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非技术人理解Deepseek R1的必读文章：mp.weixin.qq.com

Prompt 必备技巧，巧用连续对话让 AI 自动生成提示词：mp.weixin.qq.com
尤其对生成内容，有比较强的固定模板、文风、格式要求。

可能是全网最好的Coze工作流入门教程：mp.weixin.qq.com

对于Claude系统提示词的细致拆解分析：mp.weixin.qq.com
非常有利于理解提示词是如何起效的

刚对杭州这两天的水质事件，找了几家 Deep Research 产品进行横测，看各家 AI 的事件调研效果

Prompt：调研近日余杭良渚发生的自来水问题，分析可能造成该现象的原因，同时判断余杭最新通告的原因解释的置信度。

Case 效果如下：

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## 个人体感最佳？
Gemini：g.co
文字报告逻辑舒适；自然延伸了很多考量的视角（不确定真假）；质疑度是最犀利的，给的启发比较多

## 还不错
Kimi：www.kimi.com
搜了很多，对舆论分析的比较全面；文字报告过长、冗余描述；出的可视化报告不错（生成慢）

Metaso：metaso.cn
内容比较简洁，但考虑的角度也挺全面

## 一般般
Manus：manus.im
GPT：chatgpt.com
扣子空间：space.coze.cn

在此 Case 中，都感觉搜索深度不是很够，给出的视角启发比较少

Manus 团队分享了半年来他们在 Agent 的 Context 工程的经验。

我对原文进行了本地化翻译、精校、高亮要点（尽力了，要不是Manus的朋友喜欢后半夜活动，我直接抓起来校对🤪）。总共 6 条经验，共 5K 字。

大家周末学习愉快，enjoy～

诶？我难道是天才？

前两天也分享了一些 Kimi K2 用例，有一个非常反“刻板印象”的结果：Kimi 的 Coding 能力，在多个 Case 甚至压过 Claude sonnet 4…
也让 K2 负责了一次 Chat Memo 的需求迭代。实测中度任务下，水平接近 Trae + Claude 4 🥲

以下是详细测试报告⬇️

有点不敢这么下结论……但是 Kimi k2 已经连续在两个任务里，明显比 claude 4 sonnet thinking 好了。

限制它的主要是上下文长度和暂时没有 thinking 模式

对比了 kimi k2 、gemini、claude 的前端代码生成 case
kimi 的效果有点超乎预料，甚至是压着另外两家。不太敢信，我再去测测非官方提供的 Case

这个 Case 的 Prompt 是「创建一个 3D HTML 山脉场景，包含悬崖、河流和昼夜光照变化。支持拖动和缩放、动画过渡、真实感渐变色，并可切换等高线显示」

我现在更好奇的是这1T+参数怎么整出来的，有多少大手子能本地训得起😀

Kimi 也有大动作了，凌晨发布了 K2 模型
🤔 读了官方内容，先划几个重点，待我周末好好测一下再来分享：
1）开源 Agentic模型
2）MOE 模型：1T 参数，激活 32B
3）代码能力大幅提升
4）可在 Claude Code 内，替换 Claude 模型

看演示视频感觉有点意思，主打 Coding 和 Agent 任务能力

价格方面：
1）输入：0.15 美元/百万 tokens（缓存命中） ；0.60 美元/百万 tokens（缓存未命中）
2）输出：2.50 美元/百万 tokens

Manus搬到新加坡后，就感觉本土AI朋友 - 1、2、3、4 😮‍💨