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最近在反复思考 Anthropic 提出的「不要重复构建 Agent，而是要构建积累 Skills」，结合「Improving frontend design through Skills」这篇博客中我们看到的有无 Skills 时的前端设计效果对比，非常明显：一个是前端能力强但不懂当前环境和品位要求的 AI，一个是既保持了通用的前端能力又对当前环境和品味要求有深入了解的 AI，差异自然就很明显了。 想到前端细分领域的技能储备、知识和规范学习、品位塑造方面，想起 @Kombaico 这个专门做前端开发的 Coding Agent，之前我也分享过几次它的独特之处，在前端设计还原、前端规范一致性、设计系统延续性、复杂前端工程开发等方面都有很多自己的特点。 用 Claude 实验的提示词一次性生成网页，做一下简单的体验对比。 可以看到 Claude 在没有 Skills 时还是有比较明显的“蓝紫色渐变”的通病，设计本身也比较泛泛，Kombai 在没有提供实验用的 Skills 时，默认是有一定的设计风格和布局能力的，当然这只是一个简单 prompt 的测试，对 Kombai 本身的前端设计能力储备有一定的测试体现。
邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI 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
RT @seclink: 很多人总在等待最佳时机，在规划中徘徊不前。但现实是，没有谁能等到100%准备好才开始。 就像马云创立阿里巴巴时，面对的是一片未知的互联网蓝海，他不可能预见到后来的淘宝、支付宝等业务如何发展。 他做的只是先迈出第一步，在实践中不断调整方向。…
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又一个Phone Use开源项目：android-action-kernel，让AI直接动手操作原生Android应用，单次调用成本降低95%、延迟<1秒 它主路径不用视觉模型，而是利用Android系统原生的Accessibility API，拿到界面XML树，包括按钮文字、坐标、是否可点状态等，直接获取屏幕语义信息给LLM决策 省掉截图-OCR-视觉模型的高成本，每次操作$0.01，便宜了95%；延迟从3-5秒缩短到<1秒，快了5倍；准确性提升至99%+ 项目来自 @ethanjlim #phoneuse #AndroidUse #手机AI
github：https://t.co/KJ9Cs4lRTo
Runway 急了，昨晚开了一个视频发布会。 直接发布了 5 个新的视频和世界模型： 首先是它的Gen 4.5视频模型，现在支持原声音频的生成和原声音频的编辑。 ALF 视频编辑模型支持对任意长度和多个镜头的视频进行编辑，保证角色、光照和环境的一致性。 他们发布了自己的首个通用世界模型GWM1，基于Gen 4.5训练的自回归模型，可以根据前序内容进行后续的逐帧预测，用户可以在流式生成过程中随时进行干预及采取行动。 GWM Worlds 实时环境模拟的世界模型，户可以通过描述场景或提供图像参考，生成一个具有正确几何结构、光照和物理属性的沉浸式环境，允许探索和交互。 GWM Avatars 高保真数字人模型，音频驱动的实时视频生成模型，能够模拟自然的人类动作和微表情，既可以模拟逼真的真人，也可以模拟动画角色。 GWM Robotics 机器人与物理 AI 模拟模型，该模型不仅学习成功的交互动态，还能模拟失败场景，这对于机器人学习至关重要，要用于策略评估和合成数据生成
关注人工智能、LLM 、 AI 图像视频和设计（Interested in AI, LLM, Stable Diffusion, and design） AIGC 周刊主理人｜公众号：歸藏的AI工具箱
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