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别再用提示词去 AI 味了，方向就是错的

当下“去AI味”需求大，但用提示词去AI味是错的。原因有产出内容同质化、提示词一次性、未告知AI具体风格。作者提出写作风格Skill方案，介绍了制作步骤、模板及与其他技能的组合。

最近，Clawdbot爆火，OpenClaw仓库Stars涨至13万，但运行它消耗大，很多人用Ollama拉取本地模型。不过，Ollama只支持部分生态，国产芯片用户面临挑战。2026年2月2日开源的玄武CLI可解此难题。

如今拍视频常出现路人，手动逐帧打码工作量大。开源工具 deface 可自动检测视频/图片中所有人脸，实现一键匿名化处理，还能处理摄像头实时画面，简单易用。

新晋诺奖得主Philippe Aghion早在2017年就剖析AI对就业与增长的影响，强调它并非奇点催化剂，而是受「鲍莫尔成本病」制约的工具。他认为AI是自动化进程的最新形态，其对经济增长的促进作用或受限。

文章指出传统故障复盘存在诸多问题，借助AI能力可解决专业性和深度问题。介绍了智能复盘Agent，包括其核心使命、目标用户、核心价值和解决方案，还阐述了核心技术架构、实现方式及评测机制等，最后给出实战案例。

OpenAI研究员Aidan McLaughlin推文称试用新os模型后很震惊，引发猜测。有推测是GPT - 5，也有认为OS可能指开源模型、新的o4模型或操作系统。从代码看，OpenAI或把ChatGPT升级为AI操作系统。

弗吉尼亚理工大学研究人员推出选型框架LensLLM，可预测微调后性能走势，解释大模型微调“玄学现象”。它基于全新PAC - Bayes泛化界限推导，降低成本近90%，被ICML 2025收录。

最近，开发Devin的Cognition CEO发文称不要构建多智能体系统，而Anthropic分享构建多智能体研究系统，性能提升90%。Cognition认为多智能体协同难，坚持单线程线性Agent；Anthropic用工程设计绕开瓶颈。二者因任务类型不同观点有别。

AI如蒸汽机出现，让技术人过去的划桨技能贬值。文章指出AI带来的不是竞争，而是岗位升级，淘汰划桨手，催生AI领航员和轮机长，强调要选择新角色，而非与AI竞争。

文章介绍权威评测 RoboDojo，给全球机器人模型办‘高考’，多数具身模型离落地远。原力灵机的 DM0.5 模型登顶，它记忆能力强、全科优秀，且全面开源，有望推动具身智能发展。