23:10elvis@omarsar0作者omarsar0分享了使用LLM Council(大模型委员会)进行AI研究的方法,而非简单创建多个智能体。他强调需仔细设定角色和目标,并与raft_hq合作构建该流程。具体演示通过视频展示,社交媒体互动数据包括6条回复、2次转发和18个点赞。该方法旨在提升研究效率,通过多智能体协作实现更精准的结果。技巧LLM Councilraft_hq智能体推荐理由:omarsar0分享了他和raft_hq合作搞的LLM Council,教你如何给每个智能体分配角色来搞研究,比随便用几个agent靠谱多了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LLM Council
22:52berryxia@berryxia作者用 Kimi Coder 开发一个 3D 录音机项目,输入模糊的 prompt 后,Kimi 3 会花费较长时间思考(类似 Fable 5 的感觉)。当给具体要求(如调研市场、竞品、写 PRD)时,Kimi 自动启动 skills 执行一系列动作。开启 Auto/YOLO 模式后,Kimi 自动拆解任务、派给 Coding Agent,并能自我寻找并修复 bug,最终直接交付可用的网页。整个过程无需用户反复迭代,一次交付。技巧Kimi 3Kimi Coder编程助手2 个信源在谈事件专题推荐理由:来看看真实用户怎么用 Kimi Coder 的 Auto/YOLO 模式:丢一个 3D 录音机需求,它自己拆任务、调 agent、修 bug,直接出成品。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Kimi 3
21:14向阳乔木@vista8本周六(7月18日)晚8点,将有11位朋友进行线上直播分享,每人限时7分钟,聚焦AI Coding作品展示与技巧,以及FDE落地项目及其背后的坑。分享全程注重干货,避免废话,所有内容来自一手实战经验。参与者可通过飞书链接(当天提前5分钟进入)观看。技巧AI CodingFDE实战分享推荐理由:想看AI编码和FDE项目实战经验?11位朋友每人7分钟纯干货,没废话,适合想学真东西的你。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI Coding
19:18Geek@geekbb精选Oracle 在 GitHub 上发布了多个示例应用和工作流,展示如何通过 AI Agent Studio 将 Fusion 业务系统集成到 AI 助手。这些示例演示了 AI 助手能够基于 Fusion 数据进行推理、提供建议并自动执行操作。每个工作流都包含了具体的配置步骤和代码示例,帮助开发者快速上手。技巧OracleAI Agent StudioFusion推荐理由:Oracle 出了详细的教程,教你用 AI Agent Studio 把 Fusion 业务系统变成能思考的 AI 助手,直接上手就能用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Oracle
19:12向阳乔木@vista8一位开发者使用AI工具对Grok Build的源码进行了系统性拆解分析,输出了一份结构化的飞书文档。该文档涵盖了项目架构、核心模块和关键函数的功能说明,帮助理解Grok Build的实现逻辑。源码中的主要数据流和依赖关系也被逐一标注。技巧Grok Build源码分析AI辅助编程推荐理由:有人用AI把Grok Build的源码拆得明明白白,还整理了文档,想研究它的内部实现可以一键参考。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Grok Build
16:43Viking@vikingmutevikingmute在推文中分享了使用images2模型生成新应用图标的工作流。该模型一次性输出了macOS .icns、Windows .ico、桌面PNG、iOS/Android全尺寸等素材,还包括网站favicon、Apple Touch Icon和分享图。作者提到,此前这些工作需花费大量时间,现在大幅简化。技巧images2图像生成应用图标2 个信源在谈事件专题推荐理由:vikingmute分享用images2模型一次性生成全平台图标素材,省掉手工制作各尺寸的麻烦,适合开发者。原文稍后读已读值得跟进有用关注 images2
15:48官方一手marktechpost@Sana Hassan精选该教程使用Patter SDK构建一个餐厅预订语音代理,定义动态调用变量并注册可用性、预订、营业时间和人工转接等工具。每轮回复都叠加输出护栏,并模拟语音识别与合成行为。通过脚本化通话流程追踪建模延迟与成本仪表盘,使用确定性评估工具验证代理性能。最后将相同逻辑部署到基于Twilio和OpenAI Realtime的实际环境。技巧Patter SDK语音代理护栏2 个信源在谈事件专题推荐理由:Patter SDK教你一步步搭建带护栏、仪表盘和评估检查的语音代理,上手快、实战强。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Patter SDK
12:58berryxia@berryxiaClaude免费额度在周六被重置,用户比常规周期多获得2天使用时间。有用户猜测此举与即将发布的新模型有关。目前Claude官方尚未说明重置规则变更的原因。技巧Claude免费额度重置推荐理由:Claude调整了免费额度重置时间,周六重置让你多白嫖两天,比平时更划算。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude
12:40Junyang Lin@JustinLin610推文讨论了模型战略使用而非技术方法。作者尝试了让MoE以专家模式运行以及设置任务路由器来节省成本,但发现效果不佳。他提出一个粗略标准:对于QA和简单智能体任务(如使用工具一次或两次或修复小bug),应使用较简单模型;对于大型代码项目或ML实验评估,则应使用更强模型。技巧MoETask Router智能体推荐理由:JustinLin610分享了一个实用经验:搞MoE专家路由和任务路由器都不如直接按任务简单/复杂选模型,省心省力。原文稍后读已读值得跟进有用关注 MoE
10:17Geek@geekbbQuantSkills 组织在 GitHub 上发布了导航仓库 quantskills/qu…,整理了旗下几十个量化因子、研究和交易相关的标准化资产。这些资产以技能和智能体形式分类索引,开发者可通过点击快速查找和安装。仓库旨在提升量化资产的可复用性和发现效率。技巧QuantSkills量化技能智能体推荐理由:QuantSkills 把几十个量化因子和智能体按分类整理成索引,量化开发者直接拿去复用,省了自己翻找和整理的功夫。原文稍后读已读值得跟进有用关注 QuantSkills
10:15Yangyi@Yangyixxxx本文介绍一种利用Agent自动化处理用户反馈的方法。在代码仓中创建每日任务,由Agent自动进行Bugfix。对于有疑问的反馈,可进一步转化为运营或营销内容,形成Reverb Marketing策略。这种方式能高效响应用户问题并产生新营销素材。技巧智能体Bugfix代码仓推荐理由:教你让Agent每天自动修Bug、处理反馈,还能把问题变成营销素材,一举两得。原文稍后读已读值得跟进有用关注 智能体
09:10官方账号Simon Willison’s Weblog(博客/媒体)精选xAI开源的Grok CLI编码代理中包含mermaid.rs,一个Rust编写的Mermaid图表终端渲染器。作者将其通过WebAssembly移植到浏览器,并用Claude Code for web(Fable 5)的提示词生成了该工具。该工具可将Mermaid图表转换为Unicode框艺术,无需安装任何依赖即可在网页中渲染。技巧GrokxAIMermaid2 个信源在谈事件专题推荐理由:用Claude Code写一段提示词,就能把Mermaid图表变成终端风格的Unicode字符画,直接跑在浏览器里,不用装东西。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Grok
06:54elvis@omarsar0SpaceXAI宣布开源Grok Build,这是一个用于AI模型评估的测试框架(harness)。开源代码包括Grok Build CLI的Git仓库,允许开发者自定义和贡献。同时,所有用户的用量限制已被重置。该举措旨在提升测试工具的透明度和可靠性。技巧Grok BuildSpaceXAI开源推荐理由:别总依赖别人的黑盒测试了,SpaceXAI把Grok Build开源了,赶紧去GitHub看看代码,自己也能改。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Grok Build
06:21官方账号LangChain@LangChainAILangChain最新概念指南阐述了治理AI agent所需的全系统思考,涵盖认证、审计日志、速率限制、回退机制和集中化支出控制。指南帮助团队在生产环境中管理访问权限、保护敏感数据、执行策略并控制成本。具体内容可参考langchain.com/blog/agents-ne…。技巧LangChain智能体治理AI安全推荐理由:LangChain出了个agent治理指南,从认证到成本控制全讲清楚了,搞生产级agent的团队可以看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
02:39官方一手AWS Machine Learning Blog@Kiowa JacksonAWS 推出了 Computer Vision MCP Server,该服务器与 Amazon Bedrock 集成,通过单一标准化接口处理视觉信息。它让 AI 系统能够从图像和视频中做出智能决策。这一方法将过去复杂的多协议整合简化为统一流程,降低了开发门槛。开发者可以更便捷地将视觉能力加入现有应用。技巧Amazon BedrockMCP视觉智能1 个信源在谈事件专题推荐理由:AWS 新出的 Computer Vision MCP Server 让 Bedrock 上的视觉 AI 开发变得简单,一套接口搞定,省去集成麻烦。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon Bedrock
02:36AI Engineer@aiDotEngineerSimon Willison与Anthropic的Cat Wu和Trish Q.在访谈中讨论了Claude Code、Claude Fable等产品策略。他们提到Claude Tag支持多人协作,远程控制功能超出预期,Auto Mode被设为长任务默认模式而非--dangerously-skip-permissions。访谈还涵盖减少系统提示词以适配前沿模型、用Claude进行视频剪辑等案例。技巧Claude CodeClaude FableAnthropic10 个信源在谈事件专题推荐理由:想了解Anthropic内部怎么用Claude做开发、协作和剪辑?这场访谈全是干货,从产品思路到实际工作流都有。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude Code
02:10官方一手marktechpost@Sana Hassan精选本文通过Gin Config框架构建一个PyTorch训练管线,训练代码固定,实验变量移至.gin文件。采用非线性螺旋二分类任务,定义可配置MLP并支持架构变体。通过@gin.configurable绑定优化器、余弦调度器、损失函数、批处理、随机种子和训练循环。运行两个限定实验,实现运行时参数覆盖而不修改源码,并导出每次运行的operative配置。技巧PyTorchGin ConfigMLP推荐理由:手把手教你用Gin Config管好PyTorch实验配置,MLP变体、余弦调度、运行时覆盖都安排上了,不用改源码。原文稍后读已读值得跟进有用关注 PyTorch
01:01Ethan Mollick@emollick用户利用Stream Deck控制Codex,让GPT-5.6 Pro根据输入的规格生成项目计划。Codex自动执行该计划并接管用户电脑完成软件安装。整个过程无需手动点击,通过AI自动化实现软件安装。这是一种通过自然语言指令让AI自主完成安装任务的工作流示例。技巧Stream DeckCodexGPT-5.6 Pro推荐理由:教你怎么让GPT-5.6 Pro写计划,Codex自动帮你装软件,省去手动点击的麻烦。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Stream Deck
00:10DeepLearning.AI@DeepLearningAIDeepLearning.AI 与 Cerebras 合作推出短期课程「Fast LLM Inference with Cerebras」,教你利用 Wafer-Scale Engine 实现比典型 GPU 快数倍的推理速度。你将构建一个能根据用户交互实时个性化自身的网页,组装一个多工具工作流,在一次响应中分析市场信号,并掌握更干净的 agentic 编码习惯。课程由 Zhenny DeZ、Sebastian Duerr 和 MilksandMatcha 讲授,免费注册。技巧CerebrasDeepLearning.AILLM推理推荐理由:想用 Cerebras 的晶圆级引擎做超快推理?这个免费课教你搭实时个性化网页和复杂工作流,比 GPU 快好几倍。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Cerebras
23:50Ate-a-Pi@svpino一个 MCP(Model Context Protocol)让 Claude 能直接操作 Adobe After Effects 项目。用户可通过自然语言引导 Claude 编写表达式、自动化重复性工作流程。演示视频展示了实时效果,无需手动写代码即可完成复杂动画任务。技巧ClaudeAfter EffectsMCP/工具1 个信源在谈事件专题推荐理由:想把 AI 塞进 After Effects 里帮你写表达式?这个 MCP 连接 Claude 就能搞定,看视频演示超直观。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude
22:48官方账号LangChain@LangChainAILangChain于今天美国太平洋时间上午11点/东部时间下午2点举办了一场网络研讨会,主题是安全地让AI代理拥有自己的计算机。研讨会介绍了如何通过沙盒化、权限限制等策略,防止代理滥用系统资源。注册链接位于events.langchain.com/register/build。该活动旨在帮助开发者更安全地部署自动化代理。技巧LangChain智能体AI安全推荐理由:LangChain今天有个会,教你安全地让AI代理自己操控电脑,避免搞破坏。想学沙盒和权限控制的话别错过。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
22:19官方账号Together AI@togethercompute精选Together Compute 发布了一个新cookbook,使用NVIDIA Nemotron 3 Ultra模型通过LangChain Deep Agents框架实现Ralph循环。该方法利用文件系统作为每次迭代间的内存,确保每轮对话都有新鲜上下文。该cookbook提供了完整的笔记本代码,可直接运行。技巧Together ComputeNVIDIA Nemotron 3 UltraLangChain Deep Agents10 个信源在谈事件专题推荐理由:新cookbook,用Nvidia Nemotron 3 Ultra加LangChain做循环智能体,每次对话都刷新上下文,实用性强。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Together Compute
21:44向阳乔木@vista8一个网站整理了Web和App常见组件、动效名称以及网页设计风格术语,如Liquid Glass(液态玻璃)、Neumorphism(新拟物)等。帮助用户在Vibe Coding中更精准地向AI描述交互效果。该资源可提升前端设计与AI协作的效率,减少沟通模糊性。技巧Vibe CodingLiquid GlassNeumorphism推荐理由:这个网站整理了组件和动效的名字,比如Liquid Glass、Neumorphism,用Vibe Coding时直接告诉AI名字就行,省事多了!原文稍后读已读值得跟进有用关注 Vibe Coding
20:36向阳乔木@vista8知名AI博主Ben分享了GPT 5.6模型的四种模式搭配建议:主要开发和创意工作推荐Sol medium,复杂任务开启Ultra并利用大量Subagent处理后台代理,日常对话用Luna xhigh。Sol在UI方面表现好,Max等级下写作能力强。Terra是GPT 5.5的升级版,UI和写作有小幅提升,更易被提示词引导。Luna有小模型味,模糊提示词下理解欠佳,需清晰定义任务。技巧GPT-5.6SolUltra推荐理由:Ben实测了GPT 5.6的Sol、Ultra、Terra、Luna四个模式,告诉你每个模式适合什么活,省得自己瞎试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GPT-5.6
19:13shao__meng@shao__mengMengTo(@designcodeio 创始人)在 GitHub 开源了 Skills 项目,包含 75 个可复用的设计/开发工作流与提示词。项目分为 Codex workflows(10 个)、Media(2 个)、UI(1 个)、Web design(62 个)四大类。核心工作流 video-to-superprompt 可从参考视频生成完整 HTML,html-to-interaction-prompts 将页面拆解为可复用 prompt。design-first-ui-prompting 提供 GOAL→NEGATIVE PROMPT 九步骨架,强调“Variants > rerolls”和 2-pass 字体工作流。landing-page 提供设计+转化+SEO 三合一 SOP。技巧MengToSkills提示词工程推荐理由:MengTo 开源了 75 个 Skills,从视频到 HTML 的工作流和提示词范式,设计师和开发者直接拿来用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 MengTo
19:12Qdrant@qdrant_engineDivy Yadav展示了如何使用Qdrant Multivectors构建多方面的语义搜索,适用于电商商品检索。该方法通过为每个商品生成多个嵌入向量,捕捉不同属性(如颜色、款式、材质)。相比传统单一向量嵌入,多向量检索能返回更精准的相关结果。步骤包括数据准备、向量索引及查询优化。技巧QdrantMultivectors语义搜索推荐理由:手把手教你用Qdrant Multivectors做电商语义搜索,比单一嵌入更精准。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Qdrant
17:51AI Will@FinanceYF5Dilum Sanjaya 发起新系列 "Exploring Futuristic Interfaces",通过 AI 工具搭建非常规的未来感 UI 概念。第一个 Demo 使用了设计工具 Nano Banana 2(经自定义调整)和代码生成工具 Gemini 3.1 Pro。该系列首个作品展示了 AI 在界面原型中的实际应用思路。技巧Gemini 3.1 ProNano Banana 2UI设计推荐理由:他用 Gemini 3.1 Pro 和 Nano Banana 2 做了个超酷的未来 UI 原型,看看 AI 怎么帮设计师实现脑洞。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Gemini 3.1 Pro
15:59小互@imxiaohu精选DoorDash 自2026年6月起连续发布三篇工程博客,详解刚上线的 AI 购物助手 Ask DoorDash。其运行时架构分为四层,业务逻辑单独沉淀在一层中,不写入提示词。系统依赖记忆系统来跟踪用户偏好和历史订单,并用评测框架保障上线质量。该助手能通过自然语言理解用户需求,支持餐厅搜索、三餐规划、购物车生成等功能。技巧DoorDashAsk DoorDash智能体推荐理由:DoorDash 分享了落地 AI 购物助手的实操经验,重点在工具调用和记忆系统,不是只靠模型,做电商或生活服务 AI 的同学值得看原文稍后读已读值得跟进有用关注 DoorDash
15:58Viking@vikingmuteFactoryAI 继禁用 React 的 useEffect 后,又开始禁止第三方 SDKs,将所有官方 SDK 替换为让 AI Agent 直接调用 REST API。他们认为许多国内 SDK 更新慢、代码质量差,当 Agent 能力足够强时,自己基于 API endpoints 造轮子效果更好。这一做法反映了前端框架影响力下降、回归 html+js 直接调接口的趋势。技巧FactoryAIAI AgentSDK推荐理由:FactoryAI 又搞事了:先 ban useEffect,现在连 SDK 都弃了,让 AI Agent 直接调 API。他们觉得国产 SDK 太烂,不如自己造。这想法有点意思,值得一看原文稍后读已读值得跟进有用关注 FactoryAI
14:56AI Will@FinanceYF5Grok 4.5 比 Opus 4.8 便宜 60% 以上,每任务成本约 $2.49,而 Claude Code 中 Fable 任务约 $12。搭配 Hermes 工具链后,可为 Grok 4.5 配置独立邮箱、电话、借记卡和工具访问权限,使其充当 AI 联合创始人。该方案速度也很快,目前可在 Hermes 或 OpenClaw 中运行。技巧Grok 4.5Hermes智能体推荐理由:Grok 4.5 比 Opus 4.8 便宜六成,配 Hermes 搞个 AI 联合创始人,成本低速度快,值得试试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Grok 4.5
14:52AI Will@FinanceYF5用户Thijs向AI支付5.6 Sol(约56美元)获取其相机胶卷访问权限,让AI提取所有个人衣物照片。AI随后将这些图片整理成完整衣橱集合,并自动搭配新服装方案。最终通过gpt-image功能在用户身体上渲染穿着新搭配的效果图。整个过程展示了AI结合个人数据与图像生成的创意工作流。技巧GPT-4o图像生成穿搭推荐推荐理由:花5.6 Sol就能让AI翻遍你相册里的衣服照片,自动搭配并渲染上身效果,虚拟试衣很方便。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GPT-4o
14:48宝玉@dotey精选宝玉分享了开发 BaoCut App 的循环工作流:先用 baoyu-design skill 配合 Claude Code 内置浏览器和 Opus 4.8 模型设计原型。原型打磨后在同一会话内让 Claude Code 基于新 UI 实现功能,Fable 5 能将设计稿几乎 1:1 还原。测试通过后使用 Codex 的 CloudFlare Plugin 直接发布更新到 CF。Opus 4.8 设计能力优于 GPT 5.6 Sol,但 GPT 5.6 Sol 在非 UI 部分表现好。技巧BaoCutClaude Code编程助手4 个信源在谈事件专题推荐理由:宝玉公开了 BaoCut 的开发流程,教你用 Claude Code、Opus 4.8、Fable 5 和 Codex 分工协作,从原型到发布一步到位。原文稍后读已读值得跟进有用关注 BaoCut
14:47AI Will@FinanceYF5有人将AI模型5.6 Sol接入个人相册,从中提取出用户拥有的每一件衣物。随后让该模型搭配新的穿搭方案,并利用GPT-Image将这些搭配直接渲染到用户照片上。整个过程将个人衣橱整理为一个可交互的虚拟合集,实现从衣物识别到虚拟试穿的一站式流程。技巧5.6 SolGPT-Image虚拟试穿推荐理由:教你一个骚操作:用5.6 Sol扫描相册提取衣物,再让GPT-Image把搭配穿到你身上,整理衣橱还能虚拟试穿。原文稍后读已读值得跟进有用关注 5.6 Sol
09:54官方账号Greg Brockman@gdbgdb(Greg Brockman)在推文中表示,使用ChatGPT work & sol功能,可以随意提出任何关于业务的问题并获得深入研究和回答。他意识到以前因为问题回答负担太重而不愿提问。该推文获得20条评论、4次转发、95个点赞。技巧ChatGPTOpenAI提示词工程10 个信源在谈事件专题推荐理由:他用ChatGPT随便问业务问题,答案都研究得很透彻,真方便。原文稍后读已读值得跟进有用关注 ChatGPT
09:52berryxia@berryxia作者基于Qwen3模型进行2bit量化,得到Ternary-bonsai-27b-mlx-2bit模型。在M1 Pro 32G笔记本上通过LM Studio加载并开启本地服务器,直接接入业务产品。回答速度较快,多模态功能表现良好,无大问题。技巧Qwen3Ternary-bonsaiLM Studio推荐理由:给想低成本跑大模型的开发者参考:用Qwen3量化版,M1 Pro就能流畅做本地任务。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Qwen3
06:45官方账号Simon Willison’s Weblog(博客/媒体)Simon Willison在Codex Desktop中创建自定义宠物,使用GPT-5.6 Sol xhigh和gpt-image-2生成精灵图。他通过详细提示词生成了角色参考图、精灵表、动画GIF。项目开源,包含Apache 2.0许可的hatch-pet和imagegen技能。整个过程展示了用提示词工程生成游戏精灵的工作流。技巧Codex DesktopGPT-5.6gpt-image-2推荐理由:Simon教你用GPT-5.6和gpt-image-2在Codex里做一只骑自行车的鹈鹕宠物,连精灵图和动画都有了,代码开源可复现。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Codex Desktop
05:45官方账号LangChain@LangChainAILangChain团队在Twitter发布视频,回应社区关于智能体(agent)的常见问题。该推文获得13次点赞和2476次查看。视频内容针对开发者在使用LangChain构建智能体时的常见疑问。团队通过问答形式解释了智能体的定义和应用场景。技巧LangChainagent智能体推荐理由:做Agent开发的可以看看LangChain官方解答,常见问题都有。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
04:45ChatGPT@ChatGPTapp73°ChatGPT 新增功能,用户可直接通过对话构建并部署完整网页应用。@coreyching 发布了演示视频,展示从零开始创建、测试到上线一个实用 Web 应用的全流程。该功能无需编写代码,适合非开发者快速原型设计。技巧ChatGPT网页应用编程助手推荐理由:ChatGPT 现在能直接帮你做网页应用了,看视频跟着学一遍就能上手,不用写代码。原文稍后读已读值得跟进有用关注 ChatGPT
04:02官方账号Simon Willison@simonw用户在 X 上展示,只需用自然语言告诉 Codex(OpenAI 的编程助手)生成自定义精灵,它会调用 gpt-image-2 模型绘制 sprite。这个操作演示了 Codex 的图像生成能力,无需额外插件即可在对话中直接产出像素图。目前该功能已对部分用户开放,可结合代码生成工作流使用。技巧Codexgpt-image-2OpenAI10 个信源在谈事件专题推荐理由:OpenAI 的 Codex 现在能画精灵图了,你直接说需求,它就用 gpt-image-2 生成,挺酷的。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Codex
04:00官方账号Perplexity@perplexity_aiPerplexity AI 在推文中指出,智能体进行广泛深入研究需具备两种关键能力:一是搜索范围足够广,以找到所有符合条件的实体;二是深入调查足够深,为每个主张提供证据支持。该观点为AI搜索和推理任务提供了方法论指导。技巧Perplexity AI智能体搜索推荐理由:Perplexity AI 教你做深度研究:既要搜得全,又要挖得深,少一个都不行。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Perplexity AI