自我介绍：
我目前状态就是下面这段话描述的样子。
我未来一年要做的事也在下面这段话中。
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什么人大概率会一事无成？

【一个思想深遂的年轻人大概率会一事无成。因为他的灵魂走在了年龄前面。】

请相信这样一句话，如果你没有去亲身实践你所懂得的道理，当这样的道理你懂得越多，你就越制裂，就越无法走在人生的道路上。

很多年轻人很小就会思考生命的意义，他们自觉不是乌合之众，也能很快从现象中看到本质，摸清一些社会运转的规律。

但是你会被一些东西反噬，你的精神的宫殿铸就得越是红了。

你知道的大多，想要的太多，苦怕的太多，继而失望也越多，无能为力的感觉和生活的灰色地带也越多。这种复杂嵌套的思维结构想的越多，行动力就越低，在思想上不断做加法，在行动上就会不断做减法，因为你每一分钟都会停下来复盘且怀疑，这时你会突然发现自己被困在某个地方，动弹不得了，这使是思想上的自愧，这是聪明人的弊端。

不要觉得自己的思想很深刻，思想是会随着静转而变化，你需要弯腰去做一些你自以为已经懂得的小事，去成长，去积累，去接触，去身体力行的感受这个社会，如果感觉思想停滞不前。

那就说明一定是思想走得太快，你需要去等等你的身体，需要你去花费时间在实践上，然后你的思想才能更进一步，这两者永远是相辅相成的。

如果你说你非要等到所有的精神蓝图都已经规划好了再去行动，抱歉，你等不到的。

你现实痛苦的来源，习惯了思考的天马行空，日行千里，回归现实一块，地久天长，遥遥无期，合抱之母，身为豪梦。你想的越多，你就越难开始。

第一次刷到Kimi出的这个researcher模式的时候，第一反应是：这不就是 OpenAI 二月份推出的 DeepResearch 吗？

事实上，申请内测通过、第一次上手体验后发现，两者不能说一模一样，也算得上大差不差。都是你输入一个研究方向，然后模型理解问题时会主动反问，帮你构建更清晰的问题空间；等你确认问题细节后，就会进入漫长的研究分析过程。

最终生成内容的展示形式也类似，都是一段长文本输出，然后在文中对应处插入搜索引用源。只是 Kimi-Researcher（深度研究）最后会多一个 "可视化报告"。

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实际体验一段时间后：
Kimi Researcher 完完全全按照我的指令来，生成的分析文章真叫一个 "深度研究"，详细得不能再详细，透彻得不能再透彻。相较之下，DeepResearch生成的分析内容浅尝辄止，单这一点，DeepResearch 已经输得明明白白。

当然，Kimi Researcher 也不是没有缺点，比如生成文字太长、速度太慢，用户体验这块确实有待提升，整体阅读体验肯定比不上 DeepResearch。但好在最后会生成一份颜值超高的 "可视化报告"，不仅高度概括了冗长文字的核心内容，排版审美也在线。有些场合，直接拿这份报告当 PPT 去做演讲汇报，都完全没问题！

Kimi K2模型，这个K2的名字让我想起了韩剧《The K2》

还没有深度体验呢？不知道为啥莫名其妙有点好感？

难道是突然联想到了池昌旭那张帅脸？😍😘🥰

银行许多岗位的工作，AI或智能体完全可替代。

在参与银行智能体项目时，mentor透露，公司早有意在平台推出部分岗位的标准化智能体服务，却因压力未能推进。原因很简单：这类智能体一旦落地，大量基层岗位将失去存在价值。而银行每年需保障一定就业岗位，因此几乎没有银行业务愿意提供业务经验来设计智能体。

1、MCP 的核心定位：作为 AI 应用的 “USB 端口”，MCP 是一种标准化协议，旨在解决 Prompt Engineering 中 “动态意图理解与静态工具调用割裂” 的问题，通过 C/S 架构实现 AI 与外部工具、数据、服务的 “即插即用”，统一不同大模型的工具调用标准，提升 AI 应用的扩展性与协同效率。

2、与 Function Call 的关系：二者非替代而是协同进化。Function Call 是特定大模型的专有能力，适用于高频轻量任务，响应快；MCP 则是通用协议层，统一了各模型的调用标准，擅长复杂任务的跨系统协同，可降低跨平台适配成本，倒逼 Function Call 更标准化。

3、企业落地价值：在金融、制造业等复杂场景中价值显著。以金融行业为例，MCP 可解决传统方案中系统耦合、权限管理碎片化、跨系统集成复杂等问题，实现 LLM 与知识库、外部系统的解耦，降低 30%-50% 的对接成本，且更贴合合规要求；但小型单一场景下，Function Call 仍更高效。

4、当前挑战与长远意义：目前 MCP 面临生态不成熟（垂直工具少）、企业迁移成本高、安全与性能平衡待验证等问题；但长远看，其有望成为 “AI 时代的数字神经系统”，推动工具 “一次开发、全生态复用”，并促使人机交互从 GUI 向 LUI（语言界面）进化，成为 AI 工具调用生态的 “标准化推手”。
5、结论：短期内 Function Call 仍是高频轻量任务首选，长期 MCP 将与 Function Call 协同，推动智能体平台进入 “低代码、高兼容、强扩展” 阶段，对复杂场景企业及平台型产品而言，布局 MCP 是必然趋势。

近来，AI圈子里有个热议话题：“提示工程”这一名称是否该更改为“上下文工程”。

在我看来，上下文工程的范畴确实更广，它包含了提示词工程。所谓上下文工程，指的是为大语言模型（LLM）提供完成任务所需全部信息的工作。这远不止是写好几句提示词那么简单，还涉及任务描述、示例样本、检索增强生成（RAG）、多模态数据、工具调用、状态信息、交互历史以及信息压缩等多个方面。

其实，在AI领域深耕的从业者对这些工作都不陌生。大家心里都清楚，一个复杂的智能体项目，必然离不开对各类上下文的处理。所以，纠结于这个领域该叫“提示词工程”还是“上下文工程”，意义不大。

但真正值得关注的是：上下文工程该由谁来负责？如果公司专门设立了提示词工程师或上下文工程师的岗位，那这项工作自然有专人承担。可现实情况是，大多数公司并没有这类专职岗位，于是乎，产品经理、开发工程师、算法研究员，甚至连运营人员，都有可能被拉来临时接手这项工作。

换个角度看，AI领域向来没有固定的发展范式。前两年还在热捧“大模型”，紧接着又开始热议AGI（通用人工智能），随后是智能体，最近“通用Agent”又成了焦点。这种行业的不确定性，使得从业者们不得不持续探索、不断调整，也因此，AI领域的人几乎都得保持“全栈学习”的状态，不断吸纳新知识。

PromptPilot 是功能完备的提示词设计与管理平台，推荐新手在撰写复杂提示词（尤其是企业级提示词）时使用，能帮助用户学习专业模板，经历从 0 到 1 的全流程，培养规范设计习惯。

撰写提示词无需被固化的结构化模板禁锢，关键是明确输出目标、制定执行步骤、规定输出格式，将这三个要素传递给大模型后，模型会自然运用结构化模板对原始表述优化重构，模板是形式呈现结果而非创作起点与束缚。

案例背景：红杉投资的Sierra估值45亿美金，被称AI agent标杆，目标是重塑客户服务体验。
核心能力：
- 企业级对话式AI代理平台，通过文本/语音互动处理复杂任务（订单管理、退换货等），集成企业后台系统（CRM、订单管理系统）。
- 结合OpenAI/Anthropic大模型构建“监督模型”，减少幻觉问题，保障可靠性。
- 支持定制“品牌人格”（如消费品Agent风趣、金融Agent严谨）。
商业模式：
- 按结果付费：仅成功解决客户问题（如完成退货全流程）收费，未解决或需人工介入则免费。
- 量化标准：以客户问题关闭率、订单挽回率等指标验证结果，颠覆传统SaaS按席位/时长收费模式。
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价值意义：
- 风险转移至服务商，降低企业采用AI的成本顾虑，提升决策效率。
- 驱动双方持续优化AI agent，推动AI从“工具属性”转向“成果交付属性”，被红杉视为未来AI应用主流方向（不卖工具卖结果）。

写好一个提示词不必过于拘泥于固定框架，只要能达到三个层面要求就可以：

第一层：能否让 AI 输出符合你预期的回答。这是最基础的要求，就像我们发出指令后，至少要得到一个方向正确的结果。
第二层：能否让 AI 稳定输出符合预期的回答。偶尔一次达标不算什么，真正的好提示词，要能让 AI 在多次调用中保持稳定的表现，避免 “时灵时不灵” 的情况。
第三层：能否实现复用，做到结构化、轻量化。一个优秀的提示词，不该是一次性的 “消耗品”，而应具备一定的通用性，能在相似场景中快速调整后使用，同时保持简洁不冗余。

抖音上刷到下面内容，感觉就目前的AI是有点夸张了，但不排除一些不思进取的人真的会陷入这种困境。其实生活工作中琐碎简单事情是可以让AI代劳了，但留下更多时间和精力去处理AI无法解决的事情，这个过程，还是需要人类会不断思考，持续进步的。而且如果没有自己思考和想法，纯被AI牵着鼻子走，也很难有大的创新和质的产出吧。
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标题： 过度使用AI居然会造成脑损伤，麻省理工大学逆天研究.... #AI #人工智能 #抽象 #黑科技 #科普
作者： AI科技评论
视频文案：

研究结论：麻省理工大学实验显示，过度依赖AI会导致大脑神经连接减少47%，负责创新的α波和活跃思考的β波降低，认知能力萎缩（如写作逻辑和深度下降），形成“认知债务”（用短期便捷换取长期思考能力衰退）。
实验细节：
- 分组：54名参与者分为“AI组”和“只用大脑组”，跟踪4个月并扫描脑电图。
- 对比：AI组神经连接从79个降至42个，83.3%无法引用AI生成内容；非AI组神经回路更活跃。
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例外现象：习惯主动思考的人使用AI时，反而能通过AI的信息收集能力提升思维活跃度和创造性联想。
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建议：策略性使用AI，避免被动接受，可借助AI激发头脑风暴，而非替代独立思考。

什么情况下，你愿意付费？

对我而言，有以下几种情况：

1、我在做一件非常紧急且重要的事情，自己根本来不及(甚至根本不会做)，这是一定会付费，甚至被割点韭菜也能接受。

2、我自己在做某件事情，如果做成了就能获得明确的、很大的收益，但这件事情中间一部分我不擅长，这个时候权衡后会选择花小钱办大事。

3、某个产品（或者服务）我非常喜欢，真的就是打心眼里喜欢，且价格合适，这个时候会付费。

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所以综上所述，能很好盈利的副业都是直接卖结果，而不是过程(教程)。