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于是 10 分钟搓了个工具，用类似 Tinder 的交互方法让我对信息做手动判断，判断下来的数据集做好分类，再丢回给 AI 去做深度学习（加入因子的延时衰减，因为现在我喜欢看的内容，半年后可能就无感了），并且喂给 Claude Code 做 Skills。
Vibe Coding 等结果的时候，就当刷推+换脑了，预期是我的系统越刷越聪明，工作量越来越小。
#出海运营秘籍👉@yunying23
千问这么搞就对了
别拿什么对话、搜索、文生图、改图片、特效、跳舞模板这种老掉牙的而且所有人都有的功能做噱头了
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等等……
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今天这篇文章不是为了复述 OpenClaw 有多火。
重点是：这种级别的爆发，往往意味着某个创业方向正在被打开。
AI 领域有一个反复出现的模式：新技术刚出来，开源项目先跑通"这件事能做"；验证完成后，创业者顺着这个方向找产品化、规模化的机会。
我觉得其实倒也不必矮化中国ai 。中国ai本身走的就是应用路线（或者说应用层我们才有资格发力 毕竟模型并没有sota），这是非常现实且聪明的选择。而且大家往往低估了，一个并不特别出色的模型发布后，经由海量用户使用后，迭代的速度是飞快的…
