个人信息 佬友们我是软件工程专业的一所双非院校的大二学生，参加过一些比赛，大一阶段拿过一等奖学金，目前也做过一些项目，都是智能体相关的(比赛的作品这些也都是智能体) 未来规划 一定会去考研,起码考个211的计算机专业研究生，目前目标是南京的那几所211，如果一战失败了我会二战 现在正焦虑的事 1.我身边也有同学实习,有时候会焦虑我到底要不要去找实习呢？ 2.如果不去找实习那么是不是今年暑假就开始学408,接下来将近一年半的时间里全身心的投入考研和比赛里呢？ 3.计算机真的还可以学吗？对AI的到来多少还是有些焦虑,会不会等我研究生毕业了整个计算机就真的变成土木了？我要不要考虑换方向？比如嵌入式这些受AI冲击小的呢，因为我对硬件其实也挺感兴趣的 关于我为什么想考研？ 1.双非本科的学历太低了(我有点学历上的慕强,希望自己也能成为一个高学历的人,也有点想弥补高考时的遗憾) 2.本科院校层次低资源少,想扩展自己的人际圈和深造,考上研究生的话也有更多机会接触到更优秀的人,也有更多时间学习。 3.AI发展带来的不确定性，读研可以给我更多时间观望。it行业裁员的势头也起来了，假如我本科阶段就去工作了，如果工作没几年AI就让我被裁员了或者是我根本找不到工作怎么办？那我在学历上也没有优势该何去何从呢？ 4.研究生学历能给我的选择也多一些。 13 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
我现在有个教同事如何用AI的课程正在和Claude大师脑暴，聊到最后突然发现我的认知被“行业陋习”污染了，原来我所谓的agent根本不是agent而是workflow，贴出聊天记录 我是真觉得学到东西了，而且我认为这个概念很容易弄混，所以佬们一起参悟Claude大师的指引吧 我： 你说的对 把这4节总结一下： 第一节: LLM效用边界与Codex基础 第二节：AI编程进阶与典型工作流 第三节：AI应用实操 第四节： AI应用工程化与质量控制 通过整理标题，我觉得第三节要讲的东西有点虚，第三节和第四节课的区分点不是很大，但确实我想第三节课让他们能上手开发应用进行实操， 但是开发传统应用够了，还差现在流行的AI-Agent应用，所以第四节我要讲Agent，请你帮我再明确一下标题 以及如何区分第三节和第四节，最好能有三四节的大纲 Claude大师： 你 L3/L4 分不开,是因为缺一根 区分轴 。我给你一根最锋利的: 谁来决定流程? 这是当前 AI 应用最主流、最清晰的一条分界线。 一根轴,两种应用 第三节 · 工作流型 第四节 · Agent 型 谁定流程 你 (把步骤写死) AI (临场决定下一步) 形态 固定流水线:输入→提示→LLM→质检→输出 给目标+工具箱,它自己循环干到完成 比喻 流水线 / 自动售货机 能自主办事的助理 可控性 高、可预测 强,但更难控 质控重点 结构化输出、质检、返工 护栏、终止条件、人审、可观测 例子 AI 文案生成平台、自动分类/抽取 自动调研 agent、能自己查库调接口的客服 一句话记牢:第三节「人编排,AI 执行」;第四节「AI 自己编排」。 这根轴一拉,你那两个困惑同时解决: L3 不虚了 ——它有明确形态: 做一个固定流程、把 LLM 当其中一环、还会自检自纠的工作流应用 。我上一轮给你的"工程化质控"(结构化输出/提示词调优/质检/返工) 不是单独一节,而是正好成了 L3 的内核 ,因为工作流应用的可靠性全靠它。 L3/L4 泾渭分明 ——区别只有一个:控制权在谁手里。 你原来的"工程化与质量控制"没丢 ,它被拆进了两节:L3 讲 工作流的质控 (结构化/质检/返工),L4 讲 Agent 的质控 (护栏/终止/人审/可观测)。范式不同,质控形态就不同——这恰恰是两节各自的"硬核"部分。 四节最终标题 第一节: LLM 效用边界与 Codex 基础 第二节: AI 编程进阶与典型工作流 第三节: 工作流型 AI 应用开发 (你编排,AI 执行) 第四节: Agent 型 AI 应用开发 (AI 自主编排) 我： 你好像搞得太深入了 现在我想问你一个最根本的问题：Agent是什么？ 我理解的就是 claudeCode就是一个agent，他能决定什么时候调用什么能力并完成任务。但我想不出除了coding以外的场景，其实我内心更认同的理解的agent偏向于比如之前我做的AI学习平台， 让AI生成课堂，有多个agent，其中一个agent负责输出大纲，输出后 另外3个agent一起做，一个来填内容并生成slide，一个来做讲述和配音，一个来生成配套讲解图片， 我的理解似乎是不太达标的 Claude大师： 先给你吃颗定心丸: 你不是理解不达标——你恰好同时摸到了光谱的两端,只是缺一根轴把它们分开。 这根轴你上节课其实已经见过了。 一句话定义 + 一个判别问题 Agent = 一个 LLM 在循环里,自己决定下一步做什么(包括调用什么工具)、看完结果再决定下一步,直到它判断任务完成。 决定性的就一点: 流程是模型在运行时自己定的,不是你提前用代码写死的。 判断任何系统是不是 agent,只问一句话: “下一步做什么,是你画的流程图 / if-else 决定的,还是模型看着当前结果临场决定的?” 代码决定 → 工作流;模型决定 → agent。 拿你那两个例子来量 Claude Code: 标准 agent,你理解完全正确。 给它"修好这个 bug",它自己决定:先读哪个文件、grep 什么、跑测试、看到失败、改一行、再跑…… 这串动作没有一步是你提前排好的 ,全是它看着上一步结果临场决定的,循环到测试通过。这是你最该攥住的锚点。 学习平台:说实话,它(技术上)是个工作流,不是 agent ——哪怕你把每个零件都叫 agent。原因只有一条:“先出大纲 → 再分三个并行做内容/配音/配图 → 结束" 这张流程图是你画的,不是 AI 临场画的 。那几个 LLM 是按你排好的工位干活的 工人 ,不是 决策者 ,没有哪个在看着结果决定"接下来干嘛”。 但请注意两点: 这不丢人,而且很可能是对的选择。 生成课程这种事,你本来就要它走固定、可预测、可复现的流程——固定工作流恰恰更可靠。你唯一"踩偏"的,是按行业陋习把工作流的零件叫成了"agent"。 顺手纠个常见误区: “用了多个 LLM 角色” ≠ multi-agent。 多个角色串在你定死的流程里,整体还是 workflow;真正的 multi-agent 是多个 能各自决策 的 agent 协同。 那它什么时候才"长出 agent 性"?当 决策权从你手里交给模型 的那一刻。比如加一个"总编 agent"看了主题 自己决定 分几节、要不要配图、这版大纲够不够好;或加一个"质检 agent"看了 slide 觉得太弱就 打回重做、循环到合格 ——那个"要不要再来一轮"的决定,就是 agent 性。 为什么你想不出 coding 以外的场景 因为 coding 只是 agent 最成熟 的土壤:环境是纯文字、工具齐全(改文件/跑命令)、反馈即时又客观(测试过没过)。但配方是通用的—— 目标 + 工具 + 反馈 + 需要随机应变的多步任务 ,凑齐就能做 agent: 深度调研 :“把 X 研究清楚写份报告”→ 自己决定搜什么、读完发现缺哪块再补搜、最后综合。每次路径都不同。 客服工单 :“解决这个工单”→ 自己决定查订单 → 翻政策 → 看库存 → 该退款还是该升级。每张工单走法不一样。 数据归因 :“查 Q3 销售为什么掉了”→ 查数 → 发现异常 → 钻某个细分 → 再拉一张表 → 验证假设。 行程助理 / 收件箱处理 / 电脑操作 (看着屏幕决定下一步点哪)。 共同点: 你没法提前画出完整流程,因为下一步取决于上一步看到了什么 ——这正是该上 agent 的信号,也正是工作流的天花板。 最后一个关键认知 Agent 和 workflow 不是二选一,是一条光谱,真实系统大多是混合的。 你的学习平台完全可以是混合体:外层固定骨架(可靠)不动,只把"填内容"那步换成会自己查资料的 agent,或在结尾挂个质检 agent 循环到满意。 而这根 “谁决定下一步” 的轴, 正好就是你第三节(人编排 = workflow)和第四节(AI 编排 = agent)的分界线 。 所以你问的这个"最根本的问题",答案跟你的课程主轴是 同一根轴 ——你其实早就站在对的位置上了,只是现在把它说清楚了。 我： 我悟了，claude大师，我之前做的是workflow。 但是如何做一个agent 我还不太明白，就拿刚才的学习平台，你说的挂个质检agent来检查LLM输出？那不还是我的workflow中的一环吗？ 我确实做了很完善的正反例提示词，并且下一个角色就是让LLM去从多个维度检验上个LLM输出的结果是否达标，达标以后再进行输出，我这算一个质检agent么？ Claude大师： 你抓得太准了——而且我得先认个错: 我上一条说"挂个质检 agent",犯的正是我警告过你的那个毛病(把 workflow 的零件叫成 agent)。你那句"那不还是 workflow 里的一环吗"——完全正确。 直接回答你:你做的那个"多维度检验、达标才输出"的设计, 不是 agent,是 workflow 里的一个「LLM 当裁判」(LLM-as-judge)步骤。 而且更狠的一点: 就算你给它加上"不达标就打回重做、循环到达标"——它仍然是 workflow。 这套"生成→评估→返工→再评估"有个正式名字,叫 evaluator-optimizer(评估器-优化器)模式 ,它是工作流的标准模式之一。 关键认知:有循环 ≠ 是 agent 为什么?因为那个"不达标就重来"的判断, 是你写的 if 语句 。循环的结构是你定死的:永远是"生成→检查→不行就再生成"。几个 LLM 只是在你排好的工位上干活,没有任何一个在决定"接下来整件事该往哪走"。 一句最锋利的话送你: Workflow:盒子之间的箭头,是你画的。 Agent:没有预先画好的箭头——模型每一步自己挑下一个动作。 把两个骨架摆一起,你立刻看清 你的 workflow(箭头你画): 大纲 = LLM_出大纲(主题) 内容 = LLM_填内容(大纲) 判定 = LLM_质检(内容) if 判定 == 不合格: # ← 这个分支是你写的 内容 = LLM_填内容(大纲, 反馈) 输出(内容) 每一步运行什么,全是你提前排好的。 一个最简 agent(箭头模型画): 给模型:目标 + 一箱工具[搜资料, 写大纲, 生成slide, 配图, 质检...] 循环: 模型这一轮自己说:要么"调用 工具X(参数)",要么"我干完了" 如果说干完了 → 结束 否则 → 执行那个工具,把结果喂回去,进入下一轮 注意:这里唯一的 if(“它说没说干完”) 不是业务逻辑,只是在问模型"你还要不要继续" 。 到底调哪个工具、什么顺序、来回几轮、何时算完——全是模型每一轮临场吐出来的,你一根箭头都没画。 这才是 agent。 放回你的学习平台 agent 版 会是这样:你只给"为「主题X」做一门课"+ 那箱工具,然后它自己决定—— “这主题我不熟,先搜两轮资料 → 写大纲 → 唉第 3 节太薄,再查点补上 → 生成 slide → 看了觉得配图风格不统一,重做第 2 张 → 配音 → 完成。” 简单主题它可能跳过搜资料,复杂主题自己多绕几圈。 路径是它现编的,不是你排的。 但是——这条比"会做 agent"更重要 你原来那个 workflow,很可能才是对的选择。 做课程你恰恰要稳定、可复现、可控;agent 更灵活,但也更难预测、更容易跑飞、更贵。 别为了做 agent 而做 agent。 拿去当你课上的判断准则: 流程你能提前画出来 → 用 workflow(更可靠)。 流程你根本没法提前画(下一步取决于上一步看到啥)→ 才上 agent。 所以你那个多维度质检, 留着,它很好 ——它只是个"裁判步骤",不是 agent,也不需要是。你现在缺的不是"把它改成 agent",而是 找一个真正画不出流程图的场景 去练第一个 agent。要不要我帮你从你们部门的活里,挑几个"天生适合做成 agent"的候选? 我： 请你给我1-2个适配于HR部门的agent例子，我现在能很清楚的知道workflow和agent的区别，但是我实在找不到具体的场景，难道agent就只能是这种对话流的形式？ Claude大师： 不, agent 绝对不只是对话流 ——这正是你卡住的根。你把两件独立的事搅在一起了,拆开就通了: 第一根轴:谁定流程? 你定 = workflow,模型定 = agent。(这个你已经懂了) 第二根轴:怎么触发、谁在回路? 人来聊(对话式)/ 事件自动触发(无人对话)。 这两根轴是独立的。 对话只是 agent 的一张"皮",内核是那个自主循环。触发完全可以是一封邮件、一条数据、一个定时点;产出可以是一个动作或一份报告, 全程一句对话都没有 。 人来聊(对话式) 事件自动触发 你定流程(workflow) 向导式表单 定时批处理流水线 模型定流程(agent) Claude Code、ChatGPT 事件触发的自主 agent ←你漏掉的就是这格 你找不到场景,是因为你一直在想"一个能聊天的 HR 机器人"——那玩意儿确实鸡肋。 真正值钱的 agent,是"某件事一发生,它就自动接管、把事干完"的那种。 例子一:入职协调 agent(自动触发,全程无对话) 触发 :一个新人 offer 签了,HR 系统状态变成"待报到"——没人跟它聊天,是这个 事件 把它叫醒的。 它临场决定的可变路径 :它先看这人什么岗位、哪个城市、什么级别,然后自己决定要办哪些事——工程岗开服务器权限+配高配电脑,销售岗开 CRM+约报销培训;北京走一套社保流程,上海另一套;建账号、发待签文件、约 orientation、指派 buddy……过两天它回来看进度:电脑没到货 → 催采购;文件没签 → 提醒本人;某项卡了 3 天 → 升级给 HRBP。 为什么是 agent :你画不出一张固定流程图,因为 每个新人要办什么、卡在哪、追谁,都不一样 ,而且它要在好几天里 根据进展反复决定下一步 。 什么时候反而该用 workflow :如果你们所有岗位入职高度一致(都跑同样 20 项),那固定 checklist 更可控。agent 版只在"岗位/地区差异大、还经常卡壳要追"时才划算。 护栏 :建权限、发文件这类动作设人审点,HR 点确认才执行。 例子二:HR 事务 agent(对话式,但是真 agent) 触发 :员工问一句话——“我老婆下月预产期,我能休几天陪产假?工资怎么发?走什么手续?” 它临场决定的可变路径 :它 按问题内容决定查什么 ——查陪产假政策 → 发现按地区不同 → 查这员工在哪个城市 → 查工龄够不够资格 → 调他剩余假期 → 算工资 → 甚至直接帮他把申请单提交了。但如果他问的是"年终奖几号发、扣多少税",触发的是 完全不同 的一串查询。 为什么是 agent (不是 FAQ 机器人):FAQ 版只会"念政策";agent 版会 结合这个人的地区、工龄、假期余额给出针对他的答案,还能直接办手续 。前者是查资料,后者是办事。 护栏 :涉及个人薪酬/隐私,要做权限校验(只能查提问者本人数据);提交申请前给员工确认。 给你和学员的找场景口诀 一个活同时满足这三条,就是天生的 agent: 被某件事触发 (来了个申请、签了个人、到了月底、收到封邮件); 每个个案要查/要做的不一样 ——你写 SOP 时满纸"如果…那就…看情况"; 要跨好几个系统、好几步才能办完 ,中间还可能卡住要追。 三条全中 → agent。只中第 3 条但流程其实固定 → 还是 workflow。 要不要我们拿你们 HR(或别的部门) 真实的一个流程 套一下这三条,现场判一判它该做成 workflow 还是 agent?这正好能当你第四节的开场练习。 我： 我认为你现在说的agent是数字员工的概念 我的理解是对的吗？针对某个场景拥有资料库和工具包以后的一个“虚拟人” Claude大师： 对,你这个直觉非常好——“针对某个场景、配上资料库和工具包的虚拟人”,精髓抓到了。但我给你补一刀,让它更准,因为"数字员工"和"agent"其实是 两个层面的词 ,搞混了以后判断会失焦。 它俩不在一个层面: 数字员工 = 你对"人"讲的人设(包装层)。 对同事来说,它是"招聘组新来的虚拟同事’小招’,负责简历初筛"——一个有岗位、有名字、能协作和信任的" 谁 "。 agent = 它内部的心脏(架构层)。 LLM 在循环里自己决定下一步——一个" 怎么运转 "。 一句话: 数字员工通常用 agent 来实现,但 agent ≠ 数字员工。 而且 agent 是更大的类: 有些 agent 根本不是数字员工。 Claude Code 是 agent,但它不是"员工" ——没固定岗位、不上下班,你扔个任务它干完就散,没有长期人设和职责。它是"一次性的活",不是"同事"。 数字员工 = agent 的一种特定部署 :固定岗位 + 常驻/被事件叫醒 + 有记忆和延续性。 反过来, 一个数字员工内部往往是好几个 agent + 几条 workflow 拼出来的 (简历初筛是 workflow,面试协调是 agent,外面套个调度 agent + 一个知识库)。所以数字员工是"复合体",agent 是"零件"。 你的配方还差一味,而且是最关键那味: 资料库(知识)✓ 工具包(能力)✓ + 自主决策循环 (它自己决定先干啥、后干啥)← 缺这味,它只是个"带工具的聊天机器人",还不是 agent。 想再升级成"员工",再加: 固定岗位 + 触发机制(知道何时该干活)+ 记忆(记得上次干到哪、这人之前问过啥)。 最后一个提醒,你做 HR 的会特别有共鸣: "虚拟同事"这比喻拿去跟人讲很好用,但别被它骗了——它不是个靠谱的资深同事,而是 手脚飞快、不知疲倦、判断力却像新实习生、还会一脸自信干错事 的家伙。 所以"管一个数字员工",本质上就是你最熟的那套 HR 动作: 给它写岗位说明书(职责边界)、定权限(能碰哪些系统和数据)、设试用期 + 人审(关键动作要人点头)。 这恰恰就是第四节那套护栏的意义—— 你不会第一天就给新实习生发薪系统的 root 权限。 So:你的理解对了一大半,把它从"agent 就是数字员工"修正成" 数字员工是 agent 的一种’人设化部署’,agent 是它的内核零件 ",就精准了。 4 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
大佬们好，辛苦好多天终于加入论坛了，社区许多资料都需要高等级才能更改（想换个头像都得先升级），所以想效仿前辈答疑解惑。 首先介绍一下我的背景：土木工程出身，一毕业就意外在一个做混凝土搅拌机的公司参做了美工，很喜欢后面转了平面设计专业，目前工作9年了，历经了很多公司，母婴，大健康，外卖餐饮品牌，快消品零售，工业自动化，制造加工，区块链，教育培训等 最开始是自己摸索看些免费视频，后面报了班学习，再后面就上了非全日制的学校。然后在各行各业找工作，喜欢探索新的可能性，每次接触新东西的时候会非常兴奋，尤其是刚开始的时候。看到自己的设计从0到1落地更加是无以描述的感觉。 说说我能帮佬友们干什么： 1、我擅长做简历和面试，有佬友对简历有疑问可以提出，如果很多后续考虑单独开 2、对于设计这个行业的疑问（深耕多年接触了网页设计，UI设计，品牌设计，流水线美工，包装设计） 3、对于行业的疑问（前面我做过的行业都在上面了，如果有新的行业想问可以一起探讨一下） 4、一些收集的素材，网页设计，画板，精品字体等（这些看有同类的话题就没单独发，本来打算第一帖发这个） 我知道肯定有比我强得多的大佬，我没有炫耀的意思，只是抛砖引玉看有没有更多的同行老师可以在这里交流，或者有新人想入行也可以问出你想问的其他问题。 5 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
rt，感谢佬们给些建议，我确实有这个需求，广告也太多了 18 个帖子 - 12 位参与者 阅读完整话题
IT之家 6 月 3 日消息，荣耀研发工程师 @荣耀曹工 今日发文解答了荣耀 600 系列手机是否支持红外这一问题： 荣耀 600 全系列都支持「红外」功能。并且都在背部影像模组区域。 荣耀研发工程师 @荣耀曹工 表示，正常竖着拿手机就能遥控，不用像以前那样特意把顶部对准空调。 据IT之家此前报道，荣耀 600 系列手机已于今年 5 月正式发布，共计三款，包括 荣耀 600 超级版 、 荣耀 600 Pro 和 荣耀 600 元气版 ，定价 2699 元起。其中超级版和元气版搭载第四代骁龙 7 处理器，Pro 则搭载天玑 8550 Elite 处理器。 ▲ IT之家开箱：荣耀 600 Pro「青苹果」图赏 相关阅读： 《 荣耀 600 元气版手机发布：第四代骁龙 7，售 2699 元起 》 《 荣耀 600 Pro 手机发布：采用“3D 星河美学设计”，国补到手 3399-4199 元 》 《 荣耀 600 超级版手机发布：8600mAh 电池、第四代骁龙 7，售 3299 元起 》
佬们，我发现CHY公益站，排行榜一直有gpt-5.5在用，但是为啥我的模型广场里面没有，也不能用？ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
前情提要： 我发现很多佬友都在询问any中应该如何配置才能够正常使用claude code 以及codex，目前一些配置零零散散，没有完整的内容。同时，还有很多人有一些使用疑问，遂开集中帖，给出完整可用的配置以及常见问题答疑 以下配置在不同设备配置包括其他佬友测试均可用，可直接拷贝复用！ claude code配置 export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=“sk-xxx” export ANTHROPIC_BASE_URL=“ https://a-ocnfniawgw.cn-shanghai.fcapp.run ” export CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER=“0” export API_HOST=“a-ocnfniawgw.cn-shanghai.fcapp.run” export ENABLE_TOOL_SEARCH=“false” export CLAUDE_CODE_DISABLE_EXPERIMENTAL_BETAS=“1” export CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=“1” codex 配置 model_provider = “OpenAI” model = “gpt-5.5” review_model = “gpt-5.5” model_reasoning_effort = “high” disable_response_storage = true network_access = “enabled” windows_wsl_setup_acknowledged = true model_context_window = 1000000 model_auto_compact_token_limit = 900000 [model_providers.OpenAI] name = “OpenAI” base_url = “ https://a-ocnfniawgw.cn-shanghai.fcapp.run/v1 ” wire_api = “responses” requires_openai_auth = true ———————————————————————————————————— 答疑区（QA）: Q: 一直retrying是怎末回事？ A: 大概率是限流，一直尝试重连，10次以后会显示服务不可用。但并不代表any无法使用，请尝试在其他时间段继续尝试发送给消息。当然如果一直retrying,那可能代表你暂时用不了了。 Q: any限制cc版本吗，高版本是不是不兼容 A: 参考如上配置，可兼容最新版本。经过长期实测（半年以上），any可以一直兼容最新版本，放心升级。特殊情况除外，也可能会有个别人报错 Q: any显示用户已封禁怎末办? A: 凉拌，你真的被封了，也许any大善人哪天会大赦天下 Q: any输出以及响应非常慢怎末办？ A: 分两种状态，如果新开对话开始就非常慢，那么就是并发太高，本来就慢，作为用户量最大的公益站，该情况非常常见。第二种状态为随着对话的上下文边长原来越慢，初步推断为带宽问题，上下行流量太大，长上下文响应时间几乎线性增大，10-150s都有可能，再大一些的上下文，甚至会触发retrying，但是往往挂着重试，也会缓慢继续响应.codex同理 Q: 为什莫同样的时间和配置，有的账号能够使用，有的账号不能够使用呢？ A: 正常、非常正常，any采用了一种我们并不清楚的限流策略，即使整体可用，也会时常部分人可用，部分人不可用。其规律并不可测，如果运气好，部分账号甚至可以长期，不间断的大批量使用。总之，祈求any之神的临幸吧！ 以上，如有其他any相关问题，请勿私信了解，在本帖下方跟进即可，Over! 7 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
大佬们好，我加入这个论坛已经一个月时间了，发现很多学习资料需要很高的信任等级才能查看，我又不爱灌水，所以分享一下自己的工作经验，也希望同行的佬们可以一起沟通交流，共同学习进步。 首先介绍一下我的背景：非影视&传媒&美术科班出身，没有编程基础，干这份工作之前一直在送外卖，后来机缘巧合接触到了sd和comfyui。 从最开始的用gpt伪原创别人的恐怖小说然后用comfyui改成漫画，到后面的用sora2和veo制作低成本的3D动画，这段时间里我基本是0收益，甚至还倒贴了不少钱进去，后来可能是运气好，上个月初成功入职制作ai短剧的公司，也算是勉强踏进了这个行业。 进入公司之后，从抽卡生资产（抽卡师），到进组做剧集，再到带组接剧本，花了一个半月时间。底薪低的可怜，收入的绝大部分都是肝项目，然后交付，按分钟算钱。 如果想挣的多，那就得做得快，保证双休的情况下，下午14点到公司，晚上21点走，月入勉强在8k左右（没有五险一金，因为西安的小公司都是这样，签合同签的也是合作协议，公司提供办公场地和设备和sd2的第三方api积分），算上每周末抽出一小时去给别的公司讲一次课也能拿300块，但是也不算特别累，总比送外卖强。 我知道肯定有比我强得多的大佬，我没有炫耀的意思，只是抛砖引玉看有没有更多的同行老师可以在这里交流，或者有新人想入行也可以问出你想问的问题。 我先说一下大家可能最感兴趣的几个问题： 1.想快速转行的入职门槛 2.ai漫剧从拿到剧本之后从0到1交付成品的过程 3.完全手搓~完全自动化，算力成本和人力之间的取舍。 31 个帖子 - 17 位参与者 阅读完整话题
RT，平常偶尔会写写代码啥的，但毕竟不是主要工作，写代码基本上就是vscode+白嫖认证的copilot。 平常对阅读PDF和专业课程的知识解答之类的需求较强，几家模型换来换去问效率也不是很高，想咨询咨询大伙哪家的模型比较适合于这类工作？ 7 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
搞了泰国的，561，最低2个席位；我目前是开team的主号，1个席位号；我想问下个月扣费的话，是按照3个号扣款么？就是2个号是561泰币，另外一个是全价20刀？不管我开没开第二个席位？和就是3个账号40刀？ 5 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
前面开了个保险答疑的帖子，链接在下面 开一个保险相关的答疑贴，无偿提供保险相关咨询 搞七捻三 来到L站也有大半年时间了 总是白嫖各位佬公益站真心过意不去 但是也没有其他能拿得出手的东西 思来想去给大家提供一些力所能及的帮助 本人保险从业8年 主要是健康险和寿险/养老规划相关方向 当然，团险/财险也有涉及，体量不及健康险/寿险那么大 各位有任何相关问题都可以直接留言 后续慢慢发一些科普贴供大家参考 很多佬友对个人养老金比较感兴趣，单独开一个帖子做一下科普 先看图 信息整理的比较详细 个人养老金，简单点说是养老需要靠自己，每年上限12000，可以作为个人所得税的税钱列支，在领取的时候需要补交3%，收入越高，越合适。并不适合所有人购买。 如果个人养老金购买商业保险需要注意一个点，一定要考虑长期的持续收入能力，因为保险是需要持续交费的。或者选择一款交费期间交短的产品。 税优健康险现在有一些类似增额寿险性质的产品，叫增额护理金，算上个税抵扣的部分，性价比非常高，并且灵活性方便比个人养老金要高很多。 今年还推出了带医疗金返还的税优健康险，一个字-----夯 这两种类型的产品大家有相关问题可以随时沟通～ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
初中那会开始接触以刘慈欣科幻为主的国产科幻小说，喜欢刘慈欣科幻的原因是它硬。我看到专业学术名词的时候就会特别激动（主要是因为这个）。但是从小视力不佳，不被母上大人允许接触电子产品，因此没有机会查找相关资料。 今夜突然灵光一现，当今AI已发展到被投喂无数专业知识的局面，故此有了如下对话： https://chatgpt.com/c/69f2168a-3c08-832e-afa0-0159bc34edd0 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
目前只用过CC和Claude本体搭配，奈何价格一直在涨不得不看看其他路子。想问问佬们接入第三方模型和Claude本体对比的话使用体验会有区别吗 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
来到L站也有大半年时间了 总是白嫖各位佬公益站真心过意不去 但是也没有其他能拿得出手的东西 思来想去给大家提供一些力所能及的帮助 本人保险从业8年 主要是健康险和寿险/养老规划相关方向 当然，团险/财险也有涉及，体量不及健康险/寿险那么大 各位有任何相关问题都可以直接留言 后续慢慢发一些科普贴供大家参考 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题