从这个例子，你可以发现，如果你的查询是常识类，或者确信在 2024 年前出现在知识库中，那么 GPT-5 足可以胜任；很明确，它说 「Cursor 的 Agent/CLI 都已经支持调用 OpenAI 的 GPT-5」，还给出了 Cursor Agent 中的调用 GPT-5 方式。不过你得注意，第一印象很可能是因为特殊原因得来的，那就是刚刚上线时的故障，导致 GPT-5 「降智」。我的体感判断，

首先，它会「感知」环境，通过查询你的订单历史，来理解你具体指的是哪个商品，并明白「质量问题」这个意图。没错，人能调用机器，机器也能「调用」人了。但如果任务相当复杂，像是「收到一封客户的投诉邮件后，需要先查询 CRM 系统里的客户信息，接着分析邮件的情感倾向，然后在工单系统中创建一个对应优先级的任务，并自动生成一封安抚客户的邮件初稿」，那么智能体就更适合了。反之，如果任务的路径并不固定，需要根据情况

愿你敞开胸怀拥抱新事物，成为新技术浪潮下搏风斩浪的英雄。缘起最近有个话题挺热 ——AI 辅助编程。在 ChatGPT 出现之前，人们就已经开始研究这类应用，比如 2022 年 6 月 GitHub Copilot 就正式上线了。随着技术的发展，我们看到大模型越来越强，例如我给你演示过 Cursor, Windsurf 和 Bolt 的能力。想必你看过后，印象应该挺深刻。原本这是好事儿，大家对 AI

传统的对话式 AI 就像一个聪明但健忘的助手，你问一句，它答一句，却无法管理复杂的、多步骤的项目。这说明，它不是又一篇「AI 生成的垃圾内容」，而或许是你应该值得认真对待的现象 —— 当你还在一遍遍调整提示词，期待 AI 一次性生成完美内容时，AI Agent 模式正在将人机交互从简单的「问答」升级为复杂的「项目执行」系统。因为，在我输入提示词后，AI 首先创建了 15 个目录，制定了详细的执行计

（注：本文为小报童精选文章。已订阅小报童或加入知识星球「玉树芝兰」用户请勿重复付费）知识流动本就该如此轻松。不是吗？痛点在日常的知识工作中，我一直希望让记录和输出都变得更加简单。简要来说，我的目标是不肯花大功夫整理笔记，却希望获得卡片笔记写作法带来的收益。所以，这些年，你看到了，我没少折腾各种笔记应用。正如我之前所说：作为一个懒人，我一直希望知识的处理与输出能变得更加容易一些。这些年，我尝试了各种

在知识星球上，星友「土豆君」提问：非常感谢王老师今天的思路分享，我是一名独立开发者，本来我都觉得沉浸式翻译已经做的非常好了，没有什么机会，但看到王老师分享的三步翻译法让我觉得翻译其实还是可以优化，自己可以去尝试构建翻译产品。另外借此感谢下王老师一直以来的分享，从学术的视角科普 AI 的最新进展，推荐的很多开源项目或应用自己是不太可能关注到的，因为自己关注的焦点都在应用端。而通过王老师让我了解到一些

本文一步步为你介绍，如何用Python自动判断多张图片中哪些超出阈值需要压缩，且保持宽高比。如果你想了解Python图像处理的基础知识，欢迎动手来尝试。（由于微信公众号外部链接的限制，文中的部分链接可能无法正确打开。如有需要，请点击文末的“阅读原文”按钮，访问可以正常显示外链的版本。）痛点我喜欢用Markdown写文稿，然后发布到不同写作平台。我的好友数字游民Jarod称其为“矩阵式发布”。能这样

我秉承着「善用佳软」张玉新老师提出的「重器轻用」原则，订阅了各种 AI 应用，跳来跳去享受它们带来的便利。后来，Raycast 居然还支持了 MCP，可我明明有 Cursor 啊，早就在 AI 辅助编程时用上了各种 MCP 服务的功能。今年年初，我看到一个 Elevenlabs 发起的促销活动，包含了很多软件订阅的优惠。直到最近，我总算搞明白了 Raycast AI 是怎么回事儿，之后那叫一个玩儿

更进一步，它还提出了一系列引人深思的问题，例如「在 AI agent 领域是否存在新的商业模式，打破科技巨头流量垄断，实现更公平的竞争？这次，我选择运行名为「找盲区」的 Action，目的是从刚才结构化的分析结果中，挖掘出可能存在的思维盲点。我选用的外部信息输入材料，是赵赛坡先生最新一期的 AI Insider，主题是「科技巨头的新流量围墙，建在 AI Agent 之上」。虽然我个人的体验尚未到如

我在之前文章中介绍 Flowith 2.0 Beta 版本的知识库功能，很多小伙伴都跃跃欲试。有的甚至打算把自己多年的笔记一股脑扔进去，看看能总结成啥样。但是一听说测试名额已经没了，都挺遗憾。我是真没想到，Flowith 2.0 从测试到正式发布，居然才用了这么几天。看来团队成员们够拼的。昨天晚上，看到官宣，我立即就在星球里面告知了大伙儿。今天一早，我突然想起来，在当初加入测试的时候，Flow..