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妙蛙种子 | CapitalismLab
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妙蛙种子 | CapitalismLab
03-14
今天一个很深的感受是: 不必焦虑自己没有用 OpenClaw / Codex 这类 Agent build 出什么“特别宏大、特别有价值”的东西🧐 先把 AI 用进自己的日常,哪怕只是为了提升体验,本身就已经非常值了 我之前一直在折腾一件事: 想研发一个属于自己的“AlphaGo”,去尽可能全自动通关《杀戮尖塔2》。 后来发现这条路并不顺,离真正稳定、泛化、可靠的全自动还差得很远。 但也是在这个过程中,我突然转了个方向: 既然一时半会儿做不好“完全替我玩”,那为什么不先做“高质量辅助我玩”? 结果游戏体验直接直线攀升😎 这种提升,不只是“多打通了几关”这么简单。 更重要的是,原来那些繁琐、零散、重复的事情,被大幅压缩了,而且还能做到高度私人定制。 比如第一个变化: 以前拿奖励卡牌的时候,我经常要反复去查网站,看这张卡强不强、适不适合当前构筑。 现在我直接让 AI 帮我做了个 Mod, 把指定网站上的卡牌评级数据,直接显示到游戏里的卡牌名字后面。 也就是说,信息直接嵌进游戏本体。 以前要么自己来回查网页,要么只能等别人先把 Mod 写出来。 现在我可以直接描述需求,让 Agent 帮我把它做出来。 第二个变化: 以前很多攻略、经验、路线判断,主要靠自己记,或者临时去翻攻略、搜视频。 现在我让 AI 直接把: 网上的经验 已有攻略 以及我们自己的实战记录 综合起来,生成策略建议。 而且这不是一个静态攻略库, 而是一个会随着实战不断迭代升级的“专用外置大脑”。 我每次按下快捷键, 它就自动读取游戏内信息, 然后给出详细、可定制的建议。 这和“去搜一篇通用攻略”完全不是一个体验层级。 第三个变化: 人的记忆是有限的,而且会磨损。 以前一个游戏隔很久不玩,再回来基本等于重新学习一遍。 以前你得重新回忆、重新查资料、重新建立感觉。 现在可以直接把这些经验沉淀给 AI。 只要平时把文档和过程记录清楚, 下次回来时,外置大脑基本可以一键帮你恢复上下文。 如果这些事情全靠人自己做, 无论是记录,还是阅读记录、恢复记忆,其实都很累。 但 AI 特别适合干这种持续积累、随叫随到的辅助工作。 我现在越来越强烈地觉得: Agent 最容易被低估的一点,不是“它能不能直接替你做成一个大项目”, 而是它已经可以非常丝滑地嵌进各种具体场景里, 去增强那些本来就需要动脑的事情。 游戏只是一个例子。 只要一个场景里包含: 信息检索 上下文理解 经验整合 实时判断 长期记忆 AI 都有机会带来巨大提升。 关键是,这套东西现在的建设成本,已经低到了非常夸张的地步。 如果你觉得 AI 还不够聪明,很多时候问题未必出在模型本身, 而是出在两个地方: 需求没有描述清楚 没有给足够有效的上下文 AI 不是凭空读心, 它更像一个能力极强、但需要被准确引导的系统。 你给它的目标越明确, 给它的上下文越扎实, 它输出的质量通常就越高。 我一开始也觉得 AI 对《杀戮尖塔》这类具体游戏有点懵。 后来我直接把几个杀戮尖塔相关的开源项目、Mod 网站、攻略站地址都喂给它, 让它去提取、理解、利用。 结果它很快就抓住了关键上下文, 开始持续交付远超我预期的东西。 所以我现在的看法是: 目前这些 Agent,可能还不能让一个没什么软件工程经验的人,轻松做出大型复杂系统。 但它们已经完全足够帮助普通人, 围绕现有的大型产品、游戏、工作流, 搭建一层真正服务于自己的私人定制化软件。 这件事的门槛,已经比很多人想象得低太多了。 如果一上来就逼自己“必须用 AI 搞个大项目”, 过程往往很痛苦,也很容易挫败。 不如先把它带进自己的日常场景里, 先让自己真实地感受到体验上的质变。 当你真的开始离不开它时, 你反而会更有动力继续探索、更复杂的方向。 这可能才是普通人拥抱 Agent 最现实,也最有复利的一条路。 以下是实际使用视频,使用 Codex 搭建:
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