AI工具测评
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我跑了一下Perplexity开源的Mac安全扫描工具，然后默默关掉了咖啡馆的WiFi
我跑了一下Perplexity开源的Mac安全扫描工具，然后默默关掉了咖啡馆的WiFi 我知道你的Mac里是什么样的。 Ollama跑着本地模型，Jupyter Notebook开着，.env文件里散落着OpenAI、Claude、Gemini的API Key，SSH密钥连着三四个远程服务器，~/.
AI应用案例
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我测了CapCut × Gemini的完整工作流：有真香，也有真坑
我测了CapCut × Gemini的完整工作流：有真香，也有真坑 我以为会是魔法，结果更像是一个很聪明的实习生。 测完这套集成之后，我在备忘录里写下这句话，盯着看了一会儿，觉得这是目前最诚实的评价。 CapCut接入Gemini这件事，网上的报道大多停在"重磅！AI剪辑时代来了"这个层面。但作为一
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Gemini 视频理解实测：三个普通人真实会遇到的场景，摸清它的天花板
Gemini 视频理解实测：三个普通人真实会遇到的场景，摸清它的天花板 上周我把一段 15 分钟的会议录屏发给了 GPT-4o。 它回来给我一段总结，读起来非常流畅，逻辑清晰，格式规整。然后我对着原始录屏逐字核查，发现那个让整个团队沉默了三分钟的预算削减决定，在它的总结里完全不存在。 它没有说错什么
AI应用案例
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我们如何把内容审核漏判率从18%压到3%：双模型流水线的完整踩坑记录
我们如何把内容审核漏判率从18%压到3%：双模型流水线的完整踩坑记录 周三下午三点，我们的内容安全告警突然静音了。 不是没有违规内容，而是模型全部漏掉了。 那天下午，平台上一批精心规避关键词的边缘内容悄悄通过了审核，在社区里传播了将近两个小时。等运营同学发现异常、手动上报的时候，相关帖子已经被转发扩
AI提示词技巧
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你越努力写 Prompt，AI 可能越来越蠢——上下文污染是怎么悄悄毁掉你的对话的
你越努力写 Prompt，AI 可能越来越蠢——上下文污染是怎么悄悄毁掉你的对话的 你有没有遇到过这种诡异的时刻—— 对话刚开始，AI 答得又准又快，你心想"今天状态不错"。然后你继续聊，改了几次需求，插了几句题外话，粘贴了一段参考资料……聊到第二十轮，你发现 AI 的回答开始飘了：前面说好的格式不
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AI 逼近“国家级攻击能力”，监管却在摇摆：技术风险和政策转向正在撞车
AI 逼近“国家级攻击能力”，监管却在摇摆：技术风险和政策转向正在撞车 一边是前沿 AI 被讨论已经接近“国家级网络攻击能力”，另一边是美国层面的 AI 监管节奏又出现不确定性。放在一起看，这不是两条孤立新闻，而是同一个信号：技术能力升级得太快，制度更新却明显跟不上。 很多人第一反应是恐慌：是不是
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用 Claude API 从零搭一个记住你习惯的私人 AI 助手
用 Claude API 从零搭一个记住你习惯的私人 AI 助手 你有没有算过，你这辈子跟 AI 说了多少次"我不喜欢用'首先其次最后'"？ 我数了一下，大概是 47 次。每次让 Claude 或 ChatGPT 帮我写东西，都要在开头贴一段"说明书"：我是做产品的、偏好简洁直接的语气、段落不要超过
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别再让 Claude 每次都重新认识你：用 Claude API 搭一个可持续更新的长期记忆助手
别再让 Claude 每次都重新认识你：用 Claude API 搭一个可持续更新的长期记忆助手 大多数人做“私人 AI 助手”，第一反应是给模型塞一份固定人设：你是谁、你喜欢什么、你讨厌什么。 这当然有用，但它只解决了第一层问题：让 AI 在这一刻看起来懂你。真正难的不是“记住你一次”，而是在你不
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CapCut 接入 Gemini，真正值得等的不是“AI 代剪”，而是视频工作流被重写
CapCut 接入 Gemini，真正值得等的不是“AI 代剪”，而是视频工作流被重写 AI 剪视频这件事，过去一年被讲了太多次，听得人都快麻木了。 但这次 CapCut 和 Gemini 的联动，和常见的“加一个 AI 按钮”不太一样。它真正有意思的地方，不是 AI 会不会帮你剪，而是剪辑这件事，
AI工具测评
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全模态 vs 多模态：我用三个日常任务测了一下，差距比我想象的更具体
全模态 vs 多模态：我用三个日常任务测了一下，差距比我想象的更具体 上周在一家云南菜馆，我把菜单拍给 AI 看，它回我一句："请描述一下菜单上有什么。" 我当时就愣了。我拍给你，不就是因为我不想打字吗？ 这件事让我开始认真想一个问题："全模态"到底解决的是不是这个问题？ 还是说，它只是一个更好听的
