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这个 超级视觉分析神器 在 GitHub 上拿下了 2.7 万⭐️—Supervision。
不管是动态运动还是静态图片，重复又繁琐的视觉分析工作都交给它，你只管拿结果炫耀就行。
它能做的事情：
- 高速公路车辆测速：自动跟踪每辆车的轨迹和速度，再也不用人工数车流量
- 足球比赛球员分析：谁跑得快，谁停着不动，一眼就能统计清楚
- 宠物动作追踪：家里小猫小狗乱跑，也能全程记录
- 静态画面分析：图片里的物体状态、位置、数量，全套一体化解决
- 可视化报告：生成漂亮图表和标注图，开会汇报直接用
- 数据集处理：加载、转换、拆分、格式互转，一条龙搞定
它让复杂、重复的视觉分析工作变得简单高效，你只管用结果就行。
互联网充电站
不管是动态运动还是静态图片，重复又繁琐的视觉分析工作都交给它，你只管拿结果炫耀就行。
它能做的事情：
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- 可视化报告：生成漂亮图表和标注图，开会汇报直接用
- 数据集处理：加载、转换、拆分、格式互转，一条龙搞定
它让复杂、重复的视觉分析工作变得简单高效，你只管用结果就行。
互联网充电站
Gavin_C.发表了动态：自从把 OpenClaw、Hermes Agent 引入到 Slack 里面，Slack 就再也不 Slack 了。
背后的原因是 Agent 之间的协作、接收广播、执行任务，这些所有 Agent 的消息流，和 Slack 的架构天然就是不 match 的。因为 Slack 的消息流是给人看的，所以导致的问题就是现在消息漫天飞、极长无比，一直有消息，完全没有掌控感。
虽然效率似乎提高了很多，但反而变得更焦虑。有一种刚去腾讯时在企业微信里工作的感觉：永远是无数的消息，永远是没有重点，永远的忙碌但又永远的与我无关，永远的焦虑。
这种感觉直到后来加入一家公司做高管、开始使用 Slack 的时候，才有所改变。一方面是 Slack 独特的降噪机制，让事情以“thread”为形式能够串联起来，而且底层并不是传统的 IM 架构。
其次是因为高管的角色，下面有不同的团队负责人帮忙 cover 很多事。在很多时候，更多的是能在关键环节评审、批准、介入一下，绝大多数时候还是一种运筹帷幄的感觉，掌控感很强。背后的原因是因为不同的团队负责人帮忙 cover 住了那些琐碎的细节，但 Slack 本身设计得又是优雅的。
所以现在特别尴尬的是，首先是回不去那个没有 Open Claw 和 Hermes agent 的协作环境了，因为确实高效了，但又确实不够松弛了。
最近越来越觉得 AI native 的协作工具可能比我们想的要快一些到来，是一种全新的形态，不是 slack 的升级版，slock 貌似也不是最优解法😂
全球范围内大概有几百家公司都在做 AI 员工，清一色的流程是：先 connect 各种数据，然后把 AI 员工拉到 Slack 里。
营销语言统一叫“住在你 Slack 里面的 AI 员工”，拥有你整家公司的上下文，有你 Slack 里的上下文，也有你连接的各种数据源的上下文。
“住在 Slack 里的AI 员工”显然是过渡态，因为：
1. Slack 是给人用的，消息流不符合 Agent 的形态（反过来也一样），你敢想吗，我们的 Slack 里面有 4 个 AI 员工，然后整个 Slack 就已经废了…
2. 大量同质化的 AI 员工住在我们的 Slack 里，但它们的能力又都是相似的，这本身就很 ridiculous，这个 AI 员工不能是 Slack 自身吗
背后的原因是 Agent 之间的协作、接收广播、执行任务，这些所有 Agent 的消息流，和 Slack 的架构天然就是不 match 的。因为 Slack 的消息流是给人看的，所以导致的问题就是现在消息漫天飞、极长无比，一直有消息，完全没有掌控感。
虽然效率似乎提高了很多，但反而变得更焦虑。有一种刚去腾讯时在企业微信里工作的感觉：永远是无数的消息，永远是没有重点，永远的忙碌但又永远的与我无关，永远的焦虑。
这种感觉直到后来加入一家公司做高管、开始使用 Slack 的时候，才有所改变。一方面是 Slack 独特的降噪机制，让事情以“thread”为形式能够串联起来，而且底层并不是传统的 IM 架构。
其次是因为高管的角色，下面有不同的团队负责人帮忙 cover 很多事。在很多时候，更多的是能在关键环节评审、批准、介入一下，绝大多数时候还是一种运筹帷幄的感觉，掌控感很强。背后的原因是因为不同的团队负责人帮忙 cover 住了那些琐碎的细节，但 Slack 本身设计得又是优雅的。
所以现在特别尴尬的是，首先是回不去那个没有 Open Claw 和 Hermes agent 的协作环境了，因为确实高效了，但又确实不够松弛了。
最近越来越觉得 AI native 的协作工具可能比我们想的要快一些到来，是一种全新的形态，不是 slack 的升级版，slock 貌似也不是最优解法😂
全球范围内大概有几百家公司都在做 AI 员工，清一色的流程是：先 connect 各种数据，然后把 AI 员工拉到 Slack 里。
营销语言统一叫“住在你 Slack 里面的 AI 员工”，拥有你整家公司的上下文，有你 Slack 里的上下文，也有你连接的各种数据源的上下文。
“住在 Slack 里的AI 员工”显然是过渡态，因为：
1. Slack 是给人用的，消息流不符合 Agent 的形态（反过来也一样），你敢想吗，我们的 Slack 里面有 4 个 AI 员工，然后整个 Slack 就已经废了…
2. 大量同质化的 AI 员工住在我们的 Slack 里，但它们的能力又都是相似的，这本身就很 ridiculous，这个 AI 员工不能是 Slack 自身吗
简单用了下claude opus 4.7，目前两个主观感受：
1. review代码的能力还是远远不如codex；
2. 要思考更久，速度比4.6慢很多（都开max effort）。
1. review代码的能力还是远远不如codex；
2. 要思考更久，速度比4.6慢很多（都开max effort）。
最近在为下个月初的产品发布做筹备，有很多proposal，可能是期待太高以至于焦虑到不行
刚看到雷总的京沪高速直播，感觉挺真诚的：一号位直接上，全程直播，就打“续航” 一个点
刚看到雷总的京沪高速直播，感觉挺真诚的：一号位直接上，全程直播，就打“续航” 一个点
上两天被 copilot 限流了，统计了下一个半月用copilot cli 花了80亿 token，几乎都是 opus 4.6，用官价的话，约2.4w美元，而我实际每个月支出40美元。😂真是活该被封
#出海运营秘籍👉@yunying23
去年小红书没少因为我的「小猫补光灯」项目对外推我，今年B站因为之前的以及现在的「女娲.skill」也是真挺愿意给我资源的。
当然，两则都不是因为这俩平台有多爱我，或者我有什么了不得的资源可以驱动他们。
单纯就是，我正在做的事，符合他们当下那个节点想要传播的他们的叙事。
所以，从这个总结能得出有用的经验让我自己或者让其他人能获得这个受益的吗？
好像也没有，我唯一能传递的经验似乎还是只有老生常谈的，做你自己喜欢的事，build自己感兴趣的东西，然后金钱和这种外力的辅助都不过是build in public过程的副产品而已。
去年小红书没少因为我的「小猫补光灯」项目对外推我，今年B站因为之前的以及现在的「女娲.skill」也是真挺愿意给我资源的。
当然，两则都不是因为这俩平台有多爱我，或者我有什么了不得的资源可以驱动他们。
单纯就是，我正在做的事，符合他们当下那个节点想要传播的他们的叙事。
所以，从这个总结能得出有用的经验让我自己或者让其他人能获得这个受益的吗？
好像也没有，我唯一能传递的经验似乎还是只有老生常谈的，做你自己喜欢的事，build自己感兴趣的东西，然后金钱和这种外力的辅助都不过是build in public过程的副产品而已。
今天，50%的Token正在被浪费
Token浪费的讨论，Github一季度暴增476%，arXiv论文平台上一季度出现了38篇相关论文。一个外企朋友聊到，他们的工程师一周Token成本2000-3000美元。国内一家二线互联网大厂，工程师用Opus 4.6一周可以烧掉3000元。
Token浪费的讨论，Github一季度暴增476%，arXiv论文平台上一季度出现了38篇相关论文。一个外企朋友聊到，他们的工程师一周Token成本2000-3000美元。国内一家二线互联网大厂，工程师用Opus 4.6一周可以烧掉3000元。
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