写评测稿。先帮我整理一份评测前预研卡，包括：产品焦点定位、主要效劳人群、官方最想强调的卖点、哪些卖点需要实考试证、可能保存的缺点，以及这篇评测适合接纳什么叙事角度。重点是帮我建立判断框架，不要堆参数。除了案头事情，WorkBuddy 另有一个微信生态里的小彩蛋。接入微信支付刚宣布的「AI 专属卡」后，我试着把团队下午茶交给它处理：3 点送达，10 人份，人均 30 元。它按预算、距离和评分找出蛋挞、披萨等一串可供比照的选项。确认后，它会将订单推进到支付前，最后付款依然要人来决定。帮我在四周找适合 10 个人的下午茶，预算人均 30 元，3 点前送到，优先评分高、配送稳定的店。不过，这个功效的使用场景目前还比较简单，因此我更愿意把它看作附加能力。对大大都打工人来说，它最稳定的价值，照旧外地执行和信息整理。 不必写代码，也能把自己的经验做成小工具前面这些任务，实质上照旧让 WorkBuddy 替你执行一串操作。更有意思的地方，是它能把一套重复泛起的判断规则，做成一个可复用的小工具。我第一个试的，是「高考作文批改助手」。作为英专生，我身边有不少同学厥后做了英语老师。批改作文是他们日常事情里绕不开的一环：要看内容、结构、语言、语法，还要给学生写能看懂的提分建议。于是我把新高考 I 卷的作文评分标准图片喂给 WorkBuddy，用明口语告诉它：你要先理解评分逻辑，再做一个带 HTML 界面的批改助手，可以批量读取作文，输出分数、优缺点和提分战略。我是一名英语老师，请为我开发一个「新高考作文智能批改 Skill」，深度阅读我上传的两张《英语试题评分参考》图片，将其中的五个层次评分标准（1-15 分）内化为你的打分逻辑。功效要求：1. 界面设计：生成一个简洁的 HTML 交互界面。2. 批处理能力：支持挪用 macOS 自带的 OCR，读取指定文件夹内的所有作文。3. 输出规范：1. 自动评分：凭据图片中的标准（字数、语法富厚性、连贯性）给出具体分值。2. Pros & Cons：用 bullet points 列出本文的 3 个优点和 3 个革新点。3. 提分战略：针对该学生的层次，给出一句最焦点的提分建议。4. 交互逻辑：批改结果以卡片形式排列，并在每个卡片下方留一个「老师确认」按钮。5. 交付物：请直接生成这个 Skill 的代码文件，并告诉我如何安排到 WorkBuddy 的技术目录中。Skill 做好了，是骡子是马，还得拉出来溜溜。我把 2026 新高考 I 卷的真题和几张答题卡扫描图片丢进文件夹。WorkBuddy 这次把任务拆成了几块：读取评分标准，提取 1-15 分的层次规则；设计作文读取逻辑，支持批量读取 .txt；为每篇作文生身分数、优点、问题和提分建议；最后用 HTML 做出卡片式页面，便当老师复核、打印。它输出的 HTML 页面排版规整，点开细看，不但给出了精准的分数和优缺点，另有针对性地提供了「提分战略」。老师要做的，就从「重新批到尾」酿成「复核、调解、打印」。这对高频重复事情来说，已经很有意义。既然 WorkBuddy 能处理相对明确的评分标准，我又想试试更主观的任务：它能不可理解「新闻价值」？顺着这个思路，我又让它开发了一个「名人访谈亮点挖掘」工具，要求拒绝流水账摘要，提炼长文里的金句、新信息和值得展开的看法，并给出后续可以增补的信息。请帮我开发一个「名人访谈亮点挖掘」Skill，并自动装置好。这个 Skill 的作用是：读取一篇名人访谈（支持 txt、md、srt、vtt），自动从长访谈里提炼真正值得看的内容，并以卡片形式展示。不要做普通摘要，只输出有价值的信息，包括：- 金句 - 新信息 - 值得展开的选题 - 有意思的看法每张卡片需要保存原文、说话人、为什么值得关注，以及如果继续写这篇内容还需要增补哪些信息。先把 Mark Zuckerberg 约 60 分钟的播客录音转写输入进去。从最终生成的网页来看，它准确提取到了扎克伯格认可 Llama 4 开发未达预期、并重组超等智能实验室的具体信息。比较有实用价值的是卡片底部的「后续增补信息」，