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阿里云宣布调整函数计算计费模式按照小时最低收费 0.01 元,调整原因是打击部分滥用行为。阿里云称极少数用户因为技术原因触发异常超低资源消耗场景,如果这种调用持续扩大规模可能会影响服务稳定性,所以通过收费进行控制。使用函数计算的用户注意检查账单和充值,以免服务被停掉。

阿里云宣布调整函数计算计费模式按照小时最低收费 0.01 元,调整原因是打击部分滥用行为。阿里云称极少数用户因为技术原因触发异常超低资源消耗场景,如果这种调用持续扩大规模可能会影响服务稳定性,所以通过收费进行控制。使用函数计算的用户注意检查账单和充值,以免服务被停掉。

查看全文:https://t.co/ZdDiuYDM7K

avatar for 蓝点网
蓝点网
Fri Dec 19 03:08:11
RT @jasonleowsg: Day one.
You started something.
Maybe it’s Jan 1st.

On fire with purpose.
Big promises were made.
Detailed plans to make…

RT @jasonleowsg: Day one. You started something. Maybe it’s Jan 1st. On fire with purpose. Big promises were made. Detailed plans to make…

Indie hacker, solopreneur building a portfolio of products & SaaS: 🔌 https://t.co/rLuxXYrO8V 🟩 https://t.co/f93dEmKKZU 📋 https://t.co/zmLERuwToj ✍️ https://t.co/MW9HQLABxB 🏡 https://t.co/EtGIs3qLMx

avatar for Jason Leow
Jason Leow
Fri Dec 19 03:04:13
X has “patched” the HDR images on web using CSS:

dynamic-range-limit: standard;
filter: brightness(1);

RIP HDR Avatar 2025–2025 🌞

X has “patched” the HDR images on web using CSS: dynamic-range-limit: standard; filter: brightness(1); RIP HDR Avatar 2025–2025 🌞

“The woman scooping Silicon Valley” — BBC・hacker turned builder, blogger & consultant・ex: Threads, Instagram, etc

avatar for Jane Manchun Wong
Jane Manchun Wong
Fri Dec 19 03:03:20
Agent Skills:开放的 AI Agent 技能标准

Agent Skills 是一个简单、开放的标准格式,用于为 AI Agents 提供新的能力和专业知识,上个月 Claude Skills 首次推出,后续快速得到各家 AI Agent 跟进支持,现在 Anthropic 正式发布为开放标准!
https://t.co/DivNLklgQr

核心概念
· Skill 的结构:一个 Skill 就是一个文件夹,里面必须包含一个 SKILL. md 文件。该文件以 YAML frontmatter 开头,定义技能的 name 和 description,后面是详细的指令、脚本或资源文件。
· 工作原理:Agent 不会一次性加载所有技能内容,而是采用“渐进式加载”:
  · 启动时,只加载所有技能的简短元数据(名称 + 描述),放入系统提示中,让模型知道有哪些可用技能。
  · 当任务匹配某个技能的描述时,代理才动态加载该技能的完整内容(通过读取 SKILL. md 或执行相关脚本)。
· 这解决了传统工具的痛点:上下文窗口有限、所有工具定义需提前加载。Skills 更高效、更灵活,尤其适合复杂或领域特定的工作流。

主要优势
· 为技能作者:一次构建技能包,即可在多个兼容 Agent 产品中复用,便于版本控制和分享。
· 为 Agent 开发者:用户可以轻松添加自定义技能,无需重新训练模型。
· 为团队/企业:将组织内部的流程知识(如法律审查、数据分析管道)封装成可移植的包,实现知识捕获和标准化。
· 启用场景:
  · 注入领域专家知识(如特定行业的审查流程)。
  · 赋予新能力(如生成演示文稿、处理 PDF/Excel、构建服务器)。
  · 创建可重复、可审计的工作流。
  · 跨产品互操作性:同一个技能可在不同代理中使用。

目前已获得快速采用:
· Anthropic Claude、Claude Code
· Microsoft 集成到 VS Code 和 GitHub Copilot
· Codex、Cursor
· OpenCode、Amp、Goose、Letta 等
· 合作伙伴如 Atlassian、Figma、Canva、Notion,提供预构建技能
· 甚至 OpenAI Codex 被观察到在内部悄然采用类似结构

集成方式
Agent 支持 Skills 有两种主要路径:
1. 文件系统型:Agent 有访问文件系统的能力,直接通过命令读取 SKILL. md。
2. 工具型:无文件系统时,实现专用工具让模型触发技能加载。

Agent Skills:开放的 AI Agent 技能标准 Agent Skills 是一个简单、开放的标准格式,用于为 AI Agents 提供新的能力和专业知识,上个月 Claude Skills 首次推出,后续快速得到各家 AI Agent 跟进支持,现在 Anthropic 正式发布为开放标准! https://t.co/DivNLklgQr 核心概念 · Skill 的结构:一个 Skill 就是一个文件夹,里面必须包含一个 SKILL. md 文件。该文件以 YAML frontmatter 开头,定义技能的 name 和 description,后面是详细的指令、脚本或资源文件。 · 工作原理:Agent 不会一次性加载所有技能内容,而是采用“渐进式加载”: · 启动时,只加载所有技能的简短元数据(名称 + 描述),放入系统提示中,让模型知道有哪些可用技能。 · 当任务匹配某个技能的描述时,代理才动态加载该技能的完整内容(通过读取 SKILL. md 或执行相关脚本)。 · 这解决了传统工具的痛点:上下文窗口有限、所有工具定义需提前加载。Skills 更高效、更灵活,尤其适合复杂或领域特定的工作流。 主要优势 · 为技能作者:一次构建技能包,即可在多个兼容 Agent 产品中复用,便于版本控制和分享。 · 为 Agent 开发者:用户可以轻松添加自定义技能,无需重新训练模型。 · 为团队/企业:将组织内部的流程知识(如法律审查、数据分析管道)封装成可移植的包,实现知识捕获和标准化。 · 启用场景: · 注入领域专家知识(如特定行业的审查流程)。 · 赋予新能力(如生成演示文稿、处理 PDF/Excel、构建服务器)。 · 创建可重复、可审计的工作流。 · 跨产品互操作性:同一个技能可在不同代理中使用。 目前已获得快速采用: · Anthropic Claude、Claude Code · Microsoft 集成到 VS Code 和 GitHub Copilot · Codex、Cursor · OpenCode、Amp、Goose、Letta 等 · 合作伙伴如 Atlassian、Figma、Canva、Notion,提供预构建技能 · 甚至 OpenAI Codex 被观察到在内部悄然采用类似结构 集成方式 Agent 支持 Skills 有两种主要路径: 1. 文件系统型:Agent 有访问文件系统的能力,直接通过命令读取 SKILL. md。 2. 工具型:无文件系统时,实现专用工具让模型触发技能加载。

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

avatar for meng shao
meng shao
Fri Dec 19 03:03:00
RT @Jimmy_JingLv: 我最喜欢 @Typefully 的一点是可以提前定时,但 post 依然能编辑。
这种感觉就像是截止日期已经定了,在截止之前你都可以灵活修改。

假如你每天必须要发三条,那么无时无刻都能无负担写一个初始版本,之后想到啥都可以再放进来。
之所以…

RT @Jimmy_JingLv: 我最喜欢 @Typefully 的一点是可以提前定时,但 post 依然能编辑。 这种感觉就像是截止日期已经定了,在截止之前你都可以灵活修改。 假如你每天必须要发三条,那么无时无刻都能无负担写一个初始版本,之后想到啥都可以再放进来。 之所以…

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avatar for 吕立青_JimmyLv (闭关ing) 2𐃏25
吕立青_JimmyLv (闭关ing) 2𐃏25
Fri Dec 19 03:01:14
睡醒了, 我们继续。 

先说结论: 很多事情都能赚钱,关键不在于选择,而在于你是否把一件事理解到足以产生溢价的程度。
这是我这几年瞎折腾后复盘出来的结论。  

赚钱不是选对「事」,而是把一件事做到「透」。

很多人都在卡「找风口」 「换赛道」,但现实中更常见的是:
事情 不差
市场 存在
但理解 停留在表层

于是无法形成不可替代性,也就无法形成溢价。

睡醒了, 我们继续。 先说结论: 很多事情都能赚钱,关键不在于选择,而在于你是否把一件事理解到足以产生溢价的程度。 这是我这几年瞎折腾后复盘出来的结论。 赚钱不是选对「事」,而是把一件事做到「透」。 很多人都在卡「找风口」 「换赛道」,但现实中更常见的是: 事情 不差 市场 存在 但理解 停留在表层 于是无法形成不可替代性,也就无法形成溢价。

做到 「足够透彻」,具体指什么 认知层面, 为什么? 为什么需求长期存在? 为什么用户愿意付钱? 为什么别人做不好? 为什么你能做好?

avatar for Mr Panda
Mr Panda
Fri Dec 19 02:52:53
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