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为 with语句上下文提供的工具 懒加载 IDE发现 import Canvas 指纹 魔改chromium源码——CDP(Chrome DevTools Protocol)检测01 whether the browser environment is controlled by a robot. chromium指纹魔改 对拷线 rpa 任务编排 a JSON formatted stream to ``fp`` “幽灵字符”问题 浏览器背后的黑科技 多进程 多线程 callback technique: signals and slots chrome 浏览器 调试 数据采集 Chrome DevTools ProtocolCDP PyInstaller 实现延迟导入 Storage mount options 汽车 OTA 技术体系 使用 grep 的扩展正则表达式功能 Python 中双下划线会触发名称修饰(mangling),通常用于避免子类覆盖, 容器内没有安装curl 验证web服务存在 在容器内执命令 连接数据库 http响应的 headers中拿到文件名 复制python项目文件,包含 包依赖 物理机 虚拟机 云厂商 裸金属服务器 CPU 透传 CPU Passthrough Docker 环境权限与资源限制 can't start new thread Seccomp security profiles Don't let containers reboot the host. Registry Pattern search_after 深度分页 Scrolling is not intended for real time user requests no longer recommend using the scroll API for deep pagination point in time PIT preserve the current index state kafka 大消 小消 依赖于中央数据库来协调网络中的查询 使用泛滥式查询(query flooding)来查询文件,搜索网络中的所有节点 使用分布式散列表来查询网络中的文件 使用 DHT (Distributed Hash Table,分布式哈希表) 替代 Tracker,标志着 P2P 系统从“有中心”进化到了“完全去中心化”。 STUN 负责“问路”(发现 IP),Tracker 负责“找人”(发现节点),而打洞失败时则靠 TURN “代跑”(转发数据) p2p 视频传输方案 UDP 打洞 attached detached shared memory 共享内存 shm ipcs folders of instructions, scripts, and resources that Claude loads dynamically to improve performance on specialized tasks complete specific tasks in a repeatable way 词元 指令 分词器 向量化 计算关系 输出回答 QQ 25 年进化史:从UDP到NT架构,支撑亿级在线的技术之路 如何设计一个IM单聊架构 长链接业务层 短链接业务层 go java python dart 内存模型区别 go java python 面向对象区别 常规价将被永久拉低,难以重建价格锚点 AI对比功能强调的是产品的真实价值 LLM provider configuration luckclaw AI 智能体 Gateway 网关 技术架构的每一次重大更新,都被称作一次“脱壳” 具备“手脚”去在真实操作系统中“执行”任务的数字实体 供应链攻击从“欺骗人类”向“操纵AI逻辑”的演进 字符串相等 地址比较 内容比较 ‌ 零宽不连字, 不可见字符 ch.isprintable() purge会移除配置文件,而remove仅删除程序文件。 c# 异步 同步 请求 生成式引擎优化 Generative Engine Optimization GEO 内容优化策略 python lua 传值 传址
用AI原生的思维重新构建产品
papering · 2025-12-30 · via 博客园 - papering

深网独家 | Manus被Meta数十亿美元收购背后:创始人肖弘复盘至暗时刻 https://mp.weixin.qq.com/s/klMUWs34_eUV2Jy_RneG1w

杨国安:AI将如何改变未来的SaaS行业?

肖弘:我们的观察和分析是,也许会分化为两条路径:对于存量SaaS,关键在于能否成功进行AI化改造。有顶级并购基金判断,约一半的现有SaaS公司可能无法完成这一转型。对于新增市场,创业者不必复制旧模式,而应基于已验证的客户需求,用AI原生的思维重新构建产品,这将是更大的机会。

杨国安随着AI Agent有越来越强大的自主性,未来员工人数可能会减少。你是怎么思考这种技术进步对行业带来的社会影响?你在产品或技术上有没有考虑伦理、安全等边界问题?

肖弘:这是一个必须长期思考的问题。一次测试中,Manus为查询火车时间,在发现官网因罢工无数据后,竟试图查找联系方式、起草询问邮件。这让我们既震撼又警惕。但最后它没成功,因为它没有邮箱,但它甚至准备去注册一个邮箱。那一刻,我觉得既惊讶又有些害怕。

我们的原则是:一是利用好模型厂商已有的安全护栏;二是在关键节点设置用户确认机制,防止AI“过度代表用户。作为创业者,我们的责任是释放技术潜力,同时对其深远影响保持敬畏与审慎。

杨国安你认为100分的“AI原生组织”是怎样的?

肖弘:我们给自己打60分,因为很多工作惯性仍沿用旧方式。100分的组织,是AI深度融入每一个工作环节,成为员工的“第一反应”。就像遇到问题先Google一样,未来员工会本能地先问AI。在新增任务上,我们会优先问:“这个能不能直接交给AI做?” 这才是真正的AI原生工作流。

杨国安我知道你在招聘时,也在努力识别那些真正具备AI原生思维的人才。你是如何识别这些人的?

肖弘:我的方法是看他如何实际使用AI。我会请对方展示日常使用AI的痕迹。真正的AI原生者,使用量会远超常人,AI已深度嵌入其工作流。