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首先有一些疑问,为什么我需要另一个“我”?而且我为什么需要这个“我”地陪伴,为什么非得是‘我’?、甚至需要‘我’安慰我、甚至替我去社交?是非要在网络上塑造一个完美的我?听起来像是赛博时代的自恋悖论,不过这个不太重要单纯好奇hhh 首先简单说说Good的点: 1. 整体完成度高:虽然是初代1.0版本,Seconde Me 的功能还是非常完整(设定+想法+交友),开头通过几个简短的引导性问题,它就能快速构建一个带有语义身份的虚拟“我”,甚至还单独微调了一个模型来秀肌肉,看了github看起来能更好地捕捉身份与定位,但是我通过上下文工程+一些简单的工程化应该也可以实现的七七八八吧,反正在我短时间的体验来看没看出有什么独到之处?总不可能是省钱吧? 2. 社交破冰的小心思不错:虽然我对“AI 陪自己”无感,但在交友场景下,Seconde Me 的设计却挺有意思,你可以先让自己的 AI 分身和对方的分身“预聊”一轮。这个分身带着我的状态信息并在对话中自然流露出来。这样一来,初次搭讪不再是干巴巴的“你好在吗”,而是有上下文、有温度的互动,对破冰确实是个不错的切入点,之后我就能在真实的聊天中很好的对对方有一个第一建模 1. 更适合作为想法记录? :抛开陪伴属性,它作为一款想法记录工具其实也还可以哈?,在我的测试中,它能很好地整合我输入的内容,并形成连贯的语境,但是吧话说到这里了,如果只是为了记想法,我用飞书多维表格就完全够用了,至少 数据在我手里 ,还能随时导出导入,至少算半个“本地”记录了吧 接下来再来谈谈我在短时间内觉得不太好的地方: 1. UI兼容度的小BUG+开场偶发性不流畅:一开始我懒得下载到手机里看到Mac上也能直接下载,但是吧login界面直接上演“图标叠叠乐”,直到我在手机上点开才发现原来支持这些登录方式;另外的话在初始人格设置阶段,AI 回复延迟偶发性变高,尽管这个模型的首Token蹦的挺快的,这在及时聊天里是很影响我的体验的(一开场就卡,很难不给我一个后面聊天可能卡卡的心理预期,尽管实际上后面用的时候也没有很卡) 2. “真实的我”太难捕捉:这个项目如果其实真的要做好,其实挑战性挺大的,如何在有效的上下文里捕捉到更真实的我?因为在我眼里他的上下文是不够的,是被动感知的,我一天工作忙得要死我还天天朝你复制这个复制那个?可如果学 MineContext 那样主动监控行为,又绕不开隐私和耗电两大雷区,所以现在的 Seconde Me,更像是一个“理想化滤镜版的我”,它知道我想被怎样理解,但不知道我真实的样子(这方面的话就很偏离初衷了吧) 3. 内容安全缺失:简单安全合规问题,黄图我懒得试,我直接测试了sexy的语音,在我的测试过程中很多露骨的话几乎是毫无避讳,所以在这里我理解是不是很适合作为“黑灰大模型?”,我在平台里可以完全塑造一个骚骚的角色来勾引“寂寞”的你, 在当前国内对 AIGC 内容监管日益收紧的背景下,恐怕迟早会踩雷?
小满不加班
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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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