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很荣幸被评选为微博2025最具影响力AI大V，还是写点什么感谢一下支持我的网友和新浪微博平台。 特别喜欢今年微博V影响力大会的那句 Slogan：“尽兴分享 自成影响”，因为从2010年注册了微博到今天，这8个字就是我微博账号成长的真实写照。我一直在“尽兴分享”，分享生活、分享技术和管理经验、这几年集中分享 AI 资讯和技术，不知不觉也从最开始只有少数好友互动，到如今的百万粉丝的大v。 我从来没有把成为百万粉丝大v作为我的微博目标，作为个个人账号也没有学习研究过运营技巧，对我来说它只是“尽兴分享”一种结果——“自成影响”！当然更多的是幸运，赶上了 AI 爆发，最重要的是大家的支持，给了我很多正向的反馈，让我在分享之余，也收获了很多：善意的支持、不同观点的碰撞、流量和声誉。这些都给了我动力持续的创作和分享。 有人问过我为什么会每天坚持写微博？ 其实我单纯的只是为了践行费曼学习法，尤其是在 23 年 AI 让大家都很焦虑的时候，我也很焦虑，所以拼命的去学习 AI 知识，以前都是偏应用技术，AI 对我来说是很遥远很高深的事情，于是我想通过微博分享学习心得、实践经验的方式来倒逼着我学习，这能帮助我快速掌握 AI 技术（本质上就是费曼学习法）。 这样实践下来效果真的很好，我一边学习提示词一边分享我试验出来的提示词，一边学习实践 RAG 一边写 RAG 的技术文章，每一次写作都让我对这些技术有更深入的领悟，意外的还让我成为微博上第一批大量分享 AI 资讯和技术经验的博主。 包括我在 X 上的账号也是因为“尽兴分享”跟着一起“自成影响”，因为当时我发现学习 AI 知识了解 AI 资讯 X 上是最好的，要在微博上分享更多优质内容，少不了要去 X 上收集信息，所以就开始启用了好多年不怎么使用的 X 账号，开始同步分享，跟着吃了一波 AI 增长的红利。 当然影响力和流量也是双刃的，当有了流量和粉丝数，就难免也会在意流量的涨跌；流量上来负面评论也会多起来，甚至会影响情绪。 我也是花了一些时间才慢慢调整过来，负面评论拉黑是最简单直接的，所以我个人介绍里面至今保留了一句：不争论只拉黑。总的来说微博环境相对还是不错的，微博在这方面确实花了不少精力，很多地方比 X 做的要好，另外关注 AI 的人群整体素质也相对要高很多。很多时候遭遇负面评论，最让我暖心的是很多站出来留言支持我的网友，感谢你们🥰！ 对于流量这事，一个本身我也没有那么在意，另外也慢慢有了自己稳定的和高效的创作模式： - 每天大量阅读推文和资讯（我的信息来源主要是 X 的推送和 Hackernews），一部分有价值的借助 AI 翻译或者总结发布 - 大量的实践 AI，应用 AI 在日常工作生活中，随时将学到的心得和经验分享 - 基于和用户互动的内容创作，比如代表性的问题解答或者感想 - 定期将自己阶段性的思考写成原创的内容 作为一个 AI 博主，自然也少不了大量应用 AI 来帮助提升运营效率。我有各种不同的提示词来帮助做不同的任务，比如翻译的、总结的、看论文的、画图的、视频转文字的等等，作为一个程序员出生的博主，更是可以借助程序来写一些工具，比如我有一些自己用的网页转Markdown、视频翻译的工具、长文翻译、排版的工具。不过现在，更多是直接借助各个 AI 工具结合提示词就足够了。而且绝大部分我用到的提示词都分享过的。 也许将来我没办法做到像这几年一样一直高频度写作，但应该还是会坚持“尽兴分享”。 谢谢你们对我的支持，也希望你能“尽兴分享 自成影响”！
Prompt Engineer, dedicated to learning and disseminating knowledge about AI, software engineering, and engineering management.
很荣幸被评选为微博2025最具影响力AI大V，还是写点什么感谢一下支持我的网友和新浪微博平台。 特别喜欢今年微博V影响力大会的那句 Slogan：“尽兴分享 自成影响”，因为从2010年注册了微博到今天，这8个字就是我微博账号成长的真实写照。我一直在“尽兴分享”，分享生活、分享技术和管理经验、这几年集中分享 AI 资讯和技术，不知不觉也从最开始只有少数好友互动，到如今的百万粉丝的大v。 我从来没有把成为百万粉丝大v作为我的微博目标，作为个个人账号也没有学习研究过运营技巧，对我来说它只是“尽兴分享”一种结果——“自成影响”！当然更多的是幸运，赶上了 AI 爆发，最重要的是大家的支持，给了我很多正向的反馈，让我在分享之余，也收获了很多：善意的支持、不同观点的碰撞、流量和声誉。这些都给了我动力持续的创作和分享。 有人问过我为什么会每天坚持写微博？ 其实我单纯的只是为了践行费曼学习法，尤其是在 23 年 AI 让大家都很焦虑的时候，我也很焦虑，所以拼命的去学习 AI 知识，以前都是偏应用技术，AI 对我来说是很遥远很高深的事情，于是我想通过微博分享学习心得、实践经验的方式来倒逼着我学习，这能帮助我快速掌握 AI 技术（本质上就是费曼学习法）。 这样实践下来效果真的很好，我一边学习提示词一边分享我试验出来的提示词，一边学习实践 RAG 一边写 RAG 的技术文章，每一次写作都让我对这些技术有更深入的领悟，意外的还让我成为微博上第一批大量分享 AI 资讯和技术经验的博主。 包括我在 X 上的账号也是因为“尽兴分享”跟着一起“自成影响”，因为当时我发现学习 AI 知识了解 AI 资讯 X 上是最好的，要在微博上分享更多优质内容，少不了要去 X 上收集信息，所以就开始启用了好多年不怎么使用的 X 账号，开始同步分享，跟着吃了一波 AI 增长的红利。 当然影响力和流量也是双刃的，当有了流量和粉丝数，就难免也会在意流量的涨跌；流量上来负面评论也会多起来，甚至会影响情绪。 我也是花了一些时间才慢慢调整过来，负面评论拉黑是最简单直接的，所以我个人介绍里面至今保留了一句：不争论只拉黑。总的来说微博环境相对还是不错的，微博在这方面确实花了不少精力，很多地方比 X 做的要好，另外关注 AI 的人群整体素质也相对要高很多。很多时候遭遇负面评论，最让我暖心的是很多站出来留言支持我的网友，感谢你们🥰！ 对于流量这事，一个本身我也没有那么在意，另外也慢慢有了自己稳定的和高效的创作模式： - 每天大量阅读推文和资讯（我的信息来源主要是 X 的推送和 Hackernews），一部分有价值的借助 AI 翻译或者总结发布 - 大量的实践 AI，应用 AI 在日常工作生活中，随时将学到的心得和经验分享 - 基于和用户互动的内容创作，比如代表性的问题解答或者感想 - 定期将自己阶段性的思考写成原创的内容 作为一个 AI 博主，自然也少不了大量应用 AI 来帮助提升运营效率。我有各种不同的提示词来帮助做不同的任务，比如翻译的、总结的、看论文的、画图的、视频转文字的等等，作为一个程序员出生的博主，更是可以借助程序来写一些工具，比如我有一些自己用的网页转Markdown、视频翻译的工具、长文翻译、排版的工具。不过现在，更多是直接借助各个 AI 工具结合提示词就足够了。而且绝大部分我用到的提示词都分享过的。 也许将来我没办法做到像这几年一样一直高频度写作，但应该还是会坚持“尽兴分享”。 谢谢你们对我的支持，也希望你能“尽兴分享 自成影响”！
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很荣幸被评选为微博2025最具影响力AI大V，还是写点什么感谢一下支持我的网友和新浪微博平台。 特别喜欢今年微博V影响力大会的那句 Slogan：“尽兴分享 自成影响”，因为从2010年注册了微博到今天，这8个字就是我微博账号成长的真实写照。我一直在“尽兴分享”，分享生活、分享技术和管理经验、这几年集中分享 AI 资讯和技术，不知不觉也从最开始只有少数好友互动，到如今的百万粉丝的大v。 我从来没有把成为百万粉丝大v作为我的微博目标，作为个个人账号也没有学习研究过运营技巧，对我来说它只是“尽兴分享”一种结果——“自成影响”！当然更多的是幸运，赶上了 AI 爆发，最重要的是大家的支持，给了我很多正向的反馈，让我在分享之余，也收获了很多：善意的支持、不同观点的碰撞、流量和声誉。这些都给了我动力持续的创作和分享。 有人问过我为什么会每天坚持写微博？ 其实我单纯的只是为了践行费曼学习法，尤其是在 23 年 AI 让大家都很焦虑的时候，我也很焦虑，所以拼命的去学习 AI 知识，以前都是偏应用技术，AI 对我来说是很遥远很高深的事情，于是我想通过微博分享学习心得、实践经验的方式来倒逼着我学习，这能帮助我快速掌握 AI 技术（本质上就是费曼学习法）。 这样实践下来效果真的很好，我一边学习提示词一边分享我试验出来的提示词，一边学习实践 RAG 一边写 RAG 的技术文章，每一次写作都让我对这些技术有更深入的领悟，意外的还让我成为微博上第一批大量分享 AI 资讯和技术经验的博主。 包括我在 X 上的账号也是因为“尽兴分享”跟着一起“自成影响”，因为当时我发现学习 AI 知识了解 AI 资讯 X 上是最好的，要在微博上分享更多优质内容，少不了要去 X 上收集信息，所以就开始启用了好多年不怎么使用的 X 账号，开始同步分享，跟着吃了一波 AI 增长的红利。 当然影响力和流量也是双刃的，当有了流量和粉丝数，就难免也会在意流量的涨跌；流量上来负面评论也会多起来，甚至会影响情绪。 我也是花了一些时间才慢慢调整过来，负面评论拉黑是最简单直接的，所以我个人介绍里面至今保留了一句：不争论只拉黑。总的来说微博环境相对还是不错的，微博在这方面确实花了不少精力，很多地方比 X 做的要好，另外关注 AI 的人群整体素质也相对要高很多。很多时候遭遇负面评论，最让我暖心的是很多站出来留言支持我的网友，感谢你们🥰！ 对于流量这事，一个本身我也没有那么在意，另外也慢慢有了自己稳定的和高效的创作模式： - 每天大量阅读推文和资讯（我的信息来源主要是 X 的推送和 Hackernews），一部分有价值的借助 AI 翻译或者总结发布 - 大量的实践 AI，应用 AI 在日常工作生活中，随时将学到的心得和经验分享 - 基于和用户互动的内容创作，比如代表性的问题解答或者感想 - 定期将自己阶段性的思考写成原创的内容 作为一个 AI 博主，自然也少不了大量应用 AI 来帮助提升运营效率。我有各种不同的提示词来帮助做不同的任务，比如翻译的、总结的、看论文的、画图的、视频转文字的等等，作为一个程序员出生的博主，更是可以借助程序来写一些工具，比如我有一些自己用的网页转Markdown、视频翻译的工具、长文翻译、排版的工具。不过现在，更多是直接借助各个 AI 工具结合提示词就足够了。而且绝大部分我用到的提示词都分享过的。 也许将来我没办法做到像这几年一样一直高频度写作，但应该还是会坚持“尽兴分享”。 谢谢你们对我的支持，也希望你能“尽兴分享 自成影响”！
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Russiaboo world: > a lot of the brutal attacks on Ukraine’s energy infrastructure … came AFTER Russian refineries were blown up my world: > Ukrainian friend was building battery packs to deal with blackouts due to Russia blowing holes in their power infra OVER 3 YEARS ago
infuriating
Toolathlon：测试智能体处理多样、真实长任务的表现 聚焦于真实世界中的复杂、多步骤工作流程，这些任务往往繁琐、注重细节，并需与多种工具和系统集成。这个基准目标填补现有评估方法的空白，帮助研究者量化不同模型在实际应用中的表现差异、输出准确性和处理模糊任务的能力。 核心概念与工作机制 Toolathlon 通过 108 个精心设计的任务来测试智能体。这些任务模拟日常专业场景（如邮件处理、文件管理、数据库查询），每个任务平均需 20 多个交互轮次，涉及 30 多个 MCP 服务器（例如电子邮件系统、文件系统、Hugging Face 平台）和 600 多种工具，包括自定义 API 和标准接口。不同于从空白环境起步，任务从现实初始状态开始，确保评估更贴近实际。 评估采用容器化隔离和并行执行架构，整个基准可在 1 小时内完成测试，支持高效、可重复的运行。每个任务目录结构清晰，包括： · 预处理模块：可选设置初始环境。 · 文档模块：提供任务说明和系统提示。 · 初始工作区：本地起始状态。 · 标准答案工作区：用于验证预期结果。 · 评估模块：包含脚本（如 main. py）自动检查输出正确性。 · 任务配置：JSON 文件指定所需服务器和工具。 基于 OpenAI Agent SDK 框架的适配版，智能体通过提示自主调用工具与系统交互，实现端到端执行。 关键特性 Toolathlon 的设计强调实用性和鲁棒性，主要亮点包括： · 多模型兼容：支持 OpenAI、Anthropic、Google 等闭源模型，以及开源选项，通过统一 API 便于跨模型比较。 · 自主智能体架构：智能体根据提示独立管理任务，无需人工干预。 · 错误容忍机制：工具出错时返回消息而非中断，允许智能体重试或调整策略。 · 长输出处理：自动截断超长响应，并提供分页/搜索工具访问完整内容。 · 上下文管理：内置历史查询、删除和检索工具，适用于超出模型上下文窗口的任务。 · 隔离与并行：每个任务在独立 Docker/Podman 容器中运行，支持批量处理以提升 scalability。 · 状态验证：保存完成工作区，并用脚本对比预期结果，确保客观评分。
专注 - Context Engineering, AI(Coding)Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴 🔗 信息卡提示词 🔽
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Marketer, self-taught developer, and founder of @Bento and https://t.co/lcsIohchEv. Designing a quiet family life in 福岡, Japan. DMs open if you need email help 🌿