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UI 设计的很棒啊,感觉有点超出预期,我觉得这个 Logo 和名字有点拖后腿了,看到这个蓝色的 Logo 和桌面助手几个字我第一感觉是没什么调性,感觉土土的,但是安装之后完全不是那么回事。引导的过程我忘记截图了,但是设计的很好看,而且还可以设置喝水和久坐提醒,蛮贴心的。 安装小跃后,它会在屏幕上多一个小星星的悬浮球,黑白配色还蛮好看的。鼠标 hover上去的时候,它会展开来。我设置了command + J(jieyue) 来快速展开小跃,展开之后,整体的配色也是比较清爽的暗色风格。从整体的设计上,我觉得能够打消我对于在屏幕上多一个很丑的AI助手的这种使用心理负担。 我之前用这种桌面助手比较少,是因为我自己会用一些通用 agent 来进行一些文件处理之类的系统级的操作。这次我先让小跃帮我“帮我检查一下我的下载目录中有哪些冗余文件,可以考虑删除。比如说压缩包和解压后的文件同名的这一类。” 下达指令后,他就自己去查看文件,然后写脚本去检查具体有哪些冗余的文件,他帮我准确的定位到了一些冗余的文件,还有就是已经安装的应用残留的安装包。这个任务其实是比较简单的,因为我明确的告诉了他具体的目录以及要执行的操作,我能够预期到他能顺利执行。 下一个任务我让他去找到 Cursor 的全局配置目录,然后把里面一周前的 plan 全部删除。这是一个有一点点复杂度的任务,既需要有文件检索能力,又需要去判断文件的创建时间。还有就是他要理解 plan 是什么意思,因为这里的 plan 其实是 Cursor 里面写的 PRD 文档。像这种需要组合多个命令去查找文件的场景,我觉得用这种桌面助手来做是很爽的。 这个任务我看小跃执行了比较久,但最终还是顺利找到了,只是花的时间长一点,因为里面可能有七八百个文件,而且它还要去识别时间戳。在我们把助手窗口收起之后,任务执行完成还会有一个小通知,告诉我们任务已经做完了。这样可以让我很放心地在后台给助手安排一个比较复杂的任务,然后把它折叠起来,自己去干别的事情。我对它的信任感有了大大的提升。 其次就是输入框的一些小细节。我们可以直接把文件拖到小跃的输入框里,比如我直接拖拽一张图片让它帮我压缩一下,它就真的压缩成功了!我原以为它会调用图片压缩之类的库(比如 Node.js 的 sharp)进行本地处理,没想到它直接发到了阶跃自己的一个 API 服务去压缩,最后把 1.6MB 的图片压缩到了 100KB。从这一点,我真的能感受到他们很用心地在挖掘一个通用桌面助手的使用场景。 但是这里有一个点,我觉得还可以继续优化,就是像 MP4 这种不支持的格式。我拖拽到输入框之后,它会提示不支持 MP4 格式,但我觉得如果是不支持的格式,拖拽进去后可以直接转换为一个绝对路径,就像 Cursor 那样。我可能不需要这个桌面助手产品本身对视频文件有什么支持,我只是希望能够更快速地提供文件路径,然后让它调用系统中现成的脚本进行处理。 之所以提这个点,是因为我还尝试用小跃去压缩视频,结果视频是不支持的,于是我自己指定了文件的名称,让他找到这个文件,然后使用 ffmpeg 去压缩,由于我的指令说的比较明确,所以这里它是顺利执行了,但是如果小跃产品本身对这种文件处理之类的场景,有进一步的产品内部的优化,我觉得是更棒的,比如常见的文件转换文件压缩,真的能给我省不少事儿。 当然,小跃本身也是提供了类似于 skill 的自定义指令的功能,叫做妙计,我们可以把自己常用的一些工作流以文件的形式组织在一起,然后集成到小跃里面。但是skill本身的使用成本还是会比较高一点,尤其是要自己去找到现成的 skill 或者自己写 skill,然后再去安装,现在我看文档配置起来还挺麻烦的,而且用户要理解 skill 具体的执行逻辑才能够把这个功能用好。现在妙计有自己的一个社区叫做妙记广场,而且 claude skill 的生态也很成熟了,想要找到现成的skill去配置的话,花一点小小的时间还是可以接受,反正有提供基础的能力,后续再进一步提高集成度就好了。 而且最爽的是现在小跃还提供了全局记忆,类似于定时录屏,记录工作信息,这个对我来说是非常刚需的功能。我记得我之前用过一款,好像是需要自己介入豆包的 API 的那一款,但是那个产品做的太简陋了,不像阶跃这么完善。 最后总结一下,我觉得阶跃的这个产品真的是花了很多心思去打磨的,不是一个普普通通的通用 Agent。我现在也是有一种感觉,idea本身确实不值钱,相同的idea有很多种实现的方式,产品细节上每个人都会有自己不同的做法,但是最终呈现出来的完整的产品,它是由多个角度,很多的细节堆砌起来的,一个看起来蛮出众的产品,可能他在背后做出的努力是很多的。现在当务之急是起一个好听点的名字,换一个好看点的 logo,这个小星星多好看呀,干嘛放个蓝色的 logo ?。
西瓜味的风
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青柚测评1· 2026-10-28
已经推出那么久了还是这么垃圾,要不是为了我的旅游抽奖,真的是看都不想看!!! 作为美团的第一款屎逝级创新产品,看得出来美团想做的是一款AI助理,帮助用户完成日常的一些琐事包括订餐、规划行程,在绝大多数时候都是以幻觉提供“稳定”输出的产品,目前存在"功能不完善、技术不可靠、体验不友好"三大核心问题,虽然定位为"小而美的AI生活小秘书",但实际表现更像是"大而不当的半成品",整体感觉更像是实习生的练手项目仓促上线?如果真是这样不如早点关掉,别让用户笑出声 0. 入口有问题,这样一个本应深度嵌入美团APP的服务,却独立成一个单独入口。事实上,美团APP内也早已存在一个名为“小团”的AI搜索助手,虽然无法代替用户下单,但是体验更为成熟(至少是能够准确理解用户意图并返回相关推荐),小美与主业务系统割裂严重,既然已有能力整合进搜索链路,为何还要另起炉灶呢?不得不引起人的深思hhh,真的有种同一个公司,两种智商的荒诞感 1. 习惯性遗忘上下文,在提出第一个需求后对于不符合推荐的商品提出新的需求后会习惯性遗忘我第一句话说了什么,注意力机制需要人来激活 2. 图1,明明有卖的东西他说没有,但是意外的是居然还知道要凑单 3. 图2不支持指定时间预约下单,在要求提供一日三餐的时间、预算以及希望每一餐吃什么以后,他只是告诉我在明天早上八点半提醒我下单,且不说第二天没提醒,只告诉我预算分配算什么?另…
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北岸的猫1· 2026-10-28
我作为一个保安(真保安),其实不会写代码(只会一点基础的html),折腾这些纯粹是个人爱好,话说AI写代码确实极大的提高了写代码的简易方便程度,我其实25号就已经更新了国内版本,并拿到了solo资格,26日晚上顺手做了一个美团外卖的商户后台(单纯想试试国内版本的solo模式还有国内大模型的能力),和国际版相比,缺少了重要的 solo builder模式,默认就是solo coder模式,可能是国内产品觉得coder模式更符合国内使用习惯?从大模型的代码方式来看,个人感觉有点像kimi的k2组合了豆包1.6!输出速度很快,代码风格也很像k2的风格,还有那个plan模式,我使用的感觉是没什么效果?上下文部分184K,就我来说比较够用了,因为我多数时间是用在做文案,在聊天窗口这里可以@自己编写的智能体来实现需要的智能体组合调用,这块还是很心水的,至于关键的生成页面的速度,我个人感觉吐代码的速度是挺快的但是,生成最终结果还是慢过国际版!在后端逻辑这部分卡了很久,思考的时间也是最长的,看了下代码风格感觉就是k2呢,国内大模型还需要更加努力呢!在后端生成这块速度明显要慢很多了,而且很多地方有明显的错误,本来是已经生成了,实际上它一直在自我修正中,最终没有完成这个项目的成功,报错了。我还尝试了下用solo模式写文案,怎么说呢,这部分也算是有点意思的内容,先通过智能体做一个小红书的文案专家,在生成…
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慢半拍1· 2026-10-28
Refly 标榜自己是和“Vibe Workflow”,这个降低技术门槛、试图用 Agent 节点重构自动化流程的愿景我是非常买单的,官网呈现出的极简克制感也确实在第一眼拉高了期待值。但深入体验后,我感觉目前 V1.0 版本最大的问题在于场景落地的“水土不服”以及自动化 ROI 的倒挂。 首先是模版库(Templates)的选品策略让我很困惑:既然团队源自国内且强调普惠小白,但预设案例里清一色的 X (Twitter)、Ins、LinkedIn 和 RSS 抓取,明显是针对海外生态的生长土壤。对于我们这种想做国内资讯去噪、或者只是想做一个简单的“新闻日报”的用户来说,几乎没有直接可复用的抓手,场景割裂感极强。 其次,在核心体验上,我实测了官方推荐的“新闻抓取+邮件摘要”,发现整个链路的运行 Latency(延迟)偏高。对于这种轻量级的信息获取任务,如果工具的执行效率跑不赢我手动操作,那自动化的爽感和价值就被完全稀释了。 最后,所谓的“自然语言一句话创建”目前还没能很好地解决用户的冷启动焦虑——这就好比给了我一把万能钥匙,但我却找不到锁在哪。我甚至尝试结合外部 AI 的建议去生成一些特定的流,但落地效果依然不理想,感觉工具对意图的理解力和最终的执行力之间还存在不小的 Gap。 总的来说,现阶段的 Refly 更像是一个有着漂亮概念外壳的 MVP,对于真正想上手解决具体痛点的用…
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青柚测评1· 2026-10-28
ShellAgent 2.0 初体验:想法很好,但产品还需打磨 首先,非常感谢降临派提供的邀请码,让我有机会提前体验到 ShellAgent 2.0。 说实话,最近对各种 Agent 都有点审美疲劳了。Github 上开源的框架一个接一个,轮子满天飞,但对普通人来说,门槛还是挺高的,不是要配一堆复杂的参数,就是做好了也不方便分享给朋友用。 所以 ShellAgent 喊出“三句话生成 App”的时候,我一下就来劲了。这不就是我想要的那个“零代码版的 Coze”嘛!把那些烦人的技术环节都包圆了,直接对话就能搞定,期待值直接拉满。 但实际上手折腾了几个场景,感觉就和想的不太一样了。 首先是稳定性和端到端体验的问题。 我尝试了几个在其他平台上相对成熟的场景,但在 ShellAgent 2.0 中都遇到了阻碍。例如,在测试“小红书笔记搜索”功能时,应用返回了一些看似存在但实则为 Mock 的数据;而在尝试“文生图”功能时,无论如何调整,系统都反复报错,无法成功生成图片。我理解,这些基础能力在 Coze 等平台的能力边界内是完全可以实现的,这让我感觉 ShellAgent 2.0 在核心功能的稳定性和流程的端到端打通上,还有一段路要走。对于 ToC 产品而言,用户的第一次体验至关重要,如果无法顺利跑通一个基本流程,很容易造成用户的流失。当然,我也相信这只是早期内测阶段的问题,期待官…
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